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Prompt Studio for DeepSeek Harness: turn rough ideas into precise prompts for 19 image/video/text models, with multi-model enhancement, prompt scoring, image-to-prompt and a self-updating knowledge base.

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dsh-prompt-workshop · 提示词工坊

Prompt Studio 提示词工坊

把粗糙想法变成目标生成模型可以直接使用的精准提示词:选中目标生成器(Midjourney / SDXL / FLUX / GPT-Image / 豆包 Seedream / 即梦 / Sora / Veo / 可灵 / 海螺 / Runway / Pika / Vidu / 万相 / 豆包 Seedance …),输入一句话,得到主提示词、负向提示词、参数建议、多个变体和缺口分析。

DeepSeek Harness(DSH)原生插件:Host 半侧提供工具与 HTTP API,浏览器半侧提供输入框 ✨ 工作台与设置页。

功能

  • 输入框工作台:会话输入框左侧 ✨ → 浮层面板;选目标生成器 → 输入想法 → 生成 → 复制 / 插入输入框 / 直接发送;一键「更简洁 / 更电影感 / 更写实 / 加细节」继续迭代。
  • 19 个目标模型规范(内置知识库,含每个模型的语法规则、参数建议、正/负向提示词规范): Midjourney、SDXL、SD 3.5、FLUX.1、GPT-Image、豆包 Seedream(图片)、即梦、可灵 Kling、海螺 Hailuo、Sora 2、Veo 3.1、Runway Gen-4、Pika 2.2、Vidu、Wan 2.2、豆包 Seedance(视频)、通用文生图 / 文生视频 / 通义文本。
  • 多模型选择:增强用大模型下拉列出 DSH「设置 → 模型」里已配置的全部模型(DeepSeek 账号全系 + 你添加的任何 OpenAI 兼容端点),不额外保存 API Key;也可在设置页设默认模型,或「跟随当前会话模型」。
  • Agent 工具:在对话里直接说「帮我把这个想法变成精准提示词」「这个 prompt 为什么效果不准」,AI 会调用 prompt_enhance / prompt_score / prompt_targets(含豆包等目标模型规范查询)。
  • 设置页:设置 → 提示词工坊(或 插件 → dsh-prompt-workshop),配置默认目标/风格/模型/语言/变体数、生成后动作、系统提示注入开关、清空历史。
  • 图片反推提示词:面板里上传/粘贴一张参考图 → 反推「能复现这张图」的目标模型提示词(需要支持图片输入的大模型)。
  • 知识库周期自更新:插件每 N 天(默认 5 天)联网检索相关模型/提示词的新消息,提炼成增量应用到本地知识库(可设开关与周期、可「立即收集」、可「恢复内置知识库」,每轮生成中文报告)。搜索优先用 DeepSeek 搜索;无会话凭证时自动回退 Bing RSS + 官方文档种子页(无需 API key);支持「官方文档补全」与「新变化」两类更新。对话里说「更新一下提示词知识库」也能触发(后台执行)。
  • 本地数据:设置与历史保存在 ~/.dsh/prompt-workshop.json,知识库增量保存在 ~/.dsh/prompt-workshop-knowledge.json,升级插件不丢;内置知识库随包分发,仅周期收集时才联网。
  • 质量评分:10 维 rubric(意图清晰度、主体具体性、构图与镜头、光线与色彩、风格一致性、运动与时序、音频与对白、参数适配、语言与语法、合规与版权)。

安装

  • 插件市场(推荐):DSH → 插件 → 市场,搜索「提示词工坊 / Prompt Studio」;或从 Discover 索引安装。
  • GitHub:dsh plugin --profile add github:/dsh-prompt-workshop
  • 源码:git clone 后执行 dsh plugin --profile add link:<仓库绝对路径>;Desktop 用户请在「设置 → 插件」里用插件管理器链接安装。

安装后在 设置 → 提示词工坊(或 插件 → 提示词工坊)里配置模型与知识库。

使用

  1. 打开任意会话,输入框左侧点 ✨。
  2. 选「目标生成器」(例如 豆包 · Seedream(图片))、按需选任务类型 / 风格 / 增强模型 / 变体数量。
  3. 在「粗糙想法」里写一句话,点「生成精准提示词」。
  4. 结果区:复制 / 插入输入框 / 直接发送;或点快捷按钮继续迭代。
  5. 图片反推:面板里点「🖼️ 图片反推」上传图片(或直接把图片粘贴进面板)→ 反推提示词。
  6. 设置 → 提示词工坊 里可以设默认值、关掉系统提示注入、清空历史;「知识库自动更新」区可设周期/立即收集/恢复内置知识库并查看报告。

在对话中直接说需求也可以,例如:

把「雨夜东京街头,一个撑透明伞的女人」变成可灵 4.0 的视频提示词 帮我看看这段 Midjourney 提示词为什么效果不准

目标模型支持(摘要)

类型 目标模型
图片 Midjourney(V7/V8.2)、SDXL、SD 3.5、FLUX.1、GPT-Image、豆包 Seedream、即梦、通用文生图
视频 可灵 Kling 4.0、海螺 Hailuo(H3/Hailuo-02)、Sora 2、Veo 3.1、Runway Gen-4、Pika 2.2、Vidu、Wan 2.2、豆包 Seedance、通用文生视频
文本 写作 / 代码 / 翻译 / 分析 / 通用

规范来源与「待核实」清单见 research/prompt-knowledge.md(36 条来源,含官方文档与社区交叉验证)。参数建议不做硬校验;带「待核实」的条目请以平台官方文档为准。

开发

index.js              Host 插件入口:工具 + HTTP API + 系统提示注入
client.js             浏览器 bundle(单文件、无需构建;window.__ModuleLoader__.load)
lib/
  presets.json        内置知识库(由 scripts/build-presets.mjs 从 research/presets.json 生成)
  presets.js          知识库读取 + 缓存(按文件 mtime 失效)
  engine.js           提示词构建 / JSON 解析 / 本地启发式评分
  llm.js              ctx.llm 模型目录与一次性调用
  service.js          generate / score / targets / state 业务逻辑
  store.js            ~/.dsh/prompt-workshop.json 设置与历史
scripts/
  build-presets.mjs   由调研结果生成 lib/presets.json
  install-desktop.mjs / uninstall-desktop.mjs
test/                 纯 node 测试(无需安装依赖)
research/             网络调研原始材料(不随包分发)

运行测试(Windows 沙箱下 node --test 会因子进程管道被限制而 EPERM,直接逐文件运行):

node test/presets.test.mjs
node test/engine.test.mjs
node test/store.test.mjs
node test/client.smoke.mjs

重建知识库:node scripts/build-presets.mjs。

已验证 / 已知限制

已验证(v0.2.0,激活前已通过测试):

  • 单元/集成测试:presets 5、engine 9、knowledge 7、store 4、service 6、client 冒烟 5 全部通过。
  • 图片反推与知识库收集的失败路径(无 web / 无附件 / 无模型)均返回结构化错误。
  • v1 已验证:Host 插件热装载、3 个工具端到端调用成功(含豆包图片提示词、评分与改写建议)。
  • /dsh-prompt-workshop 路由:/health、/state、/targets、/settings、/graph 正常;设置与历史持久化正常。
  • 客户端 bundle 已进入 DSH 客户端模块图并由 /plugins/... 正常分发(combo bundle 语法校验通过)。

已知限制:

  • 面板 UI 的真机观感(深浅色主题、浮层定位)尚未逐像素确认;若刷新后输入框旁没有 ✨,请刷新一次页面(Ctrl+R)。
  • API 仅接受本机回环请求,局域网/反向代理访问面板不可用。
  • 图片反推提示词(上传图片 → 反推 prompt)、插件内独立 API Key 渠道未包含在 v1。
  • 知识库中标注「待核实」的参数属于社区交叉验证结果,插件仅作建议。

路线图(待批准后自我迭代)

  • ✅ v0.2.0 已实现:知识库周期自更新(可调周期/立即收集/恢复/报告/官方文档补全)、图片反推提示词、设置页知识库面板。
  • 迭代 2 候选:收集质量(官方 JSON/README 白名单、来源分级、变更 diff 与「应用/忽略」确认)、多模型对比模式、提示词 A/B 评测、图片反推增强、UI 打磨。

License

MIT

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Commit 01acbea5a0eb

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