Ankündigung des Wikiprompt Open Prompt Datasets: 55.000+ KI-Prompts, kostenlos

Ankündigung des offenen Prompt-Datensatzes von Wikiprompt: Über 55.000 KI-Prompts, kostenlos

Heute öffnen wir den gesamten Katalog von Wikiprompt. Jeder Prompt, den wir über ChatGPT, Claude, Gemini, GPT Image, Midjourney, Seedance, Veo, Kling, Nano Banana, Grok und mehr kuratiert haben, ist jetzt als öffentlicher, strukturierter, kostenloser Datensatz verfügbar. Keine Anmeldung, kein API-Schlüssel, kein Scraping erforderlich.

Wenn Sie jemals einen echten Korpus funktionierender KI-Prompts wollten, die Art, die andere Leute tatsächlich verwendet und Ergebnisse damit erzielt haben, statt einer Liste, die von einem beliebigen Blog gekratzt wurde, dann ist dies dieser Korpus. Über 55.000 Prompts, jeder mit seinem vollständigen Datensatz: Titel, Beschreibung, der eigentliche Prompt-Text, Kategorie, Tags, Medien, das Modell, für das er geschrieben wurde, strukturierte Qualitätsmetadaten, Autor und ein Link zurück zum ursprünglichen Beitrag, aus dem er stammt.

Warum wir das tun

Wikiprompt hat immer wie ein Wiki funktioniert: Leute reichen Prompts ein, wir kuratieren und organisieren sie, und das Ergebnis wird zu einer öffentlichen Referenz, die jeder kostenlos durchsuchen kann. Das funktionierte gut als Website. Es funktionierte nicht so gut für die Leute, die etwas mit den Daten *bauen* wollten: darauf trainieren, analysieren, nach Mustern durchsuchen, in ihre eigenen Tools einspeisen. Ihre einzige Option war, wikiprompt.org Seite für Seite zu scrapen, was langsam, fragil und unnötig belastend für unsere Server ist.

Also tun wir, was Wikipedia vor Jahrzehnten getan hat: Wir liefern den Dump aus. Statt zu scrapen, holen Sie ab. Statt HTML zu parsen, erhalten Sie JSON. Der gesamte Katalog, in einem vorhersehbaren Format, aktualisiert, während der Katalog wächst.

Was tatsächlich darin enthalten ist

Beginnen Sie bei dem Datensatz. Dieser Endpunkt ist das Manifest: Er zeigt Ihnen total_prompts, die record_fields, die Sie bei jedem Datensatz erwarten können, und wie die Paginierung funktioniert. Der eigentliche Inhalt lebt unter /dataset/prompts, das den Katalog selbst als JSON zurückgibt.

Jeder Datensatz enthält:

Nur aktive, bereinigte Prompts schaffen es in die Auswahl, derselbe redaktionelle Standard, den wir auf der Live-Site anwenden. Die Kategorien umfassen kreativ, Marketing, persönlich, Produktivität, Codierung, Bildung, Geschäft, Forschung und andere, also gibt es hier eine echte Bandbreite, nicht nur eine Nische.

Um es konkret zu machen: Der Datensatz ist, wie ein Prompt wie dieser redaktionelle Raucherposter-Prompt oder ein handgeschnittener Linolschnitt-Reiseplakat-Prompt als Zeile strukturierten JSONs endet, statt nur einer Seite, die Sie besuchen und von Hand kopieren müssten. Das gilt auch für einen ätherischen Tang-Dynastie-Porträtfotografie-Prompt und jeden anderen Prompt im Katalog.

So holen Sie ihn in einer Zeile ab

Das ist der Teil, auf den wir uns am meisten freuen: Es gibt keine Einrichtung. Ein einziger curl-Befehl holt Ihnen jetzt eine Seite echter Datensätze.

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

Das ist alles. Kein Schlüssel im Header, kein Auth-Tanz. CORS ist weit offen (Access-Control-Allow-Origin: *), also können Sie es auch direkt aus einem Browser oder einer Client-seitigen App aufrufen. Es ist außerdem stark edge-cached, was bedeutet, dass es schnell für Sie und günstig für uns ist, eine seltene Kombination.

Der Datensatz ist mit einem Keyset-Cursor statt mit Seitennummern paginiert, was ihn stabil hält, selbst wenn neue Prompts mitten im Crawl hinzugefügt werden. Jede Antwort enthält eine next-URL; folgen Sie ihr, bis next als null zurückkommt. Sie können bis zu 500 Datensätze pro Seite mit limit anfordern oder den Standard von 200 nehmen. Eine minimale Schleife sieht so aus:

import requests

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

prompts = []

while url:

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

prompts.extend(data["results"])

url = data.get("next")

print(len(prompts), "prompts fetched")

Führen Sie das aus, und Sie haben den gesamten Katalog in wenigen Minuten im Speicher.

Ein Hinweis zur Namensnennung

Jeder Prompt in diesem Datensatz wurde aus einem öffentlichen Beitrag seines ursprünglichen Autors aggregiert. Wikiprompt kuratiert und strukturiert den Katalog, aber wir halten keine formelle Lizenz über den Inhalt selbst. Wenn Sie etwas mit diesem Datensatz bauen, Forschung darüber veröffentlichen oder einzelne Prompts wiederverwenden, nennen Sie bitte wikiprompt.org als Quelle und, wo es wichtig ist, den original_source-Link auf dem spezifischen Datensatz, den Sie verwenden. Das ist die ganze Bitte.

Über den Dump hinaus

Der Datensatz ist die Bulk-Option, aber nicht der einzige Weg hinein. Wenn Sie nur eine einzelne Frage beantworten müssen, gibt die Such-API JSON für jede Abfrage zurück, ohne den gesamten Katalog herunterzuladen. Wenn Sie einen KI-Agenten bauen, stellt der MCP-Server Suche, Abruf und Einreichung als Tools bereit, die Claude und andere Agenten direkt aufrufen können. Und llms.txt gibt jedem LLM eine schnelle Karte davon, was hier ist und wie man es nutzt.

Wir haben Wikiprompt als öffentliche Referenz dafür gebaut, wie Menschen diese Modelle heute tatsächlich prompten. Den Datensatz zu öffnen ist unsere Art, diese Idee ernst zu nehmen: Der gesamte Katalog sollte so einfach zu bekommen sein wie zu durchsuchen. Gehen Sie und holen Sie ihn und sehen Sie, was Sie bauen.