内容生态集成

ShipAny & ChatGPT-Shortcut
数据导入 + 功能内嵌

将 ChatGPT-Shortcut 的优质提示词库作为核心资产注入 ShipAny， 打造“即插即用”的 AI 提示词市场，显著提升用户体验。

集成架构全景图

ShipAny
Shortcut
Database
AccessBrowse PromptsUse AIOne-click UseFetch DataQuery PromptsImport JSON

User

最终用户

ShipAny Frontend

Next.js 16 + React 19

Prompt Market

新增提示词市场页面

AI Chat Interface

现有 AI 对话界面

ShipAny Backend

Next.js API Routes

Database

PostgreSQL (prompts table)

ChatGPT-Shortcut

GitHub Repository (JSON)

Step 1
步骤一：数据模型设计

在 ShipAny 数据库中新增 prompts 表，结构参考 ChatGPT-Shortcut 的 JSON 格式。

// src/db/schema.ts
export const prompts = pgTable('prompts', {
  id: serial('id').primaryKey(),
  title: text('title').notNull(),
  content: text('content').notNull(),
  description: text('description'),
  tags: json('tags'),
  language: varchar('language', { length: 10 }).default('zh'),
  weight: integer('weight').default(0),
  sourceUrl: text('source_url'),
});
Step 2
步骤二：数据导入脚本

编写 TypeScript 脚本，解析 ChatGPT-Shortcut 的 JSON 文件并写入数据库。

// scripts/import-prompts.ts
import promptsData from './data/prompt_zh.json';

async function importPrompts() {
  for (const item of promptsData) {
    await db.insert(prompts).values({
      title: item.zh.title,
      content: item.zh.prompt,
      description: item.zh.description,
      tags: item.tags,
      weight: item.weight
    });
  }
}
Step 3
步骤三：前端界面开发

开发提示词市场页面，支持筛选和一键使用。

// src/app/prompts/page.tsx
export default function PromptMarket() {
  const { data: prompts } = usePrompts();
  
  return (
    <div className="grid grid-cols-3 gap-4">
      {prompts.map(prompt => (
        <PromptCard 
          key={prompt.id} 
          prompt={prompt} 
          onUse={() => router.push(`/chat?prompt=${prompt.id}`)} 
        />
      ))}
    </div>
  );
}

优质内容资产

直接获得数百个经过优化的多语言提示词，无需从零运营内容。

一键即用体验

用户点击卡片即可直接填充 AI 对话框，解决“不知道怎么问”的痛点。

低成本高收益

技术本质是 JSON 解析与展示，开发成本极低，但用户价值巨大。