Anunciando o Conjunto de Dados Abertos de Prompts do Wikiprompt: Mais de 55.000 Prompts de IA, Grátis

Anunciando o Dataset Aberto de Prompts do Wikiprompt: Mais de 55.000 Prompts de IA, Grátis

Hoje estamos abrindo todo o catálogo do Wikiprompt. Cada prompt que curamos em ChatGPT, Claude, Gemini, GPT Image, Midjourney, Seedance, Veo, Kling, Nano Banana, Grok e outros agora está disponível como um dataset público, estruturado e gratuito. Sem cadastro, sem chave de API, sem necessidade de scraping.

Se você sempre quis um corpus real de prompts de IA funcionais, do tipo que outras pessoas realmente usaram e obtiveram resultados, em vez de uma lista raspada de um blog aleatório, este é esse corpus. Mais de 55.000 prompts, cada um com seu registro completo: título, descrição, o texto real do prompt, categoria, tags, mídia, o modelo para o qual foi escrito, metadados estruturados de qualidade, autor e um link de volta para a postagem original de onde veio.

Por que estamos fazendo isso

O Wikiprompt sempre funcionou como uma wiki: as pessoas enviam prompts, nós curamos e organizamos, e o resultado se torna uma referência pública que qualquer um pode navegar gratuitamente. Isso funcionou bem como site. Não funcionou tão bem para as pessoas que queriam *construir* algo com os dados: treinar, analisar, minerar padrões, alimentar suas próprias ferramentas. A única opção delas era raspar wikiprompt.org página por página, o que é lento, frágil e desnecessariamente pesado para nossos servidores.

Então estamos fazendo o que a Wikipedia fez décadas atrás: disponibilizando o dump. Em vez de raspar, você busca. Em vez de analisar HTML, você obtém JSON. Todo o catálogo, em um formato previsível, atualizado conforme o catálogo cresce.

O que realmente está incluído

Comece pelo dataset. Esse endpoint é o manifesto: ele informa total_prompts, os record_fields que você pode esperar em cada registro e como a paginação funciona. O conteúdo real está em /dataset/prompts, que retorna o catálogo em si como JSON.

Cada registro inclui:

Apenas prompts ativos e limpos entram na seleção, o mesmo padrão editorial que aplicamos ao site ao vivo. As categorias abrangem criativo, marketing, pessoal, produtividade, codificação, educação, negócios, pesquisa e outros, então há uma variedade real aqui, não apenas um nicho.

Para tornar isso concreto: o dataset é como um prompt como este pôster editorial de fumar em preto e branco ou um prompt de pôster de viagem em linocut cortado à mão acaba como uma linha de JSON estruturado em vez de apenas uma página que você teria que visitar e copiar manualmente. O mesmo vale para um prompt de fotografia de retrato etéreo da dinastia Tang, e todos os outros prompts do catálogo.

Como obter em uma linha

Esta é a parte que mais nos empolga: não há configuração. Um único comando curl obtém uma página de registros reais agora mesmo.

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

É isso. Sem chave no cabeçalho, sem dança de autenticação. O CORS está totalmente aberto (Access-Control-Allow-Origin: *), então você pode chamar diretamente de um navegador ou de um aplicativo no lado do cliente. Também é fortemente cacheado na borda, o que significa que é rápido para você e barato para nós, uma combinação rara.

O dataset é paginado com um cursor de chave em vez de números de página, o que o mantém estável mesmo quando novos prompts são adicionados no meio de uma varredura. Cada resposta inclui uma URL next; continue seguindo até que next retorne null. Você pode solicitar até 500 registros por página com limit, ou usar o padrão de 200. Um loop mínimo se parece com isto:

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")

Execute isso e você terá o catálogo completo em memória em poucos minutos.

Uma nota sobre atribuição

Cada prompt neste dataset foi agregado de uma postagem pública de seu autor original. O Wikiprompt cura e estrutura o catálogo, mas não detemos uma licença formal sobre o conteúdo em si. Se você construir algo com este dataset, publicar pesquisas sobre ele ou reutilizar prompts individuais, por favor, credite wikiprompt.org como a fonte e, onde for relevante, o link original_source no registro específico que você está usando. Esse é todo o pedido.

Além do dump

O dataset é a opção em massa, mas não é a única forma de acesso. Se você só precisa responder a uma única pergunta, a API de busca retorna JSON para qualquer consulta sem baixar o catálogo inteiro. Se você está construindo um agente de IA, o servidor MCP expõe busca, recuperação e submissão como ferramentas que Claude e outros agentes podem chamar diretamente. E llms.txt dá a qualquer LLM um mapa rápido do que está aqui e como usar.

Construímos o Wikiprompt para ser uma referência pública de como as pessoas estão realmente usando esses modelos hoje. Abrir o dataset é levar essa ideia a sério: o catálogo inteiro deve ser tão fácil de obter quanto de navegar. Vá buscá-lo e veja o que você constrói.