5 步上手 prompt-optimizerAI 提示词优化器完整使用指南【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizerprompt-optimizer 是一个开源的 AI 提示词优化工具输入一段原始提示词它自动补全角色、约束和结构输出更专业的版本。适合频繁写提示词的开发者、运营和内容创作者本文带你从部署到私有化一次走通。一、提示词为什么总不好使最常见的问题是意图模糊。你只写了帮我写个评审意见却没告诉 AI 评审对象、读者是谁、语气要多硬模型只能靠猜产出自然跑偏。第二是缺少上下文。业务背景、数据约束、前文约定都没写进提示词AI 的回答只能依赖通用经验落到具体场景就不对劲。第三是结构混乱。角色、任务、输出格式挤在同一段话里内容一多模型更容易丢主线。prompt-optimizer 的思路是把这三类问题拆开处理结构化分析把模糊需求拆成可执行指令角色定义明确 AI 该是谁上下文补全填上缺失的背景迭代优化则允许你基于反馈反复改到满意。二、最快上手路径2.1 四种部署方式对比部署方式适合谁优势在线版本新手、想先体验一下的用户免安装纯前端运行数据只存在你自己的浏览器里桌面应用专业用户、需要连本地模型的人不受浏览器跨域限制直连 Ollama 等本地服务最稳浏览器扩展网页重度用户、内容创作者在浏览器里一键唤起不离开当前页面Docker 部署团队与企业私有化一条命令起容器可加访问密码控制权限2.2 5 步配置 AI 模型打开设置进入模型管理。选择服务商OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱、MiniMax 等任选其一。填入对应的 API 密钥。点击测试连接确认密钥可用、网络通畅。保存设置。可以多配几家之后随时切换。2.3 完成首次优化的 5 个步骤在左侧输入框粘贴你的原始提示词。选择优化模式系统提示词或用户提示词。选一个匹配的优化模板如通用、专业领域或创意写作。点击开始优化等待生成。在右侧查看优化后的提示词和模型给出的推理过程不满意就点继续优化满意就复制或收藏。完整细节可参考官方文档 docs/user/quick-start.md。三、核心能力实战3.1 变量模板一模板覆盖多场景变量功能把提示词里的易变部分抽成占位符使用时换掉数值即可一套模板就能服务一整类相似任务。以二手交易讨价还价为例[item]: 商品名称 [price]: 期望价格 [offers]: 买家报价 [tone]: 沟通语气 [goal]: 谈判目标同一套议价模板换入不同的商品、报价和语气优化后的回复策略也随之变化而不是每换一个场景就重写一遍。3.2 多模型接入与对比测试内置模型家族包括OpenAIGPT 系列、Google Gemini、DeepSeek、智谱 AI、SiliconFlow、MiniMax以及任意 OpenAI 兼容的自定义 API。同一段提示词可以轮流喂给不同模型在测试区对比输出再决定哪个组合最适合你的任务。优化与评估的核心逻辑位于 packages/core/src/想深入实现可以顺着源码看。3.3 文生图与图生图提示词优化文本到图像T2I把一句话灵感扩写成带主体、空间关系和氛围锚点的视觉提示词让出图更可控。图像到图像I2I基于参考图做风格迁移和内容改写还支持多张输入图联合约束主体与语义。四、私有化与集成进阶4.1 配置本地 Ollama 与公司私有模型自定义模型通过环境变量注入用后缀区分数量不设上限VITE_CUSTOM_API_KEY_ollamadummy-key VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_ollamahttp://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_ollamaqwen2.5:7b VITE_CUSTOM_API_KEY_company_aiyour-api-key VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_company_aihttps://api.company.com/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_company_aicompany-model-v2启动后两个模型都会出现在模型下拉框中格式细节见 docs/user/multi-custom-models.md。4.2 三步把 MCP 接入 Claude DesktopMCPModel Context Protocol让你在不离开当前 AI 应用的前提下直接调用优化能力用 Docker 部署Web 界面与 MCP 端点会同时启动。在客户端的服务配置中添加服务地址填http://localhost:8081/mcp。重启客户端即可调用optimize-user-prompt、optimize-system-prompt、iterate-prompt等工具。完整说明见 docs/user/mcp-server.md。五、避坑清单⚠️ 现象期待一次优化就出完美结果 → 正确做法把首次输出当起点用迭代优化逐条修正具体问题⚠️ 现象全自动信任优化结果直接投产 → 正确做法人工对照业务需求微调工具负责结构判断仍在你手里⚠️ 现象每个相似场景都复制一份全新提示词 → 正确做法把易变部分抽成变量做成模板用时只换值⚠️ 现象优化过的好提示词用完即弃、反复重做 → 正确做法及时收藏用分类和标签沉淀成可复用的提示词库详见 docs/user/favorites.md六、收尾用 prompt-optimizer 把重复调提示词的时间省下来AI 回复会更贴近你的真实意图。每收藏一次你的提示词库就多一件随时能复用的资产用得越久越划算。【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5 步上手 prompt-optimizer：AI 提示词优化器完整使用指南
5 步上手 prompt-optimizerAI 提示词优化器完整使用指南【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizerprompt-optimizer 是一个开源的 AI 提示词优化工具输入一段原始提示词它自动补全角色、约束和结构输出更专业的版本。适合频繁写提示词的开发者、运营和内容创作者本文带你从部署到私有化一次走通。一、提示词为什么总不好使最常见的问题是意图模糊。你只写了帮我写个评审意见却没告诉 AI 评审对象、读者是谁、语气要多硬模型只能靠猜产出自然跑偏。第二是缺少上下文。业务背景、数据约束、前文约定都没写进提示词AI 的回答只能依赖通用经验落到具体场景就不对劲。第三是结构混乱。角色、任务、输出格式挤在同一段话里内容一多模型更容易丢主线。prompt-optimizer 的思路是把这三类问题拆开处理结构化分析把模糊需求拆成可执行指令角色定义明确 AI 该是谁上下文补全填上缺失的背景迭代优化则允许你基于反馈反复改到满意。二、最快上手路径2.1 四种部署方式对比部署方式适合谁优势在线版本新手、想先体验一下的用户免安装纯前端运行数据只存在你自己的浏览器里桌面应用专业用户、需要连本地模型的人不受浏览器跨域限制直连 Ollama 等本地服务最稳浏览器扩展网页重度用户、内容创作者在浏览器里一键唤起不离开当前页面Docker 部署团队与企业私有化一条命令起容器可加访问密码控制权限2.2 5 步配置 AI 模型打开设置进入模型管理。选择服务商OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱、MiniMax 等任选其一。填入对应的 API 密钥。点击测试连接确认密钥可用、网络通畅。保存设置。可以多配几家之后随时切换。2.3 完成首次优化的 5 个步骤在左侧输入框粘贴你的原始提示词。选择优化模式系统提示词或用户提示词。选一个匹配的优化模板如通用、专业领域或创意写作。点击开始优化等待生成。在右侧查看优化后的提示词和模型给出的推理过程不满意就点继续优化满意就复制或收藏。完整细节可参考官方文档 docs/user/quick-start.md。三、核心能力实战3.1 变量模板一模板覆盖多场景变量功能把提示词里的易变部分抽成占位符使用时换掉数值即可一套模板就能服务一整类相似任务。以二手交易讨价还价为例[item]: 商品名称 [price]: 期望价格 [offers]: 买家报价 [tone]: 沟通语气 [goal]: 谈判目标同一套议价模板换入不同的商品、报价和语气优化后的回复策略也随之变化而不是每换一个场景就重写一遍。3.2 多模型接入与对比测试内置模型家族包括OpenAIGPT 系列、Google Gemini、DeepSeek、智谱 AI、SiliconFlow、MiniMax以及任意 OpenAI 兼容的自定义 API。同一段提示词可以轮流喂给不同模型在测试区对比输出再决定哪个组合最适合你的任务。优化与评估的核心逻辑位于 packages/core/src/想深入实现可以顺着源码看。3.3 文生图与图生图提示词优化文本到图像T2I把一句话灵感扩写成带主体、空间关系和氛围锚点的视觉提示词让出图更可控。图像到图像I2I基于参考图做风格迁移和内容改写还支持多张输入图联合约束主体与语义。四、私有化与集成进阶4.1 配置本地 Ollama 与公司私有模型自定义模型通过环境变量注入用后缀区分数量不设上限VITE_CUSTOM_API_KEY_ollamadummy-key VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_ollamahttp://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_ollamaqwen2.5:7b VITE_CUSTOM_API_KEY_company_aiyour-api-key VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_company_aihttps://api.company.com/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_company_aicompany-model-v2启动后两个模型都会出现在模型下拉框中格式细节见 docs/user/multi-custom-models.md。4.2 三步把 MCP 接入 Claude DesktopMCPModel Context Protocol让你在不离开当前 AI 应用的前提下直接调用优化能力用 Docker 部署Web 界面与 MCP 端点会同时启动。在客户端的服务配置中添加服务地址填http://localhost:8081/mcp。重启客户端即可调用optimize-user-prompt、optimize-system-prompt、iterate-prompt等工具。完整说明见 docs/user/mcp-server.md。五、避坑清单⚠️ 现象期待一次优化就出完美结果 → 正确做法把首次输出当起点用迭代优化逐条修正具体问题⚠️ 现象全自动信任优化结果直接投产 → 正确做法人工对照业务需求微调工具负责结构判断仍在你手里⚠️ 现象每个相似场景都复制一份全新提示词 → 正确做法把易变部分抽成变量做成模板用时只换值⚠️ 现象优化过的好提示词用完即弃、反复重做 → 正确做法及时收藏用分类和标签沉淀成可复用的提示词库详见 docs/user/favorites.md六、收尾用 prompt-optimizer 把重复调提示词的时间省下来AI 回复会更贴近你的真实意图。每收藏一次你的提示词库就多一件随时能复用的资产用得越久越划算。【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考