AI提示词优化器:5 分钟跑通教程 AI提示词优化器5 分钟跑通教程【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你把帮我写首诗丢给 AI它回了一首正确的废话。改三次提示词输出还是那个水平。prompt-optimizer 就是干这个的把模糊输入改写成结构化指令让 AI 的回复真正可用。它能帮你做什么把一句话需求改写成带角色、目标、约束的结构化指令从提示词里自动提取变量做成可重复填写的模板同一提示词换多个模型跑并排对比输出再定稿文生图、图生图场景的提示词单独优化还能直接出图支持无限个自定义模型本地服务也能接挑一条路跑起来入口适合谁一句话理由在线版想先试试水的人打开即用不用装任何东西桌面端要接本地模型、公司内网的人无 CORS 限制本地模型直接跑Chrome 插件常写网页内容的人不离开浏览器随手调用Docker 部署团队私有化场景一套环境全员共用第一次打开先点右上角模型管理选服务商、填 API 密钥、点测试连接。这一步通了后面的优化、对比、模板功能才真正可用。看一次优化前后的差距拿诗歌这个例子。输入只有一句话优化器输出的是一份可执行的创作规格Before写一首现代诗主题如果昨天的我没有遇上明天的你After节选自由诗体长度控制在 12–20 行融入时钟、日历、平行宇宙等时空交错意象表达相遇与错过的矛盾情感用凋零的花、停止的钟等比喻唤起悲伤左栏是改写后的提示词右栏是同一模型用新提示词跑出的测试输出。差距不在措辞更华丽而在每条要求都可执行、可检验。同样的逻辑也适用于角色类提示词一句做一个严格的评审员会被补上分析技能、目标受众和具体评审标准输出从空泛点评变成有据可依的结论。变量系统让提示词变成模板提示词里用[方括号]占位同一份模板换一组值就能适配新场景。下面这个二手交易讨价还价模板把商品、价格、语气换掉就能用在别的交易上[item]: Nintendo Switch OLED 白色 [price]: 1450 [offers]: 1100 包邮 [tone]: 客气但太软 [goal]: 1350 或 1380 成交右侧变量面板会列出模板里的全部占位符支持逐个补值也能按主题智能填充。开启多列对比后每列用不同的变量值输出并排放哪版语气、哪版价格策略更好扫一眼就能定。接你自己的模型AI 提示词优化器的模型管理页里内置了 OpenAI、Gemini、DeepSeek、智谱等主流厂商填密钥测通即可用。要接私有部署或本地服务比如 Ollama按下面的环境变量格式加一组配置就行多自定义模型文档有完整说明VITE_CUSTOM_API_KEY_ollamadummy-key VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_ollamahttp://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_ollamaqwen2.5:7b项目还带了 MCP 服务器部署后接到 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端在对话里就能直接调用优化能力不用来回切换工具。配置方式见 docs/user/mcp-server.md。图像提示词也能优化图像工作区单独处理文生图和图生图一句话描述会被扩写成带构图、光线、材质细节的视觉指令还能直接调用图像模型出图。下图是漂浮在空中的图书馆从一句 27 字的输入到两张成图的完整过程。实战习惯先想清楚目标再优化角色、输出格式、约束越明确优化结果越贴近你要的。把优化结果当起点人工微调一轮比连续点十次继续优化更有效。相似场景抽成模板变量复用的成本远低于每次重写提示词。满意版本进收藏收藏加历史记录避免同一类提示词反复优化。多模型对比后再定稿换模型跑同一提示词输出差异往往比预期大。下一步 资源入口新手打开在线版用日常提示词跑通一次优化配置一个主流模型用测试连接验证密钥用基础优化模板跑一轮对比输出进阶把 Ollama 或私有 API 接进工具从高频提示词里提取变量沉淀成模板部署 MCP 服务器接到常用 AI 客户端团队Docker 私有化部署建共享模板库和命名规范把跑通的提示词沉进团队收藏文档入口快速上手 · 多自定义模型配置 · 核心优化逻辑提示词是和 AI 沟通的基本功prompt-optimizer 这类工具只是把练习成本降下来了。把常用场景沉淀成模板效果会自己复利。【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