Outils イベントハンドリング simples et intuitifs

Explorez des solutions イベントハンドリング conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

イベントハンドリング

  • Un composant d'éditeur de code basé sur le web permettant une intégration et une exécution transparentes du code Python utilisant le plugin ChatGPT Code Interpreter.
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    Qu'est-ce que CodeInterpreter CodeBox ?
    CodeInterpreter CodeBox a été conçu pour simplifier l’intégration d’expériences de codage interactives dans des applications web. Il offre un éditeur de code basé sur le navigateur avec coloration syntaxique et exécution en temps réel de Python via la connexion au plugin ChatGPT Code Interpreter. Les développeurs peuvent télécharger et téléverser des fichiers, exécuter des scripts d’analyse de données, générer des graphiques et afficher les résultats en ligne. CodeBox gère la communication avec l’API d’OpenAI, contrôle le contexte d’exécution et fournit des hooks pour la gestion d’événements personnalisés, permettant un développement rapide d’outils alimentés par l’IA, de plates-formes éducatives et de tableaux de bord basés sur les données sans nécessiter un environnement d’exécution backend séparé.
    Fonctionnalités principales de CodeInterpreter CodeBox
    • Éditeur de code intégrable
    • Exécution de code Python via ChatGPT
    • Coloration syntaxique et thèmes
    • Support de téléchargement et de téléversement de fichiers
    • Hooks évenementiels et callbacks personnalisés
  • Inngest AgentKit est une boîte à outils Node.js pour créer des agents IA avec des flux de travail événementiels, un rendu modulaire, et des intégrations API transparentes.
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    Qu'est-ce que Inngest AgentKit ?
    Inngest AgentKit offre un cadre complet pour développer des agents IA dans un environnement Node.js. Il exploite l'architecture événementielle d'Inngest pour déclencher des flux de travail d'agents basés sur des événements externes tels que les requêtes HTTP, les tâches planifiées ou les appels Webhook. La boîte à outils comprend des utilitaires de rendu de modèle pour créer des réponses dynamiques, une gestion intégrée de l'état pour maintenir le contexte lors des sessions, et une intégration transparente avec des API externes et des modèles de langage. Les agents peuvent transmettre des réponses partielles en streaming en temps réel, gérer une logique complexe, et orchestrer des processus à plusieurs étapes avec gestion des erreurs et tentatives. En abstraisant l'infrastructure et les préoccupations de workflow, AgentKit permet aux développeurs de se concentrer sur la conception de comportements intelligents, tout en réduisant le code répétitif et en accélérant le déploiement d'assistants conversationnels, de pipelines de traitement de données, et de bots d'automatisation.
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