系统集成一直是一个非常头疼的工作，你需要面对很多不熟悉的产品和接口，不断的来回尝试和探索，低效还没技术含量。
在前面的文章里，我们了解到大模型令人惊叹的逆向工程能力：
ChatGPT逆向工程后续：用v0 Chat和Cursor重塑前端开发流程，开启AI编程新纪元
那么，大模型技术能否在这一领域发挥作用，开发一款AI工具能自动生成集成代码，简化 开发流程呢 ？
Integuru 便是首款利用逆向工程自动化第三方集成的 AI Agent。其出现旨在帮助开发者更高效地完成复杂任务，节省时间和精力。它工作原理相对简单。它通过分析目标平台的内部 API，生成请求的依赖关系图。此过程包括识别执行特定操作所需的请求，并确定在合成最终请求时的动态部分，最终生成一个可视化的依赖图。通过遍历图中的节点，Integuru 可以将需求转换为可运行的功能代码，从而大幅降低开发的复杂性。
Integuru能够解决集成开发者三个关键痛点，提升开发效率。
- 繁琐的API分析 ：手动分析API文档耗时且易出错。
- 重复性编码工作 ：大量重复的代码编写工作，效率低下。
- 调试困难 ：集成过程中的调试复杂，难以定位问题。
举个例子，假设你需要集成一个第三方服务，通常需要手动分析API文档，编写大量代码。而使用Integuru，只需提供HAR文件和描述动作的提示，它就能自动生成所需的集成代码。例如，某开发者使用Integuru成功集成了某支付服务，仅用几分钟就完成了原本需要数小时的工作。
PS：如果将它和playwright这类工具结合，用户只需要手工完成操作，他就能解析用户执行过程脚本自动生成多步的集成整合方案，这样是不是更加cool呢？ 更详细使用案例：
小结
Integuru是将LLM应用到系统集成方面的一个创新尝试，就像将大模型用在自动化测试工具上一样，必将引爆新的开发范式变革。
项目地址：https://github.com/Integuru-AI/Integuru
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