Dspy Prompt Optimizer

本技能基于DSPy Python框架，核心是通过14种优化器从train+dev数据集自动编译prompt与few-shot示例，以可组合模块和声明式Signature构建LLM程序，支持统一LLM访问及双层缓存。适合需工程化LLM流水线的研究员、工程师，覆盖RAG、agent、分类等场景，内置44条约束规避风险，需Python3.10+及LiteLLM支持的LLM服务。

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最近更新 2026-05-18 11:49:52

分类：开发依赖：代码执行 / 内部调用大模型 / 读写文件 / 第三方 API应用场景：代码生成 / API 集成 / 数据处理

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add dspy-prompt-optimizer

Metadata

name: dspy-prompt-optimizer
description: DSPy：把 LLM 程序写成可组合 Module + 声明式 Signature 的 Python 框架。通过 14 个 teleprompter（optimizer）从 train + dev 集自动编译 prompt 与 few-shot demo。 DSPy: a Python framework for building LLM programs as composable Modules with declarative Signatures. 14 teleprompter (optimizer) classes auto-compile prompts and few-shot demos from train + dev sets. LM access is unified via LiteLLM; 2-tier cache (LRU + diskcache).
license: MIT-0
compatibility: AI engineering knowledge skill — host AI consumes seed.yaml directly. No installation required.
metadata: {"version":"v0.1.0","blueprint_id":"finance-bp-137","blueprint_source":"stanfordnlp/dspy","blueprint_commit":"da4ae1941d551fdc09d7d1bfbb6f7c01b96063a8","category":"ai-engineering","doramagic_url":"https://doramagic.ai/zh/crystal/dspy-prompt-optimizer","openclaw":{"skillKey":"dspy-prompt-optimizer","category":"ai-engineering","primaryEnv":"knowledge"}}

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

概览

DSPy 是把 LLM 程序写成可组合 Module + 声明式 Signature 的 Python 框架（github.com/stanfordnlp/dspy）。可插拔 Adapter 格式化消息和解析响应；LM 客户端层包装 LiteLLM 提供统一 provider 访问；14 个 teleprompter （optimizer）类从 train + dev 集自动编译 prompt 和 few-shot demo。

下层是 2 层缓存（LRUCache 内存 + diskcache FanoutCache 磁盘）和 3 层遥测（Settings.trace、Module.hist...

Doramagic 晶体页: https://doramagic.ai/zh/crystal/dspy-prompt-optimizer

知识规模

44 条约束 (8 fatal + 36 non-fatal)
上游源码: stanfordnlp/dspy @ commit da4ae194
蓝图 ID: finance-bp-137

用法

Host AI（Claude Code / Cursor / OpenClaw）读 references/seed.yaml，按其中的：

intent_router 匹配用户意图
architecture 理解项目架构
constraints 应用 anti-pattern 约束
business_decisions 参考核心设计决策

FAQ 摘要

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

适合需要把 LLM 流水线工程化的研究员和工程师：用 Signature 替代手写prompt、用 teleprompter（如 MIPROv2、BootstrapFewShot）从数据自动优化 prompt + few-shot。覆盖 RAG / agent / 分类 / 抽取等用例。访问 doramagic.ai/r/dspy 查看完整说明。

需要准备什么环境？依赖什么？

Python 3.10+，至少一个 LM provider 通过 LiteLLM 访问（默认接受 'provider/model' 字符串如 'openai/gpt-4o-mini'）；可写磁盘用于 ~/.dspy_cache（或 DSPY_CACHEDIR 覆盖）。MIPROv2 离散搜索可选 optuna（懒加载）；asyncify 可选 anyio。

会踩哪些坑？这个 skill 怎么防护？

本 skill 内置 44 条约束（8 条 fatal）。CRITICAL 安全坑：(1) 默认 Cache(restrict_pickle=False) + diskcache pickle.load 在被污染的 ~/.dspy_cache shard 上 = RCE，无用户 opt-in；(2) MIPROv2 估算 LM 调用数但不在超预算时中止（静默失控成本）；

完整文档: 见 references/seed.yaml (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/dspy-prompt-optimizer