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  • Inngest

    Inngest es una herramienta de IA para construir aplicaciones web utilizando funciones sin servidor.
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    ¿Qué es Inngest?
    Inngest es una potente plataforma de IA diseñada para que los desarrolladores construyan aplicaciones web a través de funciones sin servidor. Ofrece una interfaz sin código, que permite la integración fluida de varias API y servicios. Con Inngest, los usuarios pueden automatizar flujos de trabajo y gestionar mecánicas impulsadas por eventos de manera eficiente, minimizando la necesidad de codificación extensa y maximizando la productividad. Esta plataforma optimiza los procesos de backend mientras asegura que las aplicaciones se mantengan escalables y fáciles de mantener.
    Características principales de Inngest
    • Funciones sin servidor
    • Flujos de trabajo automatizados
    • Lógica impulsada por eventos
    • Integración con APIs
    Pros y Contras de Inngest

    Desventajas

    Ventajas

    Permite flujos de trabajo de IA fiables y tolerantes a fallos
    Soporta agentes de IA totalmente autónomos con memoria y planificación
    Seguridad y cumplimiento de nivel empresarial, incluyendo SOC 2 y HIPAA
    Escalable para manejar cientos de miles de ejecuciones por segundo
    Experiencia enriquecida para desarrolladores con depuración paso a paso, registros estructurados y trazas en tiempo real
    Opciones flexibles de despliegue incluyendo sin servidor y proveedores en la nube
    Herramientas integradas para recuperación como la reproducción de flujos fallidos y cancelación masiva
    Soporta controles de concurrencia y control de flujo para una distribución justa de recursos

  • Heatbot.io

    Heatbot utiliza IA para generar un sitio web mejorado a partir de datos de mapas de calor en segundos.
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    ¿Qué es Heatbot.io?
    Heatbot está diseñado para simplificar el proceso de optimización de interfaces de usuario de sitios web utilizando datos de mapas de calor. Los usuarios comienzan subiendo una captura de pantalla de su sitio web y el mapa de calor correspondiente generado a partir de los datos de interacción del usuario. Luego, establecen metas de mejora específicas, que guían a la IA en el análisis del mapa de calor y en la generación de código HTML, CSS y JavaScript mejorado. Este enfoque no solo garantiza decisiones basadas en datos, sino que también proporciona informes de mejora exhaustivos, lo que facilita el seguimiento e implementación de cambios.
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