- Kode bukanlah sarana yang ideal untuk menulis logika bisnis
- Menggunakan LLM untuk membuat backend+DB. Saat API dipanggil, logika bisnis dapat diinferensikan dari namanya dan status dapat disimpan
- Cara kerjanya
- Menjelaskan tujuan backend kepada LLM ("Ini adalah aplikasi To-Do")
- Menulis JSON BLOB awal untuk status DB (
{todo_items: [{title: "eat breakfast", completed: true}, {title: "go to school", completed: false}]})
- Mulai memanggil API. Backend yang menginferensikan logika bisnis dan memperbarui status pun selesai dibuat
- Mengapa ini adalah masa depan
- Dapat diiterasikan dari frontend bahkan tanpa mengetahui seperti apa bentuk backendnya
- Mudah diubah meski backend memberikan format yang berbeda
- Tidak masalah meski ada typo pada nama API
- Serverless tanpa cold start
2 komentar
Menarik ya. Setelah melihat sedikit kodenya, kalau parsing JSON saja dilakukan dengan gpt3, sepertinya query insert atau update DB pun bisa dibuat tanpa masalah besar. Sepertinya juga berguna saat tidak ada waktu luang untuk membuat Mock API.
Ini adalah proyek yang meraih juara 1 di hackathon Scale.ai. Penjelasan detailnya lebih mudah dipahami jika melihat thread Twitter.
https://nitter.1d4.us/DYtweetshere/status/1617471632909676544