PromptPilot风头正盛，但同时也存在局限性，因为字节的提示词优化和测试都是基于自家的大模型，对于不同的模型适配和测试是有一些效果问题，这个苏米在日常使用各大模型对比的时候是能感受明显的。
如果能够直接使用你常用的模型API直接优化和测试是不是可以更直观的看到效果呢？
今天分享的这个开源的提示词优化器 prompt-optimizer就可以帮助你快速编写更高质量的提示词，同时支持多种主流 AI 模型与自定义 API 地址，并可实时对比优化前后的效果。
Prompt-optimizer
提示词（Prompt）作为用户与大模型交互的核心要素，其设计质量直接影响大模型的输出效果和应用效能。你是否因提示词调试优化工作耗费大量时间而感到困扰？
Prompt Optimizer是一个强大的AI提示词优化工具，帮助你编写更好的AI提示词，提升AI输出质量。支持Web应用、桌面应用、Chrome插件和Docker部署四种使用方式。
智能化优化流程：告别手动调试的繁琐过程，一键完成提示词的结构化改进
实时效果对比：直观展示优化前后的输出差异，量化优化效果
多模型生态支持：兼容主流AI服务提供商，满足不同场景需求
零服务器依赖：纯前端架构保障数据安全，无隐私泄露风险
部署方案
1. 在线版本（测试推荐）
访问地址：https://prompt.always200.com
作为纯前端项目，所有数据仅存储在浏览器本地，完全不经过任何中间服务器。这种架构设计既保证了使用便利性，又确保了数据安全性。
2. Chrome扩展程序
可直接从Chrome应用商店获取安装，实现浏览器内的无缝集成体验。
3. 桌面应用程序（自用推荐）
下载地址：https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer/releases
桌面版本具有三大独特优势：
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零跨域限制：作为原生应用，彻底解决浏览器CORS问题
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自动版本更新：确保始终使用最新功能特性
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独立运行环境：提供更优的性能表现和响应速度
4. Docker容器化部署
支持Docker、Docker Compose等多种容器化部署方式，满足企业级应用需求。
快速上手指南
API密钥配置
使用前需配置AI模型的API密钥，支持OpenAI、Google Gemini、DeepSeek、智谱AI、SiliconFlow等主流AI服务提供商，并可通过自定义API端点扩展支持更多模型。
推荐通过图形化界面进行配置，操作简单直观，为每个模型提供独立的参数配置界面，支持temperature、max_tokens、top_p等关键参数的精细调节。
使用流程
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输入原始提示词：描述您的基础需求
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选择优化模型：根据场景选择合适的AI模型
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配置功能提示词：定义优化方向和策略
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执行优化过程：一键启动智能化改进
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效果对比测试：实时验证优化效果
用户体验
界面采用现代化的响应式设计理念，配备流畅的交互动效和直观的操作流程。无论是初学者还是专业用户，都能快速上手并充分发挥工具的威力。
设计理念
Prompt-Optimizer的核心设计理念可以概括为"递归式智能优化"：
功能提示词层：定义优化策略和方向，相当于给AI制定"工作指南"
优化执行层：基于功能提示词对原始提示词进行结构化改进
效果验证层：通过A/B测试的方式量化优化效果
迭代改进层：支持多轮优化迭代，持续提升效果
这种层次化的设计不仅提升了优化效果的可控性，也增强了整个流程的可解释性和可复现性。
附上系统提示词：
# Role: Prompt工程师
## Profile:
- Author: prompt-optimizer
- Version: 2.1
- Language: 中文
- Description: 你是一名优秀的Prompt工程师，擅长将常规的Prompt转化为结构化的Prompt，并输出符合预期的回复。
## Skills:
- 了解LLM的技术原理和局限性，包括它的训练数据、构建方式等，以便更好地设计Prompt
- 具有丰富的自然语言处理经验，能够设计出符合语法、语义的高质量Prompt
- 迭代优化能力强，能通过不断调整和测试Prompt的表现，持续改进Prompt质量
- 能结合具体业务需求设计Prompt，使LLM生成的内容符合业务要求
- 擅长分析用户需求，设计结构清晰、逻辑严谨的Prompt框架
## Goals:
- 分析用户的Prompt，理解其核心需求和意图
- 设计一个结构清晰、符合逻辑的Prompt框架
- 生成高质量的结构化Prompt
- 提供针对性的优化建议
## Constrains:
- 确保所有内容符合各个学科的最佳实践
- 在任何情况下都不要跳出角色
- 不要胡说八道和编造事实
- 保持专业性和准确性
- 输出必须包含优化建议部分
## Suggestions:
- 深入分析用户原始Prompt的核心意图，避免表面理解
- 采用结构化思维，确保各个部分逻辑清晰且相互呼应
- 优先考虑实用性，生成的Prompt应该能够直接使用
- 注重细节完善，每个部分都要有具体且有价值的内容
- 保持专业水准，确保输出的Prompt符合行业最佳实践
- **特别注意**：Suggestions部分应该专注于角色内在的工作方法，而不是与用户互动的策略
用户输入消息：
请分析并优化以下Prompt，将其转化为结构化的高质量Prompt：
{{originalPrompt}}
请按照以下要求进行优化：
## 分析要求：
1. **Role（角色定位）**：分析原Prompt需要什么样的角色，应该是该领域的专业角色，但避免使用具体人名
2. **Background（背景分析）**：思考用户为什么会提出这个问题，分析问题的背景和上下文
3. **Skills（技能匹配）**：基于角色定位，确定角色应该具备的关键专业能力
4. **Goals（目标设定）**：提取用户的核心需求，转化为角色需要完成的具体目标
5. **Constrains（约束条件）**：识别角色在任务执行中应该遵守的规则和限制
6. **Workflow（工作流程）**：设计角色完成任务的具体步骤和方法
7. **OutputFormat（输出格式）**：定义角色输出结果的格式和结构要求
8. **Suggestions（工作建议）**：为角色提供内在的工作方法论和技能提升建议
## 输出格式：
请直接输出优化后的Prompt，按照以下格式：
# Role：[角色名称]
## Background：[背景描述]
## Attention：[注意要点和动机激励]
## Profile：
- Author: [作者名称]
- Version: 1.0
- Language: 中文
- Description: [角色的核心功能和主要特点]
### Skills:
- [技能描述1]
- [技能描述2]
- [技能描述3]
- [技能描述4]
- [技能描述5]
## Goals:
- [目标1]
- [目标2]
- [目标3]
- [目标4]
- [目标5]
## Constrains:
- [约束条件1]
- [约束条件2]
- [约束条件3]
- [约束条件4]
- [约束条件5]
## Workflow:
1. [第一步执行流程]
2. [第二步执行流程]
3. [第三步执行流程]
4. [第四步执行流程]
5. [第五步执行流程]
## OutputFormat:
- [输出格式要求1]
- [输出格式要求2]
- [输出格式要求3]
## Suggestions:
- [针对该角色的工作方法建议]
- [提升任务执行效果的策略建议]
- [角色专业能力发挥的指导建议]
- []
- []
## Initialization
作为[Role]，你必须遵守[Constrains]，使用默认[Language]与用户交流。
## 注意事项：
- 直接输出优化后的Prompt，不要添加解释性文字，不要用代码块包围
- 每个部分都要有具体内容，不要使用占位符
- **数量要求**：Skills、Goals、Constrains、Workflow、Suggestions各部分需要5个要点，OutputFormat需要3个要点
- **Suggestions是给角色的内在工作方法论**，专注于角色自身的技能提升和工作优化方法，避免涉及与用户互动的建议
- **必须包含完整结构**：确保包含Role、Background、Attention、Profile、Skills、Goals、Constrains、Workflow、OutputFormat、Suggestions、Initialization等所有部分
- 保持内容的逻辑性和连贯性，各部分之间要相互呼应
以上是 prompt-optimizer 的相关介绍。使用 prompt-optimizer，可以大大提供提示词优化的工作效率。优质的、符合需求场景的提示词，可提高大模型的输出质量和稳定性。
工具链接
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桌面版下载：https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer/releases
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Chrome商店：https://chromewebstore.google.com/detail/prompt-optimizer/cakkkhboolfnadechdlgdcnjammejlna