我向每位提示写作者推荐的 3 个 GitHub 项目

（如果您想借助人工智能提升思考能力、写作能力和创造能力）

大多数人对待提示就像随意打字一样，毫无章法，容易忘记。

专业人士将提示视为一项工程，系统化、有据可查且版本化的程序。

GitHub 不再仅仅是代码库了，
它正在成为你展现智慧的家园。

无论经验水平如何，每个认真的题目编写者都应该遵循以下三种 GitHub 项目风格。

1. 您的个人提示库

每个人工智能操作员的“第二大脑”。

如果你想成为世界级的提示高手，你需要一个地方来存储：

• 可重用模板
• 推理框架
• 指令模式
• 系统提示
• 调试模板
• 角色配置
• 思维结构
• 写作风格
• 代码重构说明
• 生产力宏 这个仓库变成了一个工具箱、一个记忆库和一个加速器。

结构示例：

/提示库
/编码
/调试
/分析
/推理
/写作
/营销
readme.md

每次完善提示后，都把它添加到这里。你的智慧会不断积累。

2. 模块化提示框架

你可以把它想象成你思考的API。

与其为 20 个任务编写 20 个单独的提示，不如构建一个包含可重用模块的提示框架，例如：

• 角色定义
• 任务背景
• 推理深度
• 限制条件
• 输出格式
• 验证规则

例子：

# Base Prompt Framework

[ROLE]:  
Act as a senior engineer + strategic analyst.

[CONTEXT]:  
You receive structured inputs.

[REASONING LAYER]:  
Identify problem → list constraints → generate 3 solutions → justify → select best.

[OUTPUT FORMAT]:  
Tables + summaries + action steps.

[VERIFICATION]:  
Check clarity, correctness, and coherence.

组装完成后，您可以将其插入：

• 调试
• 建筑规划
• 书籍大纲
• 研究分析
• 商业战略

这就是从提示用户升级到提示架构师的方法。

3. 提示调试试验场

您的人工智能行为实验实验室。

这是最被低估的技巧，也是让我的提示能力提升了十倍的技巧。

创建一个仓库，其中包含以下内容：

• 测试变体
• 比较提示链
• 运行实验
• 评估推理质量
• 转换前后的存储
• 轨道故障
• 记录你的学习过程

它看起来像这样：

/prompt-experiments
  /test-1-role-clarity
  /test-2-constraints
  /test-3-reflection
  /test-4-examples
  /test-5-verification
  notes.md

这个代码库将成为你的研发实验室，在这里你可以学习当智能结构正确时，它会如何运作。

为什么这三个代码库很重要

因为提示不再是：

• 随机的
• 平坦的
• 一维

提示已变为：

• 系统工程
• 知识架构
• 推理设计
• 智能编程

这三个项目迫使你用结构而不是句子的方式思考。

这就是业余人士和专业人士的区别。

核心洞察

人人都在使用人工智能，但
只有极少数人真正设计它。

提示并非信息，
而是一种用文字编码的心理模型。

GitHub 是存储你思想演变历程的理想场所。

伟大并非源于灵感，
而是源于反复迭代。
而没有什么比 Git 更能有效地跟踪迭代过程。

最后想说

如果你想在人工智能时代所向披靡：

• 构建你的图书馆
• 构建你的框架
• 建造你的游乐场

这三个知识库将与你共同成长，最终成为你拥有的最强大的知识资产之一。

下一篇文章：

“为什么你的 Dev.to 文章浏览量低（以及如何解决这个问题）”

对于希望提高知名度的创作者、作家和开发者来说，这是一个强大的工具。