Podaki simplifie le développement de sites en utilisant l'IA pour générer du code backend et des API à partir de descriptions en langage naturel, réduisant la complexité et économisant du temps.
Podaki simplifie le développement de sites en utilisant l'IA pour générer du code backend et des API à partir de descriptions en langage naturel, réduisant la complexité et économisant du temps.
Podaki est une plateforme innovante alimentée par l'IA, conçue pour automatiser la génération de code backend pour les sites web. En convertissant le langage naturel et les besoins des utilisateurs en code propre et structuré, Podaki permet aux développeurs d'optimiser leur flux de travail. Cet outil est parfait pour construire des systèmes et infrastructures backend complexes sans avoir à écrire longuement du code manuellement. De plus, il garantit que le code généré est sécurisé et déployable dans le cloud, facilitant ainsi les mises à jour et la maintenance pour les équipes techniques.
Qui va utiliser Podaki ?
Développeurs web
Startups
Petites et moyennes entreprises
Freelancers
Équipes informatiques
Comment utiliser Podaki ?
Étape 1 : Inscrivez-vous pour un compte Podaki.
Étape 2 : Décrivez vos besoins en backend en langage naturel.
Étape 3 : Examinez le code généré et apportez les ajustements nécessaires.
Étape 4 : Déployez le code sur le service cloud de votre choix.
Plateforme
web
mac
windows
ios
android
Caractéristiques et Avantages Clés de Podaki
Les fonctionnalités principales
Génération de code alimentée par l'IA
Descriptions en langage naturel
Code backend sécurisé
Déploiement dans le cloud
Révision et modification de code personnalisées
Les avantages
Réduit le temps de développement
Simplifie la création de sites web complexes
Améliore la sécurité du code
Facilite le déploiement facile dans le cloud
Permet aux utilisateurs non techniques de créer des applications
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Podaki
LeanAgent est un cadre d'agents IA open source pour créer des agents autonomes avec planification pilotée par LLM, utilisation d'outils et gestion de mémoire.
RAGApp simplifie la création de chatbots avec récupération en intégrant les bases de données vectorielles, les LLMs et les chaînes d'outils dans un cadre low-code.
Un outil AI open-source basé sur RAG permettant des questions-réponses pilotées par LLM sur des ensembles de données de cybersécurité pour des insights contextuels sur les menaces.
Deep Research Agent automatise la revue de littérature en recherchant, résumant et analysant des articles scientifiques à l'aide de la recherche assistée par IA et du NLP.
Permet des questions-réponses interactives sur les documents de CUHKSZ via l'IA, en utilisant LlamaIndex pour la récupération des connaissances et l'intégration de LangChain.
SmartRAG est un cadre Python open-source pour construire des pipelines RAG qui permettent une Q&R basée sur LLM sur des collections de documents personnalisés.
Un agent IA qui génère et exécute automatiquement des cas de test logiciel en utilisant de grands modèles linguistiques pour détecter des bugs dans le code.
Agent-Squad coordonne plusieurs agents IA spécialisés pour décomposer des tâches, orchestrer des flux de travail et intégrer des outils pour la résolution de problèmes complexes.
Extension de navigateur alimentée par l'IA qui génère des scripts de test UI automatisés, des sélecteurs et des extraits de code via un langage naturel.
AUITestAgent utilise l'IA pour générer et exécuter automatiquement des scripts de tests UI Appium à partir de captures d'écran d'applications et d'invites utilisateur.
Un agent IA automatisant le développement piloté par les tests : il génère des tests, du code d'implémentation, et exécute des itérations avec des modèles GPT.
Suite de référence mesurant le débit, la latence et la scalabilité pour le framework multi-agents LightJason basé sur Java dans divers scénarios de test.