DSPy:把 LLM 程序写成可组合 Module + 声明式 Signature 的 Python 框架。通过 14 个 teleprompter(optimizer)从 train + dev 集自动编译 prompt 与 few-shot demo。 DSPy: a Python framework for building LLM programs as composable Modules with declarative Signatures. 14 teleprompter (optimizer) classes auto-compile prompts and few-shot demos from train + dev sets. LM access is unified via LiteLLM; 2-tier cache (LRU + diskcache).
Scanned 9/9/2026
Install to Claude Code
npx -y skills add Lord1Egypt/awesome-skill-forge --skill dspy-prompt-optimizer --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
Are you the author of Dspy Prompt Optimizer?
Add the live security badge to your README — it updates automatically with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/lord1egypt-dspy-prompt-optimizer)More formats (shields.io, HTML) on the badges page.
---
name: dspy-prompt-optimizer
description: |-
DSPy:把 LLM 程序写成可组合 Module + 声明式 Signature 的 Python 框架。通过 14 个 teleprompter(optimizer)从 train + dev 集自动编译 prompt 与 few-shot demo。
DSPy: a Python framework for building LLM programs as composable Modules with declarative Signatures. 14 teleprompter (optimizer) classes auto-compile prompts and few-shot demos from train + dev sets. LM access is unified via LiteLLM; 2-tier cache (LRU + diskcache).
license: MIT-0
compatibility: AI engineering knowledge skill — host AI consumes seed.yaml directly. No installation required.
metadata:
version: "v0.1.0"
blueprint_id: "finance-bp-137"
blueprint_source: "stanfordnlp/dspy"
blueprint_commit: "da4ae1941d551fdc09d7d1bfbb6f7c01b96063a8"
category: ai-engineering
doramagic_url: "https://doramagic.ai/zh/crystal/dspy-prompt-optimizer"
openclaw:
skillKey: dspy-prompt-optimizer
category: ai-engineering
primaryEnv: knowledge
---
# 这个 skill 适合什么用户?能做哪些任务?
## 概览
DSPy 是把 LLM 程序写成可组合 Module + 声明式 Signature 的 Python 框架(github.com/stanfordnlp/dspy)。可插拔 Adapter 格式化消息和解析响应;LM 客户端层包装 LiteLLM 提供统一 provider 访问;14 个 teleprompter (optimizer)类从 train + dev 集自动编译 prompt 和 few-shot demo。
下层是 2 层缓存(LRUCache 内存 + diskcache FanoutCache 磁盘)和 3 层遥测(Settings.trace、Module.hist...
**Doramagic 晶体页**: https://doramagic.ai/zh/crystal/dspy-prompt-optimizer
## 知识规模
- **44 条约束** (8 fatal + 36 non-fatal)
- 上游源码: `stanfordnlp/dspy` @ commit `da4ae194`
- 蓝图 ID: `finance-bp-137`
## 用法
Host AI(Claude Code / Cursor / OpenClaw)读 `references/seed.yaml`,按其中的:
- `intent_router` 匹配用户意图
- `architecture` 理解项目架构
- `constraints` 应用 anti-pattern 约束
- `business_decisions` 参考核心设计决策
## FAQ 摘要
### 这个 skill 适合什么用户?能做哪些任务?
适合需要把 LLM 流水线工程化的研究员和工程师:用 Signature 替代手写prompt、用 teleprompter(如 MIPROv2、BootstrapFewShot)从数据自动优化 prompt + few-shot。覆盖 RAG / agent / 分类 / 抽取等用例。访问 doramagic.ai/r/dspy 查看完整说明。
### 需要准备什么环境?依赖什么?
Python 3.10+,至少一个 LM provider 通过 LiteLLM 访问(默认接受 'provider/model' 字符串如 'openai/gpt-4o-mini');可写磁盘用于 ~/.dspy_cache(或 DSPY_CACHEDIR 覆盖)。MIPROv2 离散搜索可选 optuna(懒加载);asyncify 可选 anyio。
### 会踩哪些坑?这个 skill 怎么防护?
本 skill 内置 44 条约束(8 条 fatal)。CRITICAL 安全坑:(1) 默认 Cache(restrict_pickle=False) + diskcache pickle.load 在被污染的 ~/.dspy_cache shard 上 = RCE,无用户 opt-in;(2) MIPROv2 估算 LM 调用数但不在超预算时中止(静默失控成本);
---
完整文档: 见 `references/seed.yaml` (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/dspy-prompt-optimizer
Is this your skill, or is something wrong with this listing? Request removal or report an issue. Author removals are honored within 72 hours.
No comments yet. Be the first to comment!