Denne siden er oversatt fra engelsk.
AI og maskinlæring
Kliv er en AI-appbygger. Beskriv katalogen din, søkereglene, bildesøk, passformsjekker og kasseflyten, så bygger den AI-drevet søk og oppdagelse rundt dem.
Skriv bare ideen din i tekstboksen, så bygger AI den for deg
Kliv er ikke en ferdig søkeboks du kobler til nettstedet ditt — det er en AI-appbygger som bygger programvaren for deg.
Du beskriver appen du trenger med egne ord, og Kliv bygger den: databasen, produktsidene, søkelogikken, filhåndteringen, kassen og administrasjonsverktøyene. Det du får, er en ekte nettapp som er din, live på ditt eget domene, og du kan fortsette å endre den ved å be om endringer.
På denne siden er den appen AI-drevet søk og oppdagelse for en produktkatalog. Kliv bygger alle slags nettapper — katalogsøk er ett eksempel.
Kunder vet ofte ikke det eksakte produktnavnet eller delenummeret. De beskriver problemet: et hengsel til en gammel dekkskiste, et stoff etter vekt og farge, en ødelagt hvitevaredel på et bilde.
Kliv bygger katalogen rundt disse søkene. Søket kjører over dine egne produktrader, notater og bilder, slik at kundens egne ord kan finne varen selv når ingen produkttittel bruker samme formulering.
God oppdagelse starter med gode data. Dette er byggeklossene Kliv kan bygge rundt.
Mål, materiale, gjengestigning og passformnotater. Søkekvaliteten avhenger av disse radene, og du kan fortsette å berike dem.
Båtmerke, årsmodell, skrogdetaljer og kompatible deler. «Passer til en 1988 Meridian 32» lagres som data, ikke gjemt i en produktbeskrivelse.
Produktbilder beskrives og indekseres når de lastes opp, slik at et bilde fra kunden kan sammenlignes med produktene på hyllen din.
Hvert søk havner her, enten det gir treff eller ikke. Bommene blir en vareutvalgsrapport: det kundene spurte etter med sine egne ord.
En innlogget kundes båter ligger på kundens egen post. Resultater og passformsjekker kan lese den, og bare den kunden kan se den.
Slik kan én butikk bruke det. Det er bare et eksempel — du ville beskrevet din egen katalog, kunderegistre og kasseregler.
En kunde om bord på båten sin laster opp et bilde av et rustent hengsel. Bildesøket gir tre kandidater fra Lenas egen katalog, ikke et generisk internettresultat.
Kundens profil sier 1988 Meridian 32. Passformkartet fjerner to kandidater, markerer den anbefalte erstatningsdelen og forklarer hvorfor.
Hengselet til 349 kr går fra søkeresultat til betalt ordre uten å bytte system. Kassen kjører på Lenas egen Stripe-konto, og ordreraden havner i samme database som søket nettopp leste fra.
Noen søker etter «teak-plugg 12 mm» og får ingen treff. Spørringsloggen lagrer det, og det ukentlige sammendraget gjør det til en innkjøpsbeslutning på mandag.
En kunde sent på kvelden spør om hengselet tar en M5-skrue. Butikkagenten svarer ut fra varenummerposten og monteringsnotatene, og samtalen lagres slik at butikkpersonalet kan gå gjennom den.
Kliv bygger ut fra beskrivelsen din, så jo mer detaljert du er, desto nærmere blir første versjon. Beskriv katalogfeltene, bildesøket, kundekonteksten, håndteringen av mislykkede søk og kassen. Her er tre å bygge videre på:
Passformbevisst søk for en delekatalog.
“Bygg AI-drevet søk for min butikk for båtbeslag. Indekser 6000 varenumre med mål, materiale, gjengestigning, bilder og passformnotater for båter; la kundene søke med egne ord eller laste opp et bilde; bruk hver kundes lagrede båtprofil til passformsjekker; og selg deler gjennom en kasse på min egen Stripe-konto.”
Søk etter vekt, veving og farge.
“Bygg en stoffbutikk der kundene søker ved å beskrive vekt, veving, farge, strekk og bruksområde. Resultatene skal komme fra semantisk søk i lageret mitt, stoffprøver skal kunne bestilles fra resultatsiden, og mislykkede søk skal logges for ukentlig gjennomgang.”
Match en ødelagt del med erstatningsdelen.
“Bygg en reservedelsfinner for min hvitevarebutikk. Kundene laster opp et bilde av den ødelagte delen, bildesøket foreslår treff fra katalogen min, de ansatte kan gå gjennom søk uten treff, og kundene kan åpne en supporttråd når ingen resultater blir funnet.”
Ingen ekstra system å mate. Klivs semantiske søk kjører over radene og filene du allerede har. Forbedre en varenummerpost, og neste søk kan bruke de bedre dataene.
Bilder er førsteklasses. Opplastede bilder beskrives og indekseres automatisk. Det er det som gjør bilde-inn, produkt-ut-oppslag mulig, og det fungerer på dine egne produktbilder.
Skjemaet vokser når katalogen trenger det. Trenger butikkpersonalet et felt for gjengestigning, ber du bare om det. Kliv oppdaterer appen slik at feltet finnes, og søket blir bedre fordi dataene ble bedre.
Bommer blir rutet, ikke droppet. En planlagt jobb kan gjøre mislykkede søk om til en ukentlig e-post, og en supporttråd kan ta imot kunden som spurte.
Alt over hviler på samme grunnmur: en ekte database med tilgangsregler per rad, typede serverfunksjoner og filer som ligger ved siden av radene de beskriver. Backend-siden er omvisningen i det fundamentet.
Kliv er en AI-appbygger som lager skreddersydde nettapper ut fra en beskrivelse. For søk og oppdagelse bygger den katalogdatabasen, søkeindeksen, bildesøket, kundeprofilene, kasseflyten, loggen over mislykkede søk og administrasjonssidene.
En ekte app. Kliv bygger rundt katalogfeltene dine, produktdataene, bildene, kunderegistrene og kassereglene.
Ja. Du kan legge til katalogfelt, endre søkeatferden, legge til gjennomgangskøer eller endre kassen senere ved å be om endringer.
Nei. Katalogen er rader i appens egen database, og bildene er filer ved siden av dem. Søket kjører der dataene bor.
Søket registreres i spørringsloggen, kunden kan åpne en supporttråd, og et ukentlig sammendrag kan rangere bommene for gjennomgang av de ansatte.
Produktbildene dine beskrives og indekseres når de lastes opp. Et bilde fra kunden beskrives på samme måte og sammenlignes med produktindeksen din.
Den er bygget til å svare ut fra varenummerpostene, passformkartet og notatene dine. Når disse dataene ikke avklarer spørsmålet, skal den si fra om det og åpne en supporttråd.
Ja. Hvis du selger produkter, kan kassen kjøre i samme app på din egen Stripe-konto, med ordren lagret ved siden av katalogdataene.
Nei. Kundene betaler bare med kort. Betalingene går gjennom din egen Stripe-konto.
Ja. Butikken eller søkeappen kan kjøre på ditt eget domene og gå live så snart du har bygget den.
Ja. Koden synkroniseres til ditt eget Git-repositorium, så det å forlate Kliv er en git pull, ikke en ombygging.
Ja. Offentlige sider forhåndsrendres for søkemotorer og AI-agenter, og sitemap genereres automatisk.
Bygget av skapere
Se ekte applikasjoner bygget med Kliv av utviklere og skapere over hele verden
A warm platform for dementia-friendly cafés, connecting caregivers, volunteers, and coordinators.
Track remittances and household budgets seamlessly.
Manage your book club easily with proposals, voting, and history tracking.
Portfolio and booking site for Northfern Tattoo Studio.
Sistema de gestión del agua comunitario para aldeas.
職人が作品を展示し、受注管理を行うサイトです。
Crowd-sourced surf condition tracking app.
A portal for HOA management at Riverside Commons.
小規模レストラン向けの予約管理サイトです。
A management tool for Scout Troop 214, focused on outings, advancement, and communication.
A whānau coordination tool for Māori-medium schools.
Mobile library coordinator for Hmong and Lao communities.
A warm platform for dementia-friendly cafés, connecting caregivers, volunteers, and coordinators.
Track remittances and household budgets seamlessly.
Manage your book club easily with proposals, voting, and history tracking.
Portfolio and booking site for Northfern Tattoo Studio.
Sistema de gestión del agua comunitario para aldeas.
職人が作品を展示し、受注管理を行うサイトです。
Crowd-sourced surf condition tracking app.
A portal for HOA management at Riverside Commons.
小規模レストラン向けの予約管理サイトです。
A management tool for Scout Troop 214, focused on outings, advancement, and communication.
A whānau coordination tool for Māori-medium schools.
Mobile library coordinator for Hmong and Lao communities.
Beskriv katalogen din, detaljene som viser passform, bildene du har, og hva som skal skje når søket ikke gir treff. Kliv bygger søke- og oppdagelsesappen rundt disse dataene.