Prompt Optimizer 提示词优化器安装使用

Prompt Optimizer介绍

复制代码
Prompt Optimizer提示词是一个简单使用的提示词优化器,它使用内置的prompt对prompt进行优化,支持对比,有历史记录每个优化后的版本,可以导出数据。内置的prompt也可以页面修改。上手简单功能实用。

✨ 核心特性

🎯 智能优化:一键优化提示词,支持多轮迭代改进,提升AI回复准确度

🔄 对比测试:支持原始提示词和优化后提示词的实时对比,直观展示优化效果

🔄 多模型集成:支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等主流 AI模型,满足不同需求

🔒 安全架构:纯客户端处理,数据直接与AI服务商交互,不经过中间服务器

💾 隐私保护:本地加密存储历史记录和 API 密钥,确保数据安全

📱 多端支持:同时提供 Web应用和 Chrome 插件两种使用方式

🎨 用户体验:简洁直观的界面设计,响应式布局和流畅交互动效果

docker安装Prompt Optimizer

shell 复制代码
docker pull docker.1ms.run/linshen/prompt-optimizer:1.4.4

启动,前面的暴露接口可以修改为不冲突的端口

复制代码
docker run -d    --restart unless-stopped    --name prompt-optimizer    -p 10007:80    linshen/prompt-optimizer

浏览器访问暴露的端口即可

配置大模型后即可使用

右上角的模型配置进入大模型配置

配置后即可使用

缺点

只支持静态prompt,包含变量的prompt优化时可能无法准确理解上下文。

参考:

https://github.com/djun/prompt-optimizer/blob/master/README.md

相关推荐
在路上走着走着9 天前
Prompt Engineering 入门指南:从原理到上手
人工智能·prompt
coft9 天前
Loop Engineering — 从“写 prompt“到“设计循环“,AI Agent 的下一次进化
人工智能·prompt
CoLiuRs9 天前
从 Prompt 到 Loop:AI 工程到底在卷什么
人工智能·prompt
AI 小老六9 天前
GEPA 架构拆解:让 Prompt 和 Skill 优化不靠玄学
数据库·人工智能·ai·架构·开源·prompt
凯丨9 天前
从写 Prompt 到Loop Engineering:AI 编程的下一次跃迁
prompt
奋飛9 天前
从 Prompt 到 Agent:LangChain 究竟解决了什么问题
ai·langchain·prompt·agent
沪漂阿龙10 天前
Context Engineering:比 Prompt Engineering 更重要的上下文工程
人工智能·langchain·prompt
猿人谷10 天前
从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering:AI 编程正在进入“闭环工程”时代
大数据·人工智能·prompt
取个鸣字真的难10 天前
Image2 生成 PPT 的最后分水岭:Prompt
人工智能·prompt·powerpoint
啾啾Fun10 天前
【LLM 应用优化】Prompt Caching:LLM 调用成本降 90% 的底层机制与实战策略
缓存·prompt