Amo.ng

搜索并复制适用于 Codex、ChatGPT、Claude、Gemini 以及编程、SEO、商业、自动化、研究、教育和生产力领域的高级 AI 提示词。无需注册。

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2026/07/06
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什么是 Amo.ng?

Amo.ng 是一个面向实用工作流程的公共 AI 提示词库。它专为需要快速获得实用 AI 提示词的开发者、创始人、营销人员、教育工作者和运营人员设计。平台提供可直接复制使用的专业级提示词模板,覆盖代码编写、SEO、商业、自动化、研究、教育和生产力等多个领域。用户无需注册或登录即可搜索、浏览和复制提示词,旨在帮助专业人士直接提升 AI 工具在实际工作中的效率和产出质量。

Amo.ng 的主要特性有哪些?

专注于实用与高级提示词
库中的提示词均设计有明确的上下文、约束条件、输出格式、验证步骤和后续行动指引,适用于真实、严肃的工作流程。
覆盖广泛的专业类别
提供超过 10 个热门专业类别,包括 Codex 与编程、商业、SEO 与博客、市场营销、自动化、教育、研究、生产力、职业发展、数据分析和提示词工程等。
无需注册,开箱即用
用户可以直接访问、搜索和复制所有提示词,没有任何注册门槛、账户限制或付费墙。
社区驱动与热门推荐
平台会展示被浏览和复制次数最多的“最常用提示词”,帮助用户快速发现高质量、经过实践检验的模板。

如何使用 Amo.ng?

  1. 浏览与搜索:访问 Amo.ng 网站,您可以直接浏览按类别(如“Codex & Coding”、“Business”)组织的提示词库,或使用搜索功能查找特定主题的提示词。
  2. 复制与应用:找到合适的提示词后,直接点击“复制”按钮即可将完整的提示词文本复制到剪贴板。然后,您可以将其粘贴到您使用的 AI 工具(如 ChatGPT、Claude、Gemini、Codex 等)中,并根据您的具体需求调整方括号 [] 内的上下文变量。
  3. 按需筛选:您可以通过排序(如“最常用”)和分类筛选,快速定位到最相关、最受欢迎的提示词模板,节省手动编写复杂提示词的时间。

Amo.ng 的价格如何?

Amo.ng 提示词库目前完全免费使用。用户无需支付任何费用即可访问、搜索和复制其提供的所有 AI 提示词模板。

使用 Amo.ng 的有用提示

针对性修改
复制提示词后,务必仔细阅读并修改 [上下文变量] 部分,填入您项目的具体信息,这是让 AI 输出符合您预期结果的关键。
善用分类
如果您是某一领域的专业人士(如开发者或营销人员),直接从对应的分类(如“Codex & Coding”或“Marketing”)开始浏览,效率更高。
参考“最常用”列表
不确定从何开始时,查看“Most Used Prompts”(最常用提示词)列表,这些是经过大量用户验证的高质量模板。
理解提示结构
Amo.ng 的提示词通常包含“角色设定”、“任务描述”、“上下文”、“约束条件”、“输出格式”和“验证步骤”。在使用前理解这个结构,能帮助您更好地驾驭 AI 的输出。
组合与迭代
可以将不同的提示词组合使用,或基于某个模板进行迭代优化,以创建更适合您独特工作流程的定制化提示词。

关于 Amo.ng 的常见问题

Amo.ng 中的提示词适用于哪些 AI 模型?

Amo.ng 的提示词库设计兼容多种主流 AI 模型和工具,包括 OpenAI 的 ChatGPT (特别是高级版本如 GPT-4)、Codex、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini 等。每个提示词会标注其优化适配的主要工具(如 AdvancedChatGPT, ExpertCodex, AdvancedClaude),用户可根据自己使用的工具进行选择。

我需要有 AI 或编程背景才能使用这些提示词吗?

不需要。Amo.ng 的目标是让各行各业的专业人士都能轻松应用 AI。提示词本身已经过结构化设计,用户只需按照指引填写自己的业务背景信息即可。当然,对于“Codex & Coding”等类别中的技术性提示词,具备一定的相关知识会更有帮助。

我可以提交自己的提示词到 Amo.ng 吗?

根据网站信息,Amo.ng 目前是一个公共提示词库,其内容可能由团队或社区维护。关于用户提交提示词的具体渠道和规则,建议直接查看网站的相关页面或联系其运营方获取最新信息。

Amo.ng 的提示词会被频繁更新吗?

是的。从提示词的“Updated”日期(例如“Updated Jun 29, 2026”)可以看出,库中的内容会根据 AI 工具的发展和最佳实践的演进进行维护和更新,以确保其时效性和有效性。

使用 Amo.ng 的提示词能保证完美的 AI 输出吗?

虽然 Amo.ng 提供的是经过精心设计的专业提示词,但 AI 的输出质量仍取决于您提供的上下文质量、AI 模型本身的能力以及任务的复杂性。建议将提示词作为强大的起点,并根据首次输出的结果进行微调和迭代,以达到最佳效果。

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