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分享一套专为 LLM 分类任务打造的自动化 Prompt 优化工具——ProofHound ，同时同步两大重磅更新：ProofHound Cloud 云端托管版全面可用 + 官方公开文档正式上线，彻底解决 AI 业务落地中 Prompt 迭代低效、部署成本高、上手无标准的痛点。 做风控审核、金融判定、客服意图分流、内容筛查的团队应该都有同感：传统 Prompt 调优全靠人工反复试错，核对误判样本、改写提示词、反复跑实验、对比指标，大量机械重复工作挤占核心优化精力，而且迭代无记录、标准不统一、进度极其缓慢。 ProofHound 最初以开源形态诞生，核心就是把这套繁琐的调优流程自动化。但开源版需要自行部署数据库、队列、存储、后台服务，运维成本较高，新手试错门槛太高。 为此我们推出 ProofHound Cloud ，零部署、零运维，注册即可直接使用。区别于个人工具，产品以「组织工作区」为核心，支持团队多人协作、权限分级、资源配额共享，告别单人私有副本的数据割裂问题。 你可以一站式完成数据集导入、错例智能分析、Prompt 自动迭代、多实验对比、灰度发布与版本回滚，完整复刻开源版核心能力，同时支持 API 、MCP 工具对接自有业务系统，适配生产级落地场景。 目前平台提供永久免费计划，满足中小团队试用调优需求； 7 月中旬即将上线 Pro 团队版，解锁无上限项目成员、高并发调用、长时工作流、全量集成能力，适配规模化团队协作与生产落地。 为了让大家快速上手、标准化落地，我们现已正式上线官方公开文档，彻底终结信息碎片化问题：
- 清晰讲解产品定位与核心原理，帮大家判断场景适配性
- 提供端到端新手教程，零基础跑通自动化 Prompt 优化全流程
- 全覆盖实操指南，囊括模型对接、数据集处理、权限配置、发布管理等高频场景
- 深度解析优化机制、准确率误区、版本与灰度设计逻辑
- 开放标准化技术参考手册，支持开发对接与问题排查
- 提供完整 Docker Compose 自托管部署方案 文档将持续迭代更新，不断补充实操截图、案例、排错方案，同步跟进产品新功能，提前明确使用规范与场景边界，帮助大家从试用快速过渡到生产落地，少踩坑、高效率完成 LLM 分类模型调优。 后续我们还会持续优化 Prompt 优化算法，并逐步拓展视频模态、生成式任务优化能力，覆盖更多 AI 应用场景。
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