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danielmiessler/Fabric
1. 解决的核心问题是AI能力与日常工作流的整合难题,通过将AI提示词模块化、众包化,让用户能直接调用针对特定任务的实用解决方案。 2. 主要使用Go语言开发,采用命令行界面(CLI)和REST API互补的实现方式,支持接入多种主流大模型后端。 3. 亮点在于建立了众包的AI提示词市场(Patterns),用户能即插即用地完成总结、分析等常见任务;特别适用于希望将AI无缝嵌入命令行工作流或自动化管道的开发者和技术用户。
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语言Go
分类AI/机器学习
最近提交9 月 8 日
创建时间1 月 4 日
首次收录6 月 23 日 · 自动扫描
README 摘要
1. 解决的核心问题是AI能力与日常工作流的整合难题,通过将AI提示词模块化、众包化,让用户能直接调用针对特定任务的实用解决方案。
2. 主要使用Go语言开发,采用命令行界面(CLI)和REST API互补的实现方式,支持接入多种主流大模型后端。
3. 亮点在于建立了众包的AI提示词市场(Patterns),用户能即插即用地完成总结、分析等常见任务;特别适用于希望将AI无缝嵌入命令行工作流或自动化管道的开发者和技术用户。
中文摘要由 AI 生成,仅供参考。
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danielmiessler/Fabric
88 天前首次出现未被群岛收录1. 解决的核心问题是AI能力与日常工作流的整合难题,通过将AI提示词模块化、众包化,让用户能直接调用针对特定任务的实用解决方案。 2. 主要使用Go语言开发,采用命令行界面(CLI)和REST API互补的实现方式,支持接入多种主流大模型后端。 3. 亮点在于建立了众包的AI提示词市场(Patterns),用户能即插即用地完成总结、分析等常见任务;特别适用于希望将AI无缝嵌入命令行工作流或自动化管道的开发者和技术用户。
Go创建于 2024 年 1 月最近提交 2026 年 9 月
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共 57 个采集点 · 近 30 日 +5152026-06-232026-09-18
项目介绍
由 AI 摘自仓库 README1. 解决的核心问题是AI能力与日常工作流的整合难题,通过将AI提示词模块化、众包化,让用户能直接调用针对特定任务的实用解决方案。
2. 主要使用Go语言开发,采用命令行界面(CLI)和REST API互补的实现方式,支持接入多种主流大模型后端。
3. 亮点在于建立了众包的AI提示词市场(Patterns),用户能即插即用地完成总结、分析等常见任务;特别适用于希望将AI无缝嵌入命令行工作流或自动化管道的开发者和技术用户。
仓库信息
Topics
#ai#augmentation#flourishing#life#work
来自雷达
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