Открытая cloud-native платформа LLMOps для управления промптами, наблюдения за вызовами LLM, кеширования и доставки изменений промптов.
microsoft/prompty
Формат Markdown-файлов для LLM-промптов с поддержкой Python, TypeScript, Rust, C# и других языков, а также расширением VS Code для запуска и трассировки.
- Звёзды
- 1,286
- Форки
- 135
- Открытые issues
- 23
- Последний коммит
- 4 дня назад
Что это?
Prompty — это формат файлов и класс ресурсов для LLM-промптов. Файл `.prompty` объединяет YAML front matter с настройками модели, подключения, входных данных и инструментов и тело в формате Markdown, где задаются сообщения system, user и assistant с помощью шаблонов Jinja2 или Mustache. Цель проекта — сделать промпты переносимыми и удобными для просмотра: один и тот же файл можно использовать в разных приложениях и средах выполнения, не меняя текст промпта.
В проект входят среды выполнения для Python, TypeScript, Rust, C#, Java, Go и Swift, а также пакеты провайдеров для OpenAI, Microsoft Foundry и Anthropic. Расширение для VS Code добавляет боковую панель подключений, предварительный просмотр в реальном времени, режим чата и просмотрщик трассировок, который записывает этапы рендеринга, разбора и вызовов модели. В версии 2 также появился агентный цикл, который выполняет запрошенные моделью инструменты и возвращает итоговый ответ.
Совместимую с OpenAI конечную точку можно указать в конфигурации подключения. Благодаря этому тот же промпт можно направить в шлюз или на собственный сервер моделей, изменив переменные окружения.
Ключевые возможности
- 01Задаёт промпты в файлах `.prompty` с YAML front matter и блоками ролей в Markdown.
- 02Поддерживает шаблоны Jinja2 и Mustache, а также ссылки на переменные `${env:VAR}`.
- 03Предоставляет среды выполнения для Python, TypeScript, Rust, C#, Java, Go и Swift.
- 04Включает пакеты провайдеров для OpenAI, Microsoft Foundry и Anthropic.
- 05Расширение для VS Code с предварительным просмотром в реальном времени, режимом чата и просмотрщиком трассировок.
- 06Агентный цикл, который выполняет запрошенные моделью инструменты до получения итогового ответа.
Сценарии использования
- Хранение промптов в системе контроля версий в виде читаемых файлов, отдельно от кода приложения.
- Запуск одного и того же промпта в VS Code во время разработки и из сервиса на Python или TypeScript в production.
- Отладка рендеринга промптов и вызовов модели с помощью файлов трассировки.
- Маршрутизация промптов через совместимый с OpenAI шлюз или собственный сервер моделей.
Быстрый старт
- 1
Создайте файл .prompty с конфигурацией модели и текстом промпта в формате Markdown
- 2
Установите пакет Python с поддержкой OpenAI
uv pip install "prompty[jinja2,openai]" - 3
Запустите промпт из Python с помощью prompty.invoke
- 4
Или установите пакеты TypeScript с поддержкой OpenAI
npm install @prompty/core @prompty/openai
Что важно знать
- Prompty v2 — более новая версия, и в README просят оставить отзыв о ней.
- Для запуска примеров нужен API-ключ OpenAI или другого провайдера.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое prompty?
- Формат Markdown-файлов для LLM-промптов с поддержкой Python, TypeScript, Rust, C# и других языков, а также расширением VS Code для запуска и трассировки. Prompty — это формат файлов и класс ресурсов для LLM-промптов. Файл `.prompty` объединяет YAML front matter с настройками модели, подключения, входных данных и инструментов и тело в формате Markdown, где задаются сообщения system, user и assistant с помощью шаблонов Jinja2 или Mustache. Цель проекта — сделать промпты переносимыми и удобными для просмотра: один и тот же файл можно использовать в разных приложениях и средах выполнения, не меняя текст промпта.
- prompty можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- prompty распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- prompty всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в prompty — 2 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать prompty?
- Хранение промптов в системе контроля версий в виде читаемых файлов, отдельно от кода приложения. Запуск одного и того же промпта в VS Code во время разработки и из сервиса на Python или TypeScript в production. Отладка рендеринга промптов и вызовов модели с помощью файлов трассировки. Маршрутизация промптов через совместимый с OpenAI шлюз или собственный сервер моделей.
- Как установить prompty?
- Создайте файл .prompty с конфигурацией модели и текстом промпта в формате Markdown Установите пакет Python с поддержкой OpenAI: uv pip install "prompty[jinja2,openai]" Запустите промпт из Python с помощью prompty.invoke Или установите пакеты TypeScript с поддержкой OpenAI: npm install @prompty/core @prompty/openai
- Где скачать prompty?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/microsoft/prompty
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Python-библиотека, которая ограничивает генерацию LLM, чтобы результат соответствовал заданному типу, регулярному выражению, JSON Schema или грамматике.
Визуальная среда на основе узлов для сравнения промптов и моделей: она одновременно отправляет запросы нескольким LLM и оценивает ответы.
Open source-платформа для разработки ИИ: отладки, оценки, мониторинга и оптимизации агентов, LLM-приложений и ML-моделей.
Open-source платформа AI observability для самостоятельного развёртывания: трассировка, оценка и отладка приложений и агентов на базе LLM.
Платформа с открытым исходным кодом для наблюдаемости LLM и AI Gateway: логирование, трассировка, мониторинг и маршрутизация запросов к более чем 100 моделям.