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Relume, Promptly, IMRSIVO, v0.dev, Haddock, Product Prompt, Prompt Club, You.com, Mistral 7B, Sublayer 是最好的付费/免费 generative code tools.






生成性代码是一种编程范 paradigm,它涉及使用 algorithms和规则 automatically 生成代码。它的根源可以追溯到 20s50 的发展第一个编程语言和 compilers。生成性代码的重要性在于其 streamline和automate the software development process的能力,减少创建 complex systems所需的时间和 effort。
核心功能
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价格
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如何使用
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Salesforce Platform | Customer 360 |
Platform Starter $25/用户/每月 包括自定义对象、流程自动化、Lightning应用构建器、AppExchange、员工身份和可定制的报告和仪表盘。
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Relume | AI网站生成器 | 入门版 低于您下一个Webflow项目的1%。 可以为您节省一半的交付时间。 | 使用Relume在几分钟内生成网站地图和线框图。您还可以将Relume库中的组件复制并粘贴到Figma、Webflow或React中。 |
v0.dev | 通过文本提示生成 UI | 与 v0 聊天,通过提供简单的文本提示生成 UI 组件。然后,复制生成的 React 代码并粘贴到你的项目中。 | |
Lyzr | 300万个以上预构建分析模型 | Lyzr AI代理定价 根据您的使用案例制定的定价。探索灵活的计划、定制选项,以及适合您与Lyzr合作的最佳方案。 | 连接您的数据,无论是本地数据还是来自中央数据湖,立刻获取数百个洞察——无需编写代码。Lyzr使您组织中的每个运营者都能使用简单易用的即时分析平台,具备强大的数据科学与生成AI能力。 |
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基础 按需支付 访问超过 100 个模型,通过我们的统一 API。比较 AI 模型的准确性和价格。针对不同项目使用多个 API 密钥。成本和性能监控工具。聊天支持(工作日 48 小时内响应)。无限名额。
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PartyRock | 无代码应用程序构建器 | 登录 PartyRock,开始使用应用程序构建器构建自己的应用程序。尝试提示工程技术,并与他人分享你的创作。 | |
Gooey.AI | 低代码AI工作流程创建 |
入门 按使用付费 开始时提供500个免费信用点。之后1000个信用点为10美元。
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Quickchat AI | 无代码AI聊天机器人创建 | 使用Quickchat AI,首先定义您的业务需求,识别所需的数据源,并确定您的技术栈。该平台提供框架,帮助您研究、设计和开发自定义AI代理,并在每个步骤中提供支持。 | |
Leap AI | AI工作流自动化 |
免费 $0/月 每月有限的运行次数,社区支持,自带API密钥,API访问,限于1个并发运行
| 用户可以在无需编码的情况下构建、部署和扩展自定义AI工作流。该平台提供预构建模板和拖放界面,帮助用户创建自定义自动化。工作流可以自动触发或设定为自动运行,且可通过实时分析跟踪表现。 |
在大型软件项目中 automating the creation of repetitive code structures
根据 user preferences and requirements 生成定制化 code
创建专用于特定编程任务的 domain-specific languages (DSLs)
automating the generation of test cases and sample data for software testing
facilitating the creation of dynamic content and personalized user experiences
用户对生成性代码工具和框架的评论普遍积极,许多人赞扬它们在开发过程中节省时间和精力的能力。一些用户报告在刚开始使用生成性代码时学习曲线陡峭,但大多数人发现其好处超过了最初的挑战。用户提到的主要优点包括提高生产力,改善代码一致性以及快速原型设计和尝试新思路的能力。然而,一些用户指出,生成性代码可能并不适用于所有类型的项目,尤其是那些需要 highly customized or complex code structures的项目。
一个 web developer 使用生成性代码工具快速为新项目创建模板 HTML,CSS和 JavaScript 文件。
一个游戏开发者使用生成性代码来 procedurally 生成 unique game levels,characters和assets。
一个数据科学家利用生成性代码自动创建数据处理 pipelines 和 machine learning models。
要实现生成性代码,按照以下步骤进行:1) 定义代码生成的规则和 templates。2) 选择一个生成性编程语言或框架,如 GPT-3,OpenAI Codex或Yeoman。3) 输入所需的参数和规格,以获取所需的代码输出。4) 运行生成性代码系统,根据提供的规则和 templates 自动创建代码。5) 根据需要查看和完善生成的代码。
加速软件开发过程
减少手动编码
增加代码一致性和质量
更容易维护和更新生成的代码
便于快速原型设计和实验







































