SandBase آپریشن میں

SandBase ڈویلپرز کے لیے Agent انفراسٹرکچر پلیٹ فارم ہے، جو ایک API Key کے ذریعے 2000 سے زیادہ ماڈلز اور ڈیٹا APIs، E2B سے مطابقت رکھنے والا sandbox رَن ٹائم ماحول، اور OpenAI Agents API کی مطابقت کو یکجا کرتا ہے۔ ڈویلپرز اپنے Agent کو حقیقی دنیا کا ڈیٹا حاصل کرنے، کوڈ چلانے اور فائلوں پر کارروائی کرنے کے قابل بنا سکتے ہیں، مانوس ورک فلو کو Personal Agent میں تبدیل کر کے اسے اپنی مصنوعات یا CLI اور MCP ٹولز میں شامل کر سکتے ہیں، اور استعمال کے حجم کے مطابق ادائیگی کر سکتے ہیں۔

WeChat پر فالو کریں اور “开源” کا جواب دے کر AI اوپن سورس پروجیکٹ گروپ میں شامل ہوں
ماڈل انٹیگریشن: OpenAI Agents API معیار سے مطابقت رکھتا ہے۔ ڈویلپرز مانوس OpenAI SDK استعمال کرتے ہوئے Agent بنا سکتے ہیں، سیشن قائم کر سکتے ہیں اور ٹاسک چلا سکتے ہیں۔
ڈیٹا APIs: X، YouTube، ویب سرچ، کمپنی کی معلومات اور دیگر حقیقی دنیا کے ڈیٹا کا احاطہ کرتا ہے؛ بعض APIs روزانہ 100 مفت کالز فراہم کرتی ہیں۔
Sandbox ایگزیکیوشن: E2B سے مطابقت رکھنے والا رَن ٹائم ماحول فراہم کرتا ہے، جہاں Agent کوڈ چلا سکتا ہے، فائلوں پر کارروائی کر سکتا ہے اور نتائج واپس بھیج سکتا ہے۔ موجودہ E2B کوڈ کو کم لاگت سے منتقل کیا جا سکتا ہے۔
ٹول انٹیگریشن: SKILL.md، CLI اور مقامی MCP برجنگ کو سپورٹ کرتا ہے، جس کے ذریعے Claude Code، Codex، Cursor اور دیگر موجودہ AI ٹولز سے براہِ راست جڑا جا سکتا ہے۔
Skill ٹیمپلیٹس: Twitter انٹیلیجنس، YouTube ٹرانسکرپشن، SEO تجزیہ، کمپنی تحقیق اور دیگر قابلِ استعمال Skills پہلے سے شامل ہیں، جو Agent کو حقیقی کام مکمل کرنے میں مدد دیتے ہیں۔

اکاؤنٹ رجسٹر کریں: SandBase کی آفیشل ویب سائٹ https://www.sandbase.ai/ پر جا کر رجسٹر ہوں اور Console میں داخل ہو کر SandBase API Key حاصل کریں۔
فوری انٹیگریشن: Claude Code، Codex، Cursor اور دیگر AI ٹولز میں ہدایت set up https://www.sandbase.ai/SKILL.md پیسٹ کریں تاکہ AI اسسٹنٹ ماحول کی ترتیب خودکار طور پر مکمل کر سکے۔
ماڈل منتخب کریں: OpenAI سے مطابقت رکھنے والے endpoint api.sandbase.ai/v1 کے ذریعے OpenAI SDK استعمال کرتے ہوئے مطلوبہ ماڈل منتخب کریں، Agent بنائیں اور ٹاسک کی ہدایات ترتیب دیں۔
ڈیٹا مربوط کریں: اسی API Key سے X، YouTube، ویب سرچ اور دیگر ڈیٹا APIs کو کال کریں؛ کال کرنے سے پہلے صلاحیتوں کی وضاحت اور قیمت دیکھیں۔
ٹاسک چلائیں: Agent سیشن بنانے کے بعد ٹاسک بھیجیں۔ Agent sandbox میں کوڈ چلائے گا، معلومات منظم کرے گا اور نتیجے کی فائلیں تیار کرے گا۔
نتائج جانچیں: اصل لنکس کی درستگی اور آؤٹ پٹ کے فلٹرنگ اصولوں سے مطابقت کی انسانی طور پر تصدیق کریں، پھر عمل کے قابلِ اعتماد ہونے کے بعد اسے اپنی مصنوعات میں شامل کریں۔

یکجا داخلی راستہ: ایک API Key کے ذریعے ماڈلز، ڈیٹا APIs اور sandbox کو بیک وقت مربوط کرتا ہے، جس سے متعدد پلیٹ فارمز کی تصدیق اور اکاؤنٹ مینجمنٹ کی دہرائی جانے والی انجینیئرنگ ختم ہو جاتی ہے۔
پروٹوکول مطابقت: OpenAI Agents API اور E2B SDK سے مطابقت رکھتا ہے، اس لیے ڈویلپرز اپنے موجودہ کوڈنگ طریقوں کے ساتھ آسانی سے جڑ سکتے ہیں اور منتقلی کی لاگت کم رہتی ہے۔
ماحولیاتی انضمام: SKILL.md، CLI اور MCP برجنگ کے ذریعے Claude Code، Codex، Cursor اور دیگر معروف AI ٹولز میں براہِ راست شامل ہوتا ہے، اور Agent کو صارفین تک رسائی کے ذریعے کے طور پر استعمال کرتا ہے۔
حقیقی ڈیٹا: X، YouTube، ویب سرچ اور دیگر حقیقی دنیا کے ڈیٹا APIs سے جڑتا ہے، جس سے Agent حقیقی نتائج والے کام مکمل کر سکتا ہے۔
وسیع پیمانہ: آفیشل معلومات کے مطابق 2000 سے زیادہ ماڈلز اور APIs، اور 100 سے زیادہ پلیٹ فارمز کا احاطہ کرتا ہے، تاکہ مختلف انتخابی ضروریات پوری ہو سکیں۔

پروجیکٹ کی آفیشل ویب سائٹ: https://www.sandbase.ai/
GitHub ریپوزٹری: https://github.com/sandbaseai/

ماہرین کے معیار کا تربیتی ڈیٹا تیار کرنا: جدید ماڈل کمپنیوں کے لیے مختلف شعبوں کے ماہرین کو منظم کر کے اعلیٰ دشواری والے SFT ڈیٹا کی بڑی مقدار تیار کرنا، جس میں مالیات، قانون، طب، STEM اور دیگر “ماہر سطح کی فکری کثافت” والے شعبے شامل ہیں۔
RL ماحول اور مخالف نمونوں کا ڈیٹا: ماڈلز کے لیے reinforcement learning ماحول اور “مخالف نمونوں” کے تربیتی ڈیٹاسیٹس تیار کرنا، تاکہ متعدد بار آزمائش اور غلطی کے ذریعے ماڈلز کی استدلال اور غلطی کی اصلاح کی صلاحیت بہتر ہو؛ Dynasor، ProRL اور دیگر ڈیٹاسیٹس و تربیتی نتائج پہلے ہی اوپن سورس کیے جا چکے ہیں۔
بینچ مارک تشخیص اور “امتحانی میدان کی تیاری”: ماہرین کے معیار کی بینچ مارک تشخیص کی خدمات فراہم کرنا، حقیقی امتحانی ماحول کی نقل کے ذریعے پیچیدہ پیشہ ورانہ کاموں میں ماڈل کی حقیقی کارکردگی جانچنا، اور ماڈل لیبارٹریز کے لیے تشخیصی نتائج فراہم کرنا۔
عمودی شعبوں میں ماڈل کی صلاحیتوں کو بہتر بنانا: پروگرامنگ سے ہٹ کر Agent کے عمودی پیشہ ورانہ منظرناموں کے لیے حقیقی ورک فلو کی عکاسی کرنے والے تربیتی ٹاسک تیار کرنا، تاکہ ماڈل طویل سلسلے والے پیشہ ورانہ کاموں میں مستحکم اور قابلِ اعتماد کارکردگی دکھا سکے۔