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快速上手 prompt-optimizerAI 提示词优化实操指南【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你正在给客服机器人写系统提示词写了“你是客服助手”几个字输出却始终泛泛。把这句话丢进 prompt-optimizer选择用户提示词优化模式点一次开始优化它就能帮你补全角色边界、输出格式和异常处理。这篇教程带你用 Docker 把它跑起来并完成第一次提示词优化。 它能干什么从一句提示词到可复用的提示词资产这一节帮你建立整体认知搞清楚它和“直接问 AI”的区别在哪。prompt-optimizer 的定位不是聊天工具而是提示词工作台。你写的每一句提示词都可以在这里被优化、测试、评估再存成可复用的提示词资产。它支持四种形态Web 应用、桌面应用、Chrome 扩展和 Docker 部署数据默认存在本地。核心能力可以概括为三条系统提示词与用户提示词一键优化多轮迭代支持分析、评估与对比测试多模型支持OpenAI、Gemini、DeepSeek 等通过 MCP 协议接入 Claude Desktop下图是一个真实的优化流程从一句很短的角色提示词到结构化、有评审标准的完整系统提示词。 跑起来Docker 一条命令部署这一节解决“第一步执行什么命令”的问题。主路径只写 Docker 方式它是官方文档里最省事的部署形式。运行容器映射 8081 端口并带上一个模型密钥docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEY你的密钥 \ --name prompt-optimizer \ linshen/prompt-optimizer浏览器打开http://localhost:8081看到 Web 界面即部署成功。点击右上角设置进入“模型管理”确认密钥状态并点击“测试连接”。其他安装方式一句话带过方式说明桌面应用从 Releases 下载安装包支持自动更新且无浏览器 CORS 限制Chrome 扩展从 Chrome 应用商店安装点图标即用本地开发git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer后执行pnpm install pnpm dev需 Node 22 与 pnpm 用起来三个典型场景这一节演示“配好之后拿它干什么”按场景顺序走一遍。场景一把一句粗糙的用户提示词优化成结构化版本适用时机日常问答、创作、让 AI 写代码前的临时指令。用法在左侧输入框写入原始提示词选择用户提示词优化模式挑一个优化模板点“开始优化”右侧会给出优化结果和推理过程不满意可以点“继续优化”追加改进要求。优化前优化后示意帮我写篇文章请撰写一篇约 1500 字的技术文章要求结构分点、含实际案例、语言专业但易懂场景二对已有提示词做定向迭代适用时机初版能用但某个方向不对比如太啰嗦或缺少约束。用法在结果区用“继续优化”追加一句具体改进要求比如“减少公式化表达”只针对这一个点改一轮。效果是每一轮只动一个方向便于回溯是哪一步改坏的。场景三在 Claude Desktop 里直接调用优化工具适用时机你不想离开 Claude 切换应用。用法确认容器在跑然后编辑 Claude Desktop 的配置文件加入服务地址{ services: [ { name: Prompt Optimizer, url: http://localhost:8081/mcp } ] }配置目录Windows 在%APPDATA%\Claude\servicesmacOS 在~/Library/Application Support/Claude/servicesLinux 在~/.config/Claude/services。重启 Claude Desktop 后会多出三个工具工具用途optimize-user-prompt优化用户提示词optimize-system-prompt优化系统提示词iterate-prompt按具体需求迭代已有提示词更多细节见 docs/user/mcp-server.md源码在 packages/mcp-server/。⚙️ 配置速查环境变量与端口这一节把所有会实际用到的配置收进一张表按需照抄即可。配置项是否必需默认值说明VITE_OPENAI_API_KEY等模型密钥至少一个无模型密钥也可在界面“模型管理”里填VITE_CUSTOM_API_KEY_ollama/_BASE_URL_/_MODEL_否无连接 Ollama 等 OpenAI 兼容服务MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER否openaiMCP 默认模型提供商MCP_LOG_LEVEL否debug日志级别debug/info/warn/errorMCP_HTTP_PORT否3000本地开发 MCP 端口Docker 部署无需设置ACCESS_USERNAME否adminDocker 部署的访问账号ACCESS_PASSWORD否无设置后启用访问密码保护⚠️ 避坑四个高频问题这一节覆盖新手最常卡住的四个位置每条都是“现象 → 原因 → 办法”。现象点“开始优化”报连接错误。原因密钥未配置或已失效当前没有可用模型。办法到设置“模型管理”测试连接失败就换一个模型。现象Claude Desktop 里工具调用返回 No enabled models found。原因容器没带模型密钥或MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER指向了未配置的提供商。办法带上-e参数重新运行容器。现象本地执行pnpm mcp:dev报 EADDRINUSE。原因3000 端口被占用。办法设置MCP_HTTP_PORT3001后重启。现象浏览器里连本地 Ollama 始终失败。原因浏览器 CORS 限制。办法换桌面应用它不经过浏览器、无 CORS 限制。 收尾三步用熟它prompt-optimizer 的核心价值是把“提示词写得好不好”从靠感觉变成可测试。它一条 Docker 命令就能跑起来密钥既可以在界面里配也可以用环境变量注入。MCP 接口让它在 Claude Desktop 里变成随手可用的工具。下一步建议在“模型管理”里确认默认模型可用并跑一次测试连接把你最近写过的一句真实提示词放进左侧输入框完成第一轮优化按场景三的配置接上 Claude Desktop试一次optimize-user-prompt把满意的结果点“收藏”保存作为以后复用的提示词模板【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 快速上手 prompt-optimizer：AI 提示词优化实操指南
快速上手 prompt-optimizerAI 提示词优化实操指南【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你正在给客服机器人写系统提示词写了“你是客服助手”几个字输出却始终泛泛。把这句话丢进 prompt-optimizer选择用户提示词优化模式点一次开始优化它就能帮你补全角色边界、输出格式和异常处理。这篇教程带你用 Docker 把它跑起来并完成第一次提示词优化。 它能干什么从一句提示词到可复用的提示词资产这一节帮你建立整体认知搞清楚它和“直接问 AI”的区别在哪。prompt-optimizer 的定位不是聊天工具而是提示词工作台。你写的每一句提示词都可以在这里被优化、测试、评估再存成可复用的提示词资产。它支持四种形态Web 应用、桌面应用、Chrome 扩展和 Docker 部署数据默认存在本地。核心能力可以概括为三条系统提示词与用户提示词一键优化多轮迭代支持分析、评估与对比测试多模型支持OpenAI、Gemini、DeepSeek 等通过 MCP 协议接入 Claude Desktop下图是一个真实的优化流程从一句很短的角色提示词到结构化、有评审标准的完整系统提示词。 跑起来Docker 一条命令部署这一节解决“第一步执行什么命令”的问题。主路径只写 Docker 方式它是官方文档里最省事的部署形式。运行容器映射 8081 端口并带上一个模型密钥docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEY你的密钥 \ --name prompt-optimizer \ linshen/prompt-optimizer浏览器打开http://localhost:8081看到 Web 界面即部署成功。点击右上角设置进入“模型管理”确认密钥状态并点击“测试连接”。其他安装方式一句话带过方式说明桌面应用从 Releases 下载安装包支持自动更新且无浏览器 CORS 限制Chrome 扩展从 Chrome 应用商店安装点图标即用本地开发git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer后执行pnpm install pnpm dev需 Node 22 与 pnpm 用起来三个典型场景这一节演示“配好之后拿它干什么”按场景顺序走一遍。场景一把一句粗糙的用户提示词优化成结构化版本适用时机日常问答、创作、让 AI 写代码前的临时指令。用法在左侧输入框写入原始提示词选择用户提示词优化模式挑一个优化模板点“开始优化”右侧会给出优化结果和推理过程不满意可以点“继续优化”追加改进要求。优化前优化后示意帮我写篇文章请撰写一篇约 1500 字的技术文章要求结构分点、含实际案例、语言专业但易懂场景二对已有提示词做定向迭代适用时机初版能用但某个方向不对比如太啰嗦或缺少约束。用法在结果区用“继续优化”追加一句具体改进要求比如“减少公式化表达”只针对这一个点改一轮。效果是每一轮只动一个方向便于回溯是哪一步改坏的。场景三在 Claude Desktop 里直接调用优化工具适用时机你不想离开 Claude 切换应用。用法确认容器在跑然后编辑 Claude Desktop 的配置文件加入服务地址{ services: [ { name: Prompt Optimizer, url: http://localhost:8081/mcp } ] }配置目录Windows 在%APPDATA%\Claude\servicesmacOS 在~/Library/Application Support/Claude/servicesLinux 在~/.config/Claude/services。重启 Claude Desktop 后会多出三个工具工具用途optimize-user-prompt优化用户提示词optimize-system-prompt优化系统提示词iterate-prompt按具体需求迭代已有提示词更多细节见 docs/user/mcp-server.md源码在 packages/mcp-server/。⚙️ 配置速查环境变量与端口这一节把所有会实际用到的配置收进一张表按需照抄即可。配置项是否必需默认值说明VITE_OPENAI_API_KEY等模型密钥至少一个无模型密钥也可在界面“模型管理”里填VITE_CUSTOM_API_KEY_ollama/_BASE_URL_/_MODEL_否无连接 Ollama 等 OpenAI 兼容服务MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER否openaiMCP 默认模型提供商MCP_LOG_LEVEL否debug日志级别debug/info/warn/errorMCP_HTTP_PORT否3000本地开发 MCP 端口Docker 部署无需设置ACCESS_USERNAME否adminDocker 部署的访问账号ACCESS_PASSWORD否无设置后启用访问密码保护⚠️ 避坑四个高频问题这一节覆盖新手最常卡住的四个位置每条都是“现象 → 原因 → 办法”。现象点“开始优化”报连接错误。原因密钥未配置或已失效当前没有可用模型。办法到设置“模型管理”测试连接失败就换一个模型。现象Claude Desktop 里工具调用返回 No enabled models found。原因容器没带模型密钥或MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER指向了未配置的提供商。办法带上-e参数重新运行容器。现象本地执行pnpm mcp:dev报 EADDRINUSE。原因3000 端口被占用。办法设置MCP_HTTP_PORT3001后重启。现象浏览器里连本地 Ollama 始终失败。原因浏览器 CORS 限制。办法换桌面应用它不经过浏览器、无 CORS 限制。 收尾三步用熟它prompt-optimizer 的核心价值是把“提示词写得好不好”从靠感觉变成可测试。它一条 Docker 命令就能跑起来密钥既可以在界面里配也可以用环境变量注入。MCP 接口让它在 Claude Desktop 里变成随手可用的工具。下一步建议在“模型管理”里确认默认模型可用并跑一次测试连接把你最近写过的一句真实提示词放进左侧输入框完成第一轮优化按场景三的配置接上 Claude Desktop试一次optimize-user-prompt把满意的结果点“收藏”保存作为以后复用的提示词模板【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