prompt-optimizer 提示词优化快速指南5分钟跑通 4 种使用方式【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-optimizerprompt-optimizer 是一款开源 AI 提示词优化工具把你写好的草稿提示词交给它它调用你配置的 AI 模型改写成结构更完整、约束更明确的版本还能对优化结果做测试对比和迭代改进。文字提示词和图像生成提示词都支持。使用方式怎么选4 种入口各适合谁先按自己的环境选一个入口四种方式功能基本一致差别在部署和连接能力方式一句话说明在线版打开网页即用数据存在浏览器本地适合先体验桌面应用不受浏览器跨域限制可直连 Ollama 等本地模型推荐长期使用Chrome 扩展装在浏览器里点击图标随时唤起Docker 部署私有化部署可加访问密码自带 MCP 服务器怎么选提示词优化器入口的原则很简单个人先用在线版要接本地模型或想长期用就装桌面版团队共享就上 Docker。5 分钟跑通第一次提示词优化按下面 5 步走完就能拿到第一条优化后的提示词配模型点右上角模型管理填入 OpenAI、Gemini、DeepSeek 等任一家的 API Key点测试连接确认能通。填原文在左侧输入框粘贴你的原始提示词。选模式和模板区分系统提示词优化和用户提示词优化两种模式再选一个优化模板不确定就选基础优化。点开始优化等待模型返回。看结果右侧会给出优化后的提示词和推理过程不满意就点继续优化每次迭代只提一个改进要求。下面是用户提示词优化模式的实际效果左侧一句简单的写诗请求右侧是被展开成含诗体、意象、字数等具体要求的专业提示词并直接调 DeepSeek 跑出了测试输出。三个值得长期用的功能变量模板一份模板覆盖一批相似场景把反复出现的字段写成[[item]]、[[price]]这类占位符同一个模板换个变量值就能服务不同对象。右侧的智能填充变量值可以自动生成一组合理的示例值供预览不用每次手工填。多模型支持按任务换引擎支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek、Grok、智谱、SiliconFlow 等主流服务商也支持任意数量 OpenAI 兼容接口的自定义模型——本地 Ollama 或公司内网服务都能接进来。不同任务换模型对比是官方推荐的用法。图像生成优化一句话变可执行的主视觉图像模式分文生图、图生图和多图三种工作区针对 Gemini、Seedream、Grok 等出图模型优化提示词。它不是简单堆形容词而是补主体细节、空间关系和氛围锚点右侧可直接生成对比预览并下载。私有化部署与 MCP 集成Docker 是最省事的私有化方式镜像linshen/prompt-optimizer启动后 Web 界面和 MCP 服务器同时可用可顺手把常用模型的 Key 通过环境变量带进去docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEYyour-openai-key \ -e ACCESS_PASSWORDyour-password \ --name prompt-optimizer \ linshen/prompt-optimizerMCP 服务器暴露在同端口的/mcp路径如http://localhost:8081/mcp在 Claude Desktop 等应用的 services 配置里登记这个地址就能在对话中直接调用它的三个工具优化用户提示词、优化系统提示词、按需求迭代已有提示词。这样不用离开当前工作流也能完成提示词优化。新手常踩的 3 个坑现象优化完还是泛泛而谈。解法原始提示词先把目标、背景、期望格式写具体优化器是放大器不是许愿机再用继续优化每次补一个约束。现象连接测试失败或优化超时。解法先确认 Key 有效、额度足够再换一个模型重试本地模型要确认服务地址端口可达。现象用了一段时间后好提示词找不回来。解法满意的结果点收藏并打上标签分类定期用数据管理功能导出备份避免换浏览器丢数据。文档与帮助索引快速上手指南界面操作、常见问题和故障排除多自定义模型配置接入 Ollama 及内网 OpenAI 兼容接口的完整方法MCP 服务器用户指南环境变量、Claude Desktop 集成示例图像模式说明文生图 / 图生图 / 多图模式细节拿到本文时你其实已经知道该做什么了挑一条最近让你不满意输出质量的真实提示词按5 分钟跑通那 5 步跑一遍对比优化前后的模型回复再决定要不要用变量模板把它固化下来。【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