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回想起 ChatGPT 刚出道的时候,着实惊艳了我们的下巴,但是随着大家对它的越来越了解,知道要用好它,还是需要一些 prompt 技巧的,所以,有些人说,未来可能会诞生一批人,这类人就叫做 prompt engineer,专门负责设计 prompt,让 AI 回答的更好。我是强烈支持这一点的,一个好的 prompt 可以让 AI 的回答更加专业,更加有逻辑性。
OpenAI 发展至今,已经可以在移动中断上方便的对话,Android,iOS 也都是有响应的 App,但你有哦没有想过一个场景,假如你在油管上看到了一个视频,但是你现在没时间看,希望 AI 可以帮你看,实际上要完成这样的一种流的工作,还是需要一些工程化的手段的。而 fabric 就是这样一个工具,他不需要你会写专业的 prompt,感觉他的作用就是让 AI 更易用了,普通人都可以专业的用。
今天的主题是 fabric,fabric是一个开源框架,它通过一系列预定义的AI提示(Patterns),帮助我们解决日常生活中的挑战。想象一下,无论是写作、学习还是工作中的任何问题,fabric都能提供定制化的AI辅助。
yt --transcript \
https://youtube.com/watch?v=uXs-zPc63kM \
| fabric --stream --pattern extract_wisdom这是一个典型的使用场景,这里yt表示把 YouTube 视频转为文本,然后链接到 fabric,fabric 就像一个路由器,将流分发到了 extract_wisdom ,这样我们就可以在不看视频的情况下,获取到视频中的精华内容。
当然,fabric 中还有很多其他的模式,如图所示:
这些模式都是使用 markdown 的,所以你可以很方便地按照自己的需求定义自己的模式。这些模式将会通过内部的连接,可以很方便地串联起来,形成一个完整的流程,帮你执行一个可能需要多个工序的任务,这妥妥的就是你的私人秘书。想象空间很大,总之,将你的日常的工作整理为 patterns,然后你一个启动命令,后面一连串的动作就像多米勒骨牌效应那样,直到完成,想想就觉得无比舒适!
你以为这样就完了吗,不,fabric 还将这样的一些能力,封装成了命令行工具,你可以直接在命令行中使用,结合 linux 的管道,你可以做到很多有意思的事情,真的很有想象空间。
比如:
echo "An idea that coding is like speaking with rules." \
| write_essay试着思考下,这意味着什么,这意味着 AI 对你来讲,就是透明的,所以,我一直在想一个问题,AI 未来会不会成为一个基础设施,就像电、水、气一样,无处不在,但是又无需我们关心。fabric 的出现,让我对这个问题有了更多的思考,或许,这是 AI 潜移默化地改变我们的生活方式。
目前 11k 的 star,绝对的扛把子,持续关注,未来可期。地址:https://github.com/danielmiessler/fabric
5 月 23 号,fabric 官网宣称会从 Python 转向 Go,这样一来,fabric更加容易安装, 而且性能会得到很大的提升,这也意味着我们使用它会更加方便。
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