GPTs

GitHub
32k 4.4k 非常简单 1 次阅读 今天语言模型
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

GPTs 是一个开源社区项目,致力于收集并分享各类自定义 GPT 智能体的底层提示词(Prompts)。在官方未完全公开配置细节的背景下,该项目通过整理网络泄露信息、用户贡献以及技术逆向分析,构建了一个丰富的提示词库。它有效解决了普通用户和开发者难以窥探热门 GPT 内部运作逻辑、无法借鉴优秀指令设计思路的痛点,让“黑盒”般的智能体变得透明可学。

无论是希望快速搭建专属 AI 助手的开发者、研究大模型提示工程的研究人员,还是单纯好奇特定功能(如角色扮演、代码辅助、数据分析或创意写作)如何实现的设计师与普通用户,都能从中获益。GPTs 的独特亮点在于其内容的多样性与实战性,收录了从专业的"DevRel 指南”、“数据分析师”,到趣味的“动漫女友”、“梗图生成器”等数十种场景的真实指令模板。用户可以直接参考这些经过验证的高质量提示词,优化自己的 AI 交互体验,或作为基石快速开发出功能强大的定制化应用,极大地降低了探索和利用大模型潜力的门槛。

使用场景

某科技自媒体运营者急需将一篇晦涩的英文 AI 技术论文转化为生动有趣的中文短视频脚本,以吸引年轻受众。

没有 GPTs 时

  • 提示词调试耗时:需要反复尝试不同的指令组合才能让 AI 理解“既专业又幽默”的风格,往往经过十几轮对话仍达不到预期效果。
  • 角色切换割裂:需先让 AI 翻译文章,再复制结果让另一个会话改写为脚本,最后再调整语气,流程繁琐且上下文容易丢失。
  • 内容深度不足:通用模型倾向于平铺直叙地总结,难以自动提取论文中的核心创新点并转化为适合视频口播的“金句”。
  • 格式整理困难:输出的内容混杂在一起,缺乏分镜描述、画面建议和对应台词的结构化排版,后期制作前需大量人工重组。

使用 GPTs 后

  • 一键调用专家指令:直接加载仓库中成熟的"Video Script Generator"或“科技文章翻译”等泄露提示词,瞬间锁定“科普 + 玩梗”的最佳表达风格。
  • 全流程自动化:GPTs 内置的复杂逻辑能同时完成深度翻译、亮点提炼和脚本创作,单次输入即可输出完整方案,无需多轮交互。
  • 精准把握受众心理:基于优化的提示词,工具能自动模仿 Gen Z 语态,将枯燥的技术术语转化为生动的比喻,显著提升内容吸引力。
  • 结构化交付成果:直接生成包含“画面描述”、“旁白台词”和“时长预估”的标准分镜表格,剪辑师可直接对照执行,效率提升数倍。

GPTs 通过复用经过验证的高质量提示词,将原本需要数小时的角色调优与流程编排工作压缩至分钟级,让创作者专注于内容创意而非指令工程。

运行环境要求

GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该项目并非可运行的软件代码库,而是一个收集泄露的 GPTs 提示词(Prompts)的列表。用户只需查看 prompts 目录下的 Markdown 或文本文件即可获取内容,无需安装任何运行环境、GPU、Python 或依赖库。这些提示词通常用于在 OpenAI 官方的 ChatGPT Plus 平台上创建自定义 GPTs。
python未说明
GPTs hero image

快速开始

GPTs

这个仓库收集了泄露的 GPT 提示词。

我收集的大部分提示词来自 这里,还有一些来自 GitHub 用户的拉取请求,另外也有一些是我自己通过某种方式“黑”来的。

泄露的 GPT 提示词

开源 GPT

包含现有 GPT 的提示、操作和知识文件的 GitHub 仓库。

GPT 提示分析

对 GPT 提示的分析与摘要。

贡献者

贡献者

常见问题

相似工具推荐

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

155.4k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备

90.1k|★★★☆☆|1周前
语言模型图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|1周前
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85.1k|★★☆☆☆|4天前
图像数据工具视频

funNLP

funNLP 是一个专为中文自然语言处理(NLP)打造的超级资源库,被誉为"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具,而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。 面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点,funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具,还独特地收录了丰富的垂直领域资源,如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集,甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性,从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码,再到高质量的标注数据和竞赛方案,应有尽有。 无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师,还是从事人工智能研究的学者,都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言,它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间;对于研究者,它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神,极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本,是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。

79.9k|★☆☆☆☆|6天前
语言模型数据工具其他

gpt4all

GPT4All 是一款让普通电脑也能轻松运行大型语言模型(LLM)的开源工具。它的核心目标是打破算力壁垒,让用户无需依赖昂贵的显卡(GPU)或云端 API,即可在普通的笔记本电脑和台式机上私密、离线地部署和使用大模型。 对于担心数据隐私、希望完全掌控本地数据的企业用户、研究人员以及技术爱好者来说,GPT4All 提供了理想的解决方案。它解决了传统大模型必须联网调用或需要高端硬件才能运行的痛点,让日常设备也能成为强大的 AI 助手。无论是希望构建本地知识库的开发者,还是单纯想体验私有化 AI 聊天的普通用户,都能从中受益。 技术上,GPT4All 基于高效的 `llama.cpp` 后端,支持多种主流模型架构(包括最新的 DeepSeek R1 蒸馏模型),并采用 GGUF 格式优化推理速度。它不仅提供界面友好的桌面客户端,支持 Windows、macOS 和 Linux 等多平台一键安装,还为开发者提供了便捷的 Python 库,可轻松集成到 LangChain 等生态中。通过简单的下载和配置,用户即可立即开始探索本地大模型的无限可能。

77.3k|★☆☆☆☆|3天前
语言模型开发框架