SandBase Faoliyat yuritmoqda

SandBase dasturchilar uchun Agent infratuzilma platformasi bo‘lib, bitta API Key orqali 2000 dan ortiq model va ma’lumotlar API’si, E2B bilan mos sandbox ishga tushirish muhiti hamda OpenAI Agents API’ni yagona tarzda taqdim etadi. Dasturchilar Agent’ga real dunyo ma’lumotlarini olish, kod ishga tushirish va fayllarni qayta ishlash imkonini berishi, tanish ish jarayonlarini Personal Agent’ga o‘rab, ularni o‘z mahsulotlari yoki CLI va MCP vositalariga integratsiya qilishi hamda foydalanish hajmiga qarab to‘lashi mumkin.

WeChat’da kuzatib boring va “开源” deb javob yuborib, AI ochiq manbali loyihalar guruhiga qo‘shiling
Modellarni ulash: OpenAI Agents API standartiga mos keladi. Dasturchilar tanish OpenAI SDK orqali Agent yaratishi, sessiya ochishi va vazifalarni ishga tushirishi mumkin.
Ma’lumotlar API’si: X, YouTube, veb-qidiruv, kompaniya ma’lumotlari va boshqa real dunyo ma’lumotlarini qamrab oladi; ayrim interfeyslar har kuni 100 ta bepul chaqiruv taqdim etadi.
Sandbox’da bajarish: E2B bilan mos ishga tushirish muhiti taqdim etiladi. Agent sandbox’da kod ishga tushirishi, fayllarni qayta ishlashi va natijalarni qaytarishi mumkin; mavjud E2B kodini kam xarajat bilan ko‘chirish mumkin.
Vositalar integratsiyasi: SKILL.md, CLI va mahalliy MCP bridge’ni qo‘llab-quvvatlaydi, Claude Code, Codex, Cursor kabi mavjud AI vositalariga bevosita ulanadi.
Ko‘nikma shablonlari: Twitter ma’lumotlarini tahlil qilish, YouTube transkripsiyasi, SEO tahlili, kompaniya tadqiqoti kabi qayta foydalaniladigan Skill’lar o‘rnatilgan bo‘lib, Agent’ga amaliy ishlarni bajarishda yordam beradi.

Hisob ochish: SandBase rasmiy sayti https://www.sandbase.ai/ ga kirib, ro‘yxatdan o‘ting va Console’ga kirib SandBase API Key’ni oling.
Tezkor ulash: Claude Code, Codex, Cursor kabi AI vositalariga set up https://www.sandbase.ai/SKILL.md buyrug‘ini joylashtiring; AI yordamchisi muhitni avtomatik sozlaydi.
Model tanlash: OpenAI bilan mos api.sandbase.ai/v1 endpoint’i orqali OpenAI SDK yordamida kerakli modelni belgilang, Agent yarating va vazifa ko‘rsatmalarini sozlang.
Ma’lumotlarni ulash: X, YouTube, veb-qidiruv kabi ma’lumotlar API’larini ayni API Key orqali chaqiring; chaqiruvdan oldin imkoniyatlar tavsifi va narxlarni ko‘rib chiqing.
Vazifani ishga tushirish: Agent sessiyasini yaratgach, vazifani yuboring. Agent sandbox’da kodni ishga tushiradi, ma’lumotlarni tartiblaydi va natija fayllarini yaratadi.
Natijani tekshirish: Asl havolalarning yaroqliligini va chiqish natijasi saralash qoidalariga mosligini qo‘lda tekshiring; jarayon ishonchli ekaniga ishonch hosil qilgach, uni o‘z mahsulotingizga ulang.

Yagona kirish nuqtasi: bitta API Key orqali modellar, ma’lumotlar API’lari va sandbox bir vaqtning o‘zida ulanadi, bir nechta platformadagi autentifikatsiya va hisob boshqaruvining takroriy ishlarini bartaraf etadi.
Protokol mosligi: OpenAI Agents API va E2B SDK bilan mos keladi. Dasturchilar mavjud kodlash odatlaridan foydalanib ulanishi mumkin, migratsiya xarajati past.
Ekotizim integratsiyasi: SKILL.md, CLI va MCP bridge orqali Claude Code, Codex, Cursor kabi ommabop AI vositalariga bevosita qo‘shiladi va Agent’ni foydalanuvchilarni jalb qilish kanali sifatida ishlatadi.
Haqiqiy ma’lumotlar: X, YouTube, veb-qidiruv kabi real dunyo ma’lumotlar API’lariga ulanib, Agent’ga amaliy natija beradigan vazifalarni bajarish imkonini beradi.
Keng qamrov: rasmiy ma’lumotlarga ko‘ra, 2000 dan ortiq model va API hamda 100 dan ortiq platforma ulangan bo‘lib, turli ehtiyojlar uchun tanlov imkonini beradi.

Loyihaning rasmiy sayti: https://www.sandbase.ai/
GitHub repozitoriysi: https://github.com/sandbaseai/

Ekspert darajasidagi o‘quv ma’lumotlarini ishlab chiqarish: ilg‘or modellar kompaniyalari uchun soha ekspertlarini jalb qilib, moliya, huquq, tibbiyot, STEM kabi “ekspert darajasidagi intellektual zichlik” yuqori bo‘lgan sohalarda katta hajmda, yuqori talabga ega SFT ma’lumotlarini yaratish.
RL muhiti va “anti-pattern” ma’lumotlari: modellar uchun mustahkamlovchi o‘qitish muhitlari va “anti-pattern” o‘quv ma’lumotlar to‘plamlarini yaratish, ko‘p bosqichli sinov va xatolar orqali modelning mulohaza yuritish hamda xatolarni tuzatish qobiliyatini oshirish; Dynasor, ProRL kabi ma’lumotlar to‘plamlari va o‘qitish natijalari ham ochiq manbaga chiqarilgan.
Benchmark baholash va “imtihon maydonini yaratish”: ekspert darajasidagi benchmark baholash xizmatlarini taqdim etish, modelning murakkab professional vazifalardagi haqiqiy darajasini tekshirish uchun real imtihon muhitini simulyatsiya qilish; baholash natijalari model laboratoriyalari uchun ma’lumot bo‘lib xizmat qiladi.
Vertikal sohalardagi model qobiliyatlarini rivojlantirish: Agent’ning dasturlashdan tashqari maxsus professional ssenariylariga yo‘naltirilgan, haqiqiy ish jarayonlarini aks ettiruvchi o‘quv vazifalarini yaratish va modelni uzoq zanjirli professional vazifalarda barqaror hamda ishonchli ishlashga o‘rgatish.