利用人工智能实现从JSON到API的秒级转换 | 准备，设置，云端！

利用人工智能实现从 JSON 到 API 的秒级转换

在科技行业的快速发展中，前端支持已经成为许多新兴创业公司和大型服务发布的关键组成部分。前端支持的核心目标是让开发人员能够更快、更高效地构建全栈应用程序。尽管后端服务的设计和规划仍然至关重要，但用户界面（UI）是用户对应用程序的第一印象，它直接影响应用的成功与否。

为了加速利用人工智能从 JSON 对象生成 API 规范，并通过 Postman 模拟服务器实现快速开发。

从一个 JSON 对象开始

以下是一个简单的 JSON 对象示例：

{
  "slug": "json-to-working-api-in-seconds",
  "title": "Using AI to Go From JSON to API in Seconds"
}

虽然这个对象看起来简单，但在实际开发中，我们需要构建一个服务来实现对资源的增删改查操作（RESTful API 还需要为子资源（如与文章相关的社交帖子）创建一组端点。

为了简化这一过程，我开发了一个端点，它能够递归检查 JSON 对象中的子实体，识别潜在的端点，并生成 API 规范。这个过程利用了 Amazon Bedrock 和生成式人工智能（GenAI）的强大功能，使得 API 规范的生成变得更加高效。

通过这种方法，我们可以快速获得一个完整的 API 规范，供前端开发人员使用。

更进一步：从规范到模拟服务器

生成 API 规范只是第一步。为了让前端开发人员能够快速测试和开发，我们需要一个模拟服务器来返回模拟数据。Postman 提供了模拟服务器功能，可以根据 API 规范自动生成模拟端点。

以下是创建模拟服务器的工作流程：

1. 调用 API 规范生成器生成规范。
2. 使用 Postman API 创建 API、集合和模拟服务器。
3. 更新 API 规范以包含模拟服务器的 URL。

通过这种方式，前端开发人员可以直接调用模拟端点，快速验证和开发用户界面。

使用 Postman 收藏

以下是从 JSON 对象到功能性模拟服务器的具体步骤。

一次性设置

1. 将规范生成堆栈部署到 AWS 账户中。
2. 复制部署输出中的 GenerateSpecEndpoint 值。
3. 将 API 快速启动集合导入到 Postman 工作区。
4. 创建 Postman API 密钥。
5. 在 Postman 中创建一个环境，添加名为 Postman_API_KEY 的变量，并将生成的密钥粘贴到其中。
6. 更新集合中的 GENERATOR_BASE_URL 变量，使用步骤 2 中的值。
7. 更新集合中的 workspaceId 变量，使用工作区的标识符。

生成新的 API

完成初始设置后，创建 API 的流程如下：

1. 创建或复制一个 JSON 对象。
2. 替换 Generate Spec 请求的 Body 中的 example 属性值。
3. 替换 resourceName 属性值为 API 的名称。
4. 点击收藏并运行。
5. 在运行屏幕中点击 运行 API 快速启动 按钮。

运行完成后，您可以在 Postman 中查看生成的 API 规范，并获取模拟服务器的 URL。

示例运行

以下是一个示例运行的结果展示：

通过这种方式，前端开发人员只需一个 JSON 对象即可开始使用模拟端点进行开发。

从这里到未来

这一概念验证展示了如何利用人工智能快速生成 API 规范和模拟服务器。虽然目前的实现已经足够强大，但未来可以进一步优化，例如：

• 使用更强大的 AI 模型（如 GPT-4 Turbo）生成更复杂的规范。
• 自动生成 SDK，以便开发人员更方便地与后端服务交互。
• 创建一个集成化的网页工具，让用户可以在一个界面中完成所有操作。

通过这些改进，我们可以进一步提升开发效率，让开发人员专注于更高价值的工作。

试试看

希望本文介绍的工具和方法对您有所帮助。通过这种方式，您可以更快地进入 API 优先的开发周期，提升前端开发的效率。

如今，生成式人工智能正在改变软件开发的方式。通过利用这些工具，我们可以节省时间，提高生产力，并推动 API 开发实践的进步。

如果您对本文提到的工具感兴趣，可以在 GitHub 上找到生成器代码，或者访问我的 Postman 公共工作区。如果需要帮助，请随时联系我！

编码愉快！

原文链接: https://www.readysetcloud.io/blog/allen.helton/json-to-working-api-in-seconds/