根据搜索结果,以下是一些推荐的ChatGPT浏览器插件:
ChatGPT Prompt Genius: 这是一个多功能的浏览器扩展,帮助用户发现、分享、导入和使用最佳的ChatGPT提示。它还允许用户保存聊天记录以供将来参考。
ChatGPT for Google: 这个插件在搜索引擎结果中同时显示ChatGPT的回答,支持所有主流搜索引擎,并且可以直接开始聊天。
KeepChatGPT: 这个扩展帮助用户在使用ChatGPT时更高效、更顺畅,解决了网络错误的问题,省去了频繁刷新网页的麻烦。
TalkBerry: 这个Chrome扩展允许用户用语音与ChatGPT交流,支持多种语言,并且可以通过语音命令控制ChatGPT。
WebChatGPT: 这个扩展程序将相关的网络结果添加到用户对ChatGPT的提示中,以获得更准确和最新的对话。
WeTab: 这个插件自带一个Chat AI,通过API接口连接到了GPT-3.5-turbo模型,几乎可以说是原汁原味的ChatGPT。
ChatGPT侧边栏: 这个扩展是用户在浏览任何网站时可以使用的人工智能助手,点击网页右边的ChatGPT图标即可唤醒ChatGPT。
Sider: 这个扩展在任何网页上辅助阅读和写作,整合了ChatGPT 3.5/4o、Claude 3和Gemini 1.5 Flash/Pro。
其他推荐: 文章中还介绍了其他几款免费或低价的ChatGPT浏览器插件,可以增强ChatGPT的能力,提高使用效率和效果。
这些插件可以帮助用户更有效地使用ChatGPT,改善他们的体验,并快速轻松地生成高质量的文本响应。
痛点ChatGPT虽然强大,如果每次要在IDE和ChatGPT两个软件中不断切换,拷贝代码有点麻烦。有什么方法可以提效呢?那就直接把ChatGPT装进webstorm吧,右键选中代码。让chatGPT优化、自己找BUG,并且可以在窗口中随时提问,那岂不是很爽。现在好了,强大的插件已经出现了。它就是webstorm插件:[ChatGPT](https://plugins.jetbrains.com/plugin/20603-chatgpt)。Follow Me一步步来:第一步:获取APIKeys请参考文章:[什么是ChatGPT ApiKeys,如何获取,有哪些注意事项?](https://zhuanlan.zhihu.com/p/624998059)第二步:在webstorm中下载chatGPT插件[插件名:ChatGPT](https://plugins.jetbrains.com/plugin/20603-chatgpt)把从openAI开发平台获取到的apikyes设置进插件的配置中。安装后的效果:选中代码,找bug、优化代码、自定义指令。插件底部还有一个对话框可以实时提问。让它再解释、重新生成代码等功能
官网链接:ChatGPT Plugins(https://openai.com/blog/chatgpt-plugins)ChatGPT Plugins是一个为语言模型设计的工具,以安全为核心原则,帮助ChatGPT访问最新信息,进行计算或使用第三方服务。插件开发人员可以使用文档(https://openai.com/blog/chatgpt-plugins?utm_source=futurepedia&utm_medium=marketplace&utm_campaign=futurepedia)为ChatGPT构建插件,然后在展示给语言模型的提示中列出已启用的插件,并提供说明文档,告诉模型如何使用每个插件。插件提供了访问真实世界和最新数据的可能性,可以让模型访问过于最新、过于个人或过于特定的信息,这些信息不能包含在训练数据中。根据用户的明确请求,插件还可以使语言模型代表他们执行安全和受限制的操作,从而增加系统的整体效用。
ChatGPT[插件](https://openai.com/blog/chatgpt-plugins)和OpenAI API[函数调用](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling)是LLM在实践中能够使用工具的很好例子。工具API的集合可以由其他开发者提供(如插件)或自定义(如函数调用)。HuggingGPT([Shen et al.2023](https://arxiv.org/abs/2303.17580))是一个使用ChatGPT作为任务规划器的框架,根据模型描述选择HuggingFace平台中可用的模型,并根据执行结果总结响应。图11.HuggingGPT工作原理图解。(图片来源:[Shen et al.2023](https://arxiv.org/abs/2303.17580))该系统由4个阶段组成:(1)任务规划:LLM作为大脑,将用户请求解析为多个任务。每个任务都有四个属性:任务类型、ID、依赖关系和参数。他们使用少量示例(few-shot)来指导LLM进行任务解析和规划。指令:(2)模型选择:LLM将任务分配给专家模型,其中请求被构建为一个多项选择题。LLM被提供了一个模型列表供选择。由于上下文长度有限,需要基于任务类型进行筛选。指令: