Visual Prompt Builder

免费开源的ChatGPT Prompt浏览器扩展

AI Prompt Generator是什么 AI Prompt Generator是一个多功能的在线AI提示生成器工具，能帮助用户为不同的AI模型生成精准的提示词。工具支持ChatGPT、Claude、Midjourney和Stable Diffusion等多种模型。用户只需输入需求，AI Prompt Generator会基于高级算法处理输出优化的提示词。适用于个人和商业用途，支持所有设备使用。不会存储任何个人数据，保证了用户隐私和安全。 AI Prompt Generator的主要功能 多模型支持：支持多种AI模型，如ChatGPT、Claude、Midjourney和Stable Diffusion，未来还将添加更多。 提示生成：用户输入需求后，工具使用高级算法生成清晰、具体、简洁的AI提示。 优化输出：生成的提示旨在提供足够的上下文，以帮助AI模型理解并生成所需的输出。 免费使用：工具完全免费，适用于个人和商业目的。 响应式设计：可以在所有设备上使用，包括智能手机和平板电脑。 如何使用AI Prompt Generator 访问网站：打开浏览器，访问AI Prompt Generator的官方网站。 选择模型：选择需要生成提示词的AI模型。 输入需求：在提供的文本框中输入希望AI模型完成的任务或问题。尽量清晰、具体地描述你的需求。 生成提示：点击生成按钮，工具将处理输入，生成一个或多个优化的提示词。 调整提示：根据需要，可以手动调整生成的提示词，更精确地匹配期望。 复制提示：将生成的提示词复制到剪贴板。 应用提示：将复制的提示词粘贴到使用的AI模型或应用程序中。 获取结果：执行操作，AI模型将根据提示词生成输出。 AI Prompt Generator的产品定价 工具完全免费，适用于个人和商业目的。 AI Prompt Generator的应用场景 聊天机器人：生成自然语言处理的提示，用于训练聊天机器人更好地理解用户输入并提供合适的响应。 内容创作：为文本生成AI提供提示，创作文章、故事、诗歌或其他类型的文本内容。 图像生成：生成描述性的提示，用于指导图像生成AI创作特定的艺术作品或设计图。 数据增强：在机器学习中，生成额外的训练数据，例如，通过生成模拟的文本或图像数据。 语言学习：创建语言练习，帮助学习者练习语法、词汇或对话。 营销文案：生成吸引人的广告文案或产品描述，用于营销活动。 编程辅助：生成代码片段的描述，帮助开发者快速编写或调试代码。

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LangGPT是什么 LangGPT是一种新型的提示词设计工具，提出了一种结构化和可复用的提示词编写方法论，帮助用户编写高质量的提示词。工具受到编程语言的启发，设计了双层结构的提示设计框架，易于学习和应用。LangGPT通过内置和扩展模块，支持灵活定制，适应不同的应用场景。LangGPT建立了一个在线社区，促进提示设计的交流和共享，提高了框架的实用性和易用性。 LangGPT的主要功能 系统性模板：LangGPT提供了丰富的模板，用户可以根据模板快速编写提示词。 灵活性：通过使用变量，用户可以轻松引用、设置和更改提示词中的内容。 交互友好性：LangGPT的工作流设计使得用户交互变得简单，易于引导用户使用。 模块化配置：LangGPT充分利用大语言模型的能力，通过模块化配置来应对复杂的提示需求。 Reminder功能：有效缓解长期记忆缺失的问题，保持对话的连贯性。 LangGPT的技术原理 双层提示设计框架：LangGPT采用双层结构，类似于编程语言中的类和对象结构。 内置模块：定义了一套预设的模块，如角色（Role）、目标（Goal）、约束（Constraint）等，模块包含了提示词的必要内部元素。 扩展模块：支持用户根据特定需求添加新的模块，提高了框架的灵活性和可扩展性。 模块化配置：提示词被分解为多个模块，每个模块代表与大语言模型交互的不同方面。用户可以根据需要选择和组合不同的模块，构建适合特定任务的提示词。 结构化和规范化：LangGPT强调提示词的结构化和规范化，使提示词更加清晰、易于理解和复用。提供了清晰的模板和格式，降低了学习成本。 自然语言和编程语言的结合：设计灵感来源于编程语言的结构化特性，同时保留了自然语言的灵活性。通过类比编程语言的元素，如变量、函数、类等，来构建提示词。 如何使用LangGPT 使用LangGPT编写高质量的提示词（Prompt）大致可以分为以下步骤： 理解LangGPT的核心概念： 模板：LangGPT提供了一系列的模板，如角色（Role）模板，用于指导用户如何构建提示词。 变量：使用特定的标记（如”<VariableName>”）来代表提示词中的动态内容。 工作流：定义与用户交互的步骤和流程。 选择合适的模板： 根据想要大语言模型（LLM）扮演的角色或完成的任务，选择合适的模板。例如，如果想要模型扮演一个诗人，选择一个专门为诗人角色设计的模板。 填写模板内容： 按照模板的结构，填写必要的信息。包括角色的描述、技能、规则、工作流程等。 使用变量： 在模板中使用变量来代表可以变化的部分，如用户输入或角色的特定属性。 定义工作流： 设计角色与用户交互的工作流程，包括角色如何接收用户输入、如何响应等。 初始化角色： 如果需要，可以为角色编写初始化行为，是在角色开始与用户交互前执行的步骤。 测试和调整： 将编写好的提示词输入到大语言模型中，进行测试。根据模型的输出，调整和优化提示词。 使用LangGPT助手： 用LangGPT助手来帮助设计和优化提示词。助手可以根据用户的需求生成相应的提示词模板。 LangGPT的产品定价 目前项目已经在Github上免费开源，成为了GitHub开源社区全球趋势热榜前十的项目。 LangGPT的应用场景 内容创作：辅助作家、营销人员生成文章大纲、广告文案等。 代码编写：帮助程序员生成代码片段、解决编程问题。 数据分析：协助数据分析师构建数据查询语句，解释分析结果。 教育辅导：为教师和学生提供个性化学习材料和练习题。 客户服务：构建智能客服系统，提高客户服务质量。

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