推荐个好东西：火山引擎的 PromptPilot。
之前看 Google 的提示词白皮书，有个点让我印象很深：
他们直接用 Google Doc 管理 prompt，写任务、版本、评估效果。
那时候我就在想，有没有人真把这事儿做成一套完整系统？
现在看到火山这套，有点意思了。
它不只是“帮你写好提示词”，而是把这事儿当作工程问题来解的。
最打动我的，是它在 prompt 优化这件事上做得极其系统，甚至有点狠。
✅ 从任务出发构造 prompt（带结构、带变量、不是拍脑袋）
✅ 每一版 prompt 都挂着独立评测集 + 自动评分机制
✅ 没有理想答案也能比对打分（GSB 模式）
✅ 每轮迭代都能 trace 效果，版本可控、可回溯
我们之前做客服对话调 prompt，最常见的就是“改了一句，但说不上来到底有没有变好”。
很多时候上线的版本其实就是“看着还行就先上”。
现在它是：“打一套样本集，系统直接帮你跑出哪一版效果稳定”。
我一直坚持：
模型越强，对 prompt 的要求只会更高。
尤其是在多轮任务、复杂场景里，prompt 不只是“写得好”，而是“是否可控、可管理、可进化”。
PromptPilot 解决的，是这个底层问题。
它不仅能让 prompt 生出来，更重要是——能持续改下去。
版本有 trace，样本能评分，逻辑能反推，工具还能外接，
整个就是“prompt 的 AutoML + GitOps” 一体化工具链。
顺带说一句：这是 2025 火山引擎 FORCE 大会上刚发布的产品，免费版和 Plus 版都开放，9 月前能直接上手全功能体验。
现在市面上很多 prompt 工具做的是“编辑器 + 改写器”，
但你会发现，真正上线之后需要的是一整套治理机制。
PromptPilot 是我目前看到国内第一个跑通这个闭环的，
不是 fancy 的界面，而是认真在解决 prompt 系统演化能力这个问题。
如果你也在做 AI 应用落地，推荐你认真研究一下。
要说缺点：自定义模型没找到海外模型，差评！
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