Awesome ChatGPT Prompts
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Awesome ChatGPT Prompts est devenu prompts.chat : dataset CC0 actif, communauté publique et app MIT auto-hébergeable. Cette revue sépare les couches et propose un workflow sûr piloté par les évaluations.

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Jan 2026

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prompts.chatAwesome ChatGPT Promptsprompt engineeringopen sourceCC0prompt library

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Published 1/21/2026
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Editorial Review

About Awesome ChatGPT Prompts

Awesome ChatGPT Prompts évalué : excellent pour découvrir, sans garantie de prompt de production

Awesome ChatGPT Prompts naît en décembre 2022 comme liste GitHub. Le dépôt canonique est désormais f/prompts.chat ; l’ancienne URL redirige et README indique formerly known as Awesome ChatGPT Prompts. Il comprend dataset CC0 PROMPTS.md/prompts.csv, communauté publique, app Next.js MIT auto-hébergeable, CLI, MCP et plugins. Ce n’est ni OpenAI ni une fonction ChatGPT.

Maintenance active au contrôle : GitHub API indiquait non archived et un push le 20-08-2026. Cela ne donne pas de version sémantique stable au corpus. private 0.1.0 de package.json est interne, pas un release public. Épinglez un commit et consignez modèle et date d’évaluation.

Excellent pour rôles, structures, variables et variantes. Mais Terms ne garantit aucun résultat. Modèle/version, system instructions, historique, tools, retrieval, sampling, policy et données changent la sortie. Stars et élégance ne sont pas une preuve de production.

Flux prompts.chat de découverte, assainissement, paramètres, évaluation et version
Workflow original AIDreamHub : transformer un prompt communautaire en actif sourcé, sécurisé, évalué et versionné.

Ce qu’est le projet aujourd’hui

CoucheContenuLimite
DatasetPROMPTS.md, CSV, mirrorsCC0 ; épingler commit et revoir
Site publicRecherche, comptes, apports, analyticsTerms/Privacy ; apport public
App self-hostCode MIT, DB, auth, stockageOpération et incidents propres
LivreApprentissage interactifMIT éducatif, pas benchmark
CLI/MCP/pluginsRetrieval dans AISupply chain et permissions
Prompt communautéInstruction non fiableAssainir avant privilèges
OutputRéponse avec contexteAucune garantie d’exactitude
TiersNoms similairesPas d’affiliation automatique

Copier un prompt n’est que le début

Définissez tâche, utilisateur, contrat input, schema output, preuves autorisées, claims interdits et succès, puis cherchez une structure. Gardez le fragment minimal, remplacez le rôle vague par contraintes et les données réelles par variables typées.

Tout prompt communautaire est input non fiable. Il peut demander d’ignorer policy, révéler system, appeler tools, URL arbitraire, exfiltrer ou affirmer dangereusement. Le texte devient puissant dans un message privilégié ou agent avec credentials. Revoyez hiérarchie, objectifs cachés et tests injection.

Un prompt de production est un bundle : template, variables, few-shot, modèle/version, permissions, retrieval, validator, corpus, owner, changelog, source/licence, coût/latence, rollback. Sinon prompt, drift, contexte, tool et data restent confondus.

Adoption pilotée par les évaluations

  1. Définir tâche, schemas, sources, interdits et succès.
  2. Chercher structure ; garder URL, auteur, licence, date, commit.
  3. Revoir comme untrusted : retirer override, secrets, tools, URL, garanties.
  4. Remplacer données réelles par variables typées.
  5. Épingler modèle, contexte, paramètres, tools, retrieval, validator.
  6. Créer 30–100 cas normaux/adversariaux.
  7. Comparer baseline/candidate : qualité, safety, coût, latence.
  8. Combiner graders déterministes, model et humains.
  9. Garder owner, source, version, report, limites, rollback.
  10. Canary faible risque et régression après changement.
  11. Avant publication confirmer CC0 et absence de données.

Injection, vie privée, copyright et maintenance

RisqueContrôlePreuve
InjectionReview, isolation, corpus attaqueAucun override/leak/tool abusif
Data sensibleVariables, expurgation, minimumAucun secret/PII
DriftÉpingler et régressionDelta dans seuil
ObsolèteOwner, review, dépréciationDépendances actuelles
HallucinationGrounding et humainErreur sous objectif
FormatSchema validatorPass rate
CopyrightProvenance et output reviewRegistre droits
Tool misuseAllowlist, sandbox, confirmationAucune action non autorisée
Self-hostPatch, auth, backup, incidentRestore test
GamingPlusieurs gradersAudit humain cohérent

Publier a un effet fort. Terms dédie immédiatement et irrévocablement chaque prompt à CC0, sans rémunération ni retrait. Privacy Policy dit que supprimer le compte ne retire pas les contributions du commons. Aucun secret, client, system propriétaire ou contenu sans droits.

Double licence : code, contenu site et livre MIT ; données prompt CC0. Elle ne libère pas droits tiers, marques, données personnelles, output ou reproduction demandée. Gardez provenance et revue de sortie commerciale.

Le site traite compte, contributions, tags et Google Analytics ; username est public. Self-host peut couper analytics et contrôler la data, mais pas sécuriser automatiquement. Auth, DB, stockage, TLS, secrets, backups, logs, patches et incidents reviennent à l’opérateur.

MCP, CLI et plugins élargissent discovery et supply-chain/tools. Ne transformez jamais silencieusement un contenu récupéré en system. Affichez provenance, confirmez user, least privilege, séparez data/instructions, confirmez writes et épinglez versions.

Comparaison guides, outils fournisseur et bibliothèque interne

OptionMeilleur usageNe remplace pas
prompts.chatDiscovery/partage/self-host ouvertEvals et approval
DAIR.AI GuideTechniques, papers, RAG, agentsRegistry interne
Outils fournisseurItération modèleCommunauté/licences
Git interneTemplates versionnésDiscovery large
PlateformeExpériences/tracesOwner domaine
Fine-tuning/workflowComportement répétéData, safety, monitoring

DAIR.AI Guide enseigne techniques, papers, RAG et agents ; playground/graders optimisent un modèle ; prompts.chat découvre largement ; Git/registry interne gouverne les approuvés. Ils sont complémentaires.

Verdict : prompts.chat est un excellent départ et corpus ouvert. Le risque commence quand stars, likes ou style deviennent fiabilité. Importez des patterns, pas l’autorité. Les workflows client, réglementés ou avec tools exigent des preuves locales.

Construisez cas normaux, ambigus, adversariaux, multilingues et policy. Comparez correction, schema, grounding, refusal, injection, coût, latence. Combinez checks déterministes, model graders bornés et revue aveugle ; répétez après changement.

Questions fréquentes

Maintenu ?

Oui : f/prompts.chat, non archivé, push le jour du contrôle ; épingler commit.

OpenAI ?

Non, projet indépendant multimodèle.

Gratuit ?

Code/data ouverts ; modèles et hosting coûtent.

Même résultat ?

Non ; modèle, contexte, tools, data changent.

Commercial ?

CC0 permissif ; revoir tiers et output.

Supprimer apport ?

CC0 irrévocable ; supprimer compte ne l’enlève pas.

Self-host privé ?

Contrôle, mais auth, stockage, logs, patches à opérer.

Injection ?

Texte hostile peut escalader dans un agent privilégié.

Eval ?

Cas normaux/attaques, graders et blind review.

Metadata ?

Source, owner, variables, modèle, tools, report, limites, rollback.

Sources primaires

Revue indépendante du 20 août 2026. Dépôt, conditions, intégrations et modèles changent ; épingler les sources et rejouer les evals.

Vérifier Awesome ChatGPT Prompts à la source officielle

Ouvre le dépôt, la documentation ou les ressources du modèle.

Ouvrir la source officielle

Quick Info

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1/21/2026
Published
1/21/2026
Updated
9/2/2026

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