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提示词优化器 wuchubuzai2018/dsh-ai-prompt-optimizer

DeepSeek Harnessv0.1.0
wuchubuzai201880 天前有提交已提供中文文档扫描:未发现敏感能力

把粗略想法一键整理成清晰完整的提示词

30.3/100
综合分
5
GitHub 星标
43
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/18 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add dsh-ai-prompt-optimizer
npm 源 · dsh-ai-prompt-optimizer 的发布者账号已校验与本仓库一致

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:仅索引
是什么
dsh 原生插件 · tool
装得上吗
静态安装检查通过
未做真实安装
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 80 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查✓ 自动检查通过
展开查看检查明细 ↓

以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。

✓npm 包dsh-ai-prompt-optimizer @ 0.1.0
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明

验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/7 06:02:11

安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🟢 扫描:未发现敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描未发现敏感能力:最多只发网络请求、读取自身元数据或只读文件,未发现执行命令、文件写入或敏感信息读取。

扫描于 2026/11/4(0 天前) · 范围 入口闭包 + 全包扫描 · 来源 npm 发布包

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-agent-default-model@deepseek-ai/dsh-api-remotes@deepseek-ai/dsh-client-runtime@deepseek-ai/dsh-client-ui-conversation@deepseek-ai/dsh-client-ui-layout@deepseek-ai/dsh-client-ui-slots@deepseek-ai/dsh-invariants@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-settings@deepseek-ai/dsh-typert-protocol
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功能亮点

  • 整理粗略想法为提示词
  • 生成可直接发送的提示词

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
DSH AI 提示词优化器 一个用于 DeepSeek Harness(DSH)Web 聊天页面的提示词优化插件。它会在输入框发送按钮旁添加 “✨ AI 优化”,帮助你把粗略想法整理成更清晰、完整、可直接发送给 AI 的提示词。 解决什么问题 临时输入的提示词常常会缺少目标、背景、约束或期望输出格式,导致模型回答不稳定。这个插件让你在发送前一键优化当前草稿: - 保留原始意图、语言和已知事实; - 补齐任务目标、上下文、约束、步骤和输出格式; - 信息不足时列出最少且关键的待确认项; - 优化结果只回填到输入框,不会自动发送,最终内容仍由你确认。 功能特性 - 一键优化:读取当前输入框草稿并生成优化版本; - 复用当前模型:使用 DSH 已配置的默认模型,不需要单独配置 API Key; - 发送前确认:优化后不会自动提交,你可以继续编辑; - 过程可见:请求期间按钮显示“优化中…”; - 失败可感知:输入为空、模型不可用或调用失败时,会弹出明确提示; - 更广模型兼容性:只发送基础模型请求字段,避免部分 Provider 不支持可选参数而失败。 效果 UI截图 环境要求 - DeepSeek Harness Web 0.1.0-rc.6; - DSH 中已经配置可用的默认模型; - 从源码安装时需要 Node.js 22+ 和 pnpm。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
DSH AI 提示词优化器

一个用于 DeepSeek Harness(DSH)Web 聊天页面的提示词优化插件。它会在输入框发送按钮旁添加 “✨ AI 优化”,帮助你把粗略想法整理成更清晰、完整、可直接发送给 AI 的提示词。

解决什么问题

临时输入的提示词常常会缺少目标、背景、约束或期望输出格式,导致模型回答不稳定。这个插件让你在发送前一键优化当前草稿:

- 保留原始意图、语言和已知事实;
- 补齐任务目标、上下文、约束、步骤和输出格式;
- 信息不足时列出最少且关键的待确认项;
- 优化结果只回填到输入框,不会自动发送,最终内容仍由你确认。

功能特性

- 一键优化:读取当前输入框草稿并生成优化版本;
- 复用当前模型:使用 DSH 已配置的默认模型,不需要单独配置 API Key;
- 发送前确认:优化后不会自动提交,你可以继续编辑;
- 过程可见:请求期间按钮显示“优化中…”;
- 失败可感知:输入为空、模型不可用或调用失败时,会弹出明确提示;
- 更广模型兼容性:只发送基础模型请求字段,避免部分 Provider 不支持可选参数而失败。

效果

UI截图

环境要求

- DeepSeek Harness Web 0.1.0-rc.6;
- DSH 中已经配置可用的默认模型;
- 从源码安装时需要 Node.js 22+ 和 pnpm。

如果系统通过 Corepack 管理 pnpm,可以先执行:

corepack enable pnpm

安装

方式一:从 npm 安装(发布后)

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

方式二:从本地源码安装

git clone
cd dsh-ai-prompt-optimizer
pnpm install
dsh plugin --profile web add .
dsh web

也可以在其他目录中直接指定仓库路径:

dsh plugin --profile web add /path/to/dsh-ai-prompt-optimizer
dsh web

方式三:从 GitHub 安装

dsh plugin --profile web add github:/
dsh web

如果 pnpm 阻止 Git 依赖执行构建脚本,请按终端提示,把对应 key 加入 DSH profile 目录下 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds,然后重新执行安装命令。

使用方法

1. 打开 DSH Web 聊天页面;
2. 在输入框中写下原始需求,例如“帮我写一个周报”;
3. 点击发送按钮旁的 “✨ AI 优化”;
4. 等待优化完成;
5. 检查回填后的提示词,可以继续修改,确认后再发送。

注意:优化结果会替换当前输入框草稿。如果原文很重要,请先复制保存。

卸载

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

常见问题

点击按钮后提示“当前没有可用的模型配置”

请先在 DSH 的模型设置中配置并选择一个可用模型,然后重试。

安装后没有看到按钮

请确认:

1. 插件安装到了 web profile;
2. 安装后已经重启 dsh web;
3. 当前页面是聊天会话页面;
4. 执行 dsh --profile web --dump-config 时能看到 ai-prompt-optimizer。

优化结果不理想

插件会尽量保留你的原始意图,但原始信息过少时,模型只能补充有限的结构。建议至少写清楚“要做什么、给谁看、希望输出什么形式”。

开发文档

面向插件开发者和维护者的技术文档位于 docs/:

- 技术方案设计:本插件的功能拆解、架构、数据流、打包和安装设计;
- 如何开发 JavaScript 版本插件:动态 JS 插件与可安装 JS 插件的开发方式;
- 如何开发 TypeScript 版本插件:可安装 TS/TSX 插件的完整工程化流程;
- 接口端到端验证手册:新增或修改 Host/Client 接口后的隔离环境验证步骤;
- 发布策略:为什么本仓库将 lib 构建产物提交进 Git,以及发布前的检查清单。

贡献

提交改动前请至少运行:

pnpm run typecheck
pnpm run pack:check

License

MIT
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