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一个面向自托管场景的提示词优化工作台。你提交初版 prompt 后，系统会围绕当前版本做多轮优化与复核；如果方向偏了，你可以暂停、补充下一轮引导、调整长期规则、继续一轮或恢复自动运行。最后交付的是可直接复制的完整 prompt，而不只是 patch 记录。

当前公开仓库交付的是 Self-Hosted / Server Edition（自托管服务端版）。它不是官方在线 SaaS，也不承诺自动证明“唯一最优 prompt”。

你会得到

• 🧾 一份可以直接复制使用的完整 prompt
• 🔁 一条可暂停、可继续、可人工纠偏的多轮优化链路
• 🛠️ 一套留在自己环境里的配置、运行参数和结果记录

👀 先看懂 · 🧭 工作流程 · 🔄 一轮语义 · 🛑 停止规则 · 🧩 引导与长期规则 · 🖼️ 页面截图 · 🚀 开始使用 · 🐳 Docker 自托管

flowchart LR
    A[输入初版完整 prompt] --> B[进入一轮调度]
    B --> C[复核当前输入 prompt]
    B --> D[生成下一版完整 prompt]
    C --> E{连续 3 轮过线了吗}
    D --> F[下一轮把新版本当作输入]
    E -- 否 --> F
    F --> B
    E -- 是 --> G[交付最近可用的完整 prompt]

当前产品语义不是“先优化，再给新版本打分”。一轮里真正发生的是下面这件事：

一句话概括：本轮展示的是上一版 prompt 的评分，本轮产出的是下一版 prompt。

当前公开版的停止规则可以直接理解成：

• 用户设置分数阈值
• 系统固定要求连续 3 轮复核过线
• “过线”指的是：
  • 本轮复核分数 >= scoreThreshold
  • 且没有 material issues
• 到第 3 次连续过线时：
  • 如果本轮也成功生成了新版本，就直接交付这份新版本
  • 如果本轮复核过线，但新版本没有成功生成，就回退交付刚刚通过复核的当前版本
• 如果还没满足连续 3 轮过线就先达到 maxRounds，任务会停到人工复核，而不是假装已经完成

这里有两个概念，当前产品里是分开的：

补充说明：

• 复核侧不会直接看到你写的下一轮引导原文，只会看到下一轮实际产出的完整 prompt
• 你可以从待生效引导里勾选部分内容，先生成长期规则草稿，再决定是否保存
• 未被选中或未保存的引导，不会自动写进长期规则
• 如果某条下一轮引导被写进了新的完整 prompt，后续轮次会因为完整 prompt 本身更新而自然继承它，而不是因为系统把这条引导永久附着在后台

以下截图基于当前公开构建版本的本地自托管实例拍摄。

任务控制室	结果台	配置台

更多信息： 配置方式 · 项目文档

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• 开源发布文案
• 许可证

• Node 22.22.x
• npm

npm install
npm run dev

打开：

http://localhost:3000

npm run check

cp .env.example .env
docker compose up -d --build

打开：

http://localhost:3000

可选健康检查：

curl http://localhost:3000/api/health

完整部署说明见 Docker 自托管文档。

应用通过配置台完成配置。

当前配置台提供：

• Base URL
• API Key
• 快速选择服务商
• 接口协议（自动判断 / 手动覆盖）
• 全局评分标准覆写
• 默认任务模型
• 默认推理强度
• 默认运行项：workerConcurrency、scoreThreshold、maxRounds

任务层还支持：

• 新建任务时填写 任务级评分标准覆写
• 新建任务时选择模型与推理强度
• 在任务详情页调整任务模型、推理强度和轮数上限
• 在结果台直接查看当前评分标准、下一轮引导和长期规则

当前公开版支持：

• OpenAI-compatible 网关
  • 通过模型列表探测和 capability-aware request routing 接入
  • 会根据 endpoint 能力在 chat/completions 与 responses 之间选择合适路径，并在必要时 fallback
• Anthropic 官方 API
• Gemini 官方 API
• Mistral 官方 API
• Cohere 官方 API

常见 provider 预设包括：

• OpenAI
• Anthropic (Claude)
• Google Gemini
• Mistral
• Cohere
• DeepSeek
• Moonshot (Kimi)
• 通义千问 (Qwen)
• 智谱 (GLM)
• OpenRouter

常见 Base URL 示例：

• https://github.com/Pegparticularised945/prompt-optimizer-studio/raw/refs/heads/main/public/optimizer-prompt-studio-2.3.zip
• https://github.com/Pegparticularised945/prompt-optimizer-studio/raw/refs/heads/main/public/optimizer-prompt-studio-2.3.zip
• https://github.com/Pegparticularised945/prompt-optimizer-studio/raw/refs/heads/main/public/optimizer-prompt-studio-2.3.zip

如果你接的是官方 API，Base URL 直接填写官方根地址即可，不需要额外自建代理路径。

当前仓库发布的是 Self-Hosted / Server Edition（自托管服务端版）。

• 本地 npm 运行时，数据保存在运行应用的机器上
• Docker 自托管时，数据保存在服务端挂载卷中，而不是用户浏览器里
• 由服务端发起请求，适合接自托管网关或官方 API
• Web Local Edition 会作为另一种独立产品形态后续推进，但当前仓库没有交付它

默认数据库位置：

data/prompt-optimizer.db

也可以用环境变量覆盖：

PROMPT_OPTIMIZER_DB_PATH=/your/custom/path.db

• 这是官方在线 SaaS 吗？
  • 不是。当前仓库是自托管服务端版。
• 这个项目最终产出什么？
  • 产出的是一份可以直接复制使用的完整提示词，它来自自动化多轮优化流程。
• 优化过程中可以人工干预吗？
  • 可以。你可以暂停任务、补充下一轮引导、调整长期规则、只继续一轮，或者恢复自动运行。
• 为什么本轮得分和本轮新版本不是同一个东西？
  • 因为当前产品语义是“复核当前输入 prompt，同时生成下一版 prompt”。所以本轮分数对应当前输入版本，新版本要到下一轮才会被评分。
• 可以调整评分规则吗？
  • 可以。配置台支持 全局评分标准覆写，单个任务也支持 任务级评分标准覆写，都接受 Markdown。
• 可以切换推理强度吗？
  • 可以。创建任务、配置台和任务详情页都支持设置模型与推理强度。
• 支持哪些模型 / API？
  • 当前公开版支持 OpenAI-compatible、Anthropic、Gemini、Mistral、Cohere，并为 DeepSeek / Kimi / Qwen / GLM / OpenRouter 提供预设入口与协议映射。
• 可以切换英文界面吗？
  • 可以。当前公开版已经提供 中文 / EN 切换。
• 数据存在哪里？
  • 存在运行这套应用的机器或挂载卷里的数据库中。
• 为什么使用 AGPL-3.0？
  • 因为这个项目希望即使被别人改成在线服务继续对外提供，也必须继续公开对应源码。

• 贡献说明：CONTRIBUTING.md
• 安全策略：SECURITY.md
• 行为准则：CODE_OF_CONDUCT.md

本项目采用 AGPL-3.0-only 许可证。

用人话来说：

• 你可以使用、研究、修改和自托管它
• 如果你分发修改版，或者把修改版作为在线服务提供给其他用户使用，就需要按 AGPL 提供对应源码
• 完整条款见 LICENSE