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Joined Aug 2020
AI-Products-All-In-One，该项目整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。
覆盖了文件处理、工作优化、邮箱助手、求职面试、写作工具、文案生成、PPT 生成、图像生成、聊天机器人等应用领域。
GitHub: https://github.com/TheExplainthis/AI-Products-All-In-One
推荐 GitHub 上一个开源项目：Shell GPT。
该工具直接在命令行中集成了 ChatGPT，通过它，可以帮助你快速编写 shell 命令、代码片段编写、Git 提交信息、文档、注释等内容。
用法主要有以下几种：
- 获取某个任务的执行指令；
- 直接转换时间、距离、重量、温度等单位；
- 在命令行终端搜索 shell 用法；
- 自动生成代码并存储；
- 在命令行跟 ChatGPT 对话，并迭代优化。
GitHub: https://github.com/TheR1D/shell_gpt
与其它 ChatGPT 应用一样，Shell GPT 在使用前，你需要先自行配置好 OpenAI API Key。
GitHub 上一款生产力工具：飞书 GPT。
集成了飞书 + GPT-3.5 + Dall·E + Whisper 等 API，支持语音对话、角色扮演、多话题讨论、图片创作、表格分析、文档导出 等功能。
GitHub 项目 HustleGPT 挑战赛，源自 Twitter 用户 Jackson 的一个想法：
通过给 GPT-4 100 美元的预算，让它在短时间内用这笔启动资金，赚更多的钱。作为一名人类，Jackson 将充当 GPT-4 和物理世界的联络员，去购买 GPT-4 所需要的任何物品。
The-HustleGPT-Challenge 这个 GitHub 项目，主要记录了一些可通过 GPT-4 实现的项目，其中有部分项目还实现盈利了。
GitHub: https://github.com/jtmuller5/The-HustleGPT-Challenge
#如何用 ChatGPT 赚到第一桶金
Dalai，一个能够在本机快速运行 LLaMA 的解决方案，支持 Windows、Linux、MacOS 等主流操作平台。
GitHub 上一个开源的代码搜索引擎：Bloop。
可通过 GPT-4 来回答代码相关的问题。使用自然语言、正则表达式和过滤查询搜索本地和远程存储库。
Bloop 的主要功能如下：
- 基于 GPT-4 的会话搜索；
- 快速的正则表达式搜索；
- 同步本地和 GitHub 仓库；
- 支持多种不同查询方式的过滤器；
- 使用符号搜索查找函数、变量或特征
- 拥有 10 多种编程流行语言的精确代码导航。
GitHub: https://github.com/BloopAI/bloop
此前分享过一个 PDF 工具，叫 ChatPDF。
它可以提取 PDF 文件中的内容，并将内容交给 ChatGPT 进行分析。待解析完成之后，你便可以跟它进行一对一对话交流，就好像它是一个完全理解内容的人一样。
但是，该项目代码没有开源，这里推一个开源版的实现：GPT-4 & LangChain。为你的 PDF 文档打造一个 ChatGPT 聊天机器人。
GitHub: https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain
使用的技术堆栈包括 LangChain、Pinecone、Typescript、Openai 和 Next.js。
LangChain 是一个框架，可以更轻松地构建可扩展的 AI/LLM 应用程序和聊天机器人；Pinecone 是一个矢量存储，用于存储嵌入和文本中的 PDF，以便以后检索类似文档。
一个开源的 VSCode 插件：vscode-chatgpt，可将 OpenAI ChatGPT 集成到 VSCode，包括但不限于以下这些功能：
- 支持 GPT-4、GPT-3.5、GPT3 或 Codex 模型；
- 在侧边栏对话窗口中进行问答；
- 停止响应，减少 tokens 消耗；
- 一键生成文件或修复代码；
- 以 Markdown 格式，导出所有对话记录；
- 编辑和重发提示；
- 通过 ChatGPT 生成代码。
ChatGPT Box，一个可以将 #ChatGPT 深度集成到浏览器中的开源插件。
该插件功能颇多，除了对主流网站进行适配，还内置了诸如翻译、总结、润色、情感分析、段落划分、代码解释、问询等功能。
发现好多人还在等待 New Bing 的内测申请，这其中也包括我。
此前，我曾试过给 Bing 团队写邮件、用了官方提供的加速方案（下载 Edge 浏览器、Bing App），无奈这些方法都没见效。
前几天试了下朋友发给我的一个方案，发现竟然秒速通过！
下面跟大家分享下具体操作方式：
-
开启全局代理，挂日本节点；
-
打开 Chrome，进入无痕浏览模式（或清除 Bing cookies），访问 bing.com/new；
-
在日本节点下，注册微软新账号（有人说老账号也可以）；
-
注册完成后，加入 waitlist；
-
无需等待，直接通过，欢迎享受 New Bing！
相较于 #ChatGPT Bing Chat 的响应速度更快，信息更新及时，且没有对话限制。
无论从哪个角度看，Bing Chat 都要比 ChatGPT 更加成熟与优秀。
另外，微软在 GPT-4 发布的当天，官方团队也确认了，现在的 New Bing 用的就是最新的 GPT-4。
也就是说，只要你现在用的是 New Bing，就能直接体验上 GPT-4！
方法如上，大家赶紧试试吧~
微软 Bing Chat 的逆向工程 API 被开发者整出来了。
分享一份计算机知识图谱相关的学习论文与资料。
里面搜罗近 3 年来（2020 - 至今）的知识图谱相关技术领域的综述文章，并进行了分类和整理。
获取地址: https:// 网页链接
在该资料中，将知识图谱拆成 5 个部分，以帮助大家理解知识图谱中的核心技术组成。
一个可以让你快速尝试各种 ChatGPT 应用的开源项目：OpenGpt。
GitHub: https://github.com/futantan/OpenGpt
此外，借助这个项目，你还能在几秒钟内创建属于自己的应用。
想进一步提升 ChatGPT 使用效率的，可以试下「ChatGPT Shortcut」这个开源工具。
该项目整理并汇总了多种让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词（Prompt）进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。
GitHub: https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut
提示词（即 Prompt）通常是用户提供的问题或文本，以激活模型生成回复。
简单来说，Prompt 就是用户想要询问的内容，作为输入送到 ChatGPT 中，ChatGPT 会尝试理解这个输入，然后输出合适的回答或响应。通过优化提示词，可以使 ChatGPT 生成更加准确、有用的回复。
SQL Translator，一个可以将人类自然语言转换为 SQL 语言的开源工具，反之亦然，用起来很方便。
GitHub: https://github.com/whoiskatrin/sql-translator
通过 AI 赋能，让它可以很轻松的完成自然语言与 SQL 语言的切换，进一步提升数据处理效率。
ChatPaper，一款可利用 ChatGPT 总结 arxiv 论文的开源工具。
该项目可根据用户关键词下载 arxiv 上的最新论文，利用 ChatGPT3.5 API 强大的归纳能力，将其浓缩成固定格式，文字少且易读。
GitHub: https://github.com/kaixindelele/ChatPaper
作者为 ChatPaper 提供了一个 Web 图形界面，让用户可以选择在私有或公共环境中部设置 ChatPaper，或在 Hugging Face 上在线体验该项目功能。
GitHub 上一个开源的跨平台 API 开发测试工具：Postcat。
该工具集合了基础的 API 管理、测试功能，可通过插件简化 API 开发工作，更快为项目创建 API。
GitHub: https://github.com/Postcatlab/postcat
工具支持 REST、Websocket 等协议，非常适合中小团队及个人使用。
GitHub 上一款开源的 SQL 替代品、结构化编程语言：SPL。
该语言针对 SQL 的各类短板进行优化，开发了以下这些功能：
- 独立于数据库的轻量级计算能力；
- 支持有序计算和分步计算；
- 直接读取多个数据库，实现混合数据计算；
- 提供了大量的基础高性能算法（其中很多是业界首创）、高效的存储格式；
- 与 Excel 结合，支持在 Excel 中使用 SPL 函数。
语言提供了精心设计、异常丰富的库函数，以及简单实用的语法，让大家在执行数据批量处理工作时，能够更加得心应手。
GitHub: https://github.com/SPLWare/esProc
此外，项目中配套了颇为详细的中文教程，开发者可跟着动手学习一些关于数据库、数据处理等大数据相关知识。
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