Hapa ni paradoks ya ajabu: wafanyabiashara wa coding ya AI sasa wanaweza kuunganisha UI, kuita API, na kuzalisha mifano ya data katika sekunde. But when it comes to building  , they consistently under-deliver. production-grade product integrations Ushirikiano wa bidhaa katika kiwango cha uzalishaji Claude Code inaweza kuunganisha dashboard ya React. Cursor inaweza kuzalisha backend na utambulisho. Lovable inaweza kubuni interface kamili ya mtumiaji kutoka kwa mwongozo. Zana hizi zimebadilika kimsingi jinsi tunavyoweza kujenga programu. Pamoja na tatizo moja la kutisha: product integrations. Kuuliza mtu yeyote wa AI "kuunda ushirikiano wa Slack" na utapata msimbo. Code that   like it would work. looks kuangalia Lakini kupitisha katika uzalishaji - ambapo wateja hutumia ngazi tofauti za nafasi ya kazi ya Slack, ambapo mipaka ya kiwango hutofautiana kwa mpango, ambapo saini za webhook kubadilisha muundo, ambapo tokens za OAuth zinatumika bila kutabiri - na kila kitu kitashindwa. This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. Kwa miongo mitatu iliyopita, tumejaribu kukabiliana na ushirikiano na majukwaa ya iPaaS, API zilizounganishwa, na wabunifu wa kiwango cha chini. Kila mmoja aliahidi kufanya ushirikiano rahisi. Kila mmoja alishindwa wakati wateja wanahitaji kitu chochote zaidi ya uunganisho wa kiwango cha juu. Sasa, AI inaahidi demokratize kujenga ushirikiano kama kamwe kabla! Na itakuwa - lakini tu ikiwa tutampa msingi sahihi wa kujenga juu yake. Lakini kwa nini AI inapigana na ushirikiano? Ushirikiano wa ujenzi sio tu kuhusu kuita API. Ushirikiano wa bidhaa halisi ni ngumu, na unahitaji maarifa ya kina ambayo wafanyabiashara wa AI hawana. There Are Three Fundamental problems: 
 
 AI inapatikana kwa urahisi juu ya utata. Ushirikiano wa ulimwengu halisi ni ngumu: mtiririko wa utambulisho, usindikaji wa makosa, mipaka ya kiwango, mashamba ya kibinafsi, nk Ni vigumu kwa AI kutatua kwa kesi zote zinazohitajika. . AI inaweza kujenga mchanganyiko rahisi unaofanya kazi katika matukio kamili, lakini haiwezi kushughulikia kwa uhakika utata unahitajika kwa matumizi ya uzalishaji. 
 
 Wafanyabiashara wanafanya kazi na mazingira yasiyo ya kutosha Kama watengenezaji wengi wa junior, wafanyabiashara wa AI wanafanya kazi na nyaraka za API isiyo kamili au za zamani. Wanakosa uzoefu wa ulimwengu halisi wa jinsi ushirikiano unafanya kazi katika uzalishaji - udanganyifu, vikwazo, na nuances ambazo huja tu kutoka kwa kujenga mamia ya ushirikiano katika programu tofauti. 
 
 Kutokuwepo kwa Feedback Loop kwa Watumiaji wa AI AI haina zana za nguvu zinazopatikana ili kujaribu ushirikiano kwa usahihi. Bila njia ya kuthibitisha, kurekebisha, na iterate kuhusu mantiki ya ushirikiano, msimbo uliotengenezwa na AI unaendelea kuwa mgumu na usioaminika kwa matumizi ya uzalishaji. Kujaribu ushirikiano sio sawa na kujaribu msimbo wako wa programu kwa sababu inahusisha mifumo ya nje ambayo ni vigumu au haiwezekani kuchanganya. Unaweza kuunda kazi na uendelee haraka na matumizi ya masanduku.2. sahihi, lakini hakutafanya kazi katika kesi nyingi wakati watumiaji wako kuunganisha akaunti zao za dunia halisi. kuangalia Suluhisho: mfumo + mazingira + miundombinu Ili kujenga ushirikiano wa kiwango cha uzalishaji na AI, unahitaji mambo matatu: 1. A framework that breaks down complexity Badala ya kuuliza AI kushughulikia kila kitu kwa wakati mmoja, kugawana ushirikiano katika viungo vya kujenga vinavyoweza kusimamiwa - viungo, vitendo, mtiririko, na mipangilio ambayo AI inaweza kuunda na kuunda kwa uaminifu. 2. Rich context about real-world integrations AI inahitaji zaidi ya nyaraka za API. Inahitaji ujuzi wa jinsi ushirikiano unafanya kazi katika uzalishaji: kesi za kawaida, mbinu za API, mazoezi bora, na ramani za uwanja zinazofanya kazi katika mipangilio tofauti ya wateja. 3. Infrastructure for testing and maintenance Unahitaji zana ambazo zinaweza kujaribu ushirikiano wa AI dhidi ya mifumo halisi ya nje, kutafakari juu ya kushindwa, na kudumisha ushirikiano wa moja kwa moja kama API za nje zinavyoendelea. Pamoja na vipengele hivi vitatu, AI inaweza kujenga kwa uaminifu ushirikiano wa kiwango cha uzalishaji ambao kwa kweli hufanya kazi. Jinsi Membrane inavyotumia suluhisho hili ni iliyoundwa hasa kujenga na kudumisha ushirikiano wa bidhaa. Inatoa hasa kile watendaji wa AI wanahitaji: wa membrane 
 
 
 
 
 Blocks za kujenga modular ambazo zinaondoa utata wa ushirikiano katika vipande vya AI wanaweza kushughulikia (tazama Mfumo wa Membrane) Agent maalum ya coding ya AI iliyohitimu kujenga ushirikiano (Membrane Agent) Ujuzi wa uendeshaji wa kibinafsi kutoka kwa maelfu ya ushirikiano wa ulimwengu halisi unaofanya kazi kupitia Membrane. Zana na miundombinu ya kupima na kuthibitisha ushirikiano unaofanya kazi na mifumo ya nje ya kuishi. 
 
 Unataka kuona mtoa huduma katika hatua? kufuata kiungo ili kujaribu. Unataka kuona mtoa huduma katika hatua? kufuata kiungo ili kujaribu. Endelea kufuata kiungo Jinsi ya kufanya kazi Fikiria kwamba unajenga ushirikiano mpya kwa bidhaa yako kutoka mwanzo - kuunganisha na programu ya nje ili kuunganisha data, kuchukua hatua, au kuwezesha kazi. Hatua ya 1: Kuelezea nini unataka kujenga Waambie mfanyabiashara wa AI unahitaji ushirikiano gani katika lugha ya asili: “Nendeni mkaweke alama za mipaka mkishamaliza sasa muwaeleze wananchi ni umbali wanapaswa waache kutoka kwenye hizo alama zenu na muwaelimishe kwamba hiyo ndiyo buffer zone. Agent ya AI anajua nia yako na huanza kujenga mfuko kamili wa ushirikiano ambao unajumuisha: 
 
 
 
 
 Vifaa vya kuunganisha kwa programu ya lengo. Usimamizi wa Utambulisho. Elements ambayo kutekeleza mantiki ya ushirikiano - kupimwa dhidi ya mfumo wa nje wa kuishi. API na SDK kwa kuongeza ushirikiano unaotokana na programu yako. Hatua ya 2: Jaribu na kuthibitisha ushirikiano Katika hatua ya awali, mfanyabiashara anafanya jitihada zake zote ili kujenga na kujaribu ushirikiano. Unaweza kutazama matokeo ya majaribio yake na, kwa chaguo, kuendesha majaribio ya ziada yako mwenyewe kwa kutumia UI au API. Ikiwa unapata matatizo, unamwomba mfanyabiashara kurekebisha. Hii ni rahisi sana! Hatua ya 3: Ongeza kwenye programu yako Sasa kuunganisha katika bidhaa yako kwa kutumia mbinu ambayo inafanya kazi kwa ajili yako. 
 
 
 
 
 API - Kufanya wito wa moja kwa moja wa HTTP ili kutekeleza vitendo vya ushirikiano SDK - Tumia SDK ya asili katika msimbo wako wa nyuma MCP - Kuelezea mazingira ya ushirikiano kwa wahusika wa coding ya AI Wafanyabiashara wa AI - Kuunganisha zana kama Claude Code, Cursor, au Windsurf kwa Membrane na kuwauliza kutekeleza mabadiliko katika bidhaa yako. Matokeo ya Unaelezea kile unachotaka mara moja. AI alifanya wengine. Ushirikiano wa mwisho: 
 
 
 
 Inawezesha watumiaji kuunganisha maombi ya nje na auth salama ya kiwango cha uzalishaji Kuendesha mantiki yako ya ushirikiano kwa njia ya vitendo vya kuthibitishwa, vinavyotumika Kuendesha juu ya miundombinu ya kuaminika, imara ya ushirikiano, iliyoendeshwa na AI Kwa nini Membrane ni bora kuliko vifaa vya coding ya AI kwa madhumuni ya jumla? 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Challenge 
 General-purpose AI Agents 
 Membrane 
 
 
 
 
 Complexity 
 Builds the whole integration at once: can implement “best case” logic, but struggles with more complex use cases. 
 Modular building blocks allow properly testing each piece of integration before assembling it together. 
 
 
 
 
 Context 
 Has access to limited subset of public API docs 
 Specialises in researching public API docs + has access to proprietary context under the hood. 
 
 
 
 
 Testing 
 Limited to standard code testing tools that are not adequate for testing integrations 
 Uses testing framework and infrastructure purpose-built for product integrations. 
 
 
 
 
 Maintenance 
 Doesn’t do maintenance until you specifically ask it to do something. 
 Every integration comes with built-in testing, observability, and maintenance. Mchanganyiko wa Inajenga ushirikiano wote mara moja: inaweza kutekeleza mantiki ya "mahali bora", lakini inapambana na matukio magumu zaidi ya matumizi. Makundi ya kujenga modular inaruhusu kujaribu vizuri kila kipande cha ushirikiano kabla ya kukusanya pamoja. Mtazamo wa Ina upatikanaji wa sehemu ndogo ya docs za API za umma Mtaalamu katika utafiti wa docs API ya umma + ana upatikanaji wa mazingira ya kibinafsi chini ya kapu. Utafiti wa Kufungwa kwa zana za mtihani wa msimbo wa kiwango ambazo hazipatikani kwa ajili ya mtihani wa ushirikiano Inatumia mfumo wa majaribio na miundombinu iliyoundwa kwa ajili ya ushirikiano wa bidhaa. Uhifadhi wa Haina kufanya utunzaji mpaka unamwomba hasa kufanya kitu. Kila ushirikiano unakuja na majaribio ya ndani, ufuatiliaji, na utunzaji. Picha kubwa zaidi Wafanyabiashara wa coding ya AI wanabadilisha jinsi tunavyotengeneza programu, lakini wanahitaji msingi sahihi wa kujenga ushirikiano wa kiwango cha uzalishaji. Unapounganisha AI na miundombinu sahihi - mazingira kuhusu ushirikiano wa ulimwengu halisi, vifaa vya kujenga modular, na zana za majaribio - unafungua mzunguko kamili wa maendeleo: 
 
 Kuelezea mahitaji yako ya ushirikiano kwa mfanyabiashara → Angalia AI kujenga ushirikiano na vipengele muhimu → Kuweka vifaa vya uzalishaji tayari katika mazingira yako Kuelezea mahitaji yako ya ushirikiano kwa mfanyabiashara → Angalia AI kujenga ushirikiano na vipengele muhimu → Kuweka vifaa vya uzalishaji tayari katika mazingira yako Hii ni nini inakuwa inawezekana wakati AI ina zana sahihi za kufanya kazi na. Start building production-grade integrations with AI. ya Majaribio ya membrane ya Soma kwa ajili ya Docs

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Check out Membrane

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

Kwa nini wafanyabiashara wa coding wa AI huchukua katika ushirikiano wa bidhaa na jinsi membrane inavyolinda hii

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

Speed up Swift compile time

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

Master Crypto Security: Your Complete Guide to Safe Wallet Management

Speed up Swift compile time

Details of the Aerial Voyage.—Kennedy silenced

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

Master Crypto Security: Your Complete Guide to Safe Wallet Management

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps