llm-prompt-optimizer

用途：把模糊、不一致或易产生幻觉的提示词改写成更精确的指令，适用于 Claude、Gemini、GPT-4、Llama 等模型。主要能力包括：诊断提示词问题（过于模糊、缺少结构、幻觉、结果不稳定、输出过长）；套用 RSCIT 框架（角色、情境、约束、指令、模板）；实现思维链、少样本示例、结构化 JSON 输出；限制幻觉（仅依据上下文作答，缺失时回复“I don't have enough information to answer this.”）；压缩提示词以减少 token。用法：先诊断问题类型，再按框架重写，必要时加入分隔符、输出格式和示例，并在 5 个以上不同输入上测试。限制：资料未提供具体安装命令、收费、价格或平台信息；输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家审查，缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准时应先确认。