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# PromptCraft -- 交互式 Prompt 工程与安全审计工作室 PromptCraft 是一个交互式 prompt 工程、优化和安全审计工作室，使用 **Streamlit** 和 **Google Gemini API** 构建。它可以帮助开发者优化原始 prompt，自动注入 few-shot 示例，根据安全漏洞启发式算法（prompt 注入、越狱、数据泄露）审计 prompt，并评估多模型 token 基准测试。 ## 架构拓扑 ``` graph TB subgraph UI_LAYER["Streamlit User Interface - app.py"] STUDIO["Prompt Workbench and Playground"] OPT_VIEW["Optimizer and Few-Shot Generator"] AUDIT_VIEW["Security and Injection Auditor"] BENCH_VIEW["Token and Latency Benchmark Studio"] end subgraph CORE_MODULES["Core Engine"] ANALYZER["Prompt Analyzer and Security Inspector"] CFG["Config and Environment Loader"] TEST_UTIL["Test Suite and Assertions Engine"] end subgraph GEMINI_CLIENT["Gemini API Integration - client.py"] GEMINI_NATIVE["Google GenAI / Gemini 2.0 Client"] STREAM["Streaming SSE Response Handler"] end STUDIO --> ANALYZER OPT_VIEW --> ANALYZER AUDIT_VIEW --> ANALYZER BENCH_VIEW --> ANALYZER ANALYZER --> GEMINI_CLIENT GEMINI_CLIENT --> GEMINI_NATIVE GEMINI_NATIVE --> STREAM STREAM --> STUDIO style UI_LAYER fill:#18181b,stroke:#a1a1aa,color:#fff style CORE_MODULES fill:#000000,stroke:#ffffff,color:#fff style GEMINI_CLIENT fill:#18181b,stroke:#e4e4e7,color:#fff ``` ## Prompt 优化与审计时序图 ``` sequenceDiagram participant User as Developer participant UI as Streamlit Studio participant Analyzer as Prompt Analyzer participant Gemini as Gemini API Client User->>UI: Input raw prompt draft UI->>Analyzer: Execute security audit scan Analyzer->>Analyzer: Check injection heuristics & jailbreak patterns alt Vulnerability Detected Analyzer-->>UI: Flag security risk (High/Medium/Low) end UI->>Gemini: Request prompt optimization & few-shot generation Gemini-->>UI: Stream optimized prompt & synthetic test cases User->>UI: Run benchmark test suite across models UI->>Gemini: Parallel completion requests Gemini-->>UI: Return token count, latency & output quality scores ``` ## 核心功能 - **自动化 Prompt 优化**：将模糊的指令转化为结构化的、经过 system 角色优化的 prompt，并自动生成 few-shot 示例。 - **Prompt 安全与越狱审计**：扫描输入是否存在 prompt 注入技术、间接越狱以及 system prompt 泄露风险。 - **多模型对比实验场**：执行并排补全，以比较不同模型变体之间的延迟、token 使用量和输出质量。 - **自动化测试断言**：定义验证规则（JSON schema 验证、regex 匹配、关键词包含）以测试 prompt 的可靠性。 ## 目录结构 ``` prompt-craft/ |-- app.py # Main Streamlit web application & tabbed UI |-- client.py # Google Gemini API client & response parser |-- config.py # Settings, model defaults, & environment variables |-- prompt_analyzer.py # Security audit rules & prompt injection analyzer |-- test_utils.py # Test suite execution & assertion evaluator |-- requirements.txt # Streamlit, google-generativeai, python-dotenv dependencies |-- .env.example # API Key configuration template |-- README.md # ASCII Architecture & User Documentation `-- .gitignore # Git ignore rules ``` ## 快速入门指南 ### 前置条件 - Python 3.10+ - 一个 **Google Gemini API Key** ### 本地设置 1. **克隆代码仓库**： git clone https://github.com/siddarth1872004/prompt-craft.git cd prompt-craft 2. **安装依赖**： pip install -r requirements.txt 3. **配置 API Key**： cp .env.example .env # 编辑 .env 并插入 GEMINI_API_KEY=your_key_here 4. **启动 Streamlit 应用**： streamlit run app.py 5. **在浏览器中打开**： 导航至 `http://localhost:8501`。 ## 许可证 基于 **MIT License** 发布。详情请参阅 `LICENSE`。

标签：AI安全审计, DLL 劫持, Gemini API, Kubernetes, Streamlit, 大语言模型, 性能基准测试, 提示词工程, 策略决策点, 访问控制, 逆向工具