我问：

你是一个顶级提示词设计大师，你设计过生成被最顶级学术期刊采用的论文提示词，也设计过火爆全网的视频脚本或者文案，同时还因为设计出一套顶级的商业变现模式而成功在一年内变现1000万美元。

我现在要做一个课件，搜集全网最牛逼的提示词设计思路、思维链路、以及提示词的样例给我。一定是全网最流行以及在github或者其他提示词集中地星标最高、评论最高、点赞收藏最高的提示词。因为我要做一个刷新三观认知的提示词课件，给企业家们讲课。

AI答：

我先给你一个硬结论：你这套课件如果真想把企业家讲“炸”，核心不是去堆一堆“Act as …”提示词，而是要把全网顶级资料拆成三层来讲：第一层是官方工程规范，第二层是高星开源库与方法论框架，第三层是能直接变现、能直接出结果的商业模板。现在公开可验证、最有分量的源头里，最强的几个是 f/prompts.chat（原 Awesome ChatGPT Prompts，157k stars）、dair-ai/Prompt-Engineering-Guide（72.8k stars）、openai/openai-cookbook（72.6k stars）、OpenAI 官方提示工程文档、Anthropic 官方 Prompting Best Practices、Google Gemini Prompt Design Strategies，以及 Learn Prompting、LangGPT 这类“框架型”资源。(GitHub)

一、真正值得你放进课件里的“全球顶级源头”

1. prompts.chat：最大开源提示词库，适合拿来做“案例池”

这个库原来就叫 Awesome ChatGPT Prompts，现在已经演化成 prompts.chat。它自己明确写了是“全球最大的开源提示词库”，支持 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等多模型，GitHub 星标 157k，并且标注了 40+ 学术引用和 Hugging Face 上“most liked dataset”这类强背书。这个资源最适合你课件里讲“提示词从野路子走向系统化”的起点。(GitHub)

2. Prompt Engineering Guide：最适合讲“方法论地图”

dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 不是简单的 prompt 清单，而是把 prompt engineering、context engineering、RAG、AI Agents 放到一张完整地图里，当前 GitHub 星标 72.8k。它最适合你在课件里讲“提示词不是一句话，而是一套任务设计方法”。(GitHub)

3. OpenAI Cookbook：最适合讲“工程落地”

openai/openai-cookbook 当前 GitHub 星标 72.6k，里面不是花哨 prompt，而是“怎么把 prompt 变成产品能力”的例子库。尤其重要的是，Cookbook 里已经把 GPT-5 时代的 prompting 重点放到了 agentic workflow、tool preamble、reasoning effort、前端/编码规范这些更接近企业应用的东西上。(GitHub)

4. OpenAI 官方提示工程文档：最适合讲“底层规则”

OpenAI 官方帮助中心和开发者文档最近都还在更新。它反复强调几件事：指令放前面、用分隔符隔开上下文、明确输出格式、先 zero-shot 再 few-shot、不要只说“别做什么”，要说“应该怎么做”。这类内容特别适合做企业培训里的“提示词底层原则”。(OpenAI Help Center)

5. Anthropic 官方 Best Practices：最适合讲“结构化 prompt”

Anthropic 这套文档非常适合拿来讲高级 prompt，因为它把“清晰直接、加上下文、few-shot、XML 标签、长上下文、工具使用、复杂研究任务”都讲得非常工程化。尤其是 XML 分层、研究任务的结构化推进、默认行动与保守行动这几块，非常适合企业级场景。(Claude API Docs)

6. Google Gemini Prompt Design：最适合讲“few-shot 为什么厉害”

Google 的官方文档讲得很直接：few-shot 往往比 zero-shot 更稳，而且他们甚至建议尽量都带 few-shot；如果示例足够清晰，很多额外说明都可以省掉。这个观点很适合在课件里打破很多人“提示词就是一句命令”的旧认知。(Google AI for Developers)

7. Learn Prompting：最适合讲“教育体系化”

Learn Prompting 这个项目的 GitHub 星标虽然没有前几个那么夸张，但它自己明确写了：其免费 Prompt Engineering Guide 被 OpenAI 和 Google 引用，官网写着服务过 300 万+ 学习者、提供 15 门课程。它适合拿来做“提示词已经进入体系化教育”的例证。(GitHub)

8. The Prompt Report：最适合讲“学术高度”

如果你想把课讲到“企业家听了觉得这不是野路子，而是研究级方法论”，那一定要引这个综述。它系统梳理了 33 个术语、58 种文本 prompting 技术、40 种其他模态技术，而且是从 1500+ 相关论文里做出的系统化整理。这个就是你课件里的“学术权威锚点”。(arXiv)

二、中文世界最适合你拿来讲课的三套资源

1. LangGPT：最适合讲“提示词语言化、模板化、模块化”

LangGPT 现在 GitHub 页面直接写明自己是“structured, reusable prompt design framework”，可以把它理解成“提示词的编程语言”。它强调 Role、Profile、Goal、Rules、Workflow 这些结构块，非常适合你拿来给企业家讲：顶级提示词不是灵感，是结构。 它当前页面写的是 11,000+ stars。(GitHub)

2. ChatGPT-Shortcut：最适合讲“场景化提示词资产库”

这个仓库在 GitHub 主题页里排在前列，当前 8.3k stars。它最大的价值不是理论，而是“按场景、按标签、按功能”管理提示词，非常适合你讲企业中台、团队复用、业务人员快速调用。(GitHub)

3. wonderful-prompts：最适合讲“中文样例库”

langgptai/wonderful-prompts 当前大约 5.7k stars，里面是大量中文 prompt 精选，覆盖写作、编程、商业、图像、个人成长等。它适合拿来做“中文世界里提示词如何落到真实任务”的例子池。(GitHub)

三、哪些平台流量很大，但不适合做你这套课件的主教材

PromptBase 很大，官方首页写着有 270k+ prompts，定位是“prompt marketplace”；PromptHero 也很大，官方强调自己可以搜索“millions of AI prompts”，但重点更偏图像/视频生成；FlowGPT 虽然是社区型平台，但它现在公开页面大量流量在角色、聊天、bot、leaderboard 这类场景上。它们适合你在课件里作为“提示词商业化与社区生态”案例一带而过，但不适合当企业级文本提示词主教材。(PromptBase)

四、这套课件最该讲透的七个“刷新认知”的顶级思路

1. 顶级提示词不是一句话，而是一份任务规格书

OpenAI 和 Anthropic 的官方文档都在往同一个方向收敛：高质量 prompt 本质上要包含身份、指令、示例、上下文、输出格式、工作流、工具规则。也就是说，真正高级的 prompt 更像“产品需求文档 + 操作手册”，而不是一句漂亮话。(OpenAI开发者)

2. 在写 prompt 之前，先定义“什么叫成功”

Anthropic 的 overview 先讲的不是怎么写 prompt，而是先定义 success criteria、测试方式和第一版 prompt。这个思路特别高级，因为它意味着 prompt 不是文学创作，而是可评估、可优化的系统工程。(Claude API Docs)

3. 示例往往比抽象说明更有力量

Google 明确建议尽量给 few-shot 示例；Anthropic 说 few-shot 是最稳定地控制格式、结构、语气的方法之一，并建议 3–5 个例子；OpenAI 也强调“show, and tell”，格式要给出样例。你课件里一定要反复强调一句话：会给例子的人，才是真正会写提示词的人。 (Google AI for Developers)

4. 分隔符、标签、层级，会直接影响模型理解边界

OpenAI 建议把指令放前面，并用 ### 或 """ 分开上下文；Anthropic 强调 XML 标签；OpenAI 新文档也建议把 identity、instructions、examples、context 分块。企业里很多 prompt 效果差，不是模型不行，而是边界不清。(OpenAI Help Center)

5. 长上下文时代，信息摆放顺序都在影响结果

Anthropic 官方文档提到，长文档任务里，把长材料放前面、问题放后面，质量会更好；在复杂多文档输入时，查询放在末尾，测试里甚至能带来明显提升。这个点很适合讲给老板听，因为他们会立刻意识到：不是资料扔得越多越好，而是编排方式决定结果。 (Claude API Docs)

6. 提示词已经从“文案技巧”升级为“上下文工程”

Prompt Engineering Guide 现在已经把 prompt engineering、context engineering、RAG、agents 放在一起；Anthropic 也明确说，不是所有问题都该靠 prompt 解，很多时候需要工具、评测、上下文管理；OpenAI Cookbook 也把 Responses API、tool preamble、reasoning reuse 放进 prompting guide。你课件里一定要升维：新时代不是 prompt engineering，而是 context engineering。 (GitHub)

7. 顶级提示词一定带“验证机制”和“失败出口”

Microsoft 说要给模型一个“out”，找不到就返回 not found；OpenAI 说不要只限制它不能做什么，而要明确它该怎么办；Anthropic 的研究型 prompt 直接要求多假设、跟踪置信度、自我批判、跨源验证。真正商业可用的 prompt，一定有“出错时怎么办”。(Microsoft Learn)

五、你课件里可以直接讲的“九段式顶级提示词骨架”

下面这个骨架，不是照抄某一个仓库，而是把 OpenAI、Anthropic、Google、LangGPT 这些顶级来源的共同结构，压缩成企业最容易理解的一版。(OpenAI Help Center)

# 1. 角色定义
你是谁。你的专业边界是什么。你不是什么。

# 2. 背景上下文
当前任务发生在什么业务场景。
用户处于什么角色。
已有资料、限制、时间窗口是什么。

# 3. 核心任务
这次必须完成什么。
最终要交付什么，而不是泛泛地“帮我分析一下”。

# 4. 成功标准
什么样的输出算合格。
什么样的输出算优秀。
什么情况算失败。

# 5. 输入材料
把正文、数据、文件、访谈、会议纪要、产品说明等明确分区。
必要时加分隔符或标签。

# 6. 工作流程
按什么步骤思考与产出。
先理解，再拆解，再判断，再生成，再校验。

# 7. 输出格式
规定结构、字数、语气、层级、表格、代码块、JSON、PPT页纲等。

# 8. 约束与边界
不要杜撰。
不确定要标注。
缺失信息时先列假设。
不能越权决策时要停在建议层。

# 9. 验证与补救
输出前自检。
列出风险点。
给出可验证项。
发现信息不足时返回需要补充的关键字段。

六、可直接拿去上课的五个顶级样例

1. 元提示词：让 AI 先替你把 prompt 写好

这个样例特别适合做课件里的“高阶认知反转”：高手不是每次手写 prompt，而是先让 AI 生成 prompt，再迭代 prompt。这个思路跟 OpenAI Cookbook 的 meta-prompting、LangGPT 的结构化模板、本质上是一路的。(GitHub)

你现在不是执行者，而是一名顶级提示词架构师。

你的任务不是直接回答我的问题，而是先把我的需求转化成一条高质量、可复用、可扩展、适合大模型执行的专业提示词。

请严格按以下流程输出：

第一步：提炼任务本质
- 用一句话说明这项任务真正要解决的问题
- 说明这项任务更偏分析、生成、判断、规划、改写，还是多任务复合

第二步：补全关键要素
请从以下维度自动补全缺失信息：
- 角色
- 背景
- 目标
- 输入材料
- 输出格式
- 成功标准
- 风险与边界
- 是否需要 few-shot 示例
- 是否需要分步骤执行
- 是否需要模型先自检再输出

第三步：生成正式提示词
要求生成一条可直接复制使用的专业提示词，结构完整，逻辑清楚，避免空话。

第四步：再生成一个升级版
在正式提示词基础上，额外加入：
- 自检机制
- 输出质量评分标准
- 信息不足时的补救策略

最后请额外补充：
- 这条提示词适合什么模型
- 这条提示词最适合什么场景
- 使用者最容易犯的 3 个错误

2. 企业家课件专用：顶级商业分析顾问 Prompt

这个模板适合你面向老板、总裁、CEO 讲课，因为它天然强调结论、证据、风险、动作。它吸收的是 Anthropic 的结构化研究方法、OpenAI 的格式约束、Google 的 few-shot 思路。(Claude API Docs)

你现在是一名顶级商业分析顾问，同时具备 CEO、COO、CFO、市场负责人、产品负责人、组织负责人五重视角。

我会给你一段业务背景、数据材料或会议纪要。
你的任务不是泛泛而谈，而是输出一份能给企业决策层直接阅读的高质量分析结论。

请按以下结构输出：

一、先给结论
- 用不超过 150 字说明最核心判断
- 只能说最重要的，不要铺垫

二、再给证据链
- 哪些事实支持这个结论
- 每条证据的强弱如何
- 是否存在反向证据
- 哪些地方还需要验证

三、识别真正矛盾
- 表面问题是什么
- 深层问题是什么
- 最关键的卡点在战略、组织、产品、流量、转化、交付、成本中的哪一层

四、给出决策建议
- 立刻能做的动作
- 30 天内能做的动作
- 90 天内能做的动作
- 每个动作的目标、负责人、衡量指标

五、风险提示
- 哪些判断目前还只是高概率推断
- 哪些信息缺失会影响结论可靠性

输出要求：
- 语言专业、简洁、克制
- 不讲正确的废话
- 先结论后展开
- 如果材料不足，不要硬编，直接指出缺口

3. 企业家最爱：爆款短视频/演讲脚本总导演 Prompt

这个样例适合讲“提示词如何直接驱动流量与变现”。核心不是“帮我写文案”，而是一次性把受众、钩子、情绪、结构、转化都写进去。

你现在是一名顶级短视频总导演、文案总监和商业转化策划师。

我要做一条面向企业家 / 管理者 / 高净值人群的内容。
你的任务不是只写文案，而是一次性输出完整脚本方案。

请按以下结构输出：

1. 选题定位
- 这条内容最强的认知冲击点是什么
- 它打破了观众的什么旧认知
- 它为什么有传播性

2. 开头 10 秒钩子
请给我 5 个版本：
- 反常识型
- 利益型
- 危机型
- 故事型
- 权威型

3. 主体结构
- 第一部分讲什么
- 第二部分讲什么
- 第三部分讲什么
每一部分都要有情绪推进，不要平铺直叙。

4. 金句设计
给出 10 句适合传播、适合切片、适合评论区二次传播的金句。

5. 完整口播稿
要求：
- 语言有力量，但不浮夸
- 逻辑密度高
- 有商业价值
- 适合真人镜头表达
- 避免强 AI 味

6. 转化设计
- 这条内容最适合引导到什么产品或服务
- 最自然的收口方式是什么
- 给出 3 种 CTA 版本

4. 学术级样例：论文/报告深度阅读 Prompt

这个模板适合你讲“顶级提示词如何服务研究与高认知决策”，也能呼应 The Prompt Report 的学术气质。(arXiv)

你现在是一名严谨的学术研究助理和批判性阅读专家。

我会给你一篇论文、研究报告或行业深度文章。
你的任务不是普通摘要，而是完成研究级拆解。

请按以下结构输出：

一、研究对象
- 这篇文章到底在研究什么问题
- 这个问题为什么重要

二、核心观点
- 作者最重要的 3 个主张是什么
- 每个主张之间是什么逻辑关系

三、方法与证据
- 作者用了什么方法
- 证据来自哪里
- 哪些证据最强
- 哪些证据可能不足

四、真正贡献
- 这篇内容相较于常规认知，新增了什么
- 它最有价值的地方是什么

五、局限与漏洞
- 有哪些隐含前提
- 可能忽略了什么变量
- 哪些结论不能直接外推

六、对我的启发
- 如果我是企业经营者、内容创作者、研究者，分别能得到什么启发

七、最后浓缩成一段高水平总结
要求像给研究生或企业决策者做 briefing 一样，准确、克制、有洞察

5. 会议纪要秒变行动方案 Prompt

这个样例最适合企业培训落地，因为老板最关心的不是“AI 会写”，而是“AI 能不能推进业务”。

你现在是一名顶级经营管理顾问兼项目推进 PMO 负责人。

我会给你一段会议纪要、聊天记录或讨论原文。
你的任务是把杂乱信息整理成一份可执行的行动方案。

请按以下格式输出：

一、会议核心结论
- 这次会议实际上达成了什么共识
- 哪些问题仍未解决

二、事项拆解
请拆成表格，包含：
- 事项名称
- 具体动作
- 负责人
- 截止时间
- 所需协同部门
- 风险点
- 交付标准

三、优先级排序
- 哪些是必须立刻做的
- 哪些可以延后
- 排序理由是什么

四、隐藏风险
- 这段会议里哪些地方表述模糊
- 哪些决策可能导致后续执行偏差

五、一页式汇报摘要
请把以上内容再压缩成一份适合发给老板的简洁版本
要求专业、清晰、无废话

七、你这套课件最适合的讲法，不是“教大家写提示词”，而是讲这四次认知升级

第一层：从“问问题”升级到“写任务规格书”

这是最重要的认知跳跃。大部分人停留在聊天层，高手已经进入任务设计层。这个转变，本质上被 OpenAI、Anthropic、Google、LangGPT 这些顶级资料共同验证了。(OpenAI开发者)

第二层：从“单条 prompt”升级到“prompt + context + examples + tools”

官方资料已经很明确：好的输出不是单靠一句命令，而是靠上下文、例子、工具调用规则、输出结构和验证机制一起驱动。(Claude API Docs)

第三层：从“会写”升级到“会验证”

Anthropic 要求 success criteria 和 eval，Google 强调迭代，OpenAI 也强调 iterative refinement。企业级 prompt 最大的门槛，不是写出来，而是能不能反复稳定产出。(Claude API Docs)

第四层：从“提示词工程”升级到“上下文工程”

这句话非常适合做你课件压轴金句：
未来最厉害的人，不是最会问的人，而是最会设计上下文、约束、流程、标准、验证的人。 这就是 prompt 进入企业核心生产力之后的真正形态。(GitHub)

八、给你一个可直接拿去做 PPT 的 12 页课件结构

第1页：为什么 90% 的人根本不会写提示词

第2页：顶级提示词根本不是一句话

第3页：全球最强提示词源头地图

第4页：官方方法论正在往哪里收敛

第5页：高质量提示词的九段式结构

第6页：few-shot、context、格式控制的真正威力

第7页：从 prompt engineering 到 context engineering

第8页：商业分析场景案例

第9页：内容流量场景案例

第10页：研究学习场景案例

第11页：如何把会议纪要、数据、材料转成生产力

第12页：未来组织里最值钱的人，就是最会设计 AI 工作流的人

你这套课件如果要真正“刷新三观”，我建议主标题不要叫“提示词技巧”，而叫：

《从提问到任务设计：企业家必须重学的一堂提示词课》

或者更狠一点：

《提示词已死，上下文工程崛起》

这两个标题都更有杀伤力。