Canvas AI vs mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub

Canvas AI introduit une approche révolutionnaire de la stratégie commerciale et de l’innovation en exploitant la puissance de l’intelligence artificielle. Conçu pour rationaliser et augmenter le processus de développement de stratégie, Canvas AI propose une suite de modèles et d'outils qui révolutionnent la façon dont les entreprises créent et affinent leurs modèles. Grâce aux informations générées par l'IA et aux visuels génératifs, Canvas AI transforme les toiles vierges en stratégies commerciales et produits détaillées et exploitables.

Les professionnels et les innovateurs peuvent choisir parmi différents modèles, notamment le Business Model Canvas, le Customer Value Canvas, le Lean Canvas et le Kano Model, chacun alimenté par l'IA pour compléter la pensée créative et identifier les angles morts. La plateforme Canvas AI est optimisée pour iOS et MacOS sur Apple Silicon (M1), offrant une intégration transparente aux utilisateurs de l'écosystème Apple.

Les fonctionnalités basées sur l'IA de Canvas AI permettent aux utilisateurs de co-créer des modèles commerciaux et de mener des entretiens avec les clients, apportant ainsi un nouveau niveau d'intuition et d'intelligence aux processus traditionnellement manuels. De plus, la plate-forme peut générer des images et des éléments visuels saisissants, ajoutant une couche visuelle convaincante aux efforts d’élaboration de stratégies. Qu'il s'agisse d'affiner des plans d'affaires, des stratégies de gestion de produits ou d'explorer des idées, Canvas AI permet aux utilisateurs d'innover en toute confiance et facilement.

Le référentiel GitHub « mshumer/gpt-prompt-engineer » est conçu comme un outil permettant d'optimiser et de rationaliser le processus d'ingénierie rapide pour les modèles d'IA. En utilisant efficacement GPT-4 et GPT-3.5-Turbo, il aide les utilisateurs à générer une variété d'invites basées sur des cas d'utilisation définis et à tester leurs performances. Le système classe les invites à l'aide d'un système de notation ELO, permettant aux utilisateurs d'identifier les plus efficaces pour leurs besoins. Cet outil est une aubaine pour les développeurs et les chercheurs qui cherchent à améliorer l'interaction avec les modèles de langage d'IA et peut être utile pour des tâches dans divers domaines, notamment la création de contenu, l'analyse de données et l'innovation dans les applications basées sur l'IA.