Project
提示词优化
通过系统化的评估与迭代流程，帮助用户将模糊、低效的初始提示词，优化为精准、高响应率的优质指令，显著提升与AI对话的效率和产出质量。
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repo: better-prompt
项目简介
本项目提供一套标准化的提示词优化工作流，旨在解决用户在与AI交互时因提示词表述不清、结构松散导致的回答偏差或无效输出问题。通过“评估-优化-迭代”的闭环方法，将粗糙的初始想法转化为结构清晰、目标明确、上下文充分的高质量提示词。
核心流程
1. 评估提示词 (Evaluate)
将第一个提示词复制粘贴到评估提示词中。
运行后，系统会根据以下标准为你的提示词打分（1-5分）：
- 清晰度 (Clarity)
- 具体性 (Specificity)
- 上下文充分性 (Context)
- 目标明确性 (Goal Orientation)
- 可操作性 (Actionability)
2. 优化提示词 (Refine)
粘贴第二个提示词（优化提示词）。
运行后，模型会基于上一步的评估结果，自动生成一个优化后的新版本提示词，并附带改进说明。
3. 重复迭代 (Repeat)
你可以根据需要，多次重复上述评估和优化的循环，直到提示词变得清晰明了、臻于完美。
使用建议
- 初始提示词尽量完整，包含背景、目标和约束条件
- 每次优化后，对比新旧版本，理解改进点
- 迭代2-3次通常可达到理想效果
预期收益
- 减少AI误解和无效回答
- 节省反复追问的时间
- 获得更深入、更专业的回复内容
- 掌握撰写高效提示词的系统方法论
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