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prompt-optimizer 桌面版如何安装并在首次使用时连接 Ollama 等本地模型【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer如果你的模型跑在本机上Ollama、LM Studio 这类用浏览器版连接经常会不稳定在线站是 HTTPS 页面而本地模型通常暴露为http://localhost:...浏览器会把这类请求判定为 Mixed Content 直接拦截CORS 也是常见报错来源。桌面版不受浏览器 CORS 和 Mixed Content 限制对localhost、局域网地址和内网 API 走直接请求路径是文档中给出的本地模型连接方式。这篇文章的任务是下载并安装 Prompt Optimizer 桌面版在模型管理里连接本机正在运行的 Ollama通过测试连接并跑通一次最小工作流来确认配置真的可用。适用环境是 Windows 10/11、macOS 或 Linux前提是本机已经装好 Ollama 并拉取了模型。下载并安装桌面版构建产物的命名模式是PromptOptimizer-version-os-arch.ext其中version是版本号按你的系统选对应文件系统产物示例WindowsPromptOptimizer-version-win-x64.exe安装包或.zip压缩包macOSPromptOptimizer-version-mac-arm64.dmgLinuxPromptOptimizer-version-linux-x64.AppImage文档给出的安装步骤Windows下载.exe安装包双击安装如遇 SmartScreen选择“更多信息”后继续。macOS下载.dmg拖动到Applications如首次打开被拦截在“系统设置 - 隐私与安全性”中允许打开。Linux下载.AppImage或.zip若使用 AppImage先执行下面命令再运行该文件。下面代码块中version需要替换为你实际下载文件中的版本号文档示例写法chmod x PromptOptimizer-version-linux-x64.AppImage安装完成后在桌面或应用程序列表中找到应用图标并启动。首次连接 Ollama在模型管理里配置Prompt Optimizer 不会替你内置可直接使用的模型。第一次使用前至少要在右上角模型管理里配置 1 个可用的文本模型否则左侧分析/优化和右侧测试/评估都跑不起来。文档明确建议第一次使用不要同时配很多模型先配 1 个能跑通的文本模型。操作步骤打开应用进入模型管理。新增一个文本模型提供商选择内置的Ollamaprovider。本机跑 Ollama 时优先选内置Ollama不需要为了本地模型额外走Custom。按下面示例填写示例结果来自 桌面应用文档提供商Ollama Base URLhttp://localhost:11434/v1 模型qwen2.5:7b API Key通常可留空其中qwen2.5:7b是文档示例值Ollama provider 的模型列表可以跟随本地已安装模型刷新实际填写时以本机ollama list里已安装的模型名为准。Base URL 注意必须带/v1后缀这是文档中标注的常见错误点。点击测试连接。密钥有效且网络正常时会看到“连接成功”的提示见 桌面用户手册。可选分支连接 LM Studio如果你用的是 LM Studio 而不是 Ollama接口不是标准 Ollama应改用Customprovider适用于 LM Studio、vLLM / OneAPI / 自建网关、企业内网里的 OpenAI 兼容接口提供商Custom Base URLhttp://localhost:1234/v1 模型填写 LM Studio 当前暴露的模型名 API Key任意非空字符串只有在接口不是标准 Ollama、前面还有一层 OpenAI 兼容网关、或你想手动控制特殊 Base URL 或额外参数时才继续用Custom。跑一次最小工作流确认配置可用测试连接通过不代表全部就绪。按 模型管理文档 的判定标准满足以下 3 条才算“配好了”至少有 1 个文本模型能测试连接成功你能在一个文本工作区里跑出真实结果你能继续做一次结果评估或对比评估。前两条跑法进入用户提示词工作区/#/basic/user在左侧输入一条原始提示词例如写一首关于秋天的诗。然后左侧点优化右侧运行测试。这个工作区右侧没有额外测试文本输入框是正常设计因为被测试的就是这条用户提示词本身。左侧能出优化结果、右侧能跑出真实输出就说明 Ollama 这条链路已经通了。桌面版里连不上本地模型时检查什么测试连接失败或执行时报错时连接问题 给出按现象分流的检查项报401、invalid api key、authentication failed检查 Key 有没有多余空格、账户有没有额度、填的是不是对应 provider 的 KeyOllama 场景通常不强制要求 API Key可留空。报404、model not found或测试连接能过但执行时报错核对 Base URL 是否已经带/v1、模型名是否和服务端实际暴露的一致、自定义接口是否兼容 OpenAI 风格。桌面版里仍然连不上本地模型此时问题通常不再是浏览器限制而是本地服务没启动、端口写错、模型名写错、防火墙或代理配置影响。更完整的排查顺序先点测试连接再核对 Base URL 和模型名查看浏览器控制台或桌面日志判断是不是浏览器限制最后决定要不要换成桌面版。桌面版启动失败、闪退或连接异常时可以查看日志目录Windows 常见位置文档示例%APPDATA%\PromptOptimizer\logs\如果你已经能连上模型但问题变成页面空白、按钮不可用、历史或设置像丢了一样那就不再是连接问题应转到 故障排除 处理。配置与日志保存在哪里桌面版使用系统标准应用目录目录名跟随产品名PromptOptimizer文档示例Windows: %APPDATA%\PromptOptimizer\ macOS: ~/Library/Application Support/PromptOptimizer/ Linux: ~/.config/PromptOptimizer/配置保存在本机应用目录里API 密钥只存储在本机、只在发起请求时发送给对应服务商。需要备份或迁移时优先使用应用内的数据管理做导出/导入不要直接手改应用目录也不要把“清缓存”当成备份方案。跑通之后文档建议的下一步是需要结果对比时再补第 2 个文本模型需要出图时再进图像工作区配置图像模型更完整的做法见 模型选择与测试策略。【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 prompt-optimizer 桌面版：如何安装并在首次使用时连接 Ollama 等本地模型
prompt-optimizer 桌面版如何安装并在首次使用时连接 Ollama 等本地模型【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer如果你的模型跑在本机上Ollama、LM Studio 这类用浏览器版连接经常会不稳定在线站是 HTTPS 页面而本地模型通常暴露为http://localhost:...浏览器会把这类请求判定为 Mixed Content 直接拦截CORS 也是常见报错来源。桌面版不受浏览器 CORS 和 Mixed Content 限制对localhost、局域网地址和内网 API 走直接请求路径是文档中给出的本地模型连接方式。这篇文章的任务是下载并安装 Prompt Optimizer 桌面版在模型管理里连接本机正在运行的 Ollama通过测试连接并跑通一次最小工作流来确认配置真的可用。适用环境是 Windows 10/11、macOS 或 Linux前提是本机已经装好 Ollama 并拉取了模型。下载并安装桌面版构建产物的命名模式是PromptOptimizer-version-os-arch.ext其中version是版本号按你的系统选对应文件系统产物示例WindowsPromptOptimizer-version-win-x64.exe安装包或.zip压缩包macOSPromptOptimizer-version-mac-arm64.dmgLinuxPromptOptimizer-version-linux-x64.AppImage文档给出的安装步骤Windows下载.exe安装包双击安装如遇 SmartScreen选择“更多信息”后继续。macOS下载.dmg拖动到Applications如首次打开被拦截在“系统设置 - 隐私与安全性”中允许打开。Linux下载.AppImage或.zip若使用 AppImage先执行下面命令再运行该文件。下面代码块中version需要替换为你实际下载文件中的版本号文档示例写法chmod x PromptOptimizer-version-linux-x64.AppImage安装完成后在桌面或应用程序列表中找到应用图标并启动。首次连接 Ollama在模型管理里配置Prompt Optimizer 不会替你内置可直接使用的模型。第一次使用前至少要在右上角模型管理里配置 1 个可用的文本模型否则左侧分析/优化和右侧测试/评估都跑不起来。文档明确建议第一次使用不要同时配很多模型先配 1 个能跑通的文本模型。操作步骤打开应用进入模型管理。新增一个文本模型提供商选择内置的Ollamaprovider。本机跑 Ollama 时优先选内置Ollama不需要为了本地模型额外走Custom。按下面示例填写示例结果来自 桌面应用文档提供商Ollama Base URLhttp://localhost:11434/v1 模型qwen2.5:7b API Key通常可留空其中qwen2.5:7b是文档示例值Ollama provider 的模型列表可以跟随本地已安装模型刷新实际填写时以本机ollama list里已安装的模型名为准。Base URL 注意必须带/v1后缀这是文档中标注的常见错误点。点击测试连接。密钥有效且网络正常时会看到“连接成功”的提示见 桌面用户手册。可选分支连接 LM Studio如果你用的是 LM Studio 而不是 Ollama接口不是标准 Ollama应改用Customprovider适用于 LM Studio、vLLM / OneAPI / 自建网关、企业内网里的 OpenAI 兼容接口提供商Custom Base URLhttp://localhost:1234/v1 模型填写 LM Studio 当前暴露的模型名 API Key任意非空字符串只有在接口不是标准 Ollama、前面还有一层 OpenAI 兼容网关、或你想手动控制特殊 Base URL 或额外参数时才继续用Custom。跑一次最小工作流确认配置可用测试连接通过不代表全部就绪。按 模型管理文档 的判定标准满足以下 3 条才算“配好了”至少有 1 个文本模型能测试连接成功你能在一个文本工作区里跑出真实结果你能继续做一次结果评估或对比评估。前两条跑法进入用户提示词工作区/#/basic/user在左侧输入一条原始提示词例如写一首关于秋天的诗。然后左侧点优化右侧运行测试。这个工作区右侧没有额外测试文本输入框是正常设计因为被测试的就是这条用户提示词本身。左侧能出优化结果、右侧能跑出真实输出就说明 Ollama 这条链路已经通了。桌面版里连不上本地模型时检查什么测试连接失败或执行时报错时连接问题 给出按现象分流的检查项报401、invalid api key、authentication failed检查 Key 有没有多余空格、账户有没有额度、填的是不是对应 provider 的 KeyOllama 场景通常不强制要求 API Key可留空。报404、model not found或测试连接能过但执行时报错核对 Base URL 是否已经带/v1、模型名是否和服务端实际暴露的一致、自定义接口是否兼容 OpenAI 风格。桌面版里仍然连不上本地模型此时问题通常不再是浏览器限制而是本地服务没启动、端口写错、模型名写错、防火墙或代理配置影响。更完整的排查顺序先点测试连接再核对 Base URL 和模型名查看浏览器控制台或桌面日志判断是不是浏览器限制最后决定要不要换成桌面版。桌面版启动失败、闪退或连接异常时可以查看日志目录Windows 常见位置文档示例%APPDATA%\PromptOptimizer\logs\如果你已经能连上模型但问题变成页面空白、按钮不可用、历史或设置像丢了一样那就不再是连接问题应转到 故障排除 处理。配置与日志保存在哪里桌面版使用系统标准应用目录目录名跟随产品名PromptOptimizer文档示例Windows: %APPDATA%\PromptOptimizer\ macOS: ~/Library/Application Support/PromptOptimizer/ Linux: ~/.config/PromptOptimizer/配置保存在本机应用目录里API 密钥只存储在本机、只在发起请求时发送给对应服务商。需要备份或迁移时优先使用应用内的数据管理做导出/导入不要直接手改应用目录也不要把“清缓存”当成备份方案。跑通之后文档建议的下一步是需要结果对比时再补第 2 个文本模型需要出图时再进图像工作区配置图像模型更完整的做法见 模型选择与测试策略。【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考