opencode-prompt-polisher

OpenCode 插件：基于对话上下文自动优化你的提示词。

效果示例

输入（你写的）：

帮我写个搜索表格

输出（优化后填入输入框）：

基于现有项目（React + TypeScript），写一个支持服务端搜索的通用表格组件。需求：
1. 搜索表单支持关键词模糊匹配和状态下拉筛选
2. 表格列支持点击排序，默认按创建时间倒序
3. 分页使用后端返回的 total/page/pageSize
4. 使用 TypeScript interface 定义 props 和数据类型

插件会自动补充：技术栈、需求细节、类型要求等上下文相关约束。

功能

• 感知上下文 — 注入最近的对话消息（文件路径、错误信息、技术栈）作为优化依据
• 安全子 agent — 在隐藏的子 agent 中运行，工具集为空，绝不会代替你执行需求
• 可配置 — 模型、上下文窗口、优化强度、条件式规则都通过 polish.jsonc 配置
• 热重载 — 修改配置文件无需重启 OpenCode
• 条件式规则 — 关键词命中后注入硬约束（如"SQL"→使用 CTE；"写"→TypeScript）

安装

npm（推荐）

编辑 ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "plugin": [
    "opencode-prompt-polisher"
  ]
}

重启 OpenCode。

本地开发

{
  "plugin": [
    "C:\\path\\to\\opencode-prompt-polisher"
  ]
}

然后：

cd path/to/opencode-prompt-polisher
npm install
npm run build

命令

| 命令 | 行为 | |---|---| | /polish <prompt> | 优化后填入输入框，等你编辑或发送 | | /polish-send <prompt> | 优化后自动发送 |

示例

/polish 这个函数性能有问题

→ 输入框出现优化后的提示词，弹出 "Polish Ready" 提示。你可以直接发送，也可以先编辑。

/polish-send 写一个二分查找

→ 优化后直接发送，无需再操作。

配置

创建 ~/.config/opencode/polish.jsonc：

{
  // 模型，格式 "provider/model-id"
  // 通过 OpenCode 内部路由调用，无需单独配置 apiKey
  "model": "opencode/deepseek-v4-flash-free",

  // 上下文提取设置
  "context": {
    "maxMessages": 6,           // 注入最近 N 条消息
    "maxCharsPerMessage": 500   // 每条消息截断到该长度
  },

  // 优化强度（仅配置文件生效，不会出现在优化指令中）
  // "light"  - 最小改动，只修正歧义
  // "medium" - 标准优化（默认）
  // "heavy"  - 激进重写，补充最大细节
  "intensity": "medium",

  // 条件式规则：用户 prompt 含关键词（大小写不敏感子串匹配）时，
  // 把对应 rule 注入到 polish agent 的 user message 中作为硬约束。
  // `default` 始终包含；`patterns` 多条可同时命中。
  "rules": {
    "default": [
      "保持与用户原 prompt 相同的语言（中文保持中文，英文保持英文，技术术语保持英文）"
    ],
    "patterns": [
      {
        "match": ["code", "function", "实现", "写一个", "implement", "build", "refactor", "test", "tests", "spec", "测试", "单元测试", "覆盖"],
        "rule": "代码/测试类 prompt：优先 TypeScript、提前返回、避免不必要的 try/catch、明确函数签名；测试要注明框架（jest/vitest/pytest 等），覆盖正常/边界/异常路径"
      },
      {
        "match": ["sql", "database", "query", "数据库", "查询"],
        "rule": "SQL 类 prompt：使用标准 SQL、CTE 优先于嵌套子查询、参数化用户输入、注明目标 DBMS"
      },
      {
        "match": ["doc", "documentation", "README", "文档", "教程"],
        "rule": "文档类 prompt：使用 Markdown 标题层级、配代码示例、长文档加目录"
      }
    ]
  }
}

不创建配置文件也能用，会用内置默认值。

工作原理

1. command.execute.before hook 拦截 /polish 命令
2. 读取当前会话最近的 N 条消息作为上下文
3. 按关键词匹配 rules.patterns，把命中的规则作为硬约束注入到 user message
4. 在隐藏的 polish 子 agent 中调用 LLM 优化（agent 工具集为空）
5. 把优化结果写回输入框（/polish）或直接发送（/polish-send）

规则匹配机制

rules.patterns 里的 match 关键词是大小写不敏感的子串匹配：

| 用户 prompt 包含 | 命中的硬约束 | |---|---| | code / function / 写一个 / test / 测试 | 优先 TypeScript、提前返回、注明测试框架… | | sql / 数据库 / query | 用 CTE 优先、参数化输入… | | doc / README / 文档 | Markdown 标题层级、配代码示例… | | 无任何匹配 | 仅 default 规则 |

LLM 把命中的规则视为不可违反的硬约束 —— 优化结果里必须反映这些要求。

开发

npm run build              # tsup 打包
npm run typecheck          # tsc 类型检查
node tests/match-rules.test.mjs   # 跑 rules 匹配测试（8 个用例）

发版流程（推送 tag 自动发布到 npm）：

npm version patch   # 0.1.0 → 0.1.1
git push
git push --tags     # 触发 GitHub Actions

GitHub Actions 配置在 .github/workflows/publish.yml。仓库需要配置 NPM_TOKEN secret。

License

MIT