完善自己的代码
Auto-GPT 可以读取、写入和执行代码，让 AI 改进自己的编程。Auto-GPT 开发者的 Twitter 帐户Significant Gravitas在最近的一条推文中分享了这一消息。
该视频展示了 Auto-GPT 检查一个负责数学计算的简单示例函数。语音输出已启用，Auto-GPT 会告诉我们整个过程。这些步骤与程序员将采取的步骤相同。阅读代码，对其进行评估，然后对其进行更新以使其更快、更可靠、更高效。
将测试作为功能的一部分来验证准确性和正确操作是标准做法，因此 Auto-GPT 决定将测试添加到数学库中。执行测试并检查结果后，Auto-GPT 发现了一个错误。
Auto-GPT 修复了“语法错误”（半径拼写错误），然后再次运行测试。测试有效，AI 将任务标记为完成。
示例代码是用一个明显的错误创建的，人类可以在几秒钟内发现并修复。相比之下，人工智能在这个代码纠正上花了大约一分钟，采用了一种算法方法。
假设规模急剧增加到包含数百或数千行的代码。在这种情况下，人们很难一页一页地滚动，寻找一些无害的拼写错误，这些拼写错误会破坏一些低级功能并引起连锁反应，使应用程序变得不可预测。人工智能的快速阅读和写作可能会让它在这里获胜。
做市场调查
Auto-GPT 可以访问互联网、记住详细信息并继续执行任务。这些是基本市场研究所需的技能。Sully 的推文分享了他对防水鞋品牌的假设产品研究。
Auto-GPT 找到了五款防水鞋的链接，并检查了每款鞋的优缺点。与某些人不同，AI 认识到某些网站可能不值得信赖，因此它还会检查其来源的可信度。
Sully 分享了时间和费用，称只用了 8 分钟，费用为 10 美分。与任何 AI 工作一样，结果可能需要由人来验证，但这可能是开始研究的一种便捷方式。
我认出了 Columbia、The North Face 和 Merrell，但其他品牌都不熟悉。Saloman 和 Keen 是评价很高的防水鞋制造商，在我上次搜索鞋子时它们已经被我注意到了。
该研究缺乏低成本的解决方案和替代方案，这是规划新产品时的重要考虑因素。这不会取代专业研究人员，但可以帮助完成一些工作。
思考一个深刻的哲学问题
Auto-GPT 面临一个具有挑战性的哲学问题，使用 GPT-3.5 进行 AI 处理。“生活是什么？” loopuleasa问，他在 Twitter 上分享了结果。大约一个小时后，它以一美元的成本做出了回应。
Auto-GPT 未能找到或假设一个明确的答案。相反，它求助于解释来自不同思想流派的人类概念，例如生物学、哲学和物理学。在总结每个学科都有自己的观点之前，人工智能助手继续参考亚里士多德和笛卡尔的伟大思想。
这个答案并不令人满意，就好像它已经实现了一些直觉上的飞跃，并以我们高度进化的大脑不知何故忽略的完美解决方案启发了我们所有人。另一方面，答案很好，并参考了有关该主题的一些最佳作品。
希望有人会花时间和金钱来问 Auto-GPT 一个相关的问题，“生命的意义是什么？” 道格拉斯·亚当 (Douglas Adam) 的粉丝们将把赌注押在答案是 42 上。
帮助构建应用程序
Varun Mayya在一条推文中分享了他正试图让 Auto-GPT 构建一个应用程序。AI 检测到该任务需要 Node.js 运行时环境，而他的计算机上缺少该环境。安装 Node 是一项艰巨的任务，但 Auto-GPT 能够让这一切变得毫不费力。
Auto-GPT 搜索安装说明，下载并解压存档，然后启动节点服务器继续工作。Varun Mayya 告诫不要使用 Auto-GPT 进行编码，除非您已经了解编程。AI 会出错，测试中的错误可能会给出错误的准确性验证。
集成 Gmail 和 Google 日历
这听起来可能是一件小事，但当您时间紧迫时，您保存的每一次点击都会累加起来，尤其是对于您可能每天要执行多次的任务。yewjin.eth发布的一条推文包含一段视频，展示了名为 Email Assistant 的 GitHub 项目如何简化生活，该项目由早期版本的 Auto-GPT 提供支持。
在视频中，命令是在 Gmail 撰写窗口中输入的，例如将事件添加到日历和制作待办事项列表。当电子邮件发送到 Email Ausistant 地址时，proto-Auto-GPT AI 处理这些指令，响应任务已收到并正在进行中。正如预期的那样，该事件已添加到 Google 日历中。
待办事项列表利用了 Auto-GPT 的内存，在添加更多项目后，用户要求查看列表。Email Assistant使用Auto-GPT回复，给出完整列表。我整天都打开 Gmail，但很少加载 Google 日历。这几个步骤可以产生很大的不同，待办事项列表也是如此。
