AI 应用提示工程人工智能前端【免费下载链接】ChatGPT-ShortcutStop writing prompts from scratch — a searchable prompt library for ChatGPT, Claude, Gemini and Cursor · Русский 한국어 العربية हिन्दी ไทย 别再从头写提示词现成的拿来就用好用的收进自己的库项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGPT-Shortcut点击查看免费下载AI ShortChatGPT-Shortcut离线版是一套面向企业内网、政务网络、保密环境等无法或不便访问外网场景的纯静态部署方案无需后端服务器、无需用户注册所有个人数据收藏、自建提示词、排序、标签都保存在浏览器localStorage中管理员一次部署后团队成员打开浏览器即可使用。本文以 离线部署文档 为骨架结合仓库内的 Dockerfile、nginx.conf、package.json 与前端缓存实现 cache.js完整讲解离线版的架构原理、Docker/源码/Nginx 三种部署方式、数据导入导出与从在线版迁移的实操流程并解答团队使用中的高频疑问。离线版是什么定位与适用场景离线版是为 IT 管理员或技术负责人设计的部署形态。它把整个提示词库站点编译为一套纯静态文件HTML/CSS/JS托管在内网服务器上团队成员通过浏览器访问内网地址即可浏览、搜索、复制提示词整个过程无后端不依赖任何服务端接口站点本身不保存用户数据无账户不需要注册、登录打开即用数据本地化每个人的收藏与自建提示词只存在于自己浏览器的localStorage互不影响。典型适用场景包括企业内网、政务网络、保密环境、校园网、对数据本地化有严格要求或无法访问外网的任何环境。普通用户不需要阅读部署文档——管理员部署完成后把内网访问地址发给他们即可。团队使用方式一次部署全员开箱即用离线版是纯静态网站整体工作流如下管理员将离线版部署到内网服务器例如http://192.168.1.100:3000团队成员用浏览器打开该地址即可浏览、搜索、复制提示词每个人的收藏和自建提示词保存在自己的浏览器中互不影响无需注册账户、无需安装任何软件打开即用。这里的关键设计是提示词库精选提示词是构建时打包的静态数据所有用户看到的内容完全一致而每个用户的收藏、自建提示词、排序和标签则各自保存在浏览器本地彼此独立。从仓库实现看这一静态库 本地个人数据的架构与源码结构高度吻合站点全部由 Docusaurus 静态构建见 package.json 的start/build脚本而本地数据层则由 src/utils/cache.js 基于lscache封装实现统一走浏览器localStorage读写并在其上增加内存缓存与跨标签页同步。与在线版的功能差异离线版与在线版共享同样的提示词浏览体验但在需要服务端的场景做了取舍功能对照如下功能在线版离线版提示词浏览/搜索/筛选✅✅提示词复制✅✅收藏管理服务器存储浏览器本地存储自定义提示词服务器存储浏览器本地存储我的收藏拖拽排序、标签✅✅多语言支持18 种✅✅数据导入/导出✅✅格式互通提示词详情页✅✅静态数据无评论用户注册/登录✅❌无需账户社区提示词列表/投票✅❌评论反馈✅❌可以理解为离线版保留了读与复制提示词、本地个人管理收藏/自建/排序/标签、数据导入导出这三条核心链路砍掉了所有依赖服务端的能力账户、社区、评论。docs/deploy.md 中也将离线部署版列为与标准部署带后端的完整自部署并列的三大部署形态之一。数据存储设计四个 localStorage 键每位用户的数据保存在自己浏览器的localStorage中与服务器无关。离线版共使用四个核心存储键数据存储键说明收藏列表local_favorites收藏的提示词 ID 数组自建提示词local_user_prompts用户创建的提示词数据排列顺序local_myspace_order我的收藏中的卡片排序自定义标签local_custom_tags标签定义和分配关系源码层面src/utils/cache.js 通过lscache将数据写入localStorage键名带lscache-前缀并额外提供两层增强内存缓存memCachelscache每次get都会从localStorage反序列化并返回新对象引用缓存层保证相同 key 多次读取返回同一引用避免不必要的重渲染跨标签页同步通过监听storage事件键名以lscache-开头一个标签页修改数据后其他标签页自动失效对应缓存保证同一浏览器多标签下的数据一致性。需要注意的容量与风险文档明确提醒以下三点浏览器本地存储约5MB容量上限日常个人使用通常够用清除浏览器数据会丢失个人数据——建议定期通过「我的账户 → 数据管理 → 导出数据」备份更换电脑或浏览器后需重新导入数据。部署三种落地方式离线版基于offline分支。管理员完成一次部署后团队成员无需任何额外操作即可使用。以下是三种推荐的部署路径。方式一Docker 部署推荐最简单的方式一条命令即可在内网服务器上运行预构建的离线版镜像# 使用预构建的离线版镜像GitHub Container Registry docker run -d -p 3000:3000 --name aishort-offline ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:offline # 或使用 Docker Hub 镜像 docker run -d -p 3000:3000 --name aishort-offline rockben/chatgpt-shortcut:offline部署后团队成员访问http://服务器IP:3000即可使用。若希望以docker-compose方式管理使用如下配置services: aishort-offline: container_name: aishort-offline image: ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:offline ports: - 3000:3000 restart: unless-stopped仓库中的 Dockerfile 展示了官方镜像的构建思路可帮助理解离线版容器的运行方式第一阶段构建基于node:24-alpine执行yarn install --frozen-lockfile后运行yarn build生成静态站点构建时设置SKIP_GIT_INFOtrue使站点完全不依赖 git 元数据第二阶段运行基于nginx:stable-alpine将构建产物build/复制到/usr/share/nginx/html并应用仓库自带的 nginx.conf对外暴露3000 端口启动 Nginx 提供静态服务。也就是说ghcr.io/rockbenben/chatgpt-shortcut:offline镜像本质上就是一个静态文件 Nginx的容器这也是它能一行命令跑起来的原因。方式二源码构建如需自定义提示词内容或修改配置可以克隆offline分支自行构建# 克隆离线版分支 git clone -b offline https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGPT-Shortcut.git cd ChatGPT-Shortcut # 安装依赖 yarn # 本地开发 yarn start # 构建单语言版本中文 yarn build --locale zh-Hans # 构建全部语言 yarn build构建产物位于build/目录可部署到任意静态文件服务器Nginx、Apache、Caddy 等。需要说明两点构建细节来源package.json 与 Dockerfileyarn build实际执行的是scripts/buildPhased.mjs分段构建脚本会按语言分阶段编译避免单进程一次性构建 18 种语言导致内存溢出OOMyarn start前会自动执行scripts/genCommunitySnapshot.mjs生成社区快照数据prestart钩子本地开发时保证数据完整。方式三Nginx 静态托管若已有内网 Nginx直接把build/目录作为站点根目录即可。文档给出的参考配置server { listen 3000; server_name _; root /path/to/build; index index.html; location / { try_files $uri $uri/ /index.html; } }其中try_files $uri $uri/ /index.html是关键它把所有未命中的路由回退到index.html保证 Docusaurus 站点内页面的前端路由如提示词详情页、我的收藏页在直接刷新时也能正确加载——仓库自带 nginx.conf 也采用了完全相同的try_files回退策略。方式四平台部署Vercel / Cloudflare Pages在 Vercel、Cloudflare Pages 等平台部署时只需在导入仓库时选择offline分支其余步骤与在线版完全一致。更完整的部署形态选择与流程对照可参考 项目部署指南。数据导入导出与从在线版迁移离线版虽然无后端但通过 JSON 导入导出能力保证了个人数据的可迁移性。导出进入「我的账户 → 数据管理 → 导出数据」即可将个人收藏和自建提示词导出为 JSON 文件。文档建议将重要数据定期导出备份以对冲浏览器数据被清除的风险。导入离线版支持导入以下格式的 JSON 文件并自动做兼容处理离线版导出的文件完整恢复收藏、提示词、排序和标签在线版导出的文件自动兼容处理规则如下用户提示词 → 合并到本地按标题去重精选收藏card→ 合并到本地收藏社区收藏community→ 自动转为本地自建提示词MySpace 排序 → 恢复到本地自定义标签 → 追加合并不覆盖已有。从在线版迁移如果团队此前使用在线版迁移只需三步在在线版的「我的账户」页面导出数据在离线版的「我的账户 → 数据管理」导入该 JSON 文件社区收藏会自动转为本地提示词精选收藏正常同步。这套兼容机制背后的关键约定是导出的 JSON 格式在两个版本间互通虽然提示词 ID 不同在线版用服务器 ID离线版用时间戳 ID但导入时按标题去重因此不会发生冲突。常见问题FAQ部署后团队怎么用管理员部署到内网服务器后把访问地址如http://192.168.1.100:3000告诉团队成员即可。每个人用浏览器打开无需安装、无需注册。每个人的数据会互相影响吗不会。每个人的收藏和自建提示词保存在各自浏览器的localStorage完全独立。服务器上只有共享的提示词库只读。数据会丢失吗以下操作会导致个人数据丢失清除浏览器数据/缓存使用隐私/无痕模式浏览更换电脑或浏览器。建议重要数据定期通过「我的账户 → 数据管理 → 导出数据」备份为 JSON 文件。能否在团队间共享自建提示词可以。一人导出 JSON 文件后其他成员在「我的账户 → 数据管理 → 导入数据」中导入即可系统会自动去重。如何更新提示词库提示词库是构建时打包的静态数据更新方式为管理员拉取最新的offline分支代码重新构建并部署或拉取最新 Docker 镜像团队成员刷新浏览器即可看到新内容个人数据不受影响。离线版的数据格式和在线版兼容吗兼容。导出的 JSON 格式相同可在两个版本间互相导入。提示词 ID 不同在线版用服务器 ID离线版用时间戳 ID但导入按标题去重不会冲突。小结AI Short 离线版用纯静态站点 浏览器 localStorage的极简架构解决了无外网环境下的提示词库共享难题管理员通过 Docker、源码构建或 Nginx 任选一种方式部署一次团队即可零安装、零注册地使用完整的浏览、搜索、复制与个人收藏能力JSON 导入导出机制则打通了与在线版之间的数据迁移路径。从 docs/deploy/offline.md、Dockerfile 到 cache.js整条链路在仓库源码中均有对应实现可作为内网私有化部署的直接参考。赞分享AI 应用提示工程人工智能前端【免费下载链接】ChatGPT-ShortcutStop writing prompts from scratch — a searchable prompt library for ChatGPT, Claude, Gemini and Cursor · Русский 한국어 العربية हिन्दी ไทย 别再从头写提示词现成的拿来就用好用的收进自己的库项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGPT-Shortcut点击查看免费下载相关推荐ChatGPT-ShortcutAI Short离线部署指南企业内网无后端、数据本地化的完整实施方案ChatGPT ShortcutAI Short离线部署指南企业内网无后端、数据本地化的完整实施方案 本文基于 ChatGPT Shortcut 官方部署AI 应用提示工程人工智能前端Redwood 无后端部署实战禁用 API 与数据库构建纯静态站点Redwood 无后端部署实战禁用 API 与数据库构建纯静态站点 Redwood 是面向全栈应用的框架但并不是每个项目都需要 GraphQL API 与后端前端Web框架开发工具GitLab Pages部署实战零成本搭建企业级静态网站GitLab Pages部署实战零成本搭建企业级静态网站 GitLab Pages作为GitLab平台的静态网站托管服务为开发者提供了完全免费的网站部署解决上一篇开源项目 OpenLabeling 使用指南下一篇AcadHomepage 开源项目教程创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考