어셈블리 에디터 + AI 부조종사

API 문서를 읽어주는 AI, 직접 읽을 필요가 없습니다

앱 이름을 입력하세요. AI Co-Pilot이 API 문서를 찾고, 커넥터를 구축하고, 라이브 API에 대해 테스트하며, 문제가 발생하면 자기 수정합니다. 연동 플랫폼 분야에서 최초라고 생각합니다.

앱 이름에서 프로덕션 준비 커넥터까지 몇 분 만에

Assembly Editor는 API 엔드포인트가 재사용 가능한 빌딩 블록이 되는 곳입니다. 우리가 부르는 ingredients. 전통적으로 빌더는 이 단계에서 속도를 높이거나 멈춥니다. 이를 마스터한 사람은 누구도 막을 수 없는 존재가 됩니다. AI 부조종사는 학습 곡선을 완전히 제거합니다.

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앱 이름 지정

애플리케이션 이름을 입력하세요. 예: "Asana". 시작에 필요한 것은 이것뿐입니다.

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카탈로그 확인

Co-Pilot이 기존 커넥터 카탈로그를 확인합니다. 커넥터가 이미 존재하면 열어서 계정 연결을 요청합니다.

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API 문서 검색

커넥터가 없는 경우, Co-Pilot이 온라인에서 API 문서를 검색하고, 사용 가능한 버전을 식별하며, 최신 버전을 추천합니다.

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인증 설정

인증 방법(OAuth 2.0, API 키, HTTP Basic 등)을 판별하고 연결 어셈블리를 자동으로 구축합니다.

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계정 연결

Co-Pilot이 계정 연결 과정을 안내한 후 라이브 테스트로 연결이 작동하는지 확인합니다.

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기능 스캔

API를 스캔하고 무엇을 구축할 수 있는지(액션, 트리거, 또는 둘 다)를 판별합니다. 일부 API는 읽기 전용(예: RSS 피드)이며, Co-Pilot은 이에 대해 쓰기 액션을 구축할 수 없다는 것을 충분히 인식합니다.

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엔드포인트 추천

문서에 따라 빌드할 특정 엔드포인트를 추천합니다: '작업 삭제', '프로젝트 만들기', '과제 업데이트' 등이 있습니다.

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직접 선택

필요한 엔드포인트를 선택하세요. 예: "Delete Task".

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입력 필드 생성

Co-Pilot이 필요한 입력 필드, 설정 및 UI 컨트롤을 파악합니다. 삭제 작업의 경우 태스크 ID만 필요하다는 것을 알고 있습니다.

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실시간 API 호출을 통한 코드 생성

코드를 작성합니다. curl을 통해 실제 API 호출을 수행하여 요청 및 응답 스키마를 이해합니다. AI가 도구를 호출하고, 결과를 읽고, 대화형으로 이해를 구축합니다.

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자율 테스트

테스트 데이터를 자율적으로 생성하고(예: 삭제 테스트를 위해 새 작업을 POST), 액션을 실행하며, 예상된 결과를 얻었는지 확인합니다.

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자기 수정

실수를 하더라도(AI가 코드에서 실수를 하는 경우도 있습니다) 반복 과정에서 오류를 포착하고 자체 수정합니다. 사람의 개입이 필요 없습니다.

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프로덕션용 인그리디언트

완성된 어셈블리는 속도 제한, 오류 처리, 재시도 로직 및 모니터링 등 전체 플랫폼 혜택과 함께 Automation Editor에 직접 연결되는 재사용 가능한 인그리디언트를 생성합니다.

자동 완성이 아닙니다. 밤새 작업하는 엔지니어.

Co-Pilot은 단순히 자동 완성하는 것이 아닙니다. API 문서를 조사하고, 인증을 이해하고, 코드를 생성하고, 라이브 API에 대해 테스트하며, 작동하지 않으면 자기 수정합니다. 밤새 일하는 엔지니어입니다.

한 번도 다뤄본 적 없는 앱과의 통합이 필요한 거래가 있나요? Co-Pilot을 지정하세요. 아침이면 프로덕션 준비가 된 빌딩 블록을 확보할 수 있습니다.

"어셈블리 에디터는 API 엔드포인트가 재사용 가능한 빌딩 블록이 되는 곳, 즉 우리가 재료라고 부르는 곳입니다. 전통적으로 빌더는 이곳에서 속도를 높이거나 멈춥니다. 이를 마스터하는 사람은 누구도 막을 수 없는 존재가 됩니다. AI 코파일럿은 학습 곡선을 완전히 없애줍니다."
  AI 부조종사: 아사나 "작업 삭제" 구축하기
아사나를 위한 '작업 삭제' 작업 만들기
AI
Asana API 문서 검색 중... 47개 엔드포인트가 있는 REST API v1.0을 찾았습니다.
인증: OAuth 2.0 감지됨.
건물 연결 어셈블리... ✓ 연결됨
AI
"작업 삭제" 작업 구축...
입력 필드: task_id (문자열, 필수)
메서드: DELETE /작업/{작업_ID}
AI
유효성 검사를 위한 테스트 작업 만들기...
POST /작업 → 201 생성됨 (작업_id: 1284)
삭제 테스트 중...
DELETE /tasks/1284 → 200 OK
AI
"작업 삭제" 인벤토리가 프로덕션 준비 완료!
성공적으로 테스트 완료 • Automation Editor에서 사용 준비됨

이것이 쉽게 복제될 수 없는 이유

대화형 아키텍처 vs. SDK 기반 플랫폼

대부분의 경쟁 플랫폼은 API 통합을 위해 SDK를 사용하며, SDK에 대해 코드를 작성하면 끝입니다. APIANT의 어셈블리 에디터는 근본적으로 다릅니다. API와 시각적으로 상호 작용하는 대화형, 양방향 대화입니다. AI는 단순히 정적 코드만 생성하는 것이 아니라 실제 API를 호출하여 스키마를 이해하고, 테스트 데이터를 생성하여 작업을 검증하고(예: 삭제를 테스트할 수 있도록 Asana 작업을 생성), 실제 응답을 읽고, 예상과 일치하지 않는 부분이 있을 때 반복합니다.

이 인터랙티브 모델이 Co-Pilot을 가능하게 합니다. SDK 기반 플랫폼에는 동등한 기반이 없습니다. Co-Pilot은 단순한 AI 기능이 아닙니다. APIANT의 고유한 아키텍처 때문에만 존재하는 기능입니다.

재료와 레시피

어셈블리 생성 ingredients -- "제품 ID로 클라이언트 서비스 가져오기" 또는 "아사나에서 작업 삭제"와 같은 개별 API 작업. 그런 다음 이러한 요소는 자동화 편집기에서 다음과 같이 결합됩니다. recipes -- 로직, 브랜칭 및 오류 처리 기능이 완벽하게 통합되었습니다.

하나의 재료를 여러 레시피에 재사용할 수 있습니다. 이것이 바로 이 모델의 힘입니다. 커넥터를 한 번 구축하면 어디서나 사용할 수 있습니다.

재사용 가능한 빌딩 블록

모든 어셈블리는 어떤 자동화에든 넣을 수 있는 재료를 생성합니다. 한 번 구축하면 수십 개의 통합에 배포할 수 있습니다.

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전체 플랫폼 혜택

모든 재료는 플랫폼에서 속도 제한, 오류 처리, 재시도 로직, 모니터링을 자동으로 상속받습니다.

AI 가속 개발

API 문서 읽기, 엔드포인트 테스트 및 디버깅에 수 시간이 걸리던 것이 이제 Co-Pilot과의 단일 대화로 이루어집니다.

어셈블리에서 자동화까지

AI Co-Pilot이 구축한 어셈블리가 자동화 워크플로 내 재사용 가능한 액션 노드가 되는 방법

Assembly Editor가 APIANT에서 하는 역할

어셈블리는 빌딩 블록을 만듭니다. 자동화가 이들을 서로 연결합니다. 관리 콘솔은 이를 대규모로 배포합니다.

어셈블리 편집기
자동화 편집기
관리 콘솔
프로덕션 배포

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