Llama Coder هو أداة مفتوحة المصدر تمكنك من إنشاء تطبيقات كاملة الطبقات بنقرة واحدة. إنها تستفيد من نموذج Llama 3.1 البالغ 45 مليار معلمة من Meta AI وخدمة التحقق من صحة TensorFlow من Together AI لتبسيط عملية التطوير.

تتضمن حزمة التقنيات مكونات مثل Sandpack لتجميع الرمز، و Next.js و Tailwind لتوجيه التطبيق وتنسيقه، و Helicon للقابلية للملاحظة، و Posible لتحليلات المواقع الإلكترونية. يسمح هذا المزيج من المكونات بالإنشاء السريع والفعال لمختلف التطبيقات.

يدعم Llama Coder إنشاء تطبيقات متنوعة، من تطبيق اختبار بسيط إلى قناة تجارية إلكترونية معقدة وحتى لعبة الثعبان الكاملة الوظائف. التطبيقات المولدة جذابة بصريًا وتتميز بواجهات مستخدم سهلة الاستخدام.

إحدى الميزات البارزة في Llama Coder هي القدرة على إجراء تعديلات على التطبيقات المولدة داخل الحاوية المقدمة. يمكن للمستخدمين إجراء تغييرات على المكونات، مثل تعديل لون زر، ورؤية التمثيل المرئي للتحديثات في الوقت الفعلي.

للبدء باستخدام Llama Coder، يحتاج المستخدمون إلى تثبيت Python و npm و Git و Visual Studio Code، بالإضافة إلى مفتاح API من Together AI. عملية الإعداد بسيطة، ويتم توفير تعليمات مفصلة في مستودع GitHub.

يستفيد Llama Coder من حزمة تقنيات قوية لتمكين الإنشاء السريع والفعال للتطبيقات. تشمل المكونات الأساسية لهذه الحزمة:

• Next.js: إطار عمل React لبناء تطبيقات مقدمة من الخادم، مع ميزات مثل التوجيه المبني على الملفات وطرق API وغير ذلك.
• Tailwind CSS: إطار عمل CSS قائم على المرافق يسمح بالتطوير السريع للواجهة المستخدمة من خلال توفير مجموعة من الفئات المحددة مسبقًا.
• Sandpack: حل لتجميع الرمز يسمح للمستخدمين بتحرير والاستعراض التطبيقات المولدة في الوقت الفعلي.
• Helicon: أداة قابلية للملاحظة توفر رؤى ومراقبة للتطبيقات المولدة.
• Posthog: منصة تحليلات المواقع الإلكترونية المدمجة في Llama Coder لتتبع تفاعلات المستخدمين وسلوكهم.

يخلق مزيج هذه التقنيات تجربة تطوير سلسة، مما يمكّن المستخدمين من إنشاء وتحرير تطبيقاتهم بسرعة. يضمن استخدام Next.js و Tailwind CSS واجهة مستخدم حديثة وقابلة للاستجابة ومرئية جذابة، بينما توفر أدوات تجميع الرمز والقابلية للملاحظة سير عمل تطوير سلس. مع تكامل Posthog، يمكن للمستخدمين أيضًا الحصول على رؤى قيمة حول كيفية استخدام تطبيقاتهم المولدة.

يستفيد Llama Coder من نموذج Llama 3.1 البالغ 45 مليار معلمة من Meta AI، بالإضافة إلى واجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Serving، لتبسيط عملية التطوير وجعلها أكثر إمكانية للوصول.

تستخدم الأداة حزمة تقنيات تشمل Next.js لتوجيه التطبيق، و Tailwind للتنسيق، و Helicon للقابلية للملاحظة، و Posible لتحليلات المواقع الإلكترونية. يسمح هذا المزيج بالإنشاء السريع والفعال لمختلف التطبيقات، من الاختبارات إلى ألعاب الثعبان.

باستخدام Llama Coder، يمكنك ببساطة تحديد ما تريد إنشاؤه، وستقوم الأداة بتوليد المكونات اللازمة. على سبيل المثال، عند طلب تطبيق اختبار، ولدت الأداة تطبيق اختبار الرموز التوضيحية مع أربع خيارات، مع تقديم تعليقات فورية على الإجابات الصحيحة والخاطئة.

تدعم الأداة أيضًا إنشاء تطبيقات قائمة على البيانات، مما يسمح بدمج رسوم بيانية وجداول بيانات جميلة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام Llama Coder لتحليل كميات كبيرة من ملفات PDF، مما يجعلها حلاً متعدد الاستخدامات.

يقدم Llama Coder ثلاث خيارات نماذج مختلفة: نموذج Llama 3.1 البالغ 45 مليار معلمة، ونموذج Llama 3.17 البالغ 17 مليار معلمة، ونموذج Galactica 2 البالغ 27 مليار معلمة. يمكن للمستخدمين اختيار النموذج الذي يناسب احتياجاتهم بشكل أفضل.

إحدى الميزات البارزة في Llama Coder هي وظيفة "الإنسان في الحلقة"، والتي تمكّن المستخدمين من تحرير المكونات المولدة مباشرةً داخل الحاوية. يسمح هذا بمزيد من التخصيص وتنقيح التطبيقات.

للبدء باستخدام Llama Coder، يحتاج المستخدمون إلى تثبيت Python و npm و Git و VS Code، بالإضافة إلى مفتاح API من Together AI. عملية الإعداد بسيطة، ويمكن الوصول إلى الأداة عبر الموقع الإلكتروني وأيضًا محليًا.

للبدء باستخدام Llama Coder، ستحتاج إلى التأكد من توفر المتطلبات الأساسية التالية:

1. Python: يتطلب Llama Coder Python كلغة برمجة.
2. npm: ستحتاج إلى تثبيت npm (مدير حزم Node.js).
3. Git: يتم استخدام Git لنسخ مستودع Llama Coder.
4. Visual Studio Code (VS Code): سيكون هذا هو بيئة التطوير المستخدمة لتكوين ملف .env.
5. مفتاح API من Together AI: ستحتاج إلى الحصول على مفتاح API مجاني من Together AI لاستخدام نموذج اللغة.

بمجرد توفر هذه المتطلبات الأساسية، اتبع هذه الخطوات:

1. انتقل إلى مستودع GitHub لـ Llama Coder وانقر على الزر الأخضر "Code" لنسخ عنوان المستودع.
2. افتح سطر الأوامر أو الطرفية وانتقل إلى الدليل الذي تريد نسخ المستودع إليه.
3. قم بتشغيل الأمر git clone <repository_url> لنسخ المستودع.
4. افتح المستودع المنسوخ في VS Code.
5. في VS Code، انقر على الزر "Trust the Authors" لتثق في المستودع.
6. ابحث عن ملف .env.example في المستودع وافتحه.
7. استبدل علامة المكان TOGETHER_API_KEY بمفتاح API الخاص بك من Together AI.
8. احفظ الملف وأعد تسميته إلى .env.
9. افتح الطرفية في VS Code وانتقل إلى دليل llama-coder.
10. قم بتشغيل الأمر npm install لتثبيت التبعيات اللازمة.
11. بمجرد اكتمال التثبيت، قم بتشغيل الأمر npm run dev لبدء تشغيل تطبيق Llama Coder.
12. يجب أن يكون التطبيق الآن قيد التشغيل على المضيف المحلي الخاص بك، ويمكنك الوصول إليه في متصفح الويب الخاص بك.

بهذه الخطوات، يجب أن يكون Llama Coder جاهزًا للتشغيل على جهازك المحلي، وجاهزًا لبدء إنشاء تطبيقات كاملة الطبقات بسهولة.

Llama Coder هو أداة مفتوحة المصدر مвпечатляющая تمكّن المستخدمين من إنشاء تطبيقات كاملة الطبقات بنقرة واحدة. تستفيد من نموذج Llama 3.1 البالغ 45 مليار معلمة من Meta AI وخدمة التحقق من صحة LM Infr من Together AI لتوفير تجربة تطوير سلسة.

تستخدم الأداة حزمة تقنيات تشمل مكونات مثل Sandpack لتجميع الرمز، و Next.js و Tailwind لتوجيه التطبيق وتنسيقه، و Helicon للقابلية للملاحظة، و Posible لتحليلات المواقع الإلكترونية. يسمح هذا المزيج بالإنشاء السريع والفعال لمختلف التطبيقات.

من خلال الأمثلة المعروضة، أظهر Llama Coder قدرته على إنشاء تطبيقات مثل تطبيق اختبار وتطبيق تقويم وقناة تجارية إلكترونية وحتى لعبة الثعبان. التطبيقات المولدة جذابة بصريًا وغنية بالميزات، مما يبرز قدرات هذه الأداة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

سهولة التثبيت والقدرة على توسيع نطاق التطبيقات بشكل أكبر في الحاوية المقدمة تجعل Llama Coder موردًا قيمًا للمطورين ورواد الأعمال على حد سواء. بطبيعته المفتوحة المصدر ودعم الخالق حسن، Llama Coder هو أداة تستحق الاستكشاف لأي شخص مهتم بتبسيط عملية تطوير التطبيقات.