ファブリック：AIオープンソースのワークフローフレームワークで、多くのキューワードを統合し、様々なトランザクションを効率的に処理する。

はじめに

Fabricは、Daniel Miesslerによって開発されたオープンソースのAIフレームワークで、日常的なコンピュータタスクを簡素化・自動化し、人工知能を使いやすくすることを目的としている。Fabricは様々な大規模言語モデルの統合をサポートしており、ユーザーは必要に応じて設定をカスタマイズすることができるため、作業効率と学習能力を大幅に向上させることができる。

Fabric その主な機能のひとつは、人々がヒントを収集し、それを生活のあらゆる側面に統合するのを助けることであり、私たちはこれをパターンと呼んでいる。

機能一覧

• モジュール設計複雑なタスクをパターンによってシンプルなステップに分解。
• マルチプラットフォーム対応異なるオペレーティングシステムに簡単にインストールして使用することができます。
• コマンドラインインタフェースコマンドラインを好むユーザーのために、CLIを介して操作することができます。
• APIの統合OpenAI、Anthropic、その他多くのAIモデルプロバイダーとの統合をサポート。
• カスタムヒントユーザーは、特定のニーズに合わせて独自のプロンプトを作成、編集することができます。
• 現地モデルのサポートローカルAIモデルの設定が可能。
• インタラクティブ設定インストールは簡単で、インタラクティブな設定オプションが用意されています。

ヘルプの使用

設置プロセス

# Windows:
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-windows-amd64.exe > fabric.exe && fabric.exe --version




# MacOS (arm64):
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-darwin-arm64 > fabric && chmod +x fabric && ./fabric --version

# MacOS (amd64): 
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-darwin-amd64 > fabric && chmod +x fabric && ./fabric --version

# Linux (amd64): 
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-linux-amd64 > fabric && chmod +x fabric && ./fabric --version

# Linux (arm64):
curl -L https://github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/fabric-linux-arm64 > fabric && chmod +x fabric && ./fabric --version

ファブリックをインストールする。Goがインストールされていることを確認してください。そして次のコマンドを実行する。

# Install Fabric directly from the repo
go install github.com/danielmiessler/fabric@latest

セットアップ

# Run the setup to set up your directories and keys
fabric --setup

使用プロセス

1. 基本的なコマンドの使い方::
   Fabricには、さまざまなタスクを実行するためのコマンドが用意されている。例えば、YouTubeの動画から要点を抽出してブログ記事を作成するには、以下のコマンドを使うことができる：

   yt https://www.youtube.com/watch?v=视频ID | fabric -p extract_wisdom | fabric -p write_essay | fabric -sp translate_cn
   

2. カスタマイズされたモデル選択::
   ファブリックを呼び出すたびに -m パラメータを使用して別のモデルを選択することができます。例えば、デフォルトモデルをオープンソースモデルに変更します：

   fabric -m nousresearch/hermes-3-llama-3.1-405b: free
   

3. よくある質問::
   インストールや使い方に問題がある場合は、GitHubのIssuesページで他のユーザーの声を見たり、自分自身の質問をすることができます。
4. 地域支援とアウトリーチ::
   ファブリックは、ユーザーが新しいパターンや機能の開発に参加することを奨励しており、ユーザーはGitHubで貢献を提出することができる。

すべてのコマンド

用法:
fabric [OPTIONS]

应用程序选项:
-p, --pattern= 从可用的模式中选择一个模式
-v, --variable= 设置模式变量的值，例如 -v=#role:expert -v=#points:30
-C, --context= 从可用的上下文中选择一个上下文
--session= 从可用的会话中选择一个会话
-S, --setup 为 fabric 的所有可重新配置部分运行设置
-t, --temperature= 设置 temperature 值（默认: 0.7）
-T, --topp= 设置 top P 值（默认: 0.9）
-s, --stream 流式传输
-P, --presencepenalty= 设置 presence penalty 值（默认: 0.0）
-r, --raw 使用模型的默认设置，不发送聊天选项（例如 temperature 等），并使用用户角色而非系统角色来匹配模式
-F, --frequencypenalty= 设置 frequency penalty 值（默认: 0.0）
-l, --listpatterns 列出所有模式
-L, --listmodels 列出所有可用的模型
-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
-o, --output= 输出到文件
--output-session 将整个会话（包括临时会话）输出到文件
-n, --latest= 列出最近的模式数量（默认: 0）
-d, --changeDefaultModel 更改默认模型
-y, --youtube= 指定 YouTube 视频 "URL"，以从中抓取转录内容和评论并发送到聊天
--transcript 从 YouTube 视频抓取转录内容并发送到聊天（默认使用此选项）
--comments 从 YouTube 视频抓取评论并发送到聊天
-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 转换为 Markdown 格式
-q, --scrape_question= 使用 Jina AI 搜索问题
-e, --seed= 为 LMM 生成指定种子
-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 输入转换为干净的可读视图
--dry-run 显示将发送给模型的内容而不实际发送
--version 打印当前版本

帮助选项:
-h, --help 显示此帮助信息

実践への提言

ユーザーは、Fabricのパワーをよりよく理解するために、様々な機能を実際に試してみることをお勧めします。練習を重ねることで、このツールを最大限に活用し、生産性と学習を向上させることができるようになります。

次に、我々の指示は非常に明確である。AIに何をさせたいか、どのような順序でさせたいかを強調するためにMarkdown構造を使う。例：https://github.com/danielmiessler/fabric/blob/main/patterns/extract_wisdom/system.md

ファブリックにはプロンプトのテンプレートも用意されているので、この構成を参考にすれば、高品質で安定したプロンプトを簡単に書くことができる。

https://github.com/danielmiessler/fabric/tree/main/patterns/create_pattern

最後に、私たちはプロンプトのシステム部分をほとんど独占的に使う傾向がある。.この1年以上、私たちはこのようなことに頭を突っ込んできた。もし状況が変わったり、そうでないことを示唆するデータが出れば、調整するつもりだ。

例

では、ファブリックでできることをいくつか見てみよう。

1. stdinからの入力に基づいてsummariseモードを実行する。この場合は記事の本文。

pbpaste | fabric --pattern summarize

2. streamオプションを付けてanalyze_claimsモードを実行すると、結果が即座にストリーミングされる。

pbpaste | fabric --stream --pattern analyze_claims

3. extract_wisdomモードに--streamオプションを付けて実行すると、あらゆるYoutube動画から即座にストリーミング結果を得ることができる（オリジナルの紹介動画と非常によく似ている）。

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

4. パターンの作成 - パターンを含む.mdファイルを作成し、~/.config/fabric/patterns/[パターン名]に保存する必要があります。

コピーして使ってください。派手なことはしたくない、ただたくさんの素晴らしいヒントが欲しい、という方は /パターンカタログそして探索を始めよう！すべてのモジュラーキューワードはこのパスの下にあり、コードを書く必要はありません。