Empromptu؛ پلتفرمی برای تبدیل ایدههای هوش مصنوعی به نرمافزارهای تولیدی
شِینا لون (Shanea Leven)، بنیانگذار سابق استارتاپ CodeSee، میگوید از تجربه راهاندازی اولین شرکتش دو درس کلیدی آموخته: اول اینکه باید فرق بین نیاز واقعی کسبوکارها و ایدههای صرفاً «ویژنری» را شناخت، و دوم اینکه اصول بنیادی نرمافزار — امنیت، انطباقپذیری، قابلیت اطمینان و کیفیت — حتی در عصر فناوریهای نوینی مانند هوش مصنوعی همچنان پابرجا هستند. پس از فروش CodeSee در 2024، لون تصمیم گرفت محصولی بسازد که به صاحبان کسبوکار، حتی کسانی که پیشزمینه فنی ندارند، امکان ایجاد اپلیکیشنهای مبتنی بر هوش مصنوعی را بدهد.
تولد Empromptu و ایده مرکزی
لون همراه با پژوهشگر هوش مصنوعی شان رابینسون (Sean Robinson) در اکتبر سال گذشته پلتفرم Empromptu را راهاندازی کردند. مفهوم اصلی Empromptu ساده اما جاهطلبانه است: کاربر تنها با گفتن خواستهاش به چتبات هوش مصنوعیِ پلتفرم — مثلاً «یک اپلیکیشن دستهبندی بساز» یا «یک اپ پیشنهاددهنده تولیدی بساز» — میتواند درخواست یک برنامه واقعی را مطرح کند و پلتفرم بهطور خودکار آن را تولید کند. علاوه بر این، Empromptu ابزارهایی مبتنی بر مدلهای زبانی بزرگ (LLM) برای فاینتیونینگ نتایج فراهم میکند و به شرکتها اجازه میدهد قابلیتهای هوش مصنوعی را به کدبیسهای موجود خود اضافه کنند.
از «ویبکدنینگ» تا نرمافزار تولیدی
لون تأکید دارد که Empromptu را نباید صرفاً یک پلتفرم «vibe-coding» یا آزمایشی تلقی کرد. او میگوید: «vibe coding برای آزمایشهای سریع عالی است، اما Empromptu همان چیزی است که آن آزمایشها را به نرمافزار واقعی تبدیل میکند.» پلتفرم امکاناتی مانند ارزیابی داخلی، حاکمیت (governance) و قابلیت خودبهبود را ارائه میدهد تا قابلیت تولید، انتشار و کنترل روی دادههای واقعی و مشتریان حقیقی فراهم شود.
دور سرمایهگذاری و امکانات جدید
Empromptu روز سهشنبه اعلام کرد که در یک دور پیشسرمایه (pre-seed) مبلغ 2 میلیون دلار جذب کرده است. این دور سرمایهگذاری توسط Precursor Ventures هدایت شد و شرکتهایی مانند Zeal Capital، Alumni Ventures، Founders Edge و South Loop نیز در آن مشارکت داشتند. لون میگوید این سرمایه برای جذب نیروی انسانی و توسعه فناوریهای مالکیتی جدید به کار خواهد رفت.
همزمان با اعلام جذب سرمایه، Empromptu سه قابلیت جدید معرفی کرد که از جمله آنها میتوان به امکان ساخت مدلهای داده سفارشی و «حافظه بینهایت» اشاره کرد؛ ویژگیهایی که به ویژه برای پروژههای پیچیده و نیازمند نگهداری بلندمدت داده اهمیت دارند.
مخاطب هدف و موارد کاربرد
Empromptu عمدتاً روی کسبوکارهایی هدفگذاری شده که در صنایع قانونگذاریشده یا حوزههای «عمیقاً پیچیده» فعالیت میکنند و نیاز به ثبت داده و ساخت اپلیکیشنهای خاص دارند — برای مثال نرمافزارهایی که به هتلها یا کسبوکارهای خدماتی ارائه میشود. ایده اصلی این است که بنیانگذاران و مدیران بتوانند کسبوکار خود را بدون نیاز به فراگیری مهارتهای فنی عمیق، تحت تأثیر انقلاب هوش مصنوعی قرار دهند. همانطور که لون میگوید: «این مثل هر مهارت دیگری است — و زیباییاش در این است که هوش مصنوعی میتواند در طول مسیر به شما کمک کند تا آن را بیاموزید.»
رقابت و تمایز
Empromptu رقبایی مانند Replit و Lovable دارد، اما ادعای متفاوتی دارد: در حالی که بسیاری از ابزارها برای آزمایش و نمونهسازی سریع مناسباند، Empromptu بر تولید نرمافزار قابل عرضه به مشتری نهایی با کنترل کامل، ارزیابی و حاکمیت تمرکز دارد.
این مطلب بهروزرسانی شد تا عملکرد و توانمندیهای Empromptu روشنتر شود.