[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-spdustin--ChatGPT-AutoExpert":3,"tool-spdustin--ChatGPT-AutoExpert":65},[4,17,27,35,48,57],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",147882,2,"2026-04-09T11:32:47",[13,14,15],"开发框架","Agent","语言模型","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,3,"2026-04-06T11:19:32",[15,26,14,13],"图像",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":10,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":10,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",85052,"2026-04-08T11:03:08",[26,43,44,45,14,46,15,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":54,"last_commit_at":55,"category_tags":56,"status":16},5784,"funNLP","fighting41love\u002FfunNLP","funNLP 是一个专为中文自然语言处理（NLP）打造的超级资源库，被誉为\"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具，而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。\n\n面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点，funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具，还独特地收录了丰富的垂直领域资源，如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集，甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性，从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码，再到高质量的标注数据和竞赛方案，应有尽有。\n\n无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师，还是从事人工智能研究的学者，都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言，它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间；对于研究者，它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神，极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本，是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。",79857,1,"2026-04-08T20:11:31",[15,43,46],{"id":58,"name":59,"github_repo":60,"description_zh":61,"stars":62,"difficulty_score":23,"last_commit_at":63,"category_tags":64,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[14,26,13,15,46],{"id":66,"github_repo":67,"name":68,"description_en":69,"description_zh":70,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":54,"env_os":94,"env_gpu":95,"env_ram":94,"env_deps":96,"category_tags":100,"github_topics":79,"view_count":10,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":101,"updated_at":102,"faqs":103,"releases":134},5903,"spdustin\u002FChatGPT-AutoExpert","ChatGPT-AutoExpert","🚀🧠💬 Supercharged Custom Instructions for ChatGPT (non-coding) and ChatGPT Advanced Data Analysis (coding). ","ChatGPT-AutoExpert 是一套专为提升 ChatGPT 对话质量而设计的自定义指令集，旨在将普通对话升级为专家级咨询体验。它主要解决了用户在使用 AI 时常见的问题：回答过于浅显、充满不必要的免责声明、缺乏深度推理，以及用户提问不够精准导致效果不佳。\n\n这套工具适合广泛的用户群体。普通用户可使用“标准版”获取日常问题的深度解答；开发者及需要处理代码的用户则可选择“开发者版”（需配合 GPT-4 高级数据分析功能），以获得更专业的编程支持。\n\n其技术亮点在于智能化的交互优化：它能自动重写用户模糊的提问，使其更精准；内置斜杠命令（Slash Commands），方便用户一键获取总结、多角度观点或让 AI 自我反思改进；还能根据问题内容自动匹配最合适的专家角色与分析框架。此外，它在提供答案时会展示明确的推理过程，并生成相关资源链接以减少信息幻觉。无论是寻求知识深化还是高效解决具体问题，ChatGPT-AutoExpert 都能通过减少冗余引导、增加内容颗粒度，带来更流畅、专业的使用体验。","# ChatGPT AutoExpert\nby Dustin Miller • [Reddit](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fu\u002Fspdustin) • [Substack](https:\u002F\u002Fspdustin.substack.com)\n\n**License**: [Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International](https:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F)\n\n_Elevating Conversational AI to Expert Level_\n\n***\n\n## ❇️ NEW ❇️\nI've created a set of \"Custom GPTs\" with updated versions of these prompts:\n- [AutoExpert v6 (Chat)](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fg\u002Fg-LQHhJCXhW-autoexpert-chat)\n- [AutoExpert v6 (Dev)](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fg\u002Fg-pTF23RJ6f-autoexpert-dev)\n\n***\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F3540\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fspdustin_ChatGPT-AutoExpert_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"spdustin%2FChatGPT-AutoExpert | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n_**Want to support these free prompts? [My Substack](https:\u002F\u002Fspdustin.substack.com) offers paid subscriptions, that's the best way to show your appreciation.**_\n\n## Introduction\nChatGPT AutoExpert is a **_shockingly effective_** set of custom instructions aimed at enhancing the capabilities of GPT-4 and GPT-3.5-Turbo conversational models. These instructions maximize the depth and nuance in responses while minimizing general disclaimers and hand-holding. The ultimate objective is to provide users with accurate, context-rich information and an improved learning experience.\n\n## Getting Started\nTo get started with ChatGPT AutoExpert, choose which set of custom instructions you want to use:\n\n* [AutoExpert (\"Standard Edition\")](standard-edition)\u003Cbr>(for non-coding tasks)\n* [AutoExpert (\"Developer Edition\")](developer-edition)\u003Cbr>(requires GPT-4 with Advanced Data Analysis)\n\n## Features\n\n### [\"Standard Edition\"](standard-edition)\n- ✳️ **New to v5**: **Automatically Improves your Question**\u003Cbr>\n    Many of us still compose ambiguous questions when asking ChatGPT for help. The AutoExpert will automatically rewrite your question to be precise, and to elicit the best response the experts can provide.\n- ✳️ **New to v5**: **Slash Commands**\u003Cbr>\n    Slash commands offer an easy way to interact with the AutoExpert system. Get summaries, ideas for additional questions, alternative viewpoints…even ask ChatGPT to review its own answer and suggest improvements.\n- ✳️ **New to v5**: **Auto-selects Frameworks and Methodologies**\u003Cbr>\n    Designed to select a context-appropriate framework for formulating its best answers\n- **Maximized Depth and Nuance**\u003Cbr>\n    Receive high-quality, in-depth, and ✳️ **New to v5**: multi-turn responses (_**GPT-4 only**_) without compromising on the granularity of the information.\n- **Perfect for Everyday Use**\u003Cbr>\n    No need to switch these instructions on and off. They'll give you a greatly improved experience with ChatGPT, even if you're writing code. Although, if you _are_ writing code, you should check the [Developer Edition](developer-edition)\n- **Automatically Identifies the Best Expert**\u003Cbr>\n    The AutoExpert custom instruction automatically finds the best expert roles to answer whatever question you ask, every time. You don't need a bunch of special prompts any more—this works with even the simplest of prompts!\n- **Minimized Hand-Holding**\u003Cbr>\n    Cut through the noise and get straight to the facts, reducing unnecessary disclaimers.\n- **Explicit Reasoning**\u003Cbr>\n    Your AutoExpert doesn't just provide answers; it offers an explanation, detailing the thought process behind each response.\n- **Resourceful Links**\u003Cbr>\n    Automatically generates inline links for related topics and \"you may also like\" topics, helpfully linked to Google search results to avoid hallucination (GPT-3.5 still hallucinates here, but not always. GPT-4 is rock-solid).\n\n### [\"Developer Edition\"](developer-edition)\n\n> [!IMPORTANT]\n> This requires a ChatGPT professional subscription, as it needs both GPT-4 _and_ **Advanced Data Analysis**!\n\n- **Verbosity Selection**\u003Cbr>Easily choose the complexity of the generated code, from compact \"code golf\" type responses, up to complex, modular code samples\n- **Powered by Jupyter**\u003Cbr>ChatGPT Advanced Data Analysis already runs a Jupyter kernel under the hood. AutoExpert (Developer Edition) comes with a companion Python script that you simply upload to your conversation. It will automatically take advantage of the sandbox Python environment for editing longer code samples, and activate a handful of extra \"slash commands\" to make your life even easier.\n- **Pick Up Where You Left Off**\u003Cbr>You can start a new chat without worrying about ChatGPT forgetting what you were doing in the previous one. The `\u002Fmemory` slash command will download all your files, and a history of everything that's been done during your session. Simply upload it (along with the companion script) in a new session, and pick up where you left off.\n- **Install Custom Wheels**\u003Cbr>Yeah, you heard me. Wheels for Python packages can be uploaded and installed automatically.\n  - *Note that your ChatGPT sandbox uses Python 3.8, on a VM with `x86_64` architecture (as of this writing)*.\n- **Save Your Work**\u003Cbr>Among other `\u002Fslash` commands, AutoExpert (Developer Edition) will save all your code snippets, dehydrate its memory of your requirements and the work it's done—even back up the code cells themselves. Then it zips it up, and you can quickly download your coding conversation history.\n- **File and Symbol Tree**\u003Cbr>By keeping a running history along with a file\u002Fsymbol tree at the end of each response, ChatGPT will always remember what it just did, and you'll always see what files still need work. It's even smart enough to handle breaking down complex requirements in a way that allows it to write code over multiple turns.\n\n---\n\n\u003Cp xmlns:cc=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Fns#\" xmlns:dct=\"http:\u002F\u002Fpurl.org\u002Fdc\u002Fterms\u002F\">\u003Ca property=\"dct:title\" rel=\"cc:attributionURL\" href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002F\">ChatGPT AutoExpert (both standard and \"Developer Edition\")\u003C\u002Fa>\u003Cbr\u002F>by \u003Cspan property=\"cc:attributionName\">Dustin Miller\u003C\u002Fspan> is licensed under \u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F?ref=chooser-v1\" target=\"_blank\" rel=\"license noopener noreferrer\" style=\"display:inline-block;\">Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fcc.svg?ref=chooser-v1\">\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fby.svg?ref=chooser-v1\">\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fnc.svg?ref=chooser-v1\">\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fsa.svg?ref=chooser-v1\">\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n","# ChatGPT AutoExpert\n作者：达斯汀·米勒 • [Reddit](https:\u002F\u002Fwww.reddit.com\u002Fu\u002Fspdustin) • [Substack](https:\u002F\u002Fspdustin.substack.com)\n\n**许可证**: [知识共享 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际](https:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F)\n\n_将对话式AI提升至专家级别_\n\n***\n\n## ❇️ 新增 ❇️\n我创建了一组“自定义GPT”，其中包含了这些提示的更新版本：\n- [AutoExpert v6 (聊天版)](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fg\u002Fg-LQHhJCXhW-autoexpert-chat)\n- [AutoExpert v6 (开发者版)](https:\u002F\u002Fchat.openai.com\u002Fg\u002Fg-pTF23RJ6f-autoexpert-dev)\n\n***\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F3540\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fspdustin_ChatGPT-AutoExpert_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"spdustin%2FChatGPT-AutoExpert | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n_**想支持这些免费提示吗？[我的Substack](https:\u002F\u002Fspdustin.substack.com) 提供付费订阅，这是表达您感谢的最佳方式。**_\n\n## 引言\nChatGPT AutoExpert是一套**令人震惊地高效**的自定义指令集，旨在增强GPT-4和GPT-3.5-Turbo对话模型的能力。这些指令能够在最大限度地保留回答的深度与细微之处的同时，减少笼统的免责声明和过度引导。其最终目标是为用户提供准确、富含上下文的信息，并带来更优质的学习体验。\n\n## 开始使用\n要开始使用ChatGPT AutoExpert，请选择您想要使用的自定义指令集：\n\n* [AutoExpert（“标准版”）](standard-edition)\u003Cbr>(适用于非编程任务)\n* [AutoExpert（“开发者版”）](developer-edition)\u003Cbr>(需要具备高级数据分析功能的GPT-4)\n\n## 功能\n\n### 【标准版】(standard-edition)\n- ✳️ **v5新增**：**自动优化您的问题**\u003Cbr>\n    我们很多人在向ChatGPT寻求帮助时，仍然会提出含糊不清的问题。AutoExpert会自动重写您的问题，使其更加精准，从而获得专家所能提供的最佳答案。\n- ✳️ **v5新增**：**斜杠命令**\u003Cbr>\n    斜杠命令提供了一种简便的方式来与AutoExpert系统互动。您可以获取摘要、补充问题的思路、不同的观点……甚至可以让ChatGPT回顾自己的回答并提出改进建议。\n- ✳️ **v5新增**：**自动选择框架与方法论**\u003Cbr>\n    该功能旨在根据具体情境选择合适的框架，以生成最优解答。\n- **最大化深度与细节**\u003Cbr>\n    您将收到高质量、深入且✳️ **v5新增**：多轮次的回答（仅限GPT-4），同时不会牺牲信息的精细度。\n- **非常适合日常使用**\u003Cbr>\n    无需频繁切换这些指令。即使您在编写代码，它们也能显著提升您使用ChatGPT的体验。不过，如果您确实在编写代码，则建议使用【开发者版】(developer-edition)。\n- **自动识别最佳专家角色**\u003Cbr>\n    AutoExpert自定义指令会每次都自动找到最适合回答您问题的专家角色。您不再需要准备一堆特殊的提示词——即便是最简单的提问，它也能发挥作用！\n- **减少不必要的引导**\u003Cbr>\n    去除冗余内容，直奔主题，减少不必要的免责声明。\n- **明确的推理过程**\u003Cbr>\n    您的AutoExpert不仅给出答案，还会详细解释每一步的思考过程。\n- **丰富的资源链接**\u003Cbr>\n    自动为相关主题及“您可能还感兴趣”的话题生成内联链接，并将其指向Google搜索结果，以避免幻觉现象（GPT-3.5在此仍可能出现幻觉，但并非每次都会如此。而GPT-4则非常可靠）。\n\n### 【开发者版】(developer-edition)\n\n> [!重要提示]\n> 此版本需要ChatGPT专业订阅，因为它同时需要GPT-4和**高级数据分析**功能！\n\n- **可选的输出详尽程度**\u003Cbr>轻松选择生成代码的复杂度，从紧凑的“代码高尔夫”式回答，到复杂、模块化的代码示例。\n- **基于Jupyter运行**\u003Cbr>ChatGPT高级数据分析功能本身已在后台运行一个Jupyter内核。AutoExpert（开发者版）附带一个配套的Python脚本，您只需将其上传到对话中即可。它会自动利用沙盒中的Python环境来编辑较长的代码片段，并激活一些额外的“斜杠命令”，让您的工作更加便捷。\n- **从中断处继续**\u003Cbr>您可以开启一个新的对话，而不必担心ChatGPT会忘记上一次的内容。使用`\u002Fmemory`斜杠命令可以下载您所有的文件以及本次会话中完成的所有内容记录。只需在新会话中重新上传这些文件和配套脚本，即可从中断的地方继续。\n- **安装自定义Wheel包**\u003Cbr>没错，您没听错。Python包的Wheel文件可以直接上传并自动安装。\n  - *请注意，您的ChatGPT沙盒使用的是Python 3.8，运行在`x86_64`架构的虚拟机上（截至本文撰写时）。*\n- **保存工作成果**\u003Cbr>除了其他`\u002Fslash`命令外，AutoExpert（开发者版）还会保存您所有的代码片段，清除其对您的需求及已完成工作的记忆——甚至备份代码单元本身。随后将其打包压缩，方便您快速下载整个编码会话的历史记录。\n- **文件与符号树**\u003Cbr>通过在每次回答结束时维护一份持续更新的文件\u002F符号树，ChatGPT将始终记住自己刚刚完成了什么，而您也能清楚地看到哪些文件还需要进一步处理。它甚至能够智能地分解复杂的任务需求，以便分多次生成代码。\n\n---\n\n\u003Cp xmlns:cc=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Fns#\" xmlns:dct=\"http:\u002F\u002Fpurl.org\u002Fdc\u002Fterms\u002F\">\u003Ca property=\"dct:title\" rel=\"cc:attributionURL\" href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002F\">ChatGPT AutoExpert（包括标准版和“开发者版”）\u003C\u002Fa>\u003Cbr\u002F>由\u003Cspan property=\"cc:attributionName\">达斯汀·米勒\u003C\u002Fspan>创作，采用\u003Ca href=\"http:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-sa\u002F4.0\u002F?ref=chooser-v1\" target=\"_blank\" rel=\"license noopener noreferrer\" style=\"display:inline-block;\">知识共享 署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fcc.svg?ref=chooser-v1\">\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fby.svg?ref=chooser-v1\">\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fnc.svg?ref=chooser-v1\">\u003Cimg style=\"height:22px!important;margin-left:3px;vertical-align:text-bottom;\" src=\"https:\u002F\u002Fmirrors.creativecommons.org\u002Fpresskit\u002Ficons\u002Fsa.svg?ref=chooser-v1\">\u003C\u002Fa>授权。\u003C\u002Fp>","# ChatGPT AutoExpert 快速上手指南\n\nChatGPT AutoExpert 是一套旨在提升 GPT-4 和 GPT-3.5-Turbo 对话能力的自定义指令（Custom Instructions）。它能自动优化用户提问、减少冗余废话、提供深度推理，并支持开发者进行复杂的代码分析与持久化记忆。\n\n## 环境准备\n\n本工具无需安装本地软件或配置依赖，但需要满足以下账号与环境要求：\n\n*   **账号要求**：拥有 ChatGPT 账号。\n    *   **标准版 (Standard Edition)**：适用于所有用户（包括免费版 GPT-3.5 和 Plus 版 GPT-4），适合日常问答、写作及非代码类任务。\n    *   **开发者版 (Developer Edition)**：**必须**订阅 ChatGPT Plus 或 Professional，且需启用 **GPT-4** 模型并开启 **Advanced Data Analysis (高级数据分析)** 功能。\n*   **前置知识**：了解如何在 ChatGPT 设置中配置“自定义指令 (Custom Instructions)\"。\n\n## 安装步骤\n\n本工具通过复制提示词（Prompts）到 ChatGPT 的自定义指令栏进行“安装”。\n\n1.  **获取指令内容**\n    访问项目仓库，根据需求选择对应的版本并复制全部文本：\n    *   **标准版**：复制 `standard-edition` 文件夹下的所有内容。\n    *   **开发者版**：复制 `developer-edition` 文件夹下的所有内容。\n\n2.  **配置自定义指令**\n    *   登录 ChatGPT，点击左下角个人头像，选择 **Settings (设置)** > **Custom Instructions (自定义指令)**。\n    *   在第一个输入框 *\"What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?\"* 中，通常留空或填写简短背景（AutoExpert 会自动识别专家角色）。\n    *   在第二个输入框 *\"How would you like ChatGPT to respond?\"* 中，**粘贴**你刚才复制的完整指令内容。\n    *   点击 **Save Changes (保存更改)**。\n\n3.  **开发者版额外步骤（仅限 Developer Edition）**\n    *   启用新对话后，首先需要上传配套的 Python 脚本以激活沙盒环境和斜杠命令。\n    *   在项目仓库的 `developer-edition` 目录中找到 companion script（通常为 `.py` 文件），将其下载或直接拖入 ChatGPT 对话框上传。\n    *   发送消息确认脚本加载成功。\n\n## 基本使用\n\n配置完成后，新建一个对话即可自动生效。\n\n### 1. 标准版使用示例\n直接输入自然语言问题，AutoExpert 会自动重写你的问题以获取更精准的专家级回答。\n\n**用户输入：**\n```text\n解释一下量子纠缠。\n```\n\n**系统行为：**\n*   自动识别物理学家角色。\n*   自动优化问题为：“请以专家视角，深入浅出地解释量子纠缠的核心机制、实验验证及其对现代物理学的影响。”\n*   输出包含深度推理、无冗余免责声明的回答，并附带相关 Google 搜索链接以防幻觉。\n\n**使用斜杠命令 (Slash Commands)：**\n在对话中直接使用以下命令增强交互：\n```text\n\u002Fsummarize          # 总结当前对话要点\n\u002Fideas              # 生成后续可深入探讨的问题建议\n\u002Fcritique           # 让 AI 自我审查并改进刚才的回答\n```\n\n### 2. 开发者版使用示例\n适用于代码生成、数据分析及复杂工程任务。\n\n**用户输入：**\n```text\n帮我分析这个 CSV 文件中的销售趋势，并画出可视化图表。\n```\n*(需先上传 CSV 文件和配套 Python 脚本)*\n\n**系统行为：**\n*   利用 Jupyter 内核在沙盒中执行 Python 代码。\n*   自动生成模块化代码并进行多轮迭代优化。\n*   在回答末尾维护文件与符号树 (File and Symbol Tree)，追踪项目状态。\n\n**核心斜杠命令：**\n```text\n\u002Fmemory             # 下载当前会话的所有文件和历史记录，用于在新会话中恢复上下文\n\u002Fsave               # 打包并下载所有代码片段和工作备份\n\u002Fverbose low        # 切换为简洁模式 (Code Golf)\n\u002Fverbose high       # 切换为详细模块化代码模式\n```\n\n**断点续传技巧：**\n若开启新对话，只需上传之前通过 `\u002Fmemory` 下载的压缩包和配套脚本，即可无缝继续之前的开发工作。","一位市场分析师需要快速梳理一份复杂的行业报告，并从中提取关键数据趋势以制作演示文稿。\n\n### 没有 ChatGPT-AutoExpert 时\n- 用户必须反复修改模糊的提问，才能得到结构清晰的回答，沟通成本极高。\n- AI 回复往往充满“作为一个人工智能模型”等冗余免责声明，干扰核心信息获取。\n- 生成的分析缺乏深度，仅停留在表面概述，无法自动匹配适用的分析框架（如 SWOT 或 PESTLE）。\n- 用户需手动要求 AI 扮演特定专家角色，否则得到的建议过于通用，缺乏针对性。\n- 对于提到的专业术语或数据来源，AI 容易“幻觉”编造，且不提供可验证的外部链接。\n\n### 使用 ChatGPT-AutoExpert 后\n- 工具自动重写用户的初始提问，将其转化为精确的专业指令，直接触发高质量回答。\n- 大幅削减客套话和说教内容，直击事实核心，让分析师能瞬间抓住关键结论。\n- 自动识别场景并调用合适的分析框架，提供多轮次、有深度的 nuanced（细微差别）洞察。\n- 内置机制自动匹配最合适的专家角色（如“资深战略顾问”），无需用户手动设定提示词。\n- 在回答中自动生成指向 Google 搜索结果的行内链接，有效避免幻觉，方便用户核实数据源。\n\nChatGPT-AutoExpert 通过将普通对话升级为专家级咨询，让用户从繁琐的提示词工程中解放出来，直接获得精准、可验证的深度洞察。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fspdustin_ChatGPT-AutoExpert_f1cecfa7.png","spdustin","Dustin Miller","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fspdustin_f9293c68.jpg",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin",[82,86],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"JavaScript","#f1e05a",81.1,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Python","#3572A5",18.9,6659,467,"2026-04-07T10:36:50","NOASSERTION","未说明","不需要本地 GPU",{"notes":97,"python":98,"dependencies":99},"该工具并非本地运行的开源软件，而是一套用于 ChatGPT（GPT-4 或 GPT-3.5-Turbo）的自定义指令（Custom Instructions）。标准版适用于所有用户；开发者版需要 ChatGPT Professional 订阅以使用 GPT-4 和高级数据分析（Advanced Data Analysis）功能。开发者版利用 ChatGPT 内置的 Jupyter 沙盒环境运行 Python 代码，该沙盒环境基于 x86_64 架构虚拟机，预装 Python 3.8，支持自动安装自定义 Python Wheel 包。","3.8 (仅限 ChatGPT Advanced Data Analysis 沙盒环境)",[],[15],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-09T21:36:23.085133",[104,109,114,119,124,129],{"id":105,"question_zh":106,"answer_zh":107,"source_url":108},26787,"AutoExpert 开发者版中的 \u002Fctags 命令有什么作用？它是如何工作的？","\u002Fctags 功能与沙盒环境紧密相关。所有在沙盒中执行的代码单元格都在一个 Jupyter 内核中运行。\u002Fmemory 斜杠命令会将聊天“下方”的 Jupyter Notebook 导出，并将其包含在归档文件中。这意味着开发者版利用 Jupyter 来管理代码执行上下文和记忆。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002Fissues\u002F1",{"id":110,"question_zh":111,"answer_zh":112,"source_url":113},26788,"AutoExpert 如何处理长对话的历史记录限制？如何延续长期的战役或故事？","开发者版（Developer Edition）通过在每个回复结束时总结其历史记录来尽力管理长期记忆。用户可以利用这些自定义指令生成的总结来提取关键信息，以便在开始新的对话或延续故事时作为背景输入，从而克服 ChatGPT 上下文窗口的限制。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002Fissues\u002F62",{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},26789,"在语音对话模式下，ChatGPT 会朗读冗长的前言和链接，如何解决这个问题？","维护者正在探索检测语音对话输入的方法（当进入语音模式时会注入新的系统消息），以调整生成方式，使其不朗读前言表或省略“另见”部分。目前，用户可以通过仓库根目录下的 TamperMonkey UserScript 更轻松地切换设置，或者暂时为语音模式准备一套单独的、精简的自定义指令。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002Fissues\u002F58",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},26790,"是否有计划推出适用于 Perplexity AI 的兼容指令和提示词？","是的，维护者已确认将此功能保留在路线图中。虽然具体发布时间未定，但该功能旨在适配 Perplexity 的 AI Profile（约 1500 字符）和 Collections Profile（约 1000 字符），并支持其背后的模型（如 Claude 2.1 或 GPT-4）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002Fissues\u002F66",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},26791,"如何在自定义指令中优化文件处理相关的提示？","如果您希望 AutoExpert 更好地处理文件，建议在指令中明确提及您希望获取 `\u002Fmnt\u002Fdata\u002F` 目录下文件的下载链接，特别是针对 `myfiles_browser` 工具使用的文件。这样可以确保 AI 明确知道需要提供可访问的文件路径。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002Fissues\u002F10",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},26792,"为什么我的 AutoDev 无法运行或显示未激活？","请按照以下步骤排查：1. 确认已要求 ChatGPT 读取 `autodev.py` 的内容、执行它并遵循提供的指令；2. 检查 ChatGPT 是否确认执行成功并处于激活状态；3. 确保您正在使用发布版本中包含的“自定义指令”。如果问题依旧，可能需要检查 `memory.yml` 文件配置或重新发送激活指令。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspdustin\u002FChatGPT-AutoExpert\u002Fissues\u002F12",[135,140],{"id":136,"version":137,"summary_zh":138,"released_at":139},172023,"v5.0.0","AutoExpert（“标准版”）重大更新 🫡，新增功能如下：\n* 斜杠命令\n* 自动提升用户问题的质量\n* 自动为问答选择合适的逻辑或推理框架\n* 多轮对话响应","2023-10-08T22:55:36",{"id":141,"version":142,"summary_zh":143,"released_at":144},172024,"v4.0.0","首次公开发布","2023-10-01T02:53:46"]