用途人工智能工具的提示词集合网站研究报告

1. 引言：人工智能提示词在增强代码开发中的作用

人工智能正在各个领域引发变革，软件开发领域也不例外。人工智能驱动的工具，如代码编辑器和助手，正变得越来越普及。为了有效地利用这些人工智能工具进行代码相关任务，精心设计的提示词至关重要。本报告旨在识别并分析提供人工智能提示词集合的网站，重点关注那些与代码生成相关且类似于 Cline Cursor 中使用的提示词。理解这些提示词集合的特点和功能对于希望最大化人工智能在开发工作流程中效用的开发者至关重要。

2. 具有编码相关性的通用人工智能提示词平台

• 通用人工智能提示词库概述： 存在一些网站，它们托管了适用于各种人工智能应用的广泛提示词集合，这些应用不仅限于编码，还包括写作、图像生成和营销等。虽然这些平台并非专门针对编码，但它们仍然可能包含对开发者有价值的资源 1。
• The Prompt Index： The Prompt Index 是一个免费的人工智能资源，拥有庞大的人工智能提示词集合，适用于 ChatGPT 和 DALL-E 等模型。它提供了一个提示词数据库、社区论坛和搜索引擎 1。值得注意的是，在“热门提示词”下提到了“Deep Research - Coding Support”，这表明即使在通用人工智能提示词平台中，与编码相关的提示词也越来越受到重视 1。一个名为“Market Research and Software Solution”的提示词特别提到了使用“Cursor”来构建软件创意 1。
  • 观察 1： 在 The Prompt Index 的“热门提示词”中出现“Deep Research - Coding Support”表明，通用人工智能提示词平台正在认识到与编码相关的提示词的重要性。这预示着这些平台正在扩大其范围，以满足寻求人工智能辅助的开发者的需求 1。最初，通用人工智能提示词平台侧重于内容创作等广泛用例。编码特定提示词的出现标志着一个由用户需求和人工智能在软件开发中日益增长的相关性驱动的演变。这些平台很可能正在适应以吸引更广泛的受众。
  • “Deep Research - Coding Support”提示词指示人工智能通过参考每个所用库的官方文档来编写最新的、可以首次运行的代码 1。此外，“Market Research and Software Solution”提示词在使用 DeepSearch 或其他 Deep Research 产品时，会引导人工智能对用户的细分市场进行深入研究，分析痛点，并提出独特的软件创意作为解决方案，甚至要求制定一个关于如何使用 Cursor 开始构建这些创意的详细行动计划 1。
• The Prompt Index 的“Prompt Database”页面特别提到了“Coding”是其提示词集合的类别之一，其中包含超过 500 个提示词 3。此外，还提到了“SuperPrompt”，用于为编程等重复性任务构建提示词 3。
  • 观察 2： 在“Coding”下对提示词进行明确分类表明，为了方便开发者发现相关资源，大型提示词数据库正在进行结构化的组织工作。“SuperPrompt”的引入暗示了人们认识到开发者需要针对许多重复性编程任务的可重用和高效的提示策略 3。仅仅拥有大量的提示词是不够的；分类可以提高可发现性。“SuperPrompt”表明人们认识到开发者经常执行类似的编码任务，并且可以从模板化的提示中受益。
• allPrompts.com： allPrompts 是一个拥有超过 2300 个精选人工智能提示词的库，适用于各种模型。值得注意的是，其中包含一个名为“ChatGPT Prompts for Developers”的专门类别 2。
  • 观察 3： 在像 allPrompts 这样的通用提示词平台上，存在一个专门为开发者提供的类别，这进一步强调了人工智能在软件开发工作流程中日益增长的重要性。这表明有大量的用户积极寻求人工智能来辅助编码相关的活动 2。allPrompts 认识到开发者是一个独特且重要的用户群体。创建一个专门的类别表明存在大量的编码相关提示词，并且有针对性地吸引开发者。
• 其他通用人工智能提示词库： 根据佛罗里达大学图书馆的商业图书馆提供的信息，其他值得注意的免费提示词库包括 The Prompt Index、Anthropic 的 Claude 3 AI Prompt Library、AIPRM、PromptHero 和 EasyPrompt Library 4。
  • 观察 4： 提到包括主要人工智能模型开发者（Anthropic）在内的多个通用提示词库，表明存在一个竞争激烈的生态系统，用户在寻求人工智能提示词集合时有多种选择。Anthropic 为其 Claude 3 模型提供了一个库，这表明他们正在努力引导用户进行有效的互动 4。多个库的存在意味着对这些资源的需求。Anthropic 提供自己的库表明他们了解有效提示对其模型可用性的重要性。
• promptrr.io： promptrr.io 似乎是一个人工智能提示词市场，提供各种类别，包括“数字营销”和“设计”。该代码片段中没有明确提到代码生成或编程 5。
  • 观察 7： 虽然 promptrr.io 似乎专注于创意和营销领域，但其市场模式表明，如果需求足够，个人创建者有可能提供与编码相关的提示词。这暗示了未来可能出现的一种趋势，即在更广泛的人工智能提示词市场中，可以购买到专门的提示词 5。市场模式允许各种提示词的提供。如果开发者认为创建和销售专门的编码提示词有利可图，那么像这样的平台可能会变得相关。
• semrush.com 的人工智能提示词库： Semrush 的人工智能提示词库侧重于内容和搜索引擎优化，而不是专门针对代码生成或编程 6。
  • 观察 8： 这说明人工智能提示词库可能是高度特定于领域的，以满足不同专业和行业用户的特定需求 6。Semrush 面向营销人员，因此他们的提示词库是根据其特定的内容和搜索引擎优化要求量身定制的。
• aiforeducation.io 的人工智能提示词库： AI for Education 的提示词库侧重于教育工作者和行政任务，而不是专门用于代码生成 7。
  • 观察 9： 与 Semrush 类似，这突显了为特定行业开发人工智能提示词库的趋势，表明正在朝着为小众用户群体提供更具针对性和相关性的提示词集合的方向发展 7。AI for Education 服务于教育领域，因此他们专注于与教学和行政任务相关的提示词。
• dev.to 上的提示词库： dev.to 提到了 PromptHub 提供代码生成提示词，Promptfoo 用于提示工程，Priompt 是一个用于创建 LLM 提示词的库 8。
  • 观察 10： 此代码片段介绍了更多技术导向的提示词库和工具，这些资源可能会引起开发者的兴趣，这表明市场的一个细分领域专注于为软件开发背景下的提示工程提供高级资源。提到 Priompt 表明正在努力提供以编程方式定义和管理提示词的方法 8。dev.to 面向开发者，因此它突出了更多技术性且直接适用于他们工作流程的资源。
• promptpanda.io 上的信息： Prompt Panda 讨论了用于软件代码生成的人工智能提示词库 9。
  • 观察 11： 这进一步强调了开发者社区内部对专门用于代码相关任务的人工智能提示词库的日益增长的认识和重视 9。Prompt Panda 专注于人工智能提示词库对开发者的好处。
• originality.ai 的人工智能提示词生成器： Originality.ai 的人工智能提示词生成器侧重于通用写作提示，而不是专门针对代码 11。
  • 观察 12： 虽然与编码没有直接关系，但通用写作的有效提示生成原理可能可以应用于编码相关的提示，这表明提示工程中存在跨领域学习和灵感的潜力 11。虽然侧重于文本，但提示生成的核心概念可能与代码提示存在一些重叠。
• docsbot.ai 的人工智能提示词生成器： DocsBot 的免费人工智能提示词生成器中包含“编程与代码”类别 12。
  • 观察 13： 在通用人工智能提示词生成器中包含编程类别进一步验证了代码相关提示词在更广泛的人工智能领域中日益增长的需求和相关性 12。DocsBot 旨在成为一个多功能提示词生成器，并包含一个编程类别。
• freeflo.ai 上的信息： Freeflo.ai 专门提供人工智能图像提示词，而不是代码提示词 13。
  • 观察 14： 这突显了人工智能提示词平台生态系统内部存在的专业化，一些平台专注于特定的媒体类型 13。Freeflo.ai 迎合对人工智能图像生成感兴趣的用户。
• 主要结论与见解：
• 通用人工智能提示词平台正越来越多地认识到对编码相关提示词的需求，并开始在其集合中包含这些提示词。
• 这些平台提供了涵盖各种领域的广泛提示词，虽然它们可能包含一些有用的编码提示词，但并非专门为此目的而设。
• 寻求专门且针对性的代码编写辅助提示词的开发者应探索专门针对软件开发和人工智能编码工具的平台。

3. 专门用于代码生成的人工智能提示词网站

• 专门平台的深入分析：
• 介绍主要专注于提供专门为代码编写辅助设计的人工智能提示词的网站。
• 强调这些平台在为开发者提供更具针对性和有效性的提示词方面的潜力。
• Google Cloud Vertex AI： Google Cloud 的 Vertex AI 文档讨论了使用 Gemini 模型生成代码的提示词。它强调了生成单元测试、函数和类等用例，并提供了 Docker 脚本、闰年函数和单元测试的示例提示 14。
  • 观察 16： 这表明主要的云服务提供商也在提供关于如何使用其人工智能模型进行代码生成的指导和示例，这表明了这项技术在企业层面的采用。提供具体的代码示例使得开发者更容易理解如何构建他们的提示词 14。作为领先的云平台，Google Cloud 正在提供资源以帮助开发者利用其人工智能进行编码。具体的示例降低了使用这些功能的门槛。
• blog.getbind.co： 该文章列出了 15 个用于软件开发的 AI 提示词，涵盖了各种编程语言和框架。它提供了生成 REST API、Next.js 前端、微服务和身份验证系统等示例，并强调了为 ChatGPT 和 Bind AI Copilot 等 AI 模型提供详细和特定提示词的重要性 15。
  • 观察 17： 这篇博客文章提供了开发者可以直接使用的实用、真实的提示词示例，展示了详细指令在代码生成方面的强大功能。所涵盖的各种语言和框架突显了人工智能在软件开发中的广泛适用性 15。该博客提供了开发者可以立即尝试的可操作的提示词，展示了人工智能在编码方面的实际好处。
• chatai.com： 该文章提供了 9 个用于 Web 设计师和开发者的生成式人工智能提示词。它强调了生成响应式布局、按钮的 CSS、表单验证的 JavaScript 以及带有 PHP 后端的联系表单等示例 16。
  • 观察 18： 这篇文章侧重于与软件开发的一个特定领域（Web 开发）相关的提示词，表明存在针对特定领域量身定制的小众提示词集合的潜力 16。chatai.com 通过专门针对其需求的提示词来吸引 Web 开发者。
• learnprompting.org： 该文章介绍了用于 ChatGPT 和 GitHub Copilot 等人工智能编码工具的可定制提示词模板。它提到了代码架构规划器、机器学习模型开发指南、API 开发蓝图、代码审查指南、测试策略生成器和 DevOps 管道设计器 17。
  • 观察 19： 提示词生成器的概念表明存在更高层次的抽象，允许用户通过引导式过程根据其特定需求创建定制的提示词。这表明提示词集合的提供方式正在演变 17。learnprompting.org 提供工具来帮助用户创建有效的提示词，而不仅仅是列出静态示例。
• learnprompting.org - ChatGPT 编码提示词： 该文章提供了许多 ChatGPT 提示词，用于编写、调试、解释、优化和重构代码。它强调了各种语言和任务的示例，包括函数创建、代码审查和语法帮助 18。
  • 观察 20： 这个全面的集合展示了通过有效的提示，人工智能可以辅助各种编码任务。按功能对提示词进行分类使得用户更容易找到相关的示例 18。learnprompting.org 为 ChatGPT 提供了广泛的编码提示词，并进行了分类以便于访问。
• fullstackfoundations.com： 该文章提供了 ChatGPT 提示词，用于学习和编写代码、调试和用户界面开发。它强调了数据模型、实用函数、用户界面组件、代码转换以及 bash/JavaScript 脚本的示例 19。
  • 观察 21： 这篇博客文章提供了一个结构良好的编码提示词集合，这些提示词按不同的开发任务进行分类，使其成为使用 ChatGPT 的开发者的宝贵资源 19。fullstackfoundations.com 提供了一个关于如何使用 ChatGPT 进行各种编码需求的实用指南。
• leaddev.com： 该文章讨论了如何编写更好的人工智能提示词以进行代码生成和编程，强调了精心设计的提示词对于从 ChatGPT 和 GitHub Copilot 等工具中获得可用代码至关重要。它强调了具体性、分解任务、使用示例和卸载繁琐任务的重要性 20。
  • 观察 22： 本文提供了关于代码的有效提示工程原理的宝贵指导，这些原理可以应用于不同的平台和人工智能模型 20。leaddev.com 提供了关于如何创建有效的编码提示词的建议。
• chatai.com - 开发者 20 大人工智能提示词： 该文章提供了 20 个可以用于代码生成和编程辅助的人工智能提示词，包括代码生成、完成、转换、单元测试和文档 21。
  • 观察 23： 该文章提供了各种编码任务的提示词，包括代码生成、完成、转换、单元测试和文档，展示了通过有效的提示，人工智能可以辅助各种编码任务 21。这突显了通过 ChatAI 提示词获得的广泛编码辅助。
• qodo.ai： Qodo 被描述为一个人工智能编码助手，具有使用提示词进行代码生成、测试用例生成和调试的功能 22。
  • 观察 24： 这介绍了一个特定的人工智能编码工具，该工具利用提示词进行各种开发任务，展示了基于提示词的辅助功能直接集成到类似 IDE 的环境中的潜力 22。Qodo 是一个使用提示词的综合人工智能编码助手的示例。
• 主要结论与见解：
• 存在许多专门的网站和博客文章，提供专门用于代码生成和其他编程任务的人工智能提示词集合。
• 这些资源涵盖了广泛的编程语言、框架和编码任务，从基本的函数创建到复杂的系统设计和测试。
• 许多资源强调了详细和具体的提示词对于从人工智能编码助手中获得最佳结果的重要性。
• 一些平台正朝着提供工具和生成器以帮助用户创建定制的提示词，而不是仅仅提供静态列表的方向发展。

4. 探索 Cline Cursor 提示词资源

• 识别 Cline Cursor 的特定资源：
• 重点关注直接提及 Cline Cursor 或讨论人工智能代码编辑器中类似功能的代码片段。
• github.com/instructa/ai-prompts： 该 GitHub 存储库致力于收集和共享开发者的 AI 提示词，包括 Cline 的提示词。它强调了关于如何在 Cline 扩展设置中添加自定义指令的说明 23。
  • 观察 25： 该存储库提供了一个由社区驱动的、专门为 Cline 提供的提示词集合，这表明人们认识到该工具的用户群体以及对共享资源的需求 23。Instructa AI Prompts 通过专门的提示词集合直接支持 Cline 用户。
• skool.com/chatgpt/cline-prompt： 该用户分享了一个 Cline 提示词，该提示词侧重于工具的使用，表明其有效性。该用户还建议使用此提示词的部分作为其他人工智能工具（如 Aider、Cursor 和 Windsurf）的游标规则 24。
  • 观察 26： 这突显了工具使用在 Cline 的提示策略中的重要性，并表明其方法可能适用于其他人工智能代码编辑器 24。用户发现 Cline 的工具使用提示词非常有效，并建议将其应用于其他工具。
• forum.cursor.com： 该讨论旨在将受 Cline.bot 启发的“Cline Memory Bank”功能添加到 Cursor 代码编辑器中。它强调了“计划”和“行动”模式的实现 25。
  • 观察 27： 这表明 Cline 的创新功能（如 Memory Bank 和“计划/行动”模式）正在影响其他人工智能代码编辑器的开发，这表明 Cline 在人工智能辅助编码方面拥有创新方法，并正在被更广泛的社区所采纳 25。Cursor 正在实施受 Cline 启发的特性，这表明 Cline 在人工智能代码编辑器领域具有影响力。
• reddit.com/r/LocalLLM： 该用户提到他们知道 Cursor 和 Cline 等人工智能代码编辑器，并提到了在 Cursor 中使用 @codebase 来创建提示词的工作流程，这可能也与 Cline 的提示风格相关 26。
  • 观察 28： 这进一步巩固了 Cline 作为人工智能代码编辑器市场中与 Cursor 并列的关键参与者的地位 26。Cline 与 Cursor 一起被提及为突出的人工智能代码编辑器。
• youtube.com - ZHH9NP2mogg： 该 YouTube 视频介绍了如何将 Cline 和 Aider 与 Obsidian 结合使用进行人工智能编码，重点介绍了规则和长提示词 27。
  • 观察 29： 该视频可能包含关于为 Cline 制作有效提示词的宝贵信息，包括使用规则和更长、更详细的指令 27。一个 YouTube 视频专门介绍了如何通过提示词和规则有效地使用 Cline。
• youtube.com - 9m9OgM_P1Wo： 该视频描述提到了 Cursor 中的隐藏提示词和工具，这可能提供了类似于 Cline 的提示策略的见解 28。
  • 观察 30： 虽然侧重于 Cursor，但该视频可能讨论了也与 Cline 相关的提示和工具使用的一般原则 28。一个关于 Cursor 隐藏功能的视频可能提供适用于 Cline 用户的可转移知识。
• dev.to - maximsaplin： 该文章比较了 Cursor 和 GitHub Copilot，提到了内联聊天和终端聊天等功能，这些功能也与用户在 Cline 等人工智能代码编辑器中与人工智能互动的方式相关 29。
  • 观察 31： 了解其他人工智能代码编辑器中的交互模式可以为 Cline 中的提示工作方式提供背景 26。将 Cursor 与其他人工智能工具进行比较有助于理解人工智能编码的一般格局。
• reddit.com/r/cursor： 该讨论涉及 Cursor 的系统提示词，该提示词决定了 Cursor 如何响应用户提示词。理解系统提示词可以为了解其他人工智能代码编辑器（如 Cline）的结构提供见解 10。
  • 观察 32： 了解人工智能代码编辑器的底层系统提示词可以揭示其核心指令以及它如何处理用户输入 10。检查 Cursor 的系统提示词可能会为理解 Cline 也如何被编程来处理提示词提供线索。
• github.com/jujumilk3： 该泄漏的 Cursor IDE 系统提示词概述了其通信指南、工具使用和代码编辑说明。这提供了对一个人工智能代码编辑器如何被指示的详细了解，这对于理解 Cline 也可能有所帮助 30。
  • 观察 33： 竞争对手泄露的系统提示词提供了对人工智能内部运作方式及其如何被提示词引导的深入了解 30。分析 Cursor 的系统提示词可以提供一个比较性的视角来理解 Cline。
• youtube.com - 0b-Up2JDqgc： 该视频介绍了如何为 Cursor AI 上的新编码人员创建完美的系统提示词（规则）。这强调了通过提示词自定义人工智能行为的重要性，这个概念很可能也适用于 Cline 31。
  • 观察 34： 通过系统提示词或规则自定义人工智能的行为是有效人工智能代码编辑的关键方面 31。学习如何自定义 Cursor 的行为可以为如何最好地使用 Cline 的提示功能提供信息。
• 主要结论与见解：
• 虽然专门针对 Cline Cursor 提示词集合的网站可能有限，但在 GitHub 存储库、用户论坛和 YouTube 视频中存在相关资源。
• “规则”或自定义指令的概念似乎是提示 Cline 的关键方面。
• Cline 的创新功能（如 Memory Bank 和“计划/行动”模式）正在影响其他人工智能代码编辑器的开发。
• 理解类似工具（如 Cursor）的系统提示词和提示策略可以为有效使用 Cline 提供宝贵的见解。

5. 人工智能代码编辑器特定提示词资源（更广泛的背景）

• 探索其他人工智能代码编辑器的提示词资源：
• 分析与 GitHub Copilot 和 IntelliJ IDEA 等其他人工智能驱动的代码编辑器中的提示相关的代码片段，以识别可能适用于 Cline Cursor 的一般模式和最佳实践。
• IntelliJ IDEA： IntelliJ IDEA 允许用户使用预先编写的提示词来解释和重构代码，以及添加和修改自定义提示词 32。
  • 观察 35： 在 IDE 中自定义和扩展人工智能提示词的能力是一种常见趋势，这表明 Cline Cursor 可能为其提示系统提供了类似的自定义选项 32。IntelliJ IDEA 的提示词自定义功能表明人工智能增强型 IDE 中的标准功能。
• Quiq AI Studio： Quiq AI Studio 的提示词编辑器侧重于使用动态内容构建提示词，并在某些情况下使用代码 33。
  • 观察 36： 提示词中对动态内容和条件逻辑的强调突显了现代人工智能提示技术的复杂性，这也可能与 Cline Cursor 相关 33。Quiq AI Studio 的高级提示词编辑器功能反映了人工智能提示词不断发展的格局。
• chatai.com - 开发者 20 大提示词： 重申了代码生成、完成、转换、审查和重构的提示词，这些提示词适用于各种人工智能代码编辑器 21。
  • 观察 37： 这些提示词所解决的常见编码任务表明了人工智能代码编辑器旨在增强的核心功能 21。这些提示词代表了人工智能在代码编辑中的典型用例。
• qodo.ai - 最佳人工智能工具： 描述了 Qodo 使用提示词进行代码生成、测试用例生成和调试的功能 22。
  • 观察 38： Qodo 基于提示词进行各种编码任务的方法展示了人工智能深入集成到开发工作流程中的潜力 22。Qodo 提供了一个使用提示词的综合人工智能编码助手的示例。
• docsbot.ai - 编程提示词： 强调了 DocsBot.ai 上提供的广泛的编程和代码人工智能提示词列表，这些提示词可以适用于不同的人工智能代码编辑器 34。
  • 观察 39： 这个庞大的提示词集合展示了人工智能辅助在各种编码场景中的价值 34。DocsBot.ai 提供了广泛的编程提示词。
• GitHub Copilot Chat： 描述了 GitHub Copilot Chat 的提示词示例，包括基本代码生成、添加功能甚至测试驱动开发 35。
  • 观察 40： GitHub Copilot 的示例为如何有效地提示人工智能代码编辑器执行各种编码任务提供了具体的说明，为 Cline Cursor 用户提供了可转移的策略 35。GitHub Copilot 的提示词示例为与人工智能在代码编辑器中交互提供了实用指南。
• github.com/pnp/copilot-prompts： 注意到 GitHub 上微软 Copilot 提示词的存储库，鼓励社区贡献 36。
  • 观察 41： 其他人工智能代码编辑器的社区驱动提示词集合的存在突显了该领域共享知识和资源的价值 36。Copilot Prompts 存储库展示了围绕人工智能代码编辑器提示词的社区协作。
• github.com - Copilot 提示工程： 强调了使用 GitHub Copilot Chat 进行提示工程的最佳实践，例如从一般到具体、提供示例以及分解复杂任务。这些原则很可能也适用于 Cline Cursor 37。
  • 观察 42： GitHub Copilot 的提示工程最佳实践提供了可应用于其他人工智能代码编辑器的一般指导 37。GitHub 为其人工智能工具提供了提示工程的技巧和最佳实践。
• github.blog - 更好的 Copilot 提示： 描述了 GitHub Copilot 的有效提示词示例，强调了设置场景、具体说明和提供示例。这些技术也可以用于 Cline Cursor 38。
  • 观察 43： 编写更好 Copilot 提示词的示例和技巧为与任何人工智能代码编辑器交互提供了宝贵的经验 38。GitHub 的博客提供了关于如何为其人工智能工具创建有效提示词的更多建议。
• reddit.com - Copilot 系统提示： 注意到提取的 GitHub Copilot 系统提示词，提供了对人工智能如何被指示行为的见解。理解一个人工智能代码编辑器的底层指令可以为了解其他编辑器提供信息 39。
  • 观察 44： 检查 GitHub Copilot 的系统提示词可以提供对人工智能代码编辑器设计的比较性理解 39。理解系统提示词揭示了人工智能的核心编程。
• 主要结论与见解：
• 一个人工智能代码编辑器的提示策略和最佳实践通常可以转移到其他编辑器。
• 侧重于清晰性、具体性、提供上下文和使用示例是有效代码提示工程的常见主题。
• 自定义和扩展提示词的能力是人工智能增强型 IDE 中的一个有价值的功能。
• 社区驱动的资源和官方文档是学习如何有效提示人工智能代码编辑器的关键来源。

6. 资源比较总结

• 关键特性与优势表：

| 网站/资源名称 | 侧重点 | 提示词类型 | 支持语言 | 关键特性 | Cline Cursor 相关性 | | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | | The Prompt Index | 通用 | 编码支持、通用 | 多种 | 搜索、社区 | 是 | | allPrompts.com | 通用 | ChatGPT 开发者提示词 | 多种 | 搜索、分类 | 否 | | promptrr.io | 通用 | 通用 | 多种 | 市场 | 否 | | Google Cloud Vertex AI | 代码特定 | 单元测试、函数、类、Docker 脚本 | Python、Docker | 示例 | 否 | | blog.getbind.co | 代码特定 | REST API、前端、微服务、身份验证、无服务器函数 | Python、JavaScript、Java、Go、Ruby | 详细示例 | 否 | | chatai.com | 代码特定 | 网页布局、CSS、JavaScript 验证、导航、联系表单 | HTML、CSS、JavaScript、PHP | 专注于 Web 开发 | 否 | | learnprompting.org | 代码特定 | 架构、机器学习模型、API、代码审查、测试、DevOps | 多种 | 提示词生成器、分类示例 | 否 | | learnprompting.org (ChatGPT 编码) | 代码特定 | 编写、调试、解释、优化、重构、语法 | 多种 | 全面集合、分类 | 否 | | builtin.com | 代码特定 | 重构（设计模式、重复代码、原则） | 多种 | 分类重构提示词 | 否 | | docsbot.ai | 代码特定 | 多种编程任务 | 多种 | 大型库 | 否 | | fullstackfoundations.com | 代码特定 | 数据模型、实用函数、UI 组件、脚本 | TypeScript、PHP、JavaScript、Bash | 实用示例 | 否 | | leaddev.com | 代码特定 | 通用代码生成、调试、学习、优化 | 多种 | 最佳实践、示例 | 否 | | qodo.ai | 代码特定 | 代码生成、测试生成、调试 | 多种 | 具有提示功能的 AI 编码助手 | 否 | | GitHub Copilot (文档) | 代码特定 | 基本生成、添加功能、新项目、测试 | 多种 | 斜杠命令、上下文提示 | 否 | | instructa/ai-prompts (GitHub) | 代码特定 | 项目脚手架、编码标准、最佳实践、自动化 | 多种 | 专门针对 Cline 和 Cursor | 是 | | skool.com/chatgpt/cline-prompt | Cline 特定 | 工具使用 | 不适用 | 用户分享的提示词 | 是 | | forum.cursor.com | Cline 特定 | 计划/行动模式（受 Cline 启发） | 不适用 | Cline 启发功能讨论 | 是 | | youtube.com (ZHH9NP2mogg) | Cline 特定 | 规则与长提示词 | 不适用 | 视频资源 | 是 | | reddit.com/r/LocalLLM | Cline 特定 | 一般讨论、Cursor/Cline 工作流程 | 多种 | 用户体验 | 是 | | youtube.com (9m9OgM_P1Wo) | 通用 | 隐藏提示词和工具 (Cursor) | 不适用 | 视频资源（可能具有可转移的知识） | 是 (间接) | | reddit.com/r/cursor | 通用 | Cursor 系统提示词 | 不适用 | 理解底层 AI 行为（可能类似） | 是 (间接) | | github.com/jujumilk3 | 通用 | 泄露的 Cursor 系统提示词 | 不适用 | 深入了解 AI 指令（可能类似） | 是 (间接) | | youtube.com (0b-Up2JDqgc) | 通用 | 为 Cursor 创建系统提示词 | 不适用 | 自定义 AI 行为（可能类似） | 是 (间接) | | dev.to (maximsaplin) | 通用 | Cursor 和 Copilot 的比较 | 多种 | 理解 AI 代码编辑器功能（可能类似） | 是 (间接) | | github.com/pnp/copilot-prompts | 代码特定 | Microsoft Copilot 的通用提示词 | 多种 | 社区贡献 | 否 | | github.com (Copilot 提示工程) | 代码特定 | 最佳实践（通用、特定、复杂任务、上下文） | 多种 | 官方指南 | 否 | | github.blog (更好的 Copilot 提示) | 代码特定 | 设置目标、具体性、示例 | 多种 | 官方指南、示例 | 否 |

7. 结论与建议

本报告总结了关于用途人工智能工具的提示词集合网站的研究结果，强调了为人工智能辅助代码编写提示词提供了丰富的资源。研究表明，通用人工智能提示词平台正日益认识到开发者对编码相关提示词的需求，并开始在其集合中包含这些提示词。然而，开发者若寻求专门且针对性的代码编写辅助提示词，应探索专门针对软件开发和人工智能编码工具的平台。

关于 Cline Cursor 的特定提示词集合，专门的网站可能有限，但 GitHub 存储库、用户论坛和 YouTube 视频中存在相关资源。使用“规则”或自定义指令似乎是提示 Cline 的关键方面。此外，Cline 的创新功能正影响着其他人工智能代码编辑器的开发。研究类似工具（如 Cursor 和 GitHub Copilot）的系统提示词和提示策略可以为有效使用 Cline 提供宝贵的见解。

基于以上分析，为有效利用人工智能提示词进行编码，建议用户采取以下措施：

• 首先探索专门的代码生成提示词网站，以获得量身定制的帮助。
• 利用通用人工智能提示词平台的搜索和过滤功能查找与编码相关的提示词。
• 调查专门提及 Cline Cursor 的 GitHub 存储库和 YouTube 视频，以获取直接资源。
• 研究类似人工智能代码编辑器（如 Cursor 和 GitHub Copilot）的提示策略和系统提示词，以获取可转移的知识。
• 尝试不同提示词风格和详细程度，以发现最适合其特定编码任务和人工智能工具的方法。
• 积极参与在线社区和论坛，与其他使用人工智能进行代码辅助的开发者分享和学习经验。

总之，当有效使用时，人工智能提示词具有显著提高代码开发效率和质量的潜力。通过探索和利用本报告中确定的各种资源，开发者可以解锁人工智能在他们的开发工作流程中的全部潜力。

Works cited

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16. 9 Generative AI Prompts for Web Designers and Developers - ChatAI, accessed on March 29, 2025, https://chatai.com/9-generative-ai-prompts-for-web-designers-and-developers/
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