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嗨，各位 HN 用户！ 我开发 Ghostpipe 是因为： 1. 我喜欢将关于我软件的数据保存在代码库中，并进行版本控制。 2. 我不喜欢总是使用特定领域的语言（例如 Terraform、Openapi、ER 图）在原始文本文件中工作。 Ghostpipe 是一个开源工具，它在代码库中的文件和使用 WebRTC 的应用程序之间创建桥梁。这使得开发人员可以在适当的时候使用用户界面，同时仍然可以访问底层的原始文本文件。 这种设置的一些附带好处是： 1. 人工智能代理擅长处理本地文本文件，因此我们可以继续使用它们。 2. 一般来说，使用 Ghostpipe 应用程序不需要注册或安装，因为所有相关数据都在代码库中。 我使用 Ghostpipe 支持构建了一些演示应用程序（Excalidraw 和 Swagger UI），我希望这个概念验证能够激发人们对进一步发展这个想法的兴趣。 谢谢！

这是 Prompt Canvas - 一个简单、开源的 Web 应用程序，允许您以 YAML 模式的形式直观地构建 LLM 提示模板，然后通过在模板中填充值来生成完整的提示。它基于单个 HTML 文件，没有真正的隐私问题，并且由于 YAML 导出，一切都具有可移植性。<p>查看下拉菜单中的示例并阅读指南，了解其工作原理： <a href="https:&#x2F;&#x2F;promptcanvas.ml4den.com&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;promptcanvas.ml4den.com&#x2F;</a><p>LLM 喜欢结构，我发现以这种方式生成提示是向它们提供结构的一种简单方法。如果您正在进行一定程度的提示工程，并且想测试提示中的微小变化；或者如果您有一个用例，需要多次提交相同的提示，但输入略有不同，这可能很有用。我发现浏览 YAML 文件并为特定任务调整一个参数，比我之前使用的 Notion 页面网络要干净得多。<p>模板引擎经过了一些思考和迭代，但一切仍处于早期阶段！其中一些是主观的，其中一些旨在对不同的用例具有很强的可扩展性。如果您觉得有意义，请告诉我。<p>我主要出于自己的需要，使用 Gemini 2.5 Pro 构建了这个应用程序。很想知道它对您是否有用！欢迎提供反馈；也欢迎在 GitHub 上提交错误和问题：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;ml4den&#x2F;PromptCanvas" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;ml4den&#x2F;PromptCanvas</a>