Fabric

Fabric受到…的慷慨支持。

Fabric是使用AI增强人类的开源框架。

更新•什么以及原因•理念•安装•用法•示例•只使用模式•自定义模式•助手应用•元

什么和原因

自2022年底现代AI开始以来，我们已经看到了许多用于完成任务的AI应用程序。有成千上万的网站，聊天机器人，移动应用程序和其他用于使用所有其他AI的接口。

这一切都非常令人兴奋和强大，但是将这种功能整合到我们的生活并不容易。

换句话说，AI没有功能问题，它存在集成问题。

通过创建和组织AI的基本单位来创建Fabric来解决这个问题，这是提示自己！

Fabric通过现实世界任务组织提示，使人们可以在自己喜欢的工具中单个地方创建，收集和组织其最重要的AI解决方案。而且，如果您以命令行的重点进行，则可以将Fabric本身用作接口！

介绍视频

请记住，其中许多是基于Python的Fabric时记录的，因此请记住使用下面的当前安装说明。

网络查克
大卫·孟加尔（David Bombal）
我自己的工具介绍
更多Fabric YouTube视频

Fabric
- 什么和原因
- 介绍视频
- 导航
- 更新
- 哲学
  - 将问题分解为组件
  - 提示太多
- 安装
  - 获取最新版本的二进制文件
    - 视窗
    - macOS（ARM64）
    - macos（AMD64）
    - Linux（AMD64）
    - Linux（ARM64）
  - 使用软件包经理
    - macos（自制）
    - Arch Linux（AUR）
  - 来自来源
  - 环境变量
  - 设置
  - 为所有模式添加别名
    - 使用别名将文件保存在Markdown中
  - 迁移
  - 升级
  - 外壳完成
    - ZSH完成
    - bash完成
    - 鱼的完工
- 用法
- 我们提示的方法
- 例子
- 只使用模式
  - 迅速的策略
- 自定义模式
  - 设置自定义模式
  - 使用自定义模式
  - 它如何工作
- 助手应用程序
  - to_pdf
  - TO_PDF安装
  - code_helper
- pbpaste
- Web界面
  - 安装
  - 简化UI
    - 剪贴板支持
- 元
  - 主要贡献者
  - 贡献者

更新

Fabric正在迅速发展。

通过查看ChangElog的所有最新更改，请遵守最新功能。

哲学

人工智能不是事；这是一件事情的放大镜。那东西是人类的创造力。

我们认为，技术的目的是帮助人类蓬勃发展，因此，当我们谈论AI时，我们就从我们要解决的人类问题开始。

将问题分解为组件

我们的方法是将问题分解成各个部分（见下文），然后一次将AI应用于它们。请参阅下面的一些示例。

提示太多

提示对此是有好处的，但是我在2023年面临的最大挑战 – 今天仍然存在 – AI的数量庞大。我们都有有用的提示，但是很难发现新的提示，知道它们是否好，并管理我们喜欢的版本的不同版本。

Fabric的主要特征之一是帮助人们收集和集成提示，我们称之为模式，将其称为生活的各个部分。

Fabric具有各种生活和工作活动的模式，包括：

提取YouTube视频和播客中最有趣的部分
用自己的声音写一篇文章，只是一个想法作为输入
总结不透明的学术论文
创建完美匹配的AI艺术提示
对内容的质量进行评分，以查看您是否想阅读/观看整个内容
获取长时间无聊的内容的摘要
向您解释代码
将不良文档变成可用的文档
从任何内容输入中创建社交媒体帖子
还有一百万…

安装

要安装Fabric ，您可以使用最新的版本二进制文件或从源中安装它。

获取最新版本的二进制文件

视窗

https://*github.**com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/ Fabric -windows-amd64.exe

macOS（ARM64）

curl -l -l https：//github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/ Fabric / fabric-darwin-arm64> Fabric && chmod +chmod +x Fabric && ./ Fabric 。

macos（AMD64）

curl -l -l https：//github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/ Fabric Fabric -amd64> Fabric && && chmod +chmod +x Fabric &&。

Linux（AMD64）

curl -l -l https：//github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/ Fabric Fabric -linux -amd64> Fabric && && chmod +chmod +x Fabric && ./

Linux（ARM64）

curl -l -l https：//github.com/danielmiessler/fabric/releases/latest/download/ Fabric Fabric -arm64> Fabric && chmod＆chmod +x Fabric &&。

使用软件包经理

注意：使用Homebrew或Arch Linux软件包管理器将Fabric作为Fabric –ai提供，因此将以下别名添加到Shell启动文件中以考虑以下内容：

Fabric -ai\’\”>

 alias Fabric = \' Fabric -ai \'

macos（自制）

啤酒安装Fabric -AI

Arch Linux（AUR）

是的-s Fabric -ai

来自来源

要安装Fabric ，请确保安装GO，然后运行以下命令。

Fabric directly from the repo
go install github.com/danielmiessler/ Fabric /cmd/ Fabric @latest\”>

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

环境变量

您可能需要在Linux上的〜/.bashrc或Mac上的〜/.zshrc文件中设置一些环境变量，以便能够运行Fabric命令。这是您可以添加的示例：

用于基于英特尔的Mac或Linux

 # Golang environment variables
export GOROOT=/usr/local/go
export GOPATH= $HOME /go

# Update PATH to include GOPATH and GOROOT binaries
export PATH= $GOPATH /bin: $GOROOT /bin: $HOME /.local/bin: $PATH

用于基于苹果硅的Mac

 # Golang environment variables
export GOROOT= $( brew --prefix go ) /libexec
export GOPATH= $HOME /go
export PATH= $GOPATH /bin: $GOROOT /bin: $HOME /.local/bin: $PATH

设置

现在运行以下命令

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

如果一切正常，那么您就可以了。

为所有模式添加别名

为了添加所有模式的别名，并将它们直接用作命令IE。总结而不是Fabric -Pattern总结您可以将以下内容添加到.zshrc或.bashrc文件中。

Fabric/patterns directory
for pattern_file in $HOME/.config/ Fabric /patterns/*; do
# Get the base name of the file (i.e., remove the directory path)
pattern_name=$(basename \”$pattern_file\”)

# Create an alias in the form: alias pattern_name=\” Fabric –pattern pattern_name\”
alias_command=\”alias $pattern_name=\’ Fabric –pattern $pattern_name\’\”

# Evaluate the alias command to add it to the current shell
eval \”$alias_command\”
done

yt() {
if [ \”$#\” -eq 0 ] || [ \”$#\” -gt 2 ]; then
echo \”Usage: yt [-t | –timestamps] youtube-link\”
echo \”Use the \’-t\’ flag to get the transcript with timestamps.\”
return 1
fi

transcript_flag=\”–transcript\”
if [ \”$1\” = \”-t\” ] || [ \”$1\” = \”–timestamps\” ]; then
transcript_flag=\”–transcript-with-timestamps\”
shift
fi
local video_link=\”$1\”
Fabric -y \”$video_link\” $transcript_flag
}\”>

 # Loop through all files in the ~/.config/ Fabric /patterns directory
for pattern_file in $HOME /.config/ Fabric /patterns/ * ; do
    # Get the base name of the file (i.e., remove the directory path)
    pattern_name= $( basename \" $pattern_file \" )

    # Create an alias in the form: alias pattern_name=\" Fabric --pattern pattern_name\"
    alias_command= \" alias $pattern_name =\' Fabric --pattern $pattern_name \' \"

    # Evaluate the alias command to add it to the current shell
    eval \" $alias_command \"
done

yt () {
    if [ \" $# \" -eq 0 ] || [ \" $# \" -gt 2 ] ; then
        echo \" Usage: yt [-t | --timestamps] youtube-link \"
        echo \" Use the \'-t\' flag to get the transcript with timestamps. \"
        return 1
    fi

    transcript_flag= \" --transcript \"
    if [ \" $1 \" = \" -t \" ] || [ \" $1 \" = \" --timestamps \" ] ; then
        transcript_flag= \" --transcript-with-timestamps \"
        shift
    fi
    local video_link= \" $1 \"
    Fabric -y \" $video_link \" $transcript_flag
}

您可以通过在powershell窗口内运行记事本$ profile在powershell中的等效别名添加以下代码：

Fabric/patterns\”
foreach ($patternDir in Get-ChildItem -Path $patternsPath -Directory) {
$patternName = $patternDir.Name

# Dynamically define a function for each pattern
$functionDefinition = @\”
function $patternName {
[CmdletBinding()]
param(
[Parameter(ValueFromPipeline = `$true)]
[string] `$InputObject,

[Parameter(ValueFromRemainingArguments = `$true)]
[String[]] `$patternArgs
)

begin {
# Initialize an array to collect pipeline input
`$collector = @()
}

process {
# Collect pipeline input objects
if (`$InputObject) {
`$collector += `$InputObject
}
}

end {
# Join all pipeline input into a single string, separated by newlines
`$pipelineContent = `$collector -join \”`n\”

# If there\’s pipeline input, include it in the call to Fabric
if (`$pipelineContent) {
`$pipelineContent | Fabric –pattern $patternName `$patternArgs
} else {
# No pipeline input; just call Fabric with the additional args
Fabric –pattern $patternName `$patternArgs
}
}
}
\”@
# Add the function to the current session
Invoke-Expression $functionDefinition
}

# Define the \’yt\’ function as well
function yt {
[CmdletBinding()]
param(
[Parameter()]
[Alias(\”timestamps\”)]
[switch]$t,

[Parameter(Position = 0, ValueFromPipeline = $true)]
[string]$videoLink
)

begin {
$transcriptFlag = \”–transcript\”
if ($t) {
$transcriptFlag = \”–transcript-with-timestamps\”
}
}

process {
if (-not $videoLink) {
Write-Error \”Usage: yt [-t | –timestamps] youtube-link\”
return
}
}

end {
if ($videoLink) {
# Execute and allow output to flow through the pipeline
Fabric -y $videoLink $transcriptFlag
}
}
}\”>

 # Path to the patterns directory
$patternsPath = Join-Path $HOME \" .config/ Fabric /patterns \"
foreach ( $patternDir in Get-ChildItem - Path $patternsPath - Directory) {
    $patternName = $patternDir .Name

    # Dynamically define a function for each pattern
    $functionDefinition = @\"
function $patternName {
    [CmdletBinding()]
    param(
        [Parameter(ValueFromPipeline = `$ true)]
        [string] `$ InputObject,

        [Parameter(ValueFromRemainingArguments = `$ true)]
        [String[]] `$ patternArgs
    )

    begin {
        # Initialize an array to collect pipeline input
        `$ collector = @()
    }

    process {
        # Collect pipeline input objects
        if ( `$ InputObject) {
            `$ collector += `$ InputObject
        }
    }

    end {
        # Join all pipeline input into a single string, separated by newlines
        `$ pipelineContent = `$ collector -join \" `n \"

        # If there\'s pipeline input, include it in the call to Fabric
        if ( `$ pipelineContent) {
            `$ pipelineContent | Fabric --pattern $patternName `$ patternArgs
        } else {
            # No pipeline input; just call Fabric with the additional args
            Fabric --pattern $patternName `$ patternArgs
        }
    }
}
\"@
    # Add the function to the current session
    Invoke-Expression $functionDefinition
}

# Define the \'yt\' function as well
function yt {
    [ CmdletBinding ()]
    param (
        [ Parameter ()]
        [ Alias ( \" timestamps \" )]
        [ switch ] $t ,

        [ Parameter ( Position = 0 , ValueFromPipeline = $true )]
        [ string ] $videoLink
    )

    begin {
        $transcriptFlag = \" --transcript \"
        if ( $t ) {
            $transcriptFlag = \" --transcript-with-timestamps \"
        }
    }

    process {
        if ( -not $videoLink ) {
            Write-Error \" Usage: yt [-t | --timestamps] youtube-link \"
            return
        }
    }

    end {
        if ( $videoLink ) {
            # Execute and allow output to flow through the pipeline
            Fabric - y $videoLink $transcriptFlag
        }
    }
}

这也创建了一个YT别名，可让您使用yt https://www.y*ou*t*ube.com/watch?v=4b0iet22vik获取成绩单，评论和元数据。

使用别名将文件保存在Markdown中

如果除上述别名外，您还希望将输出保存到您喜欢的Markdown Note Vault如Moteidian，而不是上面的以下内容添加到您的.zshrc或.bashrc文件：

Fabric/patterns directory
for pattern_file in ~/.config/ Fabric /patterns/*; do
# Get the base name of the file (i.e., remove the directory path)
pattern_name=$(basename \”$pattern_file\”)

# Remove any existing alias with the same name
unalias \”$pattern_name\” 2>/dev/null

# Define a function dynamically for each pattern
eval \”
$pattern_name() {
local title=\\$1
local date_stamp=\\$(date +\’%Y-%m-%d\’)
local output_path=\\\”\\$obsidian_base/\\${date_stamp}-\\${title}.md\\\”

# Check if a title was provided
if [ -n \\\”\\$title\\\” ]; then
# If a title is provided, use the output path
Fabric –pattern \\\”$pattern_name\\\” -o \\\”\\$output_path\\\”
else
# If no title is provided, use –stream
Fabric –pattern \\\”$pattern_name\\\” –stream
fi
}
\”
done\”>

 # Define the base directory for Obsidian notes
obsidian_base= \" /path/to/obsidian \"

# Loop through all files in the ~/.config/ Fabric /patterns directory
for pattern_file in ~ /.config/ Fabric /patterns/ * ; do
    # Get the base name of the file (i.e., remove the directory path)
    pattern_name= $( basename \" $pattern_file \" )

    # Remove any existing alias with the same name
    unalias \" $pattern_name \" 2> /dev/null

    # Define a function dynamically for each pattern
    eval \"
    $pattern_name () {
        local title= \\$ 1
        local date_stamp= \\$ (date +\'%Y-%m-%d\')
        local output_path= \\\"\\$ obsidian_base/ \\$ {date_stamp}- \\$ {title}.md \\\"

        # Check if a title was provided
        if [ -n \\\"\\$ title \\\" ]; then
            # If a title is provided, use the output path
            Fabric --pattern \\\" $pattern_name \\\" -o \\\"\\$ output_path \\\"
        else
            # If no title is provided, use --stream
            Fabric --pattern \\\" $pattern_name \\\" --stream
        fi
    }
    \"
done

This will allow you to use the patterns as aliases like in the above for example summarize instead of Fabric –pattern summarize –stream, however if you pass in an extra argument like this summarize \”my_article_title\” your output will be saved in the destination that you set in obsidian_base=\”/path/to/obsidian\” in the following format YYYY-MM-DD-my_article_title.md where the date为您自动化。您可以通过调整date_stamp格式来调整日期格式。

迁移

如果您已经安装了旧版（Python）版本并希望迁移到GO版本，则是您的操作方式。基本上是两个步骤：1）卸载Python版本，以及2）安装GO版本。

Fabric
pipx uninstall Fabric

# Clear any old Fabric aliases
(check your .bashrc, .zshrc, etc.)
# Install the Go version
go install github.com/danielmiessler/ Fabric /cmd/ Fabric @latest
# Run setup for the new version. Important because things have changed
Fabric –setup\”>

 # Uninstall Legacy Fabric
pipx uninstall Fabric

# Clear any old Fabric aliases
(check your .bashrc, .zshrc, etc.)
# Install the Go version
go install github.com/danielmiessler/ Fabric /cmd/ Fabric @latest
# Run setup for the new version. Important because things have changed
Fabric --setup

然后设置您的环境变量，如上所示。

升级

Go的好处是，它非常容易升级。只需首先运行与用来安装它的相同命令，您将始终获得最新版本。

Fabric @latest\”>

go install github.com/danielmiessler/ Fabric /cmd/ Fabric @latest

外壳完成

Fabric为ZSH，Bash和Fish壳提供了外壳完成脚本，通过为命令和选项提供选项卡完成，可以更轻松地使用CLI。

ZSH完成

启用ZSH完成：

Fabric ~/.zsh/completions/

# Add the directory to fpath in your .zshrc before compinit
echo \’fpath=(~/.zsh/completions $fpath)\’ >> ~/.zshrc
echo \’autoload -Uz compinit && compinit\’ >> ~/.zshrc\”>

 # Copy the completion file to a directory in your $fpath
mkdir -p ~ /.zsh/completions
cp completions/_ Fabric ~ /.zsh/completions/

# Add the directory to fpath in your .zshrc before compinit
echo \' fpath=(~/.zsh/completions $fpath) \' >> ~ /.zshrc
echo \' autoload -Uz compinit && compinit \' >> ~ /.zshrc

bash完成

启用bash完成：

Fabric .bash\’ >> ~/.bashrc

# Or copy to the system-wide bash completion directory
sudo cp completions/ Fabric .bash /etc/bash_completion.d/\”>

 # Source the completion script in your .bashrc
echo \' source /path/to/ Fabric /completions/ Fabric .bash \' >> ~ /.bashrc

# Or copy to the system-wide bash completion directory
sudo cp completions/ Fabric .bash /etc/bash_completion.d/

鱼的完工

使鱼填满：

 # Copy the completion file to the fish completions directory
mkdir -p ~ /.config/fish/completions
cp completions/ Fabric .fish ~ /.config/fish/completions/

用法

一旦设置了所有设置，这就是如何使用它的方法。

 Fabric -h

Fabric [OPTIONS]

Application Options:
-p, –pattern= -v, –variable= -C, –context= –session= -a, –attachment= -S, –setup -t, –temperature= -T, –topp= -s, –stream -P, –presencepenalty= -r, –raw -F, –frequencypenalty= -l, –listpatterns -L, –listmodels -x, –listcontexts -X, –listsessions -U, –updatepatterns -c, –copy -m, –model= –modelContextLength= -o, –output= –output-session -n, –latest= -d, –changeDefaultModel -y, –youtube= –playlist –transcript –transcript- –comments –metadata -g, –language= -u, –scrape_url= -q, –scrape_question= -e, –seed= -w, –wipecontext= -W, –wipesession= –printcontext= –printsession= –readability –input-has-vars –dry-run –serve –serveOllama –address= –api-key= –config= –version –listextensions –addextension= –rmextension= –strategy= –liststrategies –listvendors –shell-complete-list –search –search-location= –image-file= –image-size= –image-quality= –image-compression= –image-background= –suppress-think –think-start-tag= –think-end-tag= –disable-responses-api –voice= –list-gemini-voices Choose a pattern from the available patterns
Values for pattern variables, e.g. -v=#role:expert -v=#points:30
Choose a context from the available contexts
Choose a session from the available sessions
Attachment path or URL (e.g. for OpenAI image recognition messages)
Run setup for all reconfigurable parts of Fabric
Set temperature (default: 0.7)
Set top P (default: 0.9)
Stream
Set presence penalty (default: 0.0)
Use the defaults of the model without sending chat options (like
temperature etc.) and use the user role instead of the system role for
patterns.
Set frequency penalty (default: 0.0)
List all patterns
List all available models
List all contexts
List all sessions
Update patterns
Copy to clipboard
Choose model
Model context length (only affects ollama)
Output to file
Output the entire session (also a temporary one) to the output file
Number of latest patterns to list (default: 0)
Change default model
YouTube video or play list \”URL\” to grab transcript, comments from it
and send to chat or print it put to the console and store it in the
output file
Prefer playlist over video if both ids are present in the URL
Grab transcript from YouTube video and send to chat (it is used per
default).
with-timestamps Grab transcript from YouTube video with timestamps and send to chat
Grab comments from YouTube video and send to chat
Output video metadata
Specify the Language Code for the chat, e.g. -g=en -g=zh
Scrape website URL to markdown using Jina AI
Search question using Jina AI
Seed to be used for LMM generation
Wipe context
Wipe session
Print context
Print session
Convert HTML input into a clean, readable view
Apply variables to user input
Show what would be sent to the model without actually sending it
Serve the Fabric Rest API
Serve the Fabric Rest API with ollama endpoints
The address to bind the REST API (default: :8080)
API key used to secure server routes
Path to YAML config file
Print current version
List all registered extensions
Register a new extension from config file path
Remove a registered extension by name
Choose a strategy from the available strategies
List all strategies
List all vendors
Output raw list without headers/formatting (for shell completion)
Enable web search tool for supported models (Anthropic, OpenAI)
Set location for web search results (e.g., \’America/Los_Angeles\’)
Save generated image to specified file path (e.g., \’output.png\’)
Image dimensions: 1024×1024, 1536×1024, 1024×1536, auto (default: auto)
Image quality: low, medium, high, auto (default: auto)
Compression level 0-100 for JPEG/WebP formats (default: not set)
Background type: opaque, transparent (default: opaque, only for
PNG/WebP)
Suppress text enclosed in thinking tags
Start tag for thinking sections (default: <think>)
End tag for thinking sections (default: </think>)
Disable OpenAI Responses API (default: false)
TTS voice name for supported models (e.g., Kore, Charon, Puck)
(default: Kore)
List all available Gemini TTS voices

Help Options:
-h, –help Show this help message\”>

Usage:
  Fabric [OPTIONS]

Application Options:
  -p, --pattern=                    Choose a pattern from the available patterns
  -v, --variable=                   Values for pattern variables, e.g. -v=#role:expert -v=#points:30
  -C, --context=                    Choose a context from the available contexts
      --session=                    Choose a session from the available sessions
  -a, --attachment=                 Attachment path or URL (e.g. for OpenAI image recognition messages)
  -S, --setup                       Run setup for all reconfigurable parts of Fabric
  -t, --temperature=                Set temperature (default: 0.7)
  -T, --topp=                       Set top P (default: 0.9)
  -s, --stream                      Stream
  -P, --presencepenalty=            Set presence penalty (default: 0.0)
  -r, --raw                         Use the defaults of the model without sending chat options (like
                                    temperature etc.) and use the user role instead of the system role for
                                    patterns.
  -F, --frequencypenalty=           Set frequency penalty (default: 0.0)
  -l, --listpatterns                List all patterns
  -L, --listmodels                  List all available models
  -x, --listcontexts                List all contexts
  -X, --listsessions                List all sessions
  -U, --updatepatterns              Update patterns
  -c, --copy                        Copy to clipboard
  -m, --model=                      Choose model
      --modelContextLength=         Model context length (only affects ollama)
  -o, --output=                     Output to file
      --output-session              Output the entire session (also a temporary one) to the output file
  -n, --latest=                     Number of latest patterns to list (default: 0)
  -d, --changeDefaultModel          Change default model
  -y, --youtube=                    YouTube video or play list \"URL\" to grab transcript, comments from it
                                    and send to chat or print it put to the console and store it in the
                                    output file
      --playlist                    Prefer playlist over video if both ids are present in the URL
      --transcript                  Grab transcript from YouTube video and send to chat (it is used per
                                    default).
      --transcript-with-timestamps  Grab transcript from YouTube video with timestamps and send to chat
      --comments                    Grab comments from YouTube video and send to chat
      --metadata                    Output video metadata
  -g, --language=                   Specify the Language Code for the chat, e.g. -g=en -g=zh
  -u, --scrape_url=                 Scrape website URL to markdown using Jina AI
  -q, --scrape_question=            Search question using Jina AI
  -e, --seed=                       Seed to be used for LMM generation
  -w, --wipecontext=                Wipe context
  -W, --wipesession=                Wipe session
      --printcontext=               Print context
      --printsession=               Print session
      --readability                 Convert HTML input into a clean, readable view
      --input-has-vars              Apply variables to user input
      --dry-run                     Show what would be sent to the model without actually sending it
      --serve                       Serve the Fabric Rest API
      --serveOllama                 Serve the Fabric Rest API with ollama endpoints
      --address=                    The address to bind the REST API (default: :8080)
      --api-key=                    API key used to secure server routes
      --config=                     Path to YAML config file
      --version                     Print current version
      --listextensions              List all registered extensions
      --addextension=               Register a new extension from config file path
      --rmextension=                Remove a registered extension by name
      --strategy=                   Choose a strategy from the available strategies
      --liststrategies              List all strategies
      --listvendors                 List all vendors
      --shell-complete-list         Output raw list without headers/formatting (for shell completion)
      --search                      Enable web search tool for supported models (Anthropic, OpenAI)
      --search-location=            Set location for web search results (e.g., \'America/Los_Angeles\')
      --image-file=                 Save generated image to specified file path (e.g., \'output.png\')
      --image-size=                 Image dimensions: 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536, auto (default: auto)
      --image-quality=              Image quality: low, medium, high, auto (default: auto)
      --image-compression=          Compression level 0-100 for JPEG/WebP formats (default: not set)
      --image-background=           Background type: opaque, transparent (default: opaque, only for
                                    PNG/WebP)
      --suppress-think              Suppress text enclosed in thinking tags
      --think-start-tag=            Start tag for thinking sections (default: <think>)
      --think-end-tag=              End tag for thinking sections (default: </think>)
      --disable-responses-api       Disable OpenAI Responses API (default: false)
      --voice=                      TTS voice name for supported models (e.g., Kore, Charon, Puck)
                                    (default: Kore)
      --list-gemini-voices          List all available Gemini TTS voices

Help Options:
  -h, --help                        Show this help message

我们提示的方法

Fabric图案与您看到的大多数提示不同。

首先，我们使用Markdown来帮助确保最大的可读性和编辑性。这不仅有助于创造者做一个好人，还可以帮助他们深入了解它的作用。重要的是，这还包括您发送的AI！

这是Fabric图案的示例。

https://github.co**m*/danielmiessler/Fabric/blob/main/patterns/extract_wisdom/system.md

接下来，我们在说明中非常清楚，我们使用Markdown结构来强调我们想要AI的工作以及按什么顺序进行的。
最后，我们倾向于几乎完全使用提示的系统部分。在过去一年多的时间里，我们已经看到了这样做的更大功效。如果发生变化，或者我们显示的数据说其他情况，我们将进行调整。

例子

以下示例使用MacOS pbpaste从剪贴板粘贴。有关Windows和Linux替代方案，请参见下面的PBPASTE部分。

现在，让我们看一些您可以用Fabric做的事情。

根据STDIN的输入运行汇总模式。在这种情况下，文章的正文。
```
pbpaste | Fabric --pattern summarize
```
使用-stream选项运行Analyze_Claims模式，以获得即时和流式的结果。
```
pbpaste | Fabric --stream --pattern analyze_claims
```
使用 – 流选项运行Extract_wisdom模式，以从任何YouTube视频中获取即时和流式传输结果（就像原始介绍视频中一样）。
```
Fabric -y \" https://yo**ut*ube.com/watch?v=uXs-zPc63kM \" --stream --pattern extract_wisdom
```
创建模式 – 您必须使用该模式创建.md文件，然后将其保存到〜/.config/ Fabric /datterns/[yourpatternname]。
在网站上运行Analyze_Claims模式。 Fabric使用Jina AI将URL刮入降级格式之前，然后将其发送到模型。
```
 Fabric -u https://g**i*thub.com/danielmiessler/Fabric/ -p analyze_claims
```

只使用模式

如果您不想做任何花哨的事情，而只需要大量出色的提示，则可以导航到 /模式目录并开始探索！

我们希望，如果您什么也不使用Fabric ，那么模式就会使该项目有用。

您可以在任何AI应用程序中使用的任何模式，无论是CHATGPT还是其他应用程序或网站。我们的计划和预测是，人们很快将分享比我们发表的人分享的更多，而他们将比我们更好。

赢得胜利的智慧。

迅速的策略

Fabric还采用诸如“思想链”或“草稿链”之类的促进策略，除基本模式外还可以使用。

通过少写纸张和学习的思维生成部分来促使迅速策略的示例，请参阅更快的思维。

/策略目录中的每种策略都可以作为小型JSON文件提供。

策略的及时修改将应用于系统提示，并将其传递到聊天会议中的LLM。

使用Fabric -s，然后选择在您的〜/ .config/ Fabric目录中安装策略的选项。

自定义模式

您可能需要使用Fabric来创建自己的自定义模式，但不要与他人共享。没问题！

Fabric现在支持专用的自定义模式目录，该目录将您的个人模式与内置模式分开。这意味着当您更新Fabric的内置图案时，您的自定义图案不会被覆盖。

设置自定义模式

运行Fabric设置：
```
 Fabric --setup
```
从工具菜单中选择“自定义模式”选项，然后输入您所需的目录路径（例如，〜/my-custom-patterns）
如果目录不存在， Fabric将自动创建该目录。

使用自定义模式

创建您的自定义模式目录结构：

mkdir -p ~ /my-custom-patterns/my-analyzer

创建您的模式文件

 echo \" You are an expert analyzer of ... \" > ~ /my-custom-patterns/my-analyzer/system.md

使用您的自定义模式：

 Fabric --pattern my-analyzer \" analyze this text \"

它如何工作

优先系统：自定义模式优先于具有相同名称的内置模式
无缝集成：自定义图案出现在Fabric中 – listpatterns与内置的图案
更新安全：您的自定义图案永远不会受到Fabric的影响 – updatepatterns
默认情况下私人：除非您明确共享，否则自定义模式保持私密

您的自定义图案是完全私人的，不会受到Fabric更新的影响！

助手应用程序

Fabric还利用一些核心辅助应用程序（工具），使其更容易与您的各种工作流集成。这里有一些例子：

to_pdf

TO_PDF是一个助手命令，可将乳胶文件转换为PDF格式。您可以这样使用：

to_pdf input.tex

这将从同一目录中的输入latex文件中创建一个PDF文件。

您也可以将其与stdin一起使用，该stdin与write_latex模式完美搭配：

 echo \" ai security primer \" | Fabric --pattern write_latex | to_pdf

这将在当前目录中创建一个名为output.pdf的PDF文件。

TO_PDF安装

要安装to_pdf，请以与安装Fabric相同的方式安装它，只需使用不同的存储库名称即可。

go install github.com/danielmiessler/ Fabric /cmd/to_pdf@latest

确保系统上安装了乳胶发行版（例如Tex Live或Miktex），因为TO_PDF要求PDFLATEX在系统的路径中可用。

code_helper

Code_helper与create_coding_feature模式结合使用。它生成了代码目录的JSON表示形式，该目录可将其送入AI模型中，并带有指令以创建新功能或以指定方式编辑代码。

有关详细信息，请参见“创建编码功能模式”。

首先使用：

go install github.com/danielmiessler/ Fabric /cmd/code_helper@latest

pbpaste

这些示例使用MacOS程序PBPASTE将内容从剪贴板粘贴到Fabric中作为输入。 pbpaste在Windows或Linux上不可用，但是有其他选择。

在Windows上，您可以通过PowerShell命令提示符使用PowerShell命令get-clipboard。如果您愿意，也可以将其与PBPASTE相称。如果您使用的是经典的PowerShell，请编辑文件〜\\ documents \\ windowspowershell \\ .profile.ps1，或者如果使用powerShell core，请编辑〜\\ documents \\ powershell \\ .profile \\ .profile.ps1并添加别名，并添加别名，

 Set-Alias pbpaste Get-Clipboard

在Linux上，您可以使用XClip -selection剪贴板-O从剪贴板粘贴。您可能需要使用软件包管理器安装XCLIP。对于包括Ubuntu在内的Debian系统，

sudo apt update
sudo apt install xclip -y

您还可以通过编辑〜/.bashrc或〜/.zshrc创建一个别名并添加别名，

 alias pbpaste= \' xclip -selection clipboard -o \'

Web界面

Fabric现在包括一个内置的Web界面，该界面提供了命令行界面的GUI替代方案，并为那些想要开始使用Web开发或博客的人提供了一个开箱即用的网站。您可以将此应用程序用作Fabric的GUI界面，准备好使用博客站点的GUI界面，或者可以使用自己项目的网站模板。

Web/src/lib/content目录包括启动器.obsidian/和模板/目录，从而使您可以将Web/src/lib/content/Directory作为obsidian.md Vault打开Web/src/lib/content/Directory。准备出版后，您可以将帖子放在帖子目录中。

安装

可以通过导航到Web目录，并使用NPM安装，PNPM安装或您喜欢的软件包管理器来安装GUI。然后只需运行开发服务器即可启动应用程序。

您需要使用Fabric – 塞命令在单独的终端中运行Fabric 。

来自Fabric Project Web/ Directory：

npm run dev

# # or ##

pnpm run dev

# # or your equivalent

简化UI

运行简化的用户界面：

 # Install required dependencies
pip install -r requirements.txt

# Or manually install dependencies
pip install streamlit pandas matplotlib seaborn numpy python-dotenv pyperclip

# Run the Streamlit app
streamlit run streamlit.py

简化的UI提供了一个用户友好的接口：

奔跑和链式模式
管理模式输出
创建和编辑模式
分析模式结果

剪贴板支持

简化的UI支持跨不同平台的剪贴板操作：

MACOS ：使用PBCOPY和PBPASTE（内置）
Windows ：使用PyperClip库（安装PIP安装PyperClip）
Linux ：使用XCLIP（安装sudo apt-get install xclip或等效的Linux发行版）

元

笔记

特别感谢以下人员的灵感和贡献！

乔纳森·邓恩（Jonathan Dunn）是该项目中绝对的MVP开发人员，包括率领新的GO版本以及GUI！所有这些，同时也是一名全职医生！
卡莱布·西玛（Caleb Sima）将我推向是否将这个公共项目的边缘推向了边缘。
尤金·艾斯勒（Eugen Eisler）和弗雷德里克·罗斯（Frederick Ros）对Go版本的宝贵贡献
大卫·彼得斯（David Peters）在网络界面上的工作。
乔尔教区（Joel Parish）在项目的github目录结构上提供超级有用的输入。
约瑟夫·塔克（Joseph Thacker）的想法是-c上下文标志，该标志在所有模式查询中添加了./config/ Fabric / Directory中的预先创建的上下文。
杰森·哈迪克斯（Jason Haddix）在发送到云模型之前，在发送到云模型之前，使用llama2清洁客户数据，然后将其发送到GPT-4进行分析，以便使用本地模型进行过滤内容。
安德烈·格拉（Andre Guerra）协助众多组件，以使事情变得更简单，更可维护。

主要贡献者

贡献者

用贡献制成。

Fabric是由丹尼尔·米斯勒（Daniel Miessler）于2024年1月创建的。

Fabric

Fabric是使用AI增强人类的开源框架。

什么和原因

换句话说，AI没有功能问题，它存在集成问题。

介绍视频

导航

更新

哲学

将问题分解为组件

提示太多

安装

获取最新版本的二进制文件

视窗

macOS（ARM64）

macos（AMD64）

Linux（AMD64）

Linux（ARM64）

使用软件包经理

macos（自制）

Arch Linux（AUR）

来自来源

环境变量

设置

为所有模式添加别名

使用别名将文件保存在Markdown中

迁移

升级

外壳完成

ZSH完成

bash完成

鱼的完工

用法

我们提示的方法

例子

只使用模式

迅速的策略

自定义模式

设置自定义模式

使用自定义模式

它如何工作

助手应用程序

to_pdf

TO_PDF安装

code_helper

pbpaste

Web界面

安装

简化UI

剪贴板支持

元

主要贡献者

贡献者

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