prompt-optimizer 提示词优化快速上手指南免部署、零服务器也能用【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 是一个 AI 提示词优化工具把一段提示词交给它它用 AI 改写提示词本身补上缺失的上下文、约束和结构。适合经常写提示词的开发者、产品、内容同学。整个应用是纯客户端架构你的 prompt 和 API 密钥默认都留在本地。先看结果输入一句话夜空里悬浮的图书馆直接生图只能得到一张平庸图先做一轮提示词优化改写后的版本带上了主体线索、空间关系和情绪锚点同一个模型出的结果明显更像可用的关键视觉。界面右侧的测试区还能直接对比优化前后的输出差异。不搭服务器能不能用能。扩展和桌面端都是纯客户端数据存在浏览器本地不需要任何后端。克隆仓库并构建扩展需要 Node 22 和 pnpm 10git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer cd prompt-optimizer 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packages/extension/dist。装好后点工具栏图标即可打开不装就看不到优化入口。在设置里填好模型 API 密钥再选中一段提示词点优化。不填密钥的话优化请求会直接失败。一个可验证的细节packages/extension/public/manifest.json 里permissions: []是空数组——扩展没有申请 storage、tabs 之类的权限offline_enabled还允许离线加载声明比常见的 manifest 干净得多。不想本地构建的话直接从 Chrome 应用商店安装地址见 README缺点是审核周期长可能不是最新版。本地 Ollama 怎么接进来只要是 OpenAI 兼容端点就能接用一组带后缀的环境变量描述一个模型。加一组后缀为_qwen3的变量必填三项KEY、BASE_URL、MODEL。缺任何一项这个模型会被整体跳过。后缀只允许字母、数字、下划线、连字符最长 50 字符且不能和 openai、deepseek 这类内置模型名撞车。想要第二个模型换一组后缀再来一遍模型管理里会同时看到它们。VITE_CUSTOM_API_KEY_qwen3ollama VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_qwen3http://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_qwen3qwen3:8b VITE_CUSTOM_API_PARAMS_qwen3{temperature:0.7} # 可选规则细节和更多示例见 docs/user/multi-custom-models.md。这一步可以跳过——默认支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek够用就不折腾环境变量。别的 AI 客户端能直接调它吗能。Docker 镜像里 MCP 服务随 Web 应用一起启动把三件事封装成标准工具optimize-user-prompt、optimize-system-prompt、iterate-prompt。一条命令带起容器用MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER指定 MCP 走哪个模型docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEYyour-key \ -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDERopenai \ linshen/prompt-optimizer跑起来后Web 界面在http://localhost:8081MCP 服务在http://localhost:8081/mcp同一个端口。往 Claude Desktop 的 services 配置里加一行对话中就能直接调用{ services: [ { name: Prompt Optimizer, url: http://localhost:8081/mcp } ] }工具定义在 packages/mcp-server/src/完整配置见 docs/user/mcp-server.md。不想搭服务的话直接在扩展或桌面端里优化效果一样——MCP 只是给别的客户端开的门。边界与成本什么情况下不用装只想试一次在线版就够了纯前端项目数据存在浏览器本地不上传任何服务器。只给自己优化提示词装个扩展即可零服务器成本。密钥和数据落在哪形态密钥与数据的位置扩展 / 桌面端只存本地浏览器不经过中间服务器Vercel 等公开部署VITE_*会打进前端产物别塞真实密钥建议配ACCESS_PASSWORD访问保护Docker密钥通过-e在容器启动时传入不进镜像资源开销Docker 单容器、单端口 8081 同时服务 Web 和/mcp桌面端用安装包exe/dmg/AppImage才支持自动更新压缩包版不行。下一步在仓库里跑pnpm build:ext把packages/extension/dist拖进chrome://extensions/右键选中你手边那段写不利的提示词点优化——看看它改成了什么。想再深入从 docs/developer/ 的开发者文档继续。【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
prompt-optimizer 提示词优化快速上手指南免部署、零服务器也能用【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 是一个 AI 提示词优化工具把一段提示词交给它它用 AI 改写提示词本身补上缺失的上下文、约束和结构。适合经常写提示词的开发者、产品、内容同学。整个应用是纯客户端架构你的 prompt 和 API 密钥默认都留在本地。先看结果输入一句话夜空里悬浮的图书馆直接生图只能得到一张平庸图先做一轮提示词优化改写后的版本带上了主体线索、空间关系和情绪锚点同一个模型出的结果明显更像可用的关键视觉。界面右侧的测试区还能直接对比优化前后的输出差异。不搭服务器能不能用能。扩展和桌面端都是纯客户端数据存在浏览器本地不需要任何后端。克隆仓库并构建扩展需要 Node 22 和 pnpm 10git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer cd prompt-optimizer 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packages/extension/dist。装好后点工具栏图标即可打开不装就看不到优化入口。在设置里填好模型 API 密钥再选中一段提示词点优化。不填密钥的话优化请求会直接失败。一个可验证的细节packages/extension/public/manifest.json 里permissions: []是空数组——扩展没有申请 storage、tabs 之类的权限offline_enabled还允许离线加载声明比常见的 manifest 干净得多。不想本地构建的话直接从 Chrome 应用商店安装地址见 README缺点是审核周期长可能不是最新版。本地 Ollama 怎么接进来只要是 OpenAI 兼容端点就能接用一组带后缀的环境变量描述一个模型。加一组后缀为_qwen3的变量必填三项KEY、BASE_URL、MODEL。缺任何一项这个模型会被整体跳过。后缀只允许字母、数字、下划线、连字符最长 50 字符且不能和 openai、deepseek 这类内置模型名撞车。想要第二个模型换一组后缀再来一遍模型管理里会同时看到它们。VITE_CUSTOM_API_KEY_qwen3ollama VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_qwen3http://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_qwen3qwen3:8b VITE_CUSTOM_API_PARAMS_qwen3{temperature:0.7} # 可选规则细节和更多示例见 docs/user/multi-custom-models.md。这一步可以跳过——默认支持 OpenAI、Gemini、DeepSeek够用就不折腾环境变量。别的 AI 客户端能直接调它吗能。Docker 镜像里 MCP 服务随 Web 应用一起启动把三件事封装成标准工具optimize-user-prompt、optimize-system-prompt、iterate-prompt。一条命令带起容器用MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER指定 MCP 走哪个模型docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEYyour-key \ -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDERopenai \ linshen/prompt-optimizer跑起来后Web 界面在http://localhost:8081MCP 服务在http://localhost:8081/mcp同一个端口。往 Claude Desktop 的 services 配置里加一行对话中就能直接调用{ services: [ { name: Prompt Optimizer, url: http://localhost:8081/mcp } ] }工具定义在 packages/mcp-server/src/完整配置见 docs/user/mcp-server.md。不想搭服务的话直接在扩展或桌面端里优化效果一样——MCP 只是给别的客户端开的门。边界与成本什么情况下不用装只想试一次在线版就够了纯前端项目数据存在浏览器本地不上传任何服务器。只给自己优化提示词装个扩展即可零服务器成本。密钥和数据落在哪形态密钥与数据的位置扩展 / 桌面端只存本地浏览器不经过中间服务器Vercel 等公开部署VITE_*会打进前端产物别塞真实密钥建议配ACCESS_PASSWORD访问保护Docker密钥通过-e在容器启动时传入不进镜像资源开销Docker 单容器、单端口 8081 同时服务 Web 和/mcp桌面端用安装包exe/dmg/AppImage才支持自动更新压缩包版不行。下一步在仓库里跑pnpm build:ext把packages/extension/dist拖进chrome://extensions/右键选中你手边那段写不利的提示词点优化——看看它改成了什么。想再深入从 docs/developer/ 的开发者文档继续。【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
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