prompt-optimizer 提示词优化器：把一句含糊的话，5 分钟变成 AI 能稳定执行的指令-创锋一号

prompt-optimizer 提示词优化器：把一句含糊的话，5 分钟变成 AI 能稳定执行的指令

【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

把“你是个严苛的评审员”这句话丢给 AI，得到的回复常常空泛又没结构。prompt-optimizer 是一款开源提示词优化器：把原始提示词粘进左栏，选好模型和模板，右栏就给出补全了角色、边界与评判标准的版本。只要你需要反复给 AI 下发指令——日常问答、写作、图像生成都算——它可以把“想法”到“能用的输出”这条路径缩短一截。

它到底解决了什么

这一节直接放前后对照：三个真实任务，原始提示词与优化后的产出并排摆在一起。

任务	原始提示词	优化之后
角色定义	一句话：“You are a hard-nosed reviewer.”	拆成角色档案、分析技能（事实核查、逻辑解构、质量对标）与评审标准、目标受众三层
知识图谱抽取	“你是个知识图谱提取器，我给你文本，请提取”	同一篇输入文本，左侧返回散乱的实体/关系列表，右侧直接输出结构化 JSON（实体、类型、属性、关系）
讨价还价回复	带 [item]、[price] 等 9 个占位符的长模板	变量填值后，模型给出含底价、还价与成交点的完整回复，而不是客套模板话

规律是一致的：原始提示词只说了“做什么”，优化版补齐了“扮演什么角色、按什么格式输出、避开什么坑”——这正是模型稳定发挥最缺的部分。

跟一个任务走完全流程

这一节以“严苛评审员”为例走一遍完整优化，共 6 步：

打开在线版——它是纯前端项目，数据存在你自己的浏览器本地，不经过中间服务器
点右上角“模型管理”，选一家服务商（OpenAI、Gemini、DeepSeek 等），填入 API 密钥，点“测试连接”通过
在原始提示词输入框粘入“You are a hard-nosed reviewer.”
选优化模型与优化模板（从通用优化开始即可），点“开始优化”
左侧工作区出现 V1 结果：按 Profile、Skills、目标受众分节，可点“继续优化”基于推理过程再迭代
右侧“Test Content”填入测试文本，用对比功能让原始与优化后提示词跑同一输入，质量差距一眼可见

🛠️

四种使用方式任选其一即可，不必全试：

方式	适合谁	一句话说明
在线版	先尝鲜	浏览器打开即用，零安装
桌面应用	高频使用者	无 CORS 限制，可直连 Ollama 等本地模型
Chrome 扩展	主要泡在网页上的人	不离开当前页面就能优化
Docker 自建	团队	一条命令拉起，可配访问密码

能力清单，按需取用

按使用频率排序，每项三行：适用场景、用法、可见效果。用哪项看哪项。

变量模板（最高频）

适用场景：同类任务反复出现、只有细节不同——砍价、客服、周报回复
用法：点“自动提取变量”，或在右侧变量区手填 [item] [price] [tone] 等占位符的值
可见效果：一份模板覆盖一批相似任务，还能把两个填法并排跑出两版回复直接对比

多模型切换与对比

适用场景：不确定哪个模型出的提示词更好，或优化后的提示词在哪个模型上更稳
用法：右侧测试区选模型，原始版与优化版还能指定两个不同模型分别跑
可见效果：“好不好用”从猜变成看得见输出

文生图提示词

适用场景：想把一句话创意丢给图像模型出图
用法：切到 Image-文生图页签，输入创意、选创意类模板，点开始优化
可见效果：“漂浮在夜空中的图书馆”被扩写成带主体、空间关系与氛围的完整场景描述，生成图可直接预览下载

🖼️

智能变量填充

适用场景：模板建好了，但懒得想变量该填什么值
用法：点“智能填充变量值”，系统按变量逐个生成候选值并附上填写理由
可见效果：一次得到一组可直接应用的变量值

MCP 集成

适用场景：希望在 Claude Desktop 等支持 MCP 的 AI 应用里不切上下文就调用优化
用法：Docker 部署时 MCP 服务器随 Web 界面一起启动，对外提供 optimize-user-prompt、optimize-system-prompt、iterate-prompt 三个工具
可见效果：在 AI 应用里直接说“帮我优化这条提示词”即可

自定义模型接入

适用场景：有本地 Ollama 或公司内部网关，想接进工具
用法：按多自定义模型配置，给 API 密钥、服务地址、模型名三个环境变量加上不同后缀即可自动注册，数量不限
可见效果：自建模型出现在模型下拉列表里，与官方模型同等对待

开工前过一遍这份清单

实际用法里最常见的坑不在功能上，而在习惯上。开工前逐项确认：

优化前先写清三句话：AI 要扮演什么角色、要什么输出格式、要避免什么——原始提示词越具体，优化起点越高
不指望一次到位：每轮“继续优化”只改一个点，满意的 V1/V2 都保留，回头可切换
重复出现的提示词改成变量模板，别复制粘贴再手改
满意的结果点收藏存进提示词库，别下次同类任务重新优化一遍
优化失败时按顺序排查：先查 API 密钥与网络，再换一个模型，最后把原始提示词改短

不同角色怎么落地

按你现在的身份选一行，本周只做那一行的动作。

角色	第一周目标	第一周可执行动作
新手	跑通 3 次优化	打开在线版，配好 1 个模型，挑 3 条常用提示词走通用优化并收藏结果
个人开发者	攒出可复用模板库	把 1 个高频任务做成变量模板，顺手试一次智能填充和文生图优化
团队	统一标准	Docker 自建并配访问密码，导出 5 条优质提示词作为共享模板，固定 1-2 个常用模板

更多用法细节见快速上手指南；自建部署与集成可看MCP 服务器使用和核心源码。

打开在线版，把你最近写的一条提示词粘进左栏，挑个模板点一次“开始优化”——拿这次输出和原提示词的回复比一比，差距在哪当场就能看见。

【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

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