prompt

ClaudeコードおよびCodexのためのゼロコンフィグコードフロー。

マルチモデル協調ワークフローエンジン — /ccg:go。一つのコマンドで、AIが意図を自動分析し、戦略を選択し、Codex + Gemini + Claudeの協調実行をオーケストレーションします。

python-prompt-toolkitに触発された、Goでの強力な対話型プロンプトの構築。

このリポジトリには、Claudeをより良く利用するためのClaudeプロンプトキュレーションが含まれています。

AIシステムの構築、評価、最適化。evals、RAG、エージェント、ファインチューニング、合成データ生成、データセット管理、MCPなどを含む。

プロンプトオーケストレーションマークアップ言語

Sketch Material 3 Expressive screens in the browser and turn them into vibe-coding prompts.

このライティングプロンプトのリストは、研究アイデアのブレインストーミング、言語とスタイルの改善、文献レビューの実施、研究計画の策定など、幅広いトピックとタスクを網羅しています。

Prompt-Learningのためのオープンソースフレームワーク。

BashおよびZsh向けの多機能で慎重に設計されたアダプティブプロンプト。

53AI Hubは、企業知識、AIエージェント、プロンプト、AIツールを管理するためのオープンソースのAIポータルおよびナレッジベースであり、Coze、Dify、FastGPT、RAGFlowとシームレスに統合されています。AIナレッジベースおよびAgentポータル

Tree of Thoughtsのプラグアンドプレイ実装：大規模言語モデルによる熟考的な問題解決でモデルの推論能力を少なくとも70%向上

実在するクリエイティブなアンダーグラウンドから収集された、最も強力なNotebookLMスライドプロンプトの厳選コレクション。AIパワーポイントのための頼れるリソースです :P

[EMNLP 2022] 知識グラフ抽出および構築のためのオープンツールキット

LLMおよびMLLMによるAI機能を有効にするための一般技術

コミュニティ主導のAIボットとの対話・チャット方法 - chatGPTを搭載

🌊 究極のFishプロンプト

CSGHubは、OpenCSGチームによって開発された全く新しいLLM管理のためのオープンソースプラットフォームです。Hugging Faceに匹敵する機能を備えたオープンソースおよびオンプレミス/SaaSソリューションを提供します。Hugging FaceとのPython SDK互換性により、LLM、データセット、エージェントのライフサイクルを完全に制御できます。ぜひご参加ください！ ⭐️

[CCS'24] データセットは、Reddit、Discord、ウェブサイト、およびオープンソースデータセットからなる15,140のChatGPTプロンプト（うち1,405件はジェイルブレイクプロンプトを含む）。

[CVPR 2026] PromptEnhancerは、プロンプトをより明確で構造化されたバージョンに洗練させるプロンプト書き換えツールであり、より優れた画像生成を可能にします。

Chain-of-ThoughtプロンプティングからOpenAI o1、DeepSeek-R1まで 🍓

seedance2.0 で動画生成するための最適なプロンプトを作成するスキル

PromptやLLMに関する論文のまとめ、オープンソースのデータとモデル、AIGCアプリケーション。

🕹️ プロンプトの設計、バージョン管理、即時配信、コラボレーション、トラブルシューティング、オブザーバビリティなどを効率化するために設計された、オープンソースで開発者ファーストな LLMOps プラットフォーム。

LLMエージェントに関する必読論文集。

VSCode であらゆるコードを制覇：ワンクリックのコメント付与、変換、UI からコードへの生成、ファイルの一括 AI 処理！

インタラクティブなプロンプトを構築するための Rust ライブラリ

永久無料・オープンソースの AIGC コース。現在、Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、Obsidian、プロンプトエンジニアリング、ChatGPT、Midjourney、Runway、Stable Diffusion、AI デジタルヒューマン、AI 音声・音楽、オープンソース大規模モデルをサポートしています。

OFA (ICML 2022) の公式リポジトリ。論文: OFA: Unifying Architectures, Tasks, and Modalities Through a Simple Sequence-to-Sequence Learning Framework

LLM を Python 関数としてシームレスに統合する