# 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

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/tools/prompt-optimizer

- **分类:** AI Tools

- **关键词:** prompt, 提示词, 优化, 大模型, deepseek

## 概述

从清晰度、完整度、歧义度评估原始提示词，重写成 Role、Task、Constraints、Few-shot 结构，并可选调用 DeepSeek v4 做更强的 AI 优化。

## 输入项

- **原始 Prompt** (textarea): Paste your raw prompt here
- **启用 AI 重写** (checkbox)
- **输出语言** (select)

## 适用场景

- 大模型输出结果不稳定、不符合预期，需要通过结构化提示词来规范输出时。
- 编写的原始提示词过于口语化或逻辑混乱，需要快速梳理出清晰的角色、任务和约束条件时。
- 需要对现有提示词进行量化评估，找出其中的模糊表述并获取具体改进建议时。

## 工作原理

- 在输入框中粘贴您编写的原始提示词（Prompt）。
- 选择是否启用 AI 重写（支持调用 DeepSeek v4 进行深度优化）并指定输出语言。
- 提交后系统将评估提示词的清晰度、完整度与歧义度得分，并输出重构后的结构化提示词。

## 使用案例

- 优化客服机器人提示词，通过明确的角色设定和约束条件，降低 AI 客服的幻觉与答非所问率。
- 重构营销文案生成提示词，加入 Few-shot（少样本）示例，让大模型稳定输出符合特定风格的文案。
- 规范代码生成提示词，清晰定义编程语言、框架限制和输出格式，提升大模型编写代码的准确性。

## 常见问题

### 这个工具是如何评估提示词质量的？

工具会从清晰度、完整度和歧义度三个维度进行打分，帮助您直观了解提示词的薄弱环节。

### 什么是结构化提示词？

结构化提示词将指令划分为角色（Role）、任务（Task）、约束（Constraints）和示例（Few-shot）等模块，便于大模型精准理解。

### 启用 AI 重写有什么好处？

启用后将调用 DeepSeek v4 等先进大模型，对您的提示词进行深度润色、逻辑补充和表达优化。

### 支持哪些输出语言？

支持中文、英文、西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、俄语等多种语言输出，默认会自动识别。

### 优化后的提示词可以直接复制使用吗？

可以，优化器会直接输出格式化好的 Markdown 文本，您可以一键复制并粘贴到任何大模型对话框中。

## 相关工具

- [AI Prompt A/B 变体生成器](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-prompt-ab-variant-generator): 在人设、语气/风格、输出格式和约束等维度上受控生成 prompt 的 A/B 变体，并排对比、给出启发式 rubric 评分，以及相对基线的逐词差异。在为生产选定一个之前，可复现地测试同一 prompt 在不同框架下的表现。
- [AI大模型P图](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-image-style-sharp-optimizer): 使用视觉大模型来识别图片，并且自动P图
- [弹簧储能计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/spring-compression-energy): 计算螺旋弹簧压缩或拉伸的弹性势能与弹簧力。U = ½·k·x²，F = k·x。可由变形量求储能，或由储能反求变形量。
- [应力应变计算器](https://elysiatools.com/zh/tools/stress-strain-calculator): 单轴工程应力 σ = F/A 与工程应变 ε = ΔL/L₀。选择求应力或应变：求应力需输入力 F (N) 与截面积 A (mm²)，结果以 MPa 输出；求应变需输入原始长度 L₀ 与伸长量 ΔL（压缩为负），结果为无量纲比值。ΔL 可为负（压缩）。
- [Wells 深静脉血栓评分](https://elysiatools.com/zh/tools/wells-dvt-score): Wells DVT 评分评估深静脉血栓临床概率：活动性肿瘤(+1)、瘫痪/轻瘫/近期石膏(+1)、近期卧床≥3 天或大手术≤12 周(+1)、深静脉局限压痛(+1)、整条腿肿胀(+1)、小腿周径比对侧≥3cm(+1)、可凹性水肿局限于患肢(+1)、非曲张性侧支浅静脉(+1)、既往确诊 DVT(+1)、其他诊断至少同样可能(−2)。两种解释：三分层(≤0 低~5%、1-2 中~17%、≥3 高~17-53%)；二分层(≤1 不太可能，阴性 D-二聚体可排除；≥2 可能，加压超声/D-二聚体)。来源 Wells 1997 Lancet、Goodacre 2005 BMJ。不构成医疗建议。
- [AI RAG 分块质量评分器](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-rag-chunk-quality-scorer): 对文档的候选 RAG 分块方案在四个维度上评分——连贯性（干净的分句/分段边界）、覆盖率（主题聚焦 / 关键词集中度）、上下文重叠健康度以及分块大小一致性——并排对比最多三种方案并推荐最优。纯离线启发式，无模型调用。
- [简历要点 STAR 改写器](https://elysiatools.com/zh/tools/resume-bullet-star-rewriter): 用 STAR 方法（情境/任务/行动/结果）把弱简历要点改写为含强动词与量化结果的成就型要点，并给出前后 STAR 评分与可读性诊断
- [AI 域名创意生成器](https://elysiatools.com/zh/tools/ai-domain-name-idea-generator): 输入品牌关键词,让 AI 生成最多 10 个创意域名,自动用 DNS 粗筛 + RDAP 复验可用性,过滤掉已注册的。面向创业者、独立开发者、品牌策划。

## 示例

- [Prompt 工程示例](https://elysiatools.com/zh/samples/prompt-engineering): 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
- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [Android Java 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-java): Android Java 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Android Kotlin 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-kotlin): Android Kotlin 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换

## 相关内容

- [提示词工程与大模型输入准备工具](https://elysiatools.com/zh/hubs/prompt-engineering-llm-input-workflows): 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。
- [音频编码与格式转换工具](https://elysiatools.com/zh/hubs/audio-convert): 在一个专题里比较音频格式转换、码率调整、采样率转换、编码切换和导出工具，适合交付与归档工作流。
- [图片格式转换与动画导出工具](https://elysiatools.com/zh/hubs/image-convert): 在一个专题里比较 JPG、PNG、GIF、AVIF、WebP、TIFF、ICO、base64 以及动画导出相关的图片格式转换工具。
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