使用正确的 AI 工具加速你的开发工作流程
Posted: Tue Dec 24, 2024 5:43 am
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在本地设置大型语言模型 (LLM)
AI编码工具
无代码 AI 工具
AI API 用例
利用 AI 构建
找到你需要的一切
最后的想法：
迈克尔·金
作者： 迈克尔·金
編輯：Chima Mmeje
2024 年 12 月 4 日 阅读时间：13 分钟
2025 年面向开发人员的 24 款最佳 AI 工具
人工智能和 SEO | 高级 SEO | SEO 工具
作者的观点完全是他们自己的（不包括催眠的不太可能发生的情况）并且可能并不总是反映 Moz 的观点。
调试无尽的代码、与最后期限赛跑、使用笨重的工具——这听起来只是开发人员日常生活中的又一天。还有你的老板，他希望你紧跟新的人工智能趋势，因为越时髦越好，对吧？
以下是我使用 Llama Index 的方法：
生成准确的内容： Llama Index 检索精确的信息以自动执行复杂的内容任务。
优化内容策略：我使用 Llama Index 深入挖掘大型数据集并发现可改善我的内容策略的关键见解。
10. LangChain：构建人工智能代理
使用 langchain 构建 AI 代理
LangChain是我构建 AI 代理的首选框架，这些代理可以根据实时数据执行任务。它使我能够将语言模型集成到工作流程中，并实现基本任务以外的流程自动化。
以下是我使用 LangChain 的方法：
连接到实时数据源：我将 LangChain 连接到 Google Analytics和 Search Console等工具来检索和分析实时数据。
自动化技术 SEO 任务：我可以为 LangChain 编写代码来自动化 关键字跟踪、元标记分析和 SEO 问题抓取等操作。
根据实时数据生成内容：我创建代理，根据当前趋势或从我的连接源提取的数据生成内容。
构建自定义 AI 工作流程：我使用 LangChain 设计将 AI 模型与任何应用程序集成的工作流程，实现更加灵活和复杂的自动化。
11. LangFuse：管理和观察AI提示
使用 Langfuse 管理和观察 AI 提示
在使用多个 AI 模型和复杂工作流程时，跟踪提示的执行情况并了解每次交互的内部工作原理至关重要。如果无法了解提示的使用情况，我可能会面临效率低下的风险，并错失优化机会。
LangFuse通过提供 AI 提示的全面视图来解决此问题，展示它们的执行方式、使用时间以及需要调整的地方。
以下是我使用 LangFuse 的方法：
跟踪提示性能：我监控每个提示在不同工作流程中的表现，以确定哪个提示能产生最佳结果。
优化提示管理：我通过观察使用模式来调整提示以提高效率并改善整体工作流程性能。
管理复杂的工作流程：LangFuse 帮助我监督涉及多个模型的工作流程中的 AI 交互，确保一切顺利有效地运行。
提高 AI 输出质量：通过实时了解提示的使用方式，我可以根据数据进行调整，从而提高 AI 内容的质量。
12. Regexer：AI正则表达式生成
使用 Regexer 生成 AI 正则表达式
编写正则表达式 ( regex ) 可能具有挑战性，特别是如果您不熟悉语法，或者像我一样，您根本不想编写正则表达式。Regexer 通过从自然语言描述生成正则表达式模式来解决此问题。
以下是我使用 Regexer 的方法：
生成正则表达式模式：我无需手动编写复杂的正则表达式，而是描述任务，然后 Regexer 创建模式，从而在处理大型数据集或复杂 URL 时节省时间。
过滤数据：我使用 Regexer 过滤 Screaming Frog或 Google Analytics 等工具中的数据，帮助我专注于网站的特定内容或区域。
创建自定义重定向： Regexer 生成用于在大型网站上设置重定向的模式，尤其是在清理过时的 URL 结构时。
从日志中提取数据： Regexer 通过生成模式来匹配特定细节，从服务器日志中提取关键见解，从而改进日志分析以进行站点优化。
13. Literal AI：产品团队的 LLM 监控和评估
使用 Literal AI 进行 LLM 监控和评估
人工智能开发通常需要强有力的监控和评估以确保可靠的输出，这在大规模部署 LLM 应用程序时可能具有挑战性。
Literal AI 通过提供专为开发人员和产品团队量身定制的端到端可观察性、评估和及时管理平台来解决这一问题。
以下是我使用 Literal AI 的方法：
提示测试和调试：Literal AI 的提示操场让我可以实时创建、测试和优化提示。借助上下文调试和会话可视化，我可以轻松调整提示以提高准确性和输出质量。
性能监控：我跟踪延迟和令牌使用情况等基本指标，并设置警报以便在超出性能阈值时通知我。
全面评估：Literal AI 支持离线和在线评估、A/B 测试和 RAG 工作流程。这些多样化的选项帮助我评估不同条件下的模型准确性和效率。
LLM 可观察性：通过多模式日志记录，Literal AI 可以捕获文本、图像和音频输入中的 LLM 行为，从而为我提供可进行调整和改进模型以获得更好性能的见解。
无代码 AI 工具
14. ConsoleX：ChatGPT 可更好地控制高级工作流程
当我需要更好地控制复杂任务的提示和输出时， ConsoleX提供了标准版 ChatGPT 所不具备的精确度。它可以微调交互并针对各种应用程序自定义输出。
以下是我使用 ConsoleX 的方法：
自定义编码和数据分析提示：ConsoleX 让我能够更好地控制复杂的编码任务、调试问题并更准确地运行数据分析工作流程。
多步骤工作流自动化：我可以创建多步骤工作流，其中 ConsoleX 遵循一系列命令来执行代码生成、数据提取和报告等任务。
自定义输出格式： ConsoleX 允许我定制其响应的格式，这在我需要适合现有流程的结构化数据或报告时很有用。
高级技术故障排除：我使用 ConsoleX 为复杂的技术挑战提供更细致、更详细的响应，提供有针对性的解决方案和可操作的见解。
15. ChatArena.ai：比较不同法学硕士的输出
使用 chatarena.ai 比较不同 LLM 的输出
ChatArena.ai让我可以在一个界面中比较多个大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT、Claude 和 Llama）的输出。在评估不同模型如何处理相同任务或提示时，此功能非常有用。
以下是我使用 ChatArena.ai 的方法：
比较 LLM 输出：我根据同一个提示测试多个LLM，以评估它们的优点和缺点，特别是对于需要精确的语言理解或创造性解决问题的项目。
评估代码生成：不同的模型在生成或调试代码时通常会产生不同的结果。ChatArena.ai 比较了每个 LLM 如何处理相同的编码查询，以便我可以选择最准确的输出。
改进提示工程：由于模型对提示的解释不同，我使用 ChatArena.ai 来改进我的提示，以确保获得最佳结果。
16. Octoparse：将爬虫与生成式 AI 结合起来
使用 Octoparse 将抓取工具与生成式 AI 结合起来
从网站抓取数据可能非常耗时，尤其是对于大型数据 集。Octoparse 使用无代码平台自动执行网页抓取，简化了此过程，因此我无需编码技能即可快速收集数据。
以下是我在工作流程中使用 Octoparse 的方法：
自动化网页抓取：我可以从多个网站提取数据，例如 竞争对手分析、产品列表或关键字数据，所需时间只是手动操作的一小部分。
数据结构化和导出：抓取数据后，我将其组织成 Excel 或 CSV 等结构化格式，以供进一步分析。
使用外部 AI 工具的案例：我经常导出抓取的数据并将其输入到 ChatGPT 等工具中，以执行总结或生成内容创意等任务。
潜在客户生成和链接建设：Octoparse 抓取目录和论坛以寻找潜在客户或 链接建设机会，从而使外展更加高效。
AI API 用例
17. 复制：以 API 形式运行任何 AI 模型
使用 Replicate 将任何 AI 模型作为 API 运行
当我需要快速轻松地将 AI 模型集成到我的工作流程中时， Replicate是我的首选。我可以将 任何 AI 模型作为 API 运行，并将不同的模型集成到我现有的系统中，而无需技术开销。
以下是我使用 Replicate 的方法：
将 AI 模型作为 API 运行：立即将 AI 模型部署为 API，从而消除耗时的设置。
内容生成：将内容生成模型集成到工作流程中，以实现更快、可扩展的 AI 内容创建。
模型版本控制：测试不同的模型版本，并在需要时恢复到以前的版本。
与团队合作：跨团队共享和访问模型，使 AI 项目更轻松地协作。
专业应用：以最小的努力实现用于图像识别、数据分析和其他专业任务的人工智能模型 。
18.OpenAI 的语音转文本 API（Whisper）
使用 Open AI 的 Whisper 将语音转换为文本
转录音频或视频内容可能具有挑战性，尤其是在处理音频质量较差或多个说话者时。我使用 OpenAI 的 Whisper从复杂的音频或视频文件中生成准确的转录。
以下是我使用 Whisper 的方式：
转录网络研讨会和会议：我将 网络研讨会和会议的口头内容转换为详细的记录，以供将来进行分析。
将视频内容转换为文本： Whisper 可以轻松地将视频内容转录 为博客帖子、文章或其他内容格式。
处理复杂的音频： Whisper 在处理低质量音频或多个扬声器时依然十分准确，确保我不会错过重要细节，使其成为满足我所有转录需求的可靠工具。
19. 使用 GPT-4V 检测页面类型
使用 GPT-4V 检测页面类型
当处理大量网页时，手动对网页进行分 越南电话号码库 类可能非常耗时。我使用 GPT-4V（带视觉的 GPT-4）对网页进行视觉分析，从而更轻松地自动检测和分类不同的页面类型。
以下是我使用 GPT-4V 的方法：
自动页面类型检测：上传截图并让 AI 将每个页面分类为产品页面、博客文章、主页等。
内容组织：GPT-4V 根据视觉输入识别页面类型来组织内容。
利用 AI 构建
20. Galileo：从文本/图像到用户界面（UI）设计
使用 Galileo 从文本/图像到用户界面 (UI) 设计
Galileo将文本描述或图像转换为用户界面 (UI) 设计，从而更轻松地生成高质量的移动和桌面模型。无论是描述应用创意还是上传图像，Galileo 都能快速生成设计模型，我可以将其导出到 Figma 等平台进行进一步细化。
以下是我使用 Galileo 的方式：
快速 UI 原型设计：我描述一个设计想法或上传一张图片，Galileo 就会为应用程序或网站生成一个 UI 原型。
导出设计：我将模型导出到 Figma 进行进一步完善，从而简化我的设计工作流程。
定制设计：Galileo 调整 UI 元素，提供灵活性，可定制设计以提高可用性和美观性。
21. Bubble：用于 AI 集成的无代码应用程序构建器
使用 Bubble AI 构建无需代码的应用程序
Bubble是一个无代码平台，我用它来快速构建功能性 Web 应用。我描述我想要的应用类型，Bubble 会生成核心结构。拖放界面让我可以自定义从设计到 AI 集成的一切。
以下是我使用 Bubble 的方法：
构建人工智能应用程序：我创建的人工智能应用程序可以自动执行内容创建和 SEO 工作流等任务。
拖放式定制：我使用该平台来设计和构建应用程序，无需任何技术技能。
集成 AI 工具： Bubble 支持集成 AI 模型，可轻松将 AI 功能添加到定制应用程序中。
22. Streamlit：轻松将 AI 模型转化为 Web 应用程序
Streamlit 将 AI 模型转化为 Web 应用程序
当我需要将 AI 模型转变为功能齐全的 Web 应用程序时，我依靠 Streamlit来创建功能齐全的应用程序，而无需担心复杂的基础设施或前端开发。
以下是我使用 Streamlit 的方法：
创建交互式 SEO 工具：我可以将 AI 模型转换为客户或我的团队可以使用的交互式 SEO 工具。
分享数据见解： Streamlit 可以轻松地以交互式、可访问的 Web 应用程序格式分享数据见解。
简化应用程序开发：我上传我的代码，Streamlit 处理整个 Web 应用程序基础架构，无需复杂的开发。
23.Chainlit：构建对话式 AI 应用程序
Chainlit 打造对话式 AI 应用
创建对话式 AI 应用程序可能很困难，但 Chainlit简化了这一过程。无论我需要构建聊天机器人还是自动化内部工作流程，Chainlit 都能将大型语言模型连接到用户友好的界面。
以下是我使用 Chainlit 的方法：
构建聊天机器人：我开发可以响应客户询问或提供实时见解的聊天机器人。
从 Google Analytics 查询数据：我使用 Chainlit 与 AI 模型交互，以从 Google Analytics 等平台提取和分析数据。
找到你需要的一切
24. 有人工智能可以解决这一问题：找到适合任何任务的人工智能工具
寻找 AI 工具，有 AI 可以帮你
当我需要特定的 AI 工具时，我会使用 There's an AI for That。它聚合了 AI 工具，让我能够更轻松地根据自己的独特需求发现新的解决方案。
以下是我使用“There's an AI for That”的方法：
发现新工具：我跨类别搜索以找到针对特定任务的 AI 工具。
比较人工智能解决方案：该平台帮助我比较功能并根据我的工作流程选择最佳工具。
随时了解新版本：它会定期更新其目录，通知我有关最新的 AI 工具的信息。
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提高效率和生产力的 13 种最佳 AI 自动化工具
2025 年 21 款顶级内容创作 AI 工具
我使用 AI 工具进行 SEO 的 24 种方法
最后的想法：使用正确的 AI 工具加速你的开发工作流程
现在轮到您开始探索符合您需求的选项了。合适的 AI 工具会产生倍增效应，从而改变您的整个工作流程。无论是简化重复任务还是解决雄心勃勃的项目，这里都有解决方案可以帮助您提供更好、更快、更智能的结果。
在本地设置大型语言模型 (LLM)
AI编码工具
无代码 AI 工具
AI API 用例
利用 AI 构建
找到你需要的一切
最后的想法：
迈克尔·金
作者： 迈克尔·金
編輯：Chima Mmeje
2024 年 12 月 4 日 阅读时间：13 分钟
2025 年面向开发人员的 24 款最佳 AI 工具
人工智能和 SEO | 高级 SEO | SEO 工具
作者的观点完全是他们自己的（不包括催眠的不太可能发生的情况）并且可能并不总是反映 Moz 的观点。
调试无尽的代码、与最后期限赛跑、使用笨重的工具——这听起来只是开发人员日常生活中的又一天。还有你的老板，他希望你紧跟新的人工智能趋势，因为越时髦越好，对吧？
以下是我使用 Llama Index 的方法：
生成准确的内容： Llama Index 检索精确的信息以自动执行复杂的内容任务。
优化内容策略：我使用 Llama Index 深入挖掘大型数据集并发现可改善我的内容策略的关键见解。
10. LangChain：构建人工智能代理
使用 langchain 构建 AI 代理
LangChain是我构建 AI 代理的首选框架，这些代理可以根据实时数据执行任务。它使我能够将语言模型集成到工作流程中，并实现基本任务以外的流程自动化。
以下是我使用 LangChain 的方法：
连接到实时数据源：我将 LangChain 连接到 Google Analytics和 Search Console等工具来检索和分析实时数据。
自动化技术 SEO 任务：我可以为 LangChain 编写代码来自动化 关键字跟踪、元标记分析和 SEO 问题抓取等操作。
根据实时数据生成内容：我创建代理，根据当前趋势或从我的连接源提取的数据生成内容。
构建自定义 AI 工作流程：我使用 LangChain 设计将 AI 模型与任何应用程序集成的工作流程，实现更加灵活和复杂的自动化。
11. LangFuse：管理和观察AI提示
使用 Langfuse 管理和观察 AI 提示
在使用多个 AI 模型和复杂工作流程时，跟踪提示的执行情况并了解每次交互的内部工作原理至关重要。如果无法了解提示的使用情况，我可能会面临效率低下的风险，并错失优化机会。
LangFuse通过提供 AI 提示的全面视图来解决此问题，展示它们的执行方式、使用时间以及需要调整的地方。
以下是我使用 LangFuse 的方法：
跟踪提示性能：我监控每个提示在不同工作流程中的表现，以确定哪个提示能产生最佳结果。
优化提示管理：我通过观察使用模式来调整提示以提高效率并改善整体工作流程性能。
管理复杂的工作流程：LangFuse 帮助我监督涉及多个模型的工作流程中的 AI 交互，确保一切顺利有效地运行。
提高 AI 输出质量：通过实时了解提示的使用方式，我可以根据数据进行调整，从而提高 AI 内容的质量。
12. Regexer：AI正则表达式生成
使用 Regexer 生成 AI 正则表达式
编写正则表达式 ( regex ) 可能具有挑战性，特别是如果您不熟悉语法，或者像我一样，您根本不想编写正则表达式。Regexer 通过从自然语言描述生成正则表达式模式来解决此问题。
以下是我使用 Regexer 的方法：
生成正则表达式模式：我无需手动编写复杂的正则表达式，而是描述任务，然后 Regexer 创建模式，从而在处理大型数据集或复杂 URL 时节省时间。
过滤数据：我使用 Regexer 过滤 Screaming Frog或 Google Analytics 等工具中的数据，帮助我专注于网站的特定内容或区域。
创建自定义重定向： Regexer 生成用于在大型网站上设置重定向的模式，尤其是在清理过时的 URL 结构时。
从日志中提取数据： Regexer 通过生成模式来匹配特定细节，从服务器日志中提取关键见解，从而改进日志分析以进行站点优化。
13. Literal AI：产品团队的 LLM 监控和评估
使用 Literal AI 进行 LLM 监控和评估
人工智能开发通常需要强有力的监控和评估以确保可靠的输出，这在大规模部署 LLM 应用程序时可能具有挑战性。
Literal AI 通过提供专为开发人员和产品团队量身定制的端到端可观察性、评估和及时管理平台来解决这一问题。
以下是我使用 Literal AI 的方法：
提示测试和调试：Literal AI 的提示操场让我可以实时创建、测试和优化提示。借助上下文调试和会话可视化，我可以轻松调整提示以提高准确性和输出质量。
性能监控：我跟踪延迟和令牌使用情况等基本指标，并设置警报以便在超出性能阈值时通知我。
全面评估：Literal AI 支持离线和在线评估、A/B 测试和 RAG 工作流程。这些多样化的选项帮助我评估不同条件下的模型准确性和效率。
LLM 可观察性：通过多模式日志记录，Literal AI 可以捕获文本、图像和音频输入中的 LLM 行为，从而为我提供可进行调整和改进模型以获得更好性能的见解。
无代码 AI 工具
14. ConsoleX：ChatGPT 可更好地控制高级工作流程
当我需要更好地控制复杂任务的提示和输出时， ConsoleX提供了标准版 ChatGPT 所不具备的精确度。它可以微调交互并针对各种应用程序自定义输出。
以下是我使用 ConsoleX 的方法：
自定义编码和数据分析提示：ConsoleX 让我能够更好地控制复杂的编码任务、调试问题并更准确地运行数据分析工作流程。
多步骤工作流自动化：我可以创建多步骤工作流，其中 ConsoleX 遵循一系列命令来执行代码生成、数据提取和报告等任务。
自定义输出格式： ConsoleX 允许我定制其响应的格式，这在我需要适合现有流程的结构化数据或报告时很有用。
高级技术故障排除：我使用 ConsoleX 为复杂的技术挑战提供更细致、更详细的响应，提供有针对性的解决方案和可操作的见解。
15. ChatArena.ai：比较不同法学硕士的输出
使用 chatarena.ai 比较不同 LLM 的输出
ChatArena.ai让我可以在一个界面中比较多个大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT、Claude 和 Llama）的输出。在评估不同模型如何处理相同任务或提示时，此功能非常有用。
以下是我使用 ChatArena.ai 的方法：
比较 LLM 输出：我根据同一个提示测试多个LLM，以评估它们的优点和缺点，特别是对于需要精确的语言理解或创造性解决问题的项目。
评估代码生成：不同的模型在生成或调试代码时通常会产生不同的结果。ChatArena.ai 比较了每个 LLM 如何处理相同的编码查询，以便我可以选择最准确的输出。
改进提示工程：由于模型对提示的解释不同，我使用 ChatArena.ai 来改进我的提示，以确保获得最佳结果。
16. Octoparse：将爬虫与生成式 AI 结合起来
使用 Octoparse 将抓取工具与生成式 AI 结合起来
从网站抓取数据可能非常耗时，尤其是对于大型数据 集。Octoparse 使用无代码平台自动执行网页抓取，简化了此过程，因此我无需编码技能即可快速收集数据。
以下是我在工作流程中使用 Octoparse 的方法：
自动化网页抓取：我可以从多个网站提取数据，例如 竞争对手分析、产品列表或关键字数据，所需时间只是手动操作的一小部分。
数据结构化和导出：抓取数据后，我将其组织成 Excel 或 CSV 等结构化格式，以供进一步分析。
使用外部 AI 工具的案例：我经常导出抓取的数据并将其输入到 ChatGPT 等工具中，以执行总结或生成内容创意等任务。
潜在客户生成和链接建设：Octoparse 抓取目录和论坛以寻找潜在客户或 链接建设机会，从而使外展更加高效。
AI API 用例
17. 复制：以 API 形式运行任何 AI 模型
使用 Replicate 将任何 AI 模型作为 API 运行
当我需要快速轻松地将 AI 模型集成到我的工作流程中时， Replicate是我的首选。我可以将 任何 AI 模型作为 API 运行，并将不同的模型集成到我现有的系统中，而无需技术开销。
以下是我使用 Replicate 的方法：
将 AI 模型作为 API 运行：立即将 AI 模型部署为 API，从而消除耗时的设置。
内容生成：将内容生成模型集成到工作流程中，以实现更快、可扩展的 AI 内容创建。
模型版本控制：测试不同的模型版本，并在需要时恢复到以前的版本。
与团队合作：跨团队共享和访问模型，使 AI 项目更轻松地协作。
专业应用：以最小的努力实现用于图像识别、数据分析和其他专业任务的人工智能模型 。
18.OpenAI 的语音转文本 API（Whisper）
使用 Open AI 的 Whisper 将语音转换为文本
转录音频或视频内容可能具有挑战性，尤其是在处理音频质量较差或多个说话者时。我使用 OpenAI 的 Whisper从复杂的音频或视频文件中生成准确的转录。
以下是我使用 Whisper 的方式：
转录网络研讨会和会议：我将 网络研讨会和会议的口头内容转换为详细的记录，以供将来进行分析。
将视频内容转换为文本： Whisper 可以轻松地将视频内容转录 为博客帖子、文章或其他内容格式。
处理复杂的音频： Whisper 在处理低质量音频或多个扬声器时依然十分准确，确保我不会错过重要细节，使其成为满足我所有转录需求的可靠工具。
19. 使用 GPT-4V 检测页面类型
使用 GPT-4V 检测页面类型
当处理大量网页时，手动对网页进行分 越南电话号码库 类可能非常耗时。我使用 GPT-4V（带视觉的 GPT-4）对网页进行视觉分析，从而更轻松地自动检测和分类不同的页面类型。
以下是我使用 GPT-4V 的方法：
自动页面类型检测：上传截图并让 AI 将每个页面分类为产品页面、博客文章、主页等。
内容组织：GPT-4V 根据视觉输入识别页面类型来组织内容。
利用 AI 构建
20. Galileo：从文本/图像到用户界面（UI）设计
使用 Galileo 从文本/图像到用户界面 (UI) 设计
Galileo将文本描述或图像转换为用户界面 (UI) 设计，从而更轻松地生成高质量的移动和桌面模型。无论是描述应用创意还是上传图像，Galileo 都能快速生成设计模型，我可以将其导出到 Figma 等平台进行进一步细化。
以下是我使用 Galileo 的方式：
快速 UI 原型设计：我描述一个设计想法或上传一张图片，Galileo 就会为应用程序或网站生成一个 UI 原型。
导出设计：我将模型导出到 Figma 进行进一步完善，从而简化我的设计工作流程。
定制设计：Galileo 调整 UI 元素，提供灵活性，可定制设计以提高可用性和美观性。
21. Bubble：用于 AI 集成的无代码应用程序构建器
使用 Bubble AI 构建无需代码的应用程序
Bubble是一个无代码平台，我用它来快速构建功能性 Web 应用。我描述我想要的应用类型，Bubble 会生成核心结构。拖放界面让我可以自定义从设计到 AI 集成的一切。
以下是我使用 Bubble 的方法：
构建人工智能应用程序：我创建的人工智能应用程序可以自动执行内容创建和 SEO 工作流等任务。
拖放式定制：我使用该平台来设计和构建应用程序，无需任何技术技能。
集成 AI 工具： Bubble 支持集成 AI 模型，可轻松将 AI 功能添加到定制应用程序中。
22. Streamlit：轻松将 AI 模型转化为 Web 应用程序
Streamlit 将 AI 模型转化为 Web 应用程序
当我需要将 AI 模型转变为功能齐全的 Web 应用程序时，我依靠 Streamlit来创建功能齐全的应用程序，而无需担心复杂的基础设施或前端开发。
以下是我使用 Streamlit 的方法：
创建交互式 SEO 工具：我可以将 AI 模型转换为客户或我的团队可以使用的交互式 SEO 工具。
分享数据见解： Streamlit 可以轻松地以交互式、可访问的 Web 应用程序格式分享数据见解。
简化应用程序开发：我上传我的代码，Streamlit 处理整个 Web 应用程序基础架构，无需复杂的开发。
23.Chainlit：构建对话式 AI 应用程序
Chainlit 打造对话式 AI 应用
创建对话式 AI 应用程序可能很困难，但 Chainlit简化了这一过程。无论我需要构建聊天机器人还是自动化内部工作流程，Chainlit 都能将大型语言模型连接到用户友好的界面。
以下是我使用 Chainlit 的方法：
构建聊天机器人：我开发可以响应客户询问或提供实时见解的聊天机器人。
从 Google Analytics 查询数据：我使用 Chainlit 与 AI 模型交互，以从 Google Analytics 等平台提取和分析数据。
找到你需要的一切
24. 有人工智能可以解决这一问题：找到适合任何任务的人工智能工具
寻找 AI 工具，有 AI 可以帮你
当我需要特定的 AI 工具时，我会使用 There's an AI for That。它聚合了 AI 工具，让我能够更轻松地根据自己的独特需求发现新的解决方案。
以下是我使用“There's an AI for That”的方法：
发现新工具：我跨类别搜索以找到针对特定任务的 AI 工具。
比较人工智能解决方案：该平台帮助我比较功能并根据我的工作流程选择最佳工具。
随时了解新版本：它会定期更新其目录，通知我有关最新的 AI 工具的信息。
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2025 年 21 款顶级内容创作 AI 工具
我使用 AI 工具进行 SEO 的 24 种方法
最后的想法：使用正确的 AI 工具加速你的开发工作流程
现在轮到您开始探索符合您需求的选项了。合适的 AI 工具会产生倍增效应，从而改变您的整个工作流程。无论是简化重复任务还是解决雄心勃勃的项目，这里都有解决方案可以帮助您提供更好、更快、更智能的结果。