Promptr 是一个命令行工具,让你能够使用简单的英语指令来指导 OpenAI 的 LLM 模型对你的代码库进行修改。这些修改会直接应用到你在提示中引用的文件中。
promptr [选项] -p "你的指令" <文件1> <文件2> <文件3> ...
我发现以下工作流程效果不错:
-p 选项提供你的提示文件路径:
promptr -p my_prompt.txtPromptr 会将模型生成的代码直接应用到你的文件中。使用你喜欢的 git 界面来检查结果。
以下 PR 是使用 Promptr 能够完成的很好的例子。你可以在 PR 描述中找到各个提交的链接以及创建它们的提示。
Promptr 支持使用 liquidjs 进行模板化,这允许用户在他们的提示文件中包含模板命令。这个功能增强了提示的灵活性和可重用性,特别是在处理具有重复模式或标准的大型项目时。
项目可以有一个或多个"包含文件"——可重用的代码片段或指令——可以从提示文件中引用。这些包含文件可能包含项目特定的标准、指令或代码模式,使用户能够在整个代码库中保持一致性。
例如,你可能有一个名为 _project.liquid 的包含文件,内容如下:
本项目使用 Node 18 版本。 使用 yarn 进行依赖管理。 在 Javascript 中使用 import 而不是 require。 不要在 Javascript 类的底部包含 `module.exports`。 按字母顺序排列方法名和变量声明。
在你的提示文件中,你可以使用 liquidjs 的 render 函数来包含这个包含文件:
{% render '_project.liquid' %} // 你的提示在这里
这种方法允许开发可重用的包含文件,可以在多个项目间共享或在同一项目的不同部分使用。
项目范围的编码标准:创建一个包含文件,概述编码标准,并将其包含在项目的每个新代码文件中。
样板代码:为应用程序的不同部分(如模型定义、API 端点)开发一组样板代码片段,并根据需要包含它们。
共享指令:维护一组特定任务的指令或指南(如如何记录函数),并将它们包含在相关的提示文件中。
通过利用模板功能,提示工程师可以显著减少冗余并确保提示创建的一致性,从而导致对代码库进行更高效和标准化的修改。
| 选项 | 描述 |
|---|---|
-p, --prompt <prompt> | 指定在非交互模式下使用的提示。也可以指定路径或 URL - 在这种情况下,指定路径或 URL 的内容将被用作提示。提示可以利用 liquidjs 模板系统。 |
-m, --model <model> | 可选标志,用于设置模型,默认为 gpt-4o。使用值 "gpt3" 将使用 gpt-3.5-turbo 模型。 |
-d, --dry-run | 可选的布尔标志,可用于在干运行模式下运行工具,仅显示将发送给模型的提示。使用此选项时不会对文件系统进行任何更改。 |
-i, --interactive | 可选的布尔标志,启用交互模式,用户可以交互式地提供输入。如果未设置此标志,工具将在非交互模式下运行。 |
| `-t, --template <templateName | templatePath |
-x | 可选的布尔标志。使用默认模板时,Promptr 解析模型的响应并将结果操作应用到你的文件系统。只有在你创建了自己的模板,并且希望 Promptr 以与内置 "refactor" 模板输出相同的方式解析和应用输出到文件系统时,才需要传递 -x 标志。 |
-o, --output-path <outputPath> | 可选的字符串标志,指定输出文件的路径。如果未设置此标志,输出将打印到标准输出。 |
-v, --verbose | 可选的布尔标志,启用详细输出,在执行过程中提供更详细的信息。 |
-dac, --disable-auto-context | 防止在提示中引用的文件自动包含在发送给模型的上下文中。 |
--version | 显示版本并退出 |
可以指定额外的参数来指定将作为上下文包含在提示中的文件路径。参数应该用空格分隔。
yarn global add @ifnotnowwhen/promptr
npm install -g @ifnotnowwhen/promptr
你可以通过将当前版本的二进制文件复制到你的路径来安装 Promptr。目前只支持 MacOS。
需要一个名为 OPENAI_API_KEY 的环境变量来存储你的 OpenAI API 密钥。
npm run bundle
npm run build:<platform win|macos|linux>
npm run test-binary
Promptr 根据 MIT 许可证 发布。


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