ChatGpt结合Google文档完成自动化写作流程--1

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ChatGpt结合Google文档完成自动化写作流程--1。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

GPT机器人可以通过API连接谷歌文档,让我们进行文字创作和编辑。可以通过它,提供写作思路,创建标题,起草文章介绍和大纲,编写段落,最后总结全文。同时,在一篇文章里,还能帮我们插入图片。

写作流程:

  • 想法 (idea)
  • 标题 (title)
  • 介绍 (introduction)
  • 大纲 (outline)
  • 段落(内容)(content)
  • 结论 (conclusion)
  • // 建立一个下拉菜单
    function onOpen() {
     DocumentApp.getUi().createMenu("AI Editor")
     .addItem("Generate Ideas", "generateIdeas")
     .addItem("Generate Image", "generateImage")
      .addToUi();
    }
    // ****菜单****
    
    
    // 输入API,模型选择text-davinci-003
    var apiKey = "xxxxxxxxxxxxx";
    var model = "text-davinci-003"
    // ****变量****
    
    
    // 生成指示,把xxxxxxx替换为具体功能
    function xxxxxxx() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "xxxxxxxxxxxx " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****指示****
    
    
    
    // 图片生成工具 - 尺寸 '256x256', '512x512', '1024x1024'
    function generateImage() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
     var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
     var body = doc.getBody()
     temperature= 0
     maxTokens = 2000
    var prompt2 = "Generate images for " + selectedText;
       const requestBody2 = {
         "prompt": prompt2,
         "n": 1,
         "size": "512x512"
       };
       const requestOptions2 = {
         "method": "POST",
         "headers": {
           "Content-Type": "application/json",
           "Authorization": "Bearer "+apiKey
         },
         "payload": JSON.stringify(requestBody2)
       }
     const response2 = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/images/generations", requestOptions2);
     var responseText = response2.getContentText();
     var json = JSON.parse(responseText);
     var url1=json['data'][0]['url']
     body.appendImage(UrlFetchApp.fetch(url1).getBlob());
    }
    // ****图片****

    第一步打开Google文档,在工具栏寻找扩展程序,apps脚本

  • ChatGpt结合Google文档完成自动化写作流程--1

    修改function函数:1.先建立下拉表单。

    // 建立一个下拉菜单
    function onOpen() {
     DocumentApp.getUi().createMenu("AI Editor")
     .addItem("Generate Ideas", "generateIdeas")
     .addItem("Generate Title", "generateTitle")
     .addItem("Generate Introduction", "generateIntroduction")
     .addItem("Generate Outline", "generateOutline")
     .addItem("Generate Paragraph", "generateParagraph")
     .addItem("Generate Conclusion", "generateConclusion")
     .addItem("Generate Image", "generateImage")
      .addToUi();
    }
    // ****菜单****

     ChatGpt结合Google文档完成自动化写作流程--1

     文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-410231.html

    // 输入API"XXXXXXXXXXXXXXXX",模型选择text-davinci-003
    var apiKey = "XXXXXXXXXXXXXXXXX";
    var model = "text-davinci-003"
    // ****变量****
    //api的key,去openai的用户那里建立apikey:sk-************;
    

    效果如下:ChatGpt结合Google文档完成自动化写作流程--1

     

    // 建立一个下拉菜单
    function onOpen() {
     DocumentApp.getUi().createMenu("AI Editor")
     .addItem("Generate Ideas", "generateIdeas")
     .addItem("Generate Title", "generateTitle")
     .addItem("Generate Introduction", "generateIntroduction")
     .addItem("Generate Outline", "generateOutline")
     .addItem("Generate Paragraph", "generateParagraph")
     .addItem("Generate Conclusion", "generateConclusion")
     .addItem("Generate Image", "generateImage")
      .addToUi();
    }
    // ****菜单****
    
    
    // 输入API"XXXXXXXXXXXXXXXX",模型选择text-davinci-003
    var apiKey = "XXXXXXXXXXXXXXXXX";
    var model = "text-davinci-003"
    // ****变量****
    
    
    // 给出5个想法
    function GenerateIdeas() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "Please generate 5 ideas for " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****指示****
    
    
    
    // 生成标题
    function generateTitle() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "please choose and generate one article title only in Chinese out of " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****标题****
    
    
    // 文章介绍
    function generateIntroduction() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "please generate an introduction in Chinese for this article talking about " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****文章介绍****
    
    
    // 文章大纲
    function generateOutline() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "please generate outline in Chinese for " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****大纲****
    
    
    // 段落
    function generateParagraph() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "please write a paragraph in Chinese for " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****段落****
    
    // 结论
    function generateConclusion() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
    var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
    var body = doc.getBody()
    var prompt = "please summarize as the conclusion for " + selectedText;
    temperature= 0
    maxTokens = 2060
      const requestBody = {
        "model": model,
        "prompt": prompt,
        "temperature": temperature,
        "max_tokens": maxTokens,
      };
      const requestOptions = {
        "method": "POST",
        "headers": {
          "Content-Type": "application/json",
          "Authorization": "Bearer "+apiKey
        },
        "payload": JSON.stringify(requestBody)
      }
    const response = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/completions", requestOptions);
    var responseText = response.getContentText();
    var json = JSON.parse(responseText);
    Logger.log(json['choices'][0]['text'])
    para = body.appendParagraph(json['choices'][0]['text'])
    }
    // ****结论****
    
    
    
    // 图片生成工具 - 尺寸 '256x256', '512x512', '1024x1024'
    function generateImage() {
    var doc = DocumentApp.getActiveDocument()
     var selectedText = doc.getSelection().getRangeElements()[0].getElement().asText().getText()
     var body = doc.getBody()
     temperature= 0
     maxTokens = 2000
    var prompt2 = "Generate one piece of colorful picture for " + selectedText;
       const requestBody2 = {
         "prompt": prompt2,
         "n": 1,
         "size": "512x512"
       };
       const requestOptions2 = {
         "method": "POST",
         "headers": {
           "Content-Type": "application/json",
           "Authorization": "Bearer "+apiKey
         },
         "payload": JSON.stringify(requestBody2)
       }
     const response2 = UrlFetchApp.fetch("https://api.openai.com/v1/images/generations", requestOptions2);
     var responseText = response2.getContentText();
     var json = JSON.parse(responseText);
     var url1=json['data'][0]['url']
     body.appendImage(UrlFetchApp.fetch(url1).getBlob());
    }
    // ****图片****

到了这里,关于ChatGpt结合Google文档完成自动化写作流程--1的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 自动化测试(一):网页结构分析与Google翻译2023.7.18爬虫实例

      网页分析即通过检查元素,确定想提取的内容的区域位置,以便后面通过标签id,name,class或其它属性提取内容。网页类型包括静态网页和动态网页: 静态网页的指数据直接存储在网页的 html 中,不论用户是否请求了数据,数据就 “静止” 在那里。 动态网页的数据则被

    2024年02月16日
    浏览(43)
  • python利用selenium库(WEB自动化)完成智慧树自动刷题

     这里用的是Chrome浏览器,使用selenium库是需要先安装Chrome的驱动 分析: selenium库能实现网页自动操作,智慧树每次学习完一小节后都需要点击下一节视频。这里我检测了视频的总播放长度和当前播放的时间长度,每5秒钟检测一次它们是否相同,如果相同就点击下一节视频完

    2024年02月16日
    浏览(55)
  • 运维开发:自动化与效率的结合

    作为一个对技术和系统运维充满热情的工程师,我深知在现代云计算和软件开发环境中,运维的重要性和挑战。为了提高系统的稳定性、可扩展性和效率,我开始运用运维开发的原则和实践来加强自动化和工具化,以更好地管理和操作系统、网络和应用程序。在本篇博客中,

    2024年02月13日
    浏览(46)
  • Jenkins结合gitlab自动化持续集成

    大家好,我是自动化测试老司机~ 最近在公司有负责搭建自动化测试环境,自动化脚本写好后,毋庸置疑是需要将自动化脚本进行持续集成测试,能够根据企业的定制化需求,通过Jenkins触发执行构建任务,定时执行自动化脚本等,今天就给大家介绍一下Jenkins结合gitlab进行自动

    2024年02月11日
    浏览(58)
  • 爬虫学习(13):selenium自动化测试(二):等待页面加载完成

    在上一篇已经讲过了大部分的知识点和实战,本篇主要内容为知识点回顾和多个元素的定位知识点补充,以及补充页面加载知识点和案例。 在一个页面中有很多不同的策略可以定位一个元素。在你的项目中,你可以选择最合适的方法去查找元素。Selenium提供了下列的方法给你

    2024年02月06日
    浏览(59)
  • Jenkins结合gitee自动化部署SpringBoot项目

    安装教程 Gitee Plugin 源码管理 填写源码地址 注意: 请确保genkins所在的服务器有权限git拉取远程仓库代码,如果不可以请参考ssh配置 centos 配置ssh拉取远程git代码 源码管理 构建触发器 1.勾选Gitee webhook 触发构建 2.生成webhook密码 构建触发器   3.在gitee项目管理中配置webhook git

    2024年02月08日
    浏览(373)
  • 自动化测试:yaml结合ddt实现数据驱动!

    在python+unittest+selenium+ddt的框架中,数据驱动常见有以下几种方式实现: Csv/txt Excel YAML 本文主要给大家介绍测试数据存储在YAML文件中的使用场景。首先先来简单介绍一下YAML。 一种标记语言类似YAML,它实质上是一种通用的数据串行化格式,由于其可读性高,用来表达数据序列

    2024年02月07日
    浏览(51)
  • 使用python测试框架完成自动化测试并生成报告-实例练习

    558 pytest -v -s PyTest.py --alluredir=./result/   在测试执行期间收集结果  559 allure serve ./result/   测试完成后查看实际报告, 在线看报告   

    2024年02月07日
    浏览(52)
  • 【python+Excel】读取和存储测试数据完成接口自动化测试

    http_request2.py用于发起http请求 do_excel2.py完成对excel中用例的读、写、统计 test_case2.xlsx存储测试用例 补充知识:python用unittest+HTMLTestRunner+csv的框架测试并生成测试报告 直接贴代码: csv文件格式: 备注: 使用python处理中文csv文件,并让execl正确显示中文(避免乱码)设施编码格

    2024年04月13日
    浏览(50)
  • 开发了一个Java库的Google Bard API,可以自动化与AI对话了

    Google Bard 是Google提供的还在实验阶段的人工智能对话服务。这明显是对标 ChatGPT 来的,它可以提供更实时的答案,会基于Google强大的网页数据。 为了更方便的使用并实现自动化,我写了一个Java类库,GitHub仓库地址为:https://github.com/LarryDpk/Google-Bard 欢迎大家STAR... 使用是非常

    2024年01月22日
    浏览(65)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包