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。
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。
专题信息
- 任务类型
- theme
- Families
- prompt-engineering, llm, ai
- 工具数
- 9
- 子簇
- 4
为什么需要这个页面
提示词工作很少只写一句话：你往往要反复优化清晰度、核对长度和成本，并在发送前审查输入是否安全。
把提示词重写、token 估算和注入扫描放在一起对比，能帮你交付一个更省成本、更安全、可上线的提示词。
它把从粗略想法到可靠大模型调用之间那些零碎的准备步骤集中起来，让你不必在互不相关的页面之间跳来跳去就能跑完整个输入准备流程。
精选工具
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
用 Samples 测试
prompt-engineering, llm, ai相关专题
PDF 转 LLM 与 RAG 预处理工具
在建索引或喂给模型之前，把 PDF 处理成适合 AI 使用的 clean text、结构化 Markdown 和 JSON、表格结果、OCR 文本层、chunk 包与安全检查结果。
认证、密码与令牌安全工具
在同一个安全专题中完成密码生成与校验、JWT 检查、密码哈希方案对比，以及认证相关的基础安全审查。
文本脱敏、高亮与展示格式化工具
在一个专题中比较文本脱敏、PII 检测、电话号码规范化、重点高亮、居中排版和 diff 格式化工具。
配置文件转换与环境差异检查工具
把 .env 解析、YAML/TOML/HCL 转换、配置片段合并和环境差异检查放到一个配置工作流专题里。
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。