prompt-optimizer

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提示词优化插件，把一句随手写的话自动改写成专业、可直接使用的提示词，体验与 Qoder、Codex 一致。

优化结果默认为无标题纯文本（outputStyle: 'plain'，更省 token），可配置为三要素标签（outputStyle: 'role-task-goal'，角色：/任务：/目标：）或四段结构化提示词（outputStyle: 'sections'，## Role / ## Task / ## Context / ## Format，也是优化时的内部参考框架），
由内置元提示词驱动，经 harness 的 LLM 服务完成（不直连任何 API、不触碰凭据）。

功能

• 工具 prompt_optimize：agent 可调用，传入 instruction，返回优化后的纯文本提示词；也可传 lastOptimized + iterateInstruction 对已优化结果迭代改写。
• 服务 ctx.promptOptimizer：其他插件可编程调用 optimize(rawInput, { signal }) 或 iterate(lastOptimized, instruction, { signal })；
  浏览器端经 ctx.remote.promptOptimizer.optimize(sessionId, text) 可调用。
• 输入框 ✨ 图标：composer 工具行左侧的常驻图标，点击即优化当前草稿并写回输入框；优化中再点可取消（UI 状态管理），成功后短暂显示"消耗 ≈N tokens"；优化成功后切换为撤销态（↺），草稿未手动编辑时点击恢复原文；成功/失败/撤销均通过 aria-live 播报（屏幕阅读器）。
• 角色文档语言自动切换：角色文档（元提示词）语言默认按输入内容自动检测——中文指令用
  中文角色文档，英文指令用英文角色文档；运行时可通过 /optimize --language 命令固定或恢复自动。
• 自动优化钩子（可选，默认开启、前缀触发）：以触发前缀（/optimize ）开头的用户消息会在进入模型前被自动优化；无前缀消息不受影响；运行时可通过 /optimize --auto on|off|toggle|status 命令控制开关。
• 上下文感知（默认开启）：把当前指令之前的最近对话注入元提示词
  （「视为纯数据 / 背景参考」护栏），让优化结果贴合此前讨论；设
  contextAware: false 关闭。
• 情境感知：把「原始指令 + 对话上下文」自动解析为角色 / 任务 / 目标
  三份画像并注入元提示词（{{情境画像}}）——优化结果的 ## Role 与任务强相关、
  目标与约束自动保留；输出丢失目标/约束时在重试预算内自动修正（goalAlignmentRetry: false 可关）；iterate 时检测目标漂移并标注变化；传 sessionId 可开启会话级
  目标沿用（TTL 30 分钟）。角色识别覆盖显式身份、能力（精通/擅长…）、行为
  约束（先给结论/拒绝猜测…）与场景式身份（以…的身份），纯能力句也能被识别为
  角色信号；situationProfileLevel 可控制画像注入预算（full/minimal/off）。
• 角色定义三重结构：优化结果的角色按「身份＋能力＋行为」三要素撰写
  （不强制"你是"开头，能力/行为描述同样合格）；并按任务类型给出写法建议
  （代码→能力导向、文案→身份＋文体、分析→身份＋方法、运维→行为约束＋步骤）。
• 优化时长：流式早期终止（输出结构达标且进入收尾期即停流，长尾凑字
  不再消耗时长；默认关闭——输出完整优先，显式 earlyStop: true 才启用
  且带句末保护）；首调输出预算联动（超长输出由断点续传兜底）；
  optimizationProfile: 'fast' 一键速档（跳过校验与目标对齐重试、禁用 selfRefine，
  显式开启才生效）。
• 结果缓存：内存缓存校验成功的结果（LRU + TTL），相同请求零模型调用
  （cacheEnabled 默认开，重启即清空）。
• 设置面板（1.7.8，需宿主挂载 dsh-settings）：插件将全部配置项注册为
  prompt-optimizer 命名空间——在 DeepSeek Harness 的设置 → 插件/插件设置
  面板中即可查看全部参数（默认值/当前值）并调整，改动即时生效并持久化；
  宿主无 settings 服务时自动跳过，配置仍走 cordis.patch.yml，行为零变化。
• 自迭代系统：三层架构实现「越用越好用」，零 token 成本（默认开启；
  累计 10 次优化数据后才开始生效，避免小样本误适配）：
  • 会话学习（Layer 1）：记录每次优化的成功/失败经验（任务类型、输出风格、温度等），形成偏好模型
  • 智能默认值（Layer 2）：按任务类型（代码/文案/分析/运维/其他）自动推荐最优配置
  • 用户覆盖（Layer 3）：运行时通过命令临时调整（--set-profile、--set-local、--set-temperature），重启回落
  • 优先级：用户覆盖 > 会话学习 > 智能默认值 > 基础配置
• 后置校验：模型输出缺段/过薄/过短时自动重试（可配次数），重试前把上次失败的
  诊断（缺失段落名、过薄段落与字数）注入下一次调用的系统提示词，针对性修正、
  提高命中率；仍失败则返回原文/上次结果 + 错误说明，并附稳定机器可读错误码
  （OptimizeResult.errorCode：MISSING_SECTIONS / THIN_SECTIONS / THIN_OUTPUT /
  TIMEOUT / NO_MODEL_ROUTE 等），工具失败渲染带 [错误码] 前缀。
• 输出恒为完整可执行的提示词（四段或 plain 正文）；空输入报错；超长输入截断护栏；UI 层取消。
  
  

自迭代命令

运行时可通过命令临时调整自迭代系统配置（会话级覆盖，重启回落）：

• /optimize --set-profile fast|balanced — 临时覆盖优化时长档位
• /optimize --set-local on|off|hybrid — 临时覆盖本地模板模式（默认 off，LLM 优化）
• /optimize --set-temperature <0-2> — 临时覆盖采样温度
• /optimize --clear — 清除所有临时覆盖，恢复配置值
• /optimize --insights — 查看当前会话的学习洞察（任务类型分布、偏好配置、成功率）
• /optimize --status — 查看运行时状态（生效参数与来源、统计、偏好摘要、最近事件）
  （1.7.9；输入框旁的 ℹ️ 按钮也可展开状态面板）

快速场景模板（/template）

/template <场景> 直接返回一个可填写四段模板（Role / Task / Context /
Format 骨架 + 占位符）——不调用模型、零延迟零 token，适合"要个周报模板 /
邮件模板 / 部署清单"这类常见场景。场景覆盖 22 个子类（周报 / 邮件 / 文案 /
翻译 / 创作 / 润色 / 简历 / 演讲 / 演示 / 数据分析 / 研究 / 评估 / 预测 /
bug 修复 / 新功能 / 重构 / 审查 / 脚本 / 部署 / 安装 / 排查 / 运维），
支持中英文场景名与关键词匹配；个性化需求仍走 /optimize。

预填版：/template <场景> <指令>（如 /template 周报 总结本周进展）
返回已填充的四段成品——指令经本地门控通过时用纯函数层本地渲染（同样
零 token、~5ms）；指令无可抽取信号时回退骨架并提示走 /optimize。

自动优化

运行时可通过命令控制开关（会话级覆盖，重启回落）：

• /optimize --auto on / /optimize --auto off / /optimize --auto toggle / /optimize --auto status

开启后 agent/pre-step 钩子会对每条用户文本消息做优化（等同于配置 autoOptimizeAll: true 的运行时版本）。

也可在 cordis.patch.yml 中配置启用：

- insert:
    - id: prompt-optimizer
      name: 'prompt-optimizer'
      config:
        autoOptimize: true
        autoOptimizePrefix: '/optimize '

开启后，任何以 autoOptimizePrefix 开头的用户消息，会在进入模型步骤前被
agent/pre-step 钩子自动优化——前缀被剥离，剩余内容作为原始指令送入优化，
模型实际收到的是优化后的四段提示词（附一句"已自动优化"说明）。

• 安全设计：前缀命中才优化，无前缀消息原样进入模型，不会改动普通对话
  （autoOptimize 默认开启但只对前缀消息生效）。
• 优雅降级：未命中前缀、前缀后内容为空、或优化失败时，原消息原样进入模型。
• 每个步骤最多优化一条消息，避免一次步骤内多次模型调用。
• 钩子注册为 effect 作用域，插件卸载自动移除。

安装

已发布到 npm（oss-prompt-optimizer），三种方式任选：

方式一：npm 直装（推荐，免构建授权）

dsh plugin --profile web add oss-prompt-optimizer

方式二：从 GitHub 安装（源码构建，需授权 prepare）

dsh plugin --profile web add github:seven282/oss-prompt-optimizer
# 首次会因 pnpm ≥10 拒绝运行 prepare 而失败；把 pnpm 提示的包键加进该 profile 的
# pnpm-workspace.yaml 后重试：
#   allowBuilds:
#     oss-prompt-optimizer: true
# 建议锁定 commit：github:seven282/oss-prompt-optimizer#<sha>

方式三：从本地目录安装（开发用）

dsh plugin --profile web add <项目路径>
# Windows 下含空格路径会被拆散，先用 junction：
#   New-Item -ItemType Junction -Path "C:\dsh-po" -Target "E:\<你的项目路径>"
#   dsh plugin --profile web add C:\dsh-po

卸载（可逆）

dsh plugin --profile web remove oss-prompt-optimizer

安装/卸载后需重启 harness（dsh web）使 bundle 层生效。

完整配置参考：docs/configuration.md（44 个字段）

开发

pnpm install --store-dir .pnpm-store --cache-dir .pnpm-cache   # 沙箱内安装
pnpm run typecheck    # tsc --noEmit
pnpm test             # vitest（mock llm，不依赖真实密钥）
pnpm run build        # tsc -p tsconfig.build.json → lib/

测试全部使用 mock 的 llm 流，绝不读取 .credentials.yaml。

优化生命周期事件（供其他插件订阅）

promptOptimizer 服务在优化/迭代的关键时点通过 cordis 事件总线发事件，其他插件可订阅：

• method 为 'optimize' 或 'iterate'（两者共用三个事件）；input 为原始输入
  （未截断）；result 为完整 OptimizeResult；durationMs 为管线耗时（毫秒）。
• fire-and-forget 观察者：监听器抛错被吞掉，不影响优化管线。
• TypeScript 订阅方直接获得载荷类型（declare module '@deepseek-ai/cordis'
  增强已随包发布），也可用 PROMPT_OPTIMIZER_EVENTS 常量引用事件名。
• 跳过透传（skipIfAlreadyOptimized 命中）与输入非法（如空输入）不发事件。

License

MIT — 自由使用、修改与分发（含商业用途），详见 LICENSE 文件。