摘要
很多人真正开始高频使用 AI 之后，都会遇到同一个问题：提示词越来越多，但越来越难管理。它们可能散落在聊天记录、备忘录、文档、截图、项目说明里。你知道自己曾经写过一段很好用的提示词，却很难在下一次需要时准确找到；你也可能在社区里收藏了很多模板，但真正用起来时，还要重新整理变量、改写场景、测试模型效果。PromptBox 要解决的，就是这个「提示词长期使用」的问题。它不是一个简单的提示词收藏夹，而是一个本地优先的提示词工作台。你可以用它创建、分类、搜索、运行、优化、对比、版本管理和备份提示词，也可以从提示词广场导入文本或绘图提示词，再整理成自己的本地资料库。换句话说，PromptBox 关心的不只是「把 prompt 存下来」，而是让提示词真正进入你的日常工作流。为什么提示词需要被认真管理如果你只是偶尔让 AI 写一段文案，随手复制一份提示词到备忘录里就够了。但当你开始在工作、学习、写作、绘图、开发或运营中反复使用 AI，提示词就会慢慢变成一种新的生产资料。它们记录着你的表达习惯、任务流程、输出标准和模型调试经验。这时，传统的保存方式就不太够用了：提示词散落在不同聊天里，找起来靠记忆；同一个提示词改了很多版，却不知道哪版效果最好；有些提示词需要替换变量，每次都要手动改好几处；文本提示词和绘图提示词混在一起，缺少不同的展示方式；从社区看到的好提示词，只是收藏了，却没有真正变成自己的模板；想测试不同模型的输出效果，还要来回切换工具；重要提示词只存在云端平台里，迁移和长期保存都不够安心。PromptBox 的思路很直接：把提示词当作一套可以长期维护的资产来管理。本地优先：提示词库先放在你自己的文件夹里PromptBox 最重要的设计之一，是本地优先。首次进入工作台时，你需要授权一个本地文件夹作为提示词库。之后，PromptBox 会在这个文件夹中维护自己的数据结构：manifest.json：记录提示词库的基础信息；taxonomy.json：记录分类、标签和集合；prompts/*.json：每一条提示词都是独立文件。这意味着，你的提示词数据首先保存在你授权的本地目录中，而不是默认散落在某个不可见的云端数据库里，同时你还可以为不同的浏览器用户设置不同的文件夹，管理不同的提示词库。对普通用户来说，这个设计有几个好处：你知道自己的数据在哪里；可以复制整个文件夹完成迁移；可以把
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