提示词优化完全指南prompt-optimizer 快速上手的 3 种核心玩法【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上周帮朋友打磨产品文案时他问了一句“为什么 AI 总用套话回答同一个提示词”我让他把原句粘进 prompt-optimizer跑一轮提示词优化再发回去——回复立刻有了结构还把关键卖点说清楚了。这个开源工具给了你三种用法浏览器扩展随手优化、接入自己的私有模型、用 MCP 服务跨应用调用全程不需要编程背景。项目速览它是什么适合谁一句话定位prompt-optimizer 是一个开源的 AI 提示词优化工具把粗糙的初稿提示词也就是你发给 AI 的那段指令经过优化、测试、评估变成可复用的稳定提示词。它同时提供网页版、桌面版、浏览器扩展和 Docker 部署四种形态架构上采用纯客户端设计——数据存在你自己的浏览器本地API 调用直达模型服务商不经过中间服务器。项目说明解决什么问题初稿提示词目标模糊、结构松散导致 AI 回复泛泛而谈、风格不稳定、多次提问结果不一致适合谁无编程背景、日常用 AI 的普通用户需要接本地/私有模型的个人与团队想让多个应用统一提示词标准的协作场景三种核心玩法浏览器扩展网页随时优化、自定义模型配置接公开或本地私有 AI、MCP 服务器跨应用标准化调用优化服务上手门槛低。准备一个模型的 API 密钥即可开始约 5 分钟完成第一次优化能力地图三种核心玩法逐一讲清浏览器扩展在网页上随时优化解决什么问题怎么用适合谁写提示词要来回切换应用打断工作流安装扩展后在任意页面选中文字、右键启动优化或点工具栏图标打开完整优化工作区主要在浏览器里查资料、写文案、整理内容的用户扩展是纯客户端应用历史记录和配置存在本地API 密钥加密保存优化请求直接从你的浏览器发往 AI 服务商。它复用了主应用的核心界面所以优化、模板选择、继续迭代这些操作和网页版一致。源码见 packages/extension/。自定义模型配置接入你的公开或本地 AI解决什么问题怎么用怎么用之后不同平台要重复配置密钥和参数企业内网或本地模型接不进来用VITE_CUSTOM_API_*环境变量声明模型地址、密钥和模型名支持无限多个自定义模型每个模型在界面里作为独立选项出现可一键切换、横向对比优化效果它兼容 OpenAI 格式的标准 API所以 Ollama 这类本地模型、公司内部网关、各类公有云接口都能接。详细规则见多自定义模型配置文档。MCP 服务器把优化能力开放给其他应用解决什么问题怎么用适合谁优化能力被锁在单个网页里其他 AI 应用无法复用用 Docker 一键起服务通过 MCPModel Context Protocol可以理解为让 AI 应用调用外部工具的标准协议类似“应用间的 USB 接口”对外暴露想在公司内共享一套优化服务、或让 Claude Desktop 等客户端直接调用优化的团队MCP 服务对外提供三个工具优化用户提示词、优化系统提示词、按具体需求迭代已有提示词。任何兼容 MCP 的客户端都可以连接。部署细节见MCP 部署文档。除了这三种核心玩法它还提供知识图谱提取从长文本抽取实体与关系、文生图/图生图、多轮会话测试和 Function Calling 等扩展能力下文场景部分会用上。上手路径从 5 分钟到完整配置第一步5 分钟装好浏览器扩展安装扩展商店版本直接搜索“提示词优化器”安装想用最新代码时本地执行pnpm install pnpm build:ext打开chrome://extensions/开启“开发者模式”点“加载已解压的扩展程序”选择packages/extension/dist目录。配置密钥在扩展设置里填入至少一个模型的 API 密钥可以先用有免费额度的平台试水点“测试连接”确认配置无误。第一次优化选中一段文字右键启动或打开工作区粘贴初稿、选一个优化模板点“开始优化”对比结果后复制走。第二步如何配置私有模型半天适合需要连 Ollama 本地服务或企业内网接口的用户。以接入本地 Qwen 模型为例在环境变量中按后缀命名规则配置VITE_CUSTOM_API_KEY_qwen3your-key VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_qwen3http://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_qwen3qwen3:8b三个要点API_KEY、BASE_URL、MODEL三项缺一不可缺任何一项该模型会被静默跳过后缀只允许字母、数字、下划线、连字符如qwen2_5不能带点号多个模型用不同后缀区分可选追加VITE_CUSTOM_API_PARAMS_qwen3注入额外请求参数必须是 JSON 对象改完配置需重启或重新构建后生效。半天时间里建议你顺手把 2~3 个模型都配上用同一段初稿分别优化直观感受模型差异——这也是选型的依据。第三步部署 MCP 服务实现跨应用集成Docker 是最省事的部署方式Web 界面和 MCP 服务器同时启动docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEYyour-key \ -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDERopenai \ --name prompt-optimizer \ linshen/prompt-optimizer部署后 Web 界面在http://localhost:8081MCP 端点在http://localhost:8081/mcp。以 Claude Desktop 为例在其配置目录Windows 为%APPDATA%\Claude\servicesmacOS 为~/Library/Application Support/Claude/services创建services.json{ services: [ { name: Prompt Optimizer, url: http://localhost:8081/mcp } ] }重启客户端即可在对话中调用优化能力。注意MCP 服务器至少要配置一个有效 API 密钥才能启动配置了多个密钥时用MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER指定首选取值必须小写如openai不是OpenAI自定义模型则填custom_后缀。避坑与调优常见误区 × 排查思路常见误区典型现象排查思路API 密钥格式不对测试连接失败、报认证错误去掉首尾空格和多余引号确认该服务商的 API 权限已开通、账户有余额自定义模型没出现在列表配了环境变量界面找不到新模型检查三项必填是否齐全后缀不含点号和空格改配置后重启或重新构建模型提供商名称写错MCP 报找不到启用模型或调错模型全部小写书写用自定义模型时填custom_后缀而不是custom端口被占用MCP 启动报EADDRINUSE用MCP_HTTP_PORT3001换一个端口公开网站预置了 API 密钥密钥对访问者可见VITE_*值会暴露在浏览器资源中公开部署应让用户在界面里自行填密钥期望一次优化就完美结果仍不理想初稿写清楚目标、背景、限制换更贴切的模板用“继续优化”迭代换更强的模型进阶场景优化前后到底差在哪多平台文案适配从一句“写得吸引人”到分平台版本优化前你写“帮我写个产品介绍要吸引人”AI 返回一段放哪都能用的广告腔。优化后提示词里明确了目标受众、语气、篇幅和各平台风格约束在网页上选中原文、右键优化即可现场迭代同一套模板换几个变量就能产出适配不同平台的版本。文献信息抽取让知识图谱提取干重活优化前人工通读长文、把实体和关系一条条抄进表格慢且容易漏。优化后把长文本交给知识图谱提取先得到结构化的实体关系再用优化后的提示词二次抽取、交叉补全。对做文献综述、竞品调研的人这一步能把“读”和“整理”的时间明显压下来。团队提示词统一从各写各的到共享模板库优化前每个成员提示词写法不同同样任务的结果质量参差不齐。优化后团队把打磨好的提示词存为收藏带版本历史用变量占位商品、报价、语气等字段新场景替换变量即可复用成员则通过统一的 MCP 服务在各自客户端里调用同一套标准。下图就是同一套变量模板在不同交易场景下的复用效果FAQ新手最常问的 5 个问题Q1完全没有编程基础能用吗能。浏览器扩展和网页版开箱即用只需填一个 API 密钥。只有自定义模型配置和 Docker 部署涉及少量命令行操作照文档抄改即可。Q2我的数据会被上传吗不会。纯客户端架构下历史和密钥都保存在你的本地浏览器加密存储优化请求由你的设备直连 AI 服务商。Q3API 密钥从哪来有免费的吗在各模型服务商官网注册获取。部分平台提供每日免费额度如 ModelScope适合先跑通流程再决定用哪家。Q4MCP 服务会影响网页界面吗不会。同一个容器里 Web 界面和/mcp路由各自独立密码保护只作用于 Web 界面不影响 MCP 连接。Q5优化结果不满意怎么办先补全初稿的目标、背景和限制再换更贴切的优化模板然后用“继续优化”指出具体改进方向做迭代仍不理想时换一个模型对比往往差别不小。现在就动手10 分钟验证效果提示词优化的价值不在于一次“点石成金”而在于把试错、对比、沉淀变成一条可重复的流程——初稿进稳定可复用的提示词出。克隆仓库填入一个密钥优化一条你最常用的提示词git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer10 分钟后你手里会有一个能直接对比出高下的新提示词。【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