Promptfoo：AI提示词测试与安全演练神器（以智普GLM为例）
1.认识Promptfoo
这是一款专门为LLM应用设计的测试和红队演练框架，目的是帮助开发者自动化评估提示词以及模型的表现。使用 promptfoo，可以批量测试成百上千个测试用例，快速发现模型在安全性、隐私政策、指令遵循方面存在的问题。
2.Promptfoo的核心功能
- 多模型对比：支持OpenAI、Anthropic、Google、百度千帆等主流模型，也支持自定义API或者本地Python脚本，便于横向对比不同模型对相同提示词的响应；
- 自动化测试与断言：可以定义大量测试用例，通过 assert 规则（包含特定词语、符合某种格式、通过LLM评判）自动验证输出是否符合预期；
- 红队安全演练：内置了五十多种漏洞测试插件（越狱、提示注入、有害内容生成），可以模拟攻击者手法，自动生成对抗性输入来检测系统的安全边界；
- 可视化：测试结果可以通过命令行查看，也可以启动 Web UI 来分析。
3.安装Promptfoo
（1）Promptfoo 是基于 Node.js 构建的，需要事先安装20.0或以上版本的 Node.js。
验证环境：Win+R打开命令提示符输入node --version
如果版本过低，去官网下载进行升级。https://nodejs.org/zh-cn
（2）使用 npm（Node.js包管理器）安装
这个方法适用于所有平台（Windows、macOS以及Linux）
打开终端或命令行工具，执行如下命令：
npm install -g promptfoo # 如果第一个安装太慢，使用镜像源安装 npm install -g promptfoo --registry=https://registry.npmmirror.com其中，-g参数代表全局安装，以后就可以在终端任何位置直接调用 promptfoo 命令。
安装完成后，查看是否成功：promptfoo --version
显示正确的版本号表示安装成功。
4.初始化第一个项目
（1）创建项目目录
创建新的文件夹存放测试的配置文件，并进入该目录（我这里选择在F盘创建）：
mkdir my-first-promptfoo-test cd my-first-promptfoo-test（2）初始化配置文件
运行初始化命令，开始工具的使用：
promptfoo init根据提示选择后，目录中会出现一个promptfooconfig.yaml 文件，这是 Promptfoo 的核心配置文件。
熟悉 promptfooconfig.yaml文件：
# yaml-language-server: $schema=https://promptfoo.dev/config-schema.json # Learn more about building a configuration: https://promptfoo.dev/docs/configuration/guide description: "My eval" prompts: - "Write a tweet about {{topic}}" - "Write a concise, funny tweet about {{topic}}" providers: - "openai:gpt-5-mini" - "openai:gpt-5" tests: - vars: topic: bananas - vars: topic: avocado toast assert: # For more information on assertions, see https://promptfoo.dev/docs/configuration/expected-outputs # Make sure output contains the word "avocado" - type: icontains value: avocado # Prefer shorter outputs - type: javascript value: 1 / (output.length + 1) - vars: topic: new york city assert: # For more information on model-graded evals, see https://promptfoo.dev/docs/configuration/expected-outputs/model-graded - type: llm-rubric value: ensure that the output is funny文件中的核心有三大部分：prompts（测试的提示词）、providers（调用模型）、tests（测试用例）。
- prompts部分：
该部分用于插入提示词，支持多条插入，也支持文件导入
# 单条、多条插入 prompts: - 'Translate the following text to Chinese: "{{name}}: {{text}}"'文件导入：
prompts: - file://path/to/prompt1.txt - file://path/to/prompt.yaml- providers部分:
这部分用于指定测试的大模型，除了常见的模型之外也可以使用脚本语言自定义一个模型。
providers: - "openai:gpt-5-mini" - "openai:gpt-5"- tests部分：
该部分用于录入测试用例，通过vars设置不同的参数变量对prompts进行测试，同时通过assert断言来检验输出的结果。
yaml 代码解读 tests: - vars: topic: 苹果 city: 成都 assert: - type: starts-with value: '```json'（3）体验示例（基于智普 GLM-4.7-Flash）
运行如下代码可以体验其提供的示例模板：
promptfoo init --example getting-startedcd getting-started该示例会包含预设的提示词、模型配置以及测试用例。
修改promptfooconfig.yaml配置文件：
访问智谱开放平台https://bigmodel.cn/usercenter/settings/account并在控制台创建API Key
接着①设置环境变量
set ZHIPU_API_KEY=你的key②验证是否设置成功（如果显示了刚才设置的密钥就是成功的）
echo %ZHIPU_API_KEY%③最终运行 promptfoo
promptfoo eval以上三步必须在同一个命令行窗口连续执行，如果重新打开CMD密钥就会失效。
！！！由于我是直接将密钥粘贴到CMD中，一直导致401报错，查询之后问题可能是因为环境变量的传递（特殊字符或者换行符）。因此我直接将API Key直接写进了.yaml文件中。
headers: "Content-Type": "application/json" "Authorization": "Bearer 6e9be。。。。。。" # 直接写密钥然后就可以跑通测试了！
可以通过promptfoo view查看详细报告：
此外，web 界面还支持json/cvs格式的导出：
以上就完成了一次提示词测试的任务。
提示词调优案例：
5.最后
2026年3月9日，OpenAI宣布将收购人工智能安全平台Promptfoo，该平台可帮助企业在开发过程中识别并修复人工智能系统的漏洞。收购完成后，OpenAI将把Promptfoo的技术直接整合到OpenAI Frontier平台中。