微软推出全新的生成式AI脚本：GenAIScript

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1. 在 Visual Studio Code Marketplace 中搜索 GenAIScript ，安装最新的稳定版本扩展。
2. 安装 Visual Studio Code。这是一个轻量且强大的源代码编辑器，支持 Windows、macOS 和 Linux。
3. 在 Visual Studio Code 中打开你的项目文件夹。
4. 点击左侧活动栏中的扩展视图图标
5. 搜索 GenAIScript 并点击 安装 。安装成功后，你将看到扩展视图中的图标
6. （可选）点击扩展页面上的 ⚙️ 齿轮图标，并选择 添加到工作区推荐 。

如果你需要安装特定版本的扩展，建议将 genaiscript.vsix 存储在你的仓库中并使用手动安装。步骤如下：

1. 打开 GitHub 最新发布页面，下载 genaiscript.vsix 到你的项目根目录。
2. 在 Visual Studio Code 中打开你的项目。
3. 右键点击 .vsix 文件，选择 Install Extension VSIX… 进行安装。

命令行工具

GenAIScript 命令行工具允许你从任何终端运行脚本。

使用 npx 运行脚本

npx genaiscript run my-script some/path/*.pdf

npx 将自动安装并缓存CLI。你也可以将它作为 devDependency 添加到你的项目中：

安装 genaiscript 为开发依赖

npm install -D genaiscript

GenAIScript 会在默认的终端中启动一个 node 服务器。如果默认终端未配置或不支持 Node.js ，你可能需要在用户/工作区设置中更新它。

1. 打开命令面板 Ctrl+Shift+P ，搜索 Terminal: Select Default Profile 。
2. 选择一个终端配置文件，比如 Git Bash 。

这样配置好之后，你便可以方便地在 Visual Studio Code 或命令行中进行 GenAIScript 的开发工作了。

运行模型

通过 GitHub Models 或 GitHub Copilot 运行模型：

script({ ..., model: "github:gpt-4o" })

支持 Ollama 、 LocalAI 等开源模型在本地运行：

script({ ..., model: "ollama:phi3" })

数据架构

在 GenAIScript 中，我们可以强制 LLM 生成符合特定架构的数据。这种方法效果相当不错，并且 GenAIScript 还会提供自动验证功能。 GenAIScript 支持的架构比完整的 JSON 架构规范要简单，建议使用简单的架构以避免混淆 LLM，然后再将其导入到你的应用特定的数据格式中。

你可以使用 defSchema 来定义提示输出的 JSON/YAML 架构。例如，下面定义了一个城市列表的架构：

const schema = defSchema("CITY_SCHEMA", {
    type: "array",
    description: "A list of cities with population and elevation information."

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