Prompt Theory 官网

Prompt Theory 图文介绍：

Prompt Theory 2023 年诞生于美国波士顿，由 MIT 计算机科学与语言学团队联合创立，定位为“提示工程师的线上风洞”。平台聚合 GPT-4、Claude 3、Gemini、Llama 3 等 20 余个国内外主流大模型，对用户提交的提示词进行多维度自动评测（BLEU、BERTScore、幻觉率、毒性、创意度等），并基于强化学习算法给出可解释的优化建议，帮助开发者、写手、教师、运营人员用数据驱动的方式写出更高质量、更低风险的提示。上线 14 个月，已积累 6.8 万活跃研究者与 42 万条提示实验数据。

主要功能

• 多模型并行：一次提交，同时调用 20+ 模型，返回结果并排展示，支持 Diff 高亮。
• 自动评分：综合 BLEU、ROUGE、BERTScore、幻觉检测、毒性、可读性 6 项指标自动生成雷达图。
• 提示优化器：AI 基于强化学习策略给出“增删调序”4 类改写建议，并预测分数提升幅度。
• 变量与模板：可插入 {变量} 实现批量生成，支持 A/B/n 测试与置信区间计算。
• 情境模拟：内置 50+ 行业场景沙盒（医疗问答、电商文案、合同审查、Python 代码），一键加载基准数据集。
• 人工标尺：邀请众包或团队成员对输出进行“事实正确/创意/安全”三级打分，结果纳入模型再训练。
• 风险扫描：自动检测潜在歧视、隐私泄露、版权提示词，并给出红色高亮与修改方案。
• 导出与 API：可导出 PDF 报告、CSV 原始数据；开放 REST API，速率 600 req/min，便于 CI/CD 集成。
• 社区市场：提供经官方审核的高质量提示模板，支持一键复用、评分与打赏。

应用场景

• 提示工程师：系统评估不同措辞对代码生成准确率的影响，将 Pass@1 从 62% 提升至 81%。
• 内容运营：批量测试 100 条小红书爆款标题提示，筛选点击率最高的前 10 条投入使用。
• 教育研究：教师比较不同模型对同一论文摘要的可读性，为学生演示幻觉错误案例。
• 法律合规：律所对合同审查提示进行毒性扫描，避免生成带歧视性条款。
• 企业微调：用平台生成的 5 万条“提示-评分”配对数据，继续训练专属模型，提高领域准确率。

是否收费

• 免费版：每日 15 次快速评测，限 3 个模型并行，社区模板可用，报告带水印。
• Pro 版：29 美元/月，无限次数，20 模型全开，批量变量测试 1,000 条/月，API 密钥包含 50k tokens。
• Team 版：89 美元/月（5 席位），共享模板库、私有团队空间、SSO、审计日志。
• Enterprise：私有化部署 + 自定义基准数据集 + 专属 RL 优化器，价格面议。
• 教育/非营利：edu 邮箱免费升级 Pro 一年，可获课堂实验数据包。

平台兼容性

• Web 端：Chrome、Edge、Safari、Firefox 最新 2 版。
• 插件：VS Code 插件（市场下载 1.8 万），可在编辑器内选中提示→右键评测。
• 移动端：PWA，iOS 14+/Android 8+，支持查看报告与社区模板。
• API & SDK：REST、Python、Node.js、Go，提供 Jupyter Notebook 示例。
• 数据导出：PDF、CSV、JSON、Excel、LaTeX 表格，兼容 Papers with Code 提交格式。
• 集成：Slack、Discord、Notion、Zapier、Make、GitHub Action。

数据与合规

• 提示与评测数据采用 AES-256 加密，用户可一键删除全部实验记录，符合 GDPR/CCPA。
• 平台不保留任何模型返回原文，仅存储指标与摘要，用于模型改进前会再次匿名化。
• 2024 年 2 月通过 SOC 2 Type I 审计，报告可向企业客户公开。

Prompt Theory 把“写提示→拍脑袋”变成“写提示→跑实验→看数据→再优化”的科学闭环，让提示工程像 A/B 测试一样可量化、可复现。对于需要持续生产高质量生成式内容的开发者、写手、企业与研究机构，它提供了安全、可扩展、数据驱动的提示词实验平台。