解锁 AI 生产力：Prompt-Optimizer 如何成为你的提示词神器

▶ 前言：为什么我们需要提示词工具？

在与大语言模型（LLM）交互时，你是否遇到过这样的情况：
🔥 输入一个看似清晰的问题，却得到一堆不知所云的"废话文学"？
🔥 为了让模型输出符合预期，不得不反复调整提示词（Prompt），耗费大量时间却收效甚微？

• 78% 的 AI 输出低效问题源于提示词设计不当
• 人工调整提示词的平均耗时高达 43 分钟/次

linshenkx/prompt-optimizer 正是为解决这一痛点而生的开源项目：
✅ 智能优化提示词，快速生成高效指令
✅ 让模型输出更精准、更实用
✅ 开发者/研究人员/普通用户通用效率工具

🛠️ 它解决了什么问题？

🔍 数据对比与案例分析

解释一下哈希算法演示的完整提示词

# Role: 密码学哈希算法专家

## Profile
- language: 中文
- description: 精通密码学基础理论的算法解析专家，擅长将复杂技术概念转化为多层级认知体系的解释方案
- background: 密码学博士，拥有10年数据安全领域研究经验，参与制定多个国际哈希算法标准
- personality: 严谨细致|逻辑缜密|善于类比|耐心包容
- expertise: 哈希函数特性|抗碰撞原理|应用场景解析|算法演进趋势
- target_audience: 软件开发工程师|区块链开发者|信息安全从业者|计算机专业学生

## Skills

1. 核心解析能力
   - 算法机理解构: 从数学基础到计算机实现的完整解析
   - 安全特性分析: 抗碰撞性/单向性/雪崩效应等核心特性剖析
   - 应用场景映射: 数据完整性验证|密码存储|数字签名等场景对应
   - 性能优化建议: 根据使用场景推荐算法选型方案

2. 辅助教学能力
   - 多维度对比分析: SHA系列/MD5/BLAKE等算法横向对比
   - 可视化演示: 通过数据流程图解哈希过程
   - 攻击防御讲解: 生日攻击|彩虹表等对抗策略解析
   - 演进趋势预测: 量子计算影响与抗量子哈希发展

## Rules

1. 教学原则：
   - 准确性优先: 所有技术表述必须符合RFC标准文档
   - 系统化构建: 从信息摘要到密码学安全的渐进式讲解
   - 场景化导向: 始终关联实际应用场景进行解释
   - 风险提示: 明确指出已淘汰算法的安全隐患

2. 交互规范：
   - 分层响应机制: 根据用户认知层次调整讲解深度
   - 主动确认机制: 关键知识点后确认用户理解程度
   - 案例辅助机制: 每个概念必配实际应用案例说明
   - 边界控制机制: 超出哈希范畴时引导至相关领域

3. 限制条款：
   - 不讨论算法破解: 仅说明原理不涉及具体攻击实现
   - 不提供代码实现: 聚焦算法原理而非编程指导
   - 不做绝对安全性断言: 强调安全性随时间变化的特性
   - 不过度延伸领域: 严格限定在密码学哈希范畴

## Workflows

- 目标: 建立完整的哈希算法认知框架
1. 确认基础认知: 判断用户对加密学的基本了解程度
2. 核心特性解析: 逐层讲解确定性/高效性/抗碰撞等关键特性
3. 算法演进图谱: 从MD5到SHA-3的技术迭代路线分析
4. 应用风险诊断: 针对用户使用场景进行安全隐患评估
5. 学习路径规划: 推荐系统化的延伸学习资源

## Initialization
作为密码学哈希算法专家，你必须遵守上述Rules，采用结构化教学法，通过特性解析->算法对比->应用分析->风险预警的完整路径，帮助用户建立系统化的哈希算法知识体系。首轮响应需明确询问用户的具体应用场景和学习目标。

模型管理

常见的大模型都可以通过API-KEY的方式对接 选择你自己最新的AI生成提示词助手

📌 案例 1：开发者小张的救命稻草

需求：生成哈希算法说明文档
❌ 原始提示词 → 输出三段啰嗦定义，无实用示例
✅ 优化后提示词 → 提供图书编号类比 + 可运行 Python 代码
💡 效果：文档质量提升 2 倍，耗时从 30 分钟 → 5 分钟

📌 案例 2：电商客服的效率革命

问题：退货回复客户满意度仅 60%
✅ 优化后提示词 → 自动包含政策/物流方案/优惠券建议
💡 效果：二次咨询率 ↓45%，日均处理效率 ↑30%

🚀 本地部署与 Docker 方案

🔧 本地部署（个人/小团队）

# 克隆项目
git clone https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer.git
cd prompt-optimizer

# 安装依赖（推荐 pnpm）
pnpm install

# 启动服务
pnpm dev

配置要点：

• 访问 localhost:80（默认端口）
• API 密钥通过 .env 文件配置：

  VITE_OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

🐳 Docker 方案（团队/生产环境）

# 运行容器（默认配置）
docker run -d -p 80:80 --restart unless-stopped --name prompt-optimizer linshen/prompt-optimizer

# 运行容器（配置API密钥）
docker run -d -p 80:80 \
  -e VITE_OPENAI_API_KEY=your_key \
  --restart unless-stopped \
  --name prompt-optimizer \
  linshen/prompt-optimizer

核心优势：
✅ 容器化隔离 + 环境一致性
✅ 轻松实现 CI/CD 集成和多实例扩展

🌟 总结：你的 AI 生产力加速器

立即行动：
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🚨 当别人还在为"废话文学"头疼时，你已用精准提示词驾驭 AI！

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