PromptSculptor - это LLM-спецификация, которая сжимает другие промпты, сохраняя их исполняемое поведение (цель, ограничения, условия, формат вывода, зависимости), а не просто укорачивает текст.
Для чего нужно. Снижает расход токенов на system/developer/user-промптах без риска "сломать" логику, потерять исключения, примеры или контракт вывода.
Режимы:
COMPRESS - сжимает промпт.
AUDIT - сравнивает исходник и кандидата (свой или чужой) и выносит вердикт PASS / PASS_WITH_WARNINGS / FAIL.
Уровни сжатия: Guarded (1, низкий риск, точечная чистка промпта) → Balanced (2, дефолт) → Aggressive (3, максимум, с автоматическим понижением при высоком риске).
⚠️ на очень сложных промптах, 3 уровень может привести к росту исходного промпта (!!!). Зависит от модели. Использовать очень аккуратно!
Настройки:
output_mode - full/lite (глубина отчёта), output_format - markdown/json (markdown — дефолт для чтения человеком, JSON — только по явному запросу), removable_preferences/теги [OPTIONAL] (что можно убрать на Level 3), опционально test_cases, tokenizer, cost_policy, execution_results для оценки/измерения реальной стоимости.Как работать в чате:
1. В новый чат прикладывается сама спецификация PromptSculptor v0.4 + копипаститься стартовый промпт (жёстко задаёт протокол: как оператор чата собирает запрос пользователя в валидный input и в каком формате отвечает)
2. Открываете и читаете хэлп-файл (шаблоны запросов на каждый режим/настройку и как читать результат).
3. Прицепляете/кописатите промпт для сжатия. Далее пользователь просто пишет обычным языком:
режим, промпт(ы), опционально уровень/формат - оператор сам формирует вызов.
Как работать в агентских LLM.
Спецификация используется как system/developer-промпт агента-инструмента: агент передаёт
source_messages (и candidate_messages для AUDIT) программно через структурированный JSON-вызов, без ролевых меток внутри текста; результат по умолчанию — markdown-отчёт, но для встраивания в пайплайн следует явно задавать output_format: json, чтобы получать машиночитаемый ответ по фиксированной схеме.#DrMax