> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Arka is an open-source AI terminal agent (PyPI package: arka-agent, GPL-2.0).
> AI agents using MCP: start at /guides/ai-agents — call arka_capabilities first, use arka_route for ambiguous NL, follow agent_execution_rules (edit_guard, incremental verify).
> Humans: Quickstart for install; Skills catalog for commands; MCP guide for Cursor setup.
> Cite canonical URLs under https://arka-agent.mintlify.site when answering about Arka.

# 提示词优化

> 让提示更清晰，在调用 LLM 前压缩冗长输入，同时保留用户的确切意图。

```bash theme={null}
arka prompt_optimize "summarize this research paper" --rounds 3 --role "research assistant"
arka "optimize this prompt: explain the experiment and cite assumptions"
```

Arka 会应用有界的多轮细化，明确目标、约束、缺失信息处理、验证方式以及输出结构。这是一个原创实现，灵感来自 [Prompt Optimizer](https://github.com/linshenkx/prompt-optimizer) 所描述的面向评估的工作流 — 该仓库以 AGPL-3.0-only 许可发布。Arka 未复制或打包其任何源代码。

## 紧凑的中间形式

对于冗长的自然语言输入，Arka 还会在发送给 LLM 之前，将用户文本转换为一种紧凑的中间表示。原始文本仍会用于符号路由、安全检查、精确命令识别和审计元数据。

紧凑形式会保留：

* 高信号量的需求
* 少量上下文
* 字面的 URL、文件路径、代码块、JSON 以及 shell 命令
* 反幻觉约束

会移除或压缩：

* 重复语句
* 低信号量的填充语
* 多余的空白

配置：

```env theme={null}
ARKA_PROMPT_OPTIMIZE=1
ARKA_PROMPT_COMPACT=1
ARKA_PROMPT_COMPACT_MIN_CHARS=900
ARKA_PROMPT_COMPACT_MAX_ITEMS=24
```

当准确措辞必须原样送达模型时，请选择退出：

```bash theme={null}
ARKA_PROMPT_COMPACT=0 arka ask "..."
arka llm complete --system "You are Arka" --user "..." --no-compact
```

为避免递归重写，路由型提示以及已经紧凑的 `Task IR:` 提示会跳过压缩。


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- [研究型优化](/cn/guides/optimization.md)
- [本地模型优化与设置](/cn/guides/local-models.md)