🔗 PrePrompt Bridge — OpenClaw Skill

在工作流引擎（n8n / Dify / OpenClaw / 自建）里调 LLM 时，把杂乱的输入整理成结构化 prompt。

纯 Python 3，零外部依赖。直接用在 AI Agent 中作为 prompt 预处理步骤。

使用方式

作为 Python 库调用：

from preprompt import handler

result = handler({
    "question": "帮我写个简介",
    "his": [{"query": "你是谁", "answer": "我是 AI 助手"}],
    "sys_prompt": "你是一个专业文案写手",
    "lang": "zh",
    "mode": "deep",
    "role": "writer",
})

# 把 result["prompt"] 传给 LLM

参数

| 参数 | 说明 | |------|------| | question | 用户当前问题 | | his | 历史对话 [{query, answer}] | | sys_prompt | 系统指令 | | lang | 语言：zh / en / ja | | mode | 模式：deep / fast / creative | | role | 角色：code_review / translator / writer / teacher | | context | 额外上下文键值对 | | template | 自定义模板 | | rules | 自定义拼接顺序 | | max_history | 最大历史轮数 |

返回 {"prompt": str, "meta": dict}。

插件注册

from preprompt import roles, modes, register_rule, register_variable

roles.register("qa_expert", {"zh": "你是QA专家", "en": "You are a QA expert"})
modes.register("concise", {"zh": "用一句话回答"})
register_rule("weather", lambda ctx: ("weather", f"天气：{ctx._raw.get('weather')}"))
register_variable("temperature", lambda p: str(p.get("temperature", "0.7")))

作为 Dify 插件

dify/ 目录包含了完整的 Dify Plugin 定义，可在 Dify 中直接安装使用。

链接

• GitHub: https://github.com/tanzhangjia/preprompt-bridge
• 核心库文档: preprompt/ 各模块
• Dify 插件: dify/manifest.yaml