oss-prompt-optimizer

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把随手写的一句话改写成专业、可直接使用的提示词。

DeepSeek Harness 插件。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。

npm 包名与仓库名是 oss-prompt-optimizer；安装后在宿主里的条目 id 与设置命名空间是 prompt-optimizer。

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快速开始

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

安装或卸载后需重启 harness（dsh web）使 bundle 层生效。然后任选一种用法：

用法	操作
输入框按钮	点 composer 工具行的 ✨ —— 优化当前草稿并写回输入框
命令	/optimize 把这段需求改写成清晰的提示词
模板	/template 周报 —— 零模型调用
agent 调用	工具 prompt_optimize，传 instruction

功能

调用入口

• 工具 prompt_optimize — agent 可调用；传 instruction 返回优化后的提示词，传 lastOptimized + iterateInstruction 迭代改写。
• 服务 ctx.promptOptimizer — 其他插件可编程调用 optimize(rawInput, { signal }) / iterate(last, instruction, { signal })； 浏览器端经 ctx.remote.promptOptimizer。
• 输入框 ✨ 按钮 — composer 工具行的常驻图标；优化中再点即取消；成功后短暂显示「消耗 ≈N tokens」并切换为撤销态（↺），草稿未手动编辑时可恢复原文；成功/失败/撤销均经 aria-live 播报。

输出形态

• 三种 outputStyle — 默认 plain（无标题纯文本，最省 token）、role-task-goal（角色：/任务：/目标： 三要素标签）、sections（## Role / ## Task / ## Context / ## Format 四段，也是优化时的内部参考框架）。
• 角色文档语言自动切换 — 中文指令用中文角色文档、英文指令用英文；/optimize --language 可固定或恢复自动检测。
• 角色定义三重结构 — 角色按「身份＋能力＋行为」三要素撰写（不强制「你是」开头）；并按任务类型给写法建议（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）。

质量与度量

• 后置校验与重试 — 输出缺段 / 过薄 / 过短时自动重试，并把上次诊断（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；仍失败则返回原文或上次结果 + 错误说明 + 稳定错误码（MISSING_SECTIONS / THIN_SECTIONS / THIN_OUTPUT / TIMEOUT / NO_MODEL_ROUTE）。
• 评测闭环 /optimize-eval — 三层指标从省到贵：结构门（与优化管线同一份校验函数，不是复刻）→ 逐例期望（必须/绝不能包含的子串）→ 加权判官评分（1–5 分维度，判官必须先写理由再给分）。 判回归时命令返回错误结果，便于脚本与 CI 直接分支。
• 择优 best-of-N — selectCandidates > 1 时并发生成多个候选（温度阶梯 base + i·0.35）并保留最好的一个。三条规则不可动摇：门控决定资格、分数只决定排序；必须赢过基线 selectMinGain 才换人；判官漏评维度即不计分。⚠️ 本地模板路径不产生候选。
• 宿主反馈信号 — 读宿主自带的 messageFeedback（人工点赞/点踩）折算成温度偏置（负面 ≥50% → +0.1，≤20% → −0.1，样本 <3 不生效）。它评判的是过去的回答， 所以只做偏置并如实标注原因，不冒充质量分。

性能与成本

• 结果缓存 — 内存 LRU + TTL，相同请求零模型调用；cacheEnabled 默认开，重启即清空。
• 优化时长控制 — 流式早停（默认关闭，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。
• 真实用量台账 — 读宿主 usage 块累计真实 token 并给出缓存命中率；provider 未上报时标注「启发式估算」， 不与实测值混在一起。见 /optimize --stats 与 --status。
• 模型与 OTel 信号 — --status 多一行「目标模型」，生命周期载荷带 route 与 OpenTelemetry GenAI 形状的 genAi（键为 OTel 规范属性名，可直接 span.setAttributes(payload.genAi)）。按 run 记：零模型调用后不报模型，也不报它没测到的 token。

感知与学习

• 上下文感知 — 把当前指令之前的最近对话注入元提示词，附「视为纯数据 / 背景参考」护栏；contextAware: false 关闭。
• 情境感知 — 把「原始指令 + 对话上下文」解析成角色 / 任务 / 目标三份画像注入元提示词，目标与约束丢失时在重试预算内自动修正；传 sessionId 开启会话级目标沿用（TTL 30 分钟）。 situationProfileLevel 控制注入预算。
• 自迭代系统 — 三层架构，零 token：会话学习 → 智能默认值 → 用户覆盖（优先级递增），累计 10 次优化后生效。数据持久化到 ~/.dsh/oss-prompt-optimizer/state.json（$DSH_HOME 与 stateFile 可覆盖路径）。
• 本地模板 /template — 覆盖 22 个子类；/template <场景> <指令> 经纯函数层本地渲染成品，零 token、~5ms。

集成与运维

• 自动优化钩子 — 以 /optimize 开头的消息在进入模型前被自动优化（前缀剥离）；无前缀消息原样进入模型。/optimize --auto 控制开关。
• 设置面板 — 左下角「设置」→ 左侧栏「提示词优化」；8 个常用开关改动即时生效并持久化。宿主无设置服务或当前连接不可写时，面板降级为只读并写明原因。
• 客户端文案跟随界面语言 — 翻译器按调用现取（而非 apply() 时捕获），✨ 按钮的全部 title / aria-label 与播报文案一并进字典。
• 全部注册（工具 / 命令 / 钩子 / 设置项）均为 effect 作用域，插件卸载自动清理。

使用

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