quick-prompt
浏览器内提示词管理神器:输入 /p 即可在任何输入框呼出提示词库,支持变量、分类、云端同步
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本应用为开源项目,仅供学习研究,请遵守其开源协议。
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如果你经常使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 对话工具,你大概率遇到过这种情况:写了一个效果很好的提示词,用完就忘,下次想复用却翻遍聊天记录也找不到;或者在不同网页的输入框之间来回切换,手动复制粘贴提示词,效率极低;再或者团队分享了一套提示词,但每个人保存的方式都不一样——有的记在备忘录,有的存成 txt 文件,根本没法统一管理。
这些问题在提示词使用频率低的个人用户中或许只是小麻烦,但对于每天要和大量 AI 任务打交道的内容创作者、开发者、研究人员来说,提示词管理的混乱直接拖慢了工作流。Quick Prompt 正是为解决这一痛点而生的浏览器扩展。
Quick Prompt 由独立开发者 wenyuanw 开发维护,当前版本 2.0.2,采用 MIT 许可证开源。项目仓库地址为 wenyuanw/quick-prompt,GitHub 现有约 826 颗星,涵盖 TypeScript 语言栈,支持 Chrome、Firefox 和 Edge 三大主流浏览器。项目在 GitHub 上提供了简体中文、英文、日文、韩文、法文、土耳其文、越南文、印尼文等 20+ 种语言的 README 翻译页面(托管在 openaitx.github.io),显示出相当广泛的国际用户基础。
从技术栈来看,这是一个基于 WXT 框架 构建的浏览器扩展。WXT 是新一代 Web Extension 开发框架(类似 Vite 之于 Webpack),它内置了对 React、TypeScript、TailwindCSS V4 的支持,并提供开箱即用的 HMR(热模块替换),让扩展开发体验接近现代前端开发。Quick Prompt 选择 WXT 而非传统的 manifest v2/v3 脚手架,体现出作者对开发效率的追求。
Quick Prompt 绝非一个简单的"粘贴板"工具,它的功能设计相当完整,具体包括:
用户可以创建带完整元数据的提示词条目,每个提示词包含:标题、分类、内容、附件、标签和变量。分类和标签体系支持多层级的组织管理,用户可以像管理书签一样对提示词进行归类。变量功能尤其值得关注——提示词支持 {{变量名}} 语法,在实际使用时弹出一个输入窗口,用户填写变量值后,扩展会自动将变量替换为实际内容。这意味着用户可以维护一套通用的"模板提示词",每次使用时只需填入具体参数即可。
这是 Quick Prompt 最核心的体验亮点。在任何网页的文本输入框中,只需输入 /p(斜杠+p),就会呼出一个提示词选择器浮层,用户用键盘或鼠标选择想要的提示词后,内容会自动填充进当前输入框。整个过程完全不需要切换标签页或离开当前页面。对于已经习惯在各种网页文本框中调用 AI 的用户来说,这个功能将交互路径缩短到了极致。
此外,扩展还支持配置全局快捷键(默认 Ctrl+Shift+P / Cmd+Shift+P)直接打开选择器,以及右键菜单"保存选中文本为提示词"功能——选中任意网页文本,一键入库。
Quick Prompt 支持多条数据同步路线:本地 JSON 导出/导入(用于备份和跨设备迁移)、WebDAV 同步(对接 Obsidian、Notion 自托管等 WebDAV 存储)、Notion 数据库同步(需配置 Integration Token),以及 Gitee / GitHub Gist 同步(利用免费 Gist 空间做云端同步)。这意味着用户可以根据自己的隐私偏好和已有工具链选择最合适的数据存储方式,而不是被迫绑定到某个特定平台。
Quick Prompt 的项目结构遵循 WXT 推荐的浏览器扩展最佳实践:
entrypoints/
background.ts # Service Worker,后台任务
content/ # Content Script,注入到网页
options/ # 选项页(设置界面)
popup/ # 工具栏弹窗
lib/utils.ts # 共享工具函数
components/ # React UI 组件库
types/ # TypeScript 类型定义
public/ # 静态资源
assets/ # 图片资源(banner、icon)
UI 层使用 React 19 + TailwindCSS v4 + Radix UI 组件库(Checkbox、Dialog、Select 等),交互动画使用 Framer Motion,图标来自 Lucide React,整体视觉风格现代简洁。状态管理通过 React Router v7 的路由状态实现。数据存储在浏览器本地(chrome.storage.local),通过 WebDAV / Gist 等方式实现跨设备同步。
测试方面使用 Vitest + Testing Library,项目有 44 个测试用例覆盖核心逻辑,开发质量在同类浏览器扩展中属于较高水准。
门槛极低。 Quick Prompt 的主要用户群体根本不是开发者——它的目标用户是每天使用 AI 对话工具但不具备编程背景的普通用户。安装方式极其简单:
整个过程不需要 Node.js、不需要 pnpm、不需要任何命令行操作。对于开发者而言,从源码构建也只需要 pnpm install && pnpm dev,WXT 框架的零配置特性让构建体验非常顺畅。
没有任何工具是完美的,Quick Prompt 也不例外:
{{变量名}} 格式的简单字符串替换,不支持条件逻辑、循环或嵌套模板,复杂模板场景下能力有限。/p 快捷触发失效。2024-2025 年,随着大模型在各行业的渗透,"提示词工程"(Prompt Engineering)从一个技术概念演变为大量普通用户都在实践的技能。但与此形成鲜明对比的是,整个 AI 工具生态中提示词管理的工具化程度极低——大多数用户仍在靠截图、复制粘贴、Txt 文件来管理自己的提示词资产。
Quick Prompt 代表了一类"垂直领域效率工具"的发展方向:不是做另一个 AI 对话界面,而是围绕现有主流 AI 工具做增强。它的成功说明了一个道理:在 AI 工具极大丰富的时代,"连接层"和"增强层"工具往往比"替代层"工具有更广阔的用户基础和更持久的生命力。