Skeet Open-Source, Permettre le développement rapide et le déploiement d'applications compatibles avec ChatGPT, annonce le lancement de l'aide améliorée AI avec Skeet AI v1.5
Skeet Open-Source, Permettre le développement rapide et le déploiement d'applications compatibles avec ChatGPT, annonce le lancement de l'aide améliorée AI avec Skeet AI v1.5
ELSOUL LABO B.V. (Siège: Amsterdam, Pays-Bas) a annoncé le
la publication de Skeet IA v1.5, qui améliore le soutien de l'IA au développement d'applications sur son
solution open source "Skeet" qui permet le développement et le déploiement rapides de
Applications alimentées par ChatGPT.
Skeet est un cadre open source, basé sur TypeScript, sans serveur qui permet
développement d'applications complètes sur Google Cloud (GCP) et Firebase.
Avec Skeet, vous pouvez rapidement tout développer API serveurs Web, iOS, et
Applications Android toutes dans TypeScript. Le cadre adopte de manière proactive les technologies
qui offrent une expérience de développeur positive, comme GraphQL et Firestore. C'est
facilite également le développement d'applications modernes qui utilisent l'IA
technologies comme ChatGPT et Vertex IA, ainsi que des technologies de blockchain comme
Solana pour le développement Web3 dApp.
Avec cette mise à jour, des modèles IA spécialisés (ChatGPT et Vertex IA) pour Skeet
le soutien au développement peut maintenant être facilement accessible via Skeet CLI. Skeet vise à
renforcer encore la productivité du développeur grâce à un meilleur support IA pour l'application Skeet
développement.
Écheveau CLI (GitHub): https://github.com/elsoul/skeet-cli
Équipé d'IA (GitHub): https://github.com/elsoul/skeet-ai
Soutien au développement avec Skeet IA
Les cadres d'application peuvent améliorer la productivité des développeurs en produisant automatiquement les
code fondamental pour le développement de l'application. De nombreux cadres viennent avec le développement
outils qui automatisent diverses tâches de développement.
Cependant, la maîtrise de ces outils nécessite souvent une courbe d'apprentissage. Même après
apprendre, il est facile d'oublier comment les utiliser pour diverses raisons,
nécessité d'un processus de réapprentissage.
Skeet IA relève ce défi. L'image ci-dessous illustre un exemple de
la console IA fournie par Skeet IA.
Ici, simplement en exprimant le désir d'activer le tweeting de l'utilisateur, Skeet IA
propose automatiquement le modèle de données nécessaire. Les développeurs peuvent soit adopter la
le modèle de données proposé tel quel ou l'affiner selon des exigences plus spécifiques. Une fois
le modèle de données est décidé, Skeet IA sera soit auto-générer le code nécessaire
ou demandez au développeur d'autres informations.
Les développeurs peuvent maintenant avoir le code auto-généré en consultant simplement avec l'IA
à propos de l'application qu'ils souhaitent créer.
Ce soutien enrichi au développement de l'IA minimise le coût d'apprentissage du cadre et
améliore la productivité du développeur.
Le soutien actuellement disponible en matière d'IA comprend:
- IA pour la proposition de modèle de données Firestore et la génération de code automatique
- IA pour la proposition de modèle de données Prisma et la génération de code automatique GraphQL
- Professeur IA formé à la documentation Skeet
- TypeDoc auto-génération IA pour les fonctions TypeScript
- Production de fichiers de traduction IA pour support multilingue dans la documentation et applications
L'aide future prévue pour l'IA comprend:
- IA pour la génération automatique du code Firebase Functions (assistance logique de développement)
- IA compétent en débogage qui comprend le cœur de votre code app
Skeet vise à augmenter la productivité des développeurs non seulement en produisant automatiquement
Code fondamental mais aussi en fournissant un support IA robuste pour l'application
développement.
Skeet est développé comme un projet open source pour réduire le développement et
coûts de maintenance dans le monde entier et améliorer l'expérience du développeur.
Pour plus de détails, veuillez consulter la documentation officielle.
Documentation sur le squelette: https://skeet.dev/en/
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