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Knit

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Funciones principales

✅ Espacio de trabajo centralizado: almacena, edita y ejecuta indicaciones sin duplicar esfuerzos.
✅ Modo de prueba: visualiza llamadas a funciones con datos simulados antes de integración.
✅ Gestión de proyectos: crea y organiza múltiples carpetas de prompts para colaborar en equipo.
✅ Control de versiones: lleva un historial completo de cambios y permite revertir a versiones anteriores.
✅ Seguridad avanzada: cifra datos en tránsito y en reposo con RSA-OAEP y AES-256-GCM.

Definición de la herramienta

Knit es una herramienta de IA diseñada para gestionar y crear indicaciones de forma eficiente. Ofrece un espacio de trabajo centralizado donde los usuarios pueden almacenar, editar y ejecutar prompts sin necesidad de copiar y pegar. Con su modo de prueba, permite experimentar con llamadas a funciones reales y valores simulados antes de desplegar en producción. Además, cuenta con gestión de proyectos para organizar indicaciones, control de versiones para rastrear cambios y cifrado avanzado RSA-OAEP y AES-256-GCM que garantiza la seguridad de los datos.

Público objetivo

🔹 Desarrolladores de IA que buscan optimizar flujos de trabajo de prompts.
🔹 Científicos de datos que requieren trazabilidad y comparación de versiones.
🔹 Equipos de marketing y contenidos que generan indicaciones para chatbots y modelos.
🔹 Estudiantes y educadores interesados en aprender y enseñar generación de prompts.

Tarifas y suscripciones

📌 Plan básico: $0 – Acceso gratuito con funciones esenciales para empezar a gestionar indicaciones.
📌 Plan Plus: $10/mes – Incluye proyectos ilimitados, control de versiones avanzado y soporte comunitario.
📌 Plan Pro: $30/mes – Ofrece todas las características, soporte prioritario y mayor capacidad de uso.
Nota : Los precios están sujetos a cambios. Consulta siempre la información actualizada directamente en el sitio oficial de Knit

Información adicional

Knit proporciona una API REST para integrar programáticamente sus funciones en aplicaciones propias. Además, ofrece documentación detallada, tutoriales paso a paso y un canal de soporte técnico en línea para resolver dudas y compartir mejores prácticas.

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Usos prácticos

💡 Automatización de pruebas de prompts antes del despliegue en producción.
💡 Desarrollo de herramientas internas que generan y gestionan indicaciones.
💡 Análisis de rendimiento de prompts para optimizar respuestas de modelos.
💡 Colaboración en equipo en proyectos de IA con control de accesos y versiones.
💡 Formación y talleres sobre técnicas de prompting en entornos educativos.

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