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雷达卡
牛津 AI 学校（The Oxford AI School）把提示词内容做成了一个系列：13 篇独立指南，覆盖 ChatGPT、Claude、Copilot、自定义 GPT、图像生成，以及一套四星期入门路径。全部免费，每篇 10 分钟能读完，作者 Harry Lang，系列页更新于 2026 年 10 月 27 日。
十三篇各讲什么
| 篇目 | 内容与提示词数量 |
| Best ChatGPT prompts | 20 条可复制提示词，逐条说明为什么有效 |
| ChatGPT prompts for work | 18 条，覆盖销售、财务、HR、市场、运营、客服 |
| Best GPT prompts | 自定义 GPT 的指令写法，6 个可复制的构建器，附 GPT 概念说明 |
| Best Claude prompts | 10 条，集中在 Claude 擅长的结构、长文档、坦率表达不确定 |
| Best Claude Skills | Skill 是什么、与提示词的区别、一个模板、先建哪 8 个 |
| Best AI photo prompts | 六段式公式、镜头与光线速查表、10 条起步提示词 |
| AI image prompting | 插画、社交图与修图：迭代循环、工具选择、法律边界 |
| Prompting AI: how to start | 四星期计划、5 条首批提示词、新手常见错 |
| Best AI prompt generators | 三类生成器对比，一个免费方法，一条可复制提示词 |
| AI prompt frameworks | 自家五段式简报 vs RTF、CO-STAR、RISEN，附完整示例 |
| Best Copilot prompts | 12 条微软 Copilot 提示词，用于例会、摘要、初稿，附四段式 |
| Copilot prompts for Excel | 14 条，从清洗数据到做图，每条附核验方法 |
| Copilot prompts for Outlook and Teams | 14 条，邮件、会议与聊天，附一周使用计划 |
数量本身能说明取向：ChatGPT 与 Copilot 两组给的是"多"，Claude 组给的是"精"（10 条，指向长文档与结构化输出），框架组只给一篇但做横向对比。
按身份选起点
系列页自己给了一张路由表，照抄即可：
| 你是谁 | 先读 | 再读 |
| 完全新手 | Prompting AI: how to start | Best ChatGPT prompts |
| 在工作中用 ChatGPT | ChatGPT prompts for work | Best GPT prompts |
| Claude 用户 | Best Claude prompts | Best Claude Skills |
| 微软 365 用户 | Best Copilot prompts | Excel 或 Outlook／Teams 那一篇 |
| 想做图 | Best AI photo prompts | AI image prompting |
| 不想自己写提示词 | Best AI prompt generators | AI prompt frameworks |
这张表的价值在于它把"该读哪篇"从推荐变成了匹配：先按你手上的工具定位，再按你的短板补第二篇。
唯一一篇横向对比：框架
13 篇里，AI prompt frameworks 是唯一做横向比较的。它把自家"五段式简报"与三种常见框架（RTF、CO-STAR、RISEN）放在一起，用同一个任务走一遍，看各自输出差别。
如果你只想带走一个方法，我的建议是先读这篇，再读 Prompting AI: how to start。理由是顺序反过来容易学成一堆零散技巧：先有框架，再谈工具差异，判断力才立得住。工具篇（ChatGPT、Copilot）的价值在"手速"，框架篇的价值在"上限"，两者不冲突，但先补哪个差别很大。
对办公岗还有一个更具体的建议：直接跳到 Copilot prompts for Excel 和 Outlook／Teams 两篇。理由不在于多 14 条提示词，而在于这两篇每条都给了核验方法，输出对错可以当场验证，比"写得漂亮"更实用。
对只想救急的人，顺序可以倒过来：先在 Best ChatGPT prompts 或 Best Copilot prompts 里抄两条能用上的，再回头补框架那篇，这样第一周就有产出，不至于停在"学方法"上。
先把 AI prompt frameworks 那篇当周读完，再挑一篇工具篇对照着改自己的提示词。
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回复本帖，可见这 13 篇的直达链接、各自的提示词数量与适用工具，以及系列页给的身份路由表原文。
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