DarkoKuzmanovic/pi-model-prompts
GitHub: DarkoKuzmanovic/pi-model-prompts
Pi 扩展插件,按模型名称自动匹配并注入对应的 Markdown 系统提示词片段,支持精确匹配、模糊匹配和干跑测试。
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# pi-model-prompts
一个小型 Pi 扩展,用于将特定模型的 Markdown 提示词片段追加到 system prompt 中。
它特意只做一件事:
基准测试、提示词研究和调优历史应属于独立的项目,例如 `model-tuner`。
## 用法
创建提示词文件:
```
mkdir -p ~/.pi/agent/model-prompts
$EDITOR ~/.pi/agent/model-prompts/glm-5.1.md
```
重启 Pi 或运行 `/reload`。
## 匹配规则
首个匹配项生效:
1. **精确匹配 provider + model:** `{provider}--{modelId}.md`
- `wafer--glm-5.1.md` 匹配 `wafer/GLM-5.1`
2. **精确匹配 model:** `{modelId}.md`
- `glm-5.1.md` 匹配 `wafer/GLM-5.1`
3. **模糊匹配界定片段:** 文件名主干在将 `:`、`/` 和 `\` 统一替换为 `-` 后,作为一个由连字符界定的片段出现
- `glm-5.1.md` 匹配 `ollama/glm-5.1:cloud`
- `glm-5.1.md` **不**匹配 `glm-5.10-cloud`
长度小于 3 个字符的模糊匹配主干将被忽略。如果多个模糊提示词匹配成功,则以最长主干为准。
## 提示词目录
```
~/.pi/agent/model-prompts/
deepseek-v4-pro.md
deepseek-v4-pro-precision.md
glm-5.1.md
kimi-k2.6.md
mimo-v2.5-pro-precision.md
```
## 命令
### `/model-prompt`
显示当前模型、匹配到的提示词文件、匹配类型、文件大小、SHA-256(12 字符的短哈希值)以及提示词目录。
如果未找到匹配项,将显示包含提示词目录的“未匹配”消息。
### `/model-prompt list`
列出 `~/.pi/agent/model-prompts/` 中的所有可用提示词文件,并标记空文件,同时针对以下情况提供诊断警告:
- **空文件** — 内容为空的文件
- **模糊重叠** — 一个文件的主干是另一个文件由连字符界定的子串的文件对(例如 `glm.md` 包含在 `glm-5.1.md` 中),这可能会导致意外的匹配
### `/model-prompt test /`
在不切换模型的情况下,对指定的 provider 和 model 进行干跑匹配。支持两种参数形式:
```
/model-prompt test wafer/GLM-5.1
/model-prompt test wafer GLM-5.1
```
显示与基础命令相同的匹配元数据(匹配的文件、匹配类型、大小、SHA-256 以及内容预览)。
## 匹配类型
当提示词文件匹配成功时,匹配类型会告诉你触发的是哪条规则:
| 类型 | 描述 | 示例 |
|------|-------------|---------|
| `exact-provider-model` | 精确匹配 provider + model 主干 | `wafer--glm-5.1.md` 匹配 `wafer/GLM-5.1` |
| `exact-model` | 精确匹配仅 model 主干 | `glm-5.1.md` 匹配 `wafer/GLM-5.1` |
| `fuzzy` | 界定的模糊片段匹配 | `glm-5.1.md` 匹配 `ollama/glm-5.1:cloud` |
## 注入内容标记
当提示词被注入时,它会被包裹在 HTML 注释中,以便你能在 system prompt 中查看其来源:
```
... prompt content ...
```
如果匹配到的文件为空,则不会注入任何内容。
## 本扩展不做的事情
- 无基准测试
- 无自动编写提示词
- 无提示词打分
- 无模型排行榜
- 无会话日志挖掘
- 无内置的特定模型方法论
这些职责应该存在于独立的模型调优/研究项目中。
## 开发
```
npm test
npm run typecheck
```
## 许可证
MIT
标签:AI提示词, DLL 劫持, SOC Prime, 人工智能, 大语言模型, 开发工具, 插件扩展, 暗色界面, 用户模式Hook绕过, 自动化攻击, 防御加固