Steve Krouse 描述了 Val Town 到目前为止使用 LLM 构建功能的经验，从完成（由Codeium和 Val Town 自己的codemirror-codeium扩展提供支持）开始，然后滚动使用Townie代码助手的多个版本，最初由 GPT 3.5 支持，但后来升级克劳德 3.5 十四行诗。
现在这是一个非常值得探索的有趣空间，因为较大的参与者在其中进行了很多活动。 Steve 将 Val Town 的方法归类为“快速跟随”——试图发现被证明有效的模式并将其带入自己的产品中。
从战略角度来看，这具有挑战性，因为 Val Town 的核心优势并不是人工智能编码辅助：他们正在尝试构建最佳的生态系统来托管和迭代轻量级服务器端 JavaScript 应用程序。这些东西难道不会分散我们对更大目标的注意力吗？
史蒂夫总结道：
然而，即使几个月后我们只能获得大狗所拥有的 80% 的功能，但在 Val Town 中完全集成的 Web AI 代码编辑器体验仍然让人感觉有很多收获。复制我们在其他工具中看到的最佳功能并不需要做太多工作。完全集成的体验所带来的好处似乎非常值得付出这些代价。简而言之，到目前为止，我们已经取得了很多成功，并且认为值得继续这样做。
对我来说，这样的功能如何如此容易构建，现在仍然很疯狂，因为它们可以成为小型初创公司的兼职功能，而不是整个项目。
通过黑客新闻