Show HN：一个简单的 ChatGPT 提示词构建器
一个轻量级的 ChatGPT“提示词构建器”引发了褒贬不一的反应：有人觉得它有助于组织指令，并希望加入更丰富的模板、快捷键，以及对 JSON 或 XML 等格式更好的处理；也有人认为，它并没有比让 ChatGPT 自己生成提示词带来更多价值。讨论进一步扩展到“提示工程”到底是不是一门真正的学科，还是只是良好的沟通；随着模型进步，细致提示词到底还多重要；以及需要能实证比较不同提示词变体、而不只是拼装文本块的工具。
总体反响
- 一些评论者觉得这个提示词构建器很有用，也很“酷”，能得到令人满意或有趣的结果。
- 另一些人则认为它不过是一个文本块表单，并不特定于 ChatGPT，质疑它相较于让 LLM 自己写提示词是否真的增加了价值。
- 还有人对把它明确挂在“ChatGPT”名下持轻微怀疑态度，因为它其实适用于任何 LLM。
Bug、措辞与技术细节
- 一开始，用户报告“please”字段坏了，以及一些拼写错误（“Propmpt”、把“output”写成“input the final result”），这些很快被修复了。
- 有评论者指出，这样一个简单的应用页面大小出乎意料地大（约 1.4MB）。
使用场景、受众与实用性
- 有人认为目标受众并不清晰：初学者可能不理解诸如“you will Detect”这类模糊选择器的含义或效果。
- 也有人认为，这对懂一点提示词编写、并希望获得结构化指导的人来说，是个不错的框架。
- 一个反复出现的批评是：对很多用户而言，直接让 ChatGPT 生成或润色提示词可能更容易。
提示工程、模板与最佳实践
- 多位用户请求更多模板，尤其是用于：
- 系统风格的预先指令。
- 后处理约束和输出格式（JSON、CSV、列表）。
- 抗越狱提示词。
- 围绕 JSON 格式化的讨论：
- 有人使用非常严格、“微管理”式的措辞来强制输出 JSON。
- 也有人指出，函数调用和 JSON 模式 API 是更干净的解决方案。
- 关于“提示工程”的更广泛争论：
- 一些人说，随着新模型的出现，复杂的“act as…”模式不再那么必要。
- 另一些人则认为，精心设计的系统提示和身份设定，仍然有助于解决懒惰或回答不完整之类的问题。
评估与实验
- 多位评论者希望有工具能够：
- 在固定输入集上对提示词变体和模型进行 A/B 测试。
- 系统性地评估回复（例如通过 LLM-as-judge 或字符串匹配）。
- 有人指出，由于输入开放、输出主观，“更好”的提示词很难衡量；结果通常高度随机。
功能请求与更新
- 有人提出的需求包括键盘导航（tab/ctrl-enter）、每个模板更多示例，以及更清晰的角色/选项。
- 后续更新（v0.2）增加了用户自定义模板、变量菜单、示例预设、localStorage 持久化、导出/导入，以及就地编辑。