用过DeepSeek的小伙伴应该有所了解，你的提问越详细，包含的提示词越精确，DeepSeek的回答也会越准确，那么如何能进行精准的提问呢？今天给大家分享一款好用的提示词优化器，能助力你编写高质量的提示词！
Prompt Optimizer是一款强大的提示词优化工具，能帮助你编写更好的AI提示词，目前在Github上已有。
它具有如下特性：
- 智能优化：能一键优化提示词并支持多轮迭代改进。
- 对比测试：支持原始提示词和优化后提示词的对比显示，能直观看出差别。
- 支持多种大模型：包括DeepSeek、OpenAI、Gemini等主流模型。
- 安全架构：纯客户端处理，不经过中间服务器。
- 隐私保护：本地加密存储API密钥及历史记录。
- 多端支持：支持Web应用和Chrome插件两种使用方式。
- 用户界面：简洁直观的界面设计。
下面是Prompt Optimizer使用过程中的效果图，界面还是很简洁直观的！
使用Docker来安装Prompt Optimizer还是非常方便的，这里将采用此种方式。
- 首先通过如下命令下载Prompt Optimizer的Docker镜像；
- 然后使用如下命令运行容器；
- 运行成功后就可以访问Prompt Optimizer的页面了，访问地址：http://192.168.3.101:8020
这里给大家分享一个实战项目，mall项目是一套基于 SpringBoot3 + Vue 的电商系统（Github标星60K），后端支持多模块和 2024最新微服务架构 ，采用Docker和K8S部署。包括前台商城项目和后台管理系统，能支持完整的订单流程！涵盖商品、订单、购物车、权限、优惠券、会员、支付等功能！
- Boot项目：https://github.com/macrozheng/mall
- Cloud项目：https://github.com/macrozheng/mall-swarm
- 视频教程：https://www.macrozheng.com/video/
- Prompt Optimizer支持多种主题设置，个人比较喜欢夜间主题，大家使用的时候可以设置下自己喜欢的主题；
- 可以通过右上角的按钮进行模型设置，我这里使用的是阿里云百炼平台提供的模型；
- 接下来在原始提示词中添加提问，例如就可以获取到优化后的提示词了；
- Prompt Optimizer中内置了多种优化提示词，大家可以选择合适的；
- 然后在测试内容中输入提示词，即可开启原始提示词和优化提示词的对比了；
- 我们可以发现优化提示词输出的结果比原始的更详细也更符合我们的需求；
- 由于Prompt Optimizer输出的是Markdown格式的结果，我们可以直接把它复制到Markdown编辑器里去查看效果。
今天给大家分享一款好用的提示词优化器Prompt Optimizer，通过它我们可以生成更加准确的提示词，让DeepSeek生成更好的回答，从而提高我们的工作效率，感兴趣的小伙伴可以尝试下！
https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer
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