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

Canvas AI apresenta uma abordagem inovadora para estratégia de negócios e inovação, aproveitando o poder da inteligência artificial. Projetado para agilizar e ampliar o processo de desenvolvimento de estratégia, o Canvas AI oferece um conjunto de modelos e ferramentas que revolucionam a forma como as empresas criam e refinam seus modelos. Com insights gerados por IA e recursos visuais generativos, o Canvas AI transforma telas em branco em estratégias de negócios e produtos detalhadas e acionáveis.

Profissionais de negócios e inovadores podem escolher entre vários modelos, incluindo Business Model Canvas, Customer Value Canvas, Lean Canvas e Kano Model, cada um alimentado por IA para complementar o pensamento criativo e identificar pontos cegos. A plataforma Canvas AI é otimizada para iOS e MacOS em Apple Silicon (M1), oferecendo integração perfeita para usuários do ecossistema Apple.

Os recursos orientados por IA do Canvas AI permitem que os usuários co-criem modelos de negócios e conduzam entrevistas com clientes, trazendo um novo nível de intuição e inteligência para processos tradicionalmente manuais. Além disso, a plataforma pode gerar imagens e elementos visuais impressionantes, adicionando uma camada visual atraente aos esforços de estratégia. Seja refinando planos de negócios, estratégias de gerenciamento de produtos ou explorando ideias, o Canvas AI capacita os usuários a inovar com confiança e facilidade.

mshumer/gpt-prompt-engineer é um kit de ferramentas de engenharia de prompts de código aberto que gera, testa e classifica prompts candidatos para uma tarefa que você define. Você descreve o caso de uso, fornece casos de teste e os cadernos criam várias variantes de prompts, executam-nos em todos os casos de teste e classificam os resultados com um sistema de classificação ELO começando em 1200. Ele é distribuído como cadernos Jupyter que você pode executar no Google Colab ou localmente.

A maioria das ferramentas de prompts ajuda você a escrever um prompt de cada vez. O gpt-prompt-engineer trata a seleção de prompts como um torneio: dezenas de candidatos competem em seus casos de teste, e as pontuações ELO mais altas revelam os vencedores. Cadernos separados cobrem tarefas de classificação, o Claude 3 Opus com casos de teste gerados automaticamente e a conversão de Opus para Haiku para inferência mais barata. Opcionalmente, o Weights & Biases e o Portkey registram cada execução.

Engenheiros de ML, engenheiros de prompts e desenvolvedores de IA o utilizam quando precisam de ajuste de prompts reprodutível em vez de tentativa e erro manual. O repositório tem 9,7 mil estrelas no GitHub e funciona com suas próprias chaves de API da OpenAI ou Anthropic. É gratuito sob a licença MIT.