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主要针对于SEO和SaaS文案写作的ChatGPT Prompts浏览器扩展

收录时间:
2024-01-17
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新AI Prompt Generator

新AI Prompt Generator

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。
新LangGPT

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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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