Awesome ChatGPT Prompts im Test: hervorragende Discovery, keine Garantie für Production Prompts
Awesome ChatGPT Prompts startete im Dezember 2022 als GitHub-Sammlung. Das kanonische Repository heißt nun f/prompts.chat; die alte URL leitet um und README sagt formerly known as Awesome ChatGPT Prompts. Heute umfasst es CC0-Daten in PROMPTS.md/prompts.csv, die öffentliche Community, eine MIT-Next.js-App für Self-Hosting sowie CLI, MCP und Plugins. Es ist kein OpenAI-Produkt und keine ChatGPT-Funktion.
Die Wartung war am Prüftag aktiv: GitHub API meldete nicht archiviert und einen Push am 20.08.2026. Das bedeutet keine stabile semantische Version des Corpus. private 0.1.0 in package.json ist ein internes App-Paket, kein öffentlicher Release. Import und Hosting pinnen einen Commit und dokumentieren Modell und Eval-Datum separat.
Für Rollen, Strukturen, Variablen und Community-Varianten ist es ausgezeichnet. Die Terms garantieren aber kein bestimmtes Ergebnis. Modell/Version, System Instructions, Verlauf, Tools, Retrieval, Sampling, Safety Policy und Nutzerdaten verändern Output. Sterne und elegante Formulierung sind keine Production-Evidenz.
Was das Projekt heute ist
| Ebene | Inhalt | Grenze |
|---|---|---|
| Prompt Dataset | PROMPTS.md, CSV, Mirrors | CC0; Commit pinnen, einzeln prüfen |
| Public Site | Suche, Accounts, Beiträge, Analytics | Terms/Privacy; Beiträge öffentlich |
| Self-host App | MIT Code, DB, Auth, Storage | Eigener Betrieb und Incident |
| Book | Interaktive Lerninhalte | MIT Education, kein Benchmark |
| CLI/MCP/Plugins | Prompt Retrieval in AI | Supply Chain und Tool-Rechte |
| Community Prompt | Untrusted Instructions | Vor Privilegien sanitizen |
| Output | Antwort mit Kontext | Keine Correctness-Garantie |
| Drittprodukte | Ähnliche Namen | Nicht automatisch affiliiert |
Prompt Copy ist nur der Anfang
Definieren Sie zuerst Task, Nutzer, Input Contract, Output Schema, erlaubte Evidenz, verbotene Claims und Erfolg. Dann suchen Sie Struktur. Übernehmen Sie nur das kleinste nützliche Fragment, ersetzen Sie vage Rollen durch Regeln und echte Kundendaten durch typisierte Variablen.
Community-Prompts sind untrusted input. Sie können Policy Override, System-Offenlegung, Tool Calls, beliebige URLs, Exfiltration oder gefährliche Aussagen verlangen. Text wird mächtig in System/Developer-Kontext oder einem Agent mit Credentials. Prüfen Sie Hierarchie, entfernen Sie verdeckte Ziele und testen Sie Injection.
Ein Production Prompt ist ein Bundle: Template, Variablen, Few-shot, Modell/Version, Tool-Rechte, Retrieval, Validator, Eval-Corpus, Owner, Change Log, Quelle/Lizenz, Kosten/Latenz und Rollback. Sonst sind Promptfehler, Model Drift, Kontext-, Tool- und Datenfehler nicht unterscheidbar.
Eval-getriebene Einführung
- Task, Input/Output Schema, Quellen, Verbote und Erfolg definieren.
- Struktur suchen; URL, Autor, Lizenz, Datum, Commit notieren.
- Als untrusted prüfen: Override, Secrets, Tools, URLs, Garantien entfernen.
- Realdaten durch typisierte Variablen ersetzen.
- Modell, Kontext, Parameter, Tools, Retrieval, Validator pinnen.
- 30–100 normale/adversariale Fälle erstellen.
- Baseline/Candidate auf Qualität, Safety, Kosten, Latenz vergleichen.
- Deterministische, Model und Human Grader kombinieren.
- Owner, Source, Version, Report, Limits, Rollback speichern.
- Low-risk canary und Regression nach Änderung.
- Vor Public Submit CC0 und Datenfreiheit bestätigen.
Injection, Datenschutz, Copyright und Wartung
| Risiko | Kontrolle | Beleg |
|---|---|---|
| Injection | Review, Isolation, Attack Corpus | Kein Override/Leak/Tool-Missbrauch |
| Sensitive Data | Variablen, Redaction, Minimum | Keine Secrets/PII |
| Model Drift | Pinnen und Regression | Delta im Limit |
| Stale Prompt | Owner, Review, Deprecation | Dependencies aktuell |
| Halluzination | Grounding und Human Review | Fehlerrate im Ziel |
| Format | Schema Validator | Pass Rate |
| Copyright | Provenance und Output Review | Rights Record |
| Tool Misuse | Allowlist, Sandbox, Confirm | Keine unbefugte Aktion |
| Self-host | Patch, Auth, Backup, Incident | Restore Test |
| Metric Gaming | Mehrere Grader | Human Audit stimmt |
Public Submission hat starke Folgen. Terms widmen jeden Prompt sofort und unwiderruflich CC0, ohne Vergütung und Rücknahme. Privacy Policy sagt, Account-Löschung entfernt Beiträge nicht aus dem Public Commons. Keine Secrets, Kundendaten, proprietären System Instructions oder fremden Inhalte einreichen.
Dual License: Code, Site Content und Book sind MIT; Promptdaten CC0. Das klärt nicht automatisch Rechte an Drittmaterial, Marken, persönlichen Daten, generiertem Output oder verlangter Reproduktion. Für kommerzielle Ausgabe bleiben Provenance und Output-Review nötig.
Public Site verarbeitet Account, Beiträge, Tags und Google Analytics; der Username erscheint. Self-Hosting kann Analytics deaktivieren und Daten kontrollieren, ist aber nicht automatisch sicher. Auth, DB, Storage, TLS, Secrets, Backup, Logs, Patches und Incident Response gehören zum Betreiber.
MCP, CLI und Plugins erweitern Discovery und Supply-Chain-/Tool-Boundary. Ein abgerufener Prompt wird nie still zur System Instruction. Herkunft anzeigen, User bestätigen lassen, Least Privilege, Daten/Instructions trennen, Writes bestätigen, Versionen pinnen.
Vergleich mit Guides, Provider-Tools und interner Library
| Option | Beste Nutzung | Kein Ersatz für |
|---|---|---|
| prompts.chat | Open Discovery/Sharing/Self-host | Task Evals und Approval |
| DAIR.AI Guide | Techniken, Papers, RAG, Agents | Internes Registry |
| Provider Tools | Modellspezifische Iteration | Community/Licence Governance |
| Internes Git | Versionierte Templates | Breite Discovery |
| Management Platform | Experimente und Traces | Domain Owner |
| Fine-tuning/Workflow | Wiederholtes Verhalten | Data, Safety, Monitoring |
DAIR.AI Guide ist Curriculum für Techniken, Papers, RAG und Agents; Provider Playground/Graders dienen modellspezifischer Iteration; prompts.chat bietet breite Discovery; internes Git/Registry governte Versionen. Sie ergänzen einander.
Urteil: prompts.chat ist ein hervorragender Startpunkt und offener Corpus. Das Risiko beginnt, wenn Stars, Likes oder Formulierung als Zuverlässigkeit gelten. Importieren Sie Muster, keine Autorität. Customer-facing, regulierte oder Tool-Workflows brauchen lokale Evidenz.
Bauen Sie normale, mehrdeutige, adversariale, mehrsprachige und Policy-Fälle. Vergleichen Sie Correctness, Schema, Grounding, Refusal, Injection, Kosten und Latenz. Kombinieren Sie deterministische Checks, begrenzte Model Grader und Blind Review und testen Sie nach jeder Dependency-Änderung erneut.
Häufige Fragen
Noch maintained?
Ja: f/prompts.chat, nicht archiviert, Push am Prüftag; Commit pinnen.
OpenAI-Produkt?
Nein, unabhängiges Multi-Model-Open-Source-Projekt.
Kostenlos?
Code/Daten offen; Modelle, Hosting, Storage kosten.
Gleiches Ergebnis?
Nein; Modell, Kontext, Tools und Daten ändern es.
Commercial?
CC0 permissiv; Dritt-Rechte und Output separat prüfen.
Beitrag löschbar?
Irrevocable CC0; Account Delete entfernt ihn nicht.
Self-host privat?
Kontrolle, aber Auth/Storage/Logs/Patches selbst betreiben.
Injection?
Bösartige Instruktion kann in privilegiertem Agent eskalieren.
Eval?
Gelabelte normale/Attack-Fälle plus Grader und Blind Review.
Metadata?
Quelle, Owner, Variablen, Modell, Tools, Report, Limits, Rollback.
Primärquellen
- Canonical prompts.chat GitHub repository
- Dual-license file: MIT code and CC0 prompts
- prompts.chat Terms of Service
- prompts.chat Privacy Policy
- Official self-hosting guide
- Official security policy
- Official contribution guide
- PROMPTS.md dataset view
- DAIR.AI Prompt Engineering Guide
- OpenAI Graders API reference
- OpenAI Cookbook: eval-driven system design
- OWASP LLM Prompt Injection Prevention
Unabhängig geprüft am 20. August 2026. Repository, Terms, Integrationen und Modelle ändern sich; Quellen pinnen und Evals wiederholen.