企业官网建设流程全解析

5 分钟跑通提示词优化：prompt-optimizer 上手

【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer

上周我随手写了一段 prompt 让 AI 帮我写产品复盘，结果它给了我一堆正确的废话，和"帮我总结一下"没区别。我改了三轮措辞，越改越糟。后来用 prompt-optimizer 把这段 prompt 交给它重写：它用 AI 改写提示词本身，补上缺失的上下文、约束和结构，再拿改写后的版本直接测一遍。改完之后 AI 的输出才像回事。

prompt-optimizer 是这样一个工具：输入一段提示词，输出一段更好用的提示词。它有 Web 应用、桌面端、Chrome 扩展和 Docker 四种形态，其中浏览器提示词优化插件和 MCP 服务器最能体现它的定位——整个应用是纯客户端架构，你的 prompt 和 API 密钥都留在本地，不经过任何中间服务器。

下面按"从装扩展到跑通第一个优化请求"的最短路径走一遍，中间过三个关卡：浏览器扩展、自定义模型、MCP 服务器。

装好扩展：把优化入口挂到浏览器上

为什么先做这一步：扩展是零服务器成本的使用方式。数据存在浏览器本地，API 密钥也不用反复填。

最短路径如下：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer cd prompt-optimizer pnpm install pnpm build:ext

然后打开chrome://extensions/，开启右上角"开发者模式"，点"加载已解压的扩展程序"，选packages/extension/dist。装好后点浏览器工具栏的扩展图标即可打开优化器，在里面填好模型密钥，选中一段 prompt 点优化。

一个值得留意的细节：packages/extension/public/manifest.json 里"permissions": []——扩展没有申请 storage、tabs 这些权限，声明得比参考文档里常见的 manifest 干净得多，配合offline_enabled可以离线加载。

图里左侧是原始提示词和优化结果，右侧测试区可以直接对比优化前后的输出差异。不想本地构建的话，直接从 Chrome 应用商店安装扩展即可，省掉上面四行命令。

给 Ollama 接上自定义端点

默认支持的 OpenAI、Gemini、DeepSeek 之外，它允许你通过环境变量挂任意 OpenAI 兼容端点——本地的 Ollama、公司内网网关都算。数量上不封顶，每个模型用一组带后缀的环境变量描述：

后缀的规矩只有三条：字母、数字、下划线、连字符，不超 50 字符，且别和 openai、deepseek 这类内置模型名撞车；三个必填变量缺一个，这个模型就会被整体跳过。想要第二个模型？换一组后缀再来一遍就行，扩展的模型管理里会同时看到它们。完整规则见 docs/user/multi-custom-models.md。

图里是一次用自定义模型做的诗歌创作优化：一句粗略的诉求被补成了要素完整的创作指南。这一步可以跳过——默认模型够用就不折腾环境变量。

让 MCP 服务器跑在 8081 端口

前两个关卡服务的是"你自己在浏览器里优化"，这个关卡服务的是"其他 AI 应用替你优化"。MCP 服务器把三件事封装成标准工具：optimize-user-prompt（优化用户提示词）、optimize-system-prompt（优化系统提示词）、iterate-prompt（针对具体问题迭代已有提示词），Claude Desktop 这类支持 MCP 的客户端装上之后，对话中就能直接调用。

Docker 镜像里 MCP 服务是随 Web 应用一起启动的，一条命令带起来：

docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEY=your-key \ -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER=openai \ linshen/prompt-optimizer

MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER指定 MCP 调用走哪个模型，可选 gemini、deepseek、custom 等。跑起来后，Web 界面在http://localhost:8081，MCP 服务在http://localhost:8081/mcp。接 Claude Desktop 就是往它的 services 配置里加一行：

{ "name": "Prompt Optimizer", "url": "http://localhost:8081/mcp" }

不想搭服务的话，直接在桌面端或扩展里用，效果相同，MCP 只是给别的客户端开的门。

生产部署三选一

关于后续扩展：项目预留了自定义模型和llmParams这类配置级扩展点，更深度的插件接口以 docs/ 目录里的开发者文档为准。

下一步你直接就能做：clone 仓库，pnpm build:ext后把dist目录拖进chrome://extensions/，右键选中你手边那段写不利的 prompt，点优化——然后看看它改成了什么。

【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer