TLBrowse är ett fascinerande projekt som visar potentialen hos just-in-time-programvara, där webbsidor dynamiskt genereras baserat på användarinteraktioner, snarare än att vara förrenderade. Denna metod, möjliggjord av stora språkmodeller, representerar en betydande förskjutning i hur vi tänker på programvaruleverans.

Kärnfunktionaliteten i TLBrowse är en "oändlig webbkanvas" där användare kan navigera och interagera med AI-genererade webbsidor. Genom att helt enkelt skriva in en URL skapar applikationen dynamiskt en webbsida på flygande fot, vilket gör att användare kan utforska och interagera med innehållet. Denna dynamiska generering sträcker sig till djupare nivåer, där användare kan klicka in i specifika avsnitt av sidan, och applikationen genererar nya sidor i enlighet med detta.

Implikationerna av denna teknik är djupgående. Istället för att underhålla en kodbasen och distribuera uppdateringar kan programvara genereras i stunden, skräddarsydd för användarens specifika behov och sammanhang. Denna "just-in-time"-metod har potential att revolutionera programvaruutveckling, minska kostnaderna för traditionell programvaruleverans och möjliggöra mer personliga och anpassningsbara upplevelser.

TL;DR: TL Browse är ett nytt projekt som låter dig dynamiskt skapa webbsidor med hjälp av AI-genererat innehåll. Det utnyttjar stora språkmodeller för att generera innehåll och layout för webbsidor i realtid, baserat på användarens indata. Detta projekt visar potentialen hos "just-in-time-programvara" där applikationer byggs och levereras i stunden, snarare än att vara förrenderade.

De viktigaste funktionerna i TL Browse inkluderar:

• Oändlig webbkanvas där du kan navigera och utforska AI-genererade webbsidor
• Möjlighet att generera webbsidor genom att helt enkelt skriva in en URL (t.ex. "bestbuy.com")
• Dynamiskt genererade sidor som kan redigeras och anpassas ytterligare
• Stöd för olika AI-modeller, inklusive OpenAI, Anthropic och andra
• Alternativ för lokal distribution för att köra AI-modellerna direkt på din dator

För att komma igång med TL Browse behöver du ställa in ett Anthropic-konto och ett Clerk-konto för autentisering. Installationsprocessen är lite invecklad, men projektets GitHub-arkiv ger detaljerade instruktioner. När du väl har ställt in det kan du börja utforska den oändliga webbkanvasen och generera dynamiska webbsidor efter behag.

Detta projekt är en fascinerande glimt in i framtiden för programvaruutveckling, där AI-drivna "just-in-time"-applikationer skulle kunna revolutionera sättet vi skapar och interagerar med digitala upplevelser.

TL Browse-projektet låter dig inte bara generera webbsidor på flygande fot, utan också anpassa och ladda ner det genererade innehållet. Här är hur du kan arbeta med de AI-genererade webbsidorna:

1. Anpassning: När en webbsida har genererats kan du enkelt redigera innehållet genom att klicka på de olika elementen. Projektet tillhandahåller en uppsättning redigeringsverktyg som låter dig modifiera text, bilder och andra komponenter på sidan.

2. Ladda ner koden: Om du är nöjd med den genererade sidan kan du ladda ner koden genom att klicka på "Ladda ner"-knappen. Detta ger dig HTML-, CSS- och JavaScript-filerna som utgör webbsidan, vilka du sedan kan anpassa eller distribuera efter behov.

3. Uppdatera sidan: Om du vill generera en ny version av webbsidan kan du helt enkelt klicka på "Uppdatera"-knappen. Detta skapar en ny instans av sidan baserat på den aktuella URL:en eller indata.

4. Spara och dela: Projektet låter dig också spara det aktuella tillståndet för kanvasen, inklusive alla genererade sidor. Du kan sedan dela den unika URL:en med andra, som sedan kan utforska och interagera med samma uppsättning AI-genererade webbsidor.

Genom att utnyttja kraften hos stora språkmodeller demonstrerar TL Browse-projektet potentialen hos "just-in-time"-programvarugeneration, där webbsidor skapas på flygande fot baserat på användarindata och sammanhang. Detta tillvägagångssätt öppnar upp nya möjligheter för snabb prototyping, innehållsgenerering och personliga webbupplevelser.

För att komma igång med TLBrowse behöver du ställa in dina Anthropic- och Clerk-konton. Här är hur du gör:

1. Skapa ett Anthropic-konto:

   • Gå till Anthropic-webbkonsolens webbplats på console.anthropic.com.
   • Klicka på "Skapa nyckel" för att generera din Anthropic-API-nyckel.
   • Kopiera den genererade API-nyckeln.

2. Skapa ett Clerk-konto:

   • Registrera dig för ett Clerk-konto på clerk.com.
   • Skapa en ny app i Clerk.
   • Kopiera Clerk-publiceringsnyckel och hemlig nyckel.

3. Konfigurera miljövariablerna:

   • I Visual Studio Code, navigera till TLBrowse-projektmappen.
   • Skapa en ny fil med namnet .env.local i projektets rot.
   • I .env.local-filen, lägg till följande rader:

     ANTHROPIC_API_KEY="your_anthropic_api_key"
     CLERK_PUBLISHABLE_KEY="your_clerk_publishable_key"
     CLERK_SECRET_KEY="your_clerk_secret_key"
     

   • Ersätt your_anthropic_api_key, your_clerk_publishable_key och your_clerk_secret_key med de respektive värdena du kopierade tidigare.
   • Spara .env.local-filen.

4. Uppdatera Layout.tsx-filen:

   • I TLBrowse-projektet, öppna layout.tsx-filen.
   • Hitta ClerkProvider-komponenten och lägg till publishableKey-egenskapen, och skicka in Clerk-publiceringsnyckel:

     <ClerkProvider publishableKey="your_clerk_publishable_key">
       {/* Resten av koden */}
     </ClerkProvider>
     

   • Spara layout.tsx-filen.

Nu när du har ställt in dina Anthropic- och Clerk-konton kan du fortsätta att köra TLBrowse-projektet lokalt.

För att använda en lokal eller anpassad AI-modell med TLBrowse, följ dessa steg:

1. I route.ts-filen, ersätt cloudModel-värdet med den modell du vill använda, som 'gpt-4'.

2. I samma route.ts-fil, ersätt process.env.CLOUD_KEY-värdet med din OpenAI-API-nyckel.

3. I m.ts-filen, lägg till din OpenAI-API-nyckel till process.env.OPENAI_API_KEY-värdet.

4. I client.ts-filen, ersätt OPENAI_URL-värdet med URL:en för din lokala modell.

Efter att ha gjort dessa ändringar bör TLBrowse-applikationen nu använda din lokala eller anpassade AI-modell istället för standardmodellen från Anthropic. Tänk på att du kanske behöver justera koden ytterligare beroende på de specifika kraven för din valda modell.