本文重写如下：
现如今，开发一个APP需要多久？亚马逊云科技，作为云计算领域的佼佼者，在深夜的纽约峰会上提出了一个全新的标准——仅需三个简单步骤，几分钟的时间，完全依赖自然语言和简单的鼠标操作即可完成。下面我们详细分析这一新功能。
第一步：提出想法。用户首先用自然语言描述他们想要的APP需求。AI会在几秒钟内分析用户需求，总结出APP的用例、流程和关键特征等信息。一旦确认无误，用户只需点击界面右下角的“生成APP”按钮。
第二步：编辑APP。在可视化界面中，用户可以轻松编辑用户界面、数据对象和自动化流程。所有操作都通过简单的拖拽完成，例如将组件从右侧拖放到画布中。所有更改都会实时反映在开发的APP中，用户可以随时预览。
第三步：部署上线。完成所有配置后，用户可以将APP部署到测试环境进行测试。通过确认无误后，即可正式上线使用。未来的内容和功能更新也同样简单，保持所见即所得的操作方式。
亚马逊云科技在这次深夜的发布会上推出了这项新功能。亚马逊云科技AI产品副总裁Matt Wood表示，除了AppStudio，还有其他生成式AI应用层、模型层和算力层的新动态。
在生成式AI应用层方面，除了AppStudio，亚马逊云科技还向企业和开发者推出了Amazon QDeveloper。该工具允许开发者通过点击“解释”快速理解代码，并通过“修复”功能对代码进行更正。开发者还可以用自然语言提问，并获得Amazon QDeveloper的解答。
Amazon QDeveloper推出了自定义功能，允许开发者在内部库、API、包、类和方法中找到更相关的代码推荐。例如，一位金融公司的程序员只需描述意图或输入函数名称，如computePortfolioValue(customerId:String)，即可获得符合公司标准的代码实现建议。
在现场，Matt Wood还分享了英国BT公司在使用Amazon QDeveloper后的数据，显示出生成式AI技术在降低编程门槛方面的实际效果。
除了Amazon QDeveloper，亚马逊云科技还正式推出了Amazon QApps，同样只需使用自然语言即可轻松创建企业级APP。
亚马逊云科技的大模型能力主要依赖于模型层的Amazon Bedrock。Amazon Bedrock集成了30多个先进的AI大模型，包括Claude、Mistral、Llama、StableDiffusion以及自研的Titan系列。用户可以通过单个API访问这些模型的功能。
目前，Amazon Bedrock采用检索增强生成（RAG）技术，进一步提升了大模型的智能水平。亚马逊云科技还在数据层面进行了更新，除了传统的Amazon S3数据源外，现在还支持来自Web爬虫和第三方的数据源，例如Confluence。
