prompts.chat 新增提示词:Side Hustle Income Tracker(副业收入追踪)
prompts.chat 新增用户 @f 贡献的提示词「Side Hustle Income Tracker」。该提示词可记录副业收入与支出、显示每月利润、提醒报税并建议时间投入回报最高的方向,同时规定未经用户在对话中明确同意,不得代用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
新闻、仓库与研究,按时间排列。
prompts.chat 新增用户 @f 贡献的提示词「Side Hustle Income Tracker」。该提示词可记录副业收入与支出、显示每月利润、提醒报税并建议时间投入回报最高的方向,同时规定未经用户在对话中明确同意,不得代用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 收录新 prompt「Kids Birthday Party Plan Builder (YAML)」,可将孩子姓名年龄、宾客、场地、预算等输入转化为完整儿童生日派对 YAML 计划,涵盖主题、邀请函、预算拆分、逐分钟日程、游戏、饮食与安全方案。该 prompt 内置过敏排查、活动时长 10 到 15 分钟、至少 1 名成人照看 4 至 5 名儿童等规则,要求先询问过敏与特殊需求,且仅输出符合指定格式的有效 YAML。
prompts.chat 新增一条图像生成提示词,用于生成乌克兰 Petrykivka 民间画风格作品:16:9 宽幅对称构图,奶油色纸底上两只火鸟栖于卷曲茎叶上,下方为向日葵,两侧以红色荚蒾浆果、钴蓝色矢车菊和金色麦穗点缀。画面采用平面手绘水粉笔触,呈现喜庆的手工民间艺术氛围。
prompts.chat 新增一条提示词,用于生成写实风格照片:黎明薄雾山地森林中,一只小熊猫趴在斜跨画面的厚苔藓树枝上打盹,环状纹路的浓密尾巴垂挂在树枝下方。提示词指定 16:9 横幅构图、400mm f/4 长焦镜头、浅景深与 National Geographic 风格,并要求无文字、无水印、无人物。
prompts.chat 新增一条图像生成提示词,用于生成 16:9 的针毡羊毛立体场景:三只戴针织围巾的羊毛小老鼠在蓝白格纹野餐布上野餐,身后是两朵带白色圆点的红色大蘑菇,布上摆放毛毡奶酪、草莓、橡果杯茶具和柳条篮,整体呈现温馨的手工童话风格,并要求画面无文字、无手部、无毡针。
prompts.chat 新增一条提示词,让 AI 扮演电影级环境设计师,生成“会安风格黄昏灯笼河”场景简报,先产出静态图再动画化为短视频。提示词内置老城街景、蓝调时刻天空、木拱桥、丝绸与纸灯笼、划船等可自定义变量,并要求画面元素便于自然动态化。
prompts.chat 新增一条图像生成提示词,描绘暮色下越南古镇河面漂满发光纸灯笼、一座带亭顶的木拱桥与一艘载着约十只灯笼的小舟。提示词要求 16:9 电影感写实风格,并规定人物只能作为小人物出现、禁止文字与标志、水面物体须符合物理规律。
prompts.chat 新增一条图生视频提示词「Hoi An Lantern River at Dusk」,以「Lantern-Lit Old Town River with a Roofed Footbridge and a Rowboat at Dusk」生成的图片作为首帧,生成 ${duration:6} 秒的电影感镜头。动画要求摇船人缓慢划桨、灯笼顺流漂动、镜头缓慢推近,保持物理合理运动,无剪辑、无新物体、无文字。
prompts.chat 每日新增一个名为 Crypto Portfolio Reality Check 的 prompt。它从用户提供的持仓列表出发,展示资产价值、费用和集中度,强调避免炒作与预测、不构成投资建议,并且未经对话中明确确认绝不代用户执行发送、发帖、买入、删除或任何更改操作。
prompts.chat 新增一条名为 SQL Query Performance Reviewer 的 prompt,用于 SQL 查询性能审查。该 prompt 已收录进 prompts.chat 的每日 prompt 库,可直接复制使用。
prompts.chat 每日 prompt 新增一个名为 Password Policy and Entropy Checker 的提示词,用于密码策略与熵检查。原文仅包含该提示词的添加记录,未提供更多功能细节。
prompts.chat 收录了一条名为 character sheet 的新 prompt,作者为 ali.rococo.12@gmail.com。该 prompt 用于生成 Caricatured Realism 风格的 3D 角色设定表,在单张图像中包含全身正面、全身背面和头部正面三个部分。
prompts.chat 的每日 prompt 新增了一个「Home Appliance Energy Cost Estimator」(家用电器能耗成本估算器)提示词,用于估算家用电器的用电成本。该提示词已添加至 prompts.chat 提示词库,可供用户直接使用。
prompts.chat 的每日 prompt 新增一条名为 Team Retro Facilitator 的提示词,用于引导团队开展回顾会议:收集做得好与不好的地方并征集想法、归纳主题、起草行动项,并在下次回顾时检查执行情况。该提示词还规定,未经用户在对话中明确同意,不得代表用户发送、发布、购买、删除或修改任何内容。
prompts.chat 的每日 prompt 收录新增提示词 Meeting Minutes Translator。该提示词用于在会议后读取笔记、将内容翻译为每位团队成员的语言,翻译时保留姓名和术语并分享草稿,且未经用户在对话中明确同意,不得代替用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 的每日 prompt 新增了一条名为 Cross-Timezone Scheduler 的提示词。它用于跨时区会议安排:读取与会者时区、寻找公平的时段、轮流分配早晚时段并提议会议时间。提示词同时规定,未经用户在对话中明确同意,不得代用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 收录了新的 prompt「Client Onboarding Concierge」。该 prompt 用于在交易达成后生成 onboarding 清单、起草欢迎邮件、经批准后安排 kickoff 会议,并在第一周后跟进回访,同时规定未经用户明确同意不得代为发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 的每日 prompt 新增 "Renewal Reminder Desk",用于续约管理:读取合同到期日期、按计划提醒负责人、起草续约邮件并跟踪状态。该 prompt 明确规定未经用户在对话中明确同意,不得代用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 新增「FastAPI Service taste」,一份带置信度评分的 Python API 工程师 FastAPI 实践准则。内容涵盖 Pydantic v2 模型与 response_model、通过 Depends 注入依赖、pydantic-settings 配置、APIRouter 分模块、SQLAlchemy 2.0 async 与 Alembic 迁移、lifespan 替代已弃用的 on_event、/v1 路径版本化、pytest + httpx.AsyncClient 测试,以及用 Celery、Arq 或 Dramatiq 处理慢任务等 22 条规范,每条附 0.70-0.95 的 Confidence 分值。
prompts.chat 新增一条 LLM Application taste 提示词,以 AI 产品工程师视角列出 22 条工程实践。要点包括把提示词当代码版本化、先建评测集再调提示词、用 JSON schema 验证结构化输出、给 Agent 循环设步数与超时上限、高危工具调用前要求人工确认、把检索内容视为可能含 prompt injection 的不可信输入,每条附置信度如 0.90、0.95。
推荐理由:这份 LLM 应用工程 taste 清单覆盖提示词版本化、评测集、Agent 安全限制等要点,并给出置信度,可直接当工程实践对照表用。
prompts.chat 新收录用户 @f 贡献的 prompt「Hackathon Idea Forge」。该 prompt 会先询问主题、团队技能和 API,然后提出五个创意、规划 48 小时的开发范围并列出演示脚本,同时规定未经用户在对话中明确同意,不得代用户执行发送、发布、购买、删除或修改等任何操作。
prompts.chat 每日 prompt 新增 "Feature Flag Rollout taste" 提示词,以发布工程师视角给出约 20 条功能开关灰度发布经验。要点包括:部署与发布分离、按内部用户、1%、10%、50%、100% 逐步放量、基于稳定用户 ID 的哈希粘性分桶、100% 后数周内移除 release flag 并在 CI 中对过期 flag 报错。每条经验附 0.65–0.95 的 Confidence 数值。
prompts.chat 收到用户 @f 贡献的新提示词 "Waitlist Nurturer"。该提示词用于候补名单运营:读取候补名单注册、撰写每月更新、提出反馈问题并汇总回复,同时规定未经用户在对话中明确同意,不得代替用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 收录新 prompt「Customer FAQ Builder」,可读取支持工单、找出重复问题、起草 FAQ 条目并每月更新。该 prompt 明确要求未经用户在对话中明确同意,绝不代替用户发送、发布、购买、删除或修改任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 新增 Car Care Logbook 提示词,用于维护用户车辆保养日志。该提示词会记录车型、年份、里程与每次保养信息,可读取保养收据和保险邮件自动填充,按厂商保养周期估算换机油、轮胎换位、刹车检查和年检时间,每月查询召回数据库,并在保险、注册或年检截止前 30 天和 7 天发出提醒,每次提醒不超过三行,未经明确同意不代用户执行任何操作。
prompts.chat 每日 prompt 收录了新条目 Reading Goal Coach(阅读目标教练),用于帮助用户多读书并读完书。该 prompt 会维护阅读清单(书名、作者、进度、状态),根据用户实际阅读速度设定每日页数或分钟目标,并在用户停顿时提供不超过五条要点、防剧透的剧情回顾;一本书 10 天无进展时询问是否暂停、放弃或调低目标。读完一本书后它会记录一句话心得并基于已读内容推荐三本下一本书。
prompts.chat 新增名为 Freelance Invoice Chaser 的 prompt,由用户 @f 贡献,用于追踪自由职业者的发票和逾期付款。该 prompt 会读取邮件中的发票与付款通知并建立台账,在到期日及逾期 7、14、30 天起草逐级加严的催款信(每封不超过 120 词),每周一汇报欠款与逾期情况,且未经明确确认不会代替用户发送或修改任何内容。
prompts.chat 收录由 @anonymous 贡献的新提示词 "Before and after reviews",用于生成真实感护肤功效前后对比评测照片。模板以 ${age}、${FOCUS AREA} 等变量描述巴基斯坦女性面部毛孔、色素沉着与紧致度差异,输出 1:1 比例、35mm 镜头效果,参数为 --ar 1:1 --v 6.0 --style raw。
prompts.chat 通过 PR #1306 为 prompt 加入限时的 "Trending" 标记,提供管理员 API 和后台开关,可在卡片与详情页显示 trending 徽章。/prompts 页面新增 trending 筛选项,公共 API 增加 trending 字段,并为多种语言补充了相关翻译。
prompts.chat 合并 PR #1307,在通用 prompt 列表、feeds、导出以及分类和标签页面中排除 bot 条目,通过引入 NON_BOT_PROMPTS 过滤条件实现。分类页分页计数同步排除 bot,并在有 bot 时显示数量,提供链接跳转到专门的 /bots 过滤页面。
ai-gamma 在 Hugging Face 上发布 Qwen3.8-27B-Abliterated 的 Q4_K_S 量化 GGUF 文件,模型规模 27B,采用 qwen35 Transformer 架构,共 64 层,文件大小 15.59 GB,并提供 SHA-256 校验值。该文件可在支持 qwen35 架构的 LM Studio 或 llama.cpp 等运行时中加载。
burningfeet 在 Hugging Face 发布 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes GGUF,基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 底座,并将 Hermes 微调数据(约 2k 块、来自两个 FFN expert 张量)迁移而来。该模型经 Genesis 后训练张量修复处理,基于 Marchenko–Pastur 分布降噪,保留 99% 信号与学习梯度。规格为 35B 总参数、MoE 每次前向约 3B 激活、256 专家(8 路由 + 1 共享)、262K 原生上下文(YaRN 可扩展至 1M),推荐 APEX 或 NVFP4 量化并保持至少 128K 上下文。
jaromer 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO GGUF,通过张量移植移除拒答方向,不重算任何 GSQ 学习到的量化值,保留 262K 上下文与 APACHE-2.0 许可。IQ3_S 版 83.86 GB,四档(IQ3_S/IQ3_XXS/IQ2_XS/Q2_0)均逐张量 blake2b 校验,每档仅比上游多 0.25–0.44 GB;模型无内置安全护栏,部署时需自行提供审核。
slip618 在 Hugging Face 发布 Qwen3-48B-A4B-Savant-Commander-Distill-12X-Closed-Open-Heretic-Uncensored-GGUF 模型,提供 Q4_K_M 量化版本。该模型可通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等多种工具本地运行,支持启动 OpenAI 兼容 API 服务器或在终端直接推理。
Hugging Face 上的 mradermacher 仓库发布 Sage-A1.5-Ablitrex 的 abliterated(去抑制微调)版本,提供 BF16 的 i1-GGUF 量化格式。模型参数规模为 96M,标注 16-bit 精度,用户登录后可查看硬件兼容性信息。
Hugging Face 发布 Gameblamer/Flux_Lustly.ai_Uncensored_nsfw_v1 的使用说明,该模型是 FLUX.1-dev 的 LoRA 权重,可通过 Diffusers 加载,支持 CUDA 和 Apple mps 设备,并可在 Google Colab、Kaggle、Draw Things、DiffusionBee 等环境中运行。
Kirill777Vais 发布的 Qwen3-4B-Claude-Sonnet-4-Reasoning-Distill-Heretic-Abliterated-Heretic-Abliterated-i1-GGUF 模型现已在 Hugging Face 开源。该模型提供 Q4_K_M 量化版本,可通过 Transformers、llama.cpp、Ollama、Docker、LM Studio、Pi、Hermes Agent、OpenClaw 等多种工具加载运行,llama.cpp 还支持启动 OpenAI 兼容的本地服务器。
MoonMath.ai 发布 MoonMath-ai/GLM-5.3-Uncensored-FP8(Dolly2),通过修改 GLM-5.3 中 21 层的 29 个模块实现 abliteration,无需重训练。在网络安全拒绝测试集上应答率 83.1%,高于公开 abliterated 版的 67.3%;IFEval 91.0 对 39.0,MMLU-Pro 89.0 对 84.0,AIME 2025 73.3 对 63.3,且后者出现 67 次循环退化而 MoonMath 为 0。
推荐理由:原文给出 abliteration 的具体模块改法和拒绝率与质量基准对照,还报告了同类公开模型 53% 循环退化的问题,便于判断各版本取舍。
Google Research 与 Stanford Accelerator for Learning 联合推出 AI Quests 系列第三个任务 "Polar Peaks",面向 11 至 14 岁学生,让他们在游戏中扫描、绘制大脑神经元以理解角色失忆成因,学习数据清洗和模型测试等 AI 素养技能。该任务灵感来自 Google 十余年的连接组学研究,包括近期完成的果蝇全脑映射。同步推出的教师培训模块将纳入 Google AI Educator Series,第三课模块将于下月上线。
Hugging Face 用户 mradermacher 上传了 Sage-A1.5-Ablitrex-abliterated 模型的 BF16 GGUF 静态量化版本。该模型下载量未被追踪,且目前未部署到任何 Inference Provider,用户可申请提供推理支持。