prompt-optimizer

August 26, 2026 · View on GitHub

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提示词优化插件,把一句随手写的话自动改写成专业、可直接使用的提示词,体验与 Qoder、Codex 一致。

优化结果默认为无标题纯文本(outputStyle: 'plain',更省 token),可配置为三要素标签(outputStyle: 'role-task-goal'角色:/任务:/目标:)或四段结构化提示词(outputStyle: 'sections'## Role / ## Task / ## Context / ## Format,也是优化时的内部参考框架), 由内置元提示词驱动,经 harness 的 LLM 服务完成(不直连任何 API、不触碰凭据)。

功能

  • 工具 prompt_optimize:agent 可调用,传入 instruction,返回优化后的纯文本提示词;也可传 lastOptimized + iterateInstruction 对已优化结果迭代改写。
  • 服务 ctx.promptOptimizer:其他插件可编程调用 optimize(rawInput, { signal })iterate(lastOptimized, instruction, { signal }); 浏览器端经 ctx.remote.promptOptimizer.optimize(sessionId, text) 可调用。
  • 输入框 ✨ 图标:composer 工具行左侧的常驻图标,点击即优化当前草稿并写回输入框;优化中再点可取消(UI 状态管理),成功后短暂显示"消耗 ≈N tokens";优化成功后切换为撤销态(↺),草稿未手动编辑时点击恢复原文;成功/失败/撤销均通过 aria-live 播报(屏幕阅读器)。
  • 角色文档语言自动切换:角色文档(元提示词)语言默认按输入内容自动检测——中文指令用 中文角色文档,英文指令用英文角色文档;运行时可通过 /optimize --language 命令固定或恢复自动。
  • 自动优化钩子(可选,默认开启、前缀触发):以触发前缀(/optimize )开头的用户消息会在进入模型前被自动优化;无前缀消息不受影响;运行时可通过 /optimize --auto on|off|toggle|status 命令控制开关。
  • 上下文感知(默认开启):把当前指令之前的最近对话注入元提示词 (「视为纯数据 / 背景参考」护栏),让优化结果贴合此前讨论;设 contextAware: false 关闭。
  • 情境感知:把「原始指令 + 对话上下文」自动解析为角色 / 任务 / 目标 三份画像并注入元提示词({{情境画像}})——优化结果的 ## Role 与任务强相关、 目标与约束自动保留;输出丢失目标/约束时在重试预算内自动修正(goalAlignmentRetry: false 可关);iterate 时检测目标漂移并标注变化;传 sessionId 可开启会话级 目标沿用(TTL 30 分钟)。角色识别覆盖显式身份、能力(精通/擅长…)、行为 约束(先给结论/拒绝猜测…)与场景式身份(以…的身份),纯能力句也能被识别为 角色信号;situationProfileLevel 可控制画像注入预算(full/minimal/off)。
  • 角色定义三重结构:优化结果的角色按「身份+能力+行为」三要素撰写 (不强制"你是"开头,能力/行为描述同样合格);并按任务类型给出写法建议 (代码→能力导向、文案→身份+文体、分析→身份+方法、运维→行为约束+步骤)。
  • 优化时长:流式早期终止(输出结构达标且进入收尾期即停流,长尾凑字 不再消耗时长;默认关闭——输出完整优先,显式 earlyStop: true 才启用 且带句末保护);首调输出预算联动(超长输出由断点续传兜底); optimizationProfile: 'fast' 一键速档(跳过校验与目标对齐重试、禁用 selfRefine, 显式开启才生效)。
  • 结果缓存:内存缓存校验成功的结果(LRU + TTL),相同请求零模型调用cacheEnabled 默认开,重启即清空)。
  • 设置面板(1.7.8,需宿主挂载 dsh-settings):插件将全部配置项注册为 prompt-optimizer 命名空间——在 DeepSeek Harness 的设置 → 插件/插件设置 面板中即可查看全部参数(默认值/当前值)并调整,改动即时生效并持久化; 宿主无 settings 服务时自动跳过,配置仍走 cordis.patch.yml,行为零变化。
  • 自迭代系统:三层架构实现「越用越好用」,零 token 成本(默认开启; 累计 10 次优化数据后才开始生效,避免小样本误适配)。学习数据(episode 日志)与运行统计默认持久化到 ~/.dsh/oss-prompt-optimizer/state.json (跨 profile 共享用户级学习;$DSH_HOME 环境变量与 stateFile 配置可 覆盖路径;persistState: false 恢复纯内存行为)。隐私:持久化只存 行为元数据(任务类型/耗时/token/接受率等),不存指令原文。结果缓存 (cacheEnabled)仍为内存、重启即清空(有意设计):
    • 会话学习(Layer 1):记录每次优化的成功/失败经验(任务类型、输出风格、温度等),形成偏好模型
    • 智能默认值(Layer 2):按任务类型(代码/文案/分析/运维/其他)自动推荐最优配置
    • 用户覆盖(Layer 3):运行时通过命令临时调整(--set-profile--set-local--set-temperature),重启回落
    • 优先级:用户覆盖 > 会话学习 > 智能默认值 > 基础配置
  • 后置校验:模型输出缺段/过薄/过短时自动重试(可配次数),重试前把上次失败的 诊断(缺失段落名、过薄段落与字数)注入下一次调用的系统提示词,针对性修正、 提高命中率;仍失败则返回原文/上次结果 + 错误说明,并附稳定机器可读错误码 (OptimizeResult.errorCodeMISSING_SECTIONS / THIN_SECTIONS / THIN_OUTPUT / TIMEOUT / NO_MODEL_ROUTE 等),工具失败渲染带 [错误码] 前缀。
  • 输出恒为完整可执行的提示词(四段或 plain 正文);空输入报错;超长输入截断护栏;UI 层取消。 项目截图 项目截图

运行时命令

运行时可通过命令临时调整自迭代系统配置(会话级覆盖,重启回落):

  • /optimize --set-profile fast|balanced — 临时覆盖优化时长档位
  • /optimize --set-local on|off|hybrid — 临时覆盖本地模板模式(默认 off,LLM 优化)
  • /optimize --set-temperature <0-2> — 临时覆盖采样温度
  • /optimize --clear — 清除所有临时覆盖,恢复配置值
  • /optimize --insights — 查看当前会话的学习洞察(任务类型分布、偏好配置、成功率)
  • /optimize --status — 查看运行时状态(生效参数与来源、统计、偏好摘要、最近事件) (设置页「提示词优化」也可查看)

快速场景模板(/template)

/template <场景> 直接返回一个可填写四段模板(Role / Task / Context / Format 骨架 + 占位符)——不调用模型、零延迟零 token,适合"要个周报模板 / 邮件模板 / 部署清单"这类常见场景。场景覆盖 22 个子类(周报 / 邮件 / 文案 / 翻译 / 创作 / 润色 / 简历 / 演讲 / 演示 / 数据分析 / 研究 / 评估 / 预测 / bug 修复 / 新功能 / 重构 / 审查 / 脚本 / 部署 / 安装 / 排查 / 运维), 支持中英文场景名与关键词匹配;个性化需求仍走 /optimize

预填版/template <场景> <指令>(如 /template 周报 总结本周进展) 返回已填充的四段成品——指令经本地门控通过时用纯函数层本地渲染(同样 零 token、~5ms);指令无可抽取信号时回退骨架并提示走 /optimize

自动优化

运行时可通过命令控制开关(会话级覆盖,重启回落):

  • /optimize --auto on / /optimize --auto off / /optimize --auto toggle / /optimize --auto status

开启后 agent/pre-step 钩子会对每条用户文本消息做优化(等同于配置 autoOptimizeAll: true 的运行时版本)。

也可在 cordis.patch.yml 中配置启用:

- insert:
    - id: prompt-optimizer
      name: 'prompt-optimizer'
      config:
        autoOptimize: true
        autoOptimizePrefix: '/optimize '

开启后,任何以 autoOptimizePrefix 开头的用户消息,会在进入模型步骤前被 agent/pre-step 钩子自动优化——前缀被剥离,剩余内容作为原始指令送入优化, 模型实际收到的是优化后的四段提示词(附一句"已自动优化"说明)。

  • 安全设计:前缀命中才优化,无前缀消息原样进入模型,不会改动普通对话 (autoOptimize 默认开启但只对前缀消息生效)。
  • 优雅降级:未命中前缀、前缀后内容为空、或优化失败时,原消息原样进入模型。
  • 每个步骤最多优化一条消息,避免一次步骤内多次模型调用。
  • 钩子注册为 effect 作用域,插件卸载自动移除。

安装

已发布到 npm(oss-prompt-optimizer),三种方式任选:

方式一:npm 直装(推荐,免构建授权)

dsh plugin --profile web add oss-prompt-optimizer

方式二:从 GitHub 安装(源码构建,需授权 prepare)

dsh plugin --profile web add github:seven282/oss-prompt-optimizer
# 首次会因 pnpm ≥10 拒绝运行 prepare 而失败;把 pnpm 提示的包键加进该 profile 的
# pnpm-workspace.yaml 后重试:
#   allowBuilds:
#     oss-prompt-optimizer: true
# 建议锁定 commit:github:seven282/oss-prompt-optimizer#<sha>

方式三:从本地目录安装(开发用)

dsh plugin --profile web add <项目路>
# Windows 下含空格路径会被拆散,先用 junction:
#   New-Item -ItemType Junction -Path "C:\dsh-po" -Target "E:\<你的项目路径>"
#   dsh plugin --profile web add C:\dsh-po

卸载(可逆)

dsh plugin --profile web remove oss-prompt-optimizer

安装/卸载后需重启 harnessdsh web)使 bundle 层生效。

完整配置参考docs/configuration.md

开发

pnpm install --store-dir .pnpm-store --cache-dir .pnpm-cache   # 沙箱内安装
pnpm run typecheck    # tsc --noEmit
pnpm test             # vitest(mock llm,不依赖真实密钥)
pnpm run build        # tsc -p tsconfig.build.json → lib/

测试全部使用 mock 的 llm 流,绝不读取 .credentials.yaml

优化生命周期事件(供其他插件订阅)

promptOptimizer 服务在优化/迭代的关键时点通过 cordis 事件总线发事件,其他插件可订阅:

事件时机载荷
prompt-optimizer/optimize:start输入校验通过、首次模型调用前{ method, input }
prompt-optimizer/optimize:success成功(optimized: true{ method, input, result, durationMs }
prompt-optimizer/optimize:failure降级(optimized: false{ method, input, result, durationMs }
  • method'optimize''iterate'(两者共用三个事件);input 为原始输入 (未截断);result 为完整 OptimizeResultdurationMs 为管线耗时(毫秒)。
  • fire-and-forget 观察者:监听器抛错被吞掉,不影响优化管线。
  • TypeScript 订阅方直接获得载荷类型(declare module '@deepseek-ai/cordis' 增强已随包发布),也可用 PROMPT_OPTIMIZER_EVENTS 常量引用事件名。
  • 跳过透传(skipIfAlreadyOptimized 命中)与输入非法(如空输入)不发事件。

License

MIT — 自由使用、修改与分发(含商业用途),详见 LICENSE 文件。