试想一个最简单的工作场景,回复客户的询盘邮件,并将邮件内容翻译成法语版本,简单整理后发送给客户。
为了解决这部分需求,我们一般的操作流程,就是先用中文或者英文将大致邮件要点写出来,然后再使用 AI 工具进行补充并翻译相应文案。
这样一番操作下来,至少需要涉及 3 个步骤。即各个软件的打开与关闭、Prompt 的定位与使用,以及文案的复制粘贴。
当然,你要是有技术背景的话,完全可以自己写相应的脚本来自动化这个流程,实现零人工干预的全自动操作。
但是并不是每个人都有技术背景,且这样的场景一旦多起来,分别写相应的自动化脚本的话,其工作量也是蛮大的。
所以更好的一个方案便是,有没有一个很完善的框架,不仅收集了各个业务场景下需要使用的 Prompt,而且还可以很方便的与不同的工具软件进行协作,甚至可以使用简单几个快捷命令便能完成具体工作。
OK,他来了。
Fabric 是一款完全免费的开源框架,不仅收集了众多业务场景下能使用到的 Prompt,而且还提供非常方便的使用方式。我们只需要在本地机器上安装相应的环境,便可以很方便的使用快捷命令来完成工作。
使用这款框架,我们再也不需要从头开始发明“轮子”,完全可以“拿来主义”。即直接查找别人已经做好的 GPT,并直接在我们自己的项目中使用起来。
此外,我觉得这款框架还有一个特别棒的点,那就是信息完全透明。
不同于各种平台上提供的 GPTs,虽然他们也提供了很丰富的功能。但是在某些情况下,这些通用的功能并不适合特定场景。
由此我们需要对这些通用 GPTs 进行一些自定义开发,或者是对其中的一些提示词进行修改。但遗憾的是,各大平台上的 GPTs 并没有开源出相应的提示词。
而且,我们还可以借助这款工具的帮助,将复杂任务拆解成一个一个能简单的小任务(如上图示例),并在这个过程中打造属于自己的自动化工作流。
举个很简单的例子,你现在想去提取某个视频的文案,并生成一份详细的内容摘要。
这个需求看似很简单,且现在市面上已经有不少工具能实现这种需求,但是你深度使用后便能发现其效果并不是特别理想。因为目前市面上的这些工具,针对这个需求的优化其实做得还蛮粗糙的。
按照我自己的理解,要想生成某款视频的详细摘要,至少有 4 个步骤的工作要做。一是提取视频的逐字稿,二是 Prompt 设定,三是摘要生成,以及最终文案的信息核查。
但是市面上的工具基本一个步骤就给你糊弄过去了,所以一旦这种场景是你的工作必须,那就得自己去设计相应流程并将流程规范化出来。
而 Fabric 这款框架,就能最大程度帮你提升这方面的效率。
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