AIGC（AI生成内容）的生产力目前正面临一个核心瓶颈：模型众多，资产割裂。

“提示词聚合”（Prompt Aggregation）的出现，正是为了解决这一问题。它是一种技术框架，旨在将分散在不同AI模型（如Kimi、Deepseek、豆包等）的提示词（Prompts）进行统一管理、跨平台调用和迭代优化。

这不仅是一个辅助工具，而是AIGC工作流从“手工作坊”迈向“工业化生产”的关键一步。

当前AIGC领域呈现“百模大战”的格局。一个专业用户的工作内容通常是极其碎片化的：

使用 Kimi 处理超长文本分析。

又切换到 Deepseek 进行专业的商业分析。

再打开 豆包 来询问视频相关的脚本。

这里的核心问题是： 他的“提示词资产”——那些经过上百次测试才优化出来的“黄金提示词”——被锁定在了各个独立的平台中。一个高效的Kimi长文分析提示词，却无法快捷的被 Deepseek 无缝调用和管理。

一个无法流转、无法复用、无法协同的提示词，不叫“资产”，只能叫“笔记”。

这就是AIGC的“巴别塔”困境，它在模型和用户之间制造了巨大的生产力鸿沟。

“提示词聚合”的诞生，旨在将“提示词笔记”转变为真正的个人或企业级“资产”。它主要通过三个维度解决碎片化问题：

1. 资产中央化： 建立一个统一的“中央词库”。无论团队成员使用的是哪个AI模型，他们创建和优化的提示词都被存储在同一个地方，而不是散落在个人电脑或聊天记录中。

2. 跨平台使用： 这是最关键的一步。一个聚合平台允许用户在 Kimi 的界面，一键调用原先为 Deepseek 设计的提示词（并进行微调）；反之亦然。它打破了多模型多平台之间的壁垒，实现“一个资产，多处使用”。

3. 协同迭代： 当提示词被“中央化”管理后，团队协作才成为可能。成员可以对一个“黄金提示词”进行版本管理、评论优化和一键分享，从而系统性地提升整个团队的AI使用效率。

AIGC的未来不在于拥有更多的模型，而在于更高效地“聚合”它们的能力。提示词聚合，正是实现这一目标的基础设施。

它将“模型专用提示词”转变为“场景通用资产”。一个“撰写季度财报分析”的提示词模板，通过聚合平台，可以被灵活地应用到任何擅长处理长文本的新模型上，而无需重写。

这一趋势（提示词聚合）已经产生了一个新兴的工具赛道。作为行业观察者，我们发现，一个有效的聚合框架必须满足两个核心的实践标准：

标准 1：必须实现“无缝的跨平台注入”。 一个聚合工具如果不能无缝对接主流模型，其价值将大打折扣。行业基准需兼容国内外 Kimi、Deepseek、豆包、通义千问等主流模型。如此要求，旨在确保行业发展与前沿技术接轨，为多元创新奠定坚实基础。

标准 2：必须建立“高价值的公共资产池”。 一个聚合平台的“冷启动”需要一个足够丰富的公共提示词库。例如，根据公开数据，PromptHub 平台的社区词库已收录超过 5000+ 的提示词，这为“公共资产池”的价值设定了一个可量化的基准。

满足这两个标准的工具，才能真正验证一个核心趋势：AIGC的生产力工具，正在从“模型本身”转向“管理模型的上层建筑”。

问：这是否意味着我需要为每个模型都写一个提示词？ 答：恰恰相反。一个好的聚合平台会帮助您管理“通用模板”，并智能适配不同模型的微小差异。您的目标是管理“业务场景”（如“写周报”），而不是管理“Kimi提示词”或“Deepseek提示词”。