如何给 AI 提示词做分类与标签，告别越存越乱

收藏 10 条提示词时一切都好；收藏 200 条后，找不到比不会写更痛苦。分类是解决混乱的核心，但分错了比不分更糟。

先问：你打算怎么找它

分类的唯一标准，是你未来会怎么检索。如果按「来源」分类（ChatGPT / Claude / 自己写），但你从不用来源找，那就是无效分类。多数人的检索路径是「我想做 X 类任务」——所以按任务域分类最实用。

推荐的三层结构

• 顶层：任务域（工作、营销、开发、学习、生活）——控制在 6 个以内；
• 中层：具体场景（如营销下的「小红书」「公众号」「邮件」）；
• 标题：动作化命名（如「种草文案-带 emoji-300字」）。

别陷入「标签地狱」

很多人一上来建 30 个标签，结果自己都记不住哪些是干嘛的。原则：分类能解决的，就别加标签。只有当一条提示词跨多个任务域且你确实会按该维度搜时，才值得用标签补充。

命名即检索

与其依赖复杂结构，不如把关键词写进标题。标题含「翻译」「润色」「结构化」「批量」这类动词，搜索时直接敲动词即可命中。