Prompt Optimizer: ein Open-Source-Tool zur Optimierung von Prompt-Wörtern für Mainstream-KI-Modelle

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Allgemeine Einführung

Prompt Optimizer ist ein Open-Source-Tool für die Optimierung von Prompt-Wörtern, das von linshenkx auf GitHub entwickelt wurde. Es hilft Nutzern, die Prompt-Wörter von KI-Modellen mit intelligenten Algorithmen zu optimieren, um die Qualität und Genauigkeit der generierten Inhalte zu verbessern. Das Tool unterstützt die Ein-Klick-Bereitstellung in Vercel, was einfach zu bedienen und für Entwickler und KI-Enthusiasten geeignet ist. Das Projekt integriert mehrere gängige KI-Modelle (z. B. OpenAI, Gemini, DeepSeek usw.) und bietet Echtzeittests, so dass die Nutzer die optimierten Ergebnisse sofort sehen können. Darüber hinaus liegt der Schwerpunkt auf dem Schutz der Privatsphäre, wobei die gesamte Datenverarbeitung auf der Client-Seite erfolgt und API-Schlüssel und -Verlauf durch lokale Verschlüsselung gespeichert werden, um die Sicherheit zu gewährleisten. Auf der X-Plattform hat es bereits viel Aufmerksamkeit erregt, und die Nutzer haben es als "ein großartiges Werkzeug im Werkzeugkasten" bezeichnet.

Prompt Optimizer: Open Source Tool zur intelligenten Optimierung von Prompt Words-1

Funktionsliste

Intelligente Queue-OptimierungAlgorithmen optimieren automatisch die vom Benutzer eingegebenen Eingabeaufforderungen, um die Qualität der von der KI generierten Ergebnisse zu verbessern.
Test der Wirkung in EchtzeitUnterstützung für sofortiges Testen von optimierten Stichwörtern, um einen direkten Vergleich der Ergebnisse verschiedener Modelle zu ermöglichen.
Integration mehrerer ModelleKompatibel mit OpenAI, Gemini, DeepSeek und anderen Mainstream-KI-Modellen, um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen.
Ein-Klick-Bereitstellung auf VercelBietet einen einfachen Bereitstellungsprozess, der keine komplexe Konfiguration erfordert, um in Betrieb zu gehen.
Mechanismen zum Schutz der PrivatsphäreAlle Vorgänge werden auf der Client-Seite durchgeführt, mit lokaler verschlüsselter Speicherung von Schlüsseln und Datensätzen und ohne das Risiko eines Datenverlusts.
Mehrteilige technische StrukturenErweiterbar mit Kernfunktionen (core), UI-Komponentenbibliotheken (ui), Webanwendungen (web) und Chrome-Plug-ins (extension).
Verwaltung der GeschichteSpeichern des Optimierungsverlaufs, damit die Benutzer frühere Stichwortschemata überprüfen und wiederverwenden können.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

Prompt Optimizer ist ein GitHub-basiertes Open-Source-Projekt, das die lokale Entwicklung und die Vercel-Ein-Klick-Bereitstellung unterstützt. Es folgen detaillierte Schritte zur Installation und Nutzung:

Modus 1: Lokale Installation und Bedienung

Klonprojekt
Klonen Sie das Projekt lokal, indem Sie den folgenden Befehl in das Terminal eingeben:
```
git clone https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer.git
```

Wechseln Sie dann in das Projektverzeichnis:

cd prompt-optimizer

Installation von Abhängigkeiten
Das Projekt verwendet pnpm als Paketverwaltungswerkzeug. Stellen Sie daher sicher, dass pnpm installiert ist (über die Datei npm install -g pnpm (Installieren). Führen Sie dann aus:
```
pnpm-Installation
```
Dadurch werden alle erforderlichen Abhängigkeitspakete installiert.
API-Schlüssel konfigurieren
Das Projekt unterstützt eine Vielzahl von KI-Modellen und muss die entsprechenden API-Schlüssel konfigurieren. Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts die Datei .env fügen Sie Folgendes hinzu (wählen Sie die Konfiguration entsprechend Ihrem tatsächlichen Bedarf):
```
VITE_OPENAI_API_KEY=Ihr_openai_api_schlüssel
VITE_GEMINI_API_KEY=Ihr_gemini_api_schlüssel
VITE_DEEPSEEK_API_KEY=Ihr_deepseek_api_schlüssel
VITE_CUSTOM_API_KEY=Ihr_angepasster_api_Schlüssel
VITE_CUSTOM_API_BASE_URL=Ihre_angepasste_api_base_url
VITE_CUSTOM_API_MODEL=Ihr_angepasstes_Modell_name
```
Der Schlüssel kann beim entsprechenden KI-Dienstanbieter (z. B. auf der OpenAI-Website) angefordert werden.
Start von Entwicklungsdienstleistungen
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die lokale Entwicklungsumgebung zu starten:
```
pnpm-Entwicklung
```
Oder verwenden Sie den folgenden Befehl, um das Programm neu zu erstellen und erneut auszuführen (empfohlen bei der ersten Inbetriebnahme oder nach einer Aktualisierung):
```
pnpm dev:fresh
```
Beim Start wird der Browser automatisch geöffnet http://localhost:xxxx(die spezifische Portnummer hängt von der Terminal-Eingabeaufforderung ab), können Sie auf die Schnittstelle des Tools zugreifen.

Ansatz 2: Vercel-Ein-Klick-Bereitstellung

Besuchen Sie die GitHub-Projektseite
Öffnen Sie https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer und klicken Sie auf die Schaltfläche "Fork" in der oberen rechten Ecke, um das Projekt in Ihr GitHub-Konto zu kopieren.
Nach Vercel importieren
Loggen Sie sich in Vercel ein, klicken Sie auf "Neues Projekt", wählen Sie "Git Repository importieren" und geben Sie Ihre Projektadresse ein (z.B. https://github.com/your-username/prompt-optimizer).
Umgebungsvariablen konfigurieren
Gehen Sie in den Projekteinstellungen von Vercel auf die Seite "Umgebungsvariablen" und fügen Sie die oben genannten API-Schlüssel hinzu (z. B. vite_openai_api_schlüssel), um die Konsistenz mit der lokalen Konfiguration zu gewährleisten.
Einführungsprojekte
Klicken Sie auf die Schaltfläche "Bereitstellen" und Vercel wird das Projekt automatisch erstellen und bereitstellen. Nachdem die Bereitstellung abgeschlossen ist, erhalten Sie eine öffentliche URL (z.B. https://prompt-optimizer-yourname.vercel.app), kann das Tool über diesen Link aufgerufen werden.

Hauptfunktionen

1. die Optimierung von Smart Cues

Verfahren::
1. Öffnen Sie die Homepage des Tools und suchen Sie das Textfeld "Enter Prompt Words".
2. Geben Sie ein erstes Aufforderungswort ein, z. B. "Helfen Sie mir, einen Artikel über KI zu schreiben".
3. Wenn Sie auf die Schaltfläche "Optimieren" klicken, analysiert das System automatisch und generiert optimierte Aufforderungen, z. B. "Bitte schreiben Sie einen gut strukturierten und ausführlichen Artikel über die Entwicklung der KI-Technologie".
4. Die Optimierungsergebnisse werden unten angezeigt und können direkt kopiert und verwendet werden.
VerwendungsszenarienIdeal für Aufgaben, die eine verbesserte Qualität der KI-Ausgabe erfordern, z. B. Schreiben, Codegenerierung usw.

2. die Prüfung der Auswirkungen in Echtzeit

Verfahren::
1. Klicken Sie unter den optimierten Eingabeaufforderungen auf die Schaltfläche "Testergebnisse".
2. Wählen Sie das Ziel-KI-Modell aus (z. B. OpenAI oder Gemini), und das System wird das entsprechende Modell aufrufen, um die Ausgabe zu generieren.
3. Die Testergebnisse werden auf der Benutzeroberfläche angezeigt, die einen Vergleich mit der Ausgabe des ursprünglichen Stichworts ermöglicht.
VerwendungsszenarienÜberprüfen Sie, ob die Optimierungsergebnisse den Erwartungen entsprechen, und passen Sie die Stichwörter schnell an.

3. die Unterstützung mehrerer Modelle konfigurieren

Verfahren::
1. Gehen Sie auf der Seite Einstellungen (normalerweise das Zahnradsymbol oben rechts) zur Option "Modellauswahl".
2. Wählen Sie ein konfiguriertes Modell (z. B. OpenAI, Gemini) aus dem Dropdown-Menü aus, oder geben Sie die API-Informationen für ein benutzerdefiniertes Modell manuell ein.
3. Nach dem Speichern der Einstellungen können Sie zur Hauptschnittstelle zurückkehren, um mit dem ausgewählten Modell zu optimieren und zu testen.
VerwendungsszenarienFlexibler Modellwechsel, wenn Sie Effekte zwischen verschiedenen Modellen vergleichen müssen.

4. die Historie ansehen

Verfahren::
1. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Verlauf" (normalerweise ein Uhrensymbol) auf dem Bildschirm.
2. Das System listet bereits optimierte Stichwörter und deren Testergebnisse auf.
3. Klicken Sie auf einen Datensatz, um die Details anzuzeigen, oder verwenden Sie einfach das Stichwort erneut.
VerwendungsszenarienÜberprüfung früherer Optimierungsszenarien, um Doppelarbeit zu vermeiden.

caveat

Stellen Sie sicher, dass die Netzwerkverbindung stabil ist und dass API-Aufrufe einen Echtzeit-Zugang zu externen Diensten erfordern.
API-Schlüssel müssen sicher aufbewahrt werden, damit sie nicht nach außen dringen.
Wenn Sie Probleme mit der Bereitstellung oder dem Betrieb haben, können Sie auf der GitHub-Seite im Forum "Issues" nachsehen, ob Sie Hilfe benötigen.

Mit den oben genannten Schritten können Benutzer schnell mit Prompt Optimizer beginnen und so auf einfache Weise Prompt-Wörter optimieren und die Leistung von KI-Modellen verbessern, unabhängig davon, ob sie lokal entwickelt oder online eingesetzt werden.