3款ChatGPT插件自动写书爆款 更多躺着赚钱的方法可以自己问AI

ChatGPT 插件的数量呈爆炸式增长！总数已达390家，较开业之初的74家增长了400%以上。

而有网友指出，其中112个是6月11日出来的……

虽然早期外挂质量参差不齐，体验平平，但随着更多新外挂的加入，各种“齐心协力创造奇迹”的外挂组合也被挖掘出来。

比如最近很火的一款游戏，就是只给一个题目，让AI自动收集数据，写一本电子书。

使用的核心插件是新的AI Agents，它可以自动分解复杂的任务，制定步骤并按顺序执行。

再加上负责采集数据的两个联网插件，自动写书的过程就会流畅的进行。

这种玩法之所以备受关注，也有现实原因：

有人用AI 写了97 本电子书并在线销售。虽然质量很辣，但他们也赚了2000美元。

既然有了自动化的工作流程，躺着赚钱不是更快吗？

那么问题来了：插件这么多，如何找到自己需要的，如何找到更多1+1 2的工作流程？

能不能想个办法让ChatGPT推荐.

但不管GPT3.5还是GPT-4，现实世界的知识到2021年9月才知道，他们甚至不知道自己有插件的功能。

如果简单地将所有插件数据发送给它，就会遇到超出上下文长度限制的问题。

这是要放弃了吗？

经过反复试验，我们找到了一种让ChatGPT 知道我们插件的所有功能的方法！

只需描述您的需求并找到合适的插件。

也可以请ChatGPT开脑洞，推荐哪些插件可以搭配使用，完成更复杂的任务。

更重要的是，通过OpenAI开放的聊天记录分享功能，我们可以分享获得所有插件知识的ChatGPT。

有账号的朋友只需点击“Continue this conversation”即可询问有关插件的任何问题。

（链接在文末）

如何让ChatGPT知道你有什么插件首先，通过爬虫和数据清洗脚本获取所有插件的名称和功能说明。

由于ChatGPT的所有输入一次都超过了长度限制，所以可以想到两种解决方案：

借助网络插件读取外部数据

批量发送数据

经过实际测试，这两种方式都可以成功让ChatGPT知道它有哪些插件，并回答后续问题。

对于大量联网插件，测试发现Web Request体验最好，速度稳定，长内容自动分页。

首先把所有的插件数据发到网上，比如Pastebin，提交后会得到一个url链接。

开启GPT-4插件模式，发送链接。第一次提问的时候，需要等很长时间才能分页阅读。

后续问题非常快。

这种方法的优点是使用了GPT-4，答案非常准确，并且可以随时更新外部插件列表。

但缺点也在于使用GPT-4，耗尽了每3 小时25 次对话的宝贵配额。

第二种方式不使用插件批量发送数据，GPT-3.5和GPT-4都适用。

但是3.5的答案经常出错，比如插件名只写了一半，或者对插件功能的理解有小问题。

一般来说，足够了。毕竟GPT-3.5并没有使用次数的限制。大不了多问几遍。

要让ChatGPT 批量接收数据，需要使用思维链提示，一步步描述整个任务过程。

1. 您的任务是回答有关ChatGPT 插件的任何问题

2、现在一共390个插件，我会以“{number} {name} - {function description}”的形式，把插件资料分批发给你

3、在收到所有插件数据前，只需读取并记住数据，回复“收到，请继续发送下一批数据”

4.收到所有插件资料后，请回复“我收到所有插件资料，有什么问题可以问”，并用跟后续对话中问题相同的语言回答问题

5.收到此消息后，请回复“收到，请开始发送数据”

关键是指定收到数据时的回复，越短越好。别让ChatGPT自己来，它说什么也会占上下文长度。

如果你说得太多，ChatGPT 会让你的大脑超载而忘记之前的内容。

忘记任务的问题也可以通过反复提醒来解决。忘记数据就像断了一根棍子，输入了后者而忘记了前者。

在之前的实验中，即使是GPT-4 也会忘记自己的任务，因为接收到太多连续的英文数据，所以不记得用户是用中文提问的。

输入按照思维链方式打磨的提示词后，即可批量发送数据。

ChatGPT回复“收到”后，继续发送以下数据即可。

发送完所有内容后，您可以开始在下一条消息中提问。

当然，如果你使用我们分享的聊天记录，你可以省去插件读取数据或手动发送数据的过程，直接开始提问。

只是注意在提问的时候明确指定使用之前阅读的390插件资料来回答，否则小概率会出现乱编。

（链接在文末）

One More Thing 还记得文章开头推特网友推荐的自动写书插件组合吗？我们也测试了一波。

原作者推荐

用的 3 个插件分别是 AI Agents、WebRequest 和 WebPilot。

按原作者演示，只需要一句提示词就能开启整个流程，后续无脑说“keep going”就可以了。

我们尝试把原作者给的提示词直接换成中文，发现也是可以成功调用 AI Agents 插件的，并且生成的内容也自动换成了中文。

接下来同样是无脑“继续”就可以了。

不过可惜的是，再往后的排版、导出环节就需要 OpenAI 官方插件 Code Interpreter（代码解释器）才能做到了。

目前代码解释器插件还在 alpha 测试阶段，需要排队申请测试资格。

当然，写作部分完成后，如果有什么需要修改的地方也可以随时提出来。

相当于把工作外包给 AI，而自己当着甲方内容就写好了，感觉还是挺爽的。

如果你对像这样的插件组合工作流程感兴趣，欢迎点击下面链接，领取一只了解自己都有什么插件的 ChatGPT。

如果你有找到好的插件组合，也欢迎在评论区分享～

GPT-4 版聊天记录（需要安装 Web Requests 插件）

https://chat.openai.com/share/a1b51932-573e-47d9-99d5-7325ebdb159c

GPT-3.5 版聊天记录

https://chat.openai.com/share/88433b27-6511-44d0-9a5c-ef582090d505

ChatGPT 390 个插件数据

https://pastebin.com/3rL4mMGh

参考链接：

[1]https://twitter.com/fcamiade/status/1667269299105398788

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：梦晨