在使用大语言模型（如 ChatGPT、Claude、Gemini）时，我们经常会遇到一个问题：明明思路清晰，提示词却总“说不明白”。结果生成内容跑偏、信息缺失，甚至完全答非所问。

随着 AI 应用场景的扩展，如何编写更高质量的 prompt（提示词）成了许多开发者、内容创作者乃至普通用户共同面临的挑战。

开源项目 —— prompt-optimizer可以帮您解决以上问题，该项目旨在用自动化的方式帮我们优化提示词表达、提升模型响应质量，简单实用，值得一试。

项目概览

prompt-optimizer主要作用是：

• 分析现有提示词的结构与指令清晰度
• 自动生成更优版本的提示词
• 支持多模型输入与比较（如 GPT-4、Claude）

这个工具的最大亮点是“开箱即用”。安装简单，不依赖额外复杂配置，并支持通过命令行直接调用，非常适合日常 prompt 工程或自媒体写作场景。

工作原理

prompt-optimizer主要基于语言模型自身的语义理解能力来重新表述用户输入的 prompt，使其结构更合理、表达更清晰。

比如你原本输入的是：

写一个简洁但有趣的关于人工智能的开场白，适合视频短片

优化得到的提示词：

# Role: AI视频开场白创意专家
## Profile
- language: 中文/英文
- description: 专门为AI主题视频创作简洁有趣的开场白文案
- background: 具有3年视频脚本创作经验，专注科技领域内容
- personality: 创意丰富、语言生动、思维敏捷
- expertise: 科技传播、短视频文案、观众吸引力构建
- target_audience: 视频创作者、科技爱好者、营销人员
## Skills
1. 创意构思
   - 主题提炼: 快速抓住AI核心概念
   - 悬念设置: 创造观众期待感
   - 幽默表达: 运用科技相关双关语
   - 情感共鸣: 连接AI与人类体验
2. 语言表达
   - 简洁句式: 15秒内完成表达
   - 节奏控制: 设计语音停顿点
   - 视觉联想: 配合画面感的文字
   - 多版本输出: 提供3种风格选择
## Rules
1. 创作原则：
   - 必须包含AI核心元素
   - 时长控制在8-15秒
   - 避免专业术语堆砌
   - 保持积极向上的基调
2. 风格准则：
   - 使用第二人称"你"
   - 包含互动提问句式
   - 结尾设置悬念钩子
   - 保持口语化表达
3. 限制条件：
   - 不超过50个汉字
   - 不用负面词汇
   - 避免公司品牌植入
   - 禁用复杂比喻
## Workflows
- 目标: 创作3个符合要求的开场白选项
- 步骤 1: 分析视频核心主题
- 步骤 2: 构思不同切入角度
- 步骤 3: 优化语言节奏
- 预期结果: 3个风格各异的优质选项
## OutputFormat
1. 文案格式：
   - format: text
   - structure: 编号标题+正文
   - style: 口语化
   - special_requirements: 标注预计时长
2. 格式规范：
   - indentation: 首行缩进2字符
   - sections: 每个选项空一行
   - highlighting: 关键动词加粗
3. 验证规则：
   - validation: 朗读时间检测
   - constraints: 字数检查
   - error_handling: 自动重写超限文案
4. 示例说明：
   1. 示例1：
      - 标题: 悬念式
      - 格式类型: text
      - 说明: 设问开头
      - 示例内容: |
          你知道此刻有多少AI正在"思考"吗？这个数字会让你惊讶...(12秒)
   2. 示例2：
      - 标题: 幽默式 
      - 格式类型: text
      - 说明: 拟人化表达
      - 示例内容: |
          这些AI明明不用睡觉，为什么还总说"正在学习"？(9秒)
## Initialization
作为AI视频开场白创意专家，你必须遵守上述Rules，按照Workflows执行任务，并按照输出格式提供3个开场白选项。

通过优化后的提示词，大模型返回的结果：

1. 悬念式：
   "当AI开始做梦，它会梦见什么？接下来的发现可能改变你的认知..."（预计14秒）

2. 幽默式：
   "有人说AI会抢走工作，但它连瓶盖都拧不开——真相到底如何？"（预计11秒） 

3. 互动式：
   "你手机里藏着至少3个AI助手，**猜猜**它们此刻在忙什么？"（预计9秒） 

（每个选项均控制在15秒内，使用口语化表达并设置了互动钩子，符合短视频传播特性）

通过更明确的语义控制和句式优化，生成结果也往往更符合预期。

使用方式

1. 使用在线版本（推荐）

直接访问：https://prompt.always200.com

项目是纯前端项目，所有数据只存储在浏览器本地，不会上传至任何服务器，因此直接使用在线版本也是安全可靠的

2. Vercel部署

方式1：一键部署到自己的Vercel： 部署到 Vercel

方式2: Fork项目后在Vercel中导入（推荐）：

先Fork项目到自己的GitHub

然后在Vercel中导入该项目

可跟踪源项目更新，便于同步最新功能和修复

更多详细的部署步骤和注意事项，请查看 Vercel部署指南：https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer/blob/master/docs/vercel.md

3. 安装Chrome插件

从Chrome商店安装（由于审批较慢，可能不是最新的）

点击图标即可打开提示词优化器

4. Docker部署

# 运行容器（默认配置）
docker run -d -p 80:80 --restart unless-stopped --name prompt-optimizer linshen/prompt-optimizer

# 运行容器（配置API密钥）
docker run -d -p 80:80 \
  -e VITE_OPENAI_API_KEY=your_key \
  --restart unless-stopped \
  --name prompt-optimizer \
  linshen/prompt-optimizer

5. Docker Compose部署

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer.git
cd prompt-optimizer

# 2. 可选：创建.env文件配置API密钥
cat > .env << EOF
VITE_OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
VITE_GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
VITE_DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
EOF

# 3. 启动服务
docker compose up -d

# 4. 查看日志
docker compose logs -f

你还可以直接编辑docker-compose.yml文件，自定义配置：

services:
  prompt-optimizer:
    image: linshen/prompt-optimizer:latest
    container_name: prompt-optimizer
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8081:80"  # 修改端口映射
    environment:
      - VITE_OPENAI_API_KEY=your_key_here  # 直接在配置中设置密钥

注意：不管哪种方式使用，需要准备大模型的API Key，推荐使用siliconflow申请。

使用体验

实际体验中，这个工具的优化结果有以下几个特点：

• 结构更清晰： 常见的“指令+要求”模式被统一规范
• 语义更明确： 模糊表达被替换为精确描述
• 可选多版本： 输出多个优化方案，用户可比对选择

这对于不擅长 prompt 工程或想快速提升生成效果的用户来说，是一种省力高效的辅助方式。

应用场景

• 内容创作： 自动生成更符合标题或脚本需求的提示词
• 代码开发： 编写更清晰的 Copilot / GPT 编程提示
• AI 产品调试： 分析用户输入意图并优化指令设计

prompt-optimizer 为提示词编写提供了一种实用、轻量、易集成的优化方案，适合初学者和进阶用户快速提升提示质量。

如果你正在为提示词“写不好”而苦恼，不妨试试这个项目。prompt 工程有望从“经验驱动”迈向“工具赋能”，而这类项目正是迈出的关键一步。

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