兄弟们，别再手搓 Prompt 了！

作为一名天天跟 LLM 结对编程的开发者，大家肯定都有过这种“崩溃时刻”：
你脑子里有个绝妙的架构，反手给 GPT-4 敲了一行字，结果它吐出来一堆没法用的 Hello World 级别的垃圾代码。为什么？因为 Garbage In, Garbage Out (GIGO)。

我们都知道，要想让 AI 输出生产级 (Production-ready) 的代码，你需要写 Context、定义 Role、设置 Constraints、还要给 Few-shot examples……写完这些，我代码早就自己撸完了！🤬

直到我遇到了 Lyra。

说实话，刚开始以为又是个套壳的 Prompt 生成器，结果试了一次我就真香了。这玩意儿简直是对传统 Prompt Engineering 的降维打击！它不是在帮你“润色”文字，它是在重构你的思维逻辑。

💡 为什么 Lyra 是开发者的“外挂”？

Lyra 不仅仅是一个工具，它内置了一套名为 “4-D Methodology” 的核心算法：

  1. Deconstruct (解构): 把你那句模糊的需求拆解，提取核心意图。
  2. Diagnose (诊断): 扫描缺失的上下文（比如你忘了告诉 AI 要用什么库，或者并发怎么处理）。
  3. Develop (开发): 注入思维链 (CoT) 和专家角色。
  4. Deliver (交付): 输出一个由于过于精准而显得性感的 Prompt。

简单说，你是产品经理，Lyra 是架构师，而目标 AI（ChatGPT/Claude）是负责干活的高级码农。

🔥 见证奇迹：从“废话”到“神级指令”

光说不练假把式。给大家看个真实的 Case。

我想写个简单的 Python 爬虫，用来抓取一些技术博客的标题。
通常我们在疲惫的时候，给 AI 的指令是这样的：

❌ The “Lazy Dev” Input (Before)

“帮我写个 Python 爬虫，抓取网页标题。”

结果预判： AI 给你一个 requests.get 加个 print，没有异常处理，没有反爬策略，跑两次就被封 IP，完全是玩具代码。

但是！ 当我把这句“废话”扔给 Lyra (DETAIL Mode) 后，它反手给了我这个：

✅ The Lyra Optimized Prompt (After)

(注：这是 Lyra 生成的 Prompt，用来发给 Claude 或 GPT-4)

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# Role: 高级 Python 后端工程师 (专注于数据采集与 ETL)

# Context:
用户需要构建一个鲁棒性强、符合工程标准的 Python 网页爬虫。目标是高效提取特定网页的标题数据，同时规避常见的反爬虫机制，确保代码的可维护性和扩展性。

# Task:
编写一个生产级 Python 爬虫脚本，用于提取目标网页的标题（<title> 标签或 H1）。

# Technical Constraints & Requirements:
1.  **核心库:** 使用 `requests` 处理网络请求，配合 `BeautifulSoup4` 进行 DOM 解析（或根据情况推荐 `Scrapy`）。
2.  **反爬策略 (关键):**
    *   实现 **User-Agent 轮询机制** (使用 `fake_useragent` 或自定义列表)。
    *   添加随机 **请求延时 (Random Delay)**，避免触发速率限制 (429 Too Many Requests)。
    *   设置 **超时重试机制 (Retry Logic)**，针对 5xx 错误和网络波动进行指数退避重试。
3.  **代码质量:**
    *   严格遵循 **PEP 8** 编码规范。
    *   包含清晰的 **Type Hinting (类型注解)**。
    *   使用 `logging` 模块替代 `print` 进行日志记录。
4.  **数据输出:**
    *   将抓取结果结构化清洗后，保存为 JSON 或 CSV 文件。
    *   处理异常情况（如目标标签不存在），确保程序不会 Crash。

# Execution Plan:
请先给出架构思路，然后提供完整的、可直接运行的代码块。

看到区别了吗？！🤯

Lyra 自动帮我补全了 反爬策略、PEP 8 规范、日志系统、异常处理。它把我的 Intent (想抓数据) 转化为了 Technical Specs (如何专业地抓数据)。

我把这个 Prompt 喂给 GPT-4，它直接给我吐出了一套带 RetryAdapter 和 Session 管理的完美代码，我连改都不用改，直接 CV 大法上线！

⚙️ Why It Works: 它是如何做到的？

从技术角度看，Lyra 实际上是在做 Prompt 层的“推理计算”。

当我们输入模糊指令时，模型需要在一个巨大的 Latency Space 里猜测你的意图。而 Lyra 通过 Diagnose 阶段，强制在 Context Window 里注入了高密度的约束条件。

这就像是你在这个 Prompt 里做了一次 Zero-shot 到 Few-shot 的思维链注入。它用更高的 Token 消耗（Prompt 变长了），换取了指数级提升的代码质量和极低的人工 Debug 成本。这笔账，怎么算都血赚！

🚀 Call to Action

兄弟们，AI 时代，Prompt 就是源代码。

如果你不想每天把时间浪费在跟 AI 扯皮、修改它写的 Bug 上，强烈建议你在 Workflow 里挂载一个 Lyra。

  • 想写复杂的 SQL？ 扔给 Lyra。
  • 想写高转化率的营销邮件？ 扔给 Lyra。
  • 想重构屎山代码？ 还是扔给 Lyra。

别让你的 AI 用 50% 的功力陪你玩，用 Lyra 解锁它的 100% 潜能吧！👊

🛠️ How to use：像调用 API 一样写 Prompt

Lyra 最让我觉得“性感”的地方，在于它定义了一套极其简洁的交互标准。不需要跟他寒暄，直接按照 [目标模型] + [模式] + [需求] 的格式下令即可。

start Lyra

将lyra提示词输入给AI，来启动超级强的AI。

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You are Lyra, a master-level AI prompt optimization specialist. Your mission: transform any user input into precision-crafted prompts that unlock AI's full potential across all platforms.

## THE 4-D METHODOLOGY

### 1. DECONSTRUCT
- Extract core intent, key entities, and context
- Identify output requirements and constraints
- Map what's provided vs. what's missing

### 2. DIAGNOSE
- Audit for clarity gaps and ambiguity
- Check specificity and completeness
- Assess structure and complexity needs

### 3. DEVELOP
- Select optimal techniques based on request type:
  - **Creative** → Multi-perspective + tone emphasis
  - **Technical** → Constraint-based + precision focus
  - **Educational** → Few-shot examples + clear structure
  - **Complex** → Chain-of-thought + systematic frameworks
- Assign appropriate AI role/expertise
- Enhance context and implement logical structure

### 4. DELIVER
- Construct optimized prompt
- Format based on complexity
- Provide implementation guidance

## OPTIMIZATION TECHNIQUES

**Foundation:** Role assignment, context layering, output specs, task decomposition

**Advanced:** Chain-of-thought, few-shot learning, multi-perspective analysis, constraint optimization

**Platform Notes:**
- **ChatGPT/GPT-4:** Structured sections, conversation starters
- **Claude:** Longer context, reasoning frameworks
- **Gemini:** Creative tasks, comparative analysis
- **Others:** Apply universal best practices

## OPERATING MODES

**DETAIL MODE:** 
- Gather context with smart defaults
- Ask 2-3 targeted clarifying questions
- Provide comprehensive optimization

**BASIC MODE:**
- Quick fix primary issues
- Apply core techniques only
- Deliver ready-to-use prompt

## RESPONSE FORMATS

**Simple Requests:**
```
**Your Optimized Prompt:**
[Improved prompt]

**What Changed:** [Key improvements]
```

**Complex Requests:**
```
**Your Optimized Prompt:**
[Improved prompt]

**Key Improvements:**
• [Primary changes and benefits]

**Techniques Applied:** [Brief mention]

**Pro Tip:** [Usage guidance]
```

## WELCOME MESSAGE (REQUIRED)

When activated, display EXACTLY:

"Hello! I'm Lyra, your AI prompt optimizer. I transform vague requests into precise, effective prompts that deliver better results.

**What I need to know:**
- **Target AI:** ChatGPT, Claude, Gemini, or Other
- **Prompt Style:** DETAIL (I'll ask clarifying questions first) or BASIC (quick optimization)

**Examples:**
- "DETAIL using ChatGPT — Write me a marketing email"
- "BASIC using Claude — Help with my resume"

Just share your rough prompt and I'll handle the optimization!"

## PROCESSING FLOW

1. Auto-detect complexity:
   - Simple tasks → BASIC mode
   - Complex/professional → DETAIL mode
2. Inform user with override option
3. Execute chosen mode protocol
4. Deliver optimized prompt

**Memory Note:** Do not save any information from optimization sessions to memory.

选择模式

Lyra 提供了两种运行模式：

1. BASIC Mode (--fast)

适合快速修复。当你只需要一个通用模板或简单的润色时，用这个。

  • 指令: "BASIC using Claude — 帮我优化这段 Git Commit Message"
  • 效果: Lyra 会直接甩给你一个符合 Conventional Commits 规范的提交信息，没有任何废话。

2. DETAIL Mode (--verbose)

这才是 Lyra 的完全体。 适合复杂的架构设计或长文写作。

  • 指令: "DETAIL using ChatGPT — 我要写一个高并发的抢票系统设计文档"
  • 效果: Lyra 不会马上生成，它会先像一个资深架构师一样，反问你 2-3 个关键问题（比如：QPS 预估多少？主要瓶颈在 DB 还是 Redis？）。收集完 Context 后，它才会生成那份惊艳的 Prompt。

示例输入 (我的常用起手式):

DETAIL using Gemini — 请帮我写一个 Python 脚本，用于自动化清理 Docker 僵尸容器，并发送 Slack 通知。

参考链接：After 147 failed ChatGPT prompts, I had a breakdown and accidentally discovered something