llm-pipeline

作者分享了对其自动化内容引擎进行的四项具体改进，包括更小的上下文数据包、病毒式传播内容的复盘分析、基于文件夹的状态管理以及可书签化评分。

ConlangCrafter是一个多跳LLM流程，通过将构造语言(conlang)创建过程分解为包括音系、形态、句法、词汇生成和翻译在内的模块化阶段，实现构造语言的自动化创建。该系统利用LLMs的元语言推理能力，结合随机性注入和自我完善来生成连贯且类型学多样的构造语言。