这是什么网站？
AIQualityHQ 是面向提示词工程师、AI 开发与质量保障人员的浏览器端工具套件。它用确定性静态规则审查 LLM 提示词的结构、上下文、准确性、隐私与安全问题，同时提供改写、模型定向编译和令牌优化能力。核心分析在本地浏览器执行，适合在上线前检查含业务规则或敏感文本的提示词；它给出规则诊断，不替代对模型实际输出的人工验证。
核心功能
- 从结构、记忆、上下文、准确性、隐私和安全六个维度为提示词评分。
- 改写提示词，并针对 Claude 3.5、GPT-4o 和 Gemini 2.0 Flash 编译对应版本。
- 生成带有角色参数、JSON 输出模式和防泄漏约束的系统提示词。
- 通过启发式方式缩短提示词，并估算 OpenAI、Claude 和 Gemini API 的令牌成本。
- 扫描提示词注入与越狱模式，包括指令覆盖和系统提示词提取尝试。
- 核心检查在浏览器中以本地 JavaScript 运行，不会把提示词文本传至外部服务器。
常见使用场景
- 提示词工程师可在发布前检查系统提示词的角色定义、输出要求和指令边界。
- AI 应用开发者可针对选定模型调整提示词，并在关注上下文窗口占用或令牌成本时删减冗余内容。
- QA 团队可在 LLM 功能面向用户前，将规则检查加入拉取请求或部署流程。
- 处理敏感业务逻辑的团队可在不希望把文本发送给外部评估服务时，本地审查提示词。
适合哪些用户？
- 需要在发布前重复检查指令与模板的提示词工程师。
- 围绕 LLM 提示词和模型特性开发功能的 AI 开发者。
- 检查歧义指令、隐私暴露、注入或越狱风险的 QA 与安全人员。
- 若团队希望由 LLM 评估细微的输出质量，或完全替代端到端模型测试，则不太适合仅使用此工具。
与同类工具的对比？
一个可直接判断的差异在于评估运行的位置和方式。AIQualityHQ 将其检查描述为在浏览器本地执行的确定性静态分析；有些提示词审查流程则会把文本发送给云端模型评估。重视可复现的规则检查和本地处理提示词时可考虑前者；需要结合具体生成答案判断时，仍应另行进行模型测试。
常见问题
Q: AIQualityHQ 会把提示词发到服务器吗？
A: 其核心工具说明会在浏览器本地运行，不会将提示词文本传至外部服务器。
Q: 它能检查哪些提示词问题？
A: 套件覆盖六个质量维度，并提供提示词注入和越狱模式扫描。
Q: 它能替代 LLM 应用测试吗？
A: 不能。它可在发布前标记基于规则的提示词问题，但生成结果仍需在预定应用场景中测试。
