Приложение AI Artifacts: открытая версия Anthropic Artifacts для анализа Python-кода и генерации HTML/CSS/JS и кода Next.js

 AI Artifacts App: An Open Source Version of Anthropic Artifacts that can Analyze Python Code, Generate HTML/CSS/JS and Next.js Code

“`html

AI Artifacts App: An Open Source Solution for Safe and Versatile AI Code Execution

Многие разработчики сталкиваются с проблемой безопасного выполнения кода, сгенерированного искусственным интеллектом. Запуск такого кода локально может создавать угрозы безопасности и требовать значительной настройки. Кроме того, существует потребность в инструменте, который может поддерживать несколько языков программирования и фреймворков без ущерба для безопасности или функциональности.

Существующие решения частично решают эту проблему. Некоторые платформы позволяют выполнение кода в защищенных средах, но могут быть ограничены определенными языками или не обладать интеграцией с продвинутыми моделями искусственного интеллекта. Другие могут не обеспечивать необходимой гибкости или безопасности для профессиональных и open-source проектов.

The AI Artifacts app

Представляем вам приложение AI Artifacts, открытую версию пользовательского интерфейса Artifacts от Anthropic. Это приложение интегрируется с моделью Claude Sonnet 3.5 для генерации кода искусственного интеллекта и использует SDK Code Interpreter от E2B для безопасного выполнения кода в изолированных средах. Такая конфигурация обеспечивает безопасный запуск кода, созданного искусственным интеллектом, поддерживая различные языки и фреймворки.

Key Features

Приложение AI Artifacts выделяется рядом ключевых возможностей. Оно поддерживает выполнение кода Python в Jupyter Notebook, что идеально подходит для анализа данных и научных вычислений. Кроме того, оно может генерировать и запускать приложения Next.js, которые популярны для веб-разработки. В будущем приложение также планирует поддержку vanilla JavaScript, TypeScript и R. Оно также нацелено на предоставление потоковой передачи генерируемого искусственным интеллектом кода, улучшая пользовательский опыт путем предоставления обратной связи в реальном времени и интерактивности.

Practical Application

Возможности приложения AI Artifacts наилучшим образом демонстрируются его универсальностью и практическим применением. Интеграция с SDK Code Interpreter от E2B обеспечивает безопасное и изолированное выполнение кода, сгенерированного искусственным интеллектом. Использование Vercel AI SDK для вызова инструментов и потоковой обработки ответов от модели Claude дополнительно улучшает его функциональность. Возможность запуска кода Python и Next.js, созданного искусственным интеллектом, сразу после установки, демонстрирует его практическое применение в различных сценариях разработки.

Conclusion

Приложение AI Artifacts представляет собой полноценное и безопасное решение для выполнения кода, сгенерированного искусственным интеллектом. Оно эффективно решает задачу гибкости и безопасности при запуске такого кода, поддерживая ряд языков и фреймворков. Благодаря функциям, направленным на улучшение удобства использования и функциональности, этот open-source инструмент является ценным ресурсом для разработчиков. Его полноценная и безопасная природа обеспечивает возможность безопасного и эффективного использования искусственного интеллекта в проектах, придавая уверенность и безопасность.

“`
“`html

Используйте AI Artifacts App для продвижения вашего бизнеса с помощью искусственного интеллекта

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте AI Artifacts App, который представляет собой открытую версию Artifacts от Anthropic, способную анализировать код Python, генерировать HTML/CSS/JS и код Next.js.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из применения автоматизации с помощью ИИ.

Выберите подходящее решение, поскольку в настоящее время существует множество вариантов ИИ. Внедряйте ИИ-решения постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты и ключевые показатели эффективности (KPI).

Для консультации по внедрению ИИ обращайтесь к нам на https://t.me/flycodetelegram.

Ознакомьтесь с ИИ-ассистентом в области продаж https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши бизнес-процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…