The Largest Open Dataset of AI Image and Video Prompts

가장 큰 오픈 AI 이미지 및 비디오 프롬프트 데이터셋

온라인에서 찾을 수 있는 대부분의 프롬프트 컬렉션은 하나의 모델, 하나의 미디어 유형만 다루며, 손으로 스크롤해야 하는 페이지를 제공합니다. 여기 Midjourney 프롬프트 갤러리, 저기 ChatGPT 시스템 프롬프트 gist, 결제 페이지 뒤에 "Veo 프롬프트 50개"를 묶어 판매하는 유료 강좌까지. 그 어느 것도 실제로 데이터를 작업할 수 있게 해주지 않습니다.

Wikiprompt는 말하기 쉽고 자세히 설명할 가치가 있는 점에서 다릅니다: 이미지 생성, 비디오 생성, 텍스트를 아우르는 55,000개 이상의 프롬프트가 담긴 단일 오픈 카탈로그로, 사람들이 지금 실제로 사용하는 모델(GPT Image, Midjourney, Seedance, Veo, Kling, Nano Banana, ChatGPT, Claude, Grok 등)을 다루며, 이번 달부터 전체가 일반 JSON 데이터셋으로 다운로드 가능합니다. 로그인 없음, API 키 없음, 모델별 격리 없음. 하나의 피드입니다.

폭이 핵심이다

대부분의 "프롬프트 라이브러리" 사이트는 한 분야를 선택합니다. Midjourney 전용 갤러리는 같은 개념에 대한 Kling 프롬프트가 어떻게 다른지 알려줄 수 없고, ChatGPT용 텍스트 프롬프트 저장소는 종횡비나 스타일 태그에 대해 말할 것이 없습니다. Wikiprompt의 카탈로그는 이미지, 비디오, 텍스트 프롬프트가 같은 스키마에 존재하도록 구성되어 있으며, 같은 창의적 프롬프트 카테고리를 통해 탐색하고 같은 검색 API를 통해 검색할 수 있습니다.

구체적으로 말하면, 다음을 가져올 수 있습니다:

그 폭이 전체 논지입니다. 도구를 만들기 위해, 분류기를 훈련시키기 위해, 또는 여러 양식에서 좋은 프롬프팅이 무엇인지 이해하기 위해 프롬프트 리소스를 평가 중이라면, 단일 모델 목록은 나머지를 직접 수집하도록 강요합니다. Wikiprompt의 데이터셋은 이미 한 곳에 그것을 담고 있습니다.

모든 프롬프트는 텍스트뿐 아니라 결과물과 함께 제공됩니다

흩어진 프롬프트 컬렉션의 또 다른 공백은 프롬프트만 제공된다는 점입니다. 텍스트를 보고, 트윗에 붙여넣은 스크린샷을 보고, 실제로 작동하는지 판단하는 것은 당신 몫입니다.

Wikiprompt 데이터셋의 모든 레코드는 프롬프트 텍스트와 함께 그것이 생성한 실제 미디어, 그리고 구조화된 metadata(사용된 모델, 종횡비, 해상도, 스타일 태그, 편집 품질 평가 - 창의성, 유용성, 기술 품질, 이미지/비디오의 경우 프롬프트 준수 및 "와우 요소")를 담고 있습니다. 그것이 프롬프트 문자열 목록과 실제로 무엇이 작동하는지 연구하는 데 사용할 수 있는 데이터셋의 차이입니다. 프롬프트가 좋은지 추측하는 것이 아니라, 생성된 출력물과 점수를 볼 수 있습니다.

다른 것들과의 비교

X나 Reddit에서 직접 프롬프트를 스크래핑하면 속도 제한, 일관되지 않은 형식, 사라지는 게시물을 처리해야 합니다. 유료 "프롬프트 팩" 제품은 선별된 일부를 제공하지만 나머지를 잠그고 생성된 실제 미디어를 거의 포함하지 않습니다. 단일 모델 커뮤니티는 유용하지만 구조적으로 교차 모델 질문(특정 프레이밍 스타일이 Midjourney에서 Kling으로 전환되는지 여부 같은)에 답할 수 없습니다.

Wikiprompt 데이터셋은 세 가지 문제를 모두 우회합니다: 무료이고, 하나의 모델에 국한되지 않으며, 모든 레코드에는 원본 소스가 제작자에게 연결되어 있습니다(original_source 필드), 그래서 귀속이 부가되는 것이 아니라 내장되어 있습니다.

데이터 가져오기

매니페스트는 데이터셋에 있으며, 총 프롬프트 수, 레코드 스키마, 페이지네이션 방식을 반환합니다. 실제 카탈로그는 /dataset/prompts에 있으며, 키셋 커서로 페이지네이션되고 페이지당 최대 500개 레코드를 제공합니다:

curl "https://www.wikiprompt.org/dataset/prompts?limit=500"

각 응답에는 next URL이 포함됩니다. next가 null을 반환할 때까지 따라가면 전체 카탈로그를 얻습니다. 최소한의 페이지네이션 루프는 다음과 같습니다:

import requests

url = "https://www.wikiprompt.org/dataset/prompts?limit=500"

records = []

while url:

resp = requests.get(url).json()

records.extend(resp["prompts"])

url = resp.get("next")

print(len(records), "prompts collected")

API 키 없음, CORS 활성화, 전체가 Vercel의 엣지 캐시 뒤에 있어 전체 세트를 빠르게 가져올 수 있으며 스크래핑처럼 라이브 사이트에 부하를 주지 않습니다.

자유 텍스트가 아닌 구조화된 필드

각 레코드에는 slug, url, title, description, content(실제 프롬프트), category, tags, media, model, metadata, author, original_source, created_at, updated_at이 포함됩니다. 카테고리는 창의적, 마케팅, 개인, 생산성, 코딩, 교육, 비즈니스, 연구, 기타로 나뉘며, 사용 사례별 필터링은 직접 훈련해야 하는 텍스트 분류기가 아닌 필드 조회입니다.

활성화되고 정리된 프롬프트만 내보내기에 포함되므로 실제 것과 함께 스팸, 중복, 미완성 초안을 다운로드하지 않습니다.

대량 대신 실시간이 필요하다면

데이터셋은 대량 분석용입니다. 대신 온디맨드로 쿼리하려면 검색 API가 실시간 쿼리에 대한 JSON을 반환하고, MCP 서버는 AI 에이전트가 대화 내에서 직접 프롬프트를 검색하고 가져올 수 있게 하며, llms.txt는 모든 LLM에게 사이트 구조의 지도를 제공합니다. 세 가지 모두 데이터셋과 동일한 기본 카탈로그를 가리킵니다.

귀속

Wikiprompt의 모든 프롬프트는 원저자의 공개 게시물에서 집계되었습니다. 게시하는 것에서 프롬프트나 데이터셋 내보내기를 재사용할 때, wikiprompt.org와 레코드의 original_source 링크를 작성한 제작자에게 크레딧을 주세요. 그것은 공식 라이선스가 아니라 전체 카탈로그가 의존하는 기본 예의입니다.

북마크한 트윗과 유료 팩에서 프롬프트 예시를 이어붙여 왔다면, 이것이 지름길입니다: 한 번의 다운로드, 모든 양식, 실제 출력물 첨부, 카탈로그가 성장함에 따라 업데이트됩니다.