Prompt Optimizer: uma ferramenta de código aberto para otimizar palavras de prompt para modelos de IA convencionais

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Introdução geral

O Prompt Optimizer é uma ferramenta de código aberto voltada para a otimização de palavras de alerta, desenvolvida por linshenkx no GitHub. Ela ajuda os usuários a otimizar as palavras de alerta dos modelos de IA com algoritmos inteligentes para melhorar a qualidade e a precisão do conteúdo gerado. A ferramenta oferece suporte à implementação com um clique no Vercel, que é fácil de operar e adequada para desenvolvedores e entusiastas de IA. O projeto integra vários modelos de IA convencionais (por exemplo, OpenAI, Gemini, DeepSeek etc.) e oferece testes em tempo real para que os usuários possam ver os resultados otimizados imediatamente. Além disso, ele se concentra na proteção da privacidade, com todo o processamento de dados feito no lado do cliente, e as chaves e o histórico da API armazenados por meio de criptografia local para garantir a segurança. Ele já ganhou muita atenção na plataforma X, e os usuários comentaram que ele é "uma ótima ferramenta na caixa de ferramentas".

Otimizador de prompts: ferramenta de código aberto para otimização inteligente de palavras de prompts-1

Lista de funções

Otimização inteligente de pistasAlgoritmos: os algoritmos otimizam automaticamente os prompts inseridos pelo usuário para melhorar a qualidade dos resultados gerados pela IA.
Teste de efeito em tempo realSuporte para testes instantâneos de palavras-chave otimizadas para mostrar diretamente as comparações de resultados de diferentes modelos.
Integração de vários modelosCompatível com OpenAI, Gemini, DeepSeek e outros modelos de IA convencionais para atender a necessidades diversificadas.
Implementação em um clique na VercelOferece um processo de implementação fácil que não exige nenhuma configuração complexa para entrar em operação.
Mecanismos de proteção da privacidadeTodas as operações são feitas no lado do cliente, com armazenamento local criptografado de chaves e registros e sem risco de vazamento de dados.
Estruturas de engenharia de vários pacotesExtensível com a funcionalidade principal (núcleo), bibliotecas de componentes da interface do usuário (ui), aplicativos da Web (Web) e plug-ins do Chrome (extensão).
Gerenciamento de históricoSalvar o histórico de otimização para que os usuários revisem e reutilizem esquemas de palavras-chave anteriores.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

O Prompt Optimizer é um projeto de código aberto baseado no GitHub que oferece suporte ao desenvolvimento local e à implantação do Vercel com um clique. Veja a seguir as etapas detalhadas para instalação e uso:

Modo 1: Instalação e operação locais

projeto de clonagem
Clone o projeto localmente digitando o seguinte comando no terminal:
```
git clone https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer.git
```

Em seguida, vá para o diretório do projeto:

cd prompt-optimizer

Instalação de dependências
O projeto usa o pnpm como uma ferramenta de gerenciamento de pacotes, portanto, certifique-se de que o pnpm esteja instalado (disponível por meio do npm install -g pnpm (Instalar). Em seguida, execute:
```
instalação do pnpm
```
Isso instalará todos os pacotes de dependência necessários.
Configuração de chaves de API
O projeto oferece suporte a uma variedade de modelos de IA e precisa configurar as chaves de API correspondentes. No diretório raiz do projeto, crie o arquivo .env adicione o seguinte (escolha a configuração de acordo com suas necessidades reais):
```
VITE_OPENAI_API_KEY=sua_chave_openai_api
VITE_GEMINI_API_KEY=sua_gemini_api_key
VITE_DEEPSEEK_API_KEY=sua_chave_deepseek_api
VITE_CUSTOM_API_KEY=sua_chave_de_api_personalizada
VITE_CUSTOM_API_BASE_URL=seu_personalizado_api_base_url
VITE_CUSTOM_API_MODEL=nome_do_modelo_de_sua_personalidade
```
A chave pode ser obtida com o provedor de serviços de IA correspondente (por exemplo, o site da OpenAI).
Início dos serviços de desenvolvimento
Execute o seguinte comando para iniciar o ambiente de desenvolvimento local:
```
desenvolvimento do pnpm
```
Ou use o seguinte comando para reconstruir e executar novamente (recomendado para a inicialização inicial ou após uma atualização):
```
pnpm dev:fresh
```
Após a inicialização, o navegador abrirá automaticamente http://localhost:xxxx(o número específico da porta está sujeito ao prompt do terminal), você pode acessar a interface da ferramenta.

Abordagem 2: implantação do Vercel com um clique

Visite a página do projeto no GitHub
Abra o site https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer e clique no botão "Fork" no canto superior direito para copiar o projeto para sua conta do GitHub.
Importar para a Vercel
Faça login no Vercel, clique em "New Project" (Novo projeto), selecione "Import Git Repository" (Importar repositório Git) e digite o endereço do projeto (por exemplo https://github.com/your-username/prompt-optimizer).
Configuração de variáveis de ambiente
Nas configurações de projeto do Vercel, acesse a página "Environment Variables" (Variáveis de ambiente) e adicione a chave de API acima (por exemplo vite_openai_api_key) para garantir a consistência com a configuração local.
Projetos de implantação
Clique no botão "Deploy" (Implantar) e a Vercel criará e implantará automaticamente o projeto. Após a conclusão da implantação, você receberá um URL público (por exemplo https://prompt-optimizer-yourname.vercel.app), a ferramenta pode ser acessada por meio deste link.

Funções principais

1. otimização de pistas inteligentes

procedimento::
1. Abra a página inicial da ferramenta e localize a caixa de texto "Enter Prompt Words".
2. Digite uma palavra de prompt inicial, por exemplo, "Help me write an article about AI" (Ajude-me a escrever um artigo sobre IA).
3. Ao clicar no botão "Optimise" (Otimizar), o sistema analisará automaticamente e gerará prompts otimizados, por exemplo, "Please write a well-structured and in-depth article on the development of AI technology" (Escreva um artigo bem estruturado e detalhado sobre o desenvolvimento da tecnologia de IA).
4. Os resultados da otimização são exibidos abaixo e podem ser copiados e usados diretamente.
Cenários de usoIdeal para tarefas que exigem melhor qualidade de saída de IA, como redação, geração de código etc.

2. teste de efeitos em tempo real

procedimento::
1. Abaixo dos prompts otimizados, clique no botão "Test Results" (Resultados do teste).
2. Selecione o modelo de IA de destino (por exemplo, OpenAI ou Gemini) e o sistema chamará o modelo correspondente para gerar a saída.
3. Os resultados do teste são exibidos na interface, o que permite a comparação com a saída da palavra-chave original.
Cenários de usoVerificar se os resultados da otimização estão de acordo com o esperado e ajustar rapidamente as palavras-chave.

3. configuração do suporte a vários modelos

procedimento::
1. Na página Configurações (geralmente o ícone de engrenagem no canto superior direito), vá para a opção "Seleção de modelo".
2. Selecione um modelo configurado (por exemplo, OpenAI, Gemini) no menu suspenso ou insira manualmente as informações da API para um modelo personalizado.
3. Depois de salvar as configurações, você pode retornar à interface principal para otimizar e testar o modelo selecionado.
Cenários de usoMudança flexível de modelo quando você precisa comparar efeitos entre modelos.

4. histórico de visualização

procedimento::
1. Clique no botão "History" (geralmente um ícone de relógio) na tela.
2. O sistema lista palavras-chave previamente otimizadas e seus resultados de teste.
3. Clique em um registro para visualizar os detalhes ou para reutilizar diretamente a palavra-chave.
Cenários de usoRevisão de cenários de otimização anteriores para evitar a duplicação de esforços.

advertência

Certifique-se de que a conexão de rede seja estável e que as chamadas de API exijam acesso em tempo real a serviços externos.
As chaves de API precisam ser mantidas em segurança para evitar vazamentos.
Se você encontrar problemas operacionais ou de implantação, poderá consultar o quadro "Problemas" na página do GitHub para obter ajuda.

Com as etapas acima, os usuários podem começar a usar rapidamente o Prompt Optimizer, facilitando a otimização das palavras do prompt e melhorando o desempenho dos modelos de IA, sejam eles desenvolvidos localmente ou implantados on-line.