用 YAML+Jinja2 模板化管理 LLM prompt,支持分块与智能截断
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语言Python
项目介绍
更新于 19 小时前
Prompt Poet 是一个低代码的 LLM prompt 模板工具,用 YAML 加 Jinja2 的组合来替代手写字符串拼接,让 prompt 从一段散乱的代码变成结构化的分块配置。每个块可以带名称、角色和截断优先级,模板渲染后自动按块组织,还内置 token 统计和缓存友好的截断策略。典型场景是聊天类应用:把系统指令、历史消息、few-shot 示例、用户查询分别做成独立块,当上下文超长时按优先级从旧到新丢弃历史消息,而不是粗暴截断整段 prompt;也可以按用户当前是语音还是文本、问题是否属于作业辅导来动态插入不同指令,或者把公共段落拆成可复用片段,在 A/B 测试新 prompt 时直接 include。适合需要维护复杂动态 prompt 的后端工程师和 prompt 工程师,尤其是做对话机器人、Agent 或长上下文应用的团队;如果你的 prompt 只是固定几行静态文本,这个工具意义不大。
上手成本:中
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aijinja2llmprompt-engineeringpythontemplatingtokenizer
仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2026-11-05 |
| 最后推送 | 23 小时前 |
| 热度分 | 5.0 |