🚀 Prompt Optimizer

[!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

🚀 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

🎨 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" --json

3. 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