CodeFlying vs mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub

CodeFlying te permite describir una idea de aplicación en el chat y obtener sitios web, aplicaciones móviles y mini aplicaciones de mensajería para Telegram, WhatsApp, Line y canales similares. Sube una imagen de referencia en la página principal cuando quieras que el diseño o la dirección visual estén incorporados en la primera generación.

La mayoría de los creadores sin código se detienen en páginas de aterrizaje o un solo tipo de salida. CodeFlying también promociona la creación de mini programas para WeChat en las palabras clave de su sitio, además de carteles, textos de marketing y un agente de servicio al cliente con IA junto con el generador de aplicaciones. La galería pública agrupa las creaciones de la comunidad en pestañas de Herramientas Personales, Empresa, Educación, Entretenimiento y Comercio Electrónico para que puedas navegar por caso de uso antes de iniciar.

El producto está dirigido a creadores que desean un único creador para web, móvil y superficies de mensajería sin escribir código primero. Coffy, un asistente de voz en la página principal, ayuda cuando no tienes una idea inicial. CodeFlying es operado por KUAFUAI LTD., potenciado por KuaFuAI, soporta 14 idiomas de interfaz y su meta descripción reporta más de 1 millón de creadores en la plataforma.

mshumer/gpt-prompt-engineer es un kit de herramientas de ingeniería de prompts de código abierto que genera, prueba y clasifica prompts candidatos para una tarea que definas. Describes el caso de uso, proporcionas casos de prueba, y los cuadernos de Jupyter crean múltiples variantes de prompts, los ejecutan contra cada caso de prueba, y ordenan los resultados con un sistema de puntuación ELO que comienza en 1200. Se distribuye como cuadernos de Jupyter que puedes ejecutar en Google Colab o localmente.

La mayoría de las herramientas de prompts te ayudan a escribir un prompt a la vez. gpt-prompt-engineer trata la selección de prompts como un torneo: docenas de candidatos compiten en tus casos de prueba, y las puntuaciones ELO más altas revelan a los ganadores. Cuadernos separados cubren tareas de clasificación, Claude 3 Opus con casos de prueba generados automáticamente, y conversión de Opus a Haiku para inferencia más económica. El registro opcional con Weights & Biases y Portkey rastrea cada ejecución.

Los ingenieros de ML, ingenieros de prompts y desarrolladores de IA lo utilizan cuando necesitan ajustes reproducibles de prompts en lugar de prueba y error manual. El repositorio tiene 9.7k estrellas en GitHub y funciona con tus propias claves de API de OpenAI o Anthropic. Es gratuito bajo la licencia MIT.