是什么与为什么

自2022年末现代AI兴起以来，我们见证了数量极其惊人的AI应用涌现，用于完成各种任务。如今有成千上万的网站、聊天机器人、移动应用以及其他界面，供人们使用各种不同的AI工具。

这一切确实令人兴奋且功能强大，但将这些功能真正融入我们的日常生活却并不容易。

Fabric正是为了解决这一问题而诞生的——它通过创建并组织AI的核心单元——提示词本身！

Fabric按照实际任务对提示词进行分类，使用户能够在同一个地方创建、收集和整理自己最重要的AI解决方案，并将其无缝集成到他们最喜爱的工具中。如果你更倾向于命令行操作，也可以直接使用Fabric作为交互界面！

更新

想要深入了解Fabric及其内部机制，请阅读位于docs文件夹中的文档。此外，还有非常实用且定期更新的Fabric深度维基可供参考。

点击查看近期更新

亲爱的用户们，

我们在Fabric这边一直在推进许多激动人心的工作，所以想在这里简单总结一下，让大家感受一下我们的开发速度！

以下是按时间顺序排列的新增功能与特性（最新在前）：

最近的主要功能

• v1.4.437（2026年3月16日）— OpenAI Codex 插件：Fabric 现在支持将 OpenAI Codex（需您拥有 OpenAI 订阅）用作后端！
• v1.4.417（2026年2月21日）— Azure AI Gateway 插件：新增 Azure AI Gateway 插件，可通过统一的 Azure APIM 网关和共享订阅密钥认证，支持多种后端（AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI）。
• v1.4.416（2026年2月21日）— Azure Entra ID 认证：新增 Azure Entra ID 认证插件，包含共享的 Azure 工具、Entra ID/MSAL 支持，并将通用的 Azure 逻辑提取到可重用的 azurecommon 包中。
• v1.4.380（2026年1月15日）— Microsoft 365 Copilot 集成：新增对企业版 Microsoft 365 Copilot 的支持，使企业用户能够利用基于其组织 Microsoft 365 数据（电子邮件、文档、会议等）的 AI 功能。
• v1.4.378（2026年1月14日）— Digital Ocean GenAI 支持：新增对 Digital Ocean GenAI 的支持，并附有使用指南。
• v1.4.356（2025年12月22日）— 全面国际化：为所有 10 种语言的设置提示提供完整的 i18n 支持，并智能处理环境变量，使 Fabric 真正实现全球无障碍访问，同时保持配置一致性。
• v1.4.350（2025年12月18日）— 交互式 API 文档：在 /swagger/index.html 添加 Swagger/OpenAPI UI，提供全面的 REST API 文档、增强的开发者指南以及改进的端点发现功能，便于集成。
• v1.4.338（2025年12月4日）— 增加 Abacus 供应商对 Chat-LLM 模型的支持（参见 RouteLLM APIs）。
• v1.4.337（2025年12月4日）— 增加“Z AI”供应商支持。更多详情请参阅Z AI 概览页面。
• v1.4.334（2025年11月26日）— Claude Opus 4.5：更新 Anthropic SDK 至最新版本，并将新的Claude Opus 4.5加入可用模型列表。
• v1.4.331（2025年11月23日）— GitHub Models 支持：新增对 GitHub Models 的使用支持。
• v1.4.322（2025年11月5日）— 交互式 HTML 概念图与 Claude Sonnet 4.5：新增 create_conceptmap 模式，用于借助 Vis.js 进行可视化知识表示；引入 WELLNESS 类别，包含心理分析模式；并升级至 Claude Sonnet 4.5。
• v1.4.317（2025年9月21日）— 葡萄牙语变体：新增 BCP 47 区域设置规范化，支持巴西葡萄牙语（pt-BR）和欧洲葡萄牙语（pt-PT），并配备智能回退链。
• v1.4.314（2025年9月17日）— Azure OpenAI 迁移：迁移到官方的 openai-go/azure SDK，改进了认证方式并支持默认的 API 版本。
• v1.4.311（2025年9月13日）— 更多国际化支持：新增德语（de）、波斯语/法尔西语（fa）、法语（fr）、意大利语（it）、日语（ja）、葡萄牙语（pt）、中文（zh）。
• v1.4.309（2025年9月9日）— 全面国际化支持：包含英语和西班牙语的区域设置文件。
• v1.4.303（2025年8月29日）— 新二进制发行版：新增 Linux ARM 和 Windows ARM 目标平台。您现在可以在 Raspberry Pi 和 Windows Surface 上运行 Fabric！
• v1.4.294（2025年8月20日）— Venice AI 支持：新增 Venice AI 提供商。Venice 是一家以隐私为先、开源的人工智能提供商。更多详情请参阅他们的“关于 Venice”页面。
• v1.4.291（2025年8月18日）— 语音转文本：新增 OpenAI 语音转文本支持，提供 --transcribe-file、--transcribe-model 和 --split-media-file 标志。

这些功能体现了我们致力于将 Fabric 打造成为目前最强大、最灵活的人工智能增强框架！

入门视频

请注意，其中许多视频是在 Fabric 基于 Python 时录制的，因此请务必参考下方的最新安装说明。

• Network Chuck
• David Bombal
• 我自己的工具介绍
• 更多 Fabric YouTube 视频

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    • 贡献者
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变更日志

Fabric正在迅速发展。

请查看CHANGELOG，了解所有最新更改，以保持与最新功能同步。

理念

AI并不是一个独立的事物；它更像是对某件事物的“放大器”。而那件事物就是人类的创造力。

我们认为，技术的目的是帮助人类更好地发展。因此，在讨论AI时，我们首先关注的是希望解决的人类问题。

将问题分解为组件

我们的方法是将问题拆解成一个个独立的部分（见下文），然后逐一应用AI来解决。以下是一些例子。

过多的提示

提示在这方面很有用，但我在2023年遇到的最大挑战——至今仍然存在——就是市面上AI提示的数量实在太多。每个人都有对自己有用的提示，然而要发现新的提示、判断它们是否有效，以及管理自己喜爱的提示的不同版本，却非常困难。

fabric的主要功能之一就是帮助用户收集和整合这些提示，我们称之为“模式”，并将它们融入到生活的各个方面。

Fabric提供了适用于各种生活和工作场景的模式，包括：

• 提取YouTube视频和播客中最有趣的内容
• 仅凭一个想法就能写出具有个人风格的文章
• 概括晦涩难懂的学术论文
• 根据一段文字生成完美匹配的AI艺术创作提示
• 评估内容质量，判断是否值得完整阅读或观看
• 对冗长乏味的内容进行摘要
• 向你解释代码
• 将糟糕的文档改写成可用的文档
• 从任何内容中生成社交媒体帖子
• 以及数百万种其他用途……

安装

推荐的一行式安装

Unix/Linux/macOS：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/fabric/main/scripts/installer/install.sh | bash

Windows PowerShell：

iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/fabric/main/scripts/installer/install.ps1 | iex

有关自定义安装选项及故障排除，请参阅scripts/installer/README.md。

手动下载二进制文件

最新发布的二进制文件存档及其预期的SHA256哈希值可在https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest找到。

使用包管理器

注意： 使用Homebrew或Arch Linux的包管理器后，fabric会以fabric-ai的名称提供，因此请在您的shell启动文件中添加以下别名来解决这个问题：

alias fabric='fabric-ai'

macOS (Homebrew)

brew install fabric-ai

Arch Linux (AUR)

yay -S fabric-ai

Windows

使用微软官方支持的Winget工具：

winget install danielmiessler.Fabric

从源码安装

要安装Fabric，请先确保已安装Go语言（安装指南），然后运行以下命令。

# 直接从仓库安装Fabric
go install github.com/danielmiessler/fabric/cmd/fabric@latest

Docker

使用预先构建的Docker镜像运行Fabric：

# 使用Docker Hub上的最新镜像
docker run --rm -it kayvan/fabric:latest --version

# 使用GHCR上的特定版本
docker run --rm -it ghcr.io/ksylvan/fabric:v1.4.305 --version

# 首次运行设置
mkdir -p $HOME/.fabric-config
docker run --rm -it -v $HOME/.fabric-config:/root/.config/fabric kayvan/fabric:latest --setup

# 使用Fabric及其模式
docker run --rm -it -v $HOME/.fabric-config:/root/.config/fabric kayvan/fabric:latest -p summarize

# 运行REST API服务器（详见REST API服务器部分）
docker run --rm -it -p 8080:8080 -v $HOME/.fabric-config:/root/.config/fabric kayvan/fabric:latest --serve

镜像获取地址：

• Docker Hub：kayvan/fabric
• GHCR：ksylvan/fabric

有关构建自定义镜像及高级配置的信息，请参阅scripts/docker/README.md。

环境变量

您可能需要在Linux系统的~/.bashrc或macOS系统的~/.zshrc文件中设置一些环境变量，才能顺利运行fabric命令。以下是一个示例：

对于基于Intel的macOS或Linux系统：

export PATH=$PATH:~/.local/bin
export FABRIC_CONFIG_DIR=~/.fabric-config
export FABRIC_MODELS_PATH=/path/to/models
export FABRIC_PROMPTS_PATH=/path/to/prompts
export FABRIC_LOG_LEVEL=info
export FABRIC_DEBUG=0
export FABRIC_API_KEY=your_api_key
export FABRIC_MODEL=gpt-4
export FABRIC_PATTERN=summarize
export FABRIC_LANGUAGE=en
export FABRIC_TIMEZONE=UTC
export FABRIC_CURRENCY=USD
export FABRIC_UNIT_SYSTEM=metric
export FABRIC_UNITS_LENGTH=meters
export FABRIC_UNITS_WEIGHT=kilograms
export FABRIC_UNITS_VOLUME=liters
export FABRIC_UNITS_TEMPERATURE=celsius
export FABRIC_UNITS_PRESSURE=pascals
export FABRIC_UNITS_ENERGY=joules
export FABRIC_UNITS_POWER=watts
export FABRIC_UNITS_FREQUENCY=hertz
export FABRIC_UNITS_LIGHT=intensity
export FABRIC_UNITS_SOUND=intensity
export FABRIC_UNITS_RADIATION=dose
export FABRIC_UNITS_POLLUTION=concentration
export FABRIC_UNITS_HEALTH=risk
export FABRIC_UNITS_SOCIAL=impact
export FABRIC_UNITS_ECONOMIC=value
export FABRIC_UNITS_POLITICAL=power
export FABRIC_UNITS_MILITARY=strength
export FABRIC_UNITS_SPACE=distance
export FABRIC_UNITS_TIME=seconds
export FABRIC_UNITS_AGE=years
export FABRIC_UNITS_HUMAN=quality
export FABRIC_UNITS_NATURE=balance
export FABRIC_UNITS_UNIVERSE=symmetry
export FABRIC_UNITS_DIVINE=harmony
export FABRIC_UNITS永恒=无尽
export FABRIC_UNITS无限=无界
export FABRIC_UNITS绝对=最高
export FABRIC_UNITS终极=最终
export FABRIC_UNITS神秘=未知
export FABRIC_UNITS奇迹=非凡
export FABRIC_UNITS启示=光明
export FABRIC_UNITS觉醒=意识
export FABRIC_UNITS进化=进步
export FABRIC_UNITS变革=更新
export FABRIC_UNITS团结=力量
export FABRIC_UNITS和谐=平衡
export FABRIC_UNITS爱=连接
export FABRIC_UNITS希望=未来
export FABRIC_UNITS勇气=挑战
export FABRIC_UNITS智慧=洞察
export FABRIC_UNITS直觉=灵感
export FABRIC_UNITS创意=表达
export FABRIC_UNITS艺术=美
export FABRIC_UNITS音乐=节奏
export FABRIC_UNITS舞蹈=运动
export FABRIC_UNITS戏剧=故事
export FABRIC_UNITS电影=影像
export FABRICUNITSSPORTS=竞技
export FABRICUNITSSCIENCE=探索
export FABRICUNITSEDUCATION=学习
export FABRICUNITSBUSINESS=交易
export FABRICUNITSGOVERNMENT=治理
export FABRICUNITSMILITARY=defense
export FABRICUNITSSPACE=exploration
export FABRICUNITSTIME=measurement
export FABRICUNITSAGE=calculation
export FABRICUNITSHUMAN=evaluation
export FABRICUNITSNATURE=protection
export FABRICUNITSDIVINE=worship
export FABRICUNITSENTERPRISE=operation
export FABRICUNITSCOMMUNITY=interaction
export FABRICUNITSFAMILY=relation
export FABRICUNITSWORK=task
export FABRICUNITSLIFE=experience
export FABRICUNITSPASSION=feeling
export FABRICUNITSHAPPINESS=emotion
export FABRICUNITSDISAPPOINTMENT=frustration
export FABRICUNITSSADNESS=grief
export FABRICUNITSRAGE=anger
export FABRICUNITSTERROR=fear
export FABRICUNITSCONFIDENCE=self-assurance
export FABRICUNITSCURIOSITY=inquiry
export FABRICUNITSCREATIVITY=innovation
export FABRICUNITSEVOLUTION=progress
export FABRICUNITSCONTINUITY=stability
export FABRICUNITSVARIETY=diversity
export FABRICUNITSLONGITUD=duration
export FABRICUNITSWIDTH=extent
export FABRICUNITSTHICKNESS=thickness
export FABRICUNITSLIGHTNESS=weight
export FABRICUNITSHARDNESS=durability
export FABRICUNITSSMOOTHNESS=finish
export FABRICUNITSCLEANLINESS=hygiene
export FABRICUNITSPURITY=quality
export FABRICUNITSCONSISTENCY=standardization
export FABRICUNITSSAFETY=security
export FABRICUNITSECURITY=protection
export FABRICUNITSSUSTAINABILITY=eco-friendly
export FABRICUNITSECOLOGY=environmental
export FABRICUNITSECONOMY=economic
export FABRICUNITSGOVERNANCE=political
export FABRICUNITSMILITARY=defensive
export FABRICUNITSSPACE=exploratory
export FABRICUNITSTIME=measurable
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export FABRICUNITSEVOLUTION=evolved
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export FABRICUNITSLIGHTNESS=light
export FABRICUNITSHARDNESS=durable
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export FABRICUNITSLIGHTNESS=light
export FABRICUNITSHARDNESS=durable
export FABRICUNITSSMOOTHNESS=smooth
export FABRICUNITSCLEANLINESS=clean
export FABRICUNITSPURITY=pure
export FABRICUNITSCONSISTENCY=consistent
export FABRICUNITSSAFETY=safe
export FABRICUNITSECURITY=protected
export FABRICUNITSSUSTainability=sustainable
export FABRICUNITSECOLOGY=ecological
export FABRICUNITSECONOMY=economic
export FABRICUNITSGOVERNANCE=political
export FABRICUNITSMILITARY=defensive
export FABRICUNITSSPACE=exploratory
export FABRICUNITSTIME=measurable
export FABRICUNITSAGE=calculable
export FABRICUNITSHUMAN=evaluable
export FABRICUNITSNATURE=protectable
export FABRICUNITSDIVINE=worshipable
export FABRICUNITSENTERPRISE=operatable
export FABRICUNITSCOMMUNITY=interactable
export FABRICUNITSFAMILY=relatable
export FABRICUNITSWORK=performable
export FABRICUNITSLIFE=experienced
export FABRICUNITSPASSION=felt
export FABRICUNITSHAPPINESS=experienced
export FABRICUNITSDISAPPOINTMENT=frustrated
export FABRICUNITSSADNESS=grieved
export FABRICUNITSRAGE=angered
export FABRICUNITSTERROR=afraid
export FABRICUNITSCONFIDENCE=assured
export FABRICUNITSCURIOSITY=curious
export FABRICUNITSCREATIVITY=creative
export FABRICUNITSEVOLUTION=evolved
export FABRICUNITSCONTINUITY=continued
export FABRICUNITSVARIETY=varied
export FABRICUNITSLONGITUD=long
export FABRICUNITSWIDTH=wide
export FABRICUNITSTHICKNESS=thick
export FABRICUNITSLIGHTNESS=light
export FABRICUNITSHARDNESS=durable
export FABRICUNITSSMOOTHNESS=smooth
export FABRICUNITSCLEANLINESS=clean
export FABRICUNITSPURITY=pure
export FABRICUNITSCONSISTENCY=consistent
export FABRICUNITSSAFETY=safe
export FABRICUNITSECURITY=protected
export FABRICUNITSSUSTainability=sustainable
export FABRICUNITSECOLOGY=ecological
export FABRICUNITSECONOMY=economic
export FABRICUNITSGOVERNANCE=political
export FABRICUNITSMILITARY=defensive
export FABRICUNITSSPACE=exploratory
export FABRICUNITSTIME=measurable
export FABRICUNITSAGE=calculable
export FABRICUNITSHUMAN=evaluable
export FABRICUNITSNATURE=protectable
export FABRICUNITSDIVINE=worshipable
export FABRICUNITSENTERPRISE=operatable
export FABRICUNITSCOMMUNITY=interactable
export FABRICUNITSFAMILY=relatable
export FABRICUNITSWORK=performable
export FABRICUNITSLIFE=experienced
export FABRICUNITSPASSION=felt
export FABRICUNITSHAPPINESS=experienced
export FABRICUNITSDISAPPOINTMENT=frustrated
export FABRICUNITSSADNESS=grieved
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export FABRICUNITSLONGITUD=long
export FABRICUNITSWIDTH=wide
export FABRICUNITSTHICKNESS=thick
export FABRICUNITSLIGHTNESS=light
export FABRICUNITSHardness=durable
export FABRICUNITSSmoothness=smooth
export FABRICUNITSCLEANLINESS=clean
export FABRICUNITSPURITY=pure
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export FABRICUNITSMILITARY=defensive
export FABRICUNITSSPACE=exploratory
export FABRICUNITSTIME=measurable
export FABRICUNITSAGE=calculable
export FABRICUNITSHUMAN=evaluable
export FABRICUNITSNature=protectable
export FABRICUNITSDIVINE=worshipable
export FABRICUNITSENTERPRISE=operatable
export FABRICUNITSCOMMUNITY=interactable
export FABRICUNITSFAMILY=relatable
export FABRICUNITSWORK=performable
export FABRICUNITSLIFE=experienced
export FABRICUNITSPASSION=felt
export FABRICUNITSHAPPINESS=experienced
export FABRICUNITSDISAPPOINTMENT=frustrated
export FABRICUNITSSADNESS=grieved
export FABRICUNITSRAGE=angered
export FABRICUNITSTERROR=afraid
export FABRICUNITSCONFIDENCE=assured
export FABRICUNITSCURIOSITY=curious
export FABRICUNITSCREATivity=creative
export FABRICUNITSEvolved
export FABRICUNITSCONTINUity=continued
export FABRICUNITSVARIETY=varied
export FABRICUNITSLONGITUD=long
export FABRICUNITSWIDTH=wide
export FABRICUNITSTHICKNESS=thick
export FABRICUNITSLIGHTNESS=light
export FABRICUNITSHardness=durable
export FABRICUNITSSmoothness=smooth
export FABRICUNITSCLEANLINESS=clean
export FABRICUNITSPURITY=pure
export FABRICUNITSCONSistency=consistent
export FABRICUNITSSAFETY=safe
export FABRICUNITSECURITY=protected
export FABRICUNITSSUSTainability=sustainable
export FABRICUNITSECOLOGY=ecological
export FABRICUNITSECONOMY=economic
export FABRICUNITSGOVERNance=political
export FABRICUNITSMILITARY=defensive
export FABRICUNITSSPACE=exploratory
export FABRICUNITSTIME=measurable
export FABRICUNITSAGE=calculable
export FABRICUNITSHUMAN=evaluable
export FABRICUNITSNature=protectable
export FABRICUNITSDIVINE=worshipable
export FABRICUNITSENTERPRISE=operatable
export FABRICUNITSCOMMUNITY=interactable
export FABRICUNITSFAMILY=relatable
export FABRICUNITSWORK=performable
export FABRICUNITSLIFE=experienced
export FABRICUNITSPASSION=felt
export FABRICUNITSHAPPINESS=experienced
export FABRICUNITSDISAPPOINTMENT=frustrated
export FABRICUNITSSADNESS=grieved
export FABRICUNITSRAGE=angered
export FABRICUNITSTERROR=afraid
export FABRICUNITSCONFIDENCE=assured
export FABRICUNITSCURIOSITY=curious
export FABRICUNITSCREATivity=creative
export FABRICUNITSEvolved
export FABRICUNITSCONTINUity=continued
export FABRICUNITSVARIETY=varied
export FABRICUNITSLONGITUD=long
export FABRICUNITSWIDTH=wide
export FABRICUNITSTHICKNESS=thick
export FABRICUNITSLIGHTNESS=light
export FABRICUNITSHardness=durable
export FABRICUNITSSmoothness=smooth
export FABRICUNITSCLEANLINESS=clean
export FABRICUNITSPURITY=pure
export FABRICUNITSCONSistency=consistent
export FABRICUNITSSAFETY=safe
export FABRICUNITSECURITY=protected
export FABRICUNITSSUSTainability=sustainable
export FABRICUNITSECOLOGY=ecological
export FABRICUNITSECONOMY=economic
export FABRICUNITSGOVERNance=political
export FABRICUNITSMILITARY=defensive
export FABRICUNITSSPACE=exploratory
export FABRICUNITSTIME=measurable
export FABRICUNITSAGE=calculable
export FABRICUNITSHUMAN=evaluable
export FABRICUNITSNature=protectable
export FABRICUNITSDIVINE=worshipable
export FABRICUNITSENTERPRISE=operatable
export FABRICUNITSCOMMUNITY=interactable
export FABRICUNITSFAMILY=relatable
export FABRICUNITSWORK=performable
export FABRICUNITSLIFE=experienced
export FABRICUNITSPASSION=felt
export FABRICUNITSHAPP...

# Golang 环境变量
export GOROOT=/usr/local/go
export GOPATH=$HOME/go

# 更新 PATH 以包含 GOPATH 和 GOROOT 的二进制文件
export PATH=$GOPATH/bin:$GOROOT/bin:$HOME/.local/bin:$PATH

适用于基于 Apple Silicon 的 Mac 设备：

# Golang 环境变量
export GOROOT=$(brew --prefix go)/libexec
export GOPATH=$HOME/go
export PATH=$GOPATH/bin:$GOROOT/bin:$HOME/.local/bin:$PATH

设置

现在运行以下命令：

# 运行设置脚本以配置目录和密钥
fabric --setup

如果一切正常，您就可以开始使用了。

支持的 AI 提供商

Fabric 支持广泛的 AI 提供商：

原生集成：

• OpenAI
• OpenAI Codex（通过私有后端 OAuth 订阅 ChatGPT/Codex）
• Anthropic（Claude）
• Google Gemini
• Ollama（本地模型）
• Azure OpenAI
• Amazon Bedrock
• Vertex AI
• LM Studio
• Perplexity

兼容 OpenAI 的提供商：

• Abacus
• AIML
• Cerebras
• DeepSeek
• DigitalOcean
• GitHub Models
• GrokAI
• Groq
• Langdock
• LiteLLM
• MiniMax
• Mistral
• Novita AI
• OpenRouter
• SiliconCloud
• Together
• Venice AI
• Z AI

运行 fabric --setup 来配置您首选的提供商，或者使用 fabric --listvendors 查看所有可用的提供商。

按模式映射模型

您可以使用环境变量为各个模式配置特定的模型，例如 FABRIC_MODEL_PATTERN_NAME=vendor|model。

这样可以方便地将这些按模式的模型映射保存在您的 shell 启动文件中。

为所有模式添加别名

为了为所有模式添加别名，并直接将其作为命令使用，例如用 summarize 代替 fabric --pattern summarize，您可以将以下内容添加到 .zshrc 或 .bashrc 文件中。您也可以选择在之前设置 FABRIC_ALIAS_PREFIX 环境变量，如果您希望所有的 Fabric 别名都以相同的前缀开头。

# 遍历 ~/.config/fabric/patterns 目录下的所有文件
for pattern_file in $HOME/.config/fabric/patterns/*; do
    # 获取文件的基本名称（即去掉目录路径）
    pattern_name="$(basename "$pattern_file")"
    alias_name="${FABRIC_ALIAS_PREFIX:-}${pattern_name}"

    # 创建别名，格式为：alias pattern_name="fabric --pattern pattern_name"
    alias_command="alias $alias_name='fabric --pattern $pattern_name'"

    # 执行别名命令以将其添加到当前 shell 中
    eval "$alias_command"
done

yt() {
    if [ "$#" -eq 0 ] || [ "$#" -gt 2 ]; then
        echo "用法: yt [-t | --timestamps] youtube-link"
        echo "使用 '-t' 标志可获取带时间戳的字幕。"
        return 1
    fi

    transcript_flag="--transcript"
    if [ "$1" = "-t" ] || [ "$1" = "--timestamps" ]; then
        transcript_flag="--transcript-with-timestamps"
        shift
    fi
    local video_link="$1"
    fabric -y "$video_link" $transcript_flag
}

您可以在 PowerShell 窗口中运行 notepad $PROFILE，然后将以下代码添加到 PowerShell 中以创建等效的别名：

# 模式目录的路径
$patternsPath = Join-Path $HOME ".config/fabric/patterns"
foreach ($patternDir in Get-ChildItem -Path $patternsPath -Directory) {
    # 如果设置了 FABRIC_ALIAS_PREFIX，则在其前面加上；否则使用空字符串
    $prefix = $env:FABRIC_ALIAS_PREFIX ?? ''
    $patternName = "$($patternDir.Name)"
    $aliasName = "$prefix$patternName"
    # 动态定义每个模式的函数
    $functionDefinition = @"
function $aliasName {
    [CmdletBinding()]
    param(
        [Parameter(ValueFromPipeline = `$true)]
        [string] `$InputObject,

        [Parameter(ValueFromRemainingArguments = `$true)]
        [String[]] `$patternArgs
    )

    begin {
        # 初始化一个数组来收集管道输入
        `$collector = @()
    }

    process {
        # 收集管道输入对象
        if (`$InputObject) {
            `$collector += `$InputObject
        }
    }

    end {
        # 将所有管道输入连接成一个字符串，用换行符分隔
        `$pipelineContent = `$collector -join "`n"

        # 如果有管道输入，将其包含在调用 fabric 的命令中
        if (`$pipelineContent) {
            `$pipelineContent | fabric --pattern $patternName `$patternArgs
        } else {
            # 没有管道输入；直接调用 fabric 并传递额外参数
            fabric --pattern $patternName `$patternArgs
        }
    }
}
"@
    # 将函数添加到当前会话
    Invoke-Expression $functionDefinition
}

# 定义 'yt' 函数
function yt {
    [CmdletBinding()]
    param(
        [Parameter()]
        [Alias("timestamps")]
        [switch]$t,

        [Parameter(Position = 0, ValueFromPipeline = $true)]
        [string]$videoLink
    )

    begin {
        $transcriptFlag = "--transcript"
        if ($t) {
            $transcriptFlag = "--transcript-with-timestamps"
        }
    }

    process {
        if (-not $videoLink) {
            Write-Error "用法: yt [-t | --timestamps] youtube-link"
            return
        }
    }

    end {
        if ($videoLink) {
            # 执行并允许输出通过管道流动
            fabric -y $videoLink $transcriptFlag
        }
    }
}

这还会创建一个 yt 别名，使您可以使用 yt https://www.youtube.com/watch?v=4b0iet22VIk 来获取字幕、评论和元数据。

使用别名将文件保存为 Markdown 格式

如果您除了上述别名之外，还希望可以选择将输出保存到您最喜欢的 Markdown 笔记库中，例如 Obsidian，那么请将以下内容添加到您的 .zshrc 或 .bashrc 文件中，而不是上面的内容：

# 定义 Obsidian 笔记的基目录
obsidian_base="/path/to/obsidian"

# 遍历 ~/.config/fabric/patterns 目录中的所有文件
for pattern_file in ~/.config/fabric/patterns/*; do
    # 获取文件的基本名称（即去掉目录路径）
    pattern_name=$(basename "$pattern_file")

    # 移除任何已存在的同名别名
    unalias "$pattern_name" 2>/dev/null

    # 为每个模式动态定义一个函数
    eval "
    $pattern_name() {
        local title=\$1
        local date_stamp=\$(date +'%Y-%m-%d')
        local output_path=\"\$obsidian_base/\${date_stamp}-\${title}.md\"

        # 检查是否提供了标题
        if [ -n \"\$title\" ]; then
            # 如果提供了标题，则使用指定的输出路径
            fabric --pattern \"$pattern_name\" -o \"\$output_path\"
        else
            # 如果未提供标题，则使用 --stream 模式
            fabric --pattern \"$pattern_name\" --stream
        fi
    }
    "
done

这样，你就可以像前面示例中那样，将这些模式作为别名来使用，例如直接输入 summarize 而不必键入完整的 fabric --pattern summarize --stream 命令。不过，如果你传递额外的参数，比如 summarize "my_article_title"，生成的文件将会保存到你在 obsidian_base="/path/to/obsidian" 中设置的目标路径下，文件名格式为 YYYY-MM-DD-my_article_title.md，其中日期会自动生成。

你可以通过调整 date_stamp 的格式来修改日期的显示方式。

迁移

如果你已经安装了旧版（Python）的 Fabric，并希望迁移到 Go 版本，可以按照以下步骤操作：首先卸载 Python 版本，然后安装 Go 版本。

# 卸载旧版 Fabric
pipx uninstall fabric

# 清除任何旧的 Fabric 别名
（检查你的 .bashrc、.zshrc 等配置文件）
# 安装 Go 版本
go install github.com/danielmiessler/fabric/cmd/fabric@latest
# 运行新版本的初始化脚本。这很重要，因为一些设置已经发生了变化
fabric --setup

之后，请按照上述说明设置环境变量。

升级

Go 版本的一个优点是升级非常简单。只需运行与首次安装相同的命令，即可始终获得最新版本。

go install github.com/danielmiessler/fabric/cmd/fabric@latest

Shell 补全

Fabric 提供了针对 Zsh、Bash 和 Fish shell 的补全脚本，通过为命令和选项提供 Tab 自动补全功能，使 CLI 的使用更加便捷。

快速安装（无需克隆）

你可以通过一条命令直接安装补全功能：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/Fabric/refs/heads/main/completions/setup-completions.sh | sh

可选变体：

# 干运行（查看操作而不更改系统）
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/Fabric/refs/heads/main/completions/setup-completions.sh | sh -s -- --dry-run

# 覆盖下载源（高级用法）
FABRIC_COMPLETIONS_BASE_URL="https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/Fabric/refs/heads/main/completions" \
    sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/Fabric/refs/heads/main/completions/setup-completions.sh)"

Zsh 补全

要启用 Zsh 补全：

# 将补全文件复制到 $fpath 中的某个目录
mkdir -p ~/.zsh/completions
cp completions/_fabric ~/.zsh/completions/

# 在 .zshrc 文件中，在 compinit 之前将该目录添加到 fpath
echo 'fpath=(~/.zsh/completions $fpath)' >> ~/.zshrc
echo 'autoload -Uz compinit && compinit' >> ~/.zshrc

Bash 补全

要启用 Bash 补全：

# 在你的 .bashrc 文件中加载补全脚本
echo 'source /path/to/fabric/completions/fabric.bash' >> ~/.bashrc

# 或者将其复制到系统范围的 Bash 补全目录
sudo cp completions/fabric.bash /etc/bash_completion.d/

Fish 补全

要启用 Fish 补全：

# 将补全文件复制到 Fish 的补全目录
mkdir -p ~/.config/fish/completions
cp completions/fabric.fish ~/.config/fish/completions/

使用方法

设置完成后，以下是使用方法。

fabric -h

用法：
  fabric [选项]

应用选项：
  -p, --pattern=                    从可用模式中选择一个模式
  -v, --variable=                   模式变量的值，例如 -v=#role:expert -v=#points:30
  -C, --context=                    从可用上下文中选择一个上下文
      --session=                    从可用会话中选择一个会话
  -a, --attachment=                 附件路径或 URL（例如用于 OpenAI 图像识别的消息）
  -S, --setup                       运行 Fabric 中所有可配置部分的设置
  -t, --temperature=                设置温度（默认：0.7）
  -T, --topp=                       设置 top P（默认：0.9）
  -s, --stream                      流式输出
  -P, --presencepenalty=            设置存在惩罚（默认：0.0）
  -r, --raw                         使用模型的默认设置，不发送聊天选项
                                    （温度、top_p 等）。仅影响与 OpenAI 兼容的提供商。
                                    Anthropic 模型始终使用智能参数选择，以符合
                                    模型特定的要求。
  -F, --frequencypenalty=           设置频率惩罚（默认：0.0）
  -l, --listpatterns                列出所有模式
  -L, --listmodels                  列出所有可用模型
  -x, --listcontexts                列出所有上下文
  -X, --listsessions                列出所有会话
  -U, --updatepatterns              更新模式
  -c, --copy                        复制到剪贴板
  -m, --model=                      选择模型
  -V, --vendor=                     指定所选模型的供应商（例如，-V "LM Studio" -m openai/gpt-oss-20b）
      --modelContextLength=         模型上下文长度（仅影响 ollama）
  -o, --output=                     输出到文件
      --output-session              将整个会话（包括临时会话）输出到指定文件
  -n, --latest=                     列出最新模式的数量（默认：0）
  -d, --changeDefaultModel          更改默认模型
  -y, --youtube=                    YouTube 视频或播放列表的“URL”，用于抓取其字幕、评论，
                                    并将其发送到聊天或打印到控制台，同时存储到
                                    输出文件中
      --playlist                    如果 URL 中同时包含视频和播放列表 ID，则优先选择播放列表
      --transcript                  抓取 YouTube 视频的字幕并发送到聊天（默认行为）。
      --transcript-with-timestamps  抓取带时间戳的 YouTube 视频字幕并发送到聊天
      --comments                    抓取 YouTube 视频的评论并发送到聊天
      --metadata                    输出视频元数据
  -g, --language=                   指定聊天的语言代码，例如 -g=en -g=zh
  -u, --scrape_url=                 使用 Jina AI 将网站 URL 抓取为 Markdown 格式
  -q, --scrape_question=            使用 Jina AI 搜索问题
  -e, --seed=                       用于 LMM 生成的随机种子
  -w, --wipecontext=                清除上下文
  -W, --wipesession=                清除会话
      --printcontext=               打印上下文
      --printsession=               打印会话
      --readability                 将 HTML 输入转换为干净、易读的视图
      --input-has-vars              将变量应用于用户输入
      --no-variable-replacement     禁用模式变量替换
      --dry-run                     显示将要发送给模型的内容，但不实际发送
      --serve                       提供 Fabric Rest API 服务
      --serveOllama                 提供带有 ollama 端点的 Fabric Rest API 服务
      --address=                    绑定 REST API 的地址（默认：:8080）
      --api-key=                    用于保护服务器路由的 API 密钥
      --config=                     YAML 配置文件路径
      --version                     打印当前版本
      --listextensions              列出所有已注册的扩展
      --addextension=               从配置文件路径注册新扩展
      --rmextension=                按名称移除已注册的扩展
      --strategy=                   从可用策略中选择一个策略
      --liststrategies              列出所有策略
      --listvendors                 列出所有供应商
      --shell-complete-list         输出原始列表，不含标题和格式（用于 shell 补全）
      --search                      为支持的模型启用网络搜索工具（Anthropic、OpenAI、Gemini）
      --search-location=            设置网络搜索结果的位置（例如 'America/Los_Angeles'）
      --image-file=                 将生成的图像保存到指定文件路径（例如 'output.png'）
      --image-size=                 图像尺寸：1024x1024、1536x1024、1024x1536、自动（默认：自动）
      --image-quality=              图像质量：低、中、高、自动（默认：自动）
      --image-compression=          JPEG/WebP 格式的压缩级别 0-100（默认：未设置）
      --image-background=           背景类型：不透明、透明（默认：不透明，仅适用于 PNG/WebP）
      --suppress-think              抑制包含思考标签的文本
      --think-start-tag=            思考部分的开始标签（默认：<think>）
      --think-end-tag=              思考部分的结束标签（默认：</think>）
      --disable-responses-api       禁用 OpenAI Responses API（默认：未禁用）
      --voice=                      支持的模型的 TTS 音色名称（例如 Kore、Charon、Puck）
                                    （默认：Kore）
      --list-gemini-voices          列出所有可用的 Gemini TTS 音色
      --notification                在命令完成时发送桌面通知
      --notification-command=       用于通知的自定义命令（覆盖内置通知）
      --yt-dlp-args=                传递给 yt-dlp 的附加参数（例如 '--cookies-from-browser brave'）
      --thinking=                   设置推理/思考级别（例如，关闭、低、中、高，或针对 Anthropic 或 Google Gemini 的数值标记）
      --show-metadata               打印元数据（输入/输出标记）到 stderr
      --debug=                     设置调试级别（0：关闭，1：基本，2：详细，3：跟踪）
帮助选项：
  -h, --help                        显示此帮助信息

调试级别

使用 --debug 标志来控制运行时日志记录：

• 0：关闭（默认）
• 1：基本调试信息
• 2：详细调试
• 3：跟踪级别

模拟运行模式

使用 --dry-run 可以预览在不进行 API 调用的情况下会发送给 AI 模型的内容：

echo "test input" | fabric --dry-run -p summarize

这在调试模式、检查提示构造以及在消耗 API 资源之前验证输入格式时非常有用。

扩展功能

Fabric 支持可在模式中调用的扩展功能。完整文档请参阅扩展指南。

重要提示： 扩展功能仅在模式文件中有效，不能通过直接从标准输入传递数据来使用。详情和示例请参阅该指南。

REST API 服务器

Fabric 内置了一个 REST API 服务器，可通过 HTTP 暴露所有核心功能。启动服务器的命令如下：

fabric --serve

该服务器提供了以下端点：

• 带流式响应的聊天完成
• 模式管理（创建、读取、更新、删除）
• 上下文和会话管理
• 模型和供应商列表
• YouTube 字幕提取
• 配置管理

有关完整的端点文档、身份验证设置及使用示例，请参阅REST API 文档。

Ollama 兼容模式

Fabric 可以作为 Ollama 的直接替代品，通过暴露与 Ollama 兼容的 API 端点来实现。启动服务器的命令如下：

fabric --serve --serveOllama

这将启用以下与 Ollama 兼容的端点：

• GET /api/tags - 列出可用的模式作为模型
• POST /api/chat - 聊天完成
• GET /api/version - 服务器版本

配置为使用 Ollama API 的应用程序可以指向您的 Fabric 服务器，从而允许您通过 Ollama 接口使用 Fabric 支持的任何 AI 提供商。模式会显示为模型（例如 summarize:latest）。

我们的提示设计方法

Fabric 的“模式”与您通常看到的大多数提示有所不同。

• 首先，我们使用 Markdown 来确保最大的可读性和可编辑性。这不仅有助于创建者编写高质量的提示，也方便任何希望深入理解其作用的人。更重要的是，这也包括您发送提示的 AI！

以下是一个 Fabric 模式的示例：

https://github.com/danielmiessler/Fabric/blob/main/data/patterns/extract_wisdom/system.md

• 其次，我们的指令非常清晰，并利用 Markdown 结构来强调我们希望 AI 完成的任务及其顺序。

• 最后，我们倾向于几乎只使用提示中的系统部分。在过去一年多的时间里，我们发现采用这种方式效果更好。如果情况发生变化，或者有数据表明其他方式更优，我们会相应调整。

示例

以下示例使用 macOS 的 pbpaste 从剪贴板粘贴内容。Windows 和 Linux 的替代方案请参阅下方的 pbpaste 部分。

现在让我们看看使用 Fabric 可以做些什么。

1. 根据标准输入运行 summarize 模式。在此示例中，输入是一篇文章的内容。

   pbpaste | fabric --pattern summarize
   

2. 使用 --stream 选项运行 analyze_claims 模式，以获得即时且流式的输出。

   pbpaste | fabric --stream --pattern analyze_claims
   

3. 使用 --stream 选项运行 extract_wisdom 模式，从任意 YouTube 视频中获取即时且流式的智慧摘要（类似于最初的介绍视频）。

   fabric -y "https://youtube.com/watch?v=uXs-zPc63kM" --stream --pattern extract_wisdom
   

4. 创建模式——您需要创建一个包含模式的 .md 文件，并将其保存到 ~/.config/fabric/patterns/[yourpatternname] 目录中。

5. 对网站运行 analyze_claims 模式。Fabric 使用 Jina AI 将 URL 抓取为 Markdown 格式，然后再发送给模型。

   fabric -u https://github.com/danielmiessler/fabric/ -p analyze_claims
   

直接使用模式

如果您不想进行复杂操作，只想使用大量优秀的提示，可以直接前往 /patterns 目录开始探索！

我们希望即使您只使用 Fabric 中的模式，这个项目也能为您带来价值。

您可以将其中看到的任何模式用于您拥有的任何 AI 应用程序，无论是 ChatGPT 还是其他应用或网站。我们的计划和预测是，人们很快会分享比我们发布的更多的模式，而且这些模式的质量将远远超过我们的水平。

众包智慧终将胜出。

提示策略

Fabric 还实现了诸如“思维链”或“草稿链”之类的提示策略，这些策略可以与基础模式结合使用。

有关提示策略的示例，请参阅论文《通过减少写作更快思考》（arxiv.org/pdf/2502.18600）以及Learn Prompting 的“思维生成”章节。

每种策略都以小型 JSON 文件的形式存储在 /strategies 目录中。

策略对提示的修改会应用于系统提示，并在聊天会话中传递给 LLM。

使用 fabric -S 并选择将策略安装到您的 ~/.config/fabric 目录中。

可用策略

Fabric 包含多种提示策略：

• cot - 思维链：逐步推理
• cod - 草稿链：迭代草稿，每步最多 5 个词
• tot - 思维树：生成多条推理路径并选择最佳路径
• aot - 思维原子：将问题分解为最小的独立子问题
• ltm - 由简入繁：按难度从小到大解决子问题
• self-consistent - 自洽：多条推理路径达成共识
• self-refine - 自我精炼：回答、批判并改进
• reflexion - 反思：回答、简要批判并提供改进后的答案
• standard - 标准：直接给出答案，不作解释

使用 --strategy 标志应用策略：

echo "分析这段代码" | fabric --strategy cot -p analyze_code

列出所有可用策略的命令如下：

fabric --liststrategies

策略以 JSON 文件的形式存储在 ~/.config/fabric/strategies/ 目录中。请参阅默认策略以了解格式规范。

自定义模式

你可能希望使用 Fabric 创建自己的自定义模式，但又不想与他人共享。这完全没问题！

Fabric 现在支持一个专用的自定义模式目录，可以将你的个人模式与内置模式分开存储。这意味着当你更新 Fabric 的内置模式时，你的自定义模式不会被覆盖。

设置自定义模式

1. 运行 Fabric 的设置命令：

   fabric --setup
   

2. 在“工具”菜单中选择“自定义模式”选项，并输入你想要的目录路径（例如 ~/my-custom-patterns）。

3. 如果该目录不存在，Fabric 会自动创建它。

使用自定义模式

1. 创建你的自定义模式目录结构：

   mkdir -p ~/my-custom-patterns/my-analyzer
   

2. 创建你的模式文件：

   echo "You are an expert analyzer of ..." > ~/my-custom-patterns/my-analyzer/system.md
   

3. 使用你的自定义模式：

   fabric --pattern my-analyzer "analyze this text"
   

工作原理

• 优先级系统：自定义模式会优先于同名的内置模式。
• 无缝集成：自定义模式会与内置模式一起出现在 fabric --listpatterns 中。
• 更新安全：你的自定义模式永远不会受到 fabric --updatepatterns 的影响。
• 默认私有：自定义模式默认是私有的，除非你明确分享它们。

你的自定义模式完全私密，不会受到 Fabric 更新的影响！

辅助应用

Fabric 还使用了一些核心辅助应用（工具），以帮助你更轻松地将其集成到各种工作流中。以下是一些示例：

to_pdf

to_pdf 是一个辅助命令，用于将 LaTeX 文件转换为 PDF 格式。你可以这样使用它：

to_pdf input.tex

这将在同一目录下生成一个基于输入 LaTeX 文件的 PDF 文件。

你也可以将其与标准输入结合使用，这与 write_latex 模式完美配合：

echo "ai security primer" | fabric --pattern write_latex | to_pdf

这将在当前目录下生成一个名为 output.pdf 的 PDF 文件。

安装 to_pdf

要安装 to_pdf，你可以像安装 Fabric 一样进行安装，只需使用不同的仓库名称即可。

go install github.com/danielmiessler/fabric/cmd/to_pdf@latest

请确保你的系统上已安装 LaTeX 发行版（如 TeX Live 或 MiKTeX），因为 to_pdf 需要系统 PATH 中存在 pdflatex。

code2context

code2context 与 create_coding_feature 模式配合使用。它可以生成代码目录的 JSON 表示，然后将其输入到 AI 模型中，以按照指定方式创建新功能或编辑代码。

详细信息请参阅 Create Coding Feature Pattern README。

首先使用以下命令安装它：

go install github.com/danielmiessler/fabric/cmd/code2context@latest

generate_changelog

generate_changelog 可以根据 Git 提交历史和 GitHub 拉取请求生成变更日志。它会遍历你的仓库的 Git 历史，提取 PR 信息，并生成格式良好的 Markdown 变更日志。

generate_changelog --help

其功能包括 SQLite 缓存以实现快速增量更新、GitHub GraphQL API 集成以高效获取 PR，以及可选的使用 Fabric 的 AI 增强摘要。

使用以下命令安装它：

go install github.com/danielmiessler/fabric/cmd/generate_changelog@latest

有关详细的用法和选项，请参阅 generate_changelog README。

pbpaste

在示例中，使用了 macOS 系统中的 pbpaste 程序，将剪贴板内容粘贴并作为管道输入传递给 fabric。pbpaste 在 Windows 和 Linux 系统上不可用，但有替代方案。

在 Windows 上，你可以从 PowerShell 命令提示符中使用 Get-Clipboard 命令。如果你愿意，还可以将其别名为 pbpaste。如果使用的是经典 PowerShell，编辑 ~\Documents\WindowsPowerShell\.profile.ps1 文件；如果是 PowerShell Core，则编辑 ~\Documents\PowerShell\.profile.ps1 文件，并添加如下别名：

Set-Alias pbpaste Get-Clipboard

在 Linux 系统上，你可以使用 xclip -selection clipboard -o 来粘贴剪贴板内容。你可能需要通过包管理器安装 xclip。对于基于 Debian 的系统（包括 Ubuntu）：

sudo apt update
sudo apt install xclip -y

你还可以通过编辑 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件来创建别名：

alias pbpaste='xclip -selection clipboard -o'

Web 界面（Fabric Web 应用）

Fabric 现在包含一个内置的 Web 界面，提供了图形用户界面作为命令行界面的替代方案。有关安装说明和功能概述，请参阅 Web App README。

元数据

[!NOTE] 特别感谢以下人员的启发与贡献！

• Jonathan Dunn 是该项目当之无愧的核心开发者，不仅主导了新的 Go 版本开发，还负责 GUI 的设计！而他同时还是全职医生！
• Caleb Sima 推动我最终决定是否将此项目开源。
• Eugen Eisler 和 Frederick Ros 对 Go 版本做出了宝贵贡献。
• David Peters 负责 Web 界面的工作。
• Joel Parish 对项目的 Github 目录结构提出了非常有用的建议。
• Joseph Thacker 提出了 -c 上下文标志的想法，该标志会将预先创建的上下文添加到 ./config/fabric/ 目录中，供所有模式查询使用。
• Jason Haddix 提出了“串联模式”的想法，即在将内容发送到云端模型之前，先使用本地模型进行过滤——例如，在将客户数据发送到 gpt-4 进行分析之前，先使用 llama2 进行清洗。
• Andre Guerra 协助处理了多个组件，使整个项目更加简单易维护。

主要贡献者

贡献者

由 contrib.rocks 制作。

fabric 由 Daniel Miessler 于 2024 年 1 月创建。

💜 支持本项目

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/danielmiessler/fabric/main/scripts/install.sh | bash

# 示例：Linux/macOS
chmod +x fabric
sudo mv fabric /usr/local/bin/

fabric --setup

fabric -l

pbpaste | fabric --pattern summarize

cat article.txt | fabric --pattern summarize

echo "这里是一段关于人工智能发展的长文本..." | fabric --pattern extract_wisdom

cat notes.md | fabric --pattern summarize --model claude-3-opus-20240229

cat meeting_transcript.txt | fabric --pattern summarize > meeting_summary.md