用途：prompt-optimization 用于在 Haiku 等非推理模型上执行结构化任务时，自动对提示词进行重复，以提升准确率。资料称其研究来源为论文 Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs（arXiv 2512.14982v1）。
主要能力：对 Haiku 智能体自动生效，适用于单元测试执行、lint 与格式化、解析与抽取、列表操作（查找、过滤、计数）等场景。机制是将同一提示词重复拼接，使并行预填充阶段获得双向注意力，从而提高准确率且不影响生成延迟。资料给出的效果示例：单元测试 65% 提升至 95%，lint 72% 提升至 98%，解析 58% 提升至 94%；延迟零影响。
使用方式：默认对 Haiku 智能体启用，通常无需手动操作。可通过配置项控制：LOKI_PROMPT_REPETITION=true 启用、LOKI_PROMPT_REPETITION=false 禁用；重复次数默认 LOKI_PROMPT_REPETITION_COUNT=2，位置敏感任务可设为 3。指标保存在 .loki/metrics/prompt-optimization/ 下的 accuracy-improvement.json 与 cost-benefit.json。
适用与限制：仅适用于非推理型模型（Haiku）；Opus 或 Sonnet 等推理模型不适用，因为重复对其无收益。完整文档见 references/prompt-repetition.md。版本 1.0.0。具体安装命令、收费与平台支持情况资料中暂未提供。