写一个让 agent 构建工具的提示词：3 个部分

你让一个 agent“做一个工具”，结果得到一些模糊、不适合你应用的东西。解决办法不是写更长的提示词，而是写一个包含三个具体部分的提示词：工具放在哪里、它做什么，以及必须满足的具体细节。也要预期不止一轮：就连 DeepSeek 也说，它的一些演示插件经过了好几轮对话才打磨好。

DeepSeek 为 Harness Creator Mode 演示视频收集的提示词大多呈现这种三段式结构。该页面（DeepSeek 的 Creator Mode 提示词合集，查阅于 2026 年 11 月 3 日，页面上没有发布日期）列出了七个插件：著名地标的 3D 画廊、Transformer 3D 可视化、像素化的 DSH 界面、海报设计工作台、视频编辑工作台、论文阅读器和对话统计。要使用其中一个，你把提示词粘贴到 DeepSeek Harness 中，并选择 Creator Mode 选项。每个提示词都提供英文和中文版本。

三个部分在真实提示词中是什么样#

以该页面上的 Transformer 3D 可视化提示词为例。它以“Create a DeepSeek Harness plugin with a left sidebar entry”开头。这是第一部分：工具放在哪里。然后它描述功能：一个解释 Transformer 计算过程的交互式 3D 演示游戏。这是第二部分。最后是一个容易忘记、事后修复又很烦人的要求：面板标题和工具栏不得与 macOS 原生窗口按钮重叠。这是第三部分。

页面上的其他提示词遵循同样的结构，只是有所不同。入口点各不相同：其中三个是左侧边栏条目，两个是从对话中进入的位置，论文阅读器则是右侧边栏。结尾部分才是具体细节所在：五种样式，其中一种是像素化的，或者默认页面标题为“Everything is a plugin”。这就是值得照搬的模式，而且差别很快就会显现：

第一个版本让 agent 对一切都靠猜。它放在哪里？侧边栏、命令，还是单独窗口？什么算“给我的对话”？第二个版本在 agent 不得不问之前就回答了这些问题。

自己写，一部分一部分来#

假设你想要一个小面板，用来阅读论文并让你就论文提问。按顺序过一遍这些部分。

它放在哪里。 一句话，并指明确切位置：“一个带左侧边栏条目的插件”、“工具栏中的一个按钮”、“从菜单打开的页面”。如果你不写，agent 就会替你选。

它做什么。 描述你看到和点击的内容，而不是它如何构建。“你拖入一个 PDF，左侧显示文本，右侧有一个关于它的聊天。”除非有理由指定某个框架，否则跳过框架。

具体要求。 上次出问题的地方就写在这里。布局规则、不得重叠的东西、语言、文件格式、像“不发起网络请求”这样的限制。简短、可检查的行。如果你无法通过查看结果判断某个要求是否满足，就重写它，直到你能判断为止。

组合起来：

Create a plugin with a left sidebar entry.
It is a paper reader: I open a PDF, the text is shown
on the left, and a chat about the paper is on the right.
Requirements:
- the panel title must not overlap the window buttons
- the chat answers only from the paper's text
- keep everything in one file

通过 API 发送#

Creator Mode 是 DeepSeek Harness 的功能；提示词本身是纯文本，所以任何能读取提示词的东西都能运行它，包括调用 CheapTokens API 的脚本。下面的提示词就是上面的那个，发送给 DeepSeek-V4-Flash（完整 id 为 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731，380K 上下文，单次回答最多 32,768 个 token，这为在一次回复中生成整个插件留出了空间）：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
    api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)

prompt = """Create a plugin with a left sidebar entry.
It is a paper reader: I open a PDF, the text is shown
on the left, and a chat about the paper is on the right.
Requirements:
- the panel title must not overlap the window buttons
- the chat answers only from the paper's text
- keep everything in one file"""

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    max_tokens=8000,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.choices[0].finish_reason, resp.usage)

密钥放在环境变量中，绝不要放在文件里。如果 finish_reason 打印出 length，说明插件被 max_tokens 截断了：提高限制。用自定义提供商设置 DeepSeek Harness 本身是另一项工作，见将 DeepSeek Harness 连接到 CheapTokens。首次请求的基础知识见 CheapTokens 文档。

为什么一个提示词很少够用#

DeepSeek 说得很直白：一些演示插件经过了好几轮对话才打磨好，所以单个提示词可能无法精确复现视频。把它想象成向承包商交代任务。第一张图能让你看到房间的大部分，然后你走一遍并说“门开反了”。

钱就是在这里花掉的。agent 每一轮都会重新发送对话（效果与为什么长对话更贵相同），所以第五轮会携带提示词、之前的四个回答以及到目前为止的所有代码。

一次构建会话的成本#

这是一个假设的会话，不是实测：五轮，每轮发送约 12,000 个 token（提示词、历史记录、当前代码），写回约 6,000 个 token。下表使用每个模型的 CheapTokens 实时价格；OpenRouter 列用于按总量比较同一会话，输入和输出合并计算。

对于一轮 DeepSeek-V4-Flash，同样的数字合计为 $0.00078。如果你的插件更大，历史记录每轮都会增长，所以修改这两个数字并重新运行估算。更多关于估算 agent 账单的内容见如何估算 AI agent 的成本，模型列表在定价页面上。

发送前检查#

写下第一个提示词，阅读返回的内容，并把每次修正加入下一版要求中。经过两三次会话后，你会得到一份简短的行列表，可以粘贴到每个新提示词中，第一轮的结果就会更接近你的本意。关于任何提示词的底层习惯，见如何写出好的提示词。