技能用途

很多提示詞中包含了大量的無效口水話（例如：「請你扮演一個非常好、非常專業的工程師，我希望你能幫我…」）。在大規模對話或背景自動駕駛（Autopilot）中，這些無效贅詞會隨著會話歷史被反覆發送給 LLM，產生極大的累計 Token 費用。

Token Optimizer 是 Prompt Master 的 提示詞精實技能。它扮演「編輯」的角色，在不降低 AI 理解精度與約束力度的前提下，精確剔除提示詞中的助詞、禮貌用語與無效描述，將提示詞體積壓縮 30% 到 50%，大幅削減長期 API 開銷。

運作原理

1. 詞性過濾：自動識別並清除提示詞中的感嘆詞、人稱贅代詞與禮貌性問候語。
2. 語意緊湊化：將長篇大論的自然語言，重構為條列式、清爽的 Rules 清單。
3. Token 計數與對比：顯示優化前後的 Token 數量對比與預計節省費用。

實戰對話範例

範例：壓縮一段囉嗦的代碼優化指令

• You:

  pm optimize "哈囉！我這裡有一段代碼，希望你能幫我看看，主要是它的性能有點卡卡的，你可以幫我把它重構成更好、更快、更省記憶體的方法嗎？謝謝你！"

• AI:

  [Prompt Master] Token Optimization Completed

  成功將囉嗦的自然語言重構為極簡規則，節省了 78% 的 Token：

  優化後提示詞：

  請優化以下代碼的執行性能與記憶體佔用。
  約束：
  1. 減少物件分配。
  2. 僅返回重構後的代碼。

  Token 對比報告：

  • 原提示詞：76 Tokens (約 $0.00022 USD)
  • 優化後：18 Tokens (約 $0.00005 USD, 節省 76%)

  提示詞已精實完畢，可直接用於大規模批次處理。