25 puntos por xguru 2023-01-27 | 2 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • El código no es un medio ideal para escribir lógica de negocio
  • Usar un LLM para construir el backend + la base de datos. Al llamar a la API, puede inferir la lógica de negocio a partir del nombre y guardar el estado
  • Cómo funciona
    • Explicar al LLM el propósito del backend ("Es una app de tareas")
    • Escribir el JSON BLOB inicial del estado en la base de datos ({todo_items: [{title: "eat breakfast", completed: true}, {title: "go to school", completed: false}]})
    • Iniciar las llamadas a la API. Se completa un backend que infiere la lógica de negocio y actualiza el estado
  • Por qué este es el futuro
    • Se puede iterar desde el frontend aunque no se sepa cómo está hecho el backend
    • Es fácil cambiarlo aunque el backend devuelva otro formato
    • No hay problema aunque haya errores tipográficos en el nombre de la API
    • Serverless sin cold start

2 comentarios

 
colus001 2023-01-27

Está interesante. Viendo un poco el código, si hasta usan gpt3 para el parseo de JSON, parece que incluso podría generar sentencias de insert o update para la base de datos sin mucho problema. También parece útil para aprovecharlo cuando no hay tiempo de crear una Mock API.

 
xguru 2023-01-27

Es un proyecto que ganó el 1er lugar en el hackatón de Scale.ai. Para entenderlo mejor, es más fácil ver la explicación detallada en el hilo de Twitter.
https://nitter.1d4.us/DYtweetshere/status/1617471632909676544