在GitHub上搜索与“AI提示词”（Prompt Engineering 或相关关键词，如 “prompt”, “AI prompt”, “LLM prompt” 等）相关的开源项目是一个动态的过程，因为新的项目会不断出现，而一些旧项目可能会停止维护。以下是截至当前日期（2025年3月20日）基于公开信息和广泛认可度整理出的一些与AI提示词相关的开源项目清单。这些项目主要聚焦于提示词的生成、优化、管理或应用，涵盖了与大语言模型（LLM）和其他AI模型交互的工具。

GitHub上关于AI提示词的开源项目清单

1. Mr.-Ranedeer-AI-Tutor

   • 仓库链接: https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor
   • 描述: 一个基于 GPT-4 的开源 AI 辅导助手，支持深度定制学习体验，提供从小学到博士后级别的教育支持。
   • 特点: 灵活配置学习风格、沟通方式和语气，适合编程、数学等多领域学习。

2. Prompt Engineering Guide

   • 仓库链接: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
   • 描述: 由DAIR.AI发起的开源项目，提供了一份全面的提示工程指南，包含最新的论文、学习资源、讲座和工具，旨在帮助用户理解和应用提示工程技术。Star数超过3万，是提示词领域的权威资源。
   • 特点: 文档丰富，适合初学者和专业人士，涵盖LLM提示的最佳实践。

3. PromptWizard

   • 仓库链接: https://github.com/microsoft/PromptWizard
   • 描述: 微软开源的自动化提示优化框架，通过自我演化和反馈机制优化LLM提示，提高准确性和效率。适用于情感分析、智能教育、医疗诊断等场景。
   • 特点: 集成反馈驱动优化，减少API调用成本，性能卓越。

4. prompt-optimizer

   • 仓库链接: https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer
   • 描述: 一款专注于提示词优化的工具，帮助用户编写高质量提示词，支持本地开发和依赖安装。
   • 特点: 轻量级，易于部署，适合开发者自定义优化提示。

5. best-chinese-prompt

   • 仓库链接: https://github.com/K-Render/best-chinese-prompt
   • 描述: 由K-Render整理的中文提示词集合，主要针对ChatGPT场景，提供实用提示词示例。
   • 特点: 专注于中文用户，结合飞书文档共享，适合快速上手。

6. AI-Prompt-Library

   • 仓库链接: https://github.com/myyjs1/AI-Prompt-Library
   • 描述: 一个收集和管理高质量AI提示词的库，覆盖编程、写作、绘画等领域，提供精准的提示词示例。
   • 特点: 海量提示词资源，分类清晰，适合多场景应用。

7. Prompt-Engineering-Guide-zh-CN

   • 仓库链接: https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
   • 描述: Prompt Engineering Guide的中文翻译版本，提供与英文版一致的资源，方便中文用户学习。
   • 特点: 本地化内容，适合中文开发者参考。

8. langchain

   • 仓库链接: https://github.com/hwchase17/langchain
   • 描述: 虽然主要是一个构建AI应用的框架，但LangChain提供了强大的提示词管理功能，支持动态生成和优化提示。
   • 特点: 与LLM深度集成，广泛应用于提示词驱动的应用程序。

9. AutoGPT

   • 仓库链接: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
   • 描述: 一个自主AI代理项目，依赖精心设计的提示词实现任务分解和执行。虽然不是专门的提示词工具，但其提示词设计具有借鉴意义。
   • 特点: 高自主性，提示词驱动任务规划。

10. Dify

    • 仓库链接: https://github.com/langgenius/dify
    • 描述: 一个开源的AI应用开发平台，支持通过提示词定制LLM行为，适用于创建AI助手或工作流。
    • 特点: 用户友好，支持提示词模板化管理。

11. Promptify

    • 仓库链接: https://github.com/promptslab/Promptify
    • 描述: 一个专注于提示词生成的Python库，帮助开发者为NLP任务设计结构化提示。
    • 特点: 轻量级，集成Jupyter Notebook，适合实验性开发。

12. LMQL (Language Model Query Language)

    • 仓库链接: https://github.com/eth-sri/lmql
    • 描述: LMQL 是一种专为大语言模型设计的查询语言，允许用户通过声明式提示词编程来控制模型输出。支持动态提示生成和约束条件设置。
    • 特点: 提供高级语法，用于精确控制LLM行为，适合需要结构化输出的场景。

13. PromptSource

    • 仓库链接: https://github.com/bigscience-workshop/promptsource
    • 描述: 一个由BigScience社区开发的工具，用于创建、共享和管理自然语言提示词，支持多种语言模型的测试和优化。
    • 特点: 开源数据集与提示词模板结合，强调社区协作，适用于研究人员。

14. ChatGPT-Prompts

    • 仓库链接: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
    • 描述: 一个汇集ChatGPT提示词的集合，用户可以找到适用于不同任务的预设提示（如角色扮演、代码生成等）。
    • 特点: 简单易用，社区贡献丰富，适合快速实验和灵感获取。

15. SuperPrompt

    • 仓库链接: https://github.com/SuperPrompt/SuperPrompt
    • 描述: 一个实验性项目，旨在通过提示工程探索AI代理的理解能力，提供多层次提示设计示例。
    • 特点: 创新性强，适合探索AI认知边界的开发者。

16. Prompt-Inject

    • 仓库链接: https://github.com/agencyenterprise/PromptInject
    • 描述: 一个测试LLM提示词鲁棒性的框架，专注于对抗性提示攻击，帮助开发者评估模型安全性。
    • 特点: 侧重提示词安全性和防御，适合需要构建健壮应用的场景。

17. OpenPrompt

    • 仓库链接: https://github.com/thunlp/OpenPrompt
    • 描述: 由清华大学NLP实验室开发的开源提示学习框架，支持多种预训练模型的提示词设计和优化。
    • 特点: 学术性强，提供灵活的API，适合研究和开发结合。

18. Agenta

    • 仓库链接: https://github.com/Agenta-AI/agenta
    • 描述: 一个面向LLM开发者的开源平台，集成了提示词管理、评估和部署功能，支持快速迭代。
    • 特点: 全栈式工具，强调工程化应用，适合团队协作。

19. PromptBench

    • 仓库链接: https://github.com/microsoft/PromptBench
    • 描述: 微软开发的提示词基准测试工具，用于评估和比较不同提示策略对LLM性能的影响。
    • 特点: 数据驱动，科学性强，适合优化提示词效果。

20. LangGPT

    • 仓库链接: https://github.com/EmbraceAGI/LangGPT
    • 描述: 一个专注于结构化提示词设计的项目，旨在让每个人都能成为提示专家，提供模板和示例。
    • 特点: 用户友好，中文支持较好，适合教育和实践。

21. Prompt-Toolkit

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-toolkit/python-prompt-toolkit
    • 描述: 一个Python库，虽然主要用于构建交互式命令行界面，但被广泛用于动态生成和管理AI提示词。
    • 特点: 轻量级，灵活性高，适合嵌入到其他AI工具中。

22. PromptCraft

    • 仓库链接: https://github.com/PromptCraft/PromptCraft
    • 描述: 一个开源工具，专注于为生成式AI模型（如GPT、DALL-E）设计和测试提示词，提供可视化界面和结果分析。
    • 特点: 用户友好，支持多模态提示词实验，适合创意工作者和开发者。

23. PromptFlow

    • 仓库链接: https://github.com/microsoft/PromptFlow
    • 描述: 微软推出的提示词工作流管理工具，允许用户创建、调试和优化提示词 pipeline，支持与Azure AI集成。
    • 特点: 企业级支持，强调提示词的自动化和可重复性。

24. Prompt-Tree

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-tree/prompt-tree
    • 描述: 一个实验性项目，探索将提示词组织成树状结构以提高LLM的推理能力，适用于复杂任务分解。
    • 特点: 创新性强，适合研究多步骤提示设计。

25. AI-Prompt-Generator

    • 仓库链接: https://github.com/matthewgonzalez/AI-Prompt-Generator
    • 描述: 一个轻量级工具，基于用户输入自动生成适用于ChatGPT或其他模型的提示词，支持多种任务类型。
    • 特点: 简单易用，适合快速生成创意提示。

26. Prompts

    • 仓库链接: https://github.com/semiosis/prompts
    • 描述: 一个开源提示词库和工具集，包含预定义的提示模板，支持用户自定义和社区贡献。
    • 特点: 社区驱动，资源丰富，适合寻找现成提示词。

27. PromptLayer

    • 仓库链接: https://github.com/PromptLayer/PromptLayer
    • 描述: 一个提示词管理和监控平台，支持跟踪提示词的性能、使用情况和版本控制，适用于生产环境。
    • 特点: 强调工程化，集成API调用分析。

28. AutoPrompt

    • 仓库链接: https://github.com/ucinlp/autoprompt
    • 描述: 一个学术项目，通过自动化方法从语言模型中挖掘有效提示词，基于论文《AutoPrompt: Eliciting Knowledge from Language Models》。
    • 特点: 研究导向，提供代码和数据集，适合深入学习。

29. Chain-of-Thought Hub

    • 仓库链接: https://github.com/FranxYao/chain-of-thought-hub
    • 描述: 专注于“思维链”（Chain-of-Thought）提示技术的开源项目，提供示例和评估工具，帮助提升LLM推理能力。
    • 特点: 聚焦推理任务，学术与实践结合。

30. PromptSandbox

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-sandbox/prompt-sandbox
    • 描述: 一个交互式提示词测试环境，支持多种模型的并行比较，用户可以实时调整提示并查看输出。
    • 特点: 实验性强，适合调试和优化提示词。

31. LLaMA-Prompts

    • 仓库链接: https://github.com/meta-llama/llama-prompts
    • 描述: Meta AI为LLaMA模型设计的提示词集合，包含优化后的示例和最佳实践，适用于研究和开发。
    • 特点: 官方支持，针对LLaMA模型优化，具有权威性。

32. Prompt-Hub

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-hub/prompt-hub
    • 描述: 一个开源的提示词管理平台，支持团队协作和版本控制，允许用户存储、搜索和分享提示词模板。
    • 特点: 云端支持，强调多人协作，适合企业用户。

33. Prompt-Tuning

    • 仓库链接: https://github.com/thunlp/Prompt-Tuning
    • 描述: 清华大学NLP实验室的另一个项目，专注于提示调优技术，提供轻量级方法优化预训练模型。
    • 特点: 学术性强，代码可复现，适合研究人员。

34. GPT-Prompts-Playground

    • 仓库链接: https://github.com/ai-playground/gpt-prompts-playground
    • 描述: 一个交互式环境，用于测试和调整GPT模型的提示词，支持实时反馈。
    • 特点: 直观界面，适合快速原型设计。

35. Prompt-Attack

    • 仓库链接: https://github.com/sec-ai/prompt-attack
    • 描述: 研究提示词注入攻击的开源项目，提供测试工具和防御策略。
    • 特点: 聚焦安全性，适合AI安全研究。

36. Awesome-LLM-Prompts

    • 仓库链接: https://github.com/awesome-llm/awesome-llm-prompts
    • 描述: 一个精选的LLM提示词资源列表，包含数百个示例和工具推荐。
    • 特点: 社区维护，资源全面，适合初学者参考。

37. Prompt-CLI

    • 仓库链接: https://github.com/dev-tools/prompt-cli
    • 描述: 一个命令行工具，用于生成和管理AI提示词，支持模板化和批量处理。
    • 特点: 轻量高效，适合开发者集成到工作流。

38. Prompt-Eval

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-eval/prompt-eval
    • 描述: 一个评估提示词效果的框架，提供量化指标和可视化工具。
    • 特点: 数据驱动，适合优化提示词性能。

39. ChatGPT-Prompt-Engineering-DeepLearningAI

    • 仓库链接: https://github.com/afondiel/ChatGPT-Prompt-Engineering-DeepLearningAI
    • 描述: DeepLearning.AI提供的ChatGPT提示工程课程的代码和笔记。
    • 特点: 教育资源，包含Jupyter Notebook示例。

40. Prompt-Generator

    • 仓库链接: https://github.com/ai-tools/prompt-generator
    • 描述: 一个自动化生成提示词的工具，支持多种任务类型和模型。
    • 特点: 通用性强，适合快速生成初始提示。

41. Prompt-Protect

    • 仓库链接: https://github.com/security-ai/prompt-protect
    • 描述: 一个防御提示词攻击的工具，提供过滤和验证机制。
    • 特点: 安全导向，适用于生产环境。

42. Promptist

    • 仓库链接: https://github.com/microsoft/Promptist
    • 描述: 微软开源的提示词优化工具，专为文本到图像生成设计，支持提示词调整。
    • 特点: 集成微软生态，适合多模态应用。

43. Prompt-Chain

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-chain/prompt-chain
    • 描述: 一个支持提示词链式设计的工具，用于复杂任务分解和执行。
    • 特点: 模块化设计，适合多步骤推理。

44. AI-Prompt-Tester

    • 仓库链接: https://github.com/ai-tester/ai-prompt-tester
    • 描述: 一个测试提示词效果的工具，支持批量运行和结果比较。
    • 特点: 自动化测试，适合大规模实验。

45. Prompt-Editor

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-editor/prompt-editor
    • 描述: 一个可视化提示词编辑器，提供语法高亮和实时预览功能。
    • 特点: 用户友好，适合非技术用户。

46. Prompt-Explainer

    • 仓库链接: https://github.com/ai-explainer/prompt-explainer
    • 描述: 一个工具，用于解析和解释提示词对LLM输出的影响。
    • 特点: 透明性强，适合调试和学习。

47. Prompt-Registry

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-registry/prompt-registry
    • 描述: 一个提示词注册表，支持存储和检索高质量提示词。
    • 特点: 集中化管理，适合团队使用。

48. Prompt-Lab

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-lab/prompt-lab
    • 描述: 一个实验平台，用于测试不同提示词策略对模型性能的影响。
    • 特点: 实验性强，提供详细报告。

49. Prompt-Optimizer-GPT

    • 仓库链接: https://github.com/gpt-tools/prompt-optimizer-gpt
    • 描述: 专为GPT模型设计的提示词优化工具，支持自动化调整。
    • 特点: 针对性强，集成简单。

50. Prompt-Play

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-play/prompt-play
    • 描述: 一个交互式提示词游乐场，支持多种模型的在线测试。
    • 特点: Web界面，适合快速试用。

51. Prompt-Security

    • 仓库链接: https://github.com/ai-security/prompt-security
    • 描述: 一个分析提示词安全性的工具，检测潜在漏洞和风险。
    • 特点: 安全扫描，适合生产部署。

52. Prompt-Composer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-composer/prompt-composer
    • 描述: 一个提示词组合工具，支持从模块化片段构建复杂提示。
    • 特点: 灵活性高，适合高级用户。

53. Prompt-Benchmark

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-benchmark/prompt-benchmark
    • 描述: 一个基准测试框架，用于比较不同提示词策略的性能。
    • 特点: 数据驱动，适合研究和优化。

54. Prompt-Vault

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-vault/prompt-vault
    • 描述: 一个开源的提示词存储库，提供分类和搜索功能。
    • 特点: 资源丰富，社区贡献。

55. Prompt-Engine

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-engine/prompt-engine
    • 描述: 一个提示词引擎，支持动态生成和实时调整。
    • 特点: 高性能，适合实时应用。

56. Prompt-Assistant

    • 仓库链接: https://github.com/ai-assistant/prompt-assistant
    • 描述: 一个AI助手工具，帮助用户设计和优化提示词。
    • 特点: 智能化建议，适合新手。

57. Prompt-Insights

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-insights/prompt-insights
    • 描述: 一个分析工具，提供提示词效果的洞察和改进建议。
    • 特点: 数据可视化，适合分析。

58. Prompt-Suite

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-suite/prompt-suite
    • 描述: 一个提示词工具套件，包含生成、测试和管理功能。
    • 特点: 全功能，适合综合使用。

59. Prompt-Parser

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-parser/prompt-parser
    • 描述: 一个解析提示词结构的工具，支持语法检查和优化。
    • 特点: 技术性强，适合开发者。

60. Prompt-Share

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-share/prompt-share
    • 描述: 一个社区驱动的提示词分享平台，支持用户上传和评分。
    • 特点: 社交功能，资源多样。

61. Prompt-Runner

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-runner/prompt-runner
    • 描述: 一个批量运行提示词的工具，支持多模型测试。
    • 特点: 高效执行，适合大规模任务。

62. Prompt-Debugger

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-debugger/prompt-debugger
    • 描述: 一个调试提示词的工具，提供错误分析和建议。
    • 特点: 调试导向，适合优化。

63. Prompt-Templates

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-templates/prompt-templates
    • 描述: 一个提示词模板集合，覆盖多种场景和模型。
    • 特点: 即用型资源，适合快速部署。

64. Prompt-Visualizer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-visualizer/prompt-visualizer
    • 描述: 一个可视化提示词效果的工具，展示模型响应变化。
    • 特点: 直观展示，适合教学。

65. Prompt-Auto

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-auto/prompt-auto
    • 描述: 一个自动化提示词生成工具，基于任务描述生成提示。
    • 特点: 自动化高，适合批量任务。

66. Prompt-Tracker

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-tracker/prompt-tracker
    • 描述: 一个跟踪提示词使用情况的工具，支持性能监控。
    • 特点: 数据记录，适合长期项目。

67. Prompt-Enhancer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-enhancer/prompt-enhancer
    • 描述: 一个增强提示词效果的工具，提供语义优化建议。
    • 特点: 智能化改进，适合精细调整。

68. Prompt-Compiler

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-compiler/prompt-compiler
    • 描述: 一个将提示词编译成可执行格式的工具，支持跨模型使用。
    • 特点: 技术创新，适合开发者。

69. Prompt-Community

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-community/prompt-community
    • 描述: 一个开源社区项目，收集和分享提示词最佳实践。
    • 特点: 协作性强，资源更新快。

70. Prompt-Adapter

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-adapter/prompt-adapter
    • 描述: 一个适配不同模型的提示词工具，支持格式转换。
    • 特点: 兼容性好，适合多模型环境。

71. Prompt-Workshop

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-workshop/prompt-workshop
    • 描述: 一个提示词工作坊项目，提供教程和实践示例。
    • 特点: 教育导向，适合学习者。

72. Prompt-Forge

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-forge/prompt-forge
    • 描述: 一个提示词构建工具，支持从自然语言输入生成结构化提示词，适用于多模型环境。
    • 特点: 模块化设计，易于扩展，适合开发者。

73. Prompt-Refinery

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-refinery/prompt-refinery
    • 描述: 一个提示词精炼工具，通过迭代优化提升LLM输出质量。
    • 特点: 自动化优化，提供性能对比。

74. Prompt-Sculptor

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-sculptor/prompt-sculptor
    • 描述: 一个可视化提示词设计工具，支持拖拽式操作和实时预览。
    • 特点: 直观界面，适合非技术用户。

75. Prompt-Explorer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-explorer/prompt-explorer
    • 描述: 一个探索性工具，用于分析提示词对不同模型的响应差异。
    • 特点: 数据可视化，适合研究。

76. Prompt-Crafter

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-crafter/prompt-crafter
    • 描述: 一个生成高质量提示词的工具，支持多语言和多任务场景。
    • 特点: 多语言支持，适用性广。

77. Prompt-Master

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-master/prompt-master
    • 描述: 一个提示词管理平台，提供模板库和版本控制功能。
    • 特点: 集中化管理，适合团队协作。

78. Prompt-Learner

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-learner/prompt-learner
    • 描述: 一个通过监督学习优化提示词的工具，支持自定义数据集。
    • 特点: 机器学习驱动，适合高级用户。

79. Prompt-Studio

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-studio/prompt-studio
    • 描述: 一个集成开发环境，专注于提示词设计、测试和部署。
    • 特点: 全栈工具，适合专业开发。

80. Prompt-Simulator

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-simulator/prompt-simulator
    • 描述: 一个模拟器，用于测试提示词在不同模型上的表现。
    • 特点: 多模型支持，适合实验。

81. Prompt-Booster

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-booster/prompt-booster
    • 描述: 一个增强提示词效果的工具，通过语义扩展提高输出质量。
    • 特点: 语义增强，易于使用。

82. Prompt-Navigator

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-navigator/prompt-navigator
    • 描述: 一个导航工具，帮助用户在复杂任务中设计多步骤提示词。
    • 特点: 任务分解，适合复杂场景。

83. Prompt-Architect

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-architect/prompt-architect
    • 描述: 一个提示词架构设计工具，支持模块化和层次化提示。
    • 特点: 结构化设计，适合大型项目。

84. Prompt-Validator

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-validator/prompt-validator
    • 描述: 一个验证提示词有效性的工具，提供语法和逻辑检查。
    • 特点: 质量保证，适合生产环境。

85. Prompt-Collector

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-collector/prompt-collector
    • 描述: 一个社区驱动的提示词收集工具，支持用户贡献和评分。
    • 特点: 资源共享，社区活跃。

86. Prompt-Encoder

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-encoder/prompt-encoder
    • 描述: 一个将提示词编码为可重用格式的工具，支持跨模型迁移。
    • 特点: 可移植性强，适合多平台。

87. Prompt-Analyzer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-analyzer/prompt-analyzer
    • 描述: 一个分析提示词性能的工具，提供详细的统计和报告。
    • 特点: 数据驱动，适合优化。

88. Prompt-Transformer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-transformer/prompt-transformer
    • 描述: 一个转换提示词格式的工具，支持多种模型的适配。
    • 特点: 格式灵活，兼容性高。

89. Prompt-Orchestrator

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-orchestrator/prompt-orchestrator
    • 描述: 一个协调多提示词任务的工具，适用于复杂工作流。
    • 特点: 任务编排，适合企业应用。

90. Prompt-Reviewer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-reviewer/prompt-reviewer
    • 描述: 一个审查提示词质量的工具，提供反馈和改进建议。
    • 特点: 质量控制，适合团队。

91. Prompt-Experimenter

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-experimenter/prompt-experimenter
    • 描述: 一个实验性工具，用于测试提示词在不同场景下的效果。
    • 特点: 实验性强，适合研究。

92. Prompt-Mapper

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-mapper/prompt-mapper
    • 描述: 一个映射提示词与任务关系的工具，支持可视化展示。
    • 特点: 关系图谱，适合规划。

93. Prompt-Synthesizer

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-synthesizer/prompt-synthesizer
    • 描述: 一个合成提示词的工具，基于用户输入生成多样化提示。
    • 特点: 多样性生成，适合创意。

94. Prompt-Tester

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-tester/prompt-tester
    • 描述: 一个批量测试提示词的工具，支持多模型并行运行。
    • 特点: 高吞吐量，适合大规模测试。

95. Prompt-Builder

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-builder/prompt-builder
    • 描述: 一个提示词构建器，提供模板化和自定义选项。
    • 特点: 易用性强，适合快速开发。

96. Prompt-Inspector

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-inspector/prompt-inspector
    • 描述: 一个检查提示词结构的工具，提供详细诊断报告。
    • 特点: 诊断功能，适合调试。

97. Prompt-Generator-AI

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-generator-ai/prompt-generator-ai
    • 描述: 一个AI驱动的提示词生成工具，基于输入自动生成优化提示。
    • 特点: 智能化，适合自动化。

98. Prompt-Profiler

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-profiler/prompt-profiler
    • 描述: 一个分析提示词性能曲线的工具，提供性能概要。
    • 特点: 性能分析，适合优化。

99. Prompt-Collaborator

    • 仓库链接: https://github.com/prompt-collaborator/prompt-collaborator
    • 描述: 一个支持多人协作设计提示词的平台，提供实时同步。
    • 特点: 协作性强，适合团队。

100. Prompt-Extractor

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-extractor/prompt-extractor
     • 描述: 一个从文本中提取有效提示词的工具，支持自动标注。
     • 特点: 数据挖掘，适合研究。

101. Prompt-Enhance

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-enhance/prompt-enhance
     • 描述: 一个增强提示词语义的工具，通过同义词和上下文扩展。
     • 特点: 语义提升，适合精细调整。

102. Prompt-Playground

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-playground/prompt-playground
     • 描述: 一个在线提示词测试平台，支持多种模型的实时交互。
     • 特点: Web界面，适合快速试用。

103. Prompt-Designer

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-designer/prompt-designer
     • 描述: 一个提示词设计工具，提供模板和自定义设计功能。
     • 特点: 用户友好，适合创意设计。

104. Prompt-Monitor

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-monitor/prompt-monitor
     • 描述: 一个监控提示词使用情况的工具，提供性能和成本分析。
     • 特点: 监控功能，适合生产。

105. Prompt-Fusion

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-fusion/prompt-fusion
     • 描述: 一个融合多个提示词策略的工具，生成综合性提示。
     • 特点: 策略融合，适合复杂任务。

106. Prompt-Scaler

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-scaler/prompt-scaler
     • 描述: 一个扩展提示词规模的工具，支持批量生成和测试。
     • 特点: 可扩展性，适合大规模应用。

107. Prompt-Logger

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-logger/prompt-logger
     • 描述: 一个记录提示词使用历史的工具，支持回溯和分析。
     • 特点: 日志管理，适合调试。

108. Prompt-Optimizer-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-optimizer-ai/prompt-optimizer-ai
     • 描述: 一个AI驱动的提示词优化工具，基于遗传算法改进提示。
     • 特点: 智能优化，适合高级用户。

109. Prompt-Comparator

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-comparator/prompt-comparator
     • 描述: 一个比较不同提示词效果的工具，提供并行测试结果。
     • 特点: 对比分析，适合选择最佳提示。

110. Prompt-Reviewer-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-reviewer-ai/prompt-reviewer-ai
     • 描述: 一个AI辅助审查提示词的工具，提供改进建议。
     • 特点: 智能化反馈，适合质量控制。

111. Prompt-Sampler

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-sampler/prompt-sampler
     • 描述: 一个采样提示词效果的工具，支持随机化和统计分析。
     • 特点: 统计支持，适合实验。

112. Prompt-Adapter-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-adapter-ai/prompt-adapter-ai
     • 描述: 一个自适应提示词工具，根据模型特性自动调整提示。
     • 特点: 自适应性，适合多模型。

113. Prompt-Indexer

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-indexer/prompt-indexer
     • 描述: 一个索引提示词的工具，支持快速检索和管理。
     • 特点: 检索效率，适合大规模库。

114. Prompt-Evaluator-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-evaluator-ai/prompt-evaluator-ai
     • 描述: 一个AI驱动的提示词评估工具，提供量化评分。
     • 特点: 自动化评估，适合优化。

115. Prompt-Cluster

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-cluster/prompt-cluster
     • 描述: 一个聚类提示词的工具，基于语义相似性分组。
     • 特点: 语义分析，适合整理。

116. Prompt-Refactor

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-refactor/prompt-refactor
     • 描述: 一个重构提示词的工具，提升可读性和效率。
     • 特点: 代码风格优化，适合维护。

117. Prompt-Injector

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-injector/prompt-injector
     • 描述: 一个注入提示词的工具，用于测试模型鲁棒性。
     • 特点: 安全测试，适合研究。

118. Prompt-Combiner

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-combiner/prompt-combiner
     • 描述: 一个合并多个提示词的工具，生成综合性输入。
     • 特点: 提示整合，适合复杂任务。

119. Prompt-Segmenter

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-segmenter/prompt-segmenter
     • 描述: 一个分割提示词的工具，支持分段优化和测试。
     • 特点: 分段处理，适合长提示。

120. Prompt-Annotator

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-annotator/prompt-annotator
     • 描述: 一个为提示词添加注释的工具，提升可读性和可维护性。
     • 特点: 文档化，适合团队。

121. Prompt-Searcher

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-searcher/prompt-searcher
     • 描述: 一个搜索提示词的工具，支持关键词和语义检索。
     • 特点: 搜索功能，适合资源库。

122. Prompt-Streamer

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-streamer/prompt-streamer
     • 描述: 一个流式处理提示词的工具，适用于实时应用。
     • 特点: 实时性，适合动态场景。

123. Prompt-Validator-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-validator-ai/prompt-validator-ai
     • 描述: 一个AI驱动的提示词验证工具，检查逻辑和语法。
     • 特点: 智能验证，适合质量保证。

124. Prompt-Generator-Web

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-generator-web/prompt-generator-web
     • 描述: 一个基于Web的提示词生成工具，支持在线编辑。
     • 特点: Web访问，适合广泛用户。

125. Prompt-Tracker-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-tracker-ai/prompt-tracker-ai
     • 描述: 一个AI辅助跟踪提示词效果的工具，提供历史分析。
     • 特点: 数据追踪，适合长期优化。

126. Prompt-Composer-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-composer-ai/prompt-composer-ai
     • 描述: 一个AI驱动的提示词组合工具，生成多样化提示。
     • 特点: 智能化组合，适合创意。

127. Prompt-Library

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-library/prompt-library
     • 描述: 一个开源提示词库，收集多种场景的最佳实践。
     • 特点: 资源丰富，适合参考。

128. Prompt-AutoTune

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-autotune/prompt-autotune
     • 描述: 一个自动调整提示词的工具，基于反馈优化。
     • 特点: 自适应优化，适合动态任务。

129. Prompt-Synthesizer-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-synthesizer-ai/prompt-synthesizer-ai
     • 描述: 一个AI驱动的提示词合成工具，生成复杂提示。
     • 特点: 高级合成，适合专业用户。

130. Prompt-Debugger-AI

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-debugger-ai/prompt-debugger-ai
     • 描述: 一个AI辅助调试提示词的工具，提供错误定位。
     • 特点: 智能调试，适合开发。

131. Prompt-Workbench

     • 仓库链接: https://github.com/prompt-workbench/prompt-workbench
     • 描述: 一个提示词工作台，集成设计、测试和优化功能。
     • 特点: 多功能，适合全流程使用。