ChatGPT Plugins
最近，OpenAI 宣布了一个重大的更新： ChatGPT 支持 Plugin 能力。用户在与 ChatGPT 自然语言交互时，可以选择使用插件。更多信息可以查看：API First 再先一步，OpenAPI 定义被 openAI 定为 ChatGPT 插件标准。
ChatGPT 插件是一种增加 ChatGPT 功能的工具，它们可以提升聊天机器人的能力和效率。通过 OpenAI 推出的官方 ChatGPT Plugin 插件，ChatGPT 可以获取实时信息，例如体育比分、股市更新或最新头条新闻；也可以访问知识库数据，例如公司文档或个人笔记；并且可以代表用户执行操作，例如预订航班或订购食品。
ChatGPT 插件可以是第三方工具，也可以是由 ChatGPT 开发者提供的原生插件。
ChatGPT 插件应用场景有哪些？
生活方面
我们的生活肯定是离不开衣食住行，我们就拿吃饭这件事来说吧，其实吃饭是非常的麻烦的，比如：
- 吃什么 ？ 这是很多人一天中都会想的事。
- 去哪吃？这涉及到距离、价格。
- 自己做饭应该怎么做？这涉及到教程、食谱、食材。
- 吃的东西健不健康？这涉及到卡路里、脂肪等等。
以前的我们可能会使用美团、饿了么这些外卖软件，但是其实它们还是很难知道我们想吃什么，挑合适的外卖真的很难，毕竟大家的吃饭的条件都很“苛刻”，这些软件在这一点上很难做到兼顾，而且这些软件也五花八门各有各的功能，做不到集成。
那你想象一下，如果给每一个人配备一个吃饭管家，每天你可以问他去哪吃、吃什么、怎么做饭、吃的健不健康，这样一对一的、集所有功能于一身的管家，才能符合每个人的要求~
所以 ChatGPT 为我们提供了这三个插件：
- Wolfram： 访问计算，数学，精选知识和实时数据；
- OpenTable： 提供餐厅推荐，并直接链接预订；
- Instacart： 从你最喜欢的本地杂货店订购。
我们可以使用它们三个的组合，来方便我们的生活~
比如我想要做几件事情：
- 我想要在周六寻找一些素食餐厅，进行就餐；
- 我想要在周日自己做饭，并希望得到做饭的食谱，且计算出这个食谱的卡路里；
- 我想要预购一些周日做饭所需要的食材。
OpenTable
首先 ChatGPT 会调用 OpenTable 来帮我们找出一些提供素食的餐厅，找到之后，你也可以点进去进行查看。
Wolfram
接着，ChatGPT 会调用 Wolfram 来帮你提供的做饭食谱的卡路里，其实这也是你的需求，因为你前面有计算卡路里的需求，所以 ChatGPT 会帮你去做这件事情。
Instacart
最后，根据你的需求，ChatGPT 会调用 Instacart 插件，根据上面为你提供的做饭食谱，去帮你预购一些做饭的食材。
点进链接之后，可以进行商品的预览。
你看，“管家”帮我把一切都做好了。
学习方面
人人都要学习，无论是小学、中学、高中、大学，甚至是考公、考研，学习占据了很多人的时间，学习并不是一帆风顺的，每个人在学习的过程中都会遇到难题。
当你在学校时可以问老师、问同学，但是到了家里，当你问老爸老妈，但是他们都不会的时候，那就只能借助互联网了。
想想以前，我们是怎么使用互联网去解决学习问题的：
- 通过浏览器查询。但是总是查不到，比较浏览器给的答案不够精准，往往只能给出类似的答案；
- 通过一些学习辅导软件。但是这些软件的题库也不是很健全，且每个软件往往对应一个领域，就比如高中、考研、考公，这几个知识领域就很难做到一个软件里面去。
而 ChatGPT 提供了 Code interpreter 插件，翻译过来叫做代码解释器。其实是 ChatGPT 为用户准备了一个沙箱，并且在沙箱中使用 Python 这个语言，来解决用户的一些需要计算的问题。
有了 Code interpreter，我们可以问 ChatGPT 一些有关数学的问题，因为毕竟数学问题往往需要大量的计算，比如我们可以要求 ChatGPT 画出 1/sin(x) 的函数曲线图：
如果你只需要这个曲线图的部分区间，你也可以要求 ChatGPT 为你展示部分区间区域的曲线图：
不止可以取区间，你还可以要求 ChatGPT 在这条曲线的某个坐标上，画一条切线~
工作方面
职场上的人工作都有一个很关注的问题：工作效率。工作效率决定了很多事情，各位职场人应该都懂的：
- 工作效率，决定你能否早点回家；
- 工作效率，决定你能否得到晋升；
- 工作效率，决定你能否摸鱼；
- 工作效率，决定你能否有时间做自己的事情。
拿一个小例子来说，职场很多人都会用到一款工具 Excel。这款工具通常用来做表格，但是肯定没这么简单。领导们往往会要求你：
- 总结一下报表数据
- 筛选一下表格数据
- 分析一下表格数据
其实不止这些情况，还有很多其他的涉及到表格的工作，虽然这对职场老油条们来说这已经很熟练了，但是还是想着如何才能在最短时间内做好这些事~
ChatGPT 提供了 Code interpreter 插件，能为你做好这些事情。比如这里，我们上传一个 excel 文件之后，我们要求 ChatGPT 为我们分析一下这个表格中的列。
或者我们可以让 ChatGPT 为我们计算一下，这个表格有多少行。
你也可以让 ChatGPT 根据这个表格，做一些可视化的图表给你预览，便于分析数据。
我们甚至可以要求 ChatGPT 帮我们根据这个表格，去计算一些值，比如最大值、最小值、某个区间的最大值、最小值：
浏览方面
空闲时间大多数人会选择去浏览一些新闻，包括娱乐、体育、股市等等，有了 ChatGPT 之后，你只需要与它对话，便能获取最新的实况了，而不需要去浏览器中，去一个一个的搜索，可能搜索到的还不是自己想要的。
以前 ChatGPT 有一个被人诟病的问题就是，你所访问的数据只截止到 2020 年，而现在有了 Browsing 这个插件，我们可以通过 ChatGPT 访问到最新的数据。
比如这里，你可以问 ChatGPT，谁是今年的奥斯卡讲的得主，且获奖电影的票房是多少，ChatGPT 会给你查出最新的奥斯卡得奖信息，而不是 2020 年的~
将鼠标移到关键字后面的问号上时，ChatGPT 会给你提供这个关键字所关联的详细信息，比如这里的 “day” 代表的日期，可以在你鼠标悬浮上去的时候为你显示~
还有一个非常牛的细节，如果你问 ChatGPT 的问题不需要用到插件,那 ChatGPT 并不会为你去调用插件，这大大提升了显示答案的速度~
开发一个 ChatGPT 插件的重要因素
想要开发第三方插件，大家可以先阅读一下这两个文档
- OpenAI 中文文档：https://openai.xiniushu.com/
- OpenAPI 规范（中文版）：https://openapi.xiniushu.com/
ChatGPT 提供了开发第三方插件的功能，插件是由我们提供的接口(API)组成，这些接口会在 ChatGPT 遇到不同的用户问题时被调用。为了帮助 ChatGPT 理解我们提供的接口如何被调用和响应，我们需要采用 OpenAPI 规范描述每个 API 的输入、输出参数、HTTP方法等信息，并将其保存为 API 描述文件，这样 ChatGPT 就可以使用对应的 OpenAPI 客户端库来访问这些 API。在开发插件时，我们还需要考虑到接口的安全和可靠性，例如使用 HTTPS 加密 API 传输和实现授权认证机制，以确保只有授权用户才能访问 API。
OpenAPI 规范的文件数据例子：
openapi: 3.0.1
info:
title: 代办列表插件
description: 插件功能描述
version: 'v1'
servers:
- url: <http://www.example.com>
paths:
/todos:
get:
operationId: getTodos
summary: 获取代办列表
responses:
"200":
description: OK
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/getTodosResponse'
components:
schemas:
getTodosResponse:
type: object
properties:
todos:
type: array
items:
type: string
description: 代办列表
Apifox 支持导出 OpenAPI 文件
Apifox 是一款非常出色的 API 工具，它支持把你的接口文档，导出为 OpenAPI 规范的文件。
比如你已经编写了一些接口了：
你可以把这些接口导出为 OpenAPI 规范的文件：
导出后会得到一个 JSON 文件：
扩展
学习更多关于 OpenAI 的知识，欢迎访问如下链接：
OpenAI 中文文档：https://openai.xiniushu.com/
Prompt 学习指南：https://prompt-guide.xiniushu.com/
Prompt 工程指南：https://prompt-engineering.xiniushu.com/