全ての自動化で発生する504タイムアウトエラーを解決した方法

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新年あけましておめでとうございます。みなさん一年賢くなったように見えますね。私はようやく解決策を見つけました。長い間、私の自動化を悩ませてきた問題を解決したのです。Perplexity、ChatGPT、Claude、考えられるあらゆるAIに相談してもソリューションが見つからなかった問題です。ついに解決策を見つけました。これが何を意味するかといえば、問題を解決するにはやはりAIの背後に人間の頭脳が必要だということです。
十分な自動化を行ったことがある方なら、私が何について話しているかお分かりでしょう。自動化の中で特定のAPIを実行していて、サーバーにリクエストを送信すると、処理に時間がかかります。使用しているプラットフォームによって38秒、39秒、40秒といったタイムアウト制限に引っかかり、エラーが発生して自動化全体が停止してしまいます。
これは毎回イライラする問題です。解決策を見つけようとして、通常はリクエストを繰り返すエラーハンドリングの方法を探ることになります。しかし、それでも多くの場合失敗します。なぜなら、AIを使って多くの処理を行い、AIサービスへのAPIコールが増えるにつれて、より重いモデルや処理時間のかかるものを使用するようになっているからです。
ZapierやMake.comのようなプラットフォームがタイムアウト制限を延長するのは簡単ではないので、私たちはこれらのエラーに直面し続けています。自動化が停止してしまい、解決策が見つかりません。オンラインで検索すると、Make、Zapier、Redditなど、あらゆるプラットフォームで多くの議論が行われているのを見つけることができます。タイムアウトについて人々が叫び、解決策を求めてプラットフォームに懇願していますが、誰も実用的な解決策を提供していません。
そこで私、nCoder、開発者ではない一介のコンテンツクリエイター、パートタイムの父親であり企業の幹部である私が解決策を見つけました。今日はその解決策をお見せします。問題について人々が語っていることを垣間見せ、実際の解決策を示し、それがどのように機能するかをお見せします。そして、その背後にあるコードをフォークして、自分で実行する方法もお見せします。
そして最も重要な部分として、最後まで皆さんのモチベーションを保つために取っておきましたが、このようなものをどのように作り、すべてをまとめることから何を学んだのか、その点についてもお話しします。最初の段階で90%の仕事を実現させたプロンプトもお見せします。その後、ReplitのAIモデルと1時間ほど、あるいは数時間かかりましたが、このようなものを実際に作成し、可能な限り高い確率で動作させるためのヒントとコツをお伝えします。
コミュニティの一員として、おそらく一年年を重ねて賢くなった皆さん、ご視聴ありがとうございます。まだコミュニティのメンバーでない方も、ようこそ。このビデオから価値を見出していただけることを願っています。無料の購読ボタンのクリックもご検討ください。それでは始めましょう。
もし皆さんがこの問題に直面したことがないのであれば、おそらく単純な自動化しか行っていないのでしょう。今日私が提供する解決策や可能性について知っておくと良いでしょう。私は個人的に、誰かがこの解決策を提案したり、問題を解決する方法や、今日お見せするようなツールを提供したりするのを見たことがありません。
オンラインで「タイムアウトエラー」とプラットフォーム名を検索すると、この問題について議論する掲示板が数多く見つかります。エラーを表示している人々、「エラーハンドリングが必要だ」「再試行が必要だ」「サーバーの問題かもしれない」といった回答をする人々がいますが、解決策はありません。本当に悲しい状況です。
私は、あるプラットフォームにフィードバックを送り、「顧客がオンラインのあらゆる場所で解決策を求めています。私も求めています。多くの人々が求めています。これは解決すべき問題ではないでしょうか」と伝えました。プラットフォームの観点からすると、バックエンドのタイムアウト制限を変更するのは、ユーザー側から見えるよりもずっと複雑な問題なのだと思います。そのため、彼らは実際に別の解決策を提供することはありませんでした。
私の考えでは、どのプラットフォームでもこのようなツールや機能を提供することは可能で、ユーザーに問題解決のために提供できるはずです。しかし、解決策はありませんでした。他に解決策をお持ちの方がいれば、ぜひ教えてください。私は見つけることができませんでした。そこで、AIの時代のおかげで、私のような人間でもこのようなものを作ることができました。
Makeを見ても、同様の投稿が多数あり、単一の解決策すら見つかりません。通常、ZapierやMakeといったプラットフォームでこの問題に対処するには、エラーハンドリングを行う必要があります。この自動化を見ると、多くのシナリオと再試行を含む、大きく重く複雑なものになっています。それでも多くの場合、うまく機能しません。
リクエストを送信しているサービスがより複雑になり、応答を得るのに時間がかかるようになっているからです。最近のPerplexityのように、これまではスムーズに動作すると期待できたものでさえ、タイムアウトエラーが発生するようになってきました。実際、この問題の解決策を考えついたのは、Perplexityからタイムアウトエラーが出始めたときでした。
サービスはより良くなっていますが、同時により多くの処理時間を必要とします。これは時にサーバーの負荷が高いためであったり、単に複雑なプロンプトや長いプロンプトを送信すると、処理に平均以上の時間がかかるためです。モデルによって応答を得るのに時間がかかり、ZapierやMakeを使用していると、エラーが発生してしまいます。
私が行った解決策を今日お見せしましょう。これが古い自動化で、解決策を適用する前のものです。こちらが新しいものです。見てのとおり、何もありません。ただアクションが連続しているだけです。素晴らしい自動化を実現しています。ちなみに、これについての動画も作りましたが、今回はさらにパワーアップしています。
これは、Notionにアイデアを入力すると、オンラインとオフラインの調査に基づいて最後にスクリプトを生成するというものです。前回の動画よりもずっと良くなりました。興味があれば、コメント欄に書いてください。このブループリントをお渡しできます。私が持っている中で最高の自動化の一つです。
エラーハンドリングは不要で、1週間ほど動作していますが、まったく問題は発生していません。タイムアウトに関しては、この問題に対する私の解決策が対処してくれることを知っています。少なくとも私の見る限り、タイムアウトエラーが再び発生する可能性はほぼゼロです。これが今日のビデオでお伝えしたいこと、皆さんにお渡ししたいツールです。
では、解決策に入る前に、問題を説明させてください。この問題に直面していない方や、すでに理解している方もいらっしゃるかもしれません。私が説明を繰り返しても問題ありません。新しい知識を得られるかもしれませんし、理解を確認できるかもしれません。もし私の理解が間違っていると思われる場合は、コメント欄に書いてください。
自動化でサードパーティーサービスを使用する際、基本的にはリクエストを送信します。これはヘッダー、パラメーター、JSONボディを含む投稿リクエストやその他のタイプのリクエストで、そのサービスに送られます。プラットフォームやサーバーがそれを実行します。
たとえばZapierやMakeから送信される場合、Zapierは39秒のタイムアウト制限を持っています。Makeの場合は40秒だと思います。ほぼ同じですね。応答を待ち、サーバーからの応答が39秒や40秒以内に来なければエラーが発生します。それ以前に応答が来れば、求めていた答えや情報を得ることができます。
この解決策が登場する前は、39秒という制限を回避する方法はありませんでした。AIベースのAPIサービスをより多く使用するようになるにつれて、タイムアウトエラーが発生する頻度は明らかに増加しています。これらのAIベースのAPIサービスは、送信するクエリやAPIサービスの種類によって、平均してより多くの処理時間を必要とするようになってきているためです。
では、どのように解決したのでしょうか？自分のバックエンドアプリケーションを作成する必要がありました。これをタイムアウト制限を回避するための中間システムとして使用します。修正方法をお見せしましょう。少しズームアウトしますね。
この修正の背後にある考え方は、すべてのAPIリクエストを自分のエンドポイントに送信するというものです。これは一種のプロキシエンドポイントまたは中間エンドポイントと呼べます。たとえばPerplexityを使用する場合、以前のセットアップでは直接Perplexityにリクエストを送信し、39秒か40秒以内に応答が来ることを期待していました。
ここでは異なります。作成して公開した自分のアプリケーションにリクエストを送信します。Perplexityのリクエストボディをそのままの形で送信すると、アプリケーションは2つのことを行います。まず、1秒以内にIDまたはUUIDを返します。これは基本的にレコードのデータベースIDです。「これがあなたのリクエストのレコードです」と伝えてきます。
バックエンドでは、アプリケーションがPerplexityにAPIコールを送信し、必要な時間だけ待ちます。バックエンドでエラーが発生した場合でも、アプリケーション内でエラーハンドリングを行い、3回まで再試行できます。Perplexityからのレスポンスを取得すると、同じUUIDまたはレコードIDで、そのレコードをデータベースに保存します。
自動化の側では、最初のリクエストを送信してIDを取得し、その後に遅延ステップを入れます。3分待ってから、別のリクエストを送信します。これは非常にシンプルで、アプリケーションを認証するためのヘッダーとIDを含むリクエストです。IDを送信すると、アプリケーションはデータベースに行き、バックエンドで実行中に保存されたPerplexityからのレスポンスを見つけ、そのレスポンスを返します。
この方法で、待ち時間はZapierやMake、その他のプラットフォームではなく、私のアプリケーション上で発生します。小規模なアプリケーションでは、タイムアウトを簡単に制御できます。これは必要な機能です。アプリケーションが永遠に実行され続けて多額の料金が発生することを防ぐためです。
現在は3分に設定していますが、将来的には延長するかもしれません。今のところ、私のユースケースの99%には3分で十分だと考えています。Perplexityやその他のサービスと最大3分間通信を行い、レスポンスを取得します。エラーが発生した場合は、実際のレスポンスを得るまで再試行します。
たとえばPerplexityのサーバーがビジー状態でエラーを返した場合、さらに2回再試行します。レスポンスを取得してデータベースに保存し、2回目のリクエストで「このIDに保存したデータを返してください」と要求すると、そのデータが得られます。時計のように正確に動作し、この方式を使い始めてから単一のタイムアウトエラーも発生していません。
では、解決策の詳細に入りましょう。これはReplitのエージェントとアシスタントを通じて構築したアプリケーションです。単にバックエンドのコードを作るだけでなく、特定のセキュリティ対策を含む、スケーラブルなアプリケーションを作成しました。実際にブラウザでどのように見えるかをお見せし、その後コードをフォークして実行する方法をお伝えします。
ブラウザに移りましょう。これが私のアプリケーションの見た目です。アプリケーションに入って設定を行うためのアクセス画面です。ここにパスワードを入力します。これはこのアプリケーションエンドポイントのAPIキーと同じです。簡単にするために「test」としました。これでログインできます。
ログインすると、これがユーザーインターフェイスです。非常にシンプルで、現在画面に表示されているダッシュボードがあります。新しいエンドポイントを追加するボタンもあり、好きなだけ追加できます。現在はPerplexityがありますが、さらに多くのサービスを追加できます。スクレイピングサービスなど、タイムアウトエラーが発生する他のサービスも追加可能です。
また、ログアウトボタンもあります。クリックすると元の画面に戻り、パスワードを入力して再度ログインできます。インターフェイスからAPIキーを設定することもできます。ここのキーをクリックすると「test」と表示され、変更して保存すると更新されます。セキュリティのためにAPIキーを更新したい場合は、ユーザーインターフェイスから直接更新できます。
非常にシンプルで、オリジナルのエンドポイント、つまり使用するサービスのエンドポイントを追加します。新しいエンドポイントを追加するには、コードネームを付ける必要があります。コードネームは、リクエストを送信する際にダッシュボード内の他のエンドポイントと区別するために必要です。
たとえば、すでにダッシュボードにPerplexityがあり、「perplexity」と呼ばれています。Postmanで見せますが、最初のリクエストを送信する方法は、アプリケーションのURLの後にバックスラッシュを付け、その後に「perplexity」を付けます。そのURLにAPIリクエストを送信すると、先ほど説明したIDが返ってきます。
他のものでも同様です。たとえばスクレイパーの場合、同じアプリケーションURLの後にバックスラッシュを付け、「scraper」を付けます。どのAPIサービスにアクセスしたいかを決めるコードネームは自由に設定できます。
編集も可能です。「編集」をクリックすると、すべての詳細が表示されます。コードネーム「perplexity」、オリジナルのAPIベースURL（Perplexityの場合は「api.perplexity.ai/chat/completions」という周知のAPIエンドポイント）があります。メソッドを選択し、オリジナルのヘッダーを入力します。
これらは認証を含むPerplexityのヘッダーです。これはPerplexityのAPIキーですが、動画の後で削除しますので使用しないでください。これはバックエンドでアプリケーションがPerplexityへのリクエストを行う際に常に複製されるものです。
ボディがある場合はパラメーターを追加でき、テスト用のサンプルボディも設定する必要があります。バックスラッシュperplexityを使用する場合、常にオリジナルのAPIサービスが受け入れる同じボディを送信します。たとえばPerplexityの場合はPerplexityが受け入れる構造、スクレイパーの場合はそのサービスが受け入れるJSONフォーマットを使用します。
このアプリは、リクエストからボディを取得し、ヘッダー、メソッド、ベースURLなどすべてを標準として使用してバックエンドでAPIコールを実行します。これはサンプルのためです。一度設定したら、ダッシュボードに戻り、追加したサービスがアプリケーション内で動作することを確認する必要があります。
ここで「テスト」をクリックし、しばらく待つと、Perplexityからのレスポンスが表示されます。ここに引用（Fox News、CBS News、ABC News）があり、実際のテキストレスポンスがJSONフォーマットで含まれています。ZapierやMake、その他のプラットフォームでこれを使用する場合、これらのオブジェクトを使用できます。コンテンツだけを使用したり、引用を使用したりすることができます。
動作することが確認できたので、Postmanでテストしてみましょう。ステップバイステップでご説明します。まずはURLが必要です。ここでは直接Perplexityと通信するのではなく、自分のアプリケーションURLエンドポイントと通信します。アプリケーションがバックエンドでPerplexityとの通信を行います。
アプリケーションのリンクをコピーし、Postmanに貼り付け、その後にコードネーム「perplexity」を付けます。これでURLが設定されました。次にヘッダーとボディを追加する必要があります。ヘッダーには最初のキーとして「content-type」を追加し、値を「application/json」とします。また、認証ヘッダー「authorization」も追加し、値は「test」とします。これは私のアプリケーション変数で設定したものです。
次にボディに移ります。基本的に生のフォーマットで、テストとして使用したボディと同じ構造です。「あなたは役立つアシスタントです。今日のトップニュースは何ですか？」という内容でしたが、データベースから単に取得したものではないことを示すために変更しましょう。「今日のドバイの天気は？」に変更します。
リクエストを送信すると、IDを受け取るはずです。送信してみましょう...「無効なAPIキー」というエラーが出ました。シークレットに戻ってみましょう。APIキーは「test」でした。ヘッダーに戻り...大文字の「T」を使っていました。小文字の「t」に変更して再度送信してみましょう。
エラーを見つけました。アプリケーションで「authorization」ではなく「X-API-Key」としてヘッダーを設定していました。リクエストを再送信すると、IDを取得できるはずです。成功です。UUIDが表示されました。これは私たちのIDで、2回目のリクエストでレスポンスを取得する際に使用します。
データベースにレコードが作成されました。データベースのエンドポイントテーブルを見ると、UUIDを持つPerplexityリクエストがあり、すでにレスポンスを取得しています。これを取り出す必要があります。Postmanに戻り、同じリクエストにバックスラッシュを追加し、そこにこのIDを追加します。
ZapierやMakeでは、このレスポンスは動的な値となり、アプリケーションへの最初のリクエストで取得したIDをそのまま使用します。2回目はGETリクエストで、POSTではありません。同じURL、バックスラッシュ、コードネーム（perplexity）、そしてUUIDを使用します。
間に遅延を入れる必要があります。サービスが実行され、レスポンスを取得する時間を確保するためです。2〜3分に設定しています。アプリケーションに応じて必要な時間を設定してください。秒単位の時間に敏感な場合を除き、これで十分だと思います。
ボディは不要になったので削除し、空のリクエストにします。送信すると、レスポンスが表示されます。内容を少し上げてみましょう。ここにリクエストがあります。天気の詳細が表示されています。冬のこの時期のドバイは26度で素晴らしい天気です。風速や視界など、必要なすべての情報とリソースの引用が含まれています。
直接Perplexityに送信したかのように情報が得られますが、タイムアウトエラーを回避しています。両方のリクエストとも、アプリケーションからすぐにレスポンスを得られます。処理は自分のアプリケーションのバックエンドで行われ、ZapierやMake、さらにはPerplexity上でも発生しません。
Perplexity自体がエラーを返した場合（これは通常発生しませんが）、アプリケーションは自動的に1秒後に2回まで再試行します。合計3回の試行で、3回目でもエラーが出た場合はそのエラーがレスポンスとして返されます。これにより、APIが適切に設定されている限り、エラーやタイムアウトエラーが発生する可能性は大幅に低下します。
フォークして使用する方法をお見せする前に、もう一度見てみましょう。これは本当に素晴らしいアプリケーションと優れたインターフェイスです。好きなだけ追加でき、時間のかかるAPIコール用のハブとなります。編集も削除も可能です。削除は重要な操作なので、確認が求められます。削除を選択して「OK」をクリックすると、ダッシュボードに戻ります。
これがアプリケーションを起動したときのダッシュボードの見た目です。当然、エンドポイントは何も追加されていません。新しいエンドポイントを追加し、必要な詳細を入力し、テスト用の実際のデータを含むボディを設定する必要があります。その後、アプリケーションがどのように動作するかをテストしてみることができます。
APIキーがここから設定できますが、少なくとも最初はReplitで設定する方が良いでしょう。その方法をお見せします。Replitに移動すると、このフォークプロセスをできるだけ簡単にしようと努めました。データベースの管理は私の得意分野ではないかもしれません。フォークしたアプリケーションでは独自のデータベースが必要になるからです。
シークレットを見ると、これらすべてのシークレットがアプリケーションの一部として含まれています。これらすべてのシークレットに圧倒されないでください。設定が必要なのはAPIキーとパスワードだけです。必要なものを設定してください。同じものを使用することも、異なるものを使用することもできます。パスワードはユーザーインターフェイスにアクセスし、エンドポイントの追加、編集、削除を行うために使用します。APIキーはアプリケーションにリクエストを送信してIDを取得し、後でGETリクエストで実際のデータを取得するために必要です。
テストで直面したように、リクエストで使用する際は「authorization」ではなく「X-API-Key」を使用する必要があります。両方をここで設定し、実行をクリックすると、エラーが発生します。エラーの原因は、これらのデータベース関連の情報が空であることです。フォークすると、ここにあるものはすべて空白になり、値の入力が求められます。
データベースの値は入力しないでください。そのまま保存し、上部の2つ（APIとパスワード）に値を追加して実行してください。エラーが発生しますが、これは最善の方法だと考えています。少なくとも私自身がプロジェクトを複製する際に試してみました。コンソールに表示されるエラーをコピーしてください。
コンソールに移動し、ここにエラーが表示されます。そのエラーをコピーしてReplitエージェントに渡し、「このエラーがあります。データベースをインストールする必要があります。アプリケーションは何も変更せずにそのままにしてください」と伝えます。エージェントがデータベースを作成し、これらの値をすべてシークレットに入力してくれます。
確実を期すために、これらの変数がすべてシークレットに存在することを確認してください。「データベースを追加し、これらのシークレットに値を設定して実行してください」とお願いします。うまくいけば、最初の試行で動作するはずです。
実行すると、現在のように、パスワードを入力する画面が表示されるはずです。すでにパスワードを入力している場合は、エンドポイントを追加して他のオプションを表示できるダッシュボードに直接移動します。ダッシュボード、新しいエンドポイント、APIの設定など、すべてが動的です。モバイルからも表示できます。
このアプリケーションを本格的に使用する場合は、Replitを通じてデプロイする必要があります。ここで実行するだけでは、その長いアプリケーションURLでは機能しないと思います。私自身はすでにデプロイして使用しています。できるだけ簡単に始められるように文書も作成しました。
これが「スタートはこちら」のドキュメントです。データベースの値などについて読むことができます。先ほど説明した方法が最善です。実行してエラーを取得し、エージェントに渡します。エージェントがすべてを修正してくれます。これがエージェントのパワーです。
数回の試行が必要かもしれませんが、90%は最初の試行で成功すると思います。エージェントへのプロンプトは詳細であることが重要です。「これがエラーです。シークレットに値を追加してください。アプリケーションは変更しないでください」と伝えれば、うまくいくはずです。
これは素晴らしいアプリケーションです。私のような人間がこのようなものを作り、人々と共有して、どこにも解決策が見つからなかった問題を解決できるというのは素晴らしいことです。しかし、問題は、何が最善の方法なのかということです。
私はReplitで多くのものを構築してきた経験から学びました。Cursor AIのプロメンバーシップも持っており、CursorをReplitに接続することもあります。それほど良い組み合わせなのです。Cursorで作成してReplitにデプロイしたり、時にはReplitだけで作業したりします。私は片方だけを使うこともありますが、多くの場合は両方を使います。
このようなものを作る際の最初のヒントは、初期プロンプト、特にReplitエージェントへの初期プロンプトが非常に重要だということです。確かにその後もプロンプトを送ることができ、アシスタントに相談することもできますが、エージェントへの最初のリクエストが本当に重要だと経験から分かっています。
実際、これを構築する際、2回試行して破棄する必要がありました。最終的に、プロンプトの作成により多くの時間を費やし、皆さんのために元のプロンプトをReplitの一部として保持することにしました。フォークすると、ここで見つけることができ、Replitエージェントで試してみることができます。
これは、エージェントにアイデアを理解させ、求める論理をできるだけ正確に構築させるために、どれだけ詳細な情報を提供する必要があったかを示すためです。このプロンプトは大きく、AIの助けを借りて開発に時間がかかりました。
ChatGPTと作業して改善を重ねましたが、最終的には手作業で行う必要がありました。ReplitのエージェントのようなAIエージェントに説明する方法を包括的にするために、ChatGPTと何度かやり取りしましたが、最終的にはドキュメントを開いて、頭の中にあるものが反映されているか確認する必要がありました。
最後に面白いことをしました。通常のテキストを使って、アプリケーションの動作ロジックを表現したのです。基本的にクライアントからアプリへの流れ、バックエンドで何が起こるのか、フロントエンドで何が起こるのかを、キーボードのテキストだけを使って一種の論理図のように作成しました。
これはアプリケーションを構築する上で最も重要なステップの一つです。後でより多くのものを構築していく中で、エージェントやアシスタントとのやり取り方法を学ぶ必要があります。両者は同様に強力ですが、時間とともにやり取りの方法を修正していくことになります。
これが新しいアシスタントで、こちらがエージェントです。ここには作業がありますが、おそらく空白のものです。古いものがあるかもしれません。基本的にこれがエージェントで、大きなタスクを依頼する場所です。アシスタントは、プロフェッショナルな開発者があなたの隣に座っているようなもので、質問に答え、小さなタスクを実行し、問題を考えて解決するのを手伝ってくれます。
今日の私の考えでは、エージェントは開発者の同僚のようなものです。何かを依頼すると、すぐに構築を始めますが、アシスタントほどはうまくコミュニケーションを取れません。最良の結果を得るには、バランスよく使用する必要があります。
最初から上手くいくことはありません。一種のゲームのようなものです。私は楽しんでいますが、時には frustrating にもなります。しかし、自分で行わなければ学ぶことはできません。
説明には、Replitテンプレートへのリンクが含まれています。フォークすることは誰でもできますが、データベースが必要で、エージェントとの作業が必要になる可能性があるため、実行するにはコアメンバーシップが必要です。データベースはコアメンバーシップなしではReplitで実行できません。
それでもコードをフォークして、Cursorのようなものに配置し、実行方法を尋ねることはできます。データベースの接続は自分で解決する必要がありますが、うまくいくはずです。ローカルマシンで実行することもできると思います。私にとっては今、数回のプロンプトで可能です。
私は今、Replitをますます使用しています。プラットフォームへのデプロイに、すでに費やしている以上の時間を使う余裕はありません。Replitで構築してデプロイするだけです。とても明確で簡単で、考える必要がありません。今では思考プロセスの一部ではなく、構築してデプロイするだけです。デプロイメントがどのように行われるかを考える必要はありません。
これが私がReplitで作業することを好む理由です。他の場所で構築することもできますが、GoogleやAzureで構築した経験もあります。このようなアプリケーションを構築する際の手間に加えて、帯域幅が必要です。
Replitで行いました。コードはそこにあります。無料で他の場所で行いたい場合は、解決方法を見つけられることを願っています。しかし、Replitの有料メンバーであれば、これは何でもありません。すぐに構築してデプロイし、自動化で使用を開始できます。
コードはそこにあります。無料でもフォークして接続を試してみてください。ChloeやChatGPT4にコードを部分的に提示すれば、ローカルマシンでデータベースをセットアップし、このアプリケーションを実行するために必要なすべての値を入力するためのコマンドを教えてくれるはずです。
問題ありません。確実にできると思います。ただし、少し面倒になります。その後、必要に応じてAzureやGoogleに無料でデプロイすることを決めることができます。APIコール的なものなので、通常は小規模なアプリケーションです。おそらくこれらのプラットフォームでは、価値のある料金は発生しないでしょう。
約束した通り、自動化で直面するタイムアウトやその他のタイプのエラーの解決策を提供できたと思います。私はこれに興奮しています。私の生活がずっと楽になり、皆さんと共有できることを嬉しく思います。より複雑な自動化を躊躇なく行い、最初に話したタイムアウトの悩みを回避するために、このアプリケーションやコンセプトを使用していただければと思います。
このビデオから価値を見出していただけることを願っています。アプリケーションを使用するだけでなく、このようなアプリケーションを構築し、テストし、検証し、初期プロンプトを作成して楽しむというコンセプト全体からも価値を見出していただければと思います。
価値を見出し、楽しんでいただけたなら、購読ボタンをクリックすることを忘れないでください。無料です。購読者が増えるのを見るとちょっと嬉しくなります。コメントを書いてください。実際、これが私にとって最も重要な部分です。
私のような、コードを書くことができないが、AIのパワーのおかげで自動化や複雑なものを構築している人々のコミュニティを作り上げ、交流することができます。AIは今や私たちの多くが使いこなせるものになっています。
これにて、お時間をいただき、視聴していただき、ありがとうございました。さようなら。