🚀 Prompt Optimizer
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[!TIP] AI 任务处理器 - 先优化 Prompt，再精准执行
✨ 一句话介绍
一个能把您的模糊需求自动翻译成 AI 能精准执行的指令的工具！
🎯 能做什么？
原始需求 → 精准指令
| 您说 | 优化后 |
|---|---|
| "帮我写个排序" | "你是一个专业工程师。帮我写个排序。请用 Markdown 格式输出..." |
| "查下天气" | "请提供准确、全面的信息，标注信息来源。查下天气。用 Markdown..." |
| "帮我debug报错" | "你是一个资深调试专家。请分析问题原因，提供完整的错误分析..." |
| "帮我写个测试用例" | "你是一个资深测试工程师。请编写完整的测试用例，覆盖主要场景..." |
🚀 快速开始
安装
cp -r prompt-optimizer/ ~/.openclaw/workspace/skills/使用
# 基本用法
python prompt_optimizer.py "帮我写个排序"
# JSON 输出
python prompt_optimizer.py "帮我写个排序" --json
# YAML 输出
python prompt_optimizer.py "帮我写个排序" --yaml
# 从文件批量处理
python prompt_optimizer.py --file input.txt
# 查看版本
python prompt_optimizer.py --version📖 CLI 用法
用法: python prompt_optimizer.py [options] [prompt]
选项:
-f, --file FILE 从文件读取 prompt（每行一个）
-o, --output FILE 输出文件路径
-j, --json 输出 JSON 格式
-y, --yaml 输出 YAML 格式
-v, --verbose 显示详细信息
-q, --quiet 静默模式
--stats 显示统计信息
-t, --types 显示支持的任务类型
--cache / --no-cache 启用/禁用缓存
--clear-cache 清空缓存
-c, --config FILE 配置文件路径
--version 显示版本号
-h, --help 显示帮助信息📋 支持的任务类型 (20种) - v3.2 新增 7 种
| 类型 | 关键词示例 | 新增 |
|---|---|---|
| 写代码 | "帮我写个排序" | |
| 代码审查 | "审查这段代码" | |
| 改写代码 | "重构这段代码" | |
| 写文档 | "帮我写个文档" | |
| 写文案 | "写一段推广文案" | |
| 总结摘要 | "帮我总结一下" | |
| 翻译 | "翻译成英文" | |
| 查资料 | "查一下深圳天气" | |
| 数据分析 | "分析一下这份数据" | |
| 头脑风暴 | "给我几个创业想法" | |
| 生成内容 | "生成一张图片" | |
| 数学计算 | "计算 123+456" | |
| 对话聊天 | "聊聊AI的发展" | |
| 处理文件 | "处理文件" | |
| 写测试用例 | "帮我写测试用例" | 🆕 |
| 代码调试 | "帮我debug报错" | 🆕 |
| 性能优化 | "优化代码性能" | 🆕 |
| 安全检查 | "做安全检查" | 🆕 |
| API设计 | "设计一个API" | 🆕 |
| 数据结构设计 | "用什么数据结构" | 🆕 |
🎨 新功能 (v3.2)
✨ 新增任务类型 (7种)
- 写测试用例 - 单元测试、集成测试
- 代码调试 - Bug 分析与修复
- 性能优化 - 性能瓶颈分析与优化
- 安全检查 - OWASP 安全审计
- API设计 - RESTful 接口设计
- 数据结构设计 - 算法与数据结构选择
📄 多格式输出支持
- Markdown (默认)
- JSON -
--json参数 - YAML -
--yaml参数 - XML - 自动检测
- 表格 - 自动检测
- PlantUML - 自动检测
👥 目标受众识别 (7种)
- 技术人员 → 包含代码实现细节
- 产品经理 → 从业务角度分析
- 管理者 → 简洁清晰，决策要点
- 运维人员 → 部署和运维便利性
- 设计师 → 视觉和用户体验
- 初学者 → 通俗易懂，逐步引导
- 普通用户 → 简单直白
📏 约束条件支持
- 字数限制 - 简短(100字)、中等(300字)、详细(500+字)
- 条数限制 - 少量(3-5条)、中等(5-10条)、大量(10+条)
🎭 风格识别 (8种)
- 专业正式
- 轻松幽默
- 简洁明了
- 详细全面
- 技术风格
- 口语化
- 学术风格
- 教程风格
📝 使用示例
1. 基本优化
$ python prompt_optimizer.py "帮我写个排序"
你是一个专业工程师。
帮我写个排序。
请用 Markdown 格式输出，包含代码块和必要说明
请包含详细的代码注释
请注意代码性能和可读性2. 指定输出格式
$ python prompt_optimizer.py "查天气" --json3. 带约束条件
$ python prompt_optimizer.py "给我5个创业想法，200字以内"4. 指定目标受众
$ python prompt_optimizer.py "解释什么是AI，给初学者看"📦 项目结构
prompt-optimizer/
├── prompt_optimizer.py # 主程序 (v3.2)
├── config_data.py # 配置数据 (独立)
├── test_prompt_optimizer.py # 测试用例
├── config.yaml.example # 配置示例
└── SKILL.md # 文档🧪 测试
python test_prompt_optimizer.py
# 结果
📊 测试结果: 57 通过, 0 失败⚙️ 配置自定义
创建 config.yaml 文件：
cache:
maxsize: 256
enabled: true
llm:
enabled: false
provider: openai
model: gpt-4
task_patterns:
自定义任务:
keywords: ["关键词1", "关键词2"]
priority: 10
enhancements:
- "你是专家"
- "请详细说明"然后运行：
python prompt_optimizer.py -c config.yaml "你的prompt"📝 更新日志
v3.2 (2026-04-14)
- ✅ 新增 7 种任务类型 - 写测试用例、代码调试、性能优化、安全检查、API设计、数据结构设计
- ✅ 输出格式支持 - JSON、YAML、XML、表格、PlantUML
- ✅ 目标受众识别 - 技术人员、产品经理、管理者、运维、设计师、初学者、普通用户
- ✅ 风格识别 - 8 种风格自动检测
- ✅ 约束条件 - 字数限制、条数限制
- ✅ 57 个测试 - 全部通过
v3.1 (2026-04-07)
- ✅ 配置分离
- ✅ LRU 缓存
- ✅ 配置文件支持
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