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An AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.

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TypeScriptNOASSERTIONCreated 2025-02-12prompt.always200.com
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Prompt Optimizer (提示词优化器) 🚀



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 📖 项目简介

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。

提示词可以来自手写、模板、本地导入,也可以来自 Prompt Garden 提示词库 这样的来源。Prompt Optimizer 负责把这些提示词继续优化、测试、评估,并沉淀为可复用的提示词资产。

 🎥 功能演示


  1. 红队审稿:让模型不再顺着说
  同样的输入下,系统提示词优化能让小模型从泛泛而谈的附和式回答,转向更有立场、更有结构的批判式审查,明确指出论点中的漏洞、风险与隐含假设。
  
  
  2. 闲鱼砍价回复:让变量真正决定回复策略
  同一套提示词模板里,只需替换商品、报价、底线和语气等变量,就能快速复用到不同交易场景。优化后的提示词会明显减少“助手腔”和多余解释,让小模型更像真人卖家一样,围绕价格分歧、商品情况和成交底线直接组织回复。
  
  
  3. 文生图:把一句想法优化成更可控的主视觉提示词
  这不是单纯把提示词写得更长,而是把一句模糊念头拆成更清晰的视觉主体、空间关系和情绪锚点。左侧只有“夜空中的漂浮图书馆”这个概念,右侧则通过优化补足了更明确的奇幻结构和画面重心,让生成结果更像可继续定制的主视觉,而不是只靠模型自由发挥。
  


 ✨ 核心特性

- 🎯 智能优化:一键优化提示词,支持多轮迭代改进,提升AI回复准确度
- 📝 双模式优化:支持系统提示词优化和用户提示词优化,满足不同使用场景
- 🔄 分析与对比评估:支持分析、单结果评估和多结果对比评估,帮助判断提示词是否真的改进
- 🤖 多模型集成:支持OpenAI、Gemini、DeepSeek、Grok、智谱AI、SiliconFlow、MiniMax等主流AI模型
- 🖼️ 图像生成:支持文生图(T2I)、图生图(I2I)和多图生图,集成Gemini、Seedream、Grok等图像模型
- 🌱 提示词来源:可从手写、模板、本地导入或提示词库导入码开始
- ⭐ 智能收藏:资源感知的提示词资产,支持版本历史、可复现示例、媒体支持、来源绑定和工作区应用
- 📊 高级测试模式:上下文变量管理、多轮会话测试、工具调用(Function Calling)支持
- 🔒 安全架构:纯客户端处理,数据直接与AI服务商交互,不经过中间服务器
- 📱 多端支持:同时提供Web应用、桌面应用、Chrome插件和Docker部署四种使用方式
- 🔐 访问控制:支持密码保护功能,保障部署安全
- 🧩 MCP协议支持:支持Model Context Protocol (MCP) 协议,可与Claude Desktop等MCP兼容应用集成

 🚀 高级功能

 图像生成模式
- 🖼️ 文生图(T2I):通过文本提示词生成图像
- 🎨 图生图(I2I):基于本地图片进行图像变换和优化
- 🖼️ 多图生图:使用多张输入图共同约束主体关系、顺序语义与最终生成目标
- 🔌 多模型支持:集成Gemini、Seedream、Grok等主流图像生成模型
- ⚙️ 模型参数:支持各模型特有参数配置(如尺寸、风格等)
- 📥 预览与下载:实时预览生成结果,支持下载保存
- 🔄 风格迁移:从参考图中学习风格、构图和色彩

 提示词来源与智能收藏
- 🌱 可选提示词来源:从手写、模板、本地文件或 Prompt Garden 提示词库 带入提示词
- 📥 导入与收藏:在有来源信息时,连同元数据、媒体、示例和来源绑定一起保存
- ⭐ 资源感知资产:把稳定提示词保存为可复用收藏,支持版本历史
- 🔗 来源绑定:追踪提示词来源并维护可复现示例,但不依赖某一种来源
- 📦 完整备份:导出和导入收藏及其所有引用资源

 高级测试模式
- 📊 上下文变量管理:自定义变量、批量替换、变量预览
- 💬 多轮会话测试:模拟真实对话场景,测试提示词在多轮交互中的表现
- 🛠️ 工具调用支持:Function Calling集成,支持OpenAI和Gemini工具调用
- 🔍 分析与评估链路:在文本模式下支持分析、评估、对比评估和基于评估的智能改写

详细使用说明请查看 图像模式文档

 快速开始

 1. 使用在线版本(推荐)

直接访问:https://prompt.always200.com

第一次使用需要先在 模型管理 中接入一个可用的文本模型,再运行优化。按首次使用教程可从配置走到复制结果。

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. Web部署

 Vercel部署
方式1:一键部署到自己的Vercel(方便,但后续无法自动更新):
   

方式2: Fork项目后在Vercel中导入(推荐,但需参考部署文档进行手动设置):
   - 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
- 配置环境变量:
  - ACCESS_PASSWORD:设置访问密码,启用访问限制
  - VITE_OPENAI_API_KEY 等:仅用于私有部署的可选模型配置。公开前端部署不要预置 API 密钥,因为 VITE_ 值会暴露在浏览器资源中。

更多详细的部署步骤和注意事项,请查看:
- Vercel部署指南
- Cloudflare部署指南

 Cloudflare 部署



公开仓库用户优先使用 Deploy to Cloudflare 按钮,它会在你的 GitHub/GitLab 账号下创建仓库并用 Workers Builds 部署。需要私有仓库或更严格的仓库权限控制时,再手动导入自己的仓库;保持默认部署命令,如果 Cloudflare 自动填入 pnpm run build,请清空构建命令,因为 wrangler.jsonc 会构建 Web 前端并把 packages/web/dist 发布为静态资源。

Cloudflare 上的访问控制和访问分析建议分别使用 Cloudflare Access 和 Cloudflare Web Analytics,在 Cloudflare 控制台配置即可,不需要安装前端依赖或修改应用代码。

 3. 下载桌面应用
从 GitHub Releases 下载最新版本。我们为各平台提供安装程序和压缩包两种格式。

- 安装程序 (推荐): 如 .exe, .dmg, .AppImage 等。强烈推荐使用此方式,因为它支持自动更新。
- 压缩

Top issues

Discussions

Latest release

v2.15.1 v2.15.1 2026-11-03
English

 Summary

This patch fixes Function Models selectors collapsing into vertically wrapped text. It also includes the shared HTML/SVG preview fixes and Prompt Garden evaluation-prompt integration already merged after v2.15.0.

 Highlights

- Restore readable Function Models selectors on desktop and narrow screens.
- Expand a single HTML/SVG preview in fullscreen and surface preview execution errors.
- Open common model-evaluation prompts from Prompt Garden directly in Arena.

 Product Updates

 Desktop

- Apply the shared selector layout and HTML/SVG preview improvements.

 Web

- Add th

Snapshot: 2026-11-10T09:35:25Z · Data license Apache-2.0 · JSON