使用guided-capture简化访谈

🎉 我刚刚发布了我的第一个Python包guided-capture，这是一个很酷的新Python包，它使用AI自动化结构化访谈，为你的AI应用收集正确的上下文信息。

为什么当前市场需要guided-capture

许多AI功能受限于最终用户头脑中的知识以及应用程序提取和使用这些知识的能力。无论你的应用是在做设计工作、进行研究，还是简单地尝试自动化用户请求，如果没有正确的上下文，AI功能或代理往往难以高水平执行。

这就是我开发guided-capture的原因——为你的AI用例收集正确的上下文。

guided-capture到底是什么？

guided-capture使用LLM帮助你与用户进行结构化、目标导向的访谈。它根据你的目标自动生成相关问题，并将响应整齐地合成为你想要的输出格式。我认为最好的部分是它完全与UI无关，这意味着你可以将其集成到任何界面中——CLI、Web、移动端，应有尽有。你可以以文本、语音或两者混合的方式捕获答案。

你会喜欢的关键功能

• 目标导向访谈：明确定义你的主题和想要的输出
• AI驱动问题：让AI处理问题生成的重任
• 灵活答案收集：逐步或批量提交答案
• 智能合成：自动将响应处理成你喜欢的格式
• 状态管理：轻松保存和恢复访谈会话
• 多LLM支持：兼容各种LLM提供商，如OpenAI和Anthropic

快速入门

安装很简单：

1

pip install guided-capture

开始使用非常简单：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

from openai import OpenAI
from guided_capture import GuidedCapture

client = OpenAI(api_key="your-api-key")

capture = GuidedCapture(
    topic="Company Vision",
    output_format_description="A concise company mission statement",
    llm_client=client
)

questions = capture.get_questions()

# 这只是获取用户输入的示例方式。你可以插入任何UI来捕获答案
for question in questions:
    print(f"\n{question}")
    answer = input("Your answer: ")
    capture.submit_answer(question, answer)

result = capture.process_answers()
print("\nFinal Output:", result)

按你的方式集成

guided-capture的UI无关设计意味着你可以：

• 通过Web表单、聊天界面甚至语音输入呈现问题
• 通过文本、语音、表单或API调用收集答案
• 控制访谈流程并使用自己的验证处理特殊情况

高级用户功能

• 批量答案提交：同时提交多个答案
• 状态管理：轻松保存和恢复会话
• 自定义提示：根据特定需求定制问题生成和合成提示

试试看，提交PR，并告诉我它是否对你的应用有用。祝你黑客愉快！

• Joseph

附：这个库非常简单，你甚至不需要使用它，只需让AI实现类似的东西。我只是认为这是一个强大的范式，可以解锁许多新应用。

注册我的邮件列表，了解我何时发布更多类似内容。 我也会在Twitter/X上分享我的想法。