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.

mshumer/gpt-prompt-engineer est une boîte à outils open source d'ingénierie des prompts qui génère, teste et classe des prompts candidats pour une tâche que vous définissez. Vous décrivez le cas d'utilisation, fournissez des cas de test, et les notebooks créent plusieurs variantes de prompts, les exécutent sur chaque cas de test, et trient les résultats avec un système de notation ELO commençant à 1200. Il est livré sous forme de notebooks Jupyter que vous pouvez exécuter dans Google Colab ou localement.

La plupart des outils de prompt vous aident à écrire un prompt à la fois. gpt-prompt-engineer traite la sélection de prompts comme un tournoi : des dizaines de candidats s'affrontent sur vos cas de test, et les scores ELO les plus élevés font ressortir les gagnants. Des notebooks séparés couvrent les tâches de classification, Claude 3 Opus avec des cas de test générés automatiquement, et la conversion Opus-to-Haiku pour une inférence moins coûteuse. Des journaux optionnels Weights & Biases et Portkey tracent chaque exécution.

Les ingénieurs en apprentissage machine, les ingénieurs en prompts et les développeurs en IA l'utilisent lorsqu'ils ont besoin d'un réglage reproductible des prompts plutôt que d'essais manuels et d'erreurs. Le dépôt compte 9,7 k étoiles GitHub et fonctionne avec vos propres clés d'API OpenAI ou Anthropic. Il est gratuit sous licence MIT.