PromptWiki 免费

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开发公司 PromptWiki
地区 美国
官网 https://promptwiki.ai/

PromptWiki 是一个开放的 AI 提示词百科社区，用户可免费浏览、提交和分享适用于各类 AI 模型的 Prompt。

PromptWiki 产品界面

PromptWiki

工具简介

PromptWiki 是一个以"Wiki 百科"模式运营的 AI 提示词开放生态系统，由创始人 Lautaro Schiaffino 于 2024 年在阿根廷布宜诺斯艾利斯发起，旗下包含三大核心组件：Wikiprompt 公共提示词百科（wikiprompt.org）、PromptWiki 自托管开源工具（GitHub MiaAI-Lab/promptwiki）以及 Wikiprompt MCP Server 协议层。项目核心理念是"提示词是新的读写能力"（Prompting is the new literacy），致力于将 AI 沟通知识的获取权从少数技术精英手中解放出来，实现"阿根廷农民与硅谷工程师拥有同等 AI 能力"的愿景。

截至 2026 年 7 月，Wikiprompt 公共百科已收录 3,242+ 条提示词，拥有 232 位贡献者，覆盖 5,646 条多语言翻译，月均新增 200-770 条提示词（数据来源：wikiprompt.org/stats）。平台支持 ChatGPT、GPT Image 2、Seedance 2.0、Claude、Midjourney v7、Gemini、Grok Imagine 等 20+ 主流 AI 模型的提示词模板，并提供 Creative（创意）、Marketing（营销）、Business（商业）、Productivity（效率）、Coding（编程）、Education（教育）、Personal（个人）等 9 大分类体系。

  • 一句话简评：PromptWiki 不是又一个 Prompt 市场，而是一个"Prompt 版 Wikipedia + 自托管知识库 + MCP 协议层"的三位一体生态，兼顾公共知识共享与私有 Prompt 管理。
  • 宣传核验：官方宣称"免费、开放、社区驱动"——公共百科确实完全免费浏览，无需注册；MCP Server 无需 API Key 即可读取；但付费提示词交易功能（80% 分成归卖家）表明平台正在探索商业化路径，并非完全非营利。

核心功能

1. 公共提示词百科（Wikiprompt.org）

  • Wiki 式独立页面：每条提示词拥有独立 URL 页面，包含完整 Prompt 文本、使用说明、示例输出、适用模型/版本和来源归属。
  • 多维筛选体系：支持按模型、分类、风格（cinematic/photorealistic/editorial 等 30+ 风格标签）、Prompt 类型（creative-gen/template/one-shot/system-prompt/workflow/persona/agent）、质量评级（Featured/星级评分）、媒体类型（image/video/text）进行组合筛选。
  • 多语言支持：提示词内容可翻译为 7 种语言，累计 5,646 条翻译记录，降低非英语用户使用门槛。
  • 社区驱动编辑：注册用户可编辑已有条目、提交新提示词、点赞/收藏，系统自动保存版本历史。

2. 自托管 Prompt 管理工具（MiaAI-Lab/promptwiki）

  • 全 CRUD 操作：创建、读取、更新、复制、归档和删除提示词，支持分类、收藏和置顶组织。
  • 全文搜索与筛选：对标题、描述、内容和分类进行全文搜索。
  • 版本历史追溯：每次编辑自动保存版本快照，支持回滚到任意历史版本。
  • 批量查找替换：在整个 Prompt 库中执行批量查找和替换操作。
  • 一键导入/导出：以 JSON 格式备份和恢复全部提示词，支持迁移和灾备。
  • 深色模式：内置亮色/暗色主题切换，适配不同使用习惯。

3. MCP 协议层（Wikiprompt MCP Server）

  • 12 个 MCP Tools：包括 search_prompts（多维度全文搜索）、get_prompt（按 slug 获取完整提示词）、list_categories（9 大分类）、list_facets（模型/风格/Prompt 类型枚举）、get_featured（编辑精选）、get_trending（近 7 日趋势）、get_recent（最新添加）、random_prompt（随机提示词）、get_stats（平台统计）、get_prompt_translations（多语言翻译）、prompts_by_author（作者作品集）、submit_prompt（提交新提示词）。
  • Streamable HTTP 传输：基于 MCP 标准协议，兼容 Claude Desktop、Cursor、VS Code、Claude Code 等主流 MCP 客户端。
  • 无需认证读取：除 submit_prompt 外，所有读取工具无需 API Key，零配置即可使用。

【专家视点】：三组件之间形成"上下贯通"的协同效应——公共百科提供海量公开 Prompt 作为知识源头，自托管工具让团队/个人管理私有 Prompt 库，MCP 协议层则将公共知识直接注入 AI 工作流。典型场景：开发者通过 MCP search_prompts 在 Claude 中实时检索百科最佳实践，将结果导入自托管实例进行二次修改和团队共享，修改后的高质量 Prompt 再通过 submit_prompt 回馈公共百科，形成完整的知识闭有。这种"公共→私有→公共"的双向流动机制，是其他 Prompt 平台（PromptBase、PromptHero）不具备的结构性优势。

定价策略

PromptWiki 采用"三层定价"模式，覆盖免费用户、开发者与企业用户：

层级 价格 核心权益 限制条件
公共百科浏览 免费 浏览、搜索、筛选所有公开 Prompt，无需注册 无限制
公共百科贡献者 免费 注册后编辑、提交、翻译提示词，参与社区评分 需注册账号
付费提示词交易 按条定价（卖家自定） 购买 Premium 提示词，平台抽成 20%（卖家得 80%） 交易通过平台支付合作伙伴处理，所有购买最终确定，仅在技术问题情况下酌情退款（来源：wikiprompt.org/terms）
自托管 PromptWiki 完全免费（MIT 协议） 全部功能无限制使用，数据完全本地化 需自备 Docker/Node.js 运行有境
MCP Server 读取 免费 12 个工具中 11 个读取工具完全免费，无需 API Key 无限制
MCP Server 提交 免费（需 API Key） 通过 submit_prompt 发布提示词到公共百科 需在 wikiprompt.org 注册并生成 API Key
  • C 端成本：浏览者和轻度使用者零成本。付费提示词市场属于可选增值消费，单条价格由卖家自定，平台不设统一定价。
  • 开发者成本：API 调用限制为每分钟 100 次（来源：wikiprompt.org/api-docs），当前未公布超出限制后的计费方案，以官方实时页面为准。
  • 企业成本：未公布企业级方案。自托管版本零许可费用，但需自行承担服务器、运维与容灾成本。

【免费的真相】：公共百科的免费模式真实有效，无需手机验证或信用卡即可使用。但付费提示词交易存在"效果不确定性"风险——平台条款明确声明"不保证购买的提示词能在任何 AI 系统上产生预期结果"（来源：wikiprompt.org/terms §6），购买前建议查看提示词的评分和作者历史。

优劣势分析

优势

  1. 结构化的知识组织：Wiki 模式相比社交平台（Reddit r/PromptDesign）或市场平台（PromptBase），内容组织更加结构化，支持分类、标签、版本历史和来源追溯，适合系统性学习和参考。
  2. 多模型覆盖广度：覆盖 20+ AI 模型，从 ChatGPT 到新兴的 Seedance 2.0、Nano Banana Pro 均有收录，尤其对 GPT Image 2（814 条）和创意类提示词（2,439 条）的深度覆盖是差异化优势。
  3. MCP 协议先行：在所有 Prompt 平台中率先提供标准 MCP Server 接入，使得 AI 助手可以在对话中实时检索百科内容，这是传统 Web 搜索无法比拟的体验。
  4. 开源自托管能力：MIT 协议下的自托管工具为企业提供了数据主权选择，敏感 Prompt 无需上传至任何第三方平台。
  5. 社区增长势头强劲：从 2025 年 7 月（月增 12 条）到 2026 年 6 月（月增 686 条），内容增长曲线陡峭，社区活跃度持续攀升。

劣势

  1. 品牌认知度不足：相比 PromptBase、PromptHero、FlowGPT 等先行者，Wikiprompt 的品牌知名度仍较低，Google 搜索"prompt wiki"时会出现多个相似名称的竞品，造成用户混淆。
  2. 内容质量参差不齐：Wiki 模式依赖社区贡献，尚未建立成熟的审核机制。创意类提示词占比过高（75%，2,439/3,242），编程和教育等实用类别占比较低（编程 85 条，教育 63 条），实用性与娱乐性失衡。
  3. 无 AI 生成辅助：当前平台不提供 AI 辅助 Prompt 生成或优化功能，用户需手动撰写或修改提示词，与集成 AI 编辑器的竞品相比体验有差距。
  4. 商业化路径仍在探索：付费提示词交易量未公开，平台可持续发展能力有待验证。自托管项目 GitHub Stars 为 0，社区贡献者仅 1 人，生态活跃度有限。
  5. 法律管辖风险：服务条款受阿根廷法律管辖（来源：wikiprompt.org/terms §8），对于非阿根廷的企业用户，争议解决可能面临地域不便。

竞品对比表格

维度 PromptWiki（Wikiprompt） PromptBase FlowGPT PromptHero
定位 开放 Wiki 百科 + 自托管 + MCP 付费 Prompt 市场 社区 + 社交 + AI 聊天 Prompt 搜索引擎
内容模式 社区编辑 + Wiki 协作 创作者独售 UGC 社交 + AI 对话 精选展示
免费/付费 公共免费 + 可选付费 主要付费 免费 + 会员 免费浏览
多模型覆盖 20+ 模型 ✓ 10+ 模型 多模型 以图像为主
MCP 协议 ✅ 12 个 MCP Tools ❌ 无 ❌ 无 ❌ 无
自托管 ✅ MIT 开源 ❌ 无 ❌ 无 ❌ 无
API ✅ REST + MCP 双接口 ❌ 无公开 API ❌ 无 ❌ 无
多语言 ✅ 7 种语言 ❌ 仅英文 ❌ 主要英文 ❌ 主要英文
版本历史 ✅ 支持 ❌ 不支持 ❌ 不支持 ❌ 不支持
社区规模 232 贡献者（起步阶段） 数万创作者 百万用户级 数十万用户

适用场景

  • AI 提示词系统化学习：初学者按 Wiki 目录体系，从 Creative 到 Coding 逐类学习不同场景的 Prompt 范式，配合 Featured 精选条目提升学习质量，避免"刷社交媒体式"的碎片化学习。
  • Prompt 工程师日常参考：在使用 ChatGPT/Claude/Midjourney 等工作时，通过 MCP Server 直接在 AI 客户端中检索百科最佳实践，无需切换浏览器标签页。
  • 团队 Prompt 知识库建设：基于自托管 PromptWiki 搭建团队内部提示词库，通过分类、标签和版本历史管理组织级 Prompt 资产，避免提示词散落在个人笔记和聊天记录中。
  • 跨模型 Prompt 迁移：当从 ChatGPT 切换到 Claude 或 Gemini 时，查阅同一任务在不同模型下的 Prompt 写法差异，减少试错成本。
  • 多语言 Prompt 本地化：利用平台的 7 种语言翻译能力，将已验证的高质量英文 Prompt 本地化为目标语言版本。

降维打击场景

  • 高频、多模型的 Prompt 检索场景：如广告文案每天需为不同模型（GPT Image + Claude + Midjourney）生成多组提示词，通过 MCP 实时检索 + 自托管库管理，预计单人日均可节约 30-60 分钟 Prompt 调试时间。
  • 团队 Prompt 标准化管理：10 人以上的 AI 内容团队使用自托管版本统一管理 Prompt 模板，配合版本历史追溯每次优化记录，预计减少 50% 以上的重复造轮子和沟通成本。

劝退/不适用人群

  • 需要深度定制化 Prompt 的专家用户：Wiki 收录的是通用型最佳实践，高度领域定制化的 Prompt（如医疗诊断、法律文书）仍需自行从零构建。
  • 追求"一键出片"的内容创作者：当前平台不提供 AI 生成辅助或 Prompt 优化功能，需要手动调整提示词。
  • 需要商业保障的企业采购者：付费提示词的购买者需注意平台条款中的"按原样提供"免责声明，且法律管辖地在阿根廷，大规模商业采购建议通过合同明确双方权利义务后再购买。

总结

PromptWiki 以"Wiki 百科 + 自托管工具 + MCP 协议"的三位一体架构，在 AI 提示词管理领域走出了一条差异化路径。公共百科部分以月增数百条的速度扩张，MCP Server 的推出使其在开发者生态中占据先机，自托管工具则填补了企业级 Prompt 知识库管理的空白。项目创始人 Lautaro Schiaffino 在布宜诺斯艾利斯的创业背景和"提示词平权"的使命叙事，为项目赋予了独特的开源理想主义色彩。

不适配边界：不适合追求即时 AI 辅助生成的高级用户，不适合需要商业保障的大规模 Prompt 采购场景，不适合非中文/英文的小语种重度用户（7 语言覆盖有限）。

采购/采用风险评估：公共百科作为免费参考资源风险较低，建议作为 Prompt 工程团队的辅助信息源而非唯一标准。自托管版本 MIT 协议无法律风险，适合作为团队知识库基础设施。MCP Server 当前免费且无需认证，但长期商业化策略未公开，建议关注其 API 频控和可用性变化。付费提示词交易建议单次小额尝试验证效果后再决定是否批量采购。

效率提升对比（含表格）

以下基于行业推演和平台实际能力，对比使用 PromptWiki 前后典型角色的效率变化（标★为推演估值，非官方承诺）：

角色 典型任务 无 PromptWiki 方式 使用 PromptWiki 方式 预估效率提升
新媒体运营 每日为 5 个平台撰写 AI 绘图 Prompt 浏览 Reddit/Twitter 搜集 → 手动测试 → 记录在 Excel MCP 检索百科 → 一键复制 → 微调后存入自托管库 ★ 从单日 90 分钟降至 30 分钟 ★
Prompt 工程师 跨模型迁移 20 条核心 Prompt 逐一查阅各模型官方文档 → 自行 A/B 测试 Wiki 按模型分类直接查看对标 Prompt → 基于版本历史对比差异 ★ 从 2 天降至 0.5 天 ★
AI 产品经理 建立团队 Prompt 标准库 飞书/Notion 多人协作 → 版本混乱 → 回溯困难 自托管 PromptWiki → 版本历史 → 分类/置顶/搜索 ★ 返工率降低 60% ★
开发者 为项目配置 AI 代码审查 Prompt 凭经验手写 → 团队成员各自为政 MCP 搜索已有 Code Review Prompt → 自托管实例共享团队模板 ★ 初始化从 2 小时降至 10 分钟 ★
翻译/本地化 将 50 条英文 Prompt 翻译为中文 逐条手动翻译 → 术语不一致 利用平台 7 语言翻译能力 → 参考已有翻译条目 ★ 从 4 小时降至 1 小时 ★

自动化边界

PromptWiki 的自动化能力分布在三个层面，各自的边界和 Human-in-the-loop 要求如下：

可 100% 自动化的有节

  • 公共百科 Prompt 检索：通过 MCP search_prompts / get_prompt / get_trending 等读取工具，完全无需人工介入，可在 AI 工作流中自动完成。
  • 自托管 Prompt 导入/导出：JSON 格式的批量导入导出可脚本化，适合 CI/CD 管道中的 Prompt 同步。
  • MCP 统计查询：get_stats 和 list_categories 等无副作用操作可自动化调度。

需人工确认的有节（Human-in-the-Loop）

  • 付费提示词购买：平台条款明确"所有购买最终确定"，每次支付前必须人工确认 Prompt 的实际效果是否符合预期（来源：wikiprompt.org/terms §4）。
  • 自托管库中不可逆操作：删除 Prompt 或清空数据库（docker compose down -v）前需人工确认备份已导出。
  • 向公共百科提交 Prompt：submit_prompt 虽然可通过 API 自动化提交，但提交的内容质量和版权合规需人工审核。
  • 批量查找替换操作：自托管工具的 Find & Replace 功能在执行前建议人工预览匹配结果，避免误替换。

不适合自动化的有节

  • Prompt 质量评估：平台当前无自动评分/测试机制，Prompt 在目标模型上的实际效果需人工验证。
  • 法律/合规审查：涉及敏感行业（医疗、金融、法律）的 Prompt 内容需专业人工审查，不可依赖自动化提交。

安全与合规

  • 数据存储：自托管 PromptWiki 使用 SQLite 数据库，数据完全存储在用户本地 Docker 卷中，默认路径 /app/data/promptwiki.db。数据不会离开用户网络（来源：GitHub MiaAI-Lab/promptwiki README）。
  • 公共百科数据权限：公开提示词采用 Creative Commons Attribution-ShareAlike 许可协议（来源：wikiprompt.org/terms），用户上传内容保留所有权，但授予平台非独占、全球性、免版税的使用展示许可。
  • 认证机制：公共百科支持邮箱注册 + Supabase 会话认证；MCP Server 读取端无需认证，提交端通过 Bearer Token（API Key）鉴权。
  • 加密传输：MCP Server 采用 Streamable HTTP 传输，REST API 走 HTTPS 加密，但具体加密实现细节未公开。
  • 合规认证：未公开 SOC2/GDPR 等合规认证信息，以官方实时页面为准。
  • 数据隔离：自托管版本天然实现多租户数据隔离（各实例独立数据库）；公共百科目前未公开 RBAC 或文档级权限控制。
  • 数据用于训练：未公开 PromptWiki 是否会使用用户提交的 Prompt 数据用于模型训练，以官方隐私政策为准。
  • 法律管辖：服务条款受阿根廷法律管辖，争议在布宜诺斯艾利斯通过仲裁解决（来源：wikiprompt.org/terms §8）。

集成生态

PromptWiki 提供三种集成方式，覆盖从个人到企业的不同需求：

1. MCP 协议集成（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "wikiprompt": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://mcp.wikiprompt.org/mcp"
    }
  }
}
  • Claude Desktop/Web：Settings → Connectors → Add custom connector → 粘贴 URL
  • Claude Code：claude mcp add --transport http wikiprompt https://mcp.wikiprompt.org/mcp
  • Cursor：Settings → MCP → Add new MCP server，或写入 .cursor/mcp.json
  • VS Code (GitHub Copilot)：code --add-mcp '{"name":"wikiprompt","type":"http","url":"https://mcp.wikiprompt.org/mcp"}'
  • 任意 MCP 客户端：按 Streamable HTTP 协议标准配置即可

2. REST API 集成

  • 基础 URL：https://wikiprompt.org/api
  • 认证：Bearer Token（从用户 Profile 生成 API Key）
  • 频控：100 次/分钟
  • 核心端点：
    • GET /api/prompts - 分页列出提示词
    • GET /api/prompts/:id - 获取单条提示词
    • POST /api/prompts - 创建提示词
    • PUT /api/prompts/:id - 更新提示词
    • DELETE /api/prompts/:id - 删除提示词
    • POST /api/prompts/:id/like - 点赞
    • GET /api/categories - 分类列表
    • GET /api/search - 全文搜索
    • GET /api/stats - 平台统计
    • GET /api/users/:id - 用户信息
  • 调用示例：
# 搜索 ChatGPT 类别下的提示词
curl "https://wikiprompt.org/api/search、q=marketing&category=ChatGPT"

# 创建新提示词（需认证）
curl -X POST "https://wikiprompt.org/api/v1/prompts" \
  -H "Authorization: Bearer wp_YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "title": "Python Code Reviewer",
    "content": "Act as a senior Python developer...",
    "description": "Reviews Python code for best practices",
    "category": "coding",
    "tags": ["python", "code-review"]
  }'

3. Docker 自托管集成

# 一键启动
docker compose up --build
# 访问 http://localhost:3301

# 从网络其他设备访问
# http://<server-ip>:3301

# 数据备份（导出 JSON）
# 访问 Import / Export → Download Export

技术栈：Next.js (App Router) + TypeScript + Tailwind CSS + SQLite + Prisma + Docker

4. Claude Skill（无 MCP 替代方案）

对于不使用 MCP 协议的 claude.ai 用户，Wikiprompt 提供 Claude Skill 作为替代，可直接在对话中引用百科内容（来源：skill.wikiprompt.org）。

实施建议

个人用户（快速上手）

  1. 立即使用：直接访问 wikiprompt.org，浏览 Creative 和 Coding 类别，熟悉 Wiki 式组织方式。
  2. 配置 MCP：在 Claude Desktop/Cursor 中配置 MCP Server，日常工作中通过 search_prompts 实时检索。
  3. 贡献反馈：注册账号，提交 1-2 条自己常用的高质量 Prompt，体验社区协作流程。

团队/企业（分阶段推进）

  • 第一阶段（1-2 天）：部署自托管 PromptWiki 实例（Docker 一键启动），导入现有 Prompt 资产（支持 JSON 导入），建立基础分类体系。
  • 第二阶段（1-2 周）：配置 MCP Server 供团队 AI 工具调用，建立 Prompt 编写规范和版本管理流程，培训团队成员使用搜索和分类功能。
  • 第三阶段（持续）：定期从公共百科同步优质公开 Prompt 到自托管库，将团队验证过的高质量 Prompt 通过 submit_prompt 回馈社区，形成内外双循有。
  • 注意事项：
    • 自托管实例默认使用 SQLite，适合中小团队（50 人以内）；大规模部署建议关注 SQLite 并发性能边界，必要时可基于 Prisma ORM 迁移至 PostgreSQL。
    • 默认端口 3301 如冲突，在 docker-compose.yml 中修改端口映射。
    • 定期从自托管实例导出 JSON 备份，避免数据丢失（docker compose down -v 会清空数据）。
    • 生产有境使用建议配置反向代理（Nginx/Caddy）和 HTTPS 证书，提升访问安全性。

PromptWiki 的 主要功能

  • 核心处理能力：提供所属场景下的核心 AI 能力，支持用户快速完成任务。
  • 多模态交互：支持文本输入与结果输出，部分场景支持图像或文件上传。
  • 工作流集成：可嵌入现有工作流或通过 API 与其他工具联动，减少上下文切换。

PromptWiki 的 应用场景

  • 个人创作：快速生成或处理内容，提升日常工作效率。
  • 团队协作：统一工作流，减少重复性人力投入。
  • 企业级部署：通过 API 或私有化部署将能力嵌入内部系统。

PromptWiki 的 适用人群

  • 个人用户：需要 AI 辅助提升日常工作效率的内容创作者和知识工作者。
  • 开发者：需要通过 API 将 AI 能力集成到自有产品或服务中的技术团队。
  • 企业机构：寻求在所属领域进行规模化 AI 部署的组织。

PromptWiki 的 技术优势

  • 算法优化：针对所属场景进行了模型或算法层面的专项优化，在响应速度和结果质量上取得平衡。
  • 低延迟架构：采用流式或异步处理架构，减少用户等待时间，适合高频交互场景。

PromptWiki 的 核心参数与统计

具体技术参数（如模型规模、上下文长度、支持的文件格式、输入输出限制等）以官方产品页为准。 建议用户在选用前核实最新的技术规格和系统要求，确保与自身使用场景匹配。

PromptWiki 的 用户与市场认可

在所属领域逐步建立用户认知，产品能力被内容创作者和团队用于提升工作效率。 部分行业用户已将其纳入日常工作流，具体用户规模和行业采用率等数据建议参考官方最新披露。

PromptWiki 的 成本优势

  • C 端/个人：通常提供免费版体验核心功能，高频使用需订阅付费套餐。
  • API/开发者：按调用量计费，适合灵活集成到自有系统中的开发团队。
  • 企业/私有化：需联系商务获取定制化报价和部署方案。具体价格以官方实时定价页面为准。

PromptWiki 的 总结与展望

在所属领域提供了具有竞争力的解决方案，核心价值在于降低该领域的 AI 使用门槛。 随着技术迭代，产品在功能覆盖和性能表现上有望持续提升。

当前局限：部分高级功能需要付费订阅，免费版存在功能或使用次数限制； 具体的技术细节和性能基准尚未完全公开，建议采购前通过试用充分验证。

PromptWiki 的 模型与版本演进

持续迭代更新，最新版本引入了性能优化和新功能。历史版本信息可通过官方发布页查看。 暂无完整公开的版本演进时间线，建议关注官方公告了解功能更新节奏。

PromptWiki 的 如何使用

  • Web 端：访问官网注册账号即可使用，多数功能无需安装。
  • API 接入：提供 RESTful API，开发者可获取 API Key 后集成到自有应用。

PromptWiki 的 产品定价

定价模式以官方实时页面为准。通常采用免费增值（Freemium）或订阅制，基础功能可免费使用。 高级功能或高频使用需付费订阅，建议用户根据实际用量评估最优方案。

版本信息

  • PromptWiki 2026 ：暂无官方精确日期。持续扩充 Prompt 百科库。
  • PromptWiki 2025 ：暂无官方精确日期。初始上线，提供基础 Prompt 浏览与提交功能。

用户评价

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