在日常体验各类AI产品的过程中，我发现一个普遍的痛点：优质提示词的管理问题。

无论是Kimi、DeepSeek还是Gemini，用户往往在不同平台间反复复制粘贴提示词，修改历史无处可查，优化过程也难以追溯。最近体验的一个开源项目YPrompt，从另一个角度解决了这个问题——它将提示词的管理模式从"临时消耗品"转变为"可版本控制的代码资产"，值得关注。

项目定位

YPrompt是一个面向AI应用的提示词管理系统，其核心定位在于：

管理维度：将提示词视为代码资产，引入版本管理、分支、标签等软件工程概念

区别于竞品：不同于提示词图库（仅展示）或单次对话工具（不可复用），YPrompt强调持久化存储和迭代优化

使用流程：从编写→优化→版本管理→分类复用的完整闭环

核心功能

部署方式

YPrompt提供了开箱即用的Docker部署方案，适配多种运行环境：

方案一：Docker直接运行

docker run -d \
  --name yprompt \
  -p 80:80 \
  -v ./data:/app/data \
  -e DOMAIN=yourdomain.com \
  -e SECRET_KEY=your-random-secret-key \
  -e LINUX_DO_CLIENT_ID=your_client_id \
  -e LINUX_DO_CLIENT_SECRET=your_client_secret \
  -e LINUX_DO_REDIRECT_URI=https://yourdomain.com/auth/callback \
  ghcr.io/fish2018/yprompt:latest

方案二：Docker Compose编排

创建docker-compose.yml：

version: '3.8'
services:
  yprompt:
    image: ghcr.io/fish2018/yprompt:latest
    container_name: yprompt
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - ./data:/app/data
    environment:
      - DOMAIN=yourdomain.com
      - SECRET_KEY=your-random-secret-key
      - LINUX_DO_CLIENT_ID=your_client_id
      - LINUX_DO_CLIENT_SECRET=your_client_secret
      - LINUX_DO_REDIRECT_URI=https://yourdomain.com/auth/callback

启动服务：

docker-compose up -d

配置说明

• 域名配置：支持自定义域名或IP地址访问（如 http://192.168.1.100）
• 身份认证：集成LINUX_DO认证体系，通过环境变量配置OAuth
• 数据持久化：本地挂载 ./data 目录，提示词数据不随容器删除而丢失
• 安全性：SECRET_KEY用于会话加密，建议使用强随机字符串

适用人群

与其他方案的对比参考

• vs. 云端提示词库（如OpenAI Cookbook）：YPrompt增加了版本管理和本地化部署能力，隐私性更高
• vs. 简单记录本（Notion/Obsidian）：YPrompt针对提示词工程优化，内置GPrompt方法论和测试环境
• vs. AI对话工具自带保存：YPrompt打破平台限制，支持跨模型复用和统一管理

使用建议

• 初期投入：Docker部署有一定学习成本，但对有NAS/VPS基础的用户相对友好
• 最佳实践：建议从高频使用的提示词开始积累，逐步形成分类体系
• 团队协作：当前版本重点在个人管理，团队共享功能可进一步关注项目roadmap
• 数据安全：本地部署确保敏感提示词不经第三方服务器，适合企业内部使用

总体评价

在体验的众多AI工具中，YPrompt切中了一个真实而被长期忽视的问题：提示词从一次性消耗品到可复用资产的转变。

它的设计逻辑清晰——借鉴Git的版本管理思维，为提示词工程引入系统性。

对于频繁与多个大模型交互的用户而言，这类中间件的价值在于降低管理成本、提升迭代效率。

项目还处于相对早期阶段，但核心功能已足够实用。

如果你正在为提示词的散乱管理而困扰，或希望建立团队级的提示词规范，这是一个值得试验的方向。

项目地址：https://github.com/fish2018/YPrompt