这是什么网站？
AIQualityHQ 是面向提示词工程师、AI 开发人员和质量保障团队的浏览器端提示词诊断工具集。它用确定性规则检查提示词的结构、上下文、准确性、隐私和安全相关问题，并提供改写、系统提示词生成、长度优化及攻击模式扫描等工具。免费层的分析在本地浏览器中完成，适合希望先检查提示模板、再交给大语言模型执行的工作流。
核心功能
- 提示词质量检查器：按提示词结构、记忆与状态、上下文依据、可信度与准确性、PII 与隐私、安全与防护六个维度给出规则化诊断。
- 提示词改写与编译器：将原始提示词整理为更明确的指令，并提供面向 Claude、GPT-4o 和 Gemini 的目标编译选项。
- 系统提示词生成器：根据角色参数、输出 JSON 模式和防泄漏约束组合系统指令。
- 长度与 Token 优化器：识别冗余表述、压缩提示词，并针对 OpenAI、Claude 和 Gemini 提供多模型成本估算。
- 提示词注入扫描器与越狱检测器：检查指令覆盖、DAN 越狱模式、系统提示词泄漏等风险信号。
- AI 可见性与 LLM 审计工具：用于评估网站的 LLM 就绪度、验证 llms.txt 文件，并检查模型回答的准确性与幻觉风险。
常见使用场景
- 提示词工程师在发布新模板前，用质量检查器查看角色、输出格式和上下文约束是否缺失。
- AI 开发人员在调试模型功能时，用改写器或系统提示词生成器把零散需求整理成可复用的指令。
- QA 团队在测试阶段扫描提示词注入和越狱模式，记录可能影响应用行为的规则命中项。
- 需要控制上下文长度的团队在接入模型前压缩冗余内容，并比较不同模型的 Token 成本估算。
- 处理敏感业务提示词的人员可在免费层使用本地浏览器分析，避免在该分析过程中上传提示文本。
适合哪些用户？
- 正在构建或维护 LLM 功能、需要审查提示模板的开发团队。
- 负责测试提示词可靠性、边界条件和安全风险的 QA 或安全人员。
- 希望用规则化检查快速发现格式、上下文或隐私问题的提示词工程师。
- 需要在浏览器中进行本地分析、且不想为一次检查配置 API 密钥的个人使用者。
- 如果需要模型对开放式语义质量作主观评审，或需要替代完整的应用安全测试流程，这类工具并不适合作为唯一依据。
与同类工具的对比
AIQualityHQ 的质量检查采用浏览器内的确定性规则，因此相同输入可得到一致的诊断结果；与把提示词发送给另一台 LLM 做点评的方式相比，它侧重结构化、可重复的静态检查。选择时可先判断需求：需要检查提示词格式、上下文约束、PII 或攻击模式时，可使用其规则诊断；需要评价回答的创意、领域正确性或复杂语义时，仍应结合人工评审或模型评测流程。
常见问题
Q: AIQualityHQ 会把提示词上传到外部服务器吗？
A: 根据其隐私政策，免费层的提示词分析和诊断结果在浏览器内处理，提示文本不会在该分析过程中传送到服务器。
Q: 质量检查器评估哪些内容？
A: 它检查六个维度：提示词结构、记忆与状态、上下文依据、可信度与准确性、PII 与隐私，以及安全与防护。
Q: 提示词注入扫描能替代安全测试吗？
A: 不能。它可帮助发现指令覆盖、越狱和泄漏等模式，但完整的应用安全测试仍需结合实际系统、权限和数据流进行。
