提示词工坊 Zvyan/PromptForge

PromptForge — 多平台智能体规范提示词生成框架

PromptForge 是一个结构化提示词生成与管理框架，专为各类 AI 智能体平台量身打造。它提供分类清晰、可复用、动态类型校验的模板系统，并支持通过命令行、Web UI 与 OpenAI Codex 终端直接调用。

🌟 主要特性

- 九大场景分类：内置 coding（编程开发）、analysis（数据与架构分析）、writing（工程写作与设计）、tool_use（工具调用与智能体）、conversation（交互式推理）、system（系统规则）、productivity（日常与办公）、academic（学术与科研）、presentation（演示与汇报）共 56 套工程级专业模板。
- 九大平台深度适配：针对 OpenAI/Codex、Claude、Gemini、Cursor、Windsurf、通用 Markdown、ZCode (智谱清言 GLM 智能体平台 / CodeGeeX)、DeepSeek Harness (dsh / Cordis 微内核架构) 以及 Kimi (Moonshot AI / 月之暗面) 提供量身定制的格式化与能力配置。
- 双模态操作界面：
- 命令行：交互式引导输入、一键生成、规则导出、Token 校验与合规性检查。
- Web 可视化界面：基于 FastAPI + 响应式前端，支持分类检索、动态表单、实时 Token 统计、一键复制与文件下载。
- 中英双语输出：原生支持中文 (--lang zh) 与英文 (--lang en) 提示词一键切换。
- 优先级继承机制：支持在 custom_templates/ 目录自定义模板，同名配置自动无缝覆盖内置模板。
- Codex CLI 深度协同：通过内置 AGENTS.md 指令规范，在 Codex 终端内用自然语言即可完成规则配置。

🤖 平台支持矩阵

| 平台标识 | 适配对象 | 导出格式 | 核心能力支持 |
| openai | OpenAI API / Codex CLI | JSON / AGENTS.md | Messages 消息流、Function Calling 严格 JSON Schema、Codex 项目指令 |
| claude | Anthropic Claude API | JSON / Custom Instructions | 独立的顶层 system 字段、Tool Use input_schema、Claude Projects 规范 |
| gemini | Google Gemini API | JSON | systemInstruction 结构、contents（用户/模型轮次）、functionDeclarations |
| cursor | Cursor IDE 智能体 | Markdown (.cursorrules) | 平铺角色设定、编码准则与约束，适配 Composer 与 Agent 索引 |
| windsurf | Windsurf 编辑器 | Markdown (.windsurfrules) | 适配 Codeium Cascade 记忆引擎 |
| zcode | 智谱 GLM 智能体平台 / CodeGeeX | Markdown / JSON | 智谱清言智能体人设提示词、GLM-4 API 请求体、原生代码解释器与网页检索插件 |
| kimi (moonshot) | Kimi (Moonshot AI / 月之暗面) | Markdown / JSON | 128k~200k 超长上下文优化、Prompt Caching（前缀缓存友好的静态锚点设计）、Moonshot API 报文兼容、联网检索与长文档解析 |
| deepseek_harness (dsh) | DeepSeek Harness 智能体框架 | YAML / Markdown | 基于 Cordis 微内核架构的智能体预设 (Preset)、V3/R1 人设规则、文件/终端沙箱插件配置 |
| markdown | 通用对话环境 | Markdown | 模块化结构，适合复制到任何 Web 对话界面 |

📦 安装与快速开始

1. 本地安装

git clone <repository-url> promptforge
cd promptforge
pip install -e .

2. 命令行使用

1. 浏览所有分类及模板 promptforge list promptforge list -c coding

2. 查看支持的 8 大平台特性与 Token 上限 promptforge platforms

3. 查看某模板内置的实战需求预设 (Presets) promptforge presets -c coding -t code_review promptforge presets -c presentation -t pitch_deck

4. 一键选用预设场景生成提示词（免手动输入长文本） promptforge generate -c coding -t code_review --preset 1 -p zcode promptforge generate -c presentation -t pitch_deck --preset agent_infra_seed -p deepseek_harness

5. 自定义参数覆盖预设中的部分变量 promptforge generate -c coding -t code_review --preset 1 -v language=Go

6. 导出为智谱 GLM Agent 开放平台 JSON 配置文件 promptforge export -c coding -t code_review --preset 1 -p zcode -o glm_agent_config.json

7. 交互式模式（支持友好的预设选择菜单引导） promptforge generate -c coding -t bug_fix -p claude -i

8. 校验提示词文件的合规性与 Token 消耗bash promptforge validate glm_agent_config.json -p zcode

3. 多种便捷启动方式 (Web UI & 启动器)

PromptForge 为不同操作习惯准备了专属启动程序：

方式一：Windows 一键双击启动 (最推荐) 直接在项目根目录下双击运行：
* start_web.bat：一键拉起 Web 可视化工作台，并自动唤起默认浏览器打开 http://127.0.0.1:8000。
* run.bat：一键进入控制台全交互式仪表盘向导。
(Linux / macOS 用户可执行 ./start_web.sh)

方式二：统一多功能启动器在项目根目录下运行：bash

无参数启动：弹出控制台交互式导航仪表盘（支持 Web启动、向导生成、测试执行等）

python run.py

直接一键启动 Web 工作台并打开浏览器

python run.py web

指定端口启动

python run.py web --port 8888

方式三：全局命令行启动若已完成本地 pip 安装，可在系统任意终端直接运行：bash

自动打开浏览器启动 Web 界面

promptforge-ui

或通过主 CLI 命令启动

promptforge web --port 8000

📁 模板编写规范

模板位于 templates/<category>/<template_name>.yaml，标准格式如下： yaml meta: name: "code_review" display_name: "代码审查" category: "coding" description: "全方位代码审查模板"
tags: ["code-review", "quality"]
version: "1.0.0"
platforms: ["openai", "claude", "gemini", "cursor", "zcode"]

variables:
language:
type: string
required: true
description: "编程语言" strictness: type: enum required: true default: "standard"
options: ["lenient", "standard", "strict"]
description: "严格程度" code_content: type: string required: true description: "需要审查的代码"

sections:
system:
role: "你是一个资深的 {{ language }} 专家级工程师。"
instructions: "对提供的代码进行深入审查，尺度为 {{ strictness }}。"
output_format: "1. 总体评价\n2. 问题列表\n3. 优化建议" constraints: "- 建议必须具体可执行\n- 给出优化代码对比" user: |
请审查以下 {{ language }} 代码：
{{ code_content }}

可选：英文版本支持

sections_en:
system:
role: "You are a senior {{ language }} staff engineer."
instructions: "Conduct a thorough code review."
user: "Please review the following {{ language }} code:\n

📊 效能验证与基准测试（普通对话 vs PromptForge）

我们基于行业标准 tiktoken（cl100k_base）在真实场景下做了量化对比测试（运行 python benchmark_comparison.py）：

| 场景与对比维度 | 普通自由对话 (Naive Chat) | PromptForge 结构化工程 | 核心价值 / 差异 |
| 编程开发（批量重命名脚本） | 3 轮拉扯，消耗 1,589 Tokens | 1 轮交付，消耗 757 Tokens | 📉 节省 52.4% Token，消除历史重传 |
| 交付成果可用性 | 散装不可机读文本 | 标准 .cursorrules / .zcoderules | 直接驱动 IDE 智能体自动编码 |
| 日常办公（周例会纪要提炼） | 多轮流水账追问，无统一结构 | 1 轮交付标准行动项表格与风险点 | 自动生成 OpenAI 规范 JSON API 体 |
| 本地参数校验与安全防注入 | 发送到云端报错（1~3秒，花钱） | 本地 0.487 ms 拦截，0 Token 开销 | 拦截类型错误、枚举失配与提示词注入 |

🧪 自动化测试

运行完整测试套件： pytest tests/ -v 覆盖 8 大平台适配器、核心模板引擎、变量与预设解析、安全校验、CLI 命令行与 Web API，共计 38 个单元测试用例全部通过（100% Passed），并对全部 56 套模板及 118 组预设实施格式与元数据完整性校验。