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寫不出好提示詞?試試這款開源工具幫你搞定優化提示詞,讓你的 Prompt寫作效率直接起飛

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寫不出好提示詞?試試這款開源工具幫你搞定優化提示詞,讓你的 Prompt寫作效率直接起飛

在大模型時代,提示詞(Prompt)已經成為一種新的“生產力語言”。無論你是內容創作者、開發者,還是企業內部的 AI 應用推動者,寫得出高質量提示詞,往往意味著能讓模型輸出更精準、更穩定、更符合預期的結果。

但現實情況是——很多人寫提示詞依靠“感覺”,寫出來的效果時好時壞; 有些人知道提示詞要結構化、要明確約束,但不知道怎么寫才算“高質量”。

于是,一款能系統化優化提示詞的工具就顯得格外重要。

今天要介紹的 prompt-optimizer,正是這樣一款開源、輕量、實用的提示詞優化器,它能幫助你把“模糊想法”變成“高質量 Prompt”,讓 AI 更懂你。


一、prompt-optimizer 是什么?

簡單來說,prompt-optimizer 是一個用于優化提示詞的開源工具,它的核心目標是:

  • ? 智能優化 :一鍵優化提示詞,支持多輪迭代改進,提升AI回復準確度

  • ? 雙模式優化 :支持系統提示詞優化和用戶提示詞優化,滿足不同使用場景

  • ? 對比測試 :支持原始提示詞和優化后提示詞的實時對比,直觀展示優化效果

  • ? 多模型集成 :支持OpenAI、Gemini、DeepSeek、智譜AI、SiliconFlow等主流AI模型

  • ? ? 圖像生成 :支持文生圖(T2I)和圖生圖(I2I),集成Gemini、Seedream等圖像模型

  • ? 高級測試模式 :上下文變量管理、多輪會話測試、工具調用(Function Calling)支持

  • ? 安全架構 :純客戶端處理,數據直接與AI服務商交互,不經過中間服務器

  • ? 多端支持 :同時提供Web應用、桌面應用、Chrome插件和Docker部署四種使用方式

  • ? 訪問控制 :支持密碼保護功能,保障部署安全

  • ? MCP協議支持 :支持Model Context Protocol (MCP) 協議,可與Claude Desktop等MCP兼容應用集成

它并不是簡單的“潤色工具”,而是基于提示詞工程(Prompt Engineering)的理念,對你的輸入進行拆解、重組和增強,讓 Prompt 更專業、更具可執行性。

項目地址: https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer

項目在線使用:prompt.always200.com (需要自己配置LLM)

目前有18.7K+的星星數。

二、下載安裝prompt-optimizer

prompt-optimizer 是開源項目,部署方式簡單,適合個人和團隊使用, 你可以直接在 GitHub 上查看文檔、示例和使用方式。

1.使用在線版本

                                                           直接訪問:
prompt.always200.com
2.下載桌面應用

releases下載項目地址: https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer/releases

下載

  • ? Windows : PromptOptimizer-*-win-x64.exe (安裝程序) 或 PromptOptimizer-*-win-x64.zip (便攜版)

  • ? macOS (Apple Silicon) : PromptOptimizer-*-darwin-arm64.dmg (安裝程序) 或 PromptOptimizer-*-darwin-arm64.zip (便攜版)

  • ? macOS (Intel) : PromptOptimizer-*-darwin-x64.dmg (安裝程序) 或 PromptOptimizer-*-darwin-x64.zip (便攜版)

  • ? Linux : PromptOptimizer-*-linux-x86_64.AppImage (便攜版) 或 PromptOptimizer-*-linux-x64.zip (便攜版)

安裝說明
  • ? Windows:

    • ? 安裝程序 : 下載 .exe 文件,雙擊運行安裝向導

    • ? 便攜版 : 下載 .zip 文件,解壓后運行 PromptOptimizer.exe

  • ? macOS:

    • ? Apple Silicon (M1/M2/M3) : 下載 darwin-arm64 版本

    • ? Intel 芯片 : 下載 darwin-x64 版本

    • ? 安裝程序 : 下載 .dmg 文件,雙擊掛載后拖拽到應用程序文件夾

    • ? 便攜版 : 下載 .zip 文件,解壓后運行 PromptOptimizer.app

    • ? ??安全提示

      : 如果打開應用時提示「已損壞」或「無法驗證開發者」,請在終端執行以下命令后重試:

                                                                                                     xattr -rd com.apple.quarantine /Applications/PromptOptimizer.app

      或者對于 .dmg 文件:

                                                                                                     xattr -rd com.apple.quarantine ~/Downloads/PromptOptimizer-*.dmg
  • ? Linux:

    • ? AppImage : 下載 .AppImage 文件,添加執行權限后直接運行

    • ? 便攜版 : 下載 .zip 文件,解壓后運行 PromptOptimizer

3.安裝Chrome插件

  1. 1. 從Chrome商店安裝(由于審批較慢,可能不是最新的):Chrome商店地址

  2. 2. 點擊圖標即可打開提示詞優化器

4.Docker部署

直接運行,運行容器(默認配置)

                                                           docker run -d -p 8081:80 --restart unless-stopped --name prompt-optimizer linshen/prompt-optimizer

運行容器(配置API密鑰和訪問密碼)

                                                           docker run -d -p 8081:80 \
-e VITE_OPENAI_API_KEY=your_key \
-e ACCESS_USERNAME=your_username \ # 可選,默認為"admin"
-e ACCESS_PASSWORD=your_password \ # 設置訪問密碼
--restart unless-stopped \
--name prompt-optimizer \
linshen/prompt-optimizer
國內鏡像: 如果Docker Hub訪問較慢,可以將上述命令中的 linshen/prompt-optimizer 替換為 registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/prompt-optimizer/prompt-optimizer
5.Docker Compose部署

直接編輯docker-compose.yml文件,自定義配置:

                                                           services:
prompt-optimizer:
# 使用Docker Hub鏡像
image: linshen/prompt-optimizer:latest
# 或使用阿里云鏡像(國內用戶推薦)
# image: registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/prompt-optimizer/prompt-optimizer:latest
container_name: prompt-optimizer
restart: unless-stopped
ports:
- "8081:80" # Web應用端口(包含MCP服務器,通過/mcp路徑訪問)
environment:
# API密鑰配置
- VITE_OPENAI_API_KEY=your_openai_key
- VITE_GEMINI_API_KEY=your_gemini_key
# 訪問控制(可選)
- ACCESS_USERNAME=admin
- ACCESS_PASSWORD=your_password
三、使用prompt-optimizer

我這邊使用的docker安裝的

1.模型管理

如圖,點擊模型管理,選擇百煉


啟用狀態

填入API密鑰

測試連接

保存即可。


2.簡單示例:優化前 vs 優化后 ?優化前

幫我寫一個 Redis 集群優化方案

?優化后(示例)

                                                           # Role: Redis 集群優化專家

## Profile
- language: 中文
- description: 專注于Redis集群架構設計、性能調優與高可用保障的專家,能夠提供從部署策略到監控體系的完整解決方案。
- background: 擁有多年分布式系統架構經驗,熟悉Redis源碼及底層機制,擅長結合業務場景定制最優集群方案。
- personality: 嚴謹務實、邏輯清晰、注重實效
- expertise: Redis集群架構、性能調優、緩存擊穿處理、數據持久化策略、故障轉移機制
- target_audience: 后端開發工程師、運維工程師、架構師、技術負責人

## Skills

1. 架構設計能力
- 集群拓撲規劃:根據QPS/數據量確定節點數和槽位分配
- 主從架構設計:實現讀寫分離和高可用
- 分片策略制定:基于一致性哈希或范圍分片選擇最優方案
- 故障切換機制:配置哨兵或集群模式下的自動故障轉移

2. 性能調優能力
- 內存優化:合理設置maxmemory-policy和淘汰策略
- 網絡優化:調整TCP參數、使用Pipeline和批量操作
- 持久化策略:RDB+AOF組合配置優化
- 連接池管理:合理設置連接超時和最大連接數

3. 安全加固能力
- 認證授權:配置ACL和密碼保護
- 數據加密:啟用SSL/TLS傳輸加密
- 日志審計:開啟慢查詢日志和訪問日志分析
- 安全隔離:通過VLAN和防火墻限制訪問來源

4. 監控告警能力
- 指標采集:部署Prometheus+Node Exporter+Redis Exporter
- 告警配置:設置內存使用率、CPU負載、延遲等閾值告警
- 可視化展示:集成Grafana構建監控大屏
- 自動修復:編寫自動化腳本處理常見異常

## Rules

1. 設計原則:
- 數據一致性優先于強一致性
- 保證每個主節點至少有一個從節點
- 避免單點故障導致服務中斷
- 確保網絡分區時具備腦裂防護能力

2. 實施規范:
- 必須在測試環境驗證后再上線生產
- 所有配置變更必須記錄版本號
- 關鍵操作必須保留回滾方案
- 生產環境禁止直接執行危險命令(如FLUSHALL)

3. 維護準則:
- 定期進行壓力測試和容量評估
- 每月檢查硬件健康狀態
- 每季度更新安全策略
- 每年進行災備演練

4. 限制條件:
- 不允許在業務高峰期進行重大變更
- 不允許手動修改運行中的集群配置
- 不允許繞過監控系統直接訪問節點
- 不允許將生產數據用于非授權用途

## Workflows

- 目標: 構建一個高可用、高性能的Redis集群系統
- 步驟 1: 評估現有系統:收集當前Redis使用情況、QPS、數據量、熱點Key分布等指標
- 步驟 2: 制定優化方案:根據評估結果設計集群拓撲、分片策略、內存模型和監控體系
- 步驟 3: 實施優化方案:完成集群搭建、配置優化、安全加固和監控部署
- 步驟 4: 測試驗證:進行壓測、容災演練和穩定性測試
- 步驟 5: 上線交付:編寫維護手冊并移交運維團隊
- 預期結果: 提升系統吞吐量30%以上,降低響應延遲50%,實現99.99%的可用性

## Initialization
作為Redis 集群優化專家,你必須遵守上述Rules,按照Workflows執行任務。

你會發現,優化后的 Prompt 更像一份“任務說明書”,模型自然能輸出更高質量的內容。

再給它加一些要求

3.收藏夾

生成了Prompt之后,可以把它保存到收藏夾,點擊保存,就可以在收藏夾里看到了



總結:Prompt 寫得好,AI 才能更好地為你工作

在 AI 時代,提示詞已經成為一種新的“技能”, 而 prompt-optimizer 這樣的工具,則讓這項技能變得更容易掌握。

prompt-optimizer 真的算是那種“上手快、提升大、越用越順手”的小工具,尤其適合經常和大模型打交道的同學。無論你是寫文案、做技術、搞自動化流程,甚至只是想讓 AI 更懂你一點,它都能幫你把提示詞從“能用”提升到“好用”。

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