アプリケーションをゼロから開発するというコンセプトは何ですか? これをルーブ・ゴールドバーグ・マシンの構築に例える人もいます。ルーブ・ゴールドバーグ・マシンは現在、工学や物理学の教室などの教育現場やレクリエーションの場で、基本的な機械原理や問題解決スキルを教えるために広く使用されています。時には、このような機械的な創作物がコンテストの対象となり、参加者は最も単純なタスクを最も複雑な方法で実行するよう求められることもあります。 トム猫はネズミを捕まえるために複雑なルーブ・ゴールドバーグ・マシンを準備する アプリの開発はルーブ・ゴールドバーグ・マシンを作るのと同じくらい難しいです。開発者は、モバイル、Web、デスクトップ プラットフォームで適切に実行されるアプリケーションを実現するために、さまざまなテクノロジ スタックを結合し、ブートストラップ、コンパイル、テスト、展開、監視を行う必要があります。 Google が IDX をリリースしました。これはまったく新しいブラウザ内コード エディター + 開発環境です。 Angular、Next.js、React、Svelte、Flutter などの複数のフレームワークをサポートし、近々 Python と Go もサポートする予定です。 プロジェクトアドレス: https://idx.dev/ IDX は、Google Cloud 上に構築され、PaLM 2 上に構築されたコードでトレーニングされた基礎 AI モデルである Codey を搭載したブラウザベースの開発エクスペリエンスです。 IDX には、コード生成、コード自動補完、異なる言語間でのコード翻訳、コード解釈など、PALM 2 に基づく生成 AI 機能も含まれています。 IDX も Code OSS 上に構築されているため、何を構築する場合でも使い慣れた感覚で使用できます。 IDX は、一般的なフレームワークと言語を使用して、フルスタック Web およびマルチプラットフォーム アプリケーションの構築、管理、展開を容易にするように設計されています。これは、フルスタックのマルチプラットフォーム アプリケーション開発ワークフロー全体をクラウドに移行しようとする実験的な新しいプロジェクトです。 実際、これは Google による最初の革新的な動きではありません。 Google は長年にわたり、Angular、Flutter、Google Cloud、Firebase のリリースを通じて、マルチプラットフォーム アプリケーション開発に注目してきました。 では、IDX の違いは何でしょうか? その強みを見てみましょう。 IDXの特徴どこからでもすぐに仕事に取り掛かる IDX の中核は、ユーザーが場所やデバイスを問わず開発し、完全に忠実なローカル開発エクスペリエンスを実現できるようにすることです。 各 IDX ワークスペースには Linux ベースの仮想マシンの完全な機能が備わっており、ユーザーに近いデータセンターのクラウド ホスティングを通じてアクセスすることもできます。 IDX を使用すると、Google Cloud のセキュリティとスケーラビリティを活用して、すぐに開発ワークフローを開始できます。ブラウザを開いてから、数日ではなく数秒で、どこからでも、どのマシンでもアプリケーションを開発できます。 一般的なフレームワークと言語を使用して開発する IDX は、Angular、Next.js、React、Svelte、Flutter などの一般的なフレームワーク用のさまざまなテンプレートを提供しており、まもなく Python と Go もサポートされる予定で、ユーザーは複数のプラットフォームで実行できるアプリケーションの構築をより簡単に開始できるようになります。 ユーザーは GitHub から既存のプロジェクトをインポートして、中断したところから作業を続行することもできます。 IDX はほとんどのテクノロジー スタックをサポートしています。 クロスプラットフォームプレビューアプリ 今日、成功するアプリを作成するには、プラットフォーム間でアプリのデザインと動作を最適化し、ユーザーと同じようにアプリをプレビューする必要があります。これを簡単にするために、IDX には組み込みの Web プレビューが含まれており、近日中に完全に構成された Android エミュレーターと組み込みの iOS エミュレーターも提供され、すべてブラウザーで直接利用できるようになります。 AI搭載 人々はコードを書くのに多くの時間を費やしていますが、AI の進歩により、すべての人の作業がはるかに効率的になります。 IDX は、Android Studio の Studio Bot、Google Cloud の Duet などを強化する Codey および PaLM 2 モデルなど、コードをより速く記述できるだけでなく、より高品質なコードの作成にも役立つ、AI における Google のイノベーションを探求しています。現在、IDX には、インテリジェントなコード自動補完、補助チャットボット、および「コメントの追加」や「コードの説明」などのコンテキスト コード アクションが備わっています。 もちろん、開発者らは、AI 機能はまだ初期段階にあり、IDX AI がユーザーの作業をより良く支援できるようにするために懸命に取り組んでいると述べています。 Firebase Hosting による Web 公開 アプリケーションを本番環境にデプロイすることは、よくある問題点です。 IDX は Firebase Hosting と統合することでこれを簡単にし、数回クリックするだけで、Web アプリの共有可能なプレビューをデプロイしたり、高速で安全なグローバル ホスティング プラットフォームを使用して本番環境にデプロイしたりできます。 Firebase Hosting は Cloud Functions を活用した動的バックエンドをサポートしているため、Next.js などのフルスタック フレームワークに最適です。 プロジェクト開発者の一人であるローマン氏は、「これは私たちの旅の始まりに過ぎません。まだ長い道のりが残っています」とツイートした。 Googleはまた、このプロジェクトはまだ初期段階にあり、ユーザーエクスペリエンスを最適化するために今後も新機能を追加し続けると述べた。 TechCrunch+ ライターの @fredericl が、発売前に IDX を体験しました。 IDX チャットボットは期待通りに動作したが、ソースコードと緊密に統合されているようには感じられなかったと彼は語った。たとえば、コードを直接操作することはできず、エディターでどのコードを選択したかを認識しないようです。 画像出典: TechCrunch+、@frederic Google が述べたように、このプロジェクトはまだ初期段階にあり、比較的粗い状態であることがわかります。より多くの開発者が参加し、フィードバックを提供し、さらに最適化する必要があります。 あなたも興味があれば、プロジェクトアドレスをクリックして登録し、体験してみてください。 |
<<: 因果関係に着想を得た解釈可能なフレームワーク:大規模モデルを説明する効率的な方法
AI モデルを開発する場合、データの量と品質がモデルの有効性に直接影響します。現場でデータを収集した...
成熟した Tensorflow および PyTorch フレームワークを使用して再帰ニューラル ネッ...
2020 年には、すでに多くの楽しい機械学習チュートリアルが見つかります。この記事では、最も人気のあ...
Amazon Alexaのような音声アシスタントの台頭にもかかわらず、人々は本物そっくりのAIに不安...
GenAI が現代の企業にとって非常に魅力的な理由は理解できます。これは、世界中のさまざまな業界で無...
2020 年は、公衆衛生、職業生活、経済、そして日常生活のほぼすべての側面にとって特別な年となりまし...
AI が生成した画像は非常にリアルなので、AI 自身も違いを区別できません。マスク氏とロボットのガ...
教育評価は、教育の質の継続的な向上を促進する「牛の鼻」として、確立された教育目標に基づき、一定の教育...
[[219941]] AI と機械学習が、人材管理の問題解決に役立っているというのは、皮肉なことです...
フィナンシャル・タイムズによると、8月8日、ソーシャルメディア大手のMeta(旧Facebook)は...
現在の AI の世界は電力を大量に消費し、計算能力が制限されています。モデル開発の軌跡は急速でしたが...