70款ChatGPT插件评测：惊艳的开发过程与宏大的商业化愿景_插件_使用

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70款ChatGPT插件评测：惊艳的开发过程与宏大的商业化愿景

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文章转载：

70款ChatGPT插件评测：惊艳的开发过程与宏大的商业化愿景

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我们对ChatGPT的插件商店中总共70款插件进行了评测。区别于Chrome，AppStore等平台的代码开发范式，开发者仅使用自然语言就可以开发ChatGPT插件，并由

GPT

模型自行决定在使用过程中是否调用插件。约八成插件集中于购物、餐饮、旅行、住房和求职场景，其余分布在教育、财经咨讯、内容社区和编程技术场景。商业分析、游戏、身体/心理健康、社交以及家庭和育儿场景是蓝海。约七成插件用于已有平台的商业导流，同质化严重；联网、实时信息获取和阅读网页/

PDF

功能是刚需。Wolfram（数学计算）、WebPilot（网页阅读）、Speak（专业翻译）、Prompt Perfect（提示词润色）、Diagram It（流程图绘制）、AskYourPDF（PDF阅读）、CreatiCode Scratch（少儿编程）、Chess（国际象棋游戏教练）、edX（公开课学习）、FiscalNote（政策咨询）等插件值得一试。

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前言

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很幸运接到OpenAI的早期插件开发者的邀请，我们探索了整个插件开发的流程，并全面评测了现有的70款

ChatGPT

插件，为每个插件提供了一句话简介和使用样例分析。

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在插件开发流程方面，不同于Chrome，AppStore等平台基于代码的开发范式，开发者在构建好本地

API

后，仅需使用自然语言描述在什么场景下如何使用对应的API，即可将插件部署到

ChatGPT

平台。猜测OpenAI的

GPT

系列模型具有连接不同结构化文本的能力，可能是新的零代码开发范式。在插件的使用过程中，每个会话中最多可以选择三个插件进行联合使用，并由GPT模型自行决定在使用过程中是否调用插件，以及调用哪些插件。

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在现有插件测评方面，我们将插件分为了以下几个维度：场景、功能、商业化、使用体验、推荐程度。其中，场景和功能是插件的基本属性，商业化和使用体验是插件的商业属性，推荐程度是插件的综合属性。我们发现，约八成插件集中于购物、餐饮、旅行、住房和求职这些成熟的商业化场景，其余分布在教育、财经咨讯、内容社区和编程技术场景。此外，专业领域，例如商业分析、游戏、身体/心理健康，以及社交，家庭和育儿场景是蓝海。约七成插件用于已有平台的商业导流，同质化严重，或许意味着OpenAI成为新的流量分发平台的雄心。

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此外，我们也发现，联网、实时信息获取和阅读网页/

PDF

功能是刚需。Wolfram（数学计算）、WebPilot（网页阅读）、Speak（专业翻译）、Prompt Perfect（提示词润色）、Diagram It（流程图绘制）、AskYourPDF（PDF阅读）、CreatiCode Scratch（少儿编程）、Chess（国际象棋游戏教练）、edX（公开课学习）、FiscalNote（政策咨询与分析）等插件商业化属性弱，功能强大，值得一试。

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我们不仅对单个插件功能进行了评测，还对使用插件前后的对话进行了对比，发现插件的使用可以增加特定场景的效果，但是我们用对应的

Prompt

也可以达到类似的效果，说明插件多是基于提示词工程开发。我们还给出了联合使用多个插件进行最新的学术论文阅读的例子。

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基于自然语言的插件开发

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在

ChatGPT

上开发插件主要分为两步：首先构造与插件功能相关的若干

API

，然后按一定逻辑将API部署到ChatGPT平台。

@九号

博主已经分享了一个高质量的

ChatGPT插件开发手册

。我们在此不再赘述，仅扩展介绍一下使用自然语言将多个API部署到ChatGPT平台的过程。

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在ChatGPT平台部署插件需要填写

manifest

文件，其中有一个参数为

description_for_model

。开发者只需要在该参数下，用自然语言描述每个

API

的功能，以及使用指南，即可令

GPT

模型自主调用API完成任务。

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以Wolfram插件为例。Wolfram对应的

description_for_model

参数为

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Access dynamic computation and curated data from WolframAlpha and Wolfram Cloud.\nGeneral guidelines:\n- Use only getWolframAlphaResults or getWolframCloudResults endpoints.\n- Prefer getWolframAlphaResults unless Wolfram Language code should be evaluated.\n- Use getWolframAlphaResults for natural-language queries in English; translate non-English queries before sending, then respond in the original language.\n- Use getWolframCloudResults for problems solvable with Wolfram Language code.\n- Suggest only Wolfram Language for external computation.\n- Inform users if information is not from Wolfram endpoints.\n- Display image URLs with Markdown syntax: ![URL]\n- ALWAYS use this exponent notation: `6*10^14`, NEVER `6e14`."

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...

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使用

GPT-4

模型以及提示词"Help me explain the following

prompt

,response in Chinese"，可以对该参数进行翻译，得到如下结果：

​

从WolframAlpha和Wolfram Cloud获取动态计算和精选数据。

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通用指南：

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- 只使用getWolframAlphaResults或getWolframCloudResults端点。

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- 除非需要评估Wolfram语言代码，否则优先使用getWolframAlphaResults。

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- 将非英语查询翻译成英语后发送至getWolframAlphaResults进行自然语言查询；然后用原始语言回复。

​

- 使用getWolframCloudResults解决可用Wolfram语言代码解决的问题。

​

- 只建议使用Wolfram语言进行外部计算。

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- 如果信息不是来自Wolfram端点，请告知用户。

​

- 使用Markdown语法显示图片URL：！[URL]

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- 始终使用此指数表示法：`6*10^14`，永远不要使用`6e14`。

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...

​

可以看到，该变量描述了如何使用

WolframAlpha

以及

Wolfram Cloud

两个

API

完成数学计算任务，并在任务过程中对API之间的调度关系，输入格式，边际情况用自然语言进行了说明。此外，在

GPT

模型的运行过程中，GPT会结合上述对插件的描述，以及当前用户的输入，自主调用API完成任务。用户也可以用提示词强制调用插件，例如

请帮我用Wolfram插件计算1+1。

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推荐插件一览

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我们发现，联网、逻辑计算，实时信息获取和阅读网页/

PDF

功能是刚需，代表性插件有Wolfram（数学计算）、WebPilot（网页阅读）、edX（公开课学习）、FiscalNote（政策咨询与分析）插件。此外，我们推荐一批商业属性弱，专业化功能强的插件：Speak（专业翻译）、Prompt Perfect（提示词润色）、Diagram It（流程图绘制）、AskYourPDF（PDF阅读）、CreatiCode Scratch（少儿编程）、Chess（国际象棋游戏教练）。对上述插件进行如下评测。

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Wolfram

​

Access computation, math, curated knowledge & real-time data through Wolfram|Alpha and Wolfram Language.

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TL;DR: Wolfram插件是一个强大的计算和数据查询工具，提供精确的计算和最新的数据查询服务。这个插件可以解决各种问题，包括但不限于数学计算，物理公式求解，化学元素查询，历史事件查询，地理信息查询等。Wolfram插件的存在，解决了

GPT

模型在处理实时数据和复杂计算方面的限制，因为GPT模型的

知识库

是在训练时固定的，无法获取训练后的新数据，也无法进行复杂的数学计算。通过Wolfram插件，用户可以获取最新的数据信息，进行复杂的计算，大大提高了用户体验。

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使用示例

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Q: 计算 sin(x)cos(x)^2 的积分

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A: [Used Wolfram]

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