OPEN Platform 个人理解

很早就听说过Open Platform,却一直没有仔细研究过,这两天仔细看了看,稍有眉目:

目前大多数开发平台应用程序都是B/S结构,相对于传统的WEB网站来说有相同点也有不同点。

相同点:

都需要一个独立的WEB 服务器和SQL服务器,那就意味着个人开发者仍然必须自己担负WEB服务器的开销,那么这对于个人开发者来说会是一个不大不小的障碍,会在一定程度上打消或者阻碍个人开发者的积极性。不知开放平台是否会提供主机和空间服务。

不同点:

1、OPEN Platform下,利用Open API可以直接获取平台用户信息,应用的目标用户更明确

2、推广更简单,所有的平台用户都是自己应用的潜在客户

3、可以利用OpenAPI 调用平台提供的功能,更加丰富用户的体验

4、有更强的针对性

### OpenAI Codex 模型概述 Codex 是由 OpenAI 推出的一个基于 GPT-3 的派生模型,经过针对代码数据的微调训练而成[^1]。该模型能够完成诸如根据函数名和注释自动生成代码、生成测试用例以及支持多种编程语言的任务。它的参数规模范围广泛,从小至 12M 到大至 12B 不等,使其成为当前最强大的编程语言预训练模型之一。 Codex 还具备丰富的上下文理解能力,它不仅知道大量现有的库、API 和模块,还能够在开发者的提示下灵活调整建议方向。例如,在指定版本号的情况下,Codex 可以优先推荐特定版本的相关内容[^2]。 ```html <!-- Use A-Frame version 1.2.0 to create a 3D website --> <script src="https://aframe.io/releases/1.2.0/aframe.min.js"></script> ``` 此外,Codex 提供的技术文档强调了其对最佳实践的支持。当生成代码时,Codex 倾向于附加详细的注释或者提供外部参考资料链接,从而帮助开发者更好地理解和应用所生成的内容[^3]。 --- ### 使用方法简介 为了充分利用 Codex 的功能,用户可以通过以下方式操作: #### 方法一:通过 API 访问 OpenAI 提供了一个 RESTful 风格的接口来访问 Codex 功能。以下是基本请求流程: 1. 注册并获取个人密钥; 2. 构建 HTTP 请求头携带认证信息; 3. 发送包含输入文本的数据包给服务器端处理; 下面是一个简单的 Python 实现例子展示如何调用 Codex 来生成一段 JavaScript 函数定义: ```python import os import openai openai.api_key = 'your_api_key_here' response = openai.Completion.create( engine="code-davinci-002", prompt="Write a function that reverses an array.\n\nfunction reverseArray(input) {\n", temperature=0, max_tokens=64 ) print(response.choices[0].text.strip()) ``` 注意这里使用的引擎名称 `code-davinci-002` 属于最新一代改进版 Codex 系列的一部分[^4]。 #### 方法二:集成到 IDE 或编辑器插件 许多现代集成开发环境 (IDEs),像 Visual Studio Code, JetBrains IntelliJ IDEA Ultimate Edition 等都提供了官方或社区维护好的扩展程序允许无缝接入此类 AI 辅助工具。安装完成后只需按照界面指引配置好相应的账户设置即可享受即时编码辅助体验。 --- ### 技术文档资源 对于更深入的学习和技术细节探索,可参考如下资料地址: - [Official Documentation](https://platform.openai.com/docs/models/codex): 此处包含了关于不同版本特性对比说明、定价策略以及其他实用技巧等内容。 - GitHub Repository: 如果希望查看具体实现案例,则可以查阅一些开源项目仓库中的实际运用场景实例。 ---
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