awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments

收录理由

这份仓库是一位计算机视觉从业者亲手整理的实验笔记，围绕ChatGPT代码解释器的能力边界做了大量实打实的探索。它不满足于罗列提示词，而是把每个可复现的操作步骤都写得很清楚：比如通过上传.whl文件安装外部Python包、跑YOLOv8目标检测、借助内置的Deno二进制执行JavaScript，甚至用经典Haar级联在视频里做人脸检测。每条记录都保留了让模型配合的确切措辞和操作细节，读起来像一份真诚的踩坑日志。作者还专门总结了上下文窗口管理和环境状态丢失的实用技巧，这些经验只有真正用过的人才能写出来。对于想评估代码解释器到底能做什么、不能做什么的团队来说，这是一份紧凑又诚实的实地指南，适合动手折腾时参考，而不是当作可直接部署的现成库。