大家好，我是Echa。

今天小編百忙之中收集了11個(gè)炫酷的開源項(xiàng)目分享給大家，先收藏后面慢慢看都可以。希望對大家學(xué)習(xí)上有所幫助。

全文大綱

1. 多合一聊天機(jī)器人客戶端
2. Web 測試和自動化工具
3. 免費(fèi)的計(jì)算機(jī)書籍
4. 監(jiān)控你網(wǎng)站流量的應(yīng)用程序
5. 數(shù)據(jù)庫場景的 GPT
6. 大模型論文、開源項(xiàng)目整理
7. 提示工程指南中文版
8. 吳恩達(dá)的提示工程課
9. Brex 的提示工程指南
10. 國人開源的免費(fèi)教程
11. 提示工程指南（累計(jì)70萬學(xué)習(xí)者）

多合一聊天機(jī)器人客戶端

官網(wǎng)：https://chathub.gg/

Github：https://github.com/chathub-dev/chathub

ChatHub 是款全能聊天機(jī)器人客戶端

ChatGPT 發(fā)布后，陸陸續(xù)續(xù)有很多基于大模型的 AI 機(jī)器人發(fā)布，這個(gè)開源客戶端支持同時(shí)和多個(gè)機(jī)器人聊天，機(jī)器人給出答案，方便你去對比。

這個(gè)一體化的聊天機(jī)器人客戶端目前支持 ChatGPT、 Bing Chat、Google Bard 和 Claude (via Poe)，快去試試吧。

特點(diǎn)

•  在一個(gè)應(yīng)用中使用不同的聊天機(jī)器人，目前支持 ChatGPT、新的 Bing Chat、Google Bard、Claude（通過 Poe）、Alpaca、Vicuna、ChatGLM，并將來會集成更多的機(jī)器人
•  同時(shí)與多個(gè)聊天機(jī)器人進(jìn)行對話，方便比較它們的回答
•  支持 ChatGPT API 和 GPT-4 瀏覽
•  快捷方式，可在瀏覽器的任何位置快速激活應(yīng)用
•  支持 Markdown 和代碼高亮顯示
•  自定義提示和社區(qū)提示的提示庫
•  本地保存對話歷史
•  導(dǎo)出和導(dǎo)入所有數(shù)據(jù)
•  將對話轉(zhuǎn)為 Markdown 并分享
•  暗黑模式

支持的聊天機(jī)器人

• ChatGPT（通過 Web 應(yīng)用/API/Azure/Poe）
• Bing Chat
• Google Bard
• Claude（通過 Poe）
• iFlytek Spark
• ChatGLM
• Alpaca
• Vicuna

手動安裝

• 從 Releases 下載 chathub.zip
• 解壓文件
• 在 Chrome/Edge 中進(jìn)入擴(kuò)展頁面 (chrome://extensions 或 edge://extensions)
• 啟用開發(fā)者模式
• 將解壓后的文件夾拖到頁面上的任何位置進(jìn)行導(dǎo)入（導(dǎo)入后不要刪除文件夾）

從源代碼構(gòu)建

• 克隆源代碼
• 運(yùn)行 yarn install
• 運(yùn)行 yarn build
• 按照 手動安裝 中的步驟將 dist 文件夾加載到瀏覽器中

 Web 測試和自動化工具

官網(wǎng)： https://playwright.dev/

Github： https://github.com/microsoft/playwright

Playwright 是一個(gè)用于 Web 測試和執(zhí)行自動化任務(wù)的框架。它可以通過單個(gè) API 自動執(zhí)行 Chromium，F(xiàn)irefox 和 WebKit 瀏覽器，連代碼都不用寫，就能實(shí)現(xiàn)自動化功能。

也可以算作一個(gè)強(qiáng)大的爬蟲神器！

 免費(fèi)的計(jì)算機(jī)書籍

官網(wǎng)：
https://ebookfoundation.github.io/free-programming-books/

Github： https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books

一個(gè)免費(fèi)編程書籍的倉庫，目前已經(jīng)獲得了 280K 的 Star！

這個(gè)列表最初是StackOverflow的克隆——免費(fèi)編程書籍列表，由Karan Bhangui和George Stocker貢獻(xiàn)。

Victor Felder將該列表移至GitHub進(jìn)行協(xié)作更新和維護(hù)。它已經(jīng)發(fā)展成為GitHub最受歡迎的存儲庫之一，擁有271000多顆星、約9700名觀察者、8300多個(gè)提交、2400多個(gè)貢獻(xiàn)者和54000多個(gè)分叉。

 監(jiān)控你網(wǎng)站流量的應(yīng)用程序

官網(wǎng)： https://www.sniffnet.net/

Github： https://github.com/GyulyVGC/sniffnet

使用 sniffnet 可以幫助你輕松監(jiān)控互聯(lián)網(wǎng)流量，多線程，跨平臺，支持 Windows、Linux、MacOS

特點(diǎn)

•  選擇要檢查的電腦的網(wǎng)絡(luò)適配器
• ? 選擇一組篩選器以應(yīng)用于觀察到的流量
•  查看有關(guān)Internet流量的總體統(tǒng)計(jì)信息
•  查看有關(guān)流量強(qiáng)度的實(shí)時(shí)圖表（每秒字節(jié)數(shù)和數(shù)據(jù)包數(shù)，傳入和傳出）
•  獲取與您交換流量的主機(jī)的域名和網(wǎng)絡(luò)提供商的詳細(xì)信息
•  識別本地網(wǎng)絡(luò)中的連接
•  獲取有關(guān)遠(yuǎn)程主機(jī)所在國家/地區(qū)的信息（IP地理位置）
• ? 保存您喜愛的網(wǎng)絡(luò)主機(jī)
•  設(shè)置自定義通知以在定義的網(wǎng)絡(luò)事件發(fā)生時(shí)通知您
•  從4種不同的主題中選擇最適合你的風(fēng)格
• ? 實(shí)時(shí)檢查每個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接
•  保存完整的文本報(bào)告以及每個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接的詳細(xì)信息：
• 源和目標(biāo)IP地址
• 源端口和目標(biāo)端口
• 攜帶協(xié)議
• 交換的數(shù)據(jù)包和字節(jié)數(shù)
• 信息交換的初始和最終時(shí)間點(diǎn)
• …等等！

 數(shù)據(jù)庫場景的 GPT

官網(wǎng)：
https://db-gpt.readthedocs.io/en/latest/

Github： https://github.com/csunny/DB-GPT

隨著大模型的發(fā)布迭代，大模型變得越來越智能，在使用大模型的過程當(dāng)中，遇到極大的數(shù)據(jù)安全與隱私挑戰(zhàn)。在利用大模型能力的過程中我們的私密數(shù)據(jù)跟環(huán)境需要掌握自己的手里，完全可控，避免任何的數(shù)據(jù)隱私泄露以及安全風(fēng)險(xiǎn)。基于此，我們發(fā)起了DB-GPT項(xiàng)目，為所有以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的場景，構(gòu)建一套完整的私有大模型解決方案。 此方案因?yàn)橹С直镜夭渴?，所以不僅僅可以應(yīng)用于獨(dú)立私有環(huán)境，而且還可以根據(jù)業(yè)務(wù)模塊獨(dú)立部署隔離，讓大模型的能力絕對私有、安全、可控。

DB-GPT 是一個(gè)開源的以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的GPT實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，使用本地化的GPT大模型與您的數(shù)據(jù)和環(huán)境進(jìn)行交互，無數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，100% 私密，100% 安全。

特性一覽

目前我們已經(jīng)發(fā)布了多種關(guān)鍵的特性，這里一一列舉展示一下當(dāng)前發(fā)布的能力。

• SQL 語言能力

• SQL生成
• SQL診斷

• 私域問答與數(shù)據(jù)處理
• 數(shù)據(jù)庫知識問答
• 數(shù)據(jù)處理
• 插件模型
• 支持自定義插件執(zhí)行任務(wù)，原生支持Auto-GPT插件。如:SQL自動執(zhí)行，獲取查詢結(jié)果自動爬取學(xué)習(xí)知識
• 知識庫統(tǒng)一向量存儲/索引
• 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持包括PDF、MarkDown、CSV、WebURL
• 多模型支持
• 支持多種大語言模型, 當(dāng)前已支持Vicuna(7b,13b), ChatGLM-6b(int4, int8)
• TODO: codet5p, codegen2

 大模型論文、開源項(xiàng)目整理

官網(wǎng)：
https://discord.gg/m88xfYMbK6

Github： https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering

這個(gè)開源項(xiàng)目整理了大模型領(lǐng)域的論文、工具、教程、視頻、相關(guān)開源項(xiàng)目等等。

此存儲庫包含Prompt Engineering手工策劃的資源，重點(diǎn)是Generative Pre-trained Transformer（GPT）、ChatGPT、PaLM等

 提示工程指南中文版

Github： https://github.com/wangxuqi/Prompt-Engineering-Guide-Chinese

源自于 Prompt 工程師指南英文版， AIGC 國內(nèi)愛好者翻譯成了中文。

Prompt工程師指南，源自于github上最火的英文指南，為了降低同學(xué)們的學(xué)習(xí)門檻 實(shí)時(shí)掌握最新學(xué)習(xí)內(nèi)容，持續(xù)更新，歡迎共同添加更多的prompt指南

Prompt工程是一種相對較新的學(xué)科，用于開發(fā)和優(yōu)化提示，以有效地使用語言模型（LMs）進(jìn)行各種應(yīng)用和研究主題。Prompt工程技能有助于更好地理解大型語言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人員使用Prompt工程來改善LLMs在各種常見和復(fù)雜任務(wù)上的能力，例如問答和算術(shù)推理。開發(fā)人員使用Prompt工程來設(shè)計(jì)強(qiáng)大且有效的提示技術(shù)，與LLMs和其他工具進(jìn)行接口。

出于對開發(fā)LLMs的高度興趣，我們創(chuàng)建了這個(gè)新的Prompt工程指南，其中包含所有與Prompt工程相關(guān)的最新論文、學(xué)習(xí)指南、講座、參考資料和工具。

祝您愉快地進(jìn)行Prompt工程！

 吳恩達(dá)的提示工程課

Github： https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers

LLM 正在逐步改變?nèi)藗兊纳?，而對于開發(fā)者，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地開發(fā)一些具備更強(qiáng)能力、集成LLM 的應(yīng)用，來便捷地實(shí)現(xiàn)一些更新穎、更實(shí)用的能力，是一個(gè)急需學(xué)習(xí)的重要能力。由吳恩達(dá)老師與 OpenAI 合作推出的 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》教程面向入門 LLM 的開發(fā)者，深入淺出地介紹了對于開發(fā)者，如何構(gòu)造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 實(shí)現(xiàn)包括總結(jié)、推斷、轉(zhuǎn)換等多種常用功能，是入門 LLM 開發(fā)的經(jīng)典教程。因此，我們將該課程翻譯為中文，并復(fù)現(xiàn)其范例代碼，也為原視頻增加了中文字幕，支持國內(nèi)中文學(xué)習(xí)者直接使用，以幫助中文學(xué)習(xí)者更好地學(xué)習(xí) LLM 開發(fā)；同時(shí)，我們也將加入更多 Prompt 高級技巧，以豐富本課程內(nèi)容，幫助開發(fā)者掌握更多、更巧妙的 Prompt 技能。

 Brex 的提示工程指南

Github： https://github.com/brexhq/prompt-engineering

這個(gè)指南涵蓋了大語言模型的歷史，以及在大型語言模型（如 OpenAI 的 GPT-4）之上使用和構(gòu)建編程系統(tǒng)的策略、指南和安全建議。

本指南由Brex出于內(nèi)部目的創(chuàng)建。它基于從研究和創(chuàng)建用于生產(chǎn)用例的大型語言模型（LLM）提示中獲得的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。它涵蓋了LLM的歷史，以及在大型語言模型（如OpenAI的GPT-4）之上使用和構(gòu)建編程系統(tǒng)的策略、指南和安全建議。

本文檔中的示例是使用非確定性語言模型生成的，相同的示例可能會給您不同的結(jié)果。

這是一份活的文件。圍繞LLM的最先進(jìn)的最佳實(shí)踐和戰(zhàn)略每天都在快速發(fā)展。鼓勵(lì)進(jìn)行討論并提出改進(jìn)建議。

 國人開源的免費(fèi)教程

官網(wǎng)：
https://learningprompt.wiki/

Github： https://github.com/thinkingjimmy/Learning-Prompt

基本介紹

關(guān)于本教程

如果你不知道如何使用 ChatGPT 或者 Midjourney。那本教程應(yīng)該能幫到你。這是一份教你如何更好地使用 ChatGPT 和 Midjourney 的免費(fèi)教程。

它不是什么？

本教程不是 prompt 大全，如果你預(yù)期是找到能直接用的 prompt，建議你谷歌找一找。本教程更多地是教你方法，以及解釋這些方法為何有效。本教程也不是權(quán)威指南，在這個(gè)領(lǐng)域我也只是學(xué)生。

為什么會有這個(gè)教程？

我最近一直在研究 PE 相關(guān)的知識，然后發(fā)現(xiàn)大多數(shù)教程都是英文的，內(nèi)容都非常好，但對我這種初學(xué)者來說，閱讀起來還是有點(diǎn)吃力。所以我就萌生出了自己寫一份教程的想法，想著通過輸出倒逼輸入的方式去學(xué)習(xí)。

 提示工程指南（累計(jì)70萬學(xué)習(xí)者）

官網(wǎng)：
https://www.promptingguide.ai/zh

Github： https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

提示工程（Prompt Engineering）是一門較新的學(xué)科，關(guān)注提示詞開發(fā)和優(yōu)化，幫助用戶將大語言模型（Large Language Model, LLM）用于各場景和研究領(lǐng)域。 掌握了提示工程相關(guān)技能將有助于用戶更好地了解大型語言模型的能力和局限性。

研究人員可利用提示工程來提升大語言模型處理復(fù)雜任務(wù)場景的能力，如問答和算術(shù)推理能力。開發(fā)人員可通過提示工程設(shè)計(jì)、研發(fā)強(qiáng)大的工程技術(shù)，實(shí)現(xiàn)和大語言模型或其他生態(tài)工具的高效接軌。

提示工程不僅僅是關(guān)于設(shè)計(jì)和研發(fā)提示詞。它包含了與大語言模型交互和研發(fā)的各種技能和技術(shù)。提示工程在實(shí)現(xiàn)和大語言模型交互、對接，以及理解大語言模型能力方面都起著重要作用。用戶可以通過提示工程來提高大語言模型的安全性，也可以賦能大語言模型，比如借助專業(yè)領(lǐng)域知識和外部工具來增強(qiáng)大語言模型能力。

基于對大語言模型的濃厚興趣，我們編寫了這份全新的提示工程指南，介紹了大語言模型相關(guān)的論文研究、學(xué)習(xí)指南、模型、講座、參考資料、大語言模型能力以及與其他與提示工程相關(guān)的工具。

本指南由Brex出于內(nèi)部目的創(chuàng)建。

• 它基于從研究和創(chuàng)建用于生產(chǎn)用例的大型語言模型（LLM）提示中獲得的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
• 它涵蓋了LLM的歷史，以及在大型語言模型（如OpenAI的GPT-4）之上使用和構(gòu)建編程系統(tǒng)的策略、指南和安全建議。
• 本文檔中的示例是使用非確定性語言模型生成的，相同的示例可能會給您不同的結(jié)果。
• 這是一份活的文件。圍繞LLM的最先進(jìn)的最佳實(shí)踐和戰(zhàn)略每天都在快速發(fā)展。鼓勵(lì)進(jìn)行討論并提出改進(jìn)建議。

最后

一臺電腦,一個(gè)鍵盤,盡情揮灑智慧的人生;幾行數(shù)字,幾個(gè)字母,認(rèn)真編寫生活的美好;

一 個(gè)靈感,一段程序,推動科技進(jìn)步,促進(jìn)社會發(fā)展。

創(chuàng)作不易，喜歡的老鐵們加個(gè)關(guān)注，點(diǎn)個(gè)贊，打個(gè)賞，后面會不定期更新干貨和技術(shù)相關(guān)的資訊，速速收藏，謝謝！你們的一個(gè)小小舉動就是對小編的認(rèn)可，更是創(chuàng)作的動力。