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PromptForge:LLM 应用提示词自动优化与持续调优编排层

ozynautetu-create/FlowForge-Optima · AdalFlow Alternative 2026: Auto-Optimize LLM Apps Without Code

PromptForge(仓库名 FlowForge-Optima)是面向将 LLM 应用当作产品运营的团队的提示词编排与持续优化层,专注于让提示词、链路与检索策略随时间自动变得可度量地更好。它提供自动提示词改写(变异、交叉、指令压缩)、内置评测与统计显著性校验、链路级联合优化(检索查询、重排阈值、工具选择提示词)、响应式控制台、多语言提示词方言与跨语言迁移评分、版本图与确定性重放、成本感知目标函数、可插拔模型适配器以及回归防火墙;支持人类审核后再晋升(promotion)。架构分为 Forge Core(优化器、评测器、版本图)、Forge Relay(模型/向量库/日志适配层)与 Forge Console(UI)。README 称 Forge Core 与 Forge Relay 可完全离线自托管,许可证为 MIT,但免责声明强调按“as-is”提供、结果随数据与模型供应商而异,需在预发环境验证。

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寒霜破甲工具:面向多款 AI 编程客户端的提示词注入工具

aimeoa/hanshuang-codex · 针对GPT 6.0,workbuddyV4.1flash的破甲实验项目

寒霜破甲工具(免费版)是一个基于 Electron 的桌面应用,通过调用 PowerShell 脚本,向 Codex、ZCode、Cursor、Claude、WorkBuddy 国际版/国内版、DeepSeek Harness、豆包等八类 AI 客户端注入自定义提示词与记忆内容,并提供安装、卸载与备份还原能力。项目使用 MIT 许可证,界面移植自 PI-Desktop 设计系统,功能由 electron/main.cjs 调度本地 PowerShell 脚本实现,可打包为 NSIS 安装版、便携版或免安装版。

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Augustus:为智能体提供决策系统设计、训练、评估与改进技能

24601/Augustus · Agent skills for designing, training, evaluating and improving application-specific decision systems. Primitive/model selection, data assembly, export/reload and bounded hill climbing. TypeSafe Jev is the default hosted exemplar; independent of TypeSafe.

Augustus 是一套面向智能体的技能集合,用于发现决策模型的合适插入位置、构建决策驱动的系统、创建评估并基于真实结果做有界爬山式改进。它覆盖基元与模型选择、数据组装、导出与重载,以及置信度阈值、弃权与人工回退等边界判断;同时附带 augustus-train,引导智能体完成特定任务的数据组装、候选选择、拟合、导出/重载与受限改进。它独立于 TypeSafe,TypeSafe Jev 仅作为默认托管示例。

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cap-evolve:基于失败评测轨迹优化 AI Agent 的提示词、工具与技能包

skillberry-ai/cap-evolve · Optimize any AI agent’s skills, tools/MCP, and prompts against your own evals.

cap-evolve 是一个用于优化 AI Agent 能力的 Python 工具与框架:在用户已有的 Agent 和评测之上运行「评测 → 诊断失败 → 生成候选修改 → 验证门控 → 提交」的循环,依据失败轨迹改进系统提示词、工具实现代码、MCP 工具面和技能包(Skill package),只优化 Agent 读取的内容而非模型权重。每次候选修改都是一次 git 提交,可通过终端实时视图和 dashboard 查看差异、成本、时间与逐任务通过/失败热力图;采用 val 显著性门控接受候选、密封测试集只评一次以保证评测诚实性。支持接入自有 Agent(实现 tasks/run_target/score 三个必需方法)以及 Claude Code 插件、多种编码 Agent 宿主等使用路径,并提供 toy_calc 等无需 API Key 的示例。

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