定價(jià)頁(yè) | 暫無(wú) |
免費(fèi)方式 | N/A |
定價(jià)方式 | N/A |
采購(gòu)渠道 | 官網(wǎng) |
API適用國(guó)家/地區(qū) | 德國(guó) |
支持語(yǔ)言 | N/A |
thin API 服務(wù)商
thin是什么公司
更多Thin Backend 提供了一個(gè)基于 Postgres 數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng) API 后端服務(wù),允許開發(fā)者無(wú)需手動(dòng)編寫 REST API 端點(diǎn)或 GraphQL 解析器,即可快速構(gòu)建全功能的后端。它支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步、端到端類型安全、自動(dòng)完成代碼等功能,并提供 Git 風(fēng)格的遷移工具、訪問(wèn)策略定義以及基于 Schema 的設(shè)計(jì),旨在簡(jiǎn)化開發(fā)流程,提升開發(fā)效率。
官網(wǎng)入口 | 點(diǎn)擊進(jìn)入 | API開放平臺(tái) | 點(diǎn)擊進(jìn)入 |
公司名稱 | Thin | 公司簡(jiǎn)稱 | thin |
公司分類 | 開發(fā)者工具 、 數(shù)據(jù)庫(kù) | 主營(yíng)產(chǎn)品 | N/A |
成立時(shí)間 | N/A | 總部地址 | N/A |
網(wǎng)站排名 | 18.6M | 月用戶量 | 415 |
國(guó)家/地區(qū) | 德國(guó) | 收錄時(shí)間 | 2025.04.17 |
thin的API接口(產(chǎn)品與功能)
API產(chǎn)品信息
Thin Backend是一個(gè)快速、通用的Web應(yīng)用后端API,用于創(chuàng)建實(shí)時(shí)單頁(yè)應(yīng)用。
核心功能
功能模塊 | 服務(wù)詳情 |
---|---|
初始化 | 通過(guò)initThinBackend初始化后端API,設(shè)置主機(jī)地址。 |
用戶認(rèn)證 | 提供getCurrentUser()和loginWithRedirect()等方法,實(shí)現(xiàn)用戶認(rèn)證和登錄重定向。 |
登出 | logout()方法用于移除JWT并重定向用戶到登錄頁(yè)面。 |
ThinBackend組件 | React組件,提供AuthCompletedContext上下文,內(nèi)部調(diào)用initAuth()處理用戶認(rèn)證。 |
數(shù)據(jù)訂閱 | DataSubscription API提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢接口,自動(dòng)刷新數(shù)據(jù)變化。 |
使用場(chǎng)景
- 實(shí)時(shí)應(yīng)用開發(fā):Thin Backend適用于需要快速開發(fā)實(shí)時(shí)單頁(yè)應(yīng)用的場(chǎng)景,提供高效的后端API支持。
- 用戶認(rèn)證管理:通過(guò)集成Thin Backend的用戶認(rèn)證功能,開發(fā)者可以輕松實(shí)現(xiàn)用戶登錄、注冊(cè)和權(quán)限管理。
- 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步:DataSubscription API使得開發(fā)者能夠?qū)崟r(shí)同步數(shù)據(jù)庫(kù)變化,提升應(yīng)用響應(yīng)速度和用戶體驗(yàn)。
thin API的價(jià)格(API免費(fèi)方式與收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn))
在選擇API服務(wù)商時(shí),綜合評(píng)估以下維度,選擇最適合自己需求的API服務(wù)商,確保技術(shù)兼容性和成本效益。
thin API Key怎么獲取(API調(diào)用與對(duì)接教程)
基于Ollama和AnythingLLM的DeepSeek-R1本地RAG應(yīng)用實(shí)踐。使用Ollama框架部署DeepSeek-R1推理模型,實(shí)現(xiàn)智能告警處理,自動(dòng)識(shí)別告警信息并生成處置建議。借助AnythingLLM搭建RAG系統(tǒng),結(jié)合檢索增強(qiáng)生成技術(shù),提升回答精準(zhǔn)度。方案支持私有化部署,降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻,展現(xiàn)AI技術(shù)落地價(jià)值。
本文介紹了如何通過(guò) DeepSeek 和 AnythingLLM 搭建個(gè)人知識(shí)庫(kù)的方法和步驟。文章首先指出,個(gè)人知識(shí)庫(kù)可以幫助用戶整合筆記、建立素材庫(kù)或通過(guò)對(duì)話方式學(xué)習(xí)新知識(shí),特別適合有知識(shí)管理和學(xué)習(xí)需求的用戶。作者對(duì)比了幾款主流的個(gè)人知識(shí)庫(kù)軟件(如 AnythingLLM、Dify、Cherry Studio 和 MaxKB),并以 AnythingLLM 為例,詳細(xì)講解了其安裝、配置和使用方法。
Thinking Claude Cursor集成是一項(xiàng)創(chuàng)新的AI驅(qū)動(dòng)代碼編輯器解決方案,旨在提升開發(fā)者的工作效率。Cursor結(jié)合Claude的智能功能,提供強(qiáng)大的自動(dòng)補(bǔ)全和代碼審查能力。憑借其集成的Chat功能和500K上下文窗口,Cursor支持復(fù)雜項(xiàng)目管理,并通過(guò)與GitHub等平臺(tái)的整合,優(yōu)化企業(yè)級(jí)開發(fā)流程。Cursor的安全性通過(guò)Privacy Mode和SOC 2認(rèn)證得到保障,在開發(fā)者社區(qū)中樹立了良好的聲譽(yù)。
本文系統(tǒng)講解了使用Claude等AI工具的提示詞技巧,從明確目標(biāo)、結(jié)構(gòu)化表達(dá)、參數(shù)控制到迭代優(yōu)化,通過(guò)五步構(gòu)建法和角色扮演、分步引導(dǎo)等進(jìn)階技巧,結(jié)合多個(gè)實(shí)操案例演示如何避免常見錯(cuò)誤。文章特別強(qiáng)調(diào)上下文補(bǔ)充和需求具體化的重要性,建議用戶建立提示詞庫(kù)并保持自然對(duì)話,最終幫助初級(jí)用戶提升與AI協(xié)作的效率,獲得更精準(zhǔn)專業(yè)的輸出結(jié)果。掌握這些技巧后,用戶可將AI工具的效能提升40%以上,顯著優(yōu)化工作和學(xué)習(xí)中的智能輔助體驗(yàn)。
thin的最佳替代品(競(jìng)品對(duì)比) (更多)
Neurelo 是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)抽象平臺(tái),支持 PostgreSQL、MySQL 和 MongoDB,旨在簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)編程任務(wù)和開發(fā)工作流程。它通過(guò)將數(shù)據(jù)庫(kù)即時(shí)轉(zhuǎn)換為 REST 或 GraphQL API,為開發(fā)者和企業(yè)團(tuán)隊(duì)提供數(shù)據(jù)庫(kù) API 優(yōu)先的方法,簡(jiǎn)化應(yīng)用與數(shù)據(jù)庫(kù)之間的通信,加快數(shù)據(jù)庫(kù)集成到應(yīng)用中的速度。
pREST是一款開源軟件,自2016年11月誕生以來(lái),致力于通過(guò)RESTful接口快速、輕松、安全地提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)。它支持JWT認(rèn)證、數(shù)據(jù)庫(kù)遷移、SQL腳本查詢和內(nèi)置權(quán)限限制,旨在簡(jiǎn)化現(xiàn)代應(yīng)用的數(shù)據(jù)層構(gòu)建,加速新業(yè)務(wù)發(fā)展。
Xata是一個(gè)為PostgreSQL設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái),專為團(tuán)隊(duì)快速交付而優(yōu)化。它提供協(xié)作式開發(fā)體驗(yàn),零停機(jī)時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)分支和可逆架構(gòu)遷移,幫助團(tuán)隊(duì)自信部署。Xata支持彈性擴(kuò)展和租戶隔離,適合多租戶管理,自動(dòng)備份,以及基于使用的定價(jià)模式。它還基于開源構(gòu)建,與社區(qū)合作推動(dòng)創(chuàng)新。
Spice AI是一家專注于提供企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的公司。其Spice Cloud Platform平臺(tái)通過(guò)集成SQL查詢、向量搜索、模型服務(wù)和AI網(wǎng)關(guān)等組件,為開發(fā)者提供了構(gòu)建數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)應(yīng)用的構(gòu)建塊。平臺(tái)支持Apache Arrow API,實(shí)現(xiàn)高性能、高可用性的數(shù)據(jù)查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練,致力于簡(jiǎn)化開發(fā)者的工作流程,降低成本,并加速智能應(yīng)用的開發(fā)。