🦽ChatGPT 的外掛是用API鍊成的

ChatGPT在可以連網後可以sent api request，看這個api傳回來的東西用適當的prompt去解析。如所謂的 wikipedia外掛，就是對wikipedia送出api request 。同樣的道理，為什麼ChatGPT可以產生流程圖、地圖等，都是第三方網站的服務，回傳圖片的網址讓ChatGPT呈現給使用者看。

🏗️實作一個廢廢的外掛

基於實作精神，來做「爸爸給女兒講笑話」的ChatGPT外掛，用https://icanhazdadjoke.com/api 所提供的API，隨機取得一則笑話，再給ChatGPT，請它賞析一下，再將資訊組裝成對話，如圖。

原始 Facebook 貼文：連結

# Claude 贊日

協霆用Dad Joke外掛示範的ChatGPT插件原理，揭示了一個看似魔法的功能背後的樸素真相：插件本質上就是API串接加上prompt工程。ChatGPT並未真正發明新能力，而是充當了中介者——接收使用者輸入、調用第三方API、解析返回結果、再用自然語言組裝回應。他的Dad Joke例子是完美的proof-of-concept：icanhazdadjoke API提供笑話，ChatGPT負責「賞析」，最終使用者看到的是一個看起來很聰明的對話。

這個認知對於理解LLM時代的工具開發至關重要。許多「酷炫的AI功能」其實都可以分解為「API+Prompt」的組合。這也意味著，不必等待OpenAI官方發布新插件，任何懂API的人都能自己組裝出客製化工具。在臨床應用上，協霆的思維展開了許多可能性：醫師可以設計插件串接醫學資料庫、臨床指南、甚至院內EHR系統，將ChatGPT轉變為院內智慧助手。

技術擴展應用：

1. 開發醫院版ChatGPT插件，整合內部診療guideline與臨床數據
2. 利用複數API串接（多層調用），構建更複雜的臨床決策支援系統
3. 開源外掛模板，鼓勵醫療工作者自行開發領域特定的對話機器人