一位开发者花费了约5亿个token和大量精力构建了一个提示优化工具。他们尝试了包括General Language Model、DeepSeek、GPT和Claude在内的多种大型语言模型，但发现这些模型内置的代理功能不足以完善优化流程。该开发者现在正在寻求社区的反馈，以了解如何从根本上改进核心优化循环，并确定此类工具除了基本功能之外的宝贵功能。 AI
影响 该项目凸显了在开发有效的提示工程工具方面所面临的持续挑战和社区驱动的创新。
排序理由 开发者的个人项目，用于构建工具，而非公司发布。
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<p>Hey everyone,</p> <p>I've been working on an automated prompt optimization project for a while now, and I've gone through roughly 500M tokens iterating on the core loop.</p> <p>Along the way, I tried leaning on pretty much every major model out there — GLM, DeepSeek, GPT, Clau…