距離馬斯克的 xAI 公布 Grok 才過去一天，剛剛，xAI 又公布了另一款 AI 產品，一個可用于 prompt 工程和可解釋性研究的集成開發環境：PromptIDE。

接連不斷的新品發布，也讓網友紛紛感嘆：「xAI 團隊的開發速度簡直是瘋了！」

xAI 在官方博客中這樣介紹：PromptIDE 是一個用于 prompt 工程和可解釋性研究的集成開發環境。它通過 SDK 加速 prompt 工程，并且該 SDK 可以完成復雜的 prompt 技術，還能進行結果分析，可視化網絡輸出等。

值得注意的是，xAI 在 Grok 的開發中大量的使用了該技術。

借助 PromptIDE，工程師和研究人員可以透明的訪問 Grok-1 模型（為 Grok 提供支持的模型）。該 IDE 可以幫助用戶快速探索我們大模型 (LLM) 的功能。IDE 的核心是一個 Python 代碼編輯器，它與新的 SDK 相結合，可以實現復雜的 prompt 技術。在 IDE 中執行 prompt 時，用戶會看到一些比較有用的分析，例如采樣概率、聚合注意力掩碼等。

該 IDE 會自動保存所有的 prompt 并具有內置版本控制，還允許用戶比較不同 prompt 技術的輸出。最后，用戶可以上傳 CSV 文件等小文件，并使用 SDK 中的單個 Python 函數讀取它們。結合 SDK 的并發特性，即使是稍大的文件也能快速處理。

下面是 IDE 主要功能演示。

代碼編輯器 & SDK

PromptIDE 的核心是代碼編輯器 + Python SDK，其中 SDK 提供了一種新的編程范式，可以實現復雜的 prompting 技術。 

如上圖所示，用戶可以使用 prompt () 函數手動將 token 添加到上下文中，也可以使用 sample () 函數根據上下文生成 token。 

此外，多個 web worker 可以同時運行，這意味著用戶可以并行執行多個 prompt。

用戶也可以使用同一程序中的多個上下文來實現復雜的 prompting 技術。如果函數使用 @prompt_fn 裝飾器進行注釋，則它將在自己的新上下文中執行，該函數可以獨立于其父上下文執行一些操作。這種編程范式支持具有任意嵌套子上下文的遞歸和迭代 prompts。

并發性：SDK 使用 Python 協程來并發處理多個帶 @prompt_fn 注釋的 Python 函數，從而加快時間進程，尤其是在處理 CSV 文件時。

用戶輸入：Prompt 可以通過 user_input () 函數進行交互。user_input () 函數返回用戶輸入的字符串，然后可以通過 prompt () 函數將其添加到上下文中。使用這些 API，只需四行代碼即可實現聊天機器人：

文件：開發人員可以將較小的文件上傳到 PromptIDE（每個文件最多 5 MiB，總共最多 50 MiB），并在 prompt 中使用他們上傳的文件。read_file () 函數以字節數組形式返回任何上傳的文件。這些與上面提到的并發特性結合起來，可以實現對 prompt 進行批處理。

分析：在執行 prompt 時，用戶會看到詳細的 token 分析，以幫助他們更好地理解模型的輸出。

當用戶使用 user_input () 函數時，窗口中會顯示一個文本框，用戶可以在其中輸入響應。下面的屏幕截圖顯示了執行上面列出的聊天機器人代碼片段的結果。

最后，當不需要對 token 進行可視化時，還可以以 markdown 方式呈現上下文，以提高易讀性。