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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-04 · 当前星标 ★ 6717
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- 现代浏览器(可直接使用官方在线版,无需安装环境)
- 本地运行需要 NodeJS 环境;如果不想安装 NodeJS,可以改用 Docker
- 使用 Docker 方式时,需要已安装并启动 Docker
- 使用提示词翻译功能需要腾讯翻译服务的 SecretId 和 SecretKey
安装与启动步骤
-
1在线直接使用
如果不想部署,可以直接打开官网,使用浏览器里的提示词编辑器。
-
2克隆项目仓库
把源码拉取到本地;本地运行或 Docker 构建都以这个目录为基础。
git clone https://github.com/Moonvy/OpenPromptStudio.git -
3用 Docker 运行
README 没有给出具体命令,需要进入仓库的 docker 目录,按其中的说明构建并启动容器。
cd OpenPromptStudio/docker -
4配置翻译服务
在项目 .env 中写入腾讯翻译服务的 SecretId 与 SecretKey,供提示词翻译使用。
TENCENT_SECRET_ID="AKIDXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" TENCENT_SECRET_KEY="a5XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" -
5配置服务地址
自部署时,要在 .env 中把 LOCAL_TRANSLATE_HOST 设成实际访问地址,Web 端会请求该地址。
LOCAL_TRANSLATE_HOST="192.168.50.222:3000" -
6连接 Notion 词典
复制演示数据库后,在右上角词典面板展开「连接我的 Notion」,填入 Token 与 Database ID,再点「载入」。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
TENCENT_SECRET_ID | 是 | 腾讯翻译服务的 SecretId,用于提示词翻译 | AKIDXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX |
TENCENT_SECRET_KEY | 是 | 腾讯翻译服务的 SecretKey,与 SecretId 配套使用 | a5XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX |
LOCAL_TRANSLATE_HOST | 否 | 自定义翻译服务访问地址,自部署在服务器上时配置 | 192.168.50.222:3000 |
Integrations Token | 否 | Notion 集成密钥,在 OPS 词典面板中填写 | secret_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
Database ID | 否 | Notion 数据库访问地址标识,用于载入自己的词典 | b768c5c1852f4e2fbaee1b4a99f26d49 |
如何确认成功
浏览器打开部署地址,出现提示词编辑与预览界面,输入提示词能正常显示分类结果,即表示运行成功。
常见问题
Q:没有 NodeJS 环境能运行吗?
A:可以。README 说明不想安装 NodeJS 时可用 Docker 运行,具体命令见仓库 docker 目录中的说明。
Q:提示词中文翻译不显示怎么办?
A:检查 .env 中的腾讯翻译 SecretId、SecretKey 是否填写正确;自部署时还要确认 LOCAL_TRANSLATE_HOST 指向实际访问地址。
Q:怎样用自己的提示词词典?
A:复制演示的 AIGC 提示词库到自己的 Notion 工作区,保留 text、lang_zh、subType、dir 等表头,然后在 OPS 面板填入 Integrations Token 与 Database ID 并载入。
Q:Notion 密钥会上传到服务器吗?
A:不会。README 说明该密钥只保存在浏览器本地的 localStorage 中,不会上传到任何地方。
注意事项
- Notion 数据库的表头 text、subType、dir、lang_zh 不要改名,否则 OPS 无法连接。
- .env 中填写的是真实密钥,不要把它提交到公开仓库或分享给他人。
- README 未给出本地的 npm 安装与启动命令,本地运行方式请以仓库内说明为准,不要照搬其他项目的命令。
核心亮点
- 表单化拆解提示词结构,角色、风格、约束等要素分字段编辑,降低编写门槛
- 提供提示词库与分类管理,方便沉淀和复用常用模板
- 纯前端 Vue 实现,本地即可运行,上手成本低
不足之处
- 主要面向提示词编排,缺少对生成结果的自动评测与迭代反馈
- 提示词库以本地管理为主,团队协作与云端同步能力有限
适用场景
- AI 绘画创作者整理和调试图像生成提示词
- 产品与运营人员快速搭建文案类 prompt 模板
- AI 应用开发者在接入模型前做提示词原型设计
替代项目
PromptPerfect、LangGPT、PromptSource
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