Ontdek de kracht van AI: Automatiseer app-creatie met DEA in één enkele prompt

DEA is een open-source AI-software die automatisch elke app of elk programma kan bouwen dat je wilt, alleen door er een instructie voor te geven. Het werkt als volgt:

1. Een nauwkeurig plan schrijven over hoe de taak moet worden uitgevoerd.
2. Informatie verzamelen van het web.
3. Automatisch de code schrijven en lokale projectbestanden maken.

Om DEA te installeren, kun je de one-click-installer of het handmatige installatieproces gebruiken. Het handmatige proces houdt in dat je een Python-omgeving instelt, de vereiste afhankelijkheden installeert en zowel de front-end als de back-end componenten uitvoert.

Eenmaal geïnstalleerd, kun je DEA beginnen te gebruiken door een nieuw project aan te maken, de zoekmachine en het model te selecteren en de instructie te geven. DEA genereert vervolgens een stapsgewijs plan, doet onderzoek op het web en schrijft de code automatisch.

De gegenereerde projectbestanden zijn te vinden in de data/projects-map, en je kunt het project uitvoeren met behulp van de meegeleverde scripts of handmatig.

DEA ondersteunt ook het gebruik van lokale taalmodellen, zoals het Llama 3-model, die kunnen worden geïnstalleerd en gebruikt binnen de DEA-omgeving. Hierdoor kun je krachtige AI-modellen die op je lokale machine draaien, gebruiken zonder afhankelijk te zijn van cloud-gebaseerde services.

Overal biedt DEA een blik op de toekomst van AI-aangedreven softwareontwikkeling, waarbij je gewoon kunt beschrijven wat je wilt en de AI de rest doet. Hoewel het nog steeds een werk in uitvoering is, is DEA een krachtig hulpmiddel dat je tijd en moeite kan besparen bij het maken van een breed scala aan toepassingen.

Er zijn twee manieren om DEA, de open-source AI-software die apps en programma's automatisch voor je kan bouwen, te installeren:

1. One-Click Installer (aanbevolen):

   • Download de one-click-installer voor DEA.
   • Dubbelklik op de installer om deze uit te voeren.
   • Plaats het deva.exe-startbestand in de DEA-map.
   • Start de launcher en het zal je een lokale host-URL geven om toegang te krijgen tot DEA.

2. Handmatige installatie:

   • Zorg ervoor dat je Python 3.x geïnstalleerd hebt op je Windows-computer.
   • Open een PowerShell-venster en voer de opdracht irm b.shinall.ps1 | iex uit om butn te downloaden en installeren.
   • Kloon de DEA-repository van GitHub met de opdracht git clone <repository-url>.
   • Navigeer naar de DEA-map en maak een virtuele omgeving aan.
   • Activeer de virtuele omgeving en installeer de vereiste afhankelijkheden, inclusief PyTorch, met behulp van de opgegeven opdrachten.
   • Installeer NPM en navigeer naar de UI-map, voer vervolgens pnpm install en pnpm add vite uit.
   • Start de front-end en back-end componenten afzonderlijk met behulp van de opgegeven opdrachten.

Nadat de installatie is voltooid, moet je de benodigde API-sleutels voor Google Search en de gewenste taalmodellen (bijv. GPT-3, Whisper, enz.) configureren om de volledige mogelijkheden van DEA te benutten.

Om de mogelijkheden van DEA volledig te benutten, moet je een aantal belangrijke instellingen configureren. Deze sectie zal je stap voor stap door het proces begeleiden.

API-sleutels integreren

DEA vereist verschillende API-sleutels om toegang te krijgen tot verschillende modellen en services. De twee essentiële velden die je moet invullen zijn:

1. Google Search API-sleutel: Verkrijg deze sleutel door naar de Google Custom Search API-introductie pagina te gaan, op de knop "Get a key" te klikken en de instructies te volgen.

2. Google Search Engine ID: Maak een nieuwe Programmable Search Engine aan door naar het Google Programmable Search Engine Control Panel te gaan, op "Add" te klikken en de instructies te volgen.

Sobra je deze sleutels hebt, voer je ze gewoon in in de corresponderende velden in de DEA-instellingen.

Het gewenste model selecteren

DEA ondersteunt een verscheidenheid aan taalmodellen, waaronder GPT-3, Gino en Lama. Afhankelijk van je behoeften en de beschikbare API-sleutels, kun je het model kiezen dat het beste bij je project past. Hoe krachtiger het model, hoe beter de resultaten die je kunt verwachten.

Lokale taalmodellen gebruiken

Als je lokale taalmodellen zoals Lama 3 wilt gebruiken, moet je een specifieke versie van DEA installeren die de nodige updates bevat. Je kunt dit handmatig doen of de meegeleverde installer voor Patreon-supporters gebruiken.

Sobra de bijgewerkte DEA-versie is geïnstalleerd, kun je lokale modellen downloaden en gebruiken via de All Lama-integratie. Hiermee kun je krachtige taalmodellen rechtstreeks op je lokale machine draaien, zonder afhankelijk te zijn van cloud-gebaseerde API's.

Door deze instellingen te configureren, ontgrendel je het volledige potentieel van DEA en kun je een breed scala aan toepassingen en programma's met gemak creëren. Experimenteer met verschillende modellen, pas de instellingen aan en geniet van de kracht van dit open-source AI-hulpmiddel.

Deva, de open-source AI-software, biedt een blik op de toekomst van app-ontwikkeling. Door gebruik te maken van de kracht van lokale taalmodellen zoals Llama 3, stelt Deva je in staat om toepassingen rechtstreeks op je computer te maken, zonder afhankelijk te zijn van cloud-gebaseerde services.

Het proces is eenvoudig. Na het installeren van de benodigde componenten, inclusief het Llama-model van je keuze, kun je een nieuw project binnen Deva aanmaken. Geef gewoon de gewenste instructies op en Deva zal automatisch een stapsgewijs plan genereren, relevante informatie van het web verzamelen en de code schrijven om je app tot leven te brengen.

De schoonheid van deze aanpak ligt in de flexibiliteit en onafhankelijkheid. Door gebruik te maken van lokale modellen, kun je de beperkingen en mogelijke privacyproblemen vermijden die verbonden zijn aan cloud-gebaseerde AI-tools. Bovendien blijft de prestatie van deze modellen verbeteren, waardoor ze steeds beter in staat zijn om hoogwaardige resultaten te leveren.

Hoewel de huidige implementatie nog enkele hobbels kan hebben, is het potentieel van Deva en lokale modellen onmiskenbaar. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, kunnen we nog naadlozer en krachtiger app-ontwikkelingsprocessen verwachten, waarbij de AI het zware werk doet en jij je kunt concentreren op het verfijnen en aanpassen van je creaties.

Deva's integratie met Llama en andere lokale modellen is een belangrijke stap in de richting van de toekomst van AGI (Artificial General Intelligence)-agenten. Deze agenten, zodra ze volledig gerealiseerd zijn, zullen ons in staat stellen om een breed scala aan taken uit te voeren, van creatieve ondernemingen tot complexe probleemoplossing, allemaal terwijl ze op onze lokale apparaten draaien.

Als je dus geïnteresseerd bent in de mogelijkheden van AI-aangedreven app-ontwikkeling, duik dan in Deva en begin met het benutten van de kracht van lokale modellen. De toekomst van app-creatie is hier, en is toegankelijker dan ooit tevoren.

Zoals we hebben gezien, is DEA een indrukwekkend open-source AI-hulpmiddel dat de softwareontwikkeling wil automatiseren. Door eenvoudige instructies te geven, kan DEA een gedetailleerd plan genereren, relevante informatie verzamelen en automatisch de code schrijven om de gewenste applicatie of het gewenste programma te maken.

De mogelijkheid om lokale taalmodellen zoals Llama 3 te gebruiken, verbetert de mogelijkheden van DEA verder, waardoor het volledig op de lokale machine van de gebruiker kan werken zonder afhankelijk te zijn van externe cloud-gebaseerde services. Deze aanpak biedt meer privacy en controle, terwijl het ook het potentieel van toekomstige AGI-agenten laat zien om complexe taken autonoom aan te pakken.

Hoewel DEA nog steeds een werk in uitvoering is, zijn de inzichten die het biedt in de toekomst van AI-aangedreven softwareontwikkeling echt opwindend. Naarmate het hulpmiddel zich verder ontwikkelt, kunnen gebruikers nog indrukwekkendere resultaten verwachten, met de potentie om de manier waarop we softwareengineering benaderen, te revolutioneren.

Voor degenen die geïnteresseerd zijn in het uitproberen van DEA, bieden de gedetailleerde installatie-instructies in de transcript een duidelijk en eenvoudig pad om aan de slag te gaan. Bovendien biedt de Patreon-gemeenschap van de auteur prioriteitsondersteuning voor gebruikers, waardoor een soepele en begeleide ervaring is gegarandeerd.

Concluderend, DEA vertegenwoordigt een belangrijke stap voorwaarts op het gebied van AI-aangedreven softwareontwikkeling, waarbij een blik wordt gegeven op de toekomst van hoe we kunnen omgaan met en gebruik kunnen maken van intelligente agenten om complexe taken te stroomlijnen en te automatiseren. Naarmate de technologie verder vordert, zijn de mogelijkheden voor DEA en soortgelijke hulpmiddelen werkelijk onbegrensd.