Tagging Box ist eine Browser-Erweiterung, die entwickelt wurde, um das Wissens- und Informationsmanagement zu revolutionieren. Sie ermöglicht es Benutzern, ihr Webbrowsing-Erlebnis durch innovative Funktionen wie Satzziehen und KI-gestützte Tag-Empfehlungen einfach zu markieren und zu organisieren. Tagging Box unterstützt mehrere Sprachen, priorisiert die Privatsphäre der Benutzer und bietet eine nahtlose Möglichkeit, Online-Informationen zu kategorisieren und zu verwalten.
TaggingBox
Neue Art des Wissensmanagements!
Befestigen Sie wichtige Notizen mit Stiften - wir empfehlen die passenden Tags für Ihre Informationen.
Einführung
Funktion
Satzziehen
Tagging Box ermöglicht es Benutzern, Sätze per Drag-and-Drop zu ziehen, um relevante Tags zu empfehlen und so den Prozess der Informationskategorisierung zu vereinfachen.
KI-gestützte Tag-Empfehlung
Die Erweiterung nutzt einen GPT 4.0-basierten API-Dienst, um den Satzkontext zu analysieren und die am besten geeigneten Tags vorzuschlagen.
Mehrsprachige Unterstützung
Tagging Box unterstützt mehrere Sprachen, einschließlich Koreanisch und Englisch, was es vielseitig für die Verwendung mit Webseiten aus verschiedenen Regionen macht.
Schutz persönlicher Daten
Die Privatsphäre der Benutzer hat oberste Priorität. Tagging Box sammelt oder speichert keine persönlichen Informationen oder Browserverlauf.
Einfache Installation und Verwendung
- Installieren Sie die Tagging Box Browser-Erweiterung aus dem Chrome Web Store
- Ziehen Sie Sätze per Drag-and-Drop, um Tags zu empfehlen
- Nutzen Sie das KI-gestützte Tag-Empfehlungssystem
- Organisieren Sie markierte Informationen in einer personalisierten Wissensdatenbank
Flexible Preisgestaltung
Tagging Box bietet eine kostenlose Version mit optionalen Premium-Funktionen für zahlende Abonnenten.
Häufig gestellte Fragen
Wie funktioniert Tagging Box?
Tagging Box kombiniert Satzziehen und KI-gestützte Tag-Empfehlungssysteme, um Benutzern zu helfen, Informationen effizient zu kategorisieren.
Ist Tagging Box kostenlos zu nutzen?
Ja, Tagging Box ist kostenlos zu nutzen, mit optionalen Premium-Funktionen für zahlende Abonnenten.
Sammelt oder speichert Tagging Box persönliche Informationen?
Nein, Tagging Box priorisiert die Privatsphäre der Benutzer und sammelt oder speichert keine persönlichen Informationen oder Browserverlauf.
Neueste Verkehrsdaten
Monatliche Besuche
193.90 M
Absprungrate
56.27%
Seiten pro Besuch
2.71
Verweildauer auf der Website(s)
115.91
Weltweites Ranking
-
Länderranking
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Aktuelle Besuche
Verkehrsquellen
- Soziale Medien:0.48%
- Bezahlte Überweisungen:0.55%
- E-Mail:0.15%
- Überweisungen:12.81%
- Suchmaschinen:16.21%
- Direkt:69.81%
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So maximieren Sie die Effektivität Ihrer GPT-Engine-Anfragen 1. Seien Sie klar und prägnant: * Formulieren Sie Ihre Anfragen direkt und vermeiden Sie unnötige Informationen. * Verwenden Sie einfache und verständliche Sprache. 2. Geben Sie Kontext: * Stellen Sie sicher, dass Ihre Anfrage genügend Kontext enthält, damit das Modell versteht, was Sie möchten. * Nennen Sie relevante Hintergrundinformationen oder vorherige Interaktionen. 3. Definieren Sie den gewünschten Output: * Geben Sie an, welche Art von Antwort Sie erwarten (z. B. eine Zusammenfassung, eine Liste, einen Text in einem bestimmten Stil). * Legen Sie die Länge oder Struktur des gewünschten Outputs fest. 4. Verwenden Sie Beispiele: * Stellen Sie dem Modell Beispiele für die gewünschte Art von Antwort, um es besser zu verstehen. 5. Seien Sie spezifisch: * Je spezifischer Ihre Anfrage, desto besser kann das Modell sie erfüllen. * Vermeiden Sie vage Begriffe und geben Sie konkrete Anweisungen. 6. Experimentieren Sie mit verschiedenen Formulierungen: * Wenn Sie nicht zufrieden mit den Ergebnissen sind, versuchen Sie es mit anderen Formulierungen Ihrer Anfrage. 7. Nutzen Sie Parameter: * Viele GPT-Engines bieten Parameter an, die Sie anpassen können, um die Ergebnisse zu beeinflussen (z. B. Temperatur, Top-K-Sampling). 8. Bewerten Sie die Ergebnisse: * Überprüfen Sie die Antworten des Modells sorgfältig und geben Sie Feedback, wenn nötig. * Dies hilft dem Modell, in Zukunft bessere Antworten zu liefern.
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