PromptShelf 是一个专为 AI 开发设计的提示词管理系统，旨在解决提示词版本控制问题。它允许用户像管理代码一样管理提示词，支持版本控制、与代码分离、API 集成、权限管理和 Docker 一键部署。PromptShelf 提高了开发效率，减少了提示词调整相关的部署工作，并支持团队协作，是 AI 项目开发的理想选择。

💡 PromptShelf 核心功能之一是类 Git 版本控制，允许用户像管理代码一样管理提示词，包括提交历史、版本对比和回滚功能。

✨ 为了提高代码的可读性和维护性，PromptShelf 将提示词与代码分离存储，避免了提示词污染代码库的问题，方便用户管理和更新。

💻 PromptShelf 提供 API 集成，通过 RESTful 接口轻松集成到现有的工作流中，方便用户在不同的项目中使用。

🔑 系统支持基于 JWT 的身份验证和角色控制，实现了权限管理功能，确保了提示词库的安全性和可控性。

🐳 为了方便部署和使用，PromptShelf 支持 Docker 一键部署，包含了 MySQL 和 Dragonfly(Redis)的完整配置，简化了部署流程。

不知道是否大家都有这样的问题：每次写 AI 相关项目时，总是会以文件形式编写冗长的提示词，有时候甚至为了方便，直接嵌入到代码中，影响代码结构和可读性。在测试或者上线后，提示词又需要频繁调整来对比效果，导致需要经常更新代码来重新部署，极大影响开发效率，在大型项目中尤其如此。

因此我开发了一个提示词管理系统 PromptShelf，专门解决 AI 开发中的提示词版本控制问题！

✨ 核心功能

类 Git 版本控制：像管理代码一样管理提示词，支持提交历史、版本对比和回滚与代码分离：提示词独立存储，不再污染代码库API 集成：通过 RESTful 接口轻松集成到现有工作流权限管理：基于 JWT 的身份验证和角色控制Docker 一键部署：包含 MySQL 和 Dragonfly(Redis)的完整配置

🚀 主要优势

减少 80%的提示词调整相关部署工作保留完整的提示词迭代历史，便于效果对比支持团队协作，多人共同维护提示词库无需修改代码即可进行 A/B 测试

🔧 快速开始

# 克隆仓库git clone https://github.com/newdee/prompt-shelfcd prompt-shelf# 启动服务docker-compose up --build -d

项目地址

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