dataprompt:赋予数据强大能力的提示工具

dataprompt:赋予数据强大能力的提示工具

dataprompt Prompts with data superpowers dataprompt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dataprompt

dataprompt 是一款功能强大的提示生成工具,旨在通过数据增强提示内容。下面,让我们详细了解这个项目,看看它是如何工作的,以及它的独特之处。

项目介绍

dataprompt 的设计灵感来源于 htmx 项目,但它的核心是围绕提示(prompts)进行。与 htmx 通过超文本属性提供丰富功能类似,dataprompt 允许用户在 .prompt 文件中声明数据源和动作,这些文件基于 Next.js 的语法进行文件式路由。

项目技术分析

dataprompt 的技术架构以简洁性和易用性为核心。它利用了以下技术和特性:

  • 单一文件提示:每个 .prompt 文件包含了生成提示所需的所有信息,包括模型选择、结构化输出、数据源和生成后的动作。
  • dotprompt 格式:扩展了 Google 开发的 dotprompt 提示格式。
  • 基于文件的路线:所有提示都通过基于文件的路线在 API 服务器上提供服务,例如 prompts/items/[id].prompt
  • 定时任务:支持使用 node-cron 表达式设置提示文件的定时任务。
  • JavaScript API:允许在应用程序中直接使用 dataprompt,将提示文件作为 Genkit 流程。
  • 结构化输出:使用 Zod 语法设置结构化输出。
  • 插件系统:允许创建自定义数据源、动作和触发器。
  • Genkit 支持:每个提示文件都可以导出为 Genkit 流程。

项目及技术应用场景

dataprompt 的应用场景非常广泛,以下是一些典型的使用场景:

  • 内容生成:自动生成文章、报告等文本内容。
  • 数据管理:自动化处理和存储数据,如将数据存储到数据库中。
  • 交互式体验:创建交互式应用程序,根据用户输入生成动态提示。
  • 自动化流程:在自动化任务中,如定时任务和数据清洗中,使用提示来指导流程。

项目特点

dataprompt 项目的特点如下:

简单易用

dataprompt 通过简单的文件格式和路由系统,使得创建和管理提示变得异常简单。用户无需复杂配置即可开始使用。

高度可定制

通过 .prompt 文件的配置,用户可以自由定义数据源、输出格式和动作,以及通过插件系统扩展功能。

强大的数据处理能力

dataprompt 支持多种数据源,包括 Firebase、Firestore 等数据库,并且可以通过 Zod 语法定义结构化输出,确保数据的一致性和准确性。

开发友好

dataprompt 提供了一个开发服务器,方便用户在本地环境中测试和调试提示文件。

结构化输出

使用 Zod 语法定义输出结构,使得数据处理更加可靠和高效。

下面是一个创建 .prompt 文件和 TypeScript 结构化输出的示例:

---
# File: prompts/sharks/[shark].prompt
model: googleai/gemini-2.0-flash-exp
data.prompt:
  sources:
    firestore: # Load from Firestore
      shark: sharks/{{request.params.shark}} # Document path using request params
      facts: "/facts" # Collection path
  result:
    firestore: # Store the output to Firestore
      push:
        - ["/facts", output] # Add a new document to the collection
        - ["/known-sharks", shark] # Store the shark data
output:
  schema: SharkFact # Structured output, located in schema.ts
---
Tell me a fact about the {{shark.type}} shark.
Today's date is {{dateFormat "today" format="yyyy-MM-dd"}}
Don't tell me these facts again:
{{#each facts as |doc|}}
  - {{doc.fact}}
{{/each}}
// schema.ts
export const SharkFact = z.object({
  fact: z.string(),
  dateString: z.string().describe('ISO Date String')
})

通过以上介绍,我们可以看到 dataprompt 项目不仅提供了强大的功能,而且易于使用和定制。无论你是开发自动化工具,还是构建交互式应用程序,dataprompt 都是一个值得尝试的开源项目。立即开始使用 dataprompt,赋予你的数据强大能力吧!

dataprompt Prompts with data superpowers dataprompt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/dataprompt

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本项目详细介绍了餐饮管理系统的设计与实现。该系统旨在解决传统餐饮信息管理中存在的问题,如信息管理混乱、出错率高、安全性差、劳动强度大等。系统基于Java语言和Mysql数据库开发,采用Eclipse作为开发环境。主要功能包括菜品信息管理、订单管理、用户信息管理、公告信息管理和菜品评论管理。管理员可以通过系统进行菜品信息的增删改查、审核订单、查看评价等操作。系统还提供了用户登录、密码修改等功能,并且在设计时充分考虑了系统的易操作性、安全性和准确性。通过系统测试,验证了系统的各项功能和性能均能满足实际需求。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对Java语言和数据库有一定了解的研发人员或计算机相关专业的学生。 使用场景及目标:①适用于餐饮行业的信息管理,帮助管理人员高效、准确地处理各类信息;②作为学习案例,帮助学生或开发者理解Java和Mysql在实际项目中的应用;③通过系统测试,确保系统稳定性和可靠性,减少实际运行中的问题。 其他说明:本项目不仅介绍了系统的功能实现,还详细描述了开发环境的搭建、数据库设计、系统测试等环节,为后续的系统优化和改进提供了参考。此外,作者在开发过程中总结了一些经验教训,如代码冗余、数据库性能优化等问题,为未来的开发工作提供了宝贵的经验。
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