YouTube Transcript to AI é uma extensão do Chrome projetada para aprimorar sua experiência no YouTube, integrando-se a modelos de IA como ChatGPT ou Claude. Com um único clique, você pode extrair e enviar transcrições de vídeos para esses modelos de IA, criando uma ferramenta poderosa para aprendizado, criação de conteúdo e produtividade. A extensão permite que os usuários personalizem as solicitações de conversa da IA, economizando tempo ao pular a transcrição manual e desbloqueando insights mais profundos do conteúdo dos vídeos, tornando-se uma ferramenta perfeita para estudantes, pesquisadores, criadores de conteúdo e mentes curiosas.

O CodeOpt é uma extensão do Chrome para JupyterLab e Jupyter Notebook que integra perfeitamente o ChatGPT diretamente em seu ambiente de codificação. Esta ferramenta permite que os usuários enviem rapidamente código e saídas para o ChatGPT com um único clique no botão da barra de ferramentas, oferecendo assistência alimentada por IA para depuração, refatoração e otimização de código. Os usuários podem personalizar os prompts de IA para código e mensagens de erro. Com um recurso de integração automática, o botão do ChatGPT aparece em novas células do JupyterLab. A extensão é focada na privacidade, garantindo que apenas o código e as saídas escolhidas pelo usuário sejam enviados.

O DocGPT foi projetado para simplificar a extração de informações e perguntas e respostas a partir de documentos, fornecendo uma interface de conversação fluida. Os usuários podem fazer o upload de documentos em formatos PDF, Word ou PowerPoint, que são processados usando analisadores de texto. O conteúdo é dividido em pedaços e embutido usando os modelos de embeddings da OpenAI, armazenados em um banco de dados vetorial como FAISS ou Pinecone. Quando um usuário envia uma consulta, o DocGPT recupera os trechos de texto mais relevantes via pesquisa de similaridade e usa o ChatGPT para gerar respostas precisas com base no contexto. Conta com chat interativo, sumarização de documentos, prompts personalizáveis para necessidades específicas de domínio, e é construído em Python com uma interface Streamlit para fácil implantação e extensibilidade.