解釋LLM和ChatGPT等新技術如何在未來帶來應用程式介面 (API) 的革命性變化. 提供這些API可能如何運作的例子.
孩子時我喜歡看他們. 我認為我永遠看不到像傑森那樣的<unk>房是可行的. 這讓我改變了主意.  合同上的義務 建築師需要像律師一樣思考. 您可以定義系統或元件之間的合約 (API). 您可以使用這些API監控,  我會使用Swagger編輯器來定義這些合約, 我會與團隊檢查設計, 進行場景分析, 檢查API是否符合使用情況,  我很小心, 當然第一次並沒有完美. 我也必須考慮如何在API發展的同時, 像一位誠實的政客守護美國憲法一樣. 該團隊必須小心對任何影響API的變更.  網路使用者: 更多的是API雜亂! 更多的API與庫. 這樣的複雜性會成為瓶頸. 很少有任何改變, 有些方法 (比如聯合#GraphQL) 能夠很好地處理這種複雜性. 但它仍然涉及到一個API, 在此下可能存在很多脆弱性.  <unk>房對話, 聊天GPT風格 整個<unk>房裡有許多不同的系統, 考慮到<unk>房內獨立系統之間的複雜互動, 這根本不太實用.  接下來我們來看看API與Jetsons的<unk>房,  我們要簡單地說一下:披薩. 你 (或你的機器人) 從零開始製作披薩.  烤箱問冰箱:"我看到我們有披薩. 這是否是低水分的mozzarella?"  冰箱:"這甚至不是馬扎雷拉. 這份披薩一定有<unk>斯特乳酪, 這樣就很有可能是蒙斯特乳酪.  來自<unk>房的感測器會在此時介入. 感測器:"請注意這塊披薩的皮是用花<unk>菜做成的. 我同意視訊感測器對乳酪型別的評估. 沒有新的乳酪最近進入<unk>房.  烤箱:"還有什麼我應該知道的?"  感測器表示:"麵粉的溫度為47度. 這比專家<unk>師使用室溫麵包的共識還要酷.  <unk>:非常好. 我知道該做什麼. 這樣一來, 我會把麵包煮得比配方所指定的溫度稍低. 這樣一來, 我會增加底部元素的溫度, 我會密切注意水分, 可能使用對流來減輕任何不良水分水平.  哪裡有這項與這些獨立系統有合同的 API? 該組織並沒有消失. 這項技術將會在未來幾年內推出. 這裡的關鍵在於系統之間的介面不再是固定的, 沒有方法簽名, 沒有人能理解這些事,  什麼"大腦"? 如何將複雜的系統分解成多個獨立的"大腦". 在他的書中, 每個大腦都能獨立地發展和完善,  我們要怎麼辦? 我對未來有許多期待. 如何重新思考複雜系統設計與API的關係, 我有機會得到GPT的幫助, 製作更好的 #detroitpizza.