[开源分享] AI 口吻风格 和 代码风格 调优器 https://meomeo-dev.github.io/html_ft_llm_any_style 目前包含的风格调优器主要包含: 口吻(voice)风格, 自然对话给人的感受是什么样子 代码(Code)风格, 见码如见人, 看的代码长的样子 两者均不过度关心内容格式, 只是调整风格化的强度.
[开源分享] AI 口吻风格 和 代码风格 调优器 https://meomeo-dev.github.io/html_ft_llm_any_style 目前包含的风格调优器主要包含: 口吻(voice)风格, 自然对话给人的感受是什么样子 代码(Code)风格, 见码如见人, 看的代码长的样子 两者均不过度关心内容格式, 只是调整风格化的强度.
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发帖前检查 “开源推广”标签。 项目完整开源，无未公开核心部分。 README 或项目页面保留 Linux DO 友链。 帖子正文由维护者本人手写。 没有复制粘贴 README。 没有引流到其他社区或社群。 项目运营内容不包含社区禁止内容。 本周没有超过推广发帖频率。 项目: 风格调优器 github.com GitHub - meomeo-dev/html_ft_llm_any_style: LLM 风格调优工具集合 LLM 风格调优工具集合 开放 40+维度, 通过调整每个维度的强弱, 来定制自己喜欢的输出风格. 通过提示词调整GPT说话的感觉, 写代码的感觉. 比如做逆向或算法时, 希望: 让GPT说话挑剔简洁, 写出的代码缺乏规划, 就像是工程师在思绪涌现下用过程编程的方式写Demo那样丝滑. 比如做外包项目时, 希望: 让GPT说话专业, 就像在做一个开源项目一样. 使用方法 选择预设或自定义调整量表, 然后点击复制YAML 将复制后的YAMl转为提示词指令, 粘贴进 CC / Codex 转一下即可 复制优化后的提示词, 配置到 AGENTS.md 或者任何想用到地方, 因为它就是一段提示词. 测试效果: 为什么做 项目是自己很久的时候开源的, 因为那时候GPT5刚出来, 网友们的反馈就是GPT太谄媚, 喜欢讨好人. 分析了很多帖子发现, 其实是因为像ChatGPT和Codex这类工具, 不像Claude Code那么的关注输出风格. 当时扫了 L站 和 hacker-news 中的讨论帖, 从中总结了输出风格的出不同维度和强度. 方便精细画调整, 获得量表结果后, 又通过提示词优化, 将量表转为提示指令. 方便保存到 AGENTS.md 或者 配置到个性化中. 很久没有维护, 但随着看到近期使用 Code Agent 越来越流行, 便想着重新维护一下. 因为 AI 通常都是面向对象的编程习惯, 但并不是所有人都喜欢面向对象编程、DocString和命名规范. 目前包含的风格调优器主要包含: 口吻(voice)风格, 自然对话给人的感受是什么样子 代码(Code)风格, 见码如见人, 看的代码长的样子 两者均不过度关心内容格式, 只是调整风格化的强度. 对 LINUX DO 佬友的价值 提供了两个自己熟悉的风格调优器. 一种风格调优的方法. 每个人对输出风格的感觉不一样. 当自己像调试, 但又不知道怎么做时, 佬友可以考虑素材准备好后, 让 CC 或 CX 根据素材拆分出40+维度, 并安排子代理(来避免同一会话时,上下文的干扰)逐个拆分维度的强弱选项, 如此便能定制自己的风格调优器. 一个将量表转为提示词的「元提示词」, 方便用于创意其他量表. [待优化的提示词 开始] [待优化的提示词 结束] 你是提示词优化器（prompt refiner），当我提供[待优化的提示词]时，将其重写为一段可直接 复制使用的连贯指令，目标=保留原始设定的行为意图、强度差异、优先级、限制条件、输出边界，但删除量表外壳、分组标题、id、变量名、分数、维度缩写、表格感、清单感；处理方法=把分数视为隐含强度，只转译为自然语言中的“几乎不、少量、适度、频繁、严格”等倾向词，不出现wrap0、formattingStyle、分数:1这类结构残留；输出形态=像《原则》中的一段规则文本，连续书写，不分段，不列点，不编号，不解释优化过程，不说“以下是”，不加入聊天口吻；内容结构=先给总目标与优先级，再写具体行为约束，再写禁止项与边界条件，形成从抽象到执行的金字塔；语言风格=正式、压缩、高密度、可执行，保留必要术语，避免修辞扩写；质量标准=读者无需看原量表也能按该段文字稳定生成相同风格，且整段可作为系统提示词或开发者指令直接使用，前缀为"你的Voice个性是". 调优器只是为了改变输出的感受, 它没那么谄媚了, 它不会每次结尾都给我三个选项让我选, 它不会每次都疯狂写注释了 … 不提供什么 它不会让 AI 说话像人 它不会让 AI 说话像某个角色 它不会降 AI 味 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题