- Code ist nicht unbedingt das ideale Mittel, um Business-Logik zu schreiben
- Mit einem LLM ein Backend + eine DB erstellen. Bei API-Aufrufen kann es Business-Logik anhand des Namens ableiten und den Status speichern
- So funktioniert es
- Dem LLM den Zweck des Backends erklären ("Es ist eine To-Do-App")
- Den initialen JSON-BLOB-Zustand in der DB anlegen (
{todo_items: [{title: "eat breakfast", completed: true}, {title: "go to school", completed: false}]})
- API-Aufrufe starten. Das Backend wird fertiggestellt, indem es Business-Logik ableitet und den Status aktualisiert
- Warum das die Zukunft ist
- Kann im Frontend iteriert werden, auch ohne zu wissen, wie das Backend aufgebaut ist
- Auch wenn das Backend ein anderes Format liefert, lässt es sich leicht anpassen
- Tippfehler in API-Namen sind kein Problem
- Serverless ohne Cold Start
2 Kommentare
Interessant. Wenn man sich den Code etwas anschaut und sieht, dass sogar das JSON-Parsing mit gpt3 gemacht wird, dann scheint es, als könnte es auch DB-
insert- oderupdate-Anweisungen ohne große Probleme erzeugen. Das dürfte auch nützlich sein, wenn man keine Zeit hat, eine Mock-API zu bauen.Es handelt sich um ein Projekt, das beim Scale.ai-Hackathon den 1. Platz belegt hat. Eine ausführliche Erklärung lässt sich über den Twitter-Thread leichter verstehen.
https://nitter.1d4.us/DYtweetshere/status/1617471632909676544