别再硬编码提示词了：用Dakora实现提示工程的最佳实践

如果你用 OpenAI 或其他大模型开发过任意功能，那么你很大致率写过这样的代码：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# 直接写死在代码里的 prompt
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",          # 原文写的是 gpt-5，目前不存在，已修正
    messages=[{"role": "user", "content": "写一段关于独角兽的睡前小故事。"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

一行字符串，简单直接，随写随跑。 可当业务膨胀到几十、上百条 prompt，每条还动辄几十上百行、带变量、带版本差异时，「写死」就成了灾难。

2 痛点：提示词地狱（Prompt Hell）

把提示词直接塞在代码里会带来典型顽疾：

• 源文件被大段文本撑得又臭又长。
• 改一句文案 → 找文件 → 改字符串 → 重新打包 → 重新部署，链路又长又脆。
• 多参数、多语言、多版本时，可读性骤降。
• 跨仓库、跨服务拷贝粘贴，一出错就是线上事故。

于是大家把这种现象戏称为提示词地狱：维护成本高、协作效率低、出错概率大。

3 半吊子方案：YAML/JSON/.env

不少人会把提示词抽到 YAML、JSON 或者环境变量里，这的确 比硬编码好一点，但新坑接踵而至：

• 手动缩进 YAML，一不留神就多敲个空格，整条配置失效。
• 缺乏类型校验，缺失字段或类型错误只能运行时才炸。
• 多人同时改纯文本，冲突难合并，历史难追溯。

说白了，这只是「胶水式」的补救，称不上工程化 workflow。

4 正确姿势：把提示词当成「一等公民」管理

prompt 也是交付件，应当「可版本控制、可独立编辑、可单元测试」。 为此，社区里出现了一些轻量级开源工具，专门解决提示词的「膨胀」与「协作」问题，例如 Dakora。

开源项目Dakora

用 Dakora 可以：

1. 把所有提示词收拢到一处「聚焦仓库」。
2. 通过 Web UI 可视化编辑，告别手动 YAML。
3. 保存后前端实时同步，无需重启、无需重新部署。
4. 所有变更落盘为本地文件，自动进入 Git，历史与回滚一目了然。

5 30秒上手

安装 + 初始化，只要两条命令：

pip install dakora
dakora init      # 生成本地提示词仓库
dakora playground  # 启动浏览器可视化编辑器

浏览器会自动打开一个「即时 playground」，你在里边改 prompt，应用端下一秒就能拉到最新版本，完全免部署。

6 小结：为什么必定要做「提示词管理」

做大模型应用，迭代速度就是生命线。 无论是 A/B 实验、多语言文案，还是运营临时热修，都不可能忍受「改一句话 → 走一次 CI/CD」。

把提示词从代码中剥离、版本化、可视化，是「周末黑客项目」与「可维护商业产品」之间的分水岭。