Magic Sandbox
Magic Sandbox là một nền tảng đào tạo tương tác cung cấp môi trường học tập thực hành cho các kỹ sư phần mềm để làm chủ Kubernetes thông qua các mô phỏng cơ sở hạ tầng thực tế.
https://magicsandbox.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Aug 28, 2025
Magic Sandbox là gì
Magic Sandbox là một công ty công nghệ có trụ sở tại London được thành lập vào năm 2018 bởi Jord van den Hooff và Mislav Stipetic, cung cấp một môi trường sandbox được thiết kế đặc biệt để đào tạo các kỹ sư phần mềm về Kubernetes. Nền tảng này cung cấp một môi trường phát triển cấp doanh nghiệp có thể sao chép cơ sở hạ tầng được sử dụng bởi các công ty phần mềm hàng đầu như Google và Uber, cho phép các kỹ sư học hỏi và thực hành một cách an toàn về việc chứa Kubernetes trước khi làm việc trên các triển khai thực tế.
Các Tính năng Chính của Magic Sandbox
Magic Sandbox dường như là một nền tảng đa năng với hai biến thể chính: 1) Phần mềm hộp cát thực tế tăng cường để tạo ra các màn hình hiển thị địa hình tương tác và trải nghiệm giáo dục, và 2) Một nền tảng hỗ trợ AI cho phép các nhà phát triển xây dựng và kiếm tiền từ các ứng dụng AI đồng thời cung cấp cho người dùng khả năng tương tác với các ứng dụng khác nhau thông qua trợ lý AI. Nó cũng bao gồm một phiên bản chuyên dụng để đào tạo Kubernetes trong một môi trường an toàn.
Khả năng của hộp cát AR: Cung cấp chức năng hộp cát thực tế tăng cường với tích hợp cảm biến kinect và hiệu chỉnh máy chiếu để tạo ra các màn hình hiển thị địa hình tương tác
Nền tảng phát triển ứng dụng AI: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho các nhà phát triển xây dựng, lưu trữ và kiếm tiền từ các ứng dụng hỗ trợ AI với hệ thống thanh toán và xác thực tích hợp
Môi trường đào tạo Kubernetes: Cung cấp một nền tảng học tập thực hành, an toàn cho các kỹ sư phần mềm thực hành triển khai Kubernetes và quản lý container
Môi trường thử nghiệm AI an toàn: Cung cấp một hộp cát được bảo vệ để khám phá các LLM khác nhau từ các nhà cung cấp như OpenAI, Anthropic, Google và Meta mà không lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu
Các Trường hợp Sử dụng của Magic Sandbox
Các tổ chức giáo dục: Sử dụng hộp cát AR cho giáo dục địa lý và địa hình trong các trường học và đại học
Đào tạo nhà phát triển: Đào tạo kỹ sư phần mềm về Kubernetes và điều phối container trong một môi trường an toàn
Phát triển ứng dụng AI: Xây dựng và thử nghiệm các ứng dụng hỗ trợ AI cho các nhu cầu kinh doanh khác nhau
Khám phá AI doanh nghiệp: Thử nghiệm một cách an toàn với các LLM và khả năng AI khác nhau trong môi trường doanh nghiệp
Ưu điểm
Giao diện người dùng và quy trình thiết lập đơn giản hóa
Môi trường an toàn để thử nghiệm và học tập
Nền tảng toàn diện cho nhiều trường hợp sử dụng
Nhược điểm
Kém chính xác hơn so với một số giải pháp thay thế (đối với hộp cát AR)
Các tính năng hạn chế so với các giải pháp quy mô đầy đủ
Một số tính năng yêu cầu các yêu cầu phần cứng cụ thể
Cách Sử dụng Magic Sandbox
Thiết lập Yêu cầu Phần cứng: Kết nối máy tính với máy chiếu rạp hát tại nhà và cảm biến Kinect
Cài đặt Phần mềm: Tải xuống và cài đặt phần mềm Magic Sand từ github.com/thomwolf/Magic-Sand
Hiệu chỉnh: Thực hiện quy trình hiệu chỉnh để căn chỉnh máy chiếu và cảm biến Kinect với hộp cát
Thêm Cát: Đổ đầy cát vào hộp cát sẽ được sử dụng để tương tác
Bắt đầu Hoạt động Cơ bản: Khởi chạy phần mềm - nó sẽ chiếu màu lên cát dựa trên các mức chiều cao được phát hiện bởi cảm biến Kinect
Chơi Trò chơi: Nhấn 'm' trên bàn phím để bắt đầu trò chơi động vật, nơi bạn có thể giúp động vật tìm đến mẹ của chúng bằng cách điều khiển địa hình cát
Tương tác với Cát: Đào sông hoặc xây núi trên cát để tạo ra các đặc điểm địa hình khác nhau và xem màu sắc được chiếu thay đổi tương ứng
Tháo rời/Lắp ráp lại: Việc hiệu chỉnh đơn giản cho phép tháo rời và lắp ráp lại dễ dàng thiết lập hộp cát khi cần
Câu hỏi Thường gặp về Magic Sandbox
Magic Sandbox là một nền tảng ứng dụng AI, nơi các trợ lý AI có thể tương tác với các ứng dụng do cộng đồng xây dựng để giúp người dùng hoàn thành công việc. Nó cho phép người dùng trò chuyện với các ứng dụng của họ, như ghi chú, bảng tính và các ứng dụng khác do cộng đồng phát triển.
Bài viết phổ biến
Ra mắt chính thức Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) – Trình chỉnh sửa ảnh AI tốt nhất của Google đã có mặt
Aug 27, 2025
DeepSeek v3.1: Đánh giá toàn diện của AIPURE với các điểm chuẩn & so sánh với GPT-5 và Claude 4.1 năm 2025
Aug 26, 2025
Đánh giá Lmarena Nano Banana 2025: Liệu đây có phải là Vua mới của Trình tạo ảnh AI? (Kiểm nghiệm thực tế & Phản hồi từ người dùng)
Aug 20, 2025
Hướng dẫn sử dụng Nano Banana Lmarena miễn phí (2025): Hướng dẫn tối thượng để tạo ảnh AI nhanh chóng & sáng tạo
Aug 18, 2025
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Magic Sandbox
Hapticlabs
Hapticlabs là một bộ công cụ không mã cho phép các nhà thiết kế, nhà phát triển và nhà nghiên cứu dễ dàng thiết kế, tạo mẫu và triển khai các tương tác cảm giác sống động trên các thiết bị mà không cần lập trình.
Deployo.ai
Deployo.ai là một nền tảng triển khai AI toàn diện cho phép triển khai mô hình, giám sát và mở rộng một cách liền mạch với các khung AI đạo đức tích hợp và khả năng tương thích đa đám mây.
CloudSoul
CloudSoul là một nền tảng SaaS được hỗ trợ bởi AI cho phép người dùng ngay lập tức triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng đám mây thông qua các cuộc hội thoại ngôn ngữ tự nhiên, làm cho việc quản lý tài nguyên AWS trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.
Devozy.ai
Devozy.ai là một nền tảng tự phục vụ cho nhà phát triển được hỗ trợ bởi AI, kết hợp quản lý dự án Agile, DevSecOps, quản lý hạ tầng đa đám mây, và quản lý dịch vụ CNTT thành một giải pháp thống nhất để tăng tốc độ cung cấp phần mềm.
Công cụ AI Phổ biến Giống Magic Sandbox
A2A Protocol
Giao thức A2A (Agent2Agent) là một giao thức tương tác mở được phát triển bởi Google cho phép giao tiếp và cộng tác liền mạch giữa các tác nhân AI trên các khung và nhà cung cấp khác nhau, bất kể kiến trúc cơ bản của chúng.
VoltOps
VoltOps là một nền tảng quan sát LLM không phụ thuộc vào khung cung cấp các công cụ giám sát, gỡ lỗi và tối ưu hóa trực quan theo thời gian thực cho các tác nhân AI trên mọi ngăn xếp công nghệ.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn là một dịch vụ đám mây đa người thuê theo yêu cầu cho phép các doanh nghiệp đào tạo, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI quy mô lớn một cách riêng tư bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng siêu máy tính bền vững được cung cấp bởi gần 100% năng lượng tái tạo.
RunPod
RunPod là một nền tảng điện toán đám mây được xây dựng cho AI, cung cấp các dịch vụ GPU tiết kiệm chi phí cho việc phát triển, đào tạo và mở rộng các mô hình học máy.