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告别词穷：我用 Node.js 和智谱 AI API 做了个提示词优化器

和 AI 聊天，你是否也遇到过这样的窘境：想让它帮你写首诗，结果平平无奇；想让它生成个方案，却总是抓不住重点？很多时候，不是 AI 不够聪明，而是我们给出的“提示词”（Prompt）不够精准。

为了解决这个“词不达意”的痛点，我动手做了一个简单的小工具——提示词优化器 (Prompt Optimizer)。

🤔 它能做什么？

简单来说，这个工具能帮你把一个模糊的想法，变成 AI 更容易理解和执行的具体指令。

你只需要：

1. 输入你原始的提示词（比如，“写个关于夏天的故事”）。
2. （可选）输入一些具体的要求（比如，“慵懒感”）。

然后，点击“生成优化提示词”按钮，它就会利用智谱 AI 的大模型能力，为你生成 3 个经过优化的、更具体、更有效的提示词版本。

每个优化后的提示词旁边都有一个“复制”按钮，方便你直接取用。

🛠️ 它是怎么工作的？（技术浅谈）

这个小应用采用了经典的前后端分离架构：

• 前端 (用户界面): 使用纯粹的 HTML, CSS 和 JavaScript 构建。用户在这里输入内容，并看到优化结果。前端负责收集用户输入，并将其发送给后端。
• 后端 (逻辑处理): 基于 Node.js 和 Express 框架搭建。这是整个应用的大脑，它负责：
  • 接收前端发来的请求。
  • 安全地从环境变量 (.env 文件) 读取你的智谱 API Key。
  • 使用 jsrsasign 库生成符合智谱要求的 JWT Token，用于 API 身份验证。
  • 通过 node-fetch 调用智谱 AI 的 glm-4-flash 模型 API，将用户的原始提示词和要求，连同一个预设的“系统提示”（告诉 AI 它扮演优化助手的角色），一起发送给大模型。
  • 解析 AI 返回的结果，提取出优化后的提示词。
  • 将结果返回给前端展示。

整个流程确保了你的 API Key 不会暴露在前端，提高了安全性。

✨ 为什么要做这个？

起初只是想解决自己在使用大模型时遇到的提示词不够好的问题。后来发现，这其实是一个普遍的需求。同时，也想借此机会实践一下 Node.js 后端开发和第三方 API 的调用流程。把想法变成实际可用的工具，本身就是一件很有趣的事情！

🚀 想试试？

如果你也想在本地运行这个小工具，可以参考项目根目录下的 文件。里面有详细的安装和运行步骤，主要就是安装 Node.js 依赖、配置好你自己的智谱 API Key 即可。

结语

虽然只是一个简单的小工具，但希望能帮助大家更顺畅地与 AI 进行“沟通”。当然，它还有很多可以改进的地方，比如增加更多模型选择、提供更丰富的优化策略等。