倆小夥一晚上寫了個 AI 應用,月入兩萬??(文末附開發教程)

開發出一款能夠與 AI 對話生成和編輯思維導圖的工具,聽起來似乎只能是一羣專業的 AI 背景團隊花費大量的時間和精力訓練模型,打磨應用才能完成的事情。

但是,兩名大學生卻在一夜之間完成了,就像鍊金術士將庸俗的材料轉化成黃金一樣,他們將代碼轉化爲了神奇的工具,下面我們來一起揭開這個神奇工具背後的祕密。

使用

案例一: 旅遊攻略。

出去旅遊最麻煩的就是做攻略了,要玩哪些地方,行程怎麼安排等等,那麼只要我們用上這個神奇的工具,事情立馬就變得簡單了。

輸入:雲南旅遊攻略

怎麼樣?是不是立馬想揹包出發?

案例二:設計創意

不能解決生產力的工具,絕對稱不上好工具,我們來看看關於室內設計它能幫上什麼忙。

輸入:賽博朋克風格的室內設計想法

靈感這不就來了嘛!

開發

根據作者透露,他們使用了 Laf 作爲開發平臺,然後使用了ChatGPT3.5來進行自然語言處理和AI交互。

也就是說使用 Laf 對接了 ChatGPT 再加上億點點前端細節,開發完畢之後託管到 Laf上,這樣一個應用就上線了!

一晚上上線一個應用,夠快嗎?應該是夠快了,但這只是兩名大學生的極限而不是 Laf 的極限。

那麼用 Laf 究竟有多快呢,下面是寫一個 ChatGPT 接口的全部流程。

1.打開瀏覽器登錄 laf.dev

2.新建雲函數,模板選擇 ChatGPT 示例

3.apiKey 更改爲你自己的

4.點擊右上角的發佈

ok 一個接口就已經上線了,前端直接 http 請求這個接口,傳入文字進來,就會獲取到 ChatGPT 的回覆了,並且支持流式返回(打字機效果)。

隨着函數模板的增加,以及後面函數市場的上線,基本上百分之八十的業務邏輯都可以通過點一點,改一改來完成,從此告別重複造輪子。

上線

代碼寫完就是上線了,按理說需要去買服務器,配置代理等等,但這些不夠快,用這種方式兩個小夥一晚上是沒辦法上線的。

那麼最快的方法就是在 Laf 上創建一個 Bucket 把打包後的項目直接丟進去,點一下託管即可上線。

我願意稱之爲:秒級開發,秒級上線,就是那麼快!

總結

俗話說得好:天下武功唯快不破,在這個變化莫測的時代,只有夠快你才能快人一步,有好的想法一定要快速實現。

通過 Laf ,開發者不需要關注底層的服務器、代理等運維問題,可以專注於應用開發和創意的實現,可以更快地將想法轉化爲產品,快速響應市場變化,從而佔據競爭優勢。

最後讓我們喊出那句響亮的口號:life is short, you need laf 😃

Laf: https://github.com/labring/laf
ChatMind: https://www.chatmind.tech
三分鐘上線自己的 ChatGPT 教程:https://forum.laf.run/d/100

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