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标题: 免费！一句话生成一个应用，这体验逆了天了 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 10:19
标题: 免费！一句话生成一个应用，这体验逆了天了

ingFang SC";letter-spacing: normal;text-wrap: wrap;text-align: left;line-height: 1.75;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">今天要给各位大佬汇报的一个项目，是一个叫做wasp的项目，目前12.4k star！价值不菲。它的目标是让开发者可以通过一句话生成一个应用，这个应用是一个完整的应用，包括前端和后端，绝对不是一个简单的 demo，地址在此：

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">https://usemage.ai/

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(150, 18, 238);color: rgb(255, 255, 255);">一起体验下


?GeneratinganewWaspprojectnamedcurserBooking!
?Usinggpt-4-0613(temp0.7)forplanningandgpt-3.5-turbo-0125(temp0.7)forcoding.
⌛️Generatingprojectskeleton...
✅Generatedprojectskeleton.
⌛️Generatingplan(sloweststep,usuallytakes30to90seconds)...
✅Initialplangenerated!
-2queries:["getCourse","getCourses"]
-3actions:["createCourse","updateCourse","deleteCourse"]
-2entities:["User","Course"]
-2pages:["DashboardPage","CoursePage"]

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">可以看到，他做的成本控制意识还是蛮强的，他使用 gpt-4模型生成计划，然后使用 gpt-3 生成代码，这不禁让我想到，一个好的 App，最关键的实际上是将架构设计好，分层做好，而这些事情，专业的和非专业的做起来，其实是有很大的差距的。架构设计做得好，写代码就是水到渠成的事情了。写代码并不难，难的是怎么样的架构设计不容易写出烂代码。

一看就是一个多 Agent 的架构，将初始任务分成多个 task，然后分别去做，最后再合并，当然他还有一些厂公会监督你写的对不对，不对进行 bugfix，这样的架构设计，是不是很熟悉呢？这不就是我们之前说过的 workflow 吗？

这个项目还有一个特点，就是会 review 生成的代码，并且自动修复，这个太舒服了，解决了我还要帮大模型生成的代码有语法问题等其他搽屁股的问题。

最后跑完了，还会告诉你，真的是免费的，不要钱，不要钱，不要钱，重要的事情说三遍。

但是也不妨碍他告诉你，为了创建你的这个 App，他掏了多少腰包，你是不是很心动，想打赏作者一杯咖啡？

技术细节

不妨再简单了解下他的技术细节，看看他是怎么做到的：

•API请求和响应

•项目通过API向GPT发送请求和接收响应。每次请求都会包括用户的需求描述及部分生成的代码片段，GPT会根据这些信息生成新的代码。

•生成器的调控

•为了确保每次生成的代码质量，生成器会对GPT的输出进行细化和规则设置，使其遵循既定的格式和标准。

•整合与部署

•最终生成的代码会整合到一个可运行的项目中，包括前端的React组件、后端的Node.js服务和数据库配置文件。用户可以将该项目部署到本地环境中进行测试和使用。

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