# 提示词工程与大模型输入准备工具

结构化提示词、估算 OpenAI/Claude/Codex/DeepSeek 的 token、翻译提示词、清洗 PDF 作为背景材料并审查 prompt 注入风险，集中在一个提示词工程页面。

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/hubs/prompt-engineering-llm-input-workflows

- **分类:** theme

- **关键词:** 提示词工程, 提示词优化, 大模型输入准备, token 估算, 提示词翻译, prompt 注入扫描, AI 提示词工具, 提示词安全审查

## 概述

这个页面汇集了在把提示词发给模型之前通常要做的事：把粗糙的指令重写得更清晰、估算 token 消耗与成本、为多语言场景翻译提示词、准备干净的背景文本、检查输入的注入风险，以及理解提示词中引用的语言、数据或表达式。

## 工具

- Prompt 优化器: 把原始提示词重写成更结构化的版本，评估清晰度与歧义度，并给出可执行改进建议
- AI Token 预估器: 按语言体系分析文本，并预估 OpenAI、Codex、Claude 和 DeepSeek 的 token 消耗
- 提示词翻译器: 使用AI在多种语言之间翻译文本
- PDF 转 LLM 干净文本: 将 PDF 抽取成适合摘要、翻译、向量化和问答的干净纯文本
- PDF Prompt Injection 扫描器: 通过对比安全抽取与关闭过滤后的抽取结果，识别 PDF 中的隐藏文本、页外内容、超小字体和隐藏图层风险
- AI语言检测器: 使用AI检测文本片段的语言并返回语言代码
- AI数据规范化器: AI驱动的数据格式规范化工具，使用高级AI分析智能清理和标准化混乱数据
- AI拍照解题/AI图片解题: 免费使用AI视觉模型解决图片中的数学题，提供详细的解题步骤
- 正则表达式解释器: 使用 AI 将正则表达式分解为可读的解释

## 示例

- Prompt 工程示例: 全面的提示词工程示例，包括模板、最佳实践和有效的AI沟通技巧

## 常见问题

### 这里的「大模型输入准备」指什么？

指提示词到达模型之前的工作：梳理并澄清指令、估算 token 用量与成本、翻译或识别输入语言、清洗源文本作为答案依据、以及检查提示词注入风险。

### 这些工具会自动重写我的提示词吗？

Prompt 优化器会评估清晰度、完整度与歧义度，再把指令重写成 Role、Task、Constraints、Few-shot 结构，并可选调用 AI 做更强的重写版本。

### 支持哪些 token 提供商？

AI Token 预估器会给出 OpenAI、Codex、Claude、DeepSeek 的结果，并标注每项是离线精确分词、官方 API 还是启发式估算，方便你判断可信度。

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