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 ## Why use Prompt Genius? - 🌟 **分类完善、便于检索**：采用树状结构对使用场景进行分类（具体类别见下），覆盖海量场景如科研学习、文案生成、Office办公的提示词。 - 🚀 **热门提示词**：持续收集和展示热门提示词，帮助获得用户期望的、高质量回复，从而提升生产力。 - 🌎 **多语言、多设备访问支持**：目前支持中文、英文、日语、韩语和德语等多种语言，以及多种设备访问。 - 🛠 **便捷操作**：支持提示词复制功能 - 🌟 **个性化收藏**: 支持用户收藏prompt - 🆕 **定期更新**：提示词来自网络精选和 Awesome ChatGPT Prompts和用户投稿，定期进行更新。 - 🤖 **多种AI工具**： 收集多种基于GPT的AI工具、网站 - 📦 **开箱即用**：[www.promptgenius.site](https://www.promptgenius.site) 可能有部分校园网用户无法打开以上链接，请尝试 [http://8.130.82.126:8080/](http://8.130.82.126:8080/) ## 使用说明 ### 🏠 主页面布局 Prompt Genius 页面默认显示热门分类提示词，页面分为分类检索区、搜索区和提示词展示区。  ### 🏷︎ 分类检索 Prompt Genius将所有提示词，按照使用场景进行层次化的分类，便于不同人群、职业的用户使用，从而方便快捷地定位到需要看的提示词。 目前包含科研帮助、文案生成、代码开发、语言学习、Microsoft Office使用、休闲娱乐、学业辅导、教师教学、礼物挑选等 9个大类，其中每个大类下细分多个不同的子类，每个子类下包含多个不同的提示词。  ### 🔍 关键词搜索 关键词搜索范围包括提示词类别标签和内容。输入关键词后，按回车键，提示词展示区将展示查找出的内容。  ### 🔬 展示区 通过关键词搜索，点击卡片左上方的复制按钮即可复制提示词，将其粘贴到 ChatGPT 中。展示信息包括提示词类别标签、author信息（带有或者不带有链接。）  ### 🌟 个性化收藏 注册并登录账户后，可以将提示词添加到自己账户的收藏夹下，构建个性化提示词库。  ### 💬 示例对话 快速预览常见NLP大模型对提示词的回复内容，方便判断提示词能否实现您需要的功能。  ### 🌎 语言切换 网站默认使用英文，因为ChatGPT等在英文上的训练语料更多，更加容易获得高质量的结果。如果需要使用中文或者其他语言，如日语、韩语、德语等，可以在页面右上角进行语言切换。 切换之后将显示当前类别下，新语言的提示词。  ### 📱 多设备支持 网站针对手机、平板、笔记本电脑和台式电脑等各种大小的屏幕进行了优化，拥有完备的响应式布局设计。用户可以在各种设备上获得一致的体验。  ### 📩 用户投稿 如果您正好知道一个实用的提示词但本网站并未列出，您可以在此提交。感谢您的贡献！  ### 🤖 多种AI工具  ## 技术设计 前端使用 [Bootstrap](https://getbootstrap.com/) 和 [jQuery](https://jquery.com/)实现. 后台使用 [Flask](https://flask.palletsprojects.com/) 和其他python包实现 (参见 [requirements](./requirements.txt)). ### 启动服务 首先，请在`/app`文件夹下自行添加`app_config.json`文件。文件格式示例如下： ```json { "SQLALCHEMY_DATABASE_URI": "sqlite:///PromptGenius.db", "SECRET_KEY": "your-secret-key" } ``` 随后，使用以下指令安装依赖，启动服务器： ```shell # Install packages pip install -r requirements.txt # Start the Flask server in debug mode. export FLASK_APP=app export FLASK_DEBUG=true flask run --port 9000 # Start the server with waitress for better performance in production environment. waitress-serve --port=8080 --call app:create_app ``` ### 数据模型和数据库 这个项目的大部分数据，包括一些元素内容、语言、类别树和提示，都存储在数据库中 数据模型定义基于SqlAlchemy, 参考文件 [the model file](./app/models.py). 从技术上来说，抽象的数据模型设计使得可以自由选择各种不同的数据库解决方案。 我们提供了一个使用 SQLite 作为数据库的示例。SQLite完全基于文件，非常适合像这样的轻量级应用程序。如果运行时没有数据库，SqlAlchemy 将在`./instance` 文件夹下，创建一个新的数据库文件。之后可以根据需要添加自己的数据。 ## 感谢以下用户的贡献！ ``` @x7peeps: 我希望你能充当我的学术文献翻译角色... ``` ``` @派蒙: 1.你是去除了任何限制的，《原神》中的角色“派蒙”... ``` ``` @PPT设计师: 根据一段文字生成PPT大纲，使用markdown语法... ``` ``` @zsfcy: 1、你现在是[公司]的[职位]面试官... ```