$ reprompt rewrite "我在想你是否可以帮我修复那个似乎有点问题的身份验证错误"

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  ╭─ 重写内容 ────────────────────────────────────────╮
  │ 帮我修复那个似乎有问题的身份验证错误。   │
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  变更
  ✓ 删除了填充词 (缩短了18%)
  ✓ 删除了模糊语言

  你还应该
  → 添加实际的代码片段或错误信息 以 提供上下文
  → 按名称引用特定的文件或函数

→ 添加约束 (例如，"不要修改现有测试")

“你还应该”部分实际上是最有用的部分。机器处理它能处理的内容——去除填充词、重组——并告诉你只有人类才能添加的内容。

重写器的功能

四种变换，按顺序应用：

1. 去除填充词。 “请帮我”， “我基本上需要的是”， “我希望你”——这些添加了标记却没有增加信息。40+条英语规则，40+条汉语规则（重用压缩引擎）。

2. 前置指令。 如果你的关键请求埋在中间，就将其移动到前面。这很重要：斯坦福大学的“迷失在中间”论文发现，模型对开头指令的记忆比对中间指令的记忆好2-3倍。

3. 重复关键要求。 对于长提示（超过40个单词）且重复性低的情况，主要指令在结尾处重复。谷歌研究（arXiv:2512.14982）发现适度的重复可以将记忆提升多达76%。这一点仅在提示足够长，以至于模型可能会失去线索时才会生效。

4. 去除模糊措辞。 “也许”、“可能”、“我在想”、“有点”、“算是”。这些措辞削弱了指令信号而没有增加信息。12个正则表达式模式。

为什么不使用LLM进行重写？

我考虑过这个问题。我选择基于规则的原因有三个：

速度快。 在50毫秒以内。你可以在预提交钩子或CI管道中运行它，没人会注意到。

确定性强。 相同的输入，得到相同的输出。我实际上在CI中使用reprompt lint，并设定了分数阈值——如果我使用LLM重写器，我的CI在星期二可能会随机失败，因为GPT可能会感到有创意。

这是私密的。 我的提示包含生产错误信息、内部文件路径，有时还有我忘记删除的API密钥。这正是我不希望发送给另一个大型语言模型进行“改进”的内容。

更广泛的工具包

rewrite 是一个命令。这里还有其他内容：

reprompt check "你的提示"          # 完整诊断：评分 + 语法检查 + 重写
reprompt build "任务" --file auth.ts  # 从组件组装提示
reprompt compress "你的提示"       # 节省40-60%的令牌
reprompt scan                         # 发现来自9个AI工具的会话
reprompt privacy --deep               # 在会话中查找泄露的API密钥
reprompt lint --score-threshold 50    # CI质量门（包括GitHub Action）

自动发现来自Claude Code、Cursor、Aider、Codex CLI、Gemini CLI、Cline和OpenClaw的会话。通过导出与ChatGPT和Claude.ai连接。浏览器扩展在您输入时显示实时评分徽章——点击它以获取内联建议。

我仍然没有弄明白的事情

重写工具处理了大约30%构成良好提示的内容。其余的70%是只有您自己知道的事情——您正在盯着的错误信息、您刚刚编辑的文件、您尝试过但没有成功的事情。没有任何工具可以为您添加这些。

我也认为评分目前还“不是很准确”。在调试会话中，来自某人的3个单词的提示可能比来自不理解代码库的人的200个单词的精美请求更有效。存在于您脑中的上下文不会在评分中体现出来。

这些权重是针对四篇自然语言处理（NLP）论文进行校准的，但这些论文研究的是孤立的提示。真正的提示发生在对话的中间，通常是在凌晨两点，当你已经解释了三遍问题时。我不确定该如何评分。

尝试一下

pip install reprompt-cli
reprompt check "你最糟糕的提示"
reprompt rewrite "你最糟糕的提示"

麻省理工学院，本地专用，1800+ 测试。 GitHub · PyPI

老实说，我很好奇：在发送提示之前，你会考虑它们吗，还是更像是随意的思维流？我已经跟踪自己的提示几个月了，当我感到疲惫时，仍然会默认使用懒惰的提示。开始觉得这就是人类的工作方式。