在 shuttle，我们一直在开发一种新工具，我们认为它可以改变开发人员处理 ai 集成的方式。我们将其称为 shuttleai，它允许您通过单个提示构建和部署人工智能驱动的 web 服务。
这是 tl;dr：
用通俗易懂的语言描述您的人工智能服务 shuttleai 生成项目规范供您查看 批准或修改规格 shuttleai 创建项目文件 您可以提示更改或部署
就这么简单。但让我们深入了解细节。
问题：人工智能集成很难
如果您曾经尝试将人工智能集成到网络服务中，您就会知道这并不简单。以下是一些常见的挑战：
- 复杂性：人工智能框架通常需要专业知识。
- 时间：设置人工智能服务可能需要数周或数月的时间。
- 基础设施：管理人工智能模型需要强大、可扩展的基础设施。
- 持续维护：ai服务需要持续监控和更新。
这些障碍可能很大，特别是对于刚接触嘈杂的人工智能领域的小型团队或开发人员来说。
shuttleai 的工作原理
shuttleai 旨在大幅简化这个过程。这是一步一步的细分：
-
描述您的服务：您提供一个提示来描述您想要构建的 ai 服务。例如：
"build a web service that takes weather forecast data and user profiles as input, then returns personalized weather recommendations."
-
review the spec：shuttleai 在 markdown 中生成项目规范文档。这包括：
- api 端点
- 数据模型
- ai模型选择
- 基础设施要求
您可以根据需要查看和修改此规范。
-
生成项目文件：批准规范后，shuttleai 将创建所有必要的项目文件。这包括：
- 后端代码（例如带有 flask 的 python）
- ai模型集成代码
- 代码基础设施形式的基础设施
-
迭代细化：此阶段可以提示shuttleai进行更改。例如：
"Add rate limiting to the API endpoints"
shuttleai 将相应更新项目文件。
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部署：一旦您满意，shuttleai 就会在 shuttle 平台上编译并部署您的项目。
用例
我们很高兴看到开发人员将使用 shuttleai 构建什么。以下是我们一直在考虑的一些想法：
- 个性化内容引擎：分析用户行为和内容元数据以提供量身定制的建议。
- 智能数据处理：使用人工智能创建清理、标准化和丰富数据的服务。
- 自然语言接口：构建可以理解和响应自然语言查询的 api。
- 预测分析服务：开发基于历史数据预测趋势的 api。
beta 测试和抢先体验
shuttleai 仍在开发中，我们正在寻找 beta 测试人员。如果您有兴趣成为首批试用者之一，我们将为注册候补名单的前 100 名开发者提供抢先体验机会。
作为 beta 测试员，您将获得：
- 抢先体验 shuttleai
- 我们开发团队的直接支持
- 塑造工具未来的机会
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下一步是什么？
我们不断致力于改进 shuttleai。我们正在为未来版本探索一些功能：
- 支持更多ai模型和api
- 生成服务的高级自定义选项
- 用于共享和部署人工智能服务模板的市场
我们需要您的反馈
shuttleai 仍在不断发展，我们希望以真正满足开发者需求的方式构建它。如果您有想法、问题或疑虑，我们希望听到它们。
给我们留言 hello@shuttle.rs 或在我们的 github 存储库中打开问题。
请记住，前 100 名注册者可以抢先体验测试版。不要错过塑造人工智能服务发展未来的机会！
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