Plumb vs mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub

Plumb permite que consultores de IA criem, implantem e vendam fluxos de trabalho agentivos a partir de um editor visual de nós, sem escrever código. Cada fluxo recebe sua própria interface, funciona sob demanda ou no piloto automático, e aceita entradas de texto, áudio, imagens e vídeo. O acesso é feito por meio de uma solicitação de beta privado em signup.useplumb.com.

Enquanto ferramentas genéricas de fluxo de trabalho param em tarefas internas, Plumb é direcionado a pessoas que vendem trabalhos de IA. Você pode publicar fluxos, enviar atualizações sem clonar cópias, definir paywalls com taxas únicas, assinaturas ou cobranças por execução, e compartilhar páginas promocionais. Essa camada de monetização focada no consultor é a principal diferença em relação a suítes amplas de automação sem código.

Consultores freelancers de IA, equipes de agências e campeões internos que prototipam pipelines multimodais de modelos se encaixam melhor aqui. Os fluxos se ramificam com base em condições e direcionam saídas para email, SMS ou Slack.

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.