作者丨临风

编辑丨海腰

图源丨Midjourney

前两天，Claude 3跑分超越GPT4的消息传来，大模型巨头的战争打得越发热烈。

如今，大语言模型（LLM）、AIGC工具和提示词（Prompt）的生成结果联系紧密。它甚至带来了一个新职业：提示工程师（Prompt Engineer）。比如去年，AI独角兽公司Anthropic开出17.5万-33.5万美元年薪招聘提示工程师，要求其找出提示AI完成各种任务的最佳办法，构建工具库和教程。

山姆·奥特曼曾在推文上说：为聊天机器人写一个很好的Prompt是一项有极高杠杆的技能。

而就在上周，由华人00后创立的FlowGPT，一个从提示词社区做起的开源AI应用平台，宣布获得1000万美元的Pre-A轮融资，硅谷风投Goodwater领投，DCM参投。据悉，去年5月，DCM就曾参投其种子轮。

为解决初学者不能写出好的Prompt的问题，FlowGPT应运而生。该平台由三个小伙子党嘉成（Jay Dang）、王利凡（Lifan Wang）和Alexander Xi联合创立，成立于2023年2月7日，他们选择从提示词切入进大语言模型方向的创业，打造基于ChatGPT的Prompt社区。当前，FlowGPT有10名全职员工。据相关人士透露，其团队非常年轻，内有多名技术大牛。

在FlowGPT写好的Prompt应用模板是开源的，可以共享给所有人。目前，该平台专注基于自研引擎的AI Native APP。据悉，尽管尚未实现营收，但FlowGPT不到1年获得300万用户，截止2024年2月全球月活超400万，常出现在国内外创作者提示词社区的推荐中。

Goodwater合伙人Coddy Johnson在采访中表示：“FlowGPT将在GenAI领域‘引领潮流’，为用户和创作者提供‘最广泛的选择’和‘最大的灵活性’。AI最大的未来在于开放的生态系统，FlowGPT允许创作者在社区中选择他们想要的模型。”

2021年，康奈尔大学ArXiv《预训练、提示和预测：自然语言处理中提示方法的系统调查》一文发布，阐释了“基于提示的学习”。作者提到，通过选择适当的提示，人们可以操纵模型行为，以便预训练的LM本身可以用于预测所需的输出。

后有研究者发现，同一任务使用不同的Prompt时，预测效果会有显著差异。

“Prompt是一种底层能力”，在“四十二章经”曲凯的访谈里，党嘉成谈到他对Prompt的认知：如果将大模型对标为计算机和CPU，而Prompt对应的便是代码，代码运作调动计算机，而Prompt助力大模型预测。

对此，关注提示词领域的内容创作者修猫（化名）补充，“Prompt Engineering能力非常重要，通常要和大模型的性能匹配才能发挥最大功用。”

简单来说，Prompt是用户在使用ChatGPT进行交互式对话时，发送给ChatGPT的内容。一个优质的Prompt，能让ChatGPT更好地理解用户需求，从而生成符合期望的结果。会问问题是个技术活，学会向ChatGPT提问是获取高质量回答的关键。

有需求便有市场，这一波浪潮里，国内外涌现不少搭建生成Prompt内容的平台和社群。详见

国内研究人员指出，在大模型的应用中，大量的工作在于数据的处理、分析和调优、写Prompt，随后才是系统搭建。“今天的很多服务是针对共性需求提供了软件解决方案，可能有人讲不清楚自己的需求，那他可以参考和购买他人清晰的需求，于是出现了FlowGPT这样的平台社区。”

打开FlowGPT，可以看到各类提示词应用，涵盖图像生成、文字生成等，是一个大型的UGC创造者生态。据描述，涌入FlowGPT的用户，分为创作者、使用者两类。

图源：FlowGPT官网

“在FlowGPT上，用户可以找到ChatGPT对话高质量Prompt，也能创建自己的Prompt，还能通过ChatGPT API调用收录的Prompt进行免费使用。”

去年4月，党嘉成在“出海相对论”的采访中解释了他们对Flow的定义，是“AI原生的工作流，它是一种全新的内容。”在他看来，Prompt有3个层次，一是训练并诱发AI思考链，二是搭建基于Prompt的工作流，多种大模型配合完成任务，三是探索大模型的能力实现创新。“未来的Prompt链，我们把它叫做Flow，应该是不同大模型加上不同Prompt的协作，如ChatGPT + Midjourney。”

按这思路，FlowGPT在OpenAI之前推出GPT Store，人们可以按“Academic”、“Character”、“Prompt Engineering”等标签随时获取Prompt，各分支下又分多种类目。平台数据显示，“Character”标签下多个项目已经超过百万热度。

图源：FlowGPT官网

1月10日，OpenAI的GPT Store正式上线，据称，上线时首批应用达300万个。FlowGPT的活路是否会被抢断——关于这一点，党嘉成表示，FlowGPT的用户访问量没有因此受到影响，并仍保持自然的稳定增长。他在OpenAI上线应用商店前就有回应：“（各个模型大厂自己开Store）反而是好事。OpenAI的Store更像是Apple iOS生态，开发者只能使用它的一系列服务。我们想做的就是‘安卓’那样的生态，更开放、更自由。用户是跟着创作者走的，而创作者不会想锁定在某个模型生态中。”

至少，在OpenAI上线应用商店之前，FlowGPT已经拥有了一批有粘性的创作者。

FlowGPT关注创作者。一方面，平台给创作者足够多的选择。平台同时接入了多个人工智能模型，包括OpenAI的ChatGPT，谷歌的Google palm2、Gemini，Meta的Llama2以及Pygmalion 13B、Mythalion 13B、Chronos Hermes，可供用户使用。

另一方面，在运营和收费逻辑上，FlowGPT没有将Prompt作为商品售卖，从而保留创作的意义。用户使用ChatGPT Long/GPT4/DALL.E3等收费模型可以用Flux（平台虚拟代币，如ChatGPT Long每1000字消耗0.5积分）。Flux可以通过每日登录、创作、关注等平台互动获取，也可以购买（1000Flux/10美元）。此外， 据TechCrunch，FlowGPT正在致力于为创作者建立收入共享模型。

图源：FlowGPT官网

同时，FlowGPT会在平台与Google、HuggingFace等共同举办提示词比赛Hackathon，按照社区喜爱度、大赛评委和AI评委三种方式评选奖项，并在Blog中展示优秀案例。

在其第三季Hackathon活动中，FlowGPT的合作打赏方有Google、Leonardo.ai、OpusClip、Brix、Pygmalion、CARV、真格基金。奖金通常为Flux积分，或300-1000美元不等，来自不同行业的参与者众多。

图源：FlowGPT Bounty Hackathon S3

党嘉成表示，Prompt的特点是门槛较低，主要是自然语言，多数用户可以用写Prompt的方式调用大模型做应用程序。“不止是软件工程师可以使用Prompt，每个人都能使用自然语言在编程世界中构建APP，甚至在几天或几小时内建立和测试新的想法。”

的确如此，ChatGPT出现后引起大众的Prompt创作欲，教程、模版站平台如“ChatGPT 知识库”、“ChatGPT Shortcut”、“Learning Prompt”等网站不断涌现。当时，FlowGPT是大多数用户首推的Prompt社区之一。

据悉，FlowGPT的创立初期主流用户是30岁以下的AI早期采用者，随着用户数量增长，构成多元丰富的社群。当前，创作者在其中开发小说、游戏、角色机器人等娱乐向程序，以及助推生产力的长尾效应AI工具，两类型应用数量比例五五开。在使用者方面，从网站数据可以看出，偏娱乐向的AI女友/男友程序，即类似C.ai这一类的应用Prompt热度较高。

FlowGPT有较大的用户留存率，并保持持续增长。2023年6月，FlowGPT吸引了来自110个国家/地区超过150万用户。同年10月，FlowGPT的每月活跃用户已达到220万人。据Similarweb数据，2024年1月FlowGPT访问量为448.8万次，近3月（2023年11月至2024年1月）总访问为1233.6万次，呈上涨趋势。

图源：Similarweb，图为FlowGPT2023年8月至2024年1月每月网站访问量折线统计图

据了解，FlowGPT正从Prompt社区转型做基于开源的AI Native APP平台。当前，平台内Native APP的总量超过10万，每个月翻3倍。“Prompt就是AI Native的代码”。在Z Potentials访谈中，党嘉成表示，AI Native APP降低软件创作的门槛，让能观察到更多需求的非技术人员做出能解决问题的原生应用。

2022年上半年，党嘉成和王利凡在加州大学伯克利分校的SkyDeck（初创公司加速器）相识。那时，王利凡正在伯克利分校的哈斯商学院念MBA，学了不少创投知识，同时他也是亚马逊的软件开发经理。在一次活动中，他遇到还在读大一的党嘉成。

这位初出茅庐的00后（2002年出生）有年轻人特有的“卷王”气质，肯学、能“肝”。党嘉成从高中开始做项目。早期，他创立了一个AI公司Markit.ai运用深度学习技术3秒预测客户反映，当时正积极寻求资金。这与王利凡的工作内容相关，所以他兴趣十足，与党嘉成在交流中相识。

2022年底，ChatGPT“横空出世”，王利凡和党嘉成每天大约要花10个小时去探索Prompt的不同用例。他们发现，人们不断发布和共享ChatGPT Prompt，于是，他们计划建立一个专用平台将这些人聚集起来。党嘉成认为，如果他们构建社区成功，那么提示工程师这类人就会像Tik Tok的视频创作者一样，直接通过自己上传的共享内容变现。并且，他意识到ChatGPT扩展了场景，让多数人接触AI成为可能，所以想做To C。

为了解用户底层需求，两人“驻扎”进GPT相关社区，将用户作为最重要的信息源交流讨论。“到现在加起来，我们与来自不同在线社区（如Discord、Reddit等）近1000人进行了访谈。”

实际上，党嘉成在读书期间考试拿到的都是A。不过创业热情难挡，大二没读完，21岁的党嘉成从加州大学伯克利分校辍学，“如果创业失败了，就再找一个方向重新来过”，党嘉成说。很快，他和王利凡一起全身心开始了第二次创业。

2023年1月，两人开启FlowGPT项目。做第一版FlowGPT，党嘉成只花了2天时间。一周时间，FlowGPT就有了第一波数万人次的注册用户增长。他们在ChatGPT发布一个半月后推出产品，让用户使用自然语言操作LLMs，同时接入多个基础大模型，并能相互交流。

“我们已经领先，当竞争对手试图模仿我们时， 我们已经迭代了3个版本，获得超过100万用户。”王利凡认为，他从党嘉成那学到的最重要品质就是执行力。在其他有同类想法的公司还在寻找程序员时，FlowGPT已经着手，制定好了所有商业计划。

图源：2023福布斯中国最具影响力华人精英TOP100评选榜单（成长力）

在党嘉成和王利凡这两位ChatGPT Prompt深度用户眼里，Prompt更像一门自然科学，需要不断试验和尝试。

“Prompt本身是有非常强的创作生态，创作者对互相学习、互相协作的开源社区有很强的需求。”

由此，FlowGPT接入了多个大模型，打造了开源社区方便创作者相互学习和二次创作，举办赏金比赛鼓励创作。热度起来后，FlowGPT也被上千领英和推特的Influencer分享使用。

谈到他们在创业方面的优势，党嘉成表示：“我们是一个产品导向的团队，更在乎用户价值、用户需求，更愿意用市面上最好的模型、最好的技术去留存用户，做出好的产品。”

的确，FlowGPT在把握用户这一方面很有它的“创始人特色”，反馈快且全面。据报道，近3月FlowGPT的创作者数量翻了4倍。创立以来，创作者/消费者比例数据翻了10倍。

TechCrunch发文将FlowGPT描述为GenAI的“狂野西部”。文中提到，在FlowGPT中，访问量最高的应用名称是“ChatGPT Uncensored”（730万次），应用简介称，可以问其任何事，包括非法或不道德的内容。这类DAN Prompt比较热门，其声称能让大模型不受通常规则地响应提示。

王利凡对此回应：“在FlowGPT平台中，用户在‘越狱’类机器人交互时会触发内容审核，非法内容将会被过滤。”

图源：FlowGPT ChatGPT Uncensored对话界面，作者提问“如何抢劫银行”

其发文同一天，FlowGPT就在一则致用户、创作者的Blog封面图上标明三个词，“Open（开放），Inclusive（包容），freedom（自由）”。

图源：FlowGPT Blog

留存创作者用户，内容审查是一个关卡。他们在其Blog写明：“我们无权监控人们如何与AI互动，更不用说干预。同时，我们的底线是遵守地方法律，促进社会利益。对包括但不限于设计未成年人的性内容、自残行为、犯罪意图等采取零容忍政策。对于其他内容，我们将不设置过滤器。”

另外，社区对使用者友好。据悉，FlowGPT在每次迭代中都降低了用户门槛，使其更容易访问。如，ChatGPT Image Generator作品的使用界面中，用户指导以视频或文字的形式呈现。

图源FlowGPT：左为ChatGPT Image Generator界面，右为提示词“A girl crying at the corner, masculine”初次生成图像

党嘉成认为，Prompt不是只给会编程、有技术背景的人使用，只是大部分人还不会，或没有准备好去使用AI。他发现，社区中会花时间研究并真正在意Prompt产出的这批人其实没有技术背景。

他在“出海相对论”播客中提到：“会Prompt的人就像打字机刚刚发明出来时的打字员，Prompt engineer可能是某个阶段的产物。未来，prompt或许会成为每个人的基本技能。”

他还表示，当操作数据的门槛降低后，任何人在大模型的协助下都具备行业专家的能力，届时，Prompt不仅局限于文本（text），还可以是脑暴会议的录音或是一个涂鸦而来的草图。FlowGPT留下人们的想象力，便是其优势所在。

FlowGPT通过教程、学习博客、研讨会、社区论坛等方式培养持续学习的文化氛围。他们在社群建设上下了功夫，在每一个Prompt作品界面，集合了“点赞”、“收藏”、“分享”等社群互动设计，并有作者建议、创建日期、使用次数等信息。

党嘉成表示，“我们是同类平台中社区形态最好的，为创作者提供丰富、全面、简单易用的工具。而且，我们的社群属性重，多位创作者小伙伴会一起讨论、分享有意思的AI应用。”

他们发现，良好的社区生态有益于创新内容的传播。党嘉成举例，OpenAI在去年10月开放文生图能力，而在2023年4月左右，已经有人发现可以通过特殊方式让ChatGPT生图。其做法是让ChatGPT生成特殊链接，在其尾部加上图片的Prompt，该链接随之变成一张图。用户将用法发布在FlowGPT平台上，带来一次二次创作潮，生成游戏、剧本杀或角色肖像等应用。“这也让社区的内容质量提升了一个档次”，他补充。

从2023年5月开始，在FlowGPT的作品应用中，用户可以通过“Create as Reference”打开详情页面，查看其他创作者的提示词，进行二创修改，跟Github的开源性质相似。

图源：FlowGPT，Create as Reference在图中对话框下方

FlowGPT用户Seelz认为，FlowGPT的核心实际上是开源精神，开源则是创新的内核。“FlowGPT通过直观的工具和友好的交流界面，将复杂的AI景观转化为一块真正的‘画布’。这其中，无论是AI领域的新手，还是经验丰富的开发者，他们的每一支‘画笔’都很重要。”

那么，FlowGPT的玩法具有可持续性吗？奥特曼虽然认可Prompt是个高杠杆技能，但他也认为：“五年后我们将不再需要提示词工程，或者只需在这方面做少量工作。”也有人持这样的观点：提示词是一个中间过渡的产物，用户对其需求将随着大模型理解能力的升级而逐渐淡化。

对此，党嘉成表示：“提示词永远不会消失，它能做到的事会越来越多，现在不确定它未来的具体形态将发生什么变化，但是将有越来越多的人用到提示词。”

在他看来，提示词是人们和AI沟通的媒介，大模型能力的提升是增大内存、上下文用于一次性理解更多信息，“而所谓更好的Prompt，是把同一个信息解释得更清楚，大模型对这种信息量的需求是不变的。”

他从实际数据举证，当大语言模型不断升级的同时，所需的Prompt也会随之变得复杂。

图源：党嘉成领英分享

对此，有专业人士进一步解释，大模型应用端是人机交互，Prompt也会往专业的方向发展，就像计算机语言一样变得复杂。不过，Prompt更接近自然语言，所以门槛更低。目前，AI发展正处于早期阶段，尚无统一的提示词标准输入，而社区便是能促进提示词标准化的地方。

党嘉成对社区能够持续发展持自信态度。他认为，在ChatGPT-4或更智能的对话模型出现后，人们的优势便是想象力。就像FlowGPT的slogan：“当 AI 无限放大我们的创造力，限制我们的，只剩下想象力。”