--- 標題：使用 NextJS 和 Wing 建立您自己的 ChatGPT 圖形客戶端 🤯 描述：使用 Winglang 和 NextJS 建立的 ChatGPT 客戶端應用程式 canonical\_url：https://www.winglang.io/blog/2024/05/16/chatgpt-client-with-nextjs-and-wing 發表：真實 --- 長話短說 ---- 在本文結束時，您將使用 Wing 和 Next.js 建置並部署 ChatGPT 用戶端。 該應用程式可以在本地執行（在本地雲端模擬器中）或將其部署到您自己的雲端提供者。  --- 介紹 -- 建置 ChatGPT 用戶端並將其部署到您自己的雲端基礎架構是確保對資料進行控制的好方法。 將 LLM 部署到您自己的雲端基礎架構可為您的專案提供隱私和安全性。 有時，在使用 OpenAI 的 ChatGPT 等專有 LLM 平台時，您可能會擔心資料在遠端伺服器上儲存或處理，這可能是由於輸入平台的資料的敏感度或其他隱私原因。 在這種情況下，將 LLM 自託管到您的雲端基礎架構或在您的電腦上本地執行可以讓您更好地控制資料的隱私和安全性。 > [Wing](https://git.new/wing-repo)是一種面向雲端的程式語言，可讓您建置和部署基於雲端的應用程式，而無需擔心底層基礎架構。 它允許您使用相同的語言定義和管理雲端基礎架構和應用程式程式碼，從而簡化了您在雲端上建置的方式。 Wing 與雲端無關——用它建置的應用程式可以編譯並部署到各種雲端平台。 > {% cta https://git.new/wing-repo %} 看 ⭐ Wing {% endcta %} [](https://git.new/wing-repo) --- 讓我們開始吧！ ------- 要繼續操作，您需要： - 對 Next.js 有一定了解 - 在您的機器上[安裝 Wing](https://www.winglang.io/docs/) 。如果您不知道如何操作，請不要擔心。我們將在這個專案中一起討論它。 - 取得您的 OpenAI API 金鑰。 建立您的專案 ------ 首先，您需要在電腦上安裝 Wing。執行以下命令： ``` npm install -g winglang ``` 透過檢查版本確認安裝： ``` wing -V ``` ### 建立您的 Next.js 和 Wing 應用程式。 ``` mkdir assistant cd assistant npx create-next-app@latest frontend mkdir backend && cd backend wing new empty ``` 我們已在 Assistant 目錄中成功建立了 Wing 和 Next.js 專案。我們的 ChatGPT 用戶端的名稱是 Assistant。聽起來很酷，對吧？ 前端和後端目錄分別包含我們的 Next 和 Wing 應用程式。 `wing new empty`建立三個檔案： `package.json` 、 `package-lock.json`和`main.w` 。後者是應用程式的入口點。 ### 在 Wing 模擬器中本地執行您的應用程式 Wing 模擬器可讓您在本機電腦內執行程式碼、編寫單元測試和偵錯程式碼，而無需部署到實際的雲端供應商，從而幫助您更快地進行迭代。 使用以下命令在本機上執行您的 Wing 應用程式： ``` wing it ``` 您的 Wing 應用程式將在`localhost:3000`上執行。  設定您的後端 ------ - 讓我們安裝 Wing 的 OpenAI 和 React 函式庫。 OpenAI 庫提供了與 LLM 互動的標準介面。 React 程式庫可讓您將 Wing 後端連接到 Next 應用程式。 ``` npm i @winglibs/openai @winglibs/react ``` - 將這些套件匯入到`main.w`檔案中。我們還導入需要的所有其他庫。 ``` bring openai bring react bring cloud bring ex bring http ``` `bring`是 Wing 中的導入語句。這樣想，Wing 使用`bring`來實現與 JavaScript 中`import`相同的功能。 `cloud`是 Wing 的雲端庫。它公開了雲端 API、儲存桶、計數器、網域、端點、函數和更多雲端資源的標準介面。 `ex`是用於與表格和雲端 Redis 資料庫介面的標準庫， `http`用於呼叫不同的 HTTP 方法 - 從遠端資源發送和檢索資訊。 取得您的 OpenAI API 金鑰 ------------------ 我們將在我們的應用程式中使用`gpt-4-turbo`但您可以使用任何 OpenAI 模型。 - 如果您還沒有[OpenAI](https://platform.openai.com/signup)帳戶，請建立一個。若要建立新的 API 金鑰，請前往[platform.openai.com/api-keys](http://platform.openai.com/api-keys)並選擇**建立新金鑰。**  - 設定**名稱**、**專案**和**權限，**然後按一下**建立金鑰。**  初始化 OpenAI ---------- 建立一個`Class`來初始化您的 OpenAI API。我們希望它可以重複使用。 我們將向`Assistant`類別加入`personality` ，以便在向 AI 助手傳遞提示時可以指定 AI 助手的個性。 ``` let apiKeySecret = new cloud.Secret(name: "OAIAPIKey") as "OpenAI Secret"; class Assistant { personality: str; openai: openai.OpenAI; new(personality: str) { this.openai = new openai.OpenAI(apiKeySecret: apiKeySecret); this.personality = personality; } pub inflight ask(question: str): str { let prompt = `you are an assistant with the following personality: ${this.personality}. ${question}`; let response = this.openai.createCompletion(prompt, model: "gpt-4-turbo"); return response.trim(); } } ``` Wing 分別使用`preflight`和`inflight`概念來統一基礎設施定義和應用程式邏輯。 **預檢**程式碼（通常是基礎設施定義）在編譯時執行一次，而執行**中**程式碼將在執行時執行以實現應用程式的行為。 雲端儲存桶、佇列和 API 端點是預檢的一些範例。定義預檢時不需要新增預檢關鍵字，Wing 預設知道這一點。但對於飛行塊，您需要在其中加入“飛行”一詞。 > 上面的程式碼中有一個飛行中的區塊。 Inflight 區塊是您編寫非同步執行時間程式碼的地方，這些程式碼可以透過其 inflight API 直接與資源互動。 > 測試和儲存雲端秘密 --------- 讓我們來看看如何保護我們的 API 金鑰，因為我們肯定要[考慮安全性](https://techhq.com/2022/09/hardcoded-api-keys-jeopardize-data-in-the-cloud/)。 讓我們在後端的根目錄中建立一個`.env`檔案並傳入我們的 API 金鑰： ``` OAIAPIKey = Your_OpenAI_API_key ``` 我們可以在本地引用 .env 檔案來測試 OpenAI API 金鑰，然後由於我們計劃部署到 AWS，因此我們將逐步設定[AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html) 。  首先，我們前往 AWS 並登入控制台。如果您沒有帳戶，可以免費建立一個。  導覽至 Secrets Manager，讓我們儲存 API 金鑰值。   我們已將 API 金鑰儲存在名為`OAIAPIKey`的雲端機密中。複製您的金鑰，我們將跳到終端並連接到現在儲存在 AWS 平台中的金鑰。 ``` wing secrets ``` 現在將您的 API 金鑰貼上為終端中的值。您的密鑰現已正確存儲，我們可以開始與我們的應用程式互動。 --- 將人工智慧的回應儲存在雲端。 -------------- 將人工智慧的回應儲存在雲端可以讓您控制資料。它駐留在您自己的基礎設施上，與 ChatGPT 等專有平台不同，您的資料位於您無法控制的第三方伺服器上。您也可以在需要時檢索這些回應。 讓我們建立另一個類，使用 Assistant 類來傳遞 AI 的個性和提示。我們還將每個模型的回應作為`txt`檔案儲存在雲端儲存桶中。 ``` let counter = new cloud.Counter(); class RespondToQuestions { id: cloud.Counter; gpt: Assistant; store: cloud.Bucket; new(store: cloud.Bucket) { this.gpt = new Assistant("Respondent"); this.id = new cloud.Counter() as "NextID"; this.store = store; } pub inflight sendPrompt(question: str): str { let reply = this.gpt.ask("{question}"); let n = this.id.inc(); this.store.put("message-{n}.original.txt", reply); return reply; } } ``` --- 我們為我們的助理設定了「受訪者」的個性。我們希望它能夠回答問題。您也可以讓前端使用者在發送提示時指定此個性。 每次產生回應時，計數器都會遞增，並且計數器的值會傳遞到用於在雲端中儲存模型回應的`n`變數中。然而，我們真正想要的是建立一個資料庫來儲存來自前端的使用者提示和模型的回應。 讓我們定義我們的資料庫。 定義我們的資料庫 -------- Wing 內建了`ex.Table` - 一個用於儲存和查詢資料的 NoSQL 資料庫。 ``` let db = new ex.Table({ name: "assistant", primaryKey: "id", columns: { question: ex.ColumnType.STRING, answer: ex.ColumnType.STRING } }); ``` --- 我們在資料庫定義中新增了兩列 - 第一列用於儲存使用者提示，第二列用於儲存模型的回應。 建立 API 路由和邏輯 ------------ 我們希望能夠在後端發送和接收資料。讓我們建立 POST 和 GET 路由。 ``` let api = new cloud.Api({ cors: true }); api.post("/assistant", inflight((request) => { // POST request logic goes here })); api.get("/assistant", inflight(() => { // GET request logic goes here })); ``` --- ``` let myAssistant = new RespondToQuestions(store) as "Helpful Assistant"; api.post("/assistant", inflight((request) => { let prompt = request.body; let response = myAssistant.sendPrompt(JSON.stringify(prompt)); let id = counter.inc(); // Insert prompt and response in the database db.insert(id, { question: prompt, answer: response }); return cloud.ApiResponse({ status: 200 }); })); ``` 在 POST 路由中，我們希望將從前端收到的使用者提示傳遞到模型中並獲得回應。提示和回應都將儲存在資料庫中。 `cloud.ApiResponse`可讓您傳送對使用者要求的回應。 新增前端發出 GET 請求時檢索資料庫專案的邏輯。 --- 新增前端發出 GET 請求時檢索資料庫專案的邏輯。 ``` api.get("/assistant", inflight(() => { let questionsAndAnswers = db.list(); return cloud.ApiResponse({ body: JSON.stringify(questionsAndAnswers), status: 200 }); })); ``` 我們的後端已經準備好了。我們在本地雲端模擬器中測試一下。 跑`wing it` 。 讓我們轉到`localhost:3000`並向我們的助理詢問一個問題。  我們的問題和助理的回答都已儲存到資料庫中。看一看。  向前端公開您的 API URL --------------- 我們需要將後端的 API URL 公開給 Next 前端。這就是之前安裝的 React 函式庫派上用場的地方。 ``` let website = new react.App({ projectPath: "../frontend", localPort: 4000 }); website.addEnvironment("API_URL", api.url); ``` 將以下內容加入 Next 應用程式的`layout.js`中。 ``` import { Inter } from "next/font/google"; import "./globals.css"; const inter = Inter({ subsets: ["latin"] }); export const metadata = { title: "Create Next App", description: "Generated by create next app", }; export default function RootLayout({ children }) { return ( <html lang="en"> <head> <script src="./wing.js" defer></script> </head> <body className={inter.className}>{children}</body> </html> ); } ``` 我們現在可以在 Next 應用程式中存取`API_URL` 。 實作前端邏輯 ------ 讓我們實作前端邏輯來呼叫後端。 ``` import { useEffect, useState, useCallback } from 'react'; import axios from 'axios'; function App() { const [isThinking, setIsThinking] = useState(false); const [input, setInput] = useState(""); const [allInteractions, setAllInteractions] = useState([]); const retrieveAllInteractions = useCallback(async (api_url) => { await axios ({ method: "GET", url: `${api_url}/assistant`, }).then(res => { setAllInteractions(res.data) }) }, []) const handleSubmit = useCallback(async (e)=> { e.preventDefault() setIsThinking(!isThinking) if(input.trim() === ""){ alert("Chat cannot be empty") setIsThinking(true) } await axios({ method: "POST", url: `${window.wingEnv.API_URL}/assistant`, headers: { "Content-Type": "application/json" }, data: input }) setInput(""); setIsThinking(false); await retrieveAllInteractions(window.wingEnv.API_URL); }) useEffect(() => { if (typeof window !== "undefined") { retrieveAllInteractions(window.wingEnv.API_URL); } }, []); // Here you would return your component's JSX return ( // JSX content goes here ); } export default App; ``` `retrieveAllInteractions`函數取得後端資料庫中的所有問題和答案。 `handSubmit`函數將使用者的提示傳送到後端。 讓我們加入 JSX 實作。 ``` import { useEffect, useState } from 'react'; import axios from 'axios'; import './App.css'; function App() { // ... return ( <div className="container"> <div className="header"> <h1>My Assistant</h1> <p>Ask anything...</p> </div> <div className="chat-area"> <div className="chat-area-content"> {allInteractions.map((chat) => ( <div key={chat.id} className="user-bot-chat"> <p className='user-question'>{chat.question}</p> <p className='response'>{chat.answer}</p> </div> ))} <p className={isThinking ? "thinking" : "notThinking"}>Generating response...</p> </div> <div className="type-area"> <input type="text" placeholder="Ask me any question" value={input} onChange={(e) => setInput(e.target.value)} /> <button onClick={handleSubmit}>Send</button> </div> </div> </div> ); } export default App; ``` 在本地執行您的專案 --------- 導航到您的後端目錄並使用以下命令在本地執行您的 Wing 應用程式 ``` cd ~assistant/backend wing it ``` 也執行您的 Next.js 前端： ``` cd ~assistant/frontend npm run dev ``` 讓我們看一下我們的應用程式。  讓我們透過 Next 應用程式向 AI 助理詢問幾個開發人員問題。  將您的應用程式部署到 AWS -------------- 我們已經了解了我們的應用程式如何在本地執行。 Wing 也允許您部署到包括 AWS 在內的任何雲端提供者。要部署到 AWS，您需要使用您的憑證來設定[Terraform](https://terraform.io/downloads)和[AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/) 。 - 使用`tf-aws`編譯到 Terraform/AWS 。此指令指示編譯器使用 Terraform 作為配置引擎，將所有資源綁定到預設的 AWS 資源集。 ``` cd ~/assistant/backend wing compile --platform tf-aws main.w ``` --- - 執行 Terraform 初始化並應用 ``` cd ./target/main.tfaws terraform init terraform apply ``` --- 注意： `terraform apply`需要一些時間才能完成。 您可以[在此處](https://github.com/NathanTarbert/chatgpt-client-wing-nextjs)找到本教程的完整程式碼。 總結一下 ---- 正如我之前提到的，我們都應該關心我們的應用程式的安全性，建立您自己的 ChatGPT 用戶端並將其部署到您的雲端基礎設施可以為您的應用程式提供一些非常好的[保障](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/security-and-compliance.html#:~:text=Keep%20Your%20data%20safe%20%E2%80%94%20The,compliance%20programs%20in%20its%20infrastructure.)。 我們在本教程中演示了[Wing](https://git.new/wing-repo)如何提供一種簡單的方法來建置可擴展的雲端應用程式，而無需擔心底層基礎設施。 如果您有興趣建立更酷的東西，Wing 擁有一個活躍的開發人員社區，他們可以合作建立雲端願景。我們很高興在那裡見到你。 只需前往我們的[Discord](https://t.winglang.io/discord)打個招呼即可！ --- 原文出處：https://dev.to/winglang/building-your-own-chatgpt-graphical-client-with-nextjs-and-wing-29jj
過去幾天對於人工智慧來說是令人興奮的。 然而，作為開發人員，我們中的許多人還不了解人工智慧的易用性。 今天，我們將介紹您可以使用人工智慧輕鬆建立的精彩專案。無需成為人工智慧專家，每個工具都附帶教學或程式碼演練。 讓我們跳進去吧！  --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------ [](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本想法是非常快速地建立人工智慧聊天機器人，而無需在製作任何基於法學碩士的應用程式時費力。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星，發布了 200 多個版本，這意味著它們不斷改進。  {% cta https://go.copilotkit.ai/Anmol %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ### 🎯 使用 CopilotKit 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 CopilotKit 建立許多創新應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [人工智慧驅動的部落格平台](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `Langchain` 、 `Supabase`和`CopilotKit`來建立這個令人驚嘆的應用程式。 LangChain＆Tavily用作網路搜尋人工智慧代理，Supabase用於儲存和檢索部落格平台文章資料，CopilotKit用於將人工智慧整合到應用程式中。  您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog)。 ### ✅ [V0.dev 複製](https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb)。  如果您不熟悉，Vercel 的 V0 是一款人工智慧驅動的工具，可讓您根據提示產生 UI，以及許多其他有用的功能。 shadcn 元件現在可以在文件本身的 v0 中進行編輯（如其網站所示）。  您可以使用`Next.js` 、 `GPT4`和`CopilotKit`建立 V0 的克隆。這個詳細的教程名列前 7 名，總的來說，這是一個值得加入到您的作品集中的偉大專案。 簽名頁的產生輸出如下所示。  您可以透過點擊右上角的按鈕輕鬆在`React Code`和`UI`之間切換。這麼酷的概念！ 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)。 ### ✅ [人工智慧行銷經理](https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii)。  您可以使用`Next.js` 、 `OpenAI` 、 `Radix UI` （用於實現可存取性）、 `Recharts` （用於建立互動式圖表）以及`CopilotKit`來建立這個出色的專案來閱讀本文。 您可以觀看 David 的示範！ {% 嵌入 https://youtu.be/gCJpH6Tnj5g %} 如果你想用更少的錢學到更多，這是我最喜歡的一個。 我喜歡它的 UI（一般教學不是這樣），這正是它成為你的編碼清單上的一個乾淨專案的原因:)  您可以查看該應用程式的[現場演示](https://campaign-manager-demo.vercel.app/)。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo)。 ### ✅ [附有人工智慧副駕駛的電子表格應用程式](https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-spreadsheet-app-nextjs-langchain-copilotkit-109d)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `GPT-4` 、 `LangChain`和`CopilotKit`來建立這個很棒的工具。 為了使工作更輕鬆，它使用[React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet)套件為 React 和[Tavily AI](https://tavily.com/)建立簡單的可自訂電子表格作為搜尋引擎，使 AI 代理能夠進行研究並存取即時知識 你可以觀看這個演示！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=kGQ9xl5mSoQ %} 您也可以查看[現場演示](https://spreadsheet-demo-tau.vercel.app/)。我可以肯定地說，這是一個獨特的案例，你可以得到很多啟發。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo)。 ### ✅[與您的履歷聊天](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`來建立這個很棒的用例。 您不僅可以使用 ChatGPT 產生履歷，還可以將其匯出為 PDF，甚至可以透過與其對話來進一步改進它。多酷啊，對吧:)  您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder)。 ### ✅ [文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`建立 Text to Powerpoint 應用程式。 這是一個簡單但非常強大的概念，本文也清楚地說明如何在任何幻燈中加入背景圖像。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅ [StudyPal：您的人工智慧驅動的個人化學習伴侶](https://dev.to/rajesh-adk-137/studypal-your-ai-powered-personalized-learning-companion-59d)。  您可以從精選清單中選擇您想要的主題，為個人化的學習旅程奠定基礎。 您需要提供有關您的教育背景的詳細訊息，以便 StudyPal 能夠根據他們當前的知識水平定製材料和練習。 `Additional Details`部分可讓學生指定重點領域，確保內容與其學習目標一致。 您可以閱讀本文，使用`React` 、 `Node`和`CopilotKit`來建立這個很棒的用例。 您可以觀看該應用程式的[演示](https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/89499267/328419789-a06b11c6-ffbc-44b6-96b0-648d2a38cd7c.mp4?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAVCODYLSA53PQK4ZA%2F20240512%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20240512T083208Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=f6fe016e65e167e94b8322b70743a7fb02fed91f2c87c5af7459e1fa022faac2&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=74038190&key_id=0&repo_id=793889064)。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/rajesh-adk-137/StudyPal)。 --- 2.什麼是郎鏈？ -------- 其餘專案將與 langchain 和 AI 相關（有些使用 python）。最好稍微了解一下這一點。 LangChain 是用於開發由大型語言模型（LLM）支援的應用程式的框架。   總體而言，LangChain 簡化了 LLM 申請生命週期的每個階段。您可以閱讀[官方文件](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/)以了解更多內容。 如果您想了解有關 langchain 的更多訊息，我建議您觀看 freeCodeCamp 的[本教程](https://www.youtube.com/watch?v=HSZ_uaif57o)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=HSZ\_uaif57o %} --- ### 🎯 使用 Langchain/AI/Python 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 langchain 建立很多很多高級應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。  您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如，打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了：D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分： A。語音命令：它使用本地執行的 Whisper（Buzz 的一個分支）來產生命令。 b.命令到行動：您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後，就像任何優秀的人工智慧一樣，我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」（如果您以前沒有使用過，請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World！」）。 我們製作了一個自訂工具，讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串： ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的，GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後，它使用LangChain Agent 選擇一組操作，包括使用OpenAI 的GPT-3（“text-davinci-003”）從提示符號產生AppleScript（用於桌面自動化）和JavaScript（用於瀏覽器自動化）命令，然後執行產生的腳本。 請記住，這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼，可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用： ⚡ 求計算結果。 > 提示：“2 + 2 是什麼？” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ⚡ 尋找附近的餐廳。 > 提示：“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome，谷歌搜尋附近的餐廳，解析頁面，然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥，反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候，它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容： ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得，請自行承擔風險。哈哈！ ⚡ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機，它會的。 是的，如果您要求的話，它會擦除您的電腦！ 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示！ {% 嵌入 https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f %} 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star，但它非常酷。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)。 ✅ [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端中整合人工智慧。 -------------------------------------------------------------  Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台，用戶可以： - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們，並且為了安全起見，在安全容器（目前使用 Docker 實作）中執行它們，以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ```  有許多令人興奮的功能，例如： - 基於終端的介面，讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互，以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理，這是一個簡潔的小功能。  Instrukt 已獲得 AGPL 許可證，這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說，Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星，但用例非常好。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/blob42/Instrukt)。 ✅ [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 -----------------------------------------------------------------------  文件聊天機器人 — 多個文件，由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話，考慮到他們使用了另一個著名的開源專案，UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase（向量 DB）建構。 如果您想了解該方法和技術架構，那麼就在這裡！  此環境僅用於試用，支援最大檔案大小為 10 MB，這是一個缺點，如果您想要更大的大小，則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star，並且發布了`v0.3`版本。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles)。 ✅ [具有多代理協作的終極人工智慧自動化 - LangGraph + GPT 研究人員](https://blog.langchain.dev/how-to-build-the-ultimate-ai-automation-with-multi-agent-collaboration/)。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- LangGraph 是一個使用 LLM 建立有狀態、多參與者應用程式的函式庫。此範例使用 Langgraph 自動化對任何給定主題的深入研究過程。 簡而言之，這個範例展示了人工智慧代理團隊如何協同工作，對給定主題進行從規劃到發布的研究。此範例還將利用領先的自主研究代理[GPT Researcher](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher) ，我已在過去的一篇文章中介紹過該代理。 研究團隊由七名法學碩士代理人： ⚡ `Chief Editor` - 監督研究過程並管理團隊。這是使用 LangGraph 協調其他代理程式的「主」代理程式。該代理充當主要的 LangGraph 介面。 ⚡ `GPT Researcher` - 專門的自主代理，對給定主題進行深入研究。 ⚡ `Editor` - 負責規劃研究大綱和結構。 ⚡ `Reviewer` - 根據一組標準驗證研究結果的正確性。 ⚡ `Reviser` - 根據審查者的回饋修改研究結果。 ⚡ `Writer` - 負責編譯和撰寫最終報告。 ⚡ `Publisher` - 負責以各種格式發布最終報告。 自動化過程基於以下階段（架構），文章中清楚地顯示了這一點。 - 策劃階段。 - 資料收集和分析。 - 審查和修訂。 - 寫作並提交。 - 出版品.  您可以閱讀有關正在發生的事情的[詳細步驟文件](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/master/multi_agents?ref=blog.langchain.dev#steps)。 助手的最終運作將產生 Markdown、PDF 和 Docx 等格式的最終研究報告。 您可以閱讀這篇文章，其中介紹[如何透過多代理協作來建立終極人工智慧自動化](https://blog.langchain.dev/how-to-build-the-ultimate-ai-automation-with-multi-agent-collaboration/)，其中 Wix 研發主管 Assaf Elovic 介紹如何使用 LangGraph 與專業代理團隊建立自主研究助理。它具有易於理解的程式碼範例，並清楚地說明正在發生的事情。開發者必讀！ 最好的部分是，如果您想更改研究查詢並自訂報告，只需編輯主目錄中的`task.json`檔案。真的很棒:) 它由 GPT 研究人員負責，擁有 10k 顆星，但自從上次提交是在幾天前以來，它經常更新。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/master/multi_agents)。 ✅[僚機AI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) 。 ---------------------------------------------------  WingmanAI 是一款功能強大的工具，可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。 它使用 ChatGPT，讓您與文字記錄即時交互，作為機器人的廣泛記憶體基礎，提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的文字記錄時，機器人甚至可以回答有關過去對話的問題。 所有精彩功能的詳細介紹： ⚡ 它可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻，讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 ⚡ 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄，因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 ⚡ 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天，機器人會即時讀取您的文字記錄。 ⚡ 您可以繼續附加到已儲存的記錄中，隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 ⚡ 它允許您保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們，並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用，從而為機器人提供更豐富的上下文。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您只需將 OpenAI API 金鑰放入`keys.env`檔案中並執行`main.py` 。 唯一的缺點是該應用程式目前僅與 Windows 相容。 Windows 用戶現在更高興了:) 您可以觀看[完整的示範影片](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#demo)。由於限制，下面所附的 gif 很短（86 秒中只有 30 秒）。  我對這個概念感到非常驚訝，因為我從來沒有想過它可以以這種方式實現。當開發人員用非常簡單的概念創造出一些很酷的東西時，感覺真的很棒:) 它在 GitHub 上有 420 多顆星，並且不再維護。但你可以用它來建造更好的東西。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI)。 ✅[考試](https://github.com/codeacme17/examor)。 --------------------------------------------  一款允許您根據知識筆記參加考試的應用程式。它可以讓您專注於您所學和所寫的內容🧠。 它不斷提示您提出問題以複習筆記內容，這對於學生、學者、受訪者和終身學習者非常有用。 專案管理員正在使用 next.js 重構專案，這對於使用`next.js`開發人員來說非常好。 讓我們來詳細分析一下一些很棒的功能： ⚡ 建立筆記時可以上傳相關文件。該應用程式根據這些文件的內容產生一組問題。這些問題將在未來呈現給大家。建立筆記時，您作為使用者還可以選擇要產生的問題類型。  ⚡ 收到每日問題後，您可以提供答案。 GPT 將評分、驗證並提供正確答案。透過評估答案和連結文件的正確性來確定分數（0 ~ 10 分）。這個分數會影響隨後的艾賓浩斯評審過程。將會在未來的發布版本中進行最佳化。 ⚡ 角色可以為問題產生和評估提供更多可能性。您可以在設定頁面上設定角色。有關各種角色的更多訊息，建議參閱詳細的[角色手冊指南](https://github.com/codeacme17/examor/blob/main/docs/en-role.md)。  ⚡ 練習問題時，可以用不同的方法作答。下圖顯示了單選題的範例。  ⚡ 它有一個包含多個[模組](https://github.com/codeacme17/examor?tab=readme-ov-file#-modules)的列表，例如`Examine` 、 `Note` 、 `Notes Management`和`Random Question`使用這些模組您可以在筆記中導入問題，刪除或加入新文件到上傳的筆記中，等等。 我喜歡整個概念，這會引起任何曾經面臨過修改筆記問題的人的注意。 您可以閱讀包含如何正確使用它的詳細指南的[文件](https://github.com/codeacme17/examor/blob/main/README.md)。 它在 GitHub 上有 1k star，目前版本為`v0.4.2` 。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/codeacme17/examor)。 ✅[語音GPT](https://github.com/hahahumble/speechgpt) 。 ---------------------------------------------------   SpeechGPT 是一個 Web 應用程式，可讓您與 ChatGPT 進行對話。 您可以利用此應用程式來提高您的語言技能，或只是透過 ChatGPT 享受聊天的樂趣。 大多數人會說這有什麼獨特之處，但事實確實如此。 讓我們來打破一些很棒的功能： ⚡ 所有資料儲存在本地，隱私性更強。 ⚡ 根據文件，它支援 100 多種語言，但我在現場演示中只能看到對三種語言的支援。  ⚡ 包含內建語音辨識以及與 Azure 語音服務的整合。  ⚡ 包含內建語音合成，以及與 Amazon Polly 和 Azure 語音服務的整合。  請按照[文件中的教學](https://github.com/hahahumble/speechgpt?tab=readme-ov-file#-tutorial)了解如何使用它。 您可以在[speechgpt.app](https://speechgpt.app/)上觀看現場演示。這是一個完美的例子，說明了一些額外的功能如何將您的應用程式提升到一個新的水平！ SpeechGPT 在 GitHub 上有 2700 顆星，目前版本為`v0.5.1` 。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/hahahumble/speechgpt)。 ✅ [myGPTReader](https://github.com/madawei2699/myGPTReader) - 閱讀並與 AI 機器人聊天。 ----------------------------------------------------------------------------  myGPTReader 是 Slack 上的機器人，可以閱讀和總結任何網頁、文件（包括電子書），甚至來自 YouTube 的影片。它可以透過語音與您交流。 一些有價值的功能是： ⚡ 使用 myGPTReader 透過對話快速閱讀和理解任何網頁內容，甚至是影片（目前僅支援帶有字幕的 YouTube 影片）。  ⚡ 使用 myGPTReader 快速閱讀任何文件的內容，支援電子書、PDF、DOCX、TXT 和 Markdown。  ⚡ 透過與 myGPTReader 語音對話來練習外語，它可以成為您的私人導師，支援中文、英語、德語和日語。  ⚡ 內建大量提示模板，使用它們可以更好地與chatGPT對話。  ⚡ myGPTReader 每天發送最新熱點新聞，並自動產生摘要，讓您快速了解今日熱點。 您可以造訪[官方網站](https://www.myreader.io/)。 您可以加入擁有超過 5000 名會員的儲存庫上的 Slack 頻道，免費體驗所有這些功能。 它們在 GitHub 上有 4.4k 顆星，並且像此列表中的其他專案一樣使用 Python 建置。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/madawei2699/myGPTReader)。 ✅ [RepoChat](https://github.com/pnkvalavala/repochat) - 支援 GitHub 儲存庫互動的聊天機器人助理。 --------------------------------------------------------------------------------  Repochat 是一個互動式聊天機器人專案，旨在使用大型語言模型 (LLM) 參與有關 GitHub 儲存庫的對話。 它允許用戶進行有意義的討論、提出問題並從 GitHub 儲存庫檢索相關資訊。本自述文件提供了在本機電腦上設定和使用 Repochat 的逐步說明。 他們建立了兩個具有不同功能的分支，這對我來說有點新鮮。 ⚡ Repochat 的主要分支被設計為完全在本機上執行。此版本的 Repochat 不依賴外部 API 呼叫，並且可以更好地控制您的資料和處理。如果您正在尋找獨立的解決方案，那麼主分支就是您的最佳選擇。 ⚡ Repochat 的雲端分支主要依賴對外部服務的 API 呼叫來進行模型推理和儲存。它非常適合那些喜歡基於雲端的解決方案並且不想設定本地環境的人。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/pnkvalavala/repochat?tab=readme-ov-file#installation)。 Repochat 讓您與聊天機器人進行對話。您可以提出問題或提供輸入，聊天機器人將從向量資料庫中檢索相關文件。 然後，它將您的輸入以及檢索到的文件傳送到語言模型以產生回應。 預設情況下，我已將模型設為`codellama-7b-instruct` ，但您可以根據計算機的速度更改它，甚至可以嘗試 13b 量化模型進行回應。 聊天機器人在對話過程中保留記憶以提供上下文相關的回應。 您可以查看[即時網站](https://repochat.streamlit.app/)，您可以使用 API 金鑰進行檢查。 你可以觀看這個演示！  如果您想查看的話，我找到了另一種[選擇](https://github.com/peterw/Chat-with-Github-Repo)。 Repochat 擁有 200 多顆星，並部署在 Streamlit 上。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pnkvalavala/repochat)。 ✅ [NextChat - ChatGPT Next Web](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) 。 -------------------------------------------------------------------------------------  這不是一個典型的副專案，因為程式碼庫足夠大，但值得一看作為靈感。 您只需一鍵即可獲得精心設計的跨平台 ChatGPT Web UI，支援 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro（Web / PWA / Linux / Win / MacOS）。 一些很棒的功能是： ⚡ 隱私 首先，所有資料都儲存在瀏覽器本地。 ⚡ 首屏載入速度快（~100kb），支援串流響應。 ⚡ 自動壓縮聊天歷史記錄以支援長時間對話，同時儲存您的代幣。 ⚡ Linux/Windows/MacOS 上的緊湊型用戶端 (~5MB)。 ⚡ 您只需在 Vercel 上一鍵點擊即可在 1 分鐘內免費部署。 ⚡ 與自行部署的法學碩士完全相容。 ⚡ Markdown 支援：LaTex、mermaid、程式碼高亮等。  您可以查看 NextChat 的[現場演示](https://app.nextchat.dev/)和[文件，](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web?tab=readme-ov-file#roadmap)其中包括所有環境變數（主要是 API 金鑰）的清單。  在本地處理它並不難，他們還提供了 GitHub 操作工作流程，每小時都會自動更新。 NextChat 在 GitHub 上擁有 69k+ 顆星，目前已發布`v2.2`版本。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web)。 --- 如果您喜歡觀看教程來建立專案，我有一些很好的建議。 🎯 [LangChain GEN AI 教學 – 使用 OpenAI、Google Gemini Pro、LLAMA2 的 6 個端到端專案](https://www.youtube.com/watch?v=x0AnCE9SE4A)– 4 小時。 本教學涵蓋的專案： ✅ LangChain 速成課程 - 打下基礎。 ✅ 使用 Langchain 和 Astradb 與 PDF 聊天。 ✅ 使用 Llama 2 LLM 模型產生部落格。 ✅ 使用 Pinecone VectorDB 的端到端法學碩士課程。 ✅ Google Gemini 專業版示範。 ✅ 多語言發票提取器 LLM 專案。 ✅ 使用 Gemini Pro API 的對話式問答聊天機器人。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=x0AnCE9SE4A %} 🎯 Streamlit 的 LangChain 速成課程。 本教學涵蓋的專案： ✅ 發票資料提取器。 ✅ 針對自訂資料的基本 QA。 ✅ 總結和有用的鏈類型。 ✅ WordPress 程式碼助理。 ✅ 將語音備忘錄轉換為文字。 你可以找到[速成課程](https://learnlangchain.streamlit.app/)。側邊欄中將有一個關於實踐專案的部分！ --- 這麼多很棒的專案:) 但說實話，我見過很多開發人員建立相同的應用程式，您可以獲得無限的靈感。我希望你喜歡這個。 繼續，保存它，並建造每一個，以展示誰是技術老大！ 讓我知道哪個專案最讓你驚訝。 祝你有美好的一天！直到下一次。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %} --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/20-projects-you-can-build-with-ai-today-352k
**長話短說** -------- 在本文中，您將了解如何建立由 AI 驅動的前端 UI 元件產生器，該產生器使您能夠透過實作教學產生 Next.js Tailwind CSS UI 元件。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立 UI 元件產生器 Web 應用程式。 - 使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到 UI 元件產生器中。 - 整合嵌入式程式碼編輯器以變更產生的程式碼。 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立 AI 支援的 UI 元件產生器所需的工具： - [Ace 程式碼編輯器](https://ace.c9.io/)- 用 JvaScript 編寫的嵌入式程式碼編輯器，與本機編輯器的功能和效能相符。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架，使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰，讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎，使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest aiuigenerator ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，安裝 Ace 程式碼編輯器和 Langchain 軟體套件及其相依性。 ``` npm install react-ace @langchain/langgraph ``` 最後，安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構 UI 元件產生器前端** ----------------- 在本節中，我將引導您完成使用靜態內容建立 UI 元件產生器前端的過程，以定義生成器的使用者介面。 首先，請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立兩個名為`Header.tsx`和`CodeTutorial.tsx`的檔案。 在`Header.tsx`檔案中，新增以下程式碼，定義一個名為`Header`的功能元件，該元件將呈現生成器的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="w-full flex-none text-xl text-white font-semibold p-6" href="/" aria-label="Brand"> AI-UI-Components-Generator </Link> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`CodeTutorial.tsx`檔案中，加入以下程式碼，定義一個名為`CodeTutorial`的功能元件，該元件呈現 UI 元件產生器主頁，該首頁將顯示產生的 UI 元件、嵌入式程式碼編輯器和產生的實作教學。 ``` "use client"; import Markdown from "react-markdown"; import { useState } from "react"; import AceEditor from "react-ace"; import React from "react"; export default function CodeTutorial() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [codeTutorial, setCodeTutorial] = useState(``); function onChange(newCode: any) { setCodeToDisplay(newCode); } return ( <> <main className=" min-h-screen px-4"> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <div className="w-2/3 min-h-[60vh] rounded-lg bg-white shadow-lg p-2 border mt-8 overflow-auto"> <div className="w-full min-h-[60vh] rounded-lg" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: codeToDisplay }} /> </div> <AceEditor placeholder="Placeholder Text" mode="html" theme="monokai" name="blah2" className="w-[50%] min-h-[60vh] p-2 mt-8 rounded-lg" onChange={onChange} fontSize={14} lineHeight={19} showPrintMargin={true} showGutter={true} highlightActiveLine={true} value={codeToDisplay} setOptions={{ enableBasicAutocompletion: true, enableLiveAutocompletion: true, enableSnippets: false, showLineNumbers: true, tabSize: 2, }} /> </div> <div className="w-10/12 mx-auto"> <div className="mt-8"> <h1 className="text-white text-center text-xl font-semibold p-6"> Code Tutorial </h1> {codeTutorial ? ( <Markdown className="text-white">{codeTutorial}</Markdown> ) : ( <div className="text-white"> The Code Tutorial Will Appear Here </div> )} </div> </div> </main> </> ); } ``` 接下來，前往`/[root]/src/page.tsx`文件，新增以下程式碼，導入`CodeTutorial`和`Header`元件，並定義名為`Home`的功能元件。 ``` import React from "react"; import Header from "./components/Header"; import CodeTutorial from "./components/CodeTutorial"; export default function Home() { return ( <> <Header /> <CodeTutorial /> </> ); } ``` 接下來，刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } pre { margin: 1rem; padding: 1rem; border-radius: 10px; background-color: black; overflow: auto; } h2, p { padding-bottom: 1rem; padding-top: 1rem; } code { margin-bottom: 2rem; } ``` 最後，在命令列上執行命令`npm run dev` ，然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看 UI 元件產生器前端，如下所示。  **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到元件產生器** --------------------------------- 在本節中，您將學習如何為 UI 元件產生器新增 AI 副駕駛以產生 UI 元件程式碼以及使用 CopilotKit 的實作教學。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先，讓我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 前端整合的過程，以方便產生 UI 元件程式碼和實作教學。 首先，使用下面的程式碼片段導入`/[root]/src/app/components/CodeTutorial.tsx`檔案頂部的自訂掛鉤`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction` 。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在`CodeTutorial`函數內的狀態變數下方，加入以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的程式碼。該鉤子使副駕駛可以讀取程式碼。 ``` useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); ``` 在上面的程式碼下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`generateCodeAndImplementationTutorial`的操作，該操作將啟用 UI 元件程式碼和實作教學課程的產生。 這個操作接受兩個參數，稱為`code`和`tutorial` ，這兩個參數可以產生 UI 元件程式碼和實作教程。 該操作包含一個處理函數，該函數根據給定的提示產生 UI 元件程式碼和實作教程。 在處理函數內部， `codeToDisplay`狀態會使用新產生的程式碼進行更新，而`codeTutorial`狀態會使用新產生的教學課程進行更新，如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "generateCodeAndImplementationTutorial", description: "Create Code Snippet with React.js(Next.js), tailwindcss and an implementation tutorial of the code generated.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, { name: "tutorial", type: "string", description: "Markdown of step by step guide tutorial on how to use the generated code accompanied with the code. Include introduction, prerequisites and what happens at every step accompanied with code generated earlier. Don't forget to add how to render the code on browser.", required: true, }, ], handler: async ({ code, tutorial }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); setCodeTutorial(tutorial); }, }, [codeToDisplay, codeTutorial] ); ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilotSidebar`和`CodeTutorial`元件，如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL，而`CopilotSidebar`呈現應用程式內聊天機器人，您可以提示產生 UI 元件程式碼和實作教學。 ``` export default function Home() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user generate code. Ask the user if to generate its tutorial." defaultOpen={true} labels={{ title: "Code & Tutorial Generator", initial: "Hi! 👋 I can help you generate code and its tutorial.", }}> <CodeTutorial /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後，執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到 UI 元件產生器中。  ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 後端整合的過程，該後端處理來自前端的請求，並提供函數呼叫和各種 LLM 後端（例如 GPT）。 此外，我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理，它可以研究網路上的任何主題。 首先，在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰，請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。  若要取得 Tavilly Search API 金鑰，請導覽至 https://app.tavily.com/home  之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中，建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中，建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c)，複製程式碼，並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來，在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面，定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數，該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env.TAVILY_API_KEY) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 如何產生 UI 元件 ---------- 現在轉到您之前整合的應用程式內聊天機器人，並給它一個提示，例如「產生聯絡表單」。 生成完成後，您應該會看到生成的聯絡表單元件及其實作教程，如下所示。您也可以使用嵌入式程式碼編輯器修改產生的程式碼。   恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredUIComponentsGenerator> --- 原文出處：https://dev.to/tcms/ai-powered-frontend-ui-components-generator-nextjs-gpt4-langchain-copilotkit-1hac
**長話短說** -------- 在本文中，您將了解如何建立由 AI 驅動的前端 UI 元件產生器，該產生器使您能夠透過實作教學產生 Next.js Tailwind CSS UI 元件。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立 UI 元件產生器 Web 應用程式。 - 使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到 UI 元件產生器中。 - 整合嵌入式程式碼編輯器以變更產生的程式碼。 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立 AI 支援的 UI 元件產生器所需的工具： - [Ace 程式碼編輯器](https://ace.c9.io/)- 用 JvaScript 編寫的嵌入式程式碼編輯器，與本機編輯器的功能和效能相符。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架，使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰，讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎，使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest aiuigenerator ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，安裝 Ace 程式碼編輯器和 Langchain 軟體套件及其相依性。 ``` npm install react-ace @langchain/langgraph ``` 最後，安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構 UI 元件產生器前端** ----------------- 在本節中，我將引導您完成使用靜態內容建立 UI 元件產生器前端的過程，以定義生成器的使用者介面。 首先，請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立兩個名為`Header.tsx`和`CodeTutorial.tsx`的檔案。 在`Header.tsx`檔案中，新增以下程式碼，定義一個名為`Header`的功能元件，該元件將呈現生成器的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="w-full flex-none text-xl text-white font-semibold p-6" href="/" aria-label="Brand"> AI-UI-Components-Generator </Link> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`CodeTutorial.tsx`檔案中，加入以下程式碼，定義一個名為`CodeTutorial`的功能元件，該元件呈現 UI 元件產生器主頁，該首頁將顯示產生的 UI 元件、嵌入式程式碼編輯器和產生的實作教學。 ``` "use client"; import Markdown from "react-markdown"; import { useState } from "react"; import AceEditor from "react-ace"; import React from "react"; export default function CodeTutorial() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [codeTutorial, setCodeTutorial] = useState(``); function onChange(newCode: any) { setCodeToDisplay(newCode); } return ( <> <main className=" min-h-screen px-4"> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <div className="w-2/3 min-h-[60vh] rounded-lg bg-white shadow-lg p-2 border mt-8 overflow-auto"> <div className="w-full min-h-[60vh] rounded-lg" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: codeToDisplay }} /> </div> <AceEditor placeholder="Placeholder Text" mode="html" theme="monokai" name="blah2" className="w-[50%] min-h-[60vh] p-2 mt-8 rounded-lg" onChange={onChange} fontSize={14} lineHeight={19} showPrintMargin={true} showGutter={true} highlightActiveLine={true} value={codeToDisplay} setOptions={{ enableBasicAutocompletion: true, enableLiveAutocompletion: true, enableSnippets: false, showLineNumbers: true, tabSize: 2, }} /> </div> <div className="w-10/12 mx-auto"> <div className="mt-8"> <h1 className="text-white text-center text-xl font-semibold p-6"> Code Tutorial </h1> {codeTutorial ? ( <Markdown className="text-white">{codeTutorial}</Markdown> ) : ( <div className="text-white"> The Code Tutorial Will Appear Here </div> )} </div> </div> </main> </> ); } ``` 接下來，前往`/[root]/src/page.tsx`文件，新增以下程式碼，導入`CodeTutorial`和`Header`元件，並定義名為`Home`的功能元件。 ``` import React from "react"; import Header from "./components/Header"; import CodeTutorial from "./components/CodeTutorial"; export default function Home() { return ( <> <Header /> <CodeTutorial /> </> ); } ``` 接下來，刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } pre { margin: 1rem; padding: 1rem; border-radius: 10px; background-color: black; overflow: auto; } h2, p { padding-bottom: 1rem; padding-top: 1rem; } code { margin-bottom: 2rem; } ``` 最後，在命令列上執行命令`npm run dev` ，然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看 UI 元件產生器前端，如下所示。  **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到元件產生器** --------------------------------- 在本節中，您將學習如何為 UI 元件產生器新增 AI 副駕駛以產生 UI 元件程式碼以及使用 CopilotKit 的實作教學。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先，我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 前端整合的過程，以方便產生 UI 元件程式碼和實作教學。 首先，使用下面的程式碼片段導入`/[root]/src/app/components/CodeTutorial.tsx`檔案頂部的自訂掛鉤`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction` 。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在`CodeTutorial`函數內的狀態變數下方，加入以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的程式碼。該鉤子使副駕駛可以讀取程式碼。 ``` useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); ``` 在上面的程式碼下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`generateCodeAndImplementationTutorial`的操作，該操作將啟用 UI 元件程式碼和實作教學課程的產生。 這個操作接受兩個參數，稱為`code`和`tutorial` ，這兩個參數可以產生 UI 元件程式碼和實作教程。 該操作包含一個處理函數，該函數根據給定的提示產生 UI 元件程式碼和實作教程。 在處理函數內部， `codeToDisplay`狀態會使用新產生的程式碼進行更新，而`codeTutorial`狀態會使用新產生的教學課程進行更新，如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "generateCodeAndImplementationTutorial", description: "Create Code Snippet with React.js(Next.js), tailwindcss and an implementation tutorial of the code generated.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, { name: "tutorial", type: "string", description: "Markdown of step by step guide tutorial on how to use the generated code accompanied with the code. Include introduction, prerequisites and what happens at every step accompanied with code generated earlier. Don't forget to add how to render the code on browser.", required: true, }, ], handler: async ({ code, tutorial }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); setCodeTutorial(tutorial); }, }, [codeToDisplay, codeTutorial] ); ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilotSidebar`和`CodeTutorial`元件，如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL，而`CopilotSidebar`呈現應用程式內聊天機器人，您可以提示產生 UI 元件程式碼和實作教學。 ``` export default function Home() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user generate code. Ask the user if to generate its tutorial." defaultOpen={true} labels={{ title: "Code & Tutorial Generator", initial: "Hi! 👋 I can help you generate code and its tutorial.", }}> <CodeTutorial /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後，執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到 UI 元件產生器中。  ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 後端整合的過程，該後端處理來自前端的請求，並提供函數呼叫和各種 LLM 後端（例如 GPT）。 此外，我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理，它可以研究網路上的任何主題。 首先，在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰，請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。  若要取得 Tavilly Search API 金鑰，請導覽至 https://app.tavily.com/home  之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中，建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中，建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c)，複製程式碼，並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來，在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面，定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數，該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env.TAVILY_API_KEY) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 如何產生 UI 元件 ---------- 現在轉到您之前整合的應用程式內聊天機器人，並給它一個提示，例如「產生聯絡表單」。 生成完成後，您應該會看到生成的聯絡表單元件及其實作教程，如下所示。您也可以使用嵌入式程式碼編輯器修改產生的程式碼。   恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredUIComponentsGenerator> --- 原文出處：https://dev.to/the_greatbonnie/ai-powered-frontend-ui-components-generator-nextjs-gpt4-langchain-copilotkit-1hac
我們聽到開發人員一次又一次地表達同樣的痛點：很難將應用程式的前端與後端集成，您需要在日常工作負載中解決不斷擴大的技術範圍，並且很難駕馭廣泛的雲端產品。雖然後端即服務產品提供了一個簡單的入口，但它們通常要求開發人員隨著公司規模的擴大而遷移。這就是我們從頭開始重建[AWS Amplify 的](https://aws.amazon.com/amplify/?trk=60cc8d4a-110e-474c-ac1a-69b65329c4ff&sc_channel=el)原因，以直接解決前端開發人員每天在工作中面臨的這些挑戰。 我們非常高興地宣布推出全新的 Amplify 體驗，旨在讓前端開發人員僅使用 TypeScript 即可建立全端、雲端驅動的應用程式。讓我們更深入地了解第二代 Amplify 的樣子！ https://www.youtube.com/watch?v=BCXdLx6xHmc 只需幾分鐘即可將您的前端運送到全球 ----------------- 您可以使用 Amplify Hosting 透過幾個快速簡單的步驟部署您的應用程式前端。首先前往 AWS 控制台，選擇您的 Git 供應商，選擇您的儲存庫和分支，更新您想要自訂的任何建置設置，然後「儲存並部署」。幾分鐘後，您的應用程式將在全球部署！您可以使用下列步驟託管使用 Next.js、Nuxt、Astro 和 Vite 等框架建立的靜態或伺服器端渲染應用程式。  快速從前端到全端 -------- 當您建立新的 Amplify 應用程式時，您將獲得一些為您建立的文件，您可以在其中保存後端程式碼。 ``` ├── amplify/ │ ├── auth/ │ │ └── resource.ts │ ├── data/ │ │ └── resource.ts ``` 在這些檔案中，您可以編寫 TypeScript 程式碼來建立應用程式後端。您可以使用以下程式碼建立資料模型，該程式碼還為您的資料設定授權規則。 ``` // amplify/data/resource.ts import { a, defineData, type ClientSchema } from '@aws-amplify/backend'; // Create a data model with two fields, `content` and `done`. The default authorization mode is apiKey -- meaning anyone authenticated using an API key can create, read, update, and delete todos. const schema = a.schema({ Todo: a.model({ content: a.string(), isDone: a.boolean() }) .authorization(allow => [allow.publicApiKey()]) }); // Used for code completion / highlighting when making requests from frontend export type Schema = ClientSchema<typeof schema>; // defines the data resource to be deployed export const data = defineData({ schema, authorizationModes: { defaultAuthorizationMode: 'apiKey', apiKeyAuthorizationMode: { expiresInDays: 30 } } }); ``` 然後，您可以使用 Amplify 用戶端庫與應用程式前端的資料模型進行交互，例如要列出所有待辦事項，您可以編寫如下程式碼： ``` import type { Schema } from "../amplify/data/resource"; import { generateClient } from "aws-amplify/data"; const client = generateClient<Schema>(); const fetchTodos = async () => { const { data: items, errors } = await client.models.Todo.list(); }; ``` Amplify 擁有為許多不同框架和語言編寫的程式庫 - 從適用於行動開發人員的 Swift、Android 和 Flutter 到適用於 Next.js 應用程式的 SSR 功能。 您可以執行類似的身份驗證操作！下面的程式碼定義並配置了一個身分驗證資源，向新使用者發送一封主題行為「Welcome to Amplify 🚀」的驗證電子郵件。 ``` import { defineAuth } from "@aws-amplify/backend" export const auth = defineAuth({ loginWith: { email: { verificationEmailSubject: "Welcome to Amplify 🚀" }, }, }) ``` 然後，您可以使用`withAuthenticator`高階 React 元件建立完整的使用者驗證流程，包括登入和註冊！ ``` import { Authenticator } from '@aws-amplify/ui-react' function App() { return ( <Authenticator> <h1>You can't see this until you log in!</h1> </Authenticator> ) } export default App ``` 您可以執行類似的操作來在應用程式中建立無伺服器函數和檔案儲存資源。部署所需要做的就是`git push`您的程式碼！ ### 與您的團隊合作，而不是對抗 在本機開發 Amplify 應用程式時，您可以執行沙箱，每次變更後端程式碼時，該沙箱都會自動快速重新部署雲端資源。您團隊中的每個開發人員都將擁有自己的沙箱，因此您在迭代時不會相互覆蓋。 ``` npx ampx sandbox ``` 您也可以為專案中的每個 Git 分支設定部署環境 - 例如`dev` 、 `prod`和`my-new-feature` 。您可以在交付生產之前在隔離環境中測試變更！ Amplify 現在建立在 AWS 雲端開發套件 (AWS CDK) 之上，因此您可以連接到 Amplify 本身不支援的服務 - 例如用於 AI/ML 的 Amazon Bedrock！ 試試看！ ---- 要了解有關 Amplify 的更多訊息，請嘗試我們的[快速入門教程](https://docs.amplify.aws/react/start/quickstart/?trk=c33e0637-74b4-466d-8750-a7d201b6c7a5&sc_channel=el)之一，該教程將指導您完成建立全端 Amplify 應用程式的步驟。 --- 原文出處：https://dev.to/aws/introducing-a-new-fullstack-typescript-dx-for-aws-1ap9
今天，我們將介紹 30 個或更多可以使用 AI 建置的專案。 所有專案都是開源的，因此您可以做出貢獻以使其變得更好。 有些專案可能擁有龐大的程式碼庫，但您可以從中獲得靈感並建立一個很酷的副專案。 相信我，如果這個清單沒有讓你感到驚訝，那麼沒有什麼會讓你感到驚訝:) 讓我們開始吧！  --- 1. [CopilotKit](https://go.copilotkit.ai/Anmol) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------- [](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5700 顆星，發布了 200 多個版本，這意味著它們不斷改進。 https://go.copilotkit.ai/Anmol Star CopilotKit ⭐️ --- 2. [AgentGPT](https://github.com/reworkd/AgentGPT) - 組裝、配置和部署自主 AI 代理程式。 ------------------------------------------------------------------------  AgentGPT 可讓您設定和部署自主 AI 代理程式。 它將嘗試透過思考要完成的任務、執行任務並從結果中學習來實現目標:) 它是使用以下方式建構的： - 引導：create-t3-app + FastAPI-模板。 - 框架：Nextjs 13 + Typescript + FastAPI - 驗證：Next-Auth.js - ORM：Prisma 和 SQLModel。 - 資料庫：Planetscale。 - 樣式：TailwindCSS + HeadlessUI。 - 架構驗證：Zod + Pydantic。 - 法學碩士工具：Langchain。 開始使用本[指南](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#getting-started-rocket)在本地安裝它。 您可以查看該應用程式的[演示](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#-demo)並查看[即時網站](https://agentgpt.reworkd.ai/)。  他們在 GitHub 上擁有 29k+ 顆星，並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/reworkd/AgentGPT 明星 AgentGPT ⭐️ --- 3.[私人 GPT](https://github.com/zylon-ai/private-gpt) - 無需網路即可詢問有關您文件的問題。 ------------------------------------------------------------------------  PrivateGPT 是一個可立即投入生產的 AI 專案，即使在沒有網路連線的情況下，您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有意味著任何時候都沒有資料離開您的執行環境。 API 分為兩個邏輯區塊： A。高級 API，抽象化了 RAG（檢索增強生成）管道實現的所有複雜性： - 文件攝取：內部管理文件解析、分割、元資料擷取、嵌入產生和儲存。 - 使用所攝取文件中的上下文進行聊天和完成：抽像上下文檢索、提示工程和回應產生。 b.低階 API，允許高階用戶實現複雜的管道： - 嵌入生成：基於一段文字。 - 上下文區塊檢索：給定查詢，從攝取的文件中傳回最相關的文字區塊。 您可以閱讀[安裝指南](https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation)來開始。 您可以閱讀[文件](https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction)以及所涉及的[詳細架構](https://github.com/zylon-ai/private-gpt?tab=readme-ov-file#-architecture)。 PrivateGPT 現在正在發展成為產生 AI 模型和原語的網關，包括補全、文件攝取、RAG 管道和其他低階建置塊。 他們在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星，並且發展迅速。 https://github.com/zylon-ai/private-gpt 明星私人 GPT ⭐️ --- 4. [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端機中整合人工智慧。 ---------------------------------------------------------------  Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台，用戶可以： - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們，並且為了安全起見，在安全容器（目前使用 Docker 實作）中執行它們，以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ```  有許多令人興奮的功能，例如： - 基於終端的介面，讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互，以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理，這是一個簡潔的小功能。  Instrukt 已獲得 AGPL 許可證，這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說，Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星，但用例非常好。 https://github.com/blob42/Instrukt 舊指令 ⭐️ --- 5. [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 -------------------------------------------------------------------------------  您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如，打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了：D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分： A。語音命令：它使用本地執行的 Whisper（Buzz 的一個分支）來產生命令。 b.命令到行動：您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後，就像任何優秀的人工智慧一樣，我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」（如果您以前沒有使用過，請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World！」）。 我們製作了一個自訂工具，讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串： ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的，GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後，它使用LangChain Agent 選擇一組操作，包括使用OpenAI 的GPT-3（“text-davinci-003”）從提示符號產生AppleScript（用於桌面自動化）和JavaScript（用於瀏覽器自動化）命令，然後執行產生的腳本。 請記住，這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼，可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用： ✅ 求計算結果。 > 提示：“2 + 2 是什麼？” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ✅ 尋找附近的餐廳。 > 提示：“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome，谷歌搜尋附近的餐廳，解析頁面，然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥，反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候，它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容： ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得，請自行承擔風險。哈哈！ ✅ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機，它會的。 是的，如果您要求的話，它會擦除您的電腦！ 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示！ https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star，但它非常酷。 https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator 明星 GPT Automator ⭐️ --- 6. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 ---------------------------------------------------------------------------  Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具，用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ```  您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。  雲端主機不可用，因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例： - 假設您有一個網站（可以是商店、電子商務網站或部落格），並且您希望廢棄該網站的所有相關連結，並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。  - 您還可以建立一個自訂工具，該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。  還有許多其他用例，例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star，並擁有超過 10,000 個分叉，因此具有良好的整體比率。 https://github.com/FlowiseAI/Flowise 明星 Flowise ⭐️ --- 7. [Twitter Agent](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent) - 從社群媒體抓取資料並使用 Langchain 與其聊天。 ---------------------------------------------------------------------------------------------  Media Agent 抓取 Twitter 和 Reddit 提交的內容，對其進行總結，並在互動式終端中與它們聊天。這麼酷的概念！ 您可以閱讀[說明](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent?tab=readme-ov-file#run-the-app-locally)以在本地安裝它。 它是使用以下方式建構的： - Langchain 🦜 用於建構和撰寫法學碩士。 - ChromaDB 用於儲存向量（也稱為嵌入）並查詢它們以建立對話機器人。 - Tweepy 連接到您的 Twitter API 並提取推文和元資料。 - Praw 連接到 Reddit API。 - Rich 建造了一個很酷的終端 UX/UI。 - 管理依賴關係的詩。 一些很棒的功能： - 代表您從使用者帳戶清單或關鍵字清單中抓取推文/提交內容。 - 使用 OpenAI 嵌入推文/提交內容。 - 建立推文/提交內容的摘要並提供需要回答的潛在問題。 - 在推文之上打開聊天會話。 - 儲存對話及其元資料。 - 豐富的終端使用者介面和日誌記錄功能。 您可以觀看演示！ https://www.loom.com/share/f4954e7d34ef4b7b8491e2bf910e8521 它在 GitHub 上有近 100 顆星，並且不再維護。您可以用它來建造更好的東西。 https://github.com/ahmedbesbes/media-agent 明星 Twitter 代理商 ⭐️ --- 8. [GPT 遷移](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate)- 輕鬆將程式碼庫從一種框架或語言遷移到另一種框架或語言。 ----------------------------------------------------------------------------------  如果您曾經面臨將程式碼庫遷移到新框架或語言的痛苦，那麼這個專案適合您。 我想我們都同意我們在某個時候需要這個。您也可以使用工作流程來完成此操作，據我所知，Stripe 曾經將其整個 JS 程式碼庫轉換為 TS。 遷移是一個成本高、乏味且重要的問題。 不要盲目相信當前版本，請負責任地使用它。另請注意，成本可能會迅速增加，因為 GPT-Migrate 旨在編寫（並可能重寫）整個程式碼庫。 您可以使用 Poetry[安裝](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-installation-using-poetry)它並了解[它的工作原理](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-how-it-works)。 > 請注意。 GPT-Migrate 目前處於開發 alpha 階段，尚未準備好投入生產使用。例如，在相對簡單的基準測試中，它在約 50% 的時間內順利通過 Python 或 JavaScript 等「簡單」語言，並且在沒有人工幫助的情況下無法通過 C++ 或 Rust 等更複雜的語言。 您可以在這裡觀看演示！  他們在 GitHub 上有 6500+ 顆星，最後一次提交是 6 個月前，所以我認為它不再被維護了！ https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate 明星 GPT 遷移 ⭐️ --- 9. [Plandex](https://github.com/plandex-ai/plandex) - 用於使用法學碩士建置複雜的真實世界軟體的人工智慧編碼引擎。 -----------------------------------------------------------------------------------  Plandex 使用長時間執行的代理程式來完成跨多個檔案且需要多個步驟的任務。它將大任務分解為更小的子任務，然後實現每個子任務，一直持續到完成工作為止。 它可以幫助您處理積壓的工作，使用不熟悉的技術，擺脫困境，並花更少的時間在無聊的事情上。 您可以在這裡查看演示！ https://vimeo.com/926634577 變更會累積在受保護的沙箱中，以便您可以在自動將它們套用到專案文件之前查看它們。內建版本控制可讓您輕鬆返回並嘗試不同的方法。分支允許您嘗試多種方法並比較結果。 您可以在終端機中有效地管理上下文。輕鬆將檔案或整個目錄新增至上下文中，並在工作時自動更新它們，以便模型始終具有專案的最新狀態。 Plandex 依賴 OpenAI API，並且需要`OPENAI_API_KEY`環境變數。 Plandex 支援 Mac、Linux、FreeBSD 和 Windows。它從沒有依賴關係的單一二進位檔案執行。 您甚至可以嘗試不同的模型和模型設置，然後比較結果。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/plandex-ai/plandex?tab=readme-ov-file#install)。 Plandex Cloud 是使用 Plandex 最簡單、最可靠的方式。當您使用 plandex new 建立第一個計劃時，系統會提示您開始匿名試用（無需電子郵件）。試用帳戶僅限 10 個計劃，每個計劃有 10 個 AI 模型回复。 Plandex Cloud 帳戶目前是免費的，這是一件好事。 Plandex 在 GitHub 上擁有 8k+ 顆星，並使用 Go 建造。 https://github.com/plandex-ai/plandex 明星PLandex ⭐️ --- 10. [SQL Translator](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator) - 使用人工智慧將自然語言查詢轉換為 SQL 程式碼的工具。 --------------------------------------------------------------------------------------------------  我試圖建立一個類似的專案，發現它已經存在。 該工具旨在讓任何人都可以輕鬆地將 SQL（結構化查詢語言）命令轉換為自然語言，反之亦然。 SQL 是一種用於管理和操作關聯式資料庫中的資料的程式語言，雖然它是一個強大的工具，但它也可能非常複雜且難以理解。 另一方面，自然語言是我們在日常生活中說和寫的語言，對於不熟悉技術術語的人來說，它通常是首選的溝通方式。 透過 SQL 和自然語言翻譯器，您無需成為 SQL 專家即可了解資料庫中發生的情況或編寫 SQL 查詢。您只需用自然語言輸入查詢即可取得對應的 SQL 程式碼，反之亦然。 其中一些功能是： - 深色模式。 - 小寫/大寫切換。 - 複製到剪貼簿。 - SQL 語法高亮。 - 模式意識（測試版）。 - 查詢歷史記錄。 你可以閱讀 [安裝說明](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-installation)，它非常簡單，因為它使用 Nextjs。 此查詢適合您。哈哈！  SQL Translator 在 GitHub 上有 4k star，是使用 TypeScript 建構的。 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator 明星 SQL 翻譯機 ⭐️ --- 11. [WingmanAI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) - 音訊即時轉錄，與 ChatGPT 整合。 --------------------------------------------------------------------------------  WingmanAI 是一款功能強大的工具，可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。該工具由 ChatGPT 提供支援，可讓您與腳本即時交互，作為機器人的廣泛記憶體基礎，提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的記錄時，機器人可以回答有關過去對話的問題。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您可以在這裡觀看演示！  一些簡潔的功能是： - WingmanAI 可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻，讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 - 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天，該機器人會即時讀取您的文字記錄。 - 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄，因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 - WingmanAI 讓您可以保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們，並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用，從而為機器人提供更豐富的上下文。 - 您可以繼續附加到已儲存的記錄中，隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 它在 GitHub 上有 420 個星，並且不再維護。 https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI 明星 WingmanAI ⭐️ --- 12. [Lively](https://github.com/rocksdanister/lively) - 允許使用者設定動畫桌面桌布和螢幕保護程式。 -----------------------------------------------------------------------------  這只是為了好玩，我們可以使用程式碼學到很多關於它是如何完成的。 你可以看看這個[影片](https://www.pexels.com/video/blue-texture-abstract-leaves-7710243/)，看看它看起來有多瘋狂。  他們提供[三種類型的壁紙，](https://github.com/rocksdanister/lively?tab=readme-ov-file#types-of-wallpapers)包括影片/GIF、網頁和應用程式/遊戲。 它基於 C# 和 live 支援的一些很酷的功能建置： 1. Lively 可以透過終端機的[命令列參數](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Command-Line-Controls)進行控制。您可以將其與其他語言（例如 Python 或腳本軟體 AutoHotKey）整合。 2. 一組強大的[API](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/API) ，供開發人員建立互動式壁紙。取得硬體讀數、音訊圖表、音樂資訊等。 3. 當電腦上執行全螢幕應用程式/遊戲時（~0% CPU、GPU 使用率），桌布播放會暫停。 4. 您還可以利用[機器學習推理](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Machine-Learning)來建立動態壁紙。您可以預測任何 2D 影像與相機的距離並產生類似 3D 的視差效果。酷：D 我見過很多人使用它，其中許多人甚至不知道它是開源的。 您可以使用[安裝程式](https://github.com/rocksdanister/lively/releases/download/v2.0.7.4/lively_setup_x86_full_v2074.exe)或透過[Microsoft Store](https://www.microsoft.com/store/productId/9NTM2QC6QWS7?ocid=pdpshare)下載它。 它是 2023 年 Microsoft Store 的獲勝者。 它在 GitHub 上擁有 13k+ Stars，有 60 個版本。 https://github.com/rocksdanister/lively 明星活潑 ⭐️ --- 13. [RestGPT](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT) - 基於 LM 的自主代理透過 RESTful API 控制應用程式。 -------------------------------------------------------------------------------------------  這項工作旨在建立一個基於大型語言模型的自主代理 RestGPT，以控制現實世界的應用程式，例如電影資料庫和音樂播放器。為了實現這一目標，我們將法學碩士與 RESTful API 連接起來，並解決規劃、API 呼叫和回應解析的實際挑戰。為了全面評估 RestGPT 的效能，我們提出了 RestBench，這是一個高品質的基準測試，由兩個真實場景和具有黃金解決方案路徑的人工註釋指示組成。 RestGPT採用迭代式從粗到精的線上規劃框架，並使用執行器呼叫RESTful API。以下是 RestGPT 的概述。  您可以閱讀[文件](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT?tab=readme-ov-file#data)以使用 RestBench 評估 RestGPT 的效能。 使用 TMDB 電影資料庫搜尋 Sofia Coppola 執導的電影數量的範例。  您可以閱讀康乃爾大學發表的程式碼研究論文： [RestGPT - Connecting Large Language Models with Real-World RESTful APIs](https://arxiv.org/abs/2306.06624) 。 他們在 GitHub 上有 1.2k Stars，雖然不是很大，但涵蓋了一個很好的用例。 https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT 明星 RestGPT ⭐️ --- 14. [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 -------------------------------------------------------------------------  文件聊天機器人 — 多個文件，由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話，考慮到他們使用了另一個著名的開源專案，UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase（向量 DB）建構。 如果您想了解該方法和技術架構，那麼就在這裡！  此環境僅用於試用，支援最大檔案大小為 10 MB，這是一個缺點，如果您想要更大的大小，則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star，並且發布了`v0.3`版本。 https://github.com/guangzhengli/ChatFiles 明星 ChatFiles ⭐️ --- 15. [MindsDB](https://github.com/mindsdb/mindsdb) - 從企業資料客製化人工智慧的平台。 --------------------------------------------------------------------  MindsDB 是一個利用企業資料客製化人工智慧的平台。 透過 MindsDB，您可以利用資料庫、向量儲存或應用程式中的資料即時部署、服務和微調模型，以建立人工智慧驅動的應用程式 - 使用開發人員已知的通用工具。 借助 MindsDB 及其與資料來源和 AI/ML 框架的近[200 個集成](https://docs.mindsdb.com/integrations/data-overview)，任何開發人員都可以使用其企業資料更快、更安全地自訂符合其目的的 AI。  您可以閱讀[文件](https://docs.mindsdb.com/)和[快速入門指南](https://docs.mindsdb.com/quickstart-tutorial)來開始使用。 目前，他們總共支援[3 個使用 Mongo-QL、Python 和 JavaScript 的 SDK](https://docs.mindsdb.com/sdks/overview) 。 MindsDB 有多種應用程式，例如與眾多資料來源和 AI 框架集成，因此您可以輕鬆地將資料和 AI 結合在一起以建立和自動化自訂工作流程。 其他常見用例包括微調模型、聊天機器人、警報系統、內容生成、自然語言處理、分類、回歸和預測。閱讀有關[用例的](https://docs.mindsdb.com/use-cases/)更多訊息，每個用例都有一個包含一些資訊的架構圖。  例如，MindsDB 的聊天機器人架構圖。您可以閱讀提供的所有[解決方案](https://github.com/mindsdb/mindsdb?tab=readme-ov-file#-get-started)及其 SQL 查詢範例。 ``` // SQL Query Example for Chatbot CREATE CHATBOT slack_bot USING database='slack',agent='customer_support'; ```  只是為了告訴您總體的可能性，您可以查看[如何使用 AI + IoT 感測器資料預測氣溫](https://mindsdb.com/blog/how-to-forecast-air-temperatures-with-ai-iot-sensor-data)。令人興奮的權利:)  他們在 GitHub 上擁有超過 21k 個 star，並且在`v24.4.3.0`上有超過 200 個版本。順便說一句，這是我第一次在任何版本中看到 4 個部分，因為我一直遵循語義版本。 https://github.com/mindsdb/mindsdb 明星 MindsDB ⭐️ --- 16. [Quivr](https://github.com/QuivrHQ/quivr) - 你的 GenAI 第二腦。 -------------------------------------------------------------  Quivr，您的第二個大腦，利用 GenerativeAI 的力量成為您的私人助理！可以將其視為黑曜石，但增強了人工智慧功能。  您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#getting-started-)。 您可以閱讀[文件](https://docs.quivr.app/home/intro)並觀看[示範影片](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#demo-highlights-)。 他們可以提供更好的免費套餐，但這足以在您端進行測試。 它在 GitHub 上擁有超過 30k 顆星，發布了 220 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。 https://github.com/QuivrHQ/quivr 明星 Quivr ⭐️ --- 17.[動畫繪畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings)- 一種將兒童人物繪畫動畫化的方法。 ---------------------------------------------------------------------------------  我的意思是哇！這麼酷的概念。我不知道你怎麼想，但我真的很興奮。 這是 Facebook 的一個開源專案，主要用於研究目的，包含論文《 [A Method for Animating Children's Drawings of the Human Figure》](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3592788)中描述的演算法的實作。 該專案已在 macOS Ventura 13.2.1 和 Ubuntu 18.04 上進行了測試。如果您在其他作業系統上安裝，則可能會遇到問題。 他們強烈建議在安裝 Animated Drawings 之前啟動 Python 虛擬環境。 閱讀有關[安裝說明](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#installation)以及如何快速入門的更多資訊。 您可以按照這個完整的指南來為[您的繪圖製作動畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#animating-your-own-drawing)，包括如何在場景中加入多個角色、加入背景圖像以及更多令人興奮的事情。 他們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星，並且僅用於具有 MIT 許可的研究目的。 https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings 明星動畫繪圖 ⭐️ --- 18.[背景移除器](https://github.com/nadermx/backgroundremover)- 讓您可以透過簡單的 CLI 使用 AI 從影像和影片中移除背景。 ------------------------------------------------------------------------------------------  這是一個使用 AI 從圖像和影片中刪除背景的命令列工具。 首先從 pypi 安裝 backgroundremover。 ``` pip install --upgrade pip pip install backgroundremover ``` 也可以在不透過 pip 安裝的情況下執行它，只需克隆 git 以在本地啟動虛擬環境安裝要求並執行。 您可以使用的一些命令： - 從本機檔案圖像中刪除背景 ``` backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png" ``` - 從本地影片中刪除背景並將其覆蓋在圖像上 ``` backgroundremover -i "/path/to/video.mp4" -toi "/path/to/videtobeoverlayed.mp4" -o "output.mov" ``` 您可以檢查可透過 CLI 使用的所有[命令](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#usage-as-a-cli)。 您甚至可以將它用作圖書館。 ``` from backgroundremover.bg import remove def remove_bg(src_img_path, out_img_path): model_choices = ["u2net", "u2net_human_seg", "u2netp"] f = open(src_img_path, "rb") data = f.read() img = remove(data, model_name=model_choices[0], alpha_matting=True, alpha_matting_foreground_threshold=240, alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_structure_size=10, alpha_matting_base_size=1000) f.close() f = open(out_img_path, "wb") f.write(img) f.close() ``` 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#installation)並觀看[現場演示](https://www.backgroundremoverai.com/)。 > 輸入與輸出。  他們在 GitHub 上有 6k star，我們絕對可以用它來學習一些重要的概念。 https://github.com/nadermx/backgroundremover 明星背景去除器 ⭐️ --- 19. [Lobe Chat](https://github.com/lobehub/lobe-chat) - 現代設計的法學碩士/人工智慧聊天框架。 ---------------------------------------------------------------------------  一個開源、現代設計的 ChatGPT/LLM UI/框架。 支援語音合成、多模式和可擴展（函數呼叫）插件系統。您可以一鍵部署您的私有 OpenAI。  讓我們來看看 LobeChat 的一些令人興奮的功能： ✅ 多模式服務提供者支援。  他們將我們的支援擴展到多個模型服務提供者，而不是局限於單一服務提供者，為用戶提供更多樣化和豐富的對話選擇。 尋找他們支援的[10 多個模型服務提供者](https://lobehub.com/docs/usage/features/multi-ai-providers)的完整清單。 ✅ 市場助理。  在LobeChat的[助手市場](https://lobehub.com/assistants)中，創作者可以發現一個充滿活力和創新的社區，匯集了許多精心設計的助手。這些助手不僅在工作場景中發揮著至關重要的作用，而且在學習過程中也提供了極大的便利。在這裡，每個人都可以貢獻自己的智慧，分享自己開發的助手。  那裡有很多很棒的應用程式。哇！ ✅ 模型視覺辨識。  LobeChat現在支援OpenAI的gpt-4-vision、Google Gemini Pro Vision、Zhipu GLM-4 Vision等具有視覺辨識能力的大型語言模型，使LobeChat具備多模態互動能力。用戶可以輕鬆地將圖片上傳或拖放到聊天框中，助理將能夠辨識圖片內容並據此進行智慧對話，打造更聰明、更多樣化的聊天場景。 ✅ 文字到圖像生成。  LobeChat 支援最新的文字到圖像生成技術，現在允許使用者在與助手對話時直接使用文字到圖像工具。透過利用 DALL-E 3、MidJourney 和 Pollinations 等 AI 工具的功能，助手現在可以將您的想法轉化為圖像。 ✅ 本地大語言模型 (LLM) 支援。  借助 Ollama AI 強大的基礎設施和社區的協作努力，現在您可以在 LobeChat 中與本地 LLM（大型語言模型）進行對話！ 透過執行以下 Docker 指令，您可以在 LobeChat 中體驗與本機 LLM 的對話。 ``` docker run -d -p 3210:3210 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 lobehub/lobe-chat ``` ✅ 漸進式網頁應用程式 (PWA)。  他們採用了漸進式 Web 應用程式 PWA 技術，這是一種現代 Web 技術，可將 Web 應用程式提升到接近本機應用程式的體驗。透過 PWA，LobeChat 可以在桌面和行動裝置上提供高度優化的使用者體驗，同時保持輕量級和高效能的功能。 ✅ 自訂主題。  LobeChat在介面設計上非常注重個人化的使用者體驗，因此引入了靈活多樣的主題模式，包括白天的淺色模式和夜間的深色模式。 除了主題模式切換之外，我們還提供了一系列顏色自訂選項，讓使用者可以根據自己的喜好調整應用程式的主題顏色。 了解所有[功能和用例](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以自行託管或使用 docker 部署它。 lobe chat 的[生態系統](https://github.com/lobehub/lobe-chat/tree/main?tab=readme-ov-file#-ecosystem)提供了 4 個軟體包： `lobehub/ui` 、 `lobehub/icons` 、 `lobehub/tts`和`lobehub/lint` 。 他們還提供[插件市場](https://lobehub.com/plugins)，您可以在其中找到許多有用的插件，這些插件可用於引入新的函數呼叫，甚至是呈現訊息結果的新方法。如果你想開發自己的插件，請參考 wiki 中的[📘插件開髮指南](https://lobehub.com/docs/usage/plugins/development)。  您可以閱讀[文件](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以查看[現場演示](https://chat-preview.lobehub.com/chat)。它太酷了！  他們在 GitHub 上擁有超過 28k 顆星，發布了 500 多個版本。 https://github.com/lobehub/lobe-chat 星瓣聊天 ⭐️ --- 20.[微代理](https://github.com/aymenfurter/microagents)- 能夠自我編輯提示的代理。 ------------------------------------------------------------------  它是一個實驗框架，用於動態建立自我改進的代理來回應任務。 微代理代表了一種建立自我改進代理的新方法。小型的微服務大小（因此稱為微代理）代理是根據用戶分配給助手的任務動態生成的，評估其功能，並在成功驗證後存儲以供將來重用。 這使得跨聊天會話的學習成為可能，使系統能夠獨立推斷任務執行的方法。 這是使用`Python` 、 `OpenAI's GPT-4 Turbo`和`Text-Embedding-Ada-002`建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#installation)。他們提到您應該擁有一個可以存取 gpt-4-turbo 和 text-embedding-ada-002 的 OpenAI 帳戶。 讓我們看一個獲取天氣預報代理的範例。 ``` You are an adept weather informant. Fetch the weather forecast by accessing public API data using this Python code snippet: ``python import requests import json def fetch_weather_forecast(location, date): response = requests.get(f"https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/compact?lat={location[0]}&lon={location[1]}") weather_data = response.json() for day_data in weather_data['properties']['timeseries']: if date in day_data['time']: print(day_data['data']['instant']['details']) break `` # Example usage: fetch_weather_forecast((47.3769, 8.5417), '2024-01-22T12:00:00Z') Note: Replace the (47.3769, 8.5417) with the actual latitude and longitude of the location and the date string accordingly. ``` 如果您想知道如何建立代理，那麼此架構圖將對此進行解釋。  您可以看到[工作演示](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#demo)。 他們在 GitHub 上有大約 700 顆星，值得一看。 https://github.com/aymenfurter/microagents 明星微代理 ⭐️ --- 21. [GPT-4 & LangChain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain) - 用於大型 PDF 文件的 GPT4 和 LangChain 聊天機器人。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  這可用於新的 GPT-4 API 來為多個大型 PDF 檔案建立 chatGPT 聊天機器人。 該系統是使用 LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI 和 Next.js 建構的。 LangChain 是一個簡化可擴展 AI/LLM 應用程式和聊天機器人開發的框架。 Pinecone 用作向量存儲，用於以文字格式儲存嵌入和 PDF，以便以後檢索類似文件。 您可以閱讀涉及複製、安裝依賴項和設定環境 API 金鑰的[開發指南](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain?tab=readme-ov-file#development)。 您可以觀看[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=ih9PBGVVOO4)，了解如何遵循和使用它。 他們在 GitHub 上擁有 14k+ Stars，僅提交了 34 次。在您的下一個人工智慧應用程式中嘗試！ https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain 明星 GPT-4 和 Langchain ⭐️ --- 22. [Buzz](https://github.com/chidiwilliams/buzz) - 在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 ----------------------------------------------------------------------  使用 OpenAI 的 Whisper 的強大功能在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 Buzz 甚至出現在[App Store](https://apps.apple.com/us/app/buzz-captions/id6446018936?mt=12&itsct=apps_box_badge&itscg=30200) 。取得 Buzz 的 Mac 原生版本，具有更簡潔的外觀、音訊播放、拖放匯入、文字記錄編輯、搜尋等功能。 您可以閱讀[安裝說明](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/installation)。 令人興奮的功能： - 匯入音訊和視訊檔案並將文字記錄匯出為 TXT、SRT 和 VTT（演示）。 - 從電腦麥克風轉錄和翻譯為文字（資源密集且可能不是即時的。 - 它可在 Mac、Windows 和 Linux 上使用。 - 還有一個[CLI](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/cli)選項。 在這裡查看演示！ https://www.loom.com/share/564b753eb4d44b55b985b8abd26b55f7 您可以閱讀[文件](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs)。 它們在 GitHub 上擁有近 10k star，並且自兩週前上次提交以來仍在維護中。 https://github.com/chidiwilliams/buzz 明星嗡嗡聲 ⭐️ --- 23. [Deepgram](https://github.com/deepgram) - 將語音 AI 建置到您的應用程式中。 ----------------------------------------------------------------  從新創公司到 NASA，Deepgram API 每天都用於轉錄和理解數百萬分鐘的音訊。快速、準確、可擴展且經濟高效。 它為開發人員提供語音到文字和音訊智慧模型。  儘管他們有免費增值模式，但免費套餐的限制足以讓您入門。 可視化效果更上一層樓。您可以檢查即時串流媒體回應或音訊檔案並比較音訊的智慧程度。   您可以閱讀[文件](https://developers.deepgram.com/docs/introduction)。 您也可以閱讀 Deepgram 撰寫的關於[如何將語音辨識新增至您的 React 和 Node.js 專案的範例部落格](https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project)。 如果您想嘗試 API 來親自了解模型的靈活性，請查看他們的[API Playground](https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2) 。 https://github.com/deepgram 明星 Deepgram ⭐️ --- 24. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼，更多的內容。 -----------------------------------------------------------------------   這是一個開源專案，旨在複製 Devin，一名自主人工智慧軟體工程師，能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道，這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM，因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin，包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻，您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star，並且正在快速成長。 https://github.com/OpenDevin/OpenDevin 明星 OpenDevin ⭐️ --- 25. [NPM Copilot](https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot) - Next.js 的 CLI 工具，可以即時分析日誌。 ------------------------------------------------------------------------------------------  npm/yarn/pnpm copilot 是一個命令列工具，它使用 OpenAI 的 GPT-3 語言模型來提供修復程式碼中錯誤的建議。 CLI 工具可偵測目前目錄中正在使用的專案類型和套件管理器。 然後，它執行適當的開發伺服器命令（例如，npm run dev、yarn run dev、pnpm run dev）並偵聽正在執行的應用程式產生的日誌。 當遇到錯誤時，CLI 工具會即時提供錯誤修復建議。 首先使用以下 npm 指令安裝 npm-copilot 套件。 ``` npm install -g npm-copilot ``` CLI 工具將開始監視 Next.js 應用程式產生的日誌，並即時提供錯誤修復建議。 您可以透過該命令在專案中使用它。 ``` npm-copilot ``` 他們在 GitHub 上有 338 顆星，支援`Next,js` 、 `React` 、 `Angular`和`Vue.js` https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot 明星 NPM Copilot ⭐️ --- 26. [Mentat](https://github.com/AbanteAI/mentat) - 人工智慧編碼助理。 ------------------------------------------------------------  Mentat 是一款人工智慧工具，可直接從命令列幫助您完成任何編碼任務。 與 Copilot 不同，Mentat 協調多個位置和文件的編輯。與 ChatGPT 不同的是，Mentat 已經擁有您專案的上下文 - 無需複製和貼上！ 您可以觀看此演示以了解基本概述。 https://www.youtube.com/watch?v=lODjaWclwpY 如果需要協助，您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#install)或觀看安裝[教學](https://www.youtube.com/watch?v=bVJP8hY8uRM)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#-usage)。 他們在 GitHub 上有 2.3k 顆星，並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/AbanteAI/mentat Star Mentat ⭐️ --- 27. [FlowGPT](https://github.com/nilooy/flowgpt) - 使用 AI 產生流程圖。 ---------------------------------------------------------------  FlowGPT是一個用ai（gpt-3.5）產生流程圖的工具。 它是使用 Next.js、Langchain、Mermaid 和 DaisyUI 建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#installation)。 你可以查看[gif 示範](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#flowgpt-is-a-tool-to-generate-flowchart-with-ai-gpt-35)。 它只有 11 次提交，但在 GitHub 上有 238 顆星，並且是使用 TypeScript 建置的。作為一個小專案值得一試。 https://github.com/nilooy/flowgpt Star FlowGPT ⭐️ --- 28. [reor](https://github.com/reorproject/reor) - 自組織人工智慧筆記應用程式。 ----------------------------------------------------------------  迄今為止我見過的最令人興奮的專案之一，特別是因為它在本地執行模型。 Reor 是一款基於人工智慧的桌面筆記應用程式：它會自動連結相關筆記、回答筆記上的問題並提供語義搜尋。 所有內容都儲存在本地，您可以使用類似黑曜石的 Markdown 編輯器來編輯筆記。該專案假設人工智慧思維工具預設應該在本地執行模型。 Reor 站在 Ollama、Transformers.js 和 LanceDB 等巨頭的肩膀上，使 LLM 和嵌入模型都可以在本地執行。也支援連接到 OpenAI 或 OpenAI 相容 API（例如 Oobabooga）。 > 我知道你想知道它怎麼可能是`self-organizing` ？ A。您寫的每個筆記都會被分塊並嵌入到內部向量資料庫中。 b.相關筆記透過向量相似度自動連接。 C。 LLM 支援的問答對筆記語料庫進行 RAG。 d.一切都可以進行語義搜尋。 您可以在這裡觀看演示！  將 Reor 視為一個帶有兩個生成器的 RAG 應用程式：LLM 和人類。在問答模式下，法學碩士會從語料庫中取得檢索到的上下文來幫助回答查詢。 類似地，在編輯器模式下，人們可以切換側邊欄以顯示從語料庫「檢索」的相關註釋。這是透過將當前筆記中的想法與語料庫中的相關想法交叉引用來「增強」您的想法的一種非常有效的方法。 您可以閱讀[文件](https://www.reorproject.org/docs)並從網站[下載](https://www.reorproject.org/)。 Mac、Linux 和 Windows 皆支援。 他們還提供了入門指南，以便幫助您入門。  它們在 GitHub 上有 4.2k 顆星，並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/reorproject/reor 星標 reor ⭐️ --- 29. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 讓您在瀏覽器中輕鬆地與 3D 角色聊天。 ---------------------------------------------------------------------  Amica 是一個開源接口，用於透過語音合成和語音辨識與 3D 角色進行互動式通訊。 您可以匯入 VRM 文件，調整聲音以適合角色，並產生包含情緒表達的回應文字。 他們使用 Three.js、OpenAI、Whisper、Bakllava 等進行視覺處理。您可以閱讀[Amica 的工作原理](https://docs.heyamica.com/overview/how-amica-works)及其所涉及的[核心概念](https://docs.heyamica.com/overview/core-concepts)。 您可以克隆該存儲庫並使用它來[開始](https://docs.heyamica.com/getting-started/installation)。 ``` npm i npm run dev ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.heyamica.com/)並查看[演示](https://amica.arbius.ai/)，這真是太棒了：D  您可以觀看這段簡短的影片，了解它的功能。 https://www.youtube.com/watch?v=hUxAEnFiXH8 Amica 使用 Tauri 建立桌面應用程式。 他們在 GitHub 上有 400+ Stars，而且看起來非常容易使用。 https://github.com/semperai/amica Star Amica ⭐️ --- 30.[繼續](https://github.com/continuedev/continue)- 使您能夠建立人工智慧軟體開發系統。 -------------------------------------------------------------------  繼續讓開發人員保持流動。我們的開源 VS Code 和 JetBrains 擴充功能可讓您輕鬆建立自己的模組化 AI 軟體開發系統並進行改進。 它們有很多很棒的功能，讓我們看看其中的一些： > 輕鬆理解程式碼部分。  > 選項卡可自動完成程式碼建議。  > 詢問有關您的程式碼庫的問題。  > 快速使用文件作為上下文。  > 立即了解終端錯誤。  > 使用斜槓指令開始操作。  > 重構您正在編碼的函數。  了解所有[功能](https://docs.continue.dev/how-to-use-continue)。 您必須從市場安裝[VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue)，然後閱讀[快速入門指南](https://docs.continue.dev/quickstart)。 您可以閱讀[文件](https://docs.continue.dev/intro)。 它們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星，並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/continuedev/continue 星繼續 ⭐️ --- 我從來沒有如此詳細地介紹過這麼多專案！ 我希望這能幫助您創造一些鼓舞人心的東西。 請分享更多專案或任何您想要其他人可以學習的內容！ 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 https://dev.to/copilotkit --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/30-ai-libraries-you-can-use-for-your-next-project-ideas-5ded
你好呀！你最近怎麼樣？你沒事吧？但願如此！ 今天我要談一個每個人都在談論或寫到的主題。但有時要理解每一個原則是很困難的。我說的是固體。 當我問及 SOLID 時，很多人可能總是記得第一個原則（單一職責原則）。但當我問起另一個人時，有些人不記得了，或覺得很難解釋。我明白了。 確實，如果不編碼或重新修改每個原則的定義，就很難解釋。但在本文中，我想以簡單的方式介紹每個原則。所以我會用Typescript來舉例。 那麼就讓我們開始吧！ 單一職責原則 - SRP ------------ 更容易理解和記住的原則。 當我們編碼時，很容易發現我們何時忘記了原則。 假設我們有一個 TaskManager 類別： ``` class TaskManager { constructor() {} connectAPI(): void {} createTask(): void { console.log("Create Task"); } updateTask(): void { console.log("Update Task"); } removeTask(): void { console.log("Remove Task"); } sendNotification(): void { console.log("Send Notification"); } sendReport(): void { console.log("Send Report"); } } ``` 好的！也許你注意到你的問題了，不是嗎？ TaskManager 類別有很多不屬於她的職責。例如：sendNotification 和 sendReport 方法。 現在，讓我們重構並應用該解決方案： ``` class APIConnector { constructor() {} connectAPI(): void {} } class Report { constructor() {} sendReport(): void { console.log("Send Report"); } } class Notificator { constructor() {} sendNotification(): void { console.log("Send Notification"); } } class TaskManager { constructor() {} createTask(): void { console.log("Create Task"); } updateTask(): void { console.log("Update Task"); } removeTask(): void { console.log("Remove Task"); } } ``` 很簡單，不是嗎？我們只是將通知和報告分離到指定的類別中。現在我們尊重單一原則責任！ 定義： `Each class must have one, and only one, reason to change` 。 開閉原則－OCP -------- 第二個原則。另外，我認為很容易理解。給您一個提示，如果您發現在某種方法中需要滿足很多條件來驗證某些內容，那麼您可能遇到了 OCP。 讓我們想像一下下面的考試類別範例： ``` type ExamType = { type: "BLOOD" | "XRay"; }; class ExamApprove { constructor() {} approveRequestExam(exam: ExamType): void { if (exam.type === "BLOOD") { if (this.verifyConditionsBlood(exam)) { console.log("Blood Exam Approved"); } } else if (exam.type === "XRay") { if (this.verifyConditionsXRay(exam)) { console.log("XRay Exam Approved!"); } } } verifyConditionsBlood(exam: ExamType): boolean { return true; } verifyConditionsXRay(exam: ExamType): boolean { return false; } } ``` 是的，您可能已經多次看到這段程式碼了。首先，我們打破了SRP的第一原則，並提出了許多條件。 現在想像一下如果出現另一種類型的檢查，例如超音波。我們需要加入另一個方法來驗證和另一個條件。 讓我們重構一下這段程式碼： ``` type ExamType = { type: "BLOOD" | "XRay"; }; interface ExamApprove { approveRequestExam(exam: NewExamType): void; verifyConditionExam(exam: NewExamType): boolean; } class BloodExamApprove implements ExamApprove { approveRequestExam(exam: ExamApprove): void { if (this.verifyConditionExam(exam)) { console.log("Blood Exam Approved"); } } verifyConditionExam(exam: ExamApprove): boolean { return true; } } class RayXExamApprove implements ExamApprove { approveRequestExam(exam: ExamApprove): void { if (this.verifyConditionExam(exam)) { console.log("RayX Exam Approved"); } } verifyConditionExam(exam: NewExamType): boolean { return true; } } ``` 哇，好多了！現在，如果出現另一種類型的檢查，我們只需實作`ExamApprove`介面。如果出現另一種類型的考試驗證，我們只更新介面。 定義： `Software entities (such as classes and methods) must be open for extension but closed for modification` 里氏替換原理 - LSP ------------ 理解和解釋比較複雜的一種。但我怎麼說，我會讓你更容易理解。 想像一下，您有一所大學和兩種類型的學生。學生和研究生。 ``` class Student { constructor(public name: string) {} study(): void { console.log(`${this.name} is studying`); } deliverTCC() { /** Problem: Post graduate Students don't delivery TCC */ } } class PostgraduateStudent extends Student { study(): void { console.log(`${this.name} is studying and searching`); } } ``` 我們這裡有一個問題，我們正在延長學生的時間，但研究生不需要提供 TCC。他只是研究和尋找。 我們要怎麼解決這個問題呢？簡單的！讓我們建立一個學生類，並將畢業學生和畢業後學生分開： ``` class Student { constructor(public name: string) {} study(): void { console.log(`${this.name} is studying`); } } class StudentGraduation extends Student { study(): void { console.log(`${this.name} is studying`); } deliverTCC() {} } class StudentPosGraduation extends Student { study(): void { console.log(`${this.name} is studying and searching`); } } ``` 現在我們有更好的方法來分離他們各自的職責。這個原理的名字可能很可怕，但它的原理很簡單。 定義： `Derived classes (or child classes) must be able to replace their base classes (or parent classes)` 介面隔離原則-ISP ---------- 要理解這個原理，訣竅是記住定義。不應強迫類別實作不會使用的方法。 因此，假設您有一個類別實作了一個從未使用過的介面。 讓我們想像一下某個商店的賣家和接待員的場景。賣家和接待員都有薪水，但只有賣家有佣金。 讓我們看看問題： ``` interface Employee { salary(): number; generateCommission(): void; } class Seller implements Employee { salary(): number { return 1000; } generateCommission(): void { console.log("Generating Commission"); } } class Receptionist implements Employee { salary(): number { return 1000; } generateCommission(): void { /** Problem: Receptionist don't have commission */ } } ``` 兩者都實現了 Employee 接口，但接待員沒有佣金。所以我們被迫實施一種永遠不會被使用的方法。 所以解決方法： ``` interface Employee { salary(): number; } interface Commissionable { generateCommission(): void; } class Seller implements Employee, Commissionable { salary(): number { return 1000; } generateCommission(): void { console.log("Generating Commission"); } } class Receptionist implements Employee { salary(): number { return 1000; } } ``` 輕鬆輕鬆！現在我們有兩個介面了！雇主類別和佣金介面。現在只有賣方將實現將獲得佣金的兩個介面。接待員不僅負責員工的工作。因此，接待員不必被迫實施永遠不會使用的方法。 定義： `A class should not be forced to implement interfaces and methods that will not be used.` 依賴倒置原則—DIP ---------- 最後一個！光看名字就會覺得很難記！但也許你每次都已經看到這個原則了。 想像一下，您有一個 Service 類，它與一個將呼叫資料庫的 Repository 類別集成，例如 Postgress。但是，例如，如果 MongoDB 的儲存庫類別發生變化並且資料庫發生變化。 讓我們來看看例子： ``` interface Order { id: number; name: string; } class OrderRepository { constructor() {} saveOrder(order: Order) {} } class OrderService { private orderRepository: OrderRepository; constructor() { this.orderRepository = new OrderRepository(); } processOrder(order: Order) { this.orderRepository.saveOrder(order); } } ``` 我們注意到，儲存庫是 OrderService 類，直接耦合到 OrderRepository 類別的具體實作。 讓我們重構一下這個例子： ``` interface Order { id: number; name: string; } class OrderRepository { constructor() {} saveOrder(order: Order) {} } class OrderService { private orderRepository: OrderRepository; constructor(repository: OrderRepository) { this.orderRepository = repository; } processOrder(order: Order) { this.orderRepository.saveOrder(order); } } ``` 好的！好多了！現在我們接收儲存庫作為建構函數的參數來實例化和使用。現在我們依賴抽象，我們不需要知道我們正在使用哪個儲存庫。 定義： `depend on abstractions rather than concrete implementations` 結論 --- 那你現在感覺怎麼樣？我希望透過這個簡單的範例，您可以記住並理解在程式碼中使用這些原則的內容和原因。除了應用乾淨的程式碼之外，它還更容易理解和擴展。 我希望你喜歡！ 非常感謝您，祝您永遠健康！ 聯絡方式： 領英：https://www.linkedin.com/in/kevin-uehara/ Instagram：https://www.instagram.com/uehara\_kevin/ 推特：https://twitter.com/ueharaDev Github：https://github.com/kevinuehara dev.to：https://dev.to/kevin-uehara Youtube：https://www.youtube.com/@ueharakevin/ --- 原文出處：https://dev.to/kevin-uehara/solid-the-simple-way-to-understand-47im
--- 標題：如何在 NodeJS 中建立任務排程程序 發表：真實 描述：在這篇文章中，我將描述如何設定任務以按特定計劃執行節點程式碼。 標籤： Node.js、JavaScript、ES6 封面圖片：https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/mnq83r0xggrefc94s16t.png --- ### Wes Bos 發布了一個非常有用的[影片](https://www.youtube.com/watch?v=rWc0xqroY4U)，解釋瞭如何使用 NodeJS 從網路上抓取資料。在他的第二個[影片](https://www.youtube.com/watch?v=9dIHjegGeKo)中，他解釋瞭如何為這項特定任務設定時間表。這是我以前從未在 Node 中做過的事情，所以我認為這在將來可能會有用，因此我應該寫一篇關於它的快速部落格文章。 在 Wes 的影片中，他從自己的社交媒體頁面獲取資料，而我將建立一個小應用程式，該應用程式按計劃執行並每天下午 6 點下載隨機圖像。我知道，誰不想每天在他或她的磁碟上彈出一張隨機圖像？ 我們首先需要安裝一些東西： ``` // create dir, go into it and install packages mkdir image-downloader && cd image-downloader && npm i node-cron node-fetch esm ``` 快速分解您剛安裝的內容： 1. **node-cron** ：這是任務排程器的套件。它允許您設定自動執行某些操作（通常執行某個功能）的計劃。 2. **node-fetch** ：使用 fetch api 的方法。這是一個原生的瀏覽器API——但是當我們使用node時我們沒有瀏覽器。您也可以在此處使用另一個套件。 Axios 是非常受歡迎的一款。它只允許您下載網址後面的內容。通常，您會使用它來連接 API 或抓取網路。 3. **esm** ：我以前沒用過這個，但它非常有用。它允許您像在客戶端 JavaScript（例如 Vue 或 React）中一樣編寫程式碼。這意味著您可以存取匯入/匯出等內容。要啟用此 esm，您必須安裝它，然後將其新增至執行腳本。在我的 package.json 檔案中，我新增了這一行作為「開始」腳本： ``` "scripts": { "start": "node -r esm index.js" }, ``` 然後，您可以透過執行`npm run start`來執行此腳本。 建立下載器 ----- 現在我們已經安裝了必要的套件，是時候建立第一個檔案了，我們將在其中獲取一個映像：fetch.js ``` // fetch.js import fetch from "node-fetch"; import fs from "fs"; // create a function that grabs a random image const fetchingData = async () => { const res = await fetch("https://picsum.photos/200?random"); const date = Date.now(); const dest = fs.createWriteStream(`./image-${date}.png`); res.body.pipe(dest); }; // export the function so it can be used in the index.js file export default fetchingData; ``` 為了在每次執行此腳本時獲得隨機圖片，我使用[Picsum](https://picsum.photos/) 。網站可讓您產生具有固定寬度和高度的隨機圖像。您可以將這些尺寸附加到 url 中。我還建立了一個包含當前日期的變數。然後，該日期將附加到檔案名稱中，並防止檔案被覆蓋。因為我們在這裡使用 Promise，所以我使用 async/await。 如果你想測試這個文件，你可以使用`node -r esm fetch.js`執行它 設定時間表 ----- 接下來您要建立一個index.js 檔案。這將是主入口文件，其中包含 node-cron 函數： ``` import cron from "node-cron"; cron.schedule("* * * * *", () => { console.log(`this message logs every minute`); }); ``` 這是一個非常小的應用程式，如果您執行它，它將向控制台記錄一條訊息。此訊息將每分鐘重複一次。很酷，但不是很有用。讓我們透過導入來新增圖像獲取器。 index.js 檔案將如下所示： ``` import cron from "node-cron"; import fetchingData from "./fetch"; cron.schedule("* * * * *", () => { console.log(`one minute passed, image downloaded`); fetchingData(); }); ``` 但是，這將每分鐘執行一次圖像下載程式。我們可以透過更改新增到計劃函數中的第一個參數來更改 cron 作業。您看到的五顆星意味著函數將每分鐘執行一次。您可以按照以下方式修改它（取自[此處](https://github.com/node-cron/node-cron)）： ``` # ┌────────────── second (optional) ``` ``` # │ ┌──────────── minute ``` ``` # │ │ ┌────────── hour ``` ``` # │ │ │ ┌──────── day of month ``` ``` # │ │ │ │ ┌────── month ``` ``` # │ │ │ │ │ ┌──── day of week ``` ``` # │ │ │ │ │ │ ``` ``` # │ │ │ │ │ │ ``` ``` # * * * * * * ``` 起初，我不太明白這代表什麼。經過一番谷歌搜尋後，我發現以下網站作為備忘單非常有用； [crontabguru](https://crontab.guru/) 這意味著您幾乎可以隨時設定時間表。也許一年一次？或一月和七月的每週二上午 8 點。確實沒有任何限制。我繼續設定一個時間表，使其在每天下午 6 點下載： `0 18 * * *` 完整且最終的`index.js`檔案如下： ``` import cron from "node-cron"; import fetchingData from "./fetch"; cron.schedule("0 18 * * *", () => { console.log(`one minute passed, image downloaded`); fetchingData(); }); ``` 想要查看完整的應用程式或克隆它嗎？[前往](https://github.com/andre347/nodejs-task-scheduling)我的 Github！ 在 Dev. 上的第一篇文章所以要溫柔。最初發佈於[andredevries.dev](https://andredevries.dev/posts/node-task-scheduler/) --- 原文出處：https://dev.to/andre347/how-to-create-a-task-scheduler-in-nodejs-4lo2
身為開發人員，我們一直在尋找不僅能簡化我們的工作流程，還能提升專案視覺美感的工具。不起眼的圖標是實現流暢、專業的數位介面的無名英雄之一。圖示可能很小，但它們對使用者體驗和設計的影響卻很大。這就是為什麼選擇正確的圖標庫不僅僅是一個美觀問題；更是一個問題。它是高效前端開發的重要組成部分。 到 2024 年，圖標庫的格局變得既龐大又複雜，提供的功能可以滿足從互動式網路、應用程式到商業平台的廣泛需求。無論您是追求高品質的向量圖示、SVG 精靈還是無縫融入 React 應用程式的可自訂選項，總有一個專為您量身定制的圖示庫。 今天，我將深入探討每個開發人員都應該考慮的 5 個最佳圖示庫。這些函式庫不僅種類豐富、風格豐富，而且還提供全面的實現支持，尤其是在基於 React 的專案中。無論您是經驗豐富的開發人員還是剛起步的開發人員，這些工具都將幫助您建立更具吸引力、響應更快且更具視覺吸引力的數位體驗。讓我們探索這些標誌性的寶藏以及如何將它們整合到您的下一個專案中。敬請關注！ 1.Hugeicons 專業版 --------------- **網址：https://hugeicons.com/**  當談到為現代網路和行動應用程式量身定制的圖標庫時，Hugeicons Pro 脫穎而出，成為頂級競爭者。此圖標庫擁有大量高品質向量圖標，旨在滿足專業設計專案和商業用途的需求。 ### 為開發人員提供的主要功能： **廣泛的集合：** Hugeicons Pro 提供了無限的圖標集合，適用於各種主題和應用程式，非常適合希望找到符合任何專案美學的圖標的開發人員。尋找圖標很容易，因為他們使用 Algolia。 **SVG 格式：** Hugeicons Pro 中的每個圖示都有多種格式，包括 SVG，確保它們可擴展並在任何螢幕尺寸或解析度下保持其品質。 **可自訂：** Hugeicons Pro 圖示是完全可自訂的，可讓開發人員調整顏色和尺寸以滿足其特定的設計要求，從而在不影響視覺吸引力的情況下增強使用者體驗。 **與 Web 專案輕鬆整合：**此程式庫支援 CSS 和 SVG sprite 系統，可輕鬆整合到現有 Web 專案或新開發專案中。 ### 如何在 React 專案中安裝 Hugeicons Pro： 將 Hugeicons Pro 整合到您的 React 專案中非常簡單，可以輕鬆增強您的開發工作流程。以下是有關如何執行此操作的簡單指南： 新增圖示庫：首先，您需要安裝 Hugeicons Pro 軟體包。 Hugeicons Pro提供了一個NPM包，您可以使用npm或yarn將其加入到您的專案中。 ``` npm install hugeicons-react ``` 或者 ``` yarn add hugeicons-react ``` **匯入圖示：**安裝後，您可以將圖示匯入到 React 元件中。例如，要使用特定圖標，您可以像這樣匯入它： ``` import { Home01Icon } from "hugeicons-react"; <Home01Icon size={32} /> ``` **根據需要自訂：**使用內聯樣式或 CSS 自訂圖標，以更好地適應您的應用程式的設計。此步驟增強了圖標與現有設計風格的適應性和視覺整合。 **自訂圖示顏色** 透過傳遞 color 屬性來變更圖示的顏色： ``` import { MarketingIcon } from "hugeicons-react"; <MarketingIcon color="#00FF00" /> // Green color ``` **旋轉圖示** ``` import { ListSettingIcon } from "hugeicons-react"; <ListSettingIcon rotate={90} /> // Rotate 90 degrees ``` **動畫圖示** ``` import { MarketingIcon } from "hugeicons-react"; <MarketingIcon animate={true} /> // Enable animation ``` Hugeicons Pro 不僅僅是一個圖標集；它是一個強大的工具，使開發人員能夠透過視覺吸引力、功能強大且易於整合的圖標來增強他們的專案。無論您是建立網站、行動應用程式還是桌面應用程式，Hugeicons Pro 都能提供現代開發人員成功所需的功能和風格。 #### 3,800 多個免費 SVG 圖示：https://hugeicons.com/icons #### Hugeicons 免費 React 圖示：https://github.com/hugeicons/hugeicons-react --- 2. 盒子圖標 ------- **網址：https://boxicons.com/**  Boxicons 以其適應性和易用性而聞名，使其成為從事 Web 和商業專案的開發人員的最愛。該圖標庫提供了廣泛的圖標，非常適合增強任何專案的視覺吸引力和用戶體驗，因為圖標發揮著重要作用。 **為開發人員提供的主要功能：** **綜合庫：** Boxicons 提供了廣泛的圖標，涵蓋各種類別和風格，從基本圖標到更精緻的設計，確保您擁有滿足每種需求的完美圖標。 **完全開源：**開發人員欣賞 Boxicons 的開源性質，它允許廣泛的客製化並整合到個人和商業專案中，而無需任何授權費用。 **SVG 和 Web 字體支援：** Boxicons 包括 SVG 和 Web 字體格式的圖示。它提供可擴展性和易於自訂性，而網頁字體非常適合跨大型應用程式一致實施。 **定期更新和加入：** Boxicons 庫定期更新新的圖標和功能，使其與現代開發專案保持相關性和有用性。 **如何在 React 專案中安裝 Boxicons：** 將 Boxicons 合併到您的 React 專案中是一個順利且簡單的過程，非常適合希望透過高品質圖示快速增強其應用程式的開發人員。 **新增圖示庫：**要開始在 React 應用程式中使用 Boxicons，首先需要從 npm 安裝它。您可以使用以下命令來執行此操作： ``` npm install boxicons ``` 或者如果您使用紗線，您可以執行： ``` yarn add boxicons ``` **匯入圖示：**安裝後，您可以將所需的圖示直接匯入到 React 元件中。 Boxicons 可以作為 SVG 或 Web 字體包含在內，但導入 SVG 圖示的方法如下： ``` import { bxAlarm } from 'boxicons'; ``` 在元件中使用圖示：在 React 元件中使用圖示非常簡單。只需將導入的圖示放入 JSX 中需要的地方即可。以下是如何執行此操作的範例： ``` function App() { return ( <div> <h1>Don't Forget Your Meeting!</h1> <bxAlarm style={{ color: 'red', fontSize: '48px' }} /> </div> ); } ``` **根據需要設定樣式：**使用 CSS 或內聯樣式自訂圖標，以符合應用程式的美感。這種靈活性可確保 Boxicons 無縫整合到您的專案中，從而增強功能和風格。 Boxicons 旨在滿足需要為其 Web 和行動應用程式提供可靠、多功能且易於整合的圖標的開發人員的需求。憑藉其強大的功能和易用性，Boxicons 使開發人員能夠有效地建立更具吸引力和視覺吸引力的專案。無論您是建立小型個人網站還是大型商業平台，Boxicons 都能提供您所需的工具，將漂亮的圖示無縫融入您的設計中。您也可以考慮引導圖示。 3. 表格圖標 ------- **網址：https://tabler.io/icons**  Tabler Icons 是開源圖標庫領域的佼佼者，提供了一組乾淨簡約的圖標，非常適合現代 Web 和行動應用程式。這個免費的圖標庫為開發人員提供了設計精美、易於整合的圖標，可增強任何專案的功能和美感。 **為開發人員提供的主要功能：** **純 SVG 圖示：** Tabler 圖示庫中的每個圖示均以可擴展的 SVG 形式提供，確保它們在任何尺寸下都顯得清晰明快。這種 SVG 格式非常適合在各種應用程式中實現高品質的視覺吸引力。 **開源：**作為一個完全開源的圖標庫，Tabler Icons 允許開發人員完全自由地在個人和商業專案中使用、修改和分發圖標，沒有任何限制。 **廣泛的集合：** Tabler Icons 擁有超過 1250 個可用圖標，可確保您擁有幾乎所有場景（從一般操作到特定資料表示）的完美圖標。 **圖示字體和 CSS 整合：**除了 SVG 之外，Tabler Icons 還支援圖示字體，使其能夠靈活地整合到各種 Web 專案中，包括那些使用 Bootstrap 等框架的專案。 **如何在 React 專案中安裝 Tabler 圖示：** 由於 Tabler Icons 對現代開發實踐的支持，將 Tabler Icons 合併到 React 專案中非常簡單。您可以透過以下方式開始： 新增圖示庫：首先，使用npm或yarn安裝Tabler圖示。此步驟簡單快捷，可以立即存取圖示： ``` npm install @tabler/icons ``` 或者 ``` yarn add @tabler/icons ``` 匯入圖示：安裝後，您可以將所需的圖示直接匯入到 React 元件中。例如： ``` import { IconAlertCircle } from '@tabler/icons'; ``` 在元件中使用圖示：在 React 元件中實作圖示很容易。以下是如何將圖示整合到 JSX 中的範例： ``` function App() { return ( <div> <h1>Attention Needed!</h1> <IconAlertCircle style={{ color: 'red', fontSize: '24px' }} /> </div> ); } ``` **自訂選項：** Tabler 圖示是可自訂的，可讓開發人員直接透過 props 或 CSS 調整大小、顏色、描邊寬度，自訂圖示以完美適應任何專案的設計和品牌。 對於尋求無縫融入任何專案的高品質開源圖示庫的開發人員來說，Tabler Icons 是一個絕佳的選擇。該程式庫的易用性以及與 React 和其他現代 Web 技術的整合使其成為開發人員的首選資源，旨在以最小的麻煩增強應用程式的視覺吸引力和功能。 4.字體真棒 ------ **網址：https://fontawesome.com/**  Font Awesome 是開發社群中最知名、最廣泛使用的圖示庫之一。該工具包以其多功能性和廣泛的收藏而聞名，提供適合任何專案（從 Web 應用程式到行動介面）的免費和高級圖示。 Font Awesome 的受歡迎程度得益於它與包括 Bootstrap 在內的眾多框架的兼容性，這使其成為開發人員資源中的主要內容。 **為開發人員提供的主要功能：** **全面的圖標集：** Font Awesome 提供了數千個圖標，被稱為“完美圖標”，這些圖標經過精心設計，清晰度和視覺吸引力。這個廣泛的集合確保開發人員能夠存取適合每種可能用途的正確圖標，從常見的介面操作到專用符號。 **Bootstrap 相容性：** Font Awesome 圖示可輕鬆與 Bootstrap 集成，透過與現有設計模式和樣式保持一致來增強使用者介面，使其成為利用 Bootstrap 進行專案的開發人員的最愛選擇。 **材質符號及更多：**除了傳統圖示之外，Font Awesome 還包括各種非常適合現代 Web 和行動應用程式的材質符號，提供遵循 UI/UX 最新趨勢的設計。 **開源和進階版本：** Font Awesome 提供的開源圖示使從事個人專案或商業活動的開發人員可以使用它。此外，優質圖標提供更專業和多樣化的設計，滿足更廣泛的需求。 **如何在 React 專案中安裝 Font Awesome：** Font Awesome 可以無縫整合到 React 應用程式中，為開發人員提供了觸手可及的強大圖標工具包。以下是如何在 React 專案中包含 Font Awesome 的方法： 新增圖示庫：透過npm 或yarn 將Font Awesome 加入到您的專案中來安裝Font Awesome。如果您使用免費版本，可以使用以下命令安裝： ``` npm install @fortawesome/fontawesome-free ``` 或者 ``` yarn add @fortawesome/fontawesome-free ``` **匯入圖示：**安裝後，將您需要的特定圖示匯入到 React 元件中。 Font Awesome 使用庫系統來加入圖標，因此您首先導入打算使用的圖標，然後將它們加入到庫中： ``` import { library } from '@fortawesome/fontawesome-svg-core'; import { faCoffee } from '@fortawesome/free-solid-svg-icons'; library.add(faCoffee); ``` **在元件中使用圖示：**您可以輕鬆地在元件中使用匯入的圖示。以下是使用 FontAwesomeIcon 元件的範例： ``` import { FontAwesomeIcon } from '@fortawesome/react-fontawesome'; function App() { return ( <div> <h1>Enjoy Your Coffee!</h1> <FontAwesomeIcon icon="coffee" style={{ color: 'brown', fontSize: '24px' }} /> </div> ); } ``` **自訂和設計您的圖標：** Font Awesome 允許輕鬆自訂圖標，例如更改大小、顏色和其他 CSS 屬性，確保圖標完美匹配您的應用程式的風格。 Font Awesome 與 React 的整合不僅簡化了開發過程，還透過其多樣化的圖示增強了整體使用者體驗，這些圖示在介面設計中發揮著至關重要的作用。無論您是在開發 Web 專案、行動應用程式或商業軟體，Font Awesome 都能為您提供建立具有視覺吸引力和功能強大的數位產品所需的工具。 5. 螢光粉圖標 -------- **網址：https://phosphoricons.com/**  Phosphor Icons 是一個多功能、免費的圖標庫，專門針對為其專案尋求輕量級、有凝聚力的圖標集的設計師和開發人員。 Phosphor 的設計讓人想起羽毛圖標，提供了一種微妙的、基於線條的風格，與從簡約的 Web 介面到豐富的行動應用程式等各種設計美學無縫整合。 **為開發人員提供的主要功能：** **廣泛的圖標：** Phosphor Icons 提供了多種風格的免費圖標，包括常規、粗體和填充，使設計人員能夠保持一致性，同時根據需要靈活地強調不同的 UI 元素。 **多功能格式：** Phosphor Icons 提供 SVG 和 PNG 格式，可供下載並整合到任何專案中，確保設計人員和開發人員幾乎可以在從 Web 到印刷的任何環境中使用它們。 **專為 Bootstrap 設計：**這些圖標經過精心設計，可與 Bootstrap 等流行框架無縫協作，使其成為希望透過高品質、可擴展的圖標增強專案的開發人員的理想選擇。 **完全開源：**作為一個免費的圖示庫，Phosphor Icons 鼓勵修改和重新分發，支援開源愛好者社群和商業專案。 **如何在 React 專案中安裝 Phosphor 圖示：** 在 React 應用程式中實現 Phosphor Icons 非常簡單，提供了一種有效的方法來透過漂亮的圖示來增強專案的視覺化介面。 **新增圖示庫：**要開始在 React 專案中使用 Phosphor Icons，請先透過 npm 或 YARN 安裝圖示套件： ``` npm install phosphor-react ``` 或者 ``` yarn add phosphor-react ``` **導入圖示：**磷光體圖示可以單獨匯入，使您可以保持較小的套件大小並提高應用程式的效率。將您需要的圖示直接匯入到您的 React 元件中： ``` import { Camera, Heart } from 'phosphor-react'; ``` 在元件中使用圖示：您可以輕鬆地將磷光體圖示整合到元件中。以下是您可以如何使用它們： ``` function App() { return ( <div> <h1>Capture Your Best Moments</h1> <Camera size={32} color="#333" /> <h2>Don’t forget to share the love!</h2> <Heart size={32} color="red" /> </div> ); } ``` **客製化：**螢光粉圖示是高度可自訂的。您可以直接在元件中調整大小、顏色和其他屬性，從而輕鬆自訂圖標以適應應用程式的設計和感覺。 Phosphor Icons 是需要強大、免費的圖標集（可以下載並無縫整合到各種設計專案中）的設計師和開發人員的首選。憑藉其廣泛的圖標和易於自訂的特點，Phosphor Icons 確保您的專案不僅看起來很棒，而且與最新的設計趨勢和最佳實踐保持一致。無論您是建立新應用程式、更新網站還是為商業軟體製作使用者介面，Phosphor Icons 都能為您提供成功所需的視覺化工具。 常見問題 (FAQ) ---------- #### Q：在哪裡可以找到我的專案的免費圖示？ 答：有幾個信譽良好的開源圖示庫提供適合各種專案的免費圖示。 Hugeicons Pro、Font Awesome、Phosphor Icons 和 Tabler Icons 等庫提供了大量圖標，可免費供個人和商業用途使用。 #### Q：使用開源圖示庫有什麼好處？ 答：開源圖示庫具有許多優勢，包括靈活性、免費和社群支援。它們允許開發人員和設計人員使用、修改甚至重新分發圖標，而無需支付任何許可費用。這種靈活性非常適合自訂圖示以滿足專案的特定需求，同時也有助於其他社群成員的改進並從中受益。 #### Q：圖標字體會影響我網站的效能嗎？ 答：圖標字體對於效能來說非常高效，因為它們本質上是字體，因此只需要單個 HTTP 請求即可加載，這與 PNG 等單獨的圖像檔案不同，後者需要對每個檔案進行單獨的請求。然而，明智地使用它們很重要，因為過度使用或實施不當可能會導致檔案大小膨脹和載入時間增加。將圖標字體與其他 SVG 和靜態文件優化整合可以幫助維護平衡且高效能的網站。 --- 原文出處：https://dev.to/masumparvej/best-icon-libraries-for-a-dev-412d
長話短說 ---- 在本文中，您將了解如何建立基於 AI 的行銷活動管理應用程式，該應用程式可讓您建立和分析廣告活動，從而使您能夠為您的業務做出正確的決策。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式， - 使用 CopilotKit 將 AI 助理整合到軟體應用程式中，以及 - 建立特定於操作的人工智慧副駕駛來處理應用程式中的各種任務。 - 建立一名競選經理  --- CopilotKit：建構應用內人工智慧副駕駛的框架 -------------------------- CopilotKit是一個[開源的AI副駕駛平台](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)。我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://git.new/devtoarticle1 %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 我們還將利用以下內容： - [Radix UI](https://www.radix-ui.com/) - 用於為應用程式建立可存取的 UI 元件。 - [OpenAI API 金鑰](https://platform.openai.com/api-keys)- 使我們能夠使用 GPT 模型執行各種任務。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 --- 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app campaign-manager ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，將[Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react) 、 [Radix UI](https://www.radix-ui.com/)及其原始元件安裝到專案中。 ``` npm install @heroicons/react @radix-ui/react-avatar @radix-ui/react-dialog @radix-ui/react-dropdown-menu @radix-ui/react-icons @radix-ui/react-label @radix-ui/react-popover @radix-ui/react-select @radix-ui/react-slot @radix-ui/react-tabs ``` 另外，安裝[Recharts 程式庫](https://recharts.org/en-US)（一個用於建立互動式圖表的 React 程式庫）以及以下實用程式套件： ``` npm install recharts class-variance-authority clsx cmdk date-fns lodash react-day-picker tailwind-merge tailwindcss-animate ``` 最後，安裝[CopilotKit 軟體套件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)。這些套件使 AI copilot 能夠從 React 狀態檢索資料並在應用程式中做出決策。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立應用程式。 --- 使用 Next.js 建立 Campaign Manager 應用程式 ----------------------------------- 在本節中，我將引導您建立活動管理器應用程式的使用者介面。 首先，讓我們進行一些初始設定。 在`src`資料夾中建立一個`components`和`lib`資料夾。 ``` cd src mkdir components lib ``` 在**`lib`**資料夾中，我們將聲明應用程式的靜態類型和預設活動。因此，在**`lib`**資料夾中建立**`data.ts`**和**`types.ts`**檔案。 ``` cd lib touch data.ts type.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`type.ts`檔中。它聲明了活動屬性及其資料類型。 ``` export interface Campaign { id: string; objective?: | "brand-awareness" | "lead-generation" | "sales-conversion" | "website-traffic" | "engagement"; title: string; keywords: string; url: string; headline: string; description: string; budget: number; bidStrategy?: "manual-cpc" | "cpa" | "cpm"; bidAmount?: number; segment?: string; } ``` 為應用程式建立預設的行銷活動清單並將其複製到`data.ts`檔案中。 ``` import { Campaign } from "./types"; export let DEFAULT_CAMPAIGNS: Campaign[] = [ { id: "1", title: "CopilotKit", url: "https://www.copilotkit.ai", headline: "Copilot Kit - The Open-Source Copilot Framework", description: "Build, deploy, and operate fully custom AI Copilots. In-app AI chatbots, AI agents, AI Textareas and more.", budget: 10000, keywords: "AI, chatbot, open-source, copilot, framework", }, { id: "2", title: "EcoHome Essentials", url: "https://www.ecohomeessentials.com", headline: "Sustainable Living Made Easy", description: "Discover our eco-friendly products that make sustainable living effortless. Shop now for green alternatives!", budget: 7500, keywords: "eco-friendly, sustainable, green products, home essentials", }, { id: "3", title: "TechGear Solutions", url: "https://www.techgearsolutions.com", headline: "Innovative Tech for the Modern World", description: "Find the latest gadgets and tech solutions. Upgrade your life with smart technology today!", budget: 12000, keywords: "tech, gadgets, innovative, modern, electronics", }, { id: "4", title: "Global Travels", url: "https://www.globaltravels.com", headline: "Travel the World with Confidence", description: "Experience bespoke travel packages tailored to your dreams. Luxury, adventure, relaxation—your journey starts here.", budget: 20000, keywords: "travel, luxury, adventure, tours, global", }, { id: "5", title: "FreshFit Meals", url: "https://www.freshfitmeals.com", headline: "Healthy Eating, Simplified", description: "Nutritious, delicious meals delivered to your door. Eating well has never been easier or tastier.", budget: 5000, keywords: "healthy, meals, nutrition, delivery, fit", }, ]; ``` 由於我們使用 Radix UI 建立可以使用 TailwindCSS 輕鬆自訂的基本 UI 元件，因此請在**`lib`**資料夾中建立一個**`utils.ts`**文件，並將以下程式碼片段複製到該文件中。 ``` //👉🏻 The lib folder now contains 3 files - data.ts, type.ts, util.ts //👇🏻 Copy the code below into the "lib/util.ts" file. import { type ClassValue, clsx } from "clsx"; import { twMerge } from "tailwind-merge"; export function cn(...inputs: ClassValue[]) { return twMerge(clsx(inputs)); } export function randomId() { return Math.random().toString(36).substring(2, 15); } ``` 導航到`components`資料夾並在其中建立其他三個資料夾。 ``` cd components mkdir app dashboard ui ``` `components/app`資料夾將包含應用程式中使用的各種元件，而儀表板資料夾包含某些元素的 UI 元件。 `ui`資料夾包含使用 Radix UI 建立的多個 UI 元素。將[專案儲存庫中的這些元素](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components/ui)複製到該資料夾中。 恭喜！ `ui`資料夾應包含必要的 UI 元素。現在，我們可以使用它們來建立應用程式中所需的各種元件。 ### 建立應用程式 UI 元件 在這裡，我將引導您完成為應用程式建立使用者介面的過程。  首先，導航至**`app/page.tsx`**檔案並將以下程式碼片段貼到其中。該文件呈現在**`components/app`**資料夾中聲明的 App 元件。 ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; export default function DashboardPage() { return <App />; } ``` 在`components/app`資料夾中建立`App.tsx` 、 `CampaignForm.tsx` 、 `MainNav.tsx`和`UserNav.tsx`檔案。 ``` cd components/app touch App.tsx CampaignForm.tsx MainNav.tsx UserNav.tsx ``` 將下面的程式碼片段複製到`App.tsx`檔案中。 ``` "use client"; import { DEFAULT_CAMPAIGNS } from "@/lib/data"; import { Campaign } from "@/lib/types"; import { randomId } from "@/lib/utils"; import { Dashboard } from "../dashboard/Dashboard"; import { CampaignForm } from "./CampaignForm"; import { useState } from "react"; import _ from "lodash"; export function App() { //👇🏻 default segments const [segments, setSegments] = useState<string[]>([ "Millennials/Female/Urban", "Parents/30s/Suburbs", "Seniors/Female/Rural", "Professionals/40s/Midwest", "Gamers/Male", ]); const [campaigns, setCampaigns] = useState<Campaign[]>( _.cloneDeep(DEFAULT_CAMPAIGNS) ); //👇🏻 updates campaign list function saveCampaign(campaign: Campaign) { //👇🏻 newly created campaign if (campaign.id === "") { campaign.id = randomId(); setCampaigns([campaign, ...campaigns]); } else { //👇🏻 existing campaign - search for the campaign and updates the campaign list const index = campaigns.findIndex((c) => c.id === campaign.id); if (index === -1) { setCampaigns([...campaigns, campaign]); } else { campaigns[index] = campaign; setCampaigns([...campaigns]); } } } const [currentCampaign, setCurrentCampaign] = useState<Campaign | undefined>( undefined ); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` - 從上面的程式碼片段來看， - 我為行銷活動建立了預設細分列表，並對已定義的行銷活動列表進行了深層複製。 - `saveCampaign`函數接受行銷活動作為參數。如果行銷活動沒有 ID，則表示它是新建立的，因此會將其新增至行銷活動清單。否則，它會找到該活動並更新其屬性。 - `Dashboard`和`CampaignForm`元件接受細分和行銷活動作為 props。 [Dashboard 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/dashboard/Dashboard.tsx)在儀表板上顯示各種 UI 元素，而[CampaignForm 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/app/CampaignForm.tsx)使用戶能夠在應用程式中建立和保存新的行銷活動。 您也可以使用[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components)中的程式碼片段來更新儀表板和應用程式元件。 恭喜！您應該有一個有效的 Web 應用程式，可讓使用者查看和建立新的行銷活動。 在接下來的部分中，您將了解如何將 CopilotKit 加入到應用程式中，以根據每個行銷活動的目標和預算進行分析和決策。  --- 使用 CopilotKit 透過 AI 分析廣告活動 -------------------------- 在這裡，您將學習如何將人工智慧加入到應用程式中，以幫助您分析行銷活動並做出最佳決策。 在繼續之前，請造訪[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys)並建立一個新的金鑰。  建立一個`.env.local`檔案並將新建立的金鑰複製到該檔案中。 ``` OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_SECRET_KEY> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview ``` 接下來，您需要為 CopilotKit 建立 API 端點。在 Next.js 應用程式資料夾中，建立一個包含`route.ts`檔案的`api/copilotkit`資料夾。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`route.ts`檔中。 [CopilotKit 後端](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotBackend)接受使用者的請求並使用 OpenAI 模型做出決策。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend({}); const openaiModel = process.env["OPENAI_MODEL"]; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 若要將您的應用程式連接到此 API 端點，請更新`app/page.tsx`文件，如下所示： ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; export default function DashboardPage() { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit/'> <CopilotSidebar instructions='Help the user create and manage ad campaigns.' defaultOpen={true} labels={{ title: "Campaign Manager Copilot", initial: "Hello there! I can help you manage your ad campaigns. What campaign would you like to work on?", }} clickOutsideToClose={false} > <App /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` `CopilotKit`元件包裝整個應用程式並接受包含 API 端點連結的`url`屬性。 `CopilotSidebar`元件為應用程式加入了一個聊天機器人側邊欄面板，使我們能夠向 CopilotKit 提供各種指令。  ### 如何讓AI副駕駛執行各種動作 CopilotKit 提供了兩個鉤子，使我們能夠處理使用者的請求並插入應用程式狀態： [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 `useCopilotAction`掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件： - name - 操作的名稱。 - 描述 - 操作的描述。 - 參數 - 包含所需參數清單的陣列。 - render - 預設的自訂函數或字串。 - handler - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` `useMakeCopilotReadable`掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` CopilotKit 還允許您為使用者提示提供上下文，使其能夠做出充分且準確的決策。 將`guidance.ts`和`script.ts`加入到專案內的`lib`資料夾中，並將此[指導](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/guideline.ts)和[腳本建議](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/script.ts)複製到檔案中，以便 CopilotKit 做出決策。 在應用程式元件中，將當前日期、腳本建議和指導傳遞到 CopilotKit。 ``` import { GUIDELINE } from "@/lib/guideline"; import { SCRIPT_SUGGESTION } from "@/lib/script"; import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; export function App() { //-- 👉🏻 ...other component functions //👇🏻 Ground the Copilot with domain-specific knowledge for this use-case: marketing campaigns. useMakeCopilotReadable(GUIDELINE); useMakeCopilotReadable(SCRIPT_SUGGESTION); //👇🏻 Provide the Copilot with the current date. useMakeCopilotReadable("Today's date is " + new Date().toDateString()); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` 在`App`元件中建立一個 CopilotKit 操作，該操作可在使用者提供此類指令時建立新的活動或編輯現有的活動。 ``` useCopilotAction({ name: "updateCurrentCampaign", description: "Edit an existing campaign or create a new one. To update only a part of a campaign, provide the id of the campaign to edit and the new values only.", parameters: [ { name: "id", description: "The id of the campaign to edit. If empty, a new campaign will be created", type: "string", }, { name: "title", description: "The title of the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "keywords", description: "Search keywords for the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "url", description: "The URL to link the ad to. Most of the time, the user will provide this value, leave it empty unless asked by the user.", type: "string", required: false, }, { name: "headline", description: "The headline displayed in the ad. This should be a 5-10 words", type: "string", required: false, }, { name: "description", description: "The description displayed in the ad. This should be a short text", type: "string", required: false, }, { name: "budget", description: "The budget of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "objective", description: "The objective of the campaign", type: "string", enum: [ "brand-awareness", "lead-generation", "sales-conversion", "website-traffic", "engagement", ], }, { name: "bidStrategy", description: "The bid strategy of the campaign", type: "string", enum: ["manual-cpc", "cpa", "cpm"], required: false, }, { name: "bidAmount", description: "The bid amount of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "segment", description: "The segment of the campaign", type: "string", required: false, enum: segments, }, ], handler: (campaign) => { const newValue = _.assign( _.cloneDeep(currentCampaign), _.omitBy(campaign, _.isUndefined) ) as Campaign; setCurrentCampaign(newValue); }, render: (props) => { if (props.status === "complete") { return "Campaign updated successfully"; } else { return "Updating campaign"; } }, }); ``` {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=gCJpH6Tnj5g %} 新增另一個模擬 API 呼叫的操作，以允許 CopilotKit 從先前建立的活動中檢索歷史資料。 ``` // Provide this component's Copilot with the ability to retrieve historical cost data for certain keywords. // Will be called automatically when needed by the Copilot. useCopilotAction({ name: "retrieveHistoricalData", description: "Retrieve historical data for certain keywords", parameters: [ { name: "keywords", description: "The keywords to retrieve data for", type: "string", }, { name: "type", description: "The type of data to retrieve for the keywords.", type: "string", enum: ["CPM", "CPA", "CPC"], }, ], handler: async ({ type }) => { // fake an API call that retrieves historical data for cost for certain keywords based on campaign type (CPM, CPA, CPC) await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); function getRandomValue(min: number, max: number) { return (Math.random() * (max - min) + min).toFixed(2); } if (type == "CPM") { return getRandomValue(0.5, 10); } else if (type == "CPA") { return getRandomValue(5, 100); } else if (type == "CPC") { return getRandomValue(0.2, 2); } }, render: (props) => { // Custom in-chat component rendering. Different components can be rendered based on the status of the action. let label = "Retrieving historical data ..."; if (props.args.type) { label = `Retrieving ${props.args.type} for keywords ...`; } if (props.status === "complete") { label = `Done retrieving ${props.args.type} for keywords.`; } const done = props.status === "complete"; return ( <div className=''> <div className=' w-full relative max-w-xs'> <div className='absolute inset-0 h-full w-full bg-gradient-to-r from-blue-500 to-teal-500 transform scale-[0.80] bg-red-500 rounded-full blur-3xl' /> <div className='relative shadow-xl bg-gray-900 border border-gray-800 px-4 py-8 h-full overflow-hidden rounded-2xl flex flex-col justify-end items-start'> <h1 className='font-bold text-sm text-white mb-4 relative z-50'> {label} </h1> <p className='font-normal text-base text-teal-200 mb-2 relative z-50 whitespace-pre'> {props.args.type && `Historical ${props.args.type}: ${props.result || "..."}`} </p> </div> </div> </div> ); }, }); ```  恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo> 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii
我見過數百種人工智慧工具，其中許多正在改變世界。 作為開發人員，總是有很多事情需要學習，因此專注於節省時間來處理重要的事情非常重要。 我將介紹 21 個供開發人員使用的工具，它們可以讓您的生活更輕鬆，特別是在開發人員體驗方面。 相信我，這份清單會讓你大吃一驚！ 我們開始做吧。 --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ----------------------------------------------------------------------------  Taipy 是一個開源 Python 庫，可用於輕鬆的端到端應用程式開發，具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能，而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具，但在處理大型資料集時，其效能可能會顯著下降，這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面，Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy，您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。  Taipy 有許多整合選項，可以輕鬆地與領先的資料平台連接。  開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 我們來談談最新的[Taipy v3.1 版本](https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/)。 最新版本使得在 Taipy 的多功能零件物件中可視化任何 HTML 或 Python 物件成為可能。 這意味著[Folium](https://python-visualization.github.io/folium/latest/) 、 [Bokeh](https://bokeh.org/) 、 [Vega-Altair](https://altair-viz.github.io/)和[Matplotlib](https://matplotlib.org/)等程式庫現在可用於視覺化。 這也帶來了對[Plotly python](https://plotly.com/python/)的原生支持，使繪製圖表變得更加容易。 他們還使用分散式運算提高了效能，但最好的部分是 Taipy，它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容，因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。  另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。  您也可以使用 Taipy 雲端部署應用程式。 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構，您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了[10 多個演示教程，](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/)其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。  例如，一些演示範例和專案想法： - [即時污染儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/pollution_sensors/) 使用工廠周圍的感測器測量空氣品質的用例，展示 Taipy 儀表板流資料的能力。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution)。 - [詐欺辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/fraud_detection/) Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection)。 - [新冠儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/covid_dashboard/) 這使用 2020 年的 Covid 資料集。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard)。 - [建立 LLM 聊天機器人](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/chatbot/) 該演示展示了 Taipy 使最終用戶能夠使用 LLM 執行推理的能力。在這裡，我們使用 GPT-3 建立一個聊天機器人，並將對話顯示在互動式聊天介面中。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot)。 - [即時人臉辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/face_recognition/) 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中，使用網路攝影機提供使用者友好的即時人臉偵測體驗。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition)。 這些用例非常驚人，所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有 8.2k+ Stars，並且處於`v3.1`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} --- 2. [DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys) - 開發者的瑞士軍刀。 ----------------------------------------------------------------  DevToys 協助完成日常開發任務，例如格式化 JSON、比較文字和測試 RegExp。 這樣，就無需使用不可信的網站來處理您的資料執行簡單的任務。透過智慧型偵測，DevToys 可以偵測用於複製到 Windows 剪貼簿的資料的最佳工具。 緊湊的覆蓋範圍讓您可以保持應用程式較小並位於其他視窗之上。最好的部分是可以同時使用應用程式的多個實例。 我可以肯定地說，開發人員甚至不知道這個很棒的專案。 最後是一款專為 Windows 生態系統設計的軟體。哈哈！  他們提供的一些工具是： > 轉換器 - JSON <> YAML - 時間戳 - 數基數 - 規劃任務解析器  > 編碼器/解碼器 - 超文本標記語言 - 網址 - Base64 文字與圖片 - 壓縮包 - 智威湯遜解碼器  > 格式化程式 - JSON - SQL - XML  > 發電機 - 哈希（MD5、SHA1、SHA256、SHA512） - UUID 1 和 4 - 洛雷姆·伊普蘇姆 - 校驗和  > 文字 - 逃脫/逃脫 - 檢驗員和箱子轉換器 - 正規表示式測試器 - 文字比較 - XML驗證器 - 降價預覽   > 形象的 - 色盲模擬器 - 顏色選擇器和對比度 - PNG / JPEG 壓縮器 - 影像轉換器  我不了解你，但我不會錯過這個！ 您可以閱讀[如何執行 DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys?tab=readme-ov-file#how-to-run-devtoys) 。 關於許可證的註解。 DevToys 使用的授權允許將應用程式作為試用軟體或共享軟體重新分發而無需進行任何更改。然而，作者 Etienne BAUDOUX 和 BenjaminT 不希望你這樣做。如果您認為自己有充分的理由這樣做，請先與我們聯絡討論。 他們在 GitHub 上有 23k Stars，並且使用 C#。 {% cta https://github.com/DevToys-app/DevToys %} 明星 DevToys ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 -------------------------------------------------------  Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具，旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗，同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了：D  它與您最喜歡的工具無縫集成，以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料，讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖，以提取程式碼並修復無效字元。因此，您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項，包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 就開源流行度而言，他們仍然是新的，但他們的社群是迄今為止我見過的最好的社群之一。加入他們，成為 Pieces 的一部分！ {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Infisical－](https://github.com/Infisical/infisical)秘密管理平台。 --------------------------------------------------------------  Infisical 是一個開源秘密管理平台，團隊可以用它來集中 API 金鑰、資料庫憑證和設定等秘密。 他們讓每個人（而不僅僅是安全團隊）都可以更輕鬆地進行秘密管理，這意味著從頭開始重新設計整個開發人員體驗。 就我個人而言，我不介意使用 .env 文件，因為我並不特別謹慎。不過，您可以閱讀[立即停止使用 .env 檔案！](https://dev.to/gregorygaines/stop-using-env-files-now-kp0)由格雷戈里來理解。 他們提供了四種 SDK，分別用於<a href="">Node.js</a> 、 <a href="">Python</a> 、 <a href="">Java</a>和<a href="">.Net</a> 。您可以自行託管或使用他們的雲端。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @infisical/sdk ``` 這是使用入門 (Node.js SDK) 的方法。 ``` import { InfisicalClient, LogLevel } from "@infisical/sdk"; const client = new InfisicalClient({ clientId: "YOUR_CLIENT_ID", clientSecret: "YOUR_CLIENT_SECRET", logLevel: LogLevel.Error }); const secrets = await client.listSecrets({ environment: "dev", projectId: "PROJECT_ID", path: "/foo/bar/", includeImports: false }); ```  Infisical 還提供了一組工具來自動防止 git 歷史記錄的秘密洩露。可以使用預提交掛鉤或透過與 GitHub 等平台直接整合在 Infisical CLI 層級上設定此功能。 您可以閱讀[文件](https://infisical.com/docs/documentation/getting-started/introduction)並檢查如何[安裝 CLI](https://infisical.com/docs/cli/overview) ，這是使用它的最佳方式。 Infisical 還可用於將機密注入 Kubernetes 叢集和自動部署，以便應用程式使用最新的機密。有很多整合選項可用。  在使用整個原始程式碼之前一定要檢查他們的[許可證](https://github.com/Infisical/infisical/blob/main/LICENSE)，因為他們有一些受 MIT Expat 保護的企業級程式碼，但不用擔心，大部分程式碼都是免費使用的。 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 顆星星，並且發布了超過 125 個版本，因此他們正在不斷發展。另外，Infiscial CLI 的安裝次數超過 540 萬次，因此非常值得信賴。 {% cta https://github.com/Infisical/infisical %} 明星 Infisical ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 --------------------------------------------------------------  Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器，您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify，從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它，甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件，結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件，Mintlify 就是解決方案。 主要用例是根據我們將在此處討論的程式碼產生文件。當您編寫程式碼時，它會自動記錄程式碼，以便其他人更容易跟上。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕（或按 ⌘ + 。） 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程，那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言，並支援許多文件字串格式，例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句，他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ；回購協議中目前的似乎是錯誤的。 Mintlify 是一個方便的工具，用於記錄程式碼，這是每個開發人員都應該做的事情。它使其他人更容易有效地理解您的程式碼。 它在 GitHub 上有大約 2.5k 顆星，基於 TypeScript 建置，受到許多開發人員的喜愛。 {% cta https://github.com/mintlify/writer %} Star Mintlify ⭐️ {% endcta %} --- 6. [Replexica](https://github.com/replexica/replexica) - 用於 React 的 AI 支援的 i18n 工具包。 ------------------------------------------------------------------------------------  在地化方面的困難是真實存在的，因此人工智慧的幫助絕對是一個很酷的概念。 Replexica 是 React 的 i18n 工具包，可快速發布多語言應用程式。它不需要將文字提取到 JSON 檔案中，並使用 AI 支援的 API 進行內容處理。 它有以下兩個部分： 1. Replexica Compiler - React 的開源編譯器插件。 2. Replexica API - 雲端中的 i18n API，使用 LLM 執行翻譯。 （基於使用情況，它有免費套餐） 支援的一些 i18n 格式包括： 1. 無 JSON 的 Replexica 編譯器格式。 2. Markdown 內容的 .md 檔案。 3. 基於舊版 JSON 和 YAML 的格式。 當他們達到 500 星時，他們也在 DEV 上發布了官方公告。我是第一批讀者之一（少於 3 個反應）。 它們涵蓋了很多內容，因此您應該閱讀 Max 的[《We Got 500 Stars What Next》](https://dev.to/maxprilutskiy/we-got-500-github-stars-whats-next-2njc) 。 為了給出 Replexica 背後的總體思路，這是基本 Next.js 應用程式所需的唯一更改，以使其支援多語言。 開始使用以下 npm 指令。 ``` // install pnpm add replexica @replexica/react @replexica/compiler // login to Replexica API. pnpm replexica auth --login ``` 您可以這樣使用它。 ``` // next.config.mjs // Import Replexica Compiler import replexica from '@replexica/compiler'; /** @type {import('next').NextConfig} */ const nextConfig = {}; // Define Replexica configuration /** @type {import('@replexica/compiler').ReplexicaConfig} */ const replexicaConfig = { locale: { source: 'en', targets: ['es'], }, }; // Wrap Next.js config with Replexica Compiler export default replexica.next( replexicaConfig, nextConfig, ); ``` 您可以閱讀如何[開始使用](https://github.com/replexica/replexica/blob/main/getting-started.md)以及清楚記錄的有關[幕後使用內容的](https://github.com/replexica/replexica?tab=readme-ov-file#whats-under-the-hood)內容。 Replexica 編譯器支援 Next.js App Router，Replexica API 支援英文🇺🇸和西班牙文🇪🇸。他們計劃接下來發布 Next.js Pages Router + 法語🇫🇷語言支援！ 他們在 GitHub 上擁有 740 多個 Star，並且基於 TypeScript 建置。您應該密切關注該專案以獲得進一步進展！ {% cta https://github.com/replexica/replexica %} Star Replexica ⭐️ {% endcta %} --- 7. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 ---------------------------------------------------------------------------  Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具，用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ```  您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。  雲端主機不可用，因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例： - 假設您有一個網站（可以是商店、電子商務網站或部落格），並且您希望廢棄該網站的所有相關連結，並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。  - 您還可以建立一個自訂工具，該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。  還有許多其他用例，例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star，並擁有超過 10,000 個分叉，因此具有良好的整體比率。 {% cta https://github.com/FlowiseAI/Flowise %} 明星 Flowise ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Hexo](https://github.com/hexojs/hexo) - 一個快速、簡單且功能強大的部落格框架。 ---------------------------------------------------------------  大多數開發人員更喜歡自己的博客，如果您也是如此。 Hexo 可能是你不知道的工具。 Hexo 支援許多功能，例如超快的生成速度，支援 GitHub Flavored Markdown 和大多數 Octopress 插件，提供對 GitHub Pages、Heroku 等的一命令部署，以及可實現無限擴展性的強大 API 和數百個主題和插件。 這意味著您可以用 Markdown（或其他標記語言）編寫帖子，Hexo 在幾秒鐘內生成具有漂亮主題的靜態檔案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install hexo-cli -g ``` 您可以這樣使用它。 ``` // Setup your blog hexo init blog // Start the server hexo server // Create a new post hexo new "Hello Hexo" ``` 您可以閱讀[文件](https://hexo.io/docs/)，查看 Hexo 提供的所有[400 多個外掛程式](https://hexo.io/plugins/)和[主題集](https://hexo.io/themes/)。據我所知，這些外掛程式支援廣泛的用例，例如 Hexo 的 Ansible 部署器外掛程式。 您可以查看有關在[Hexo 上編寫和組織內容的](https://www.youtube.com/watch?v=AIqBubK6ZLc&t=6s)YouTube 教學。 Hexo 在 GitHub 上擁有超過 38,000 顆星，並被 GitHub 上超過 125,000 名開發者使用。它們位於`v7`版本中，解壓縮後大小為`629 kB` 。 {% cta https://github.com/hexojs/hexo %} Star Hexo ⭐️ {% endcta %} --- 9.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 ---------------------------------------------------------------------------  這個開源專案廣泛流行，但許多開發人員仍然不了解它。它可以幫助您以 10 倍的速度建立使用者介面。 這是一個簡單的工具，可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或獲得實驗視訊支持，您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/)，並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星，並支援許多技術堆疊，例如 React 和 Vue，以及不錯的 AI 模型，例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 {% cta https://github.com/abi/screenshot-to-code %} 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Appsmith](https://github.com/appsmithorg/appsmith) - 建立管理面板、內部工具和儀表板的平台。 -----------------------------------------------------------------------------  管理面板和儀表板是任何軟體創意（在大多數情況下）的一些常見部分，我嘗試從頭開始建立它，這會帶來很多痛苦和不必要的辛苦工作。 您可能已經看到組織建立了內部應用程式，例如儀表板、資料庫 GUI、管理面板、批准應用程式、客戶支援儀表板等，以幫助其團隊執行日常操作。正如我所說，Appsmith 是一個開源工具，可以實現這些內部應用程式的快速開發。 首先，請觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s)，該影片在 100 秒內解釋了 Appsmith。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s %} 他們提供拖放小部件來建立 UI。 您可以使用 45 多個可自訂的小工具在幾分鐘內建立漂亮的響應式 UI，而無需編寫一行 HTML/CSS。尋找[小部件的完整清單](https://www.appsmith.com/widgets)。   Appsmith 幾乎可以在 GUI 上的小部件屬性、事件偵聽器、查詢和其他設定內的任何位置編寫 JavaScript 程式碼。 Appsmith 支援在`{{ }}`內編寫單行程式碼，並將括號之間編寫的任何內容解釋為 JavaScript 表達式。 ``` /*Filter the data array received from a query*/ {{ QueryName.data.filter((row) => row.id > 5 ) }} or {{ storeValue("userID", 42); console.log(appsmith.store.userID); showAlert("userID saved"); }} ``` 您需要使用立即呼叫函數表達式（IIFE）來編寫多行。 例如，無效程式碼和有效程式碼。 ``` // invalid code /*Call a query to fetch the results and filter the data*/ {{ const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; }} /* Check the selected option and return the value*/ {{ if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } }} // valid code /* Call a query and then manipulate its result */ {{ (function() { const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; })() }} /* Verify the selected option and return the value*/ {{ (function() { if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } })() }} ``` 您可以透過幾個簡單的步驟建立從簡單的 CRUD 應用程式到複雜的多步驟工作流程的任何內容： 1. 與資料庫或 API 整合。 Appsmith 支援最受歡迎的資料庫和 REST API。 2. 使用內建小工具建立您的應用程式佈局。 3. 在編輯器中的任何位置使用查詢和 JavaScript 來表達您的業務邏輯。 4. Appsmith 支援使用 Git 進行版本控制，以使用分支來協作建立應用程式來追蹤和回滾變更。部署應用程式並分享:)  您可以閱讀[文件](https://docs.appsmith.com/)和[操作指南](https://docs.appsmith.com/connect-data/how-to-guides)，例如如何將其連接到本機資料來源或\[如何與第三方工具整合\]（與第三方工具整合）。 您可以自行託管或使用雲端。他們還提供[20 多個模板](https://www.appsmith.com/templates)，以便您可以快速入門。一些有用的是： - [維修訂單管理](https://www.appsmith.com/template/Maintenance-Order-Management) - [加密即時追蹤器](https://www.appsmith.com/template/crypto-live-tracker) - [內容管理系統](https://www.appsmith.com/template/content-management-system) - [WhatsApp 信使](https://www.appsmith.com/template/whatsapp-messenger) Appsmith 在 GitHub 上擁有超過 31,000 顆星，發布了 200 多個版本。 {% cta https://github.com/appsmithorg/appsmith %} Star Appsmith ⭐️ {% endcta %} --- 11. [BlockNote](https://github.com/TypeCellOS/BlockNote) - 基於區塊（Notion 樣式）且可擴充的富文本編輯器。 --------------------------------------------------------------------------------------  人們常說，除非您正在學習新東西，否則不要重新發明輪子。 Blocknote 是開源的 Block 為基礎的 React 富文本編輯器。您可以輕鬆地將現代文字編輯體驗加入到您的應用程式中。 Blocknote 建構在 Prosemirror 和 Tiptap 之上。 它們有很多功能，如下所示。   您可以輕鬆自訂內建 UI 元件，或建立自訂區塊、內聯內容和樣式。如果您想更進一步，您可以使用額外的 Prosemirror 或 TipTap 外掛程式來擴充核心編輯器。 其他庫雖然功能強大，但通常具有相當陡峭的學習曲線，並且要求您自訂編輯器的每個細節。這可能需要數月的專門工作。 相反，BlockNote 只需最少的設定即可提供出色的體驗，包括現成的動畫 UI。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @blocknote/core @blocknote/react ``` 您可以這樣使用它。透過`useCreateBlockNote`鉤子，我們可以建立一個新的編輯器實例，然後使用`theBlockNoteView`元件來渲染它。 `@blocknote/react/style.css`也被匯入來新增編輯器的預設樣式和 BlockNote 匯出的 Inter 字體（可選）。 ``` import "@blocknote/core/fonts/inter.css"; import { BlockNoteView, useCreateBlockNote } from "@blocknote/react"; import "@blocknote/react/style.css"; export default function App() { // Creates a new editor instance. const editor = useCreateBlockNote(); // Renders the editor instance using a React component. return <BlockNoteView editor={editor} />; } ``` 您可以閱讀可用的[文件](https://www.blocknotejs.org/docs)和[ui 元件](https://www.blocknotejs.org/docs/ui-components)。 您應該嘗試一下，特別是因為它包含廣泛的功能，例如「斜線」選單、流暢的動畫以及建立即時協作應用程式的潛力。  斜線選單  即時協作  格式選單 他們還提供了[20 多個範例](https://www.blocknotejs.org/examples)以及預覽和程式碼，您可以使用它們來快速跟進。  Blocknote 在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星，並有超過 1,500 名開發者在使用。 {% cta https://github.com/TypeCellOS/BlockNote %} 星 BlockNote ⭐️ {% endcta %} --- 12. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------------------  將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 4,200 個星星，發布了 200 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 13.[自動完成](https://github.com/withfig/autocomplete)- IDE 風格的自動完成功能適用於您現有的終端和 shell。 ----------------------------------------------------------------------------------  [Fig](https://fig.io/?ref=github_autocomplete)讓命令列對個人來說更容易，對團隊來說更具協作性。 他們最受歡迎的產品是自動完成。當您鍵入時，Fig 會在現有終端機中彈出子命令、選項和上下文相關的參數。 最好的部分是您也可以將 Fig 的自動完成功能用於您自己的工具。以下是建立私人完成的方法： ``` import { ai } from "@fig/autocomplete-generators" ... generators: [ ai({ // the prompt prompt: "Generate a git commit message", // Send any relevant local context. message: async ({ executeShellCommand }) => { return executeShellCommand("git diff") }, //Turn each newline into a suggestion (can specify instead a `postProcess1 function if more flexibility is required) splitOn: "\n", }) ] ``` 您可以閱讀[Fig.io/docs](https://fig.io/docs/getting-started)了解如何開始。 他們在 GitHub 上有 24k+ Stars，這對於經常使用 shell 或終端機的開發人員來說非常有用。 {% cta https://github.com/withfig/autocomplete %} 星狀自動完成 ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Tooljet](https://github.com/ToolJet/ToolJet) - 用於建立業務應用程式的低程式碼平台。 ----------------------------------------------------------------------  我們都建立前端，但它通常非常複雜並且涉及很多因素。這樣可以省去很多麻煩。 ToolJet 是一個開源低程式碼框架，可以用最少的工程工作來建置和部署內部工具。 ToolJet 的拖放式前端建構器可讓您在幾分鐘內建立複雜的響應式前端。 您可以整合各種資料來源，包括PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch等資料庫；具有 OpenAPI 規範和 OAuth2 支援的 API 端點； SaaS 工具，例如 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable 和 Notion；以及 S3、GCS 和 Minio 等物件儲存服務來取得和寫入資料。一切 ：） 這就是 Tooljet 的工作原理。  您可以在 ToolJet 中開發多步驟工作流程以自動化業務流程。除了建置和自動化工作流程之外，ToolJet 還可以在您的應用程式中輕鬆整合這些工作流程。  您可以閱讀此[快速入門指南](https://docs.tooljet.com/docs/getting-started/quickstart-guide)，該指南向您展示如何使用 ToolJet 在幾分鐘內建立員工目錄應用程式。該應用程式將讓您透過漂亮的用戶介面追蹤和更新員工資訊。 查看可用[功能列表](https://github.com/ToolJet/ToolJet?tab=readme-ov-file#all-features)，包括 45 多個內建響應式元件、50 多個資料來源等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.tooljet.com/docs/)並查看[操作指南](https://docs.tooljet.com/docs/how-to/use-url-params-on-load)。 它們在 GitHub 上有 26k+ Stars，並且基於 JavaScript 建置。他們也獲得了 GitHub 的資助，從而建立了巨大的信任。 {% cta https://github.com/ToolJet/ToolJet %} Star ToolJet ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Apitable](https://github.com/apitable/apitable) - 用於建立協作應用程式的 API 導向的低程式碼平台。 ---------------------------------------------------------------------------------  APITable 是一個面向 API 的低程式碼平台，用於建立協作應用程式，並表示它比所有其他 Airtable 開源替代品都要好。 有很多很酷的功能，例如： - 即時協作。  - 您可以產生自動表單。  - 無限的跨錶連結。  - API 第一個面板。  - 強大的行/列功能。  您可以閱讀完整的[功能清單](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#-features)。 您可以嘗試[apitable](https://aitable.ai/)並在 apitable 的[live Gitpod demo](https://gitpod.io/#https://github.com/apitable/apitable)中查看該專案的演示。 您也可以閱讀[安裝指南](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#installation)，在本機或雲端運算環境中安裝 APITable。 {% cta https://github.com/apitable/apitable %} Star Apitable ⭐️ {% endcta %} --- 16. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 -----------------------------------------------------  n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型，n8n 將始終擁有可見的原始程式碼，可用於自託管，並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 每個開發人員都想使用的工具。自動化是生產力和簡單性的關鍵。  n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性，使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations)，這幾乎是瘋狂的！ 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項，包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後，您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 %} 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/)，以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程，](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars，並提供兩個包供整體使用。 {% cta https://github.com/n8n-io/n8n %} 明星 n8n ⭐️ {% endcta %} --- 17. [DOMPurify](https://github.com/cure53/DOMPurify) - 一個僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML 清理程式。 ----------------------------------------------------------------------------------------  DOMPurify 是一款僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML、MathML 和 SVG 清理工具。作為開發人員，我們的應用程式需要它來確保它們足夠安全。 DOMPurify 可以淨化 HTML 並防止 XSS 攻擊。 您可以向 DOMPurify 提供一個充滿髒 HTML 的字串，它將傳回一個包含乾淨 HTML 的字串（除非另有配置）。 DOMPurify 將刪除所有包含危險 HTML 的內容，從而防止 XSS 攻擊和其他惡意行為。這也太快了。 他們使用瀏覽器提供的技術並將其轉變為 XSS 過濾器。您的瀏覽器速度越快，DOMPurify 的速度就越快。 DOMPurify 使用 JavaScript 編寫，適用於所有現代瀏覽器（Safari (10+)、Opera (15+)、Edge、Firefox 和 Chrome - 以及幾乎所有使用 Blink、Gecko 或 WebKit 的其他瀏覽器）。它不會在 MSIE 或其他舊版瀏覽器上中斷。它根本什麼都不做。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install dompurify npm install jsdom // or use the unminified development version <script type="text/javascript" src="src/purify.js"></script> ``` 您可以這樣使用它。 ``` const createDOMPurify = require('dompurify'); const { JSDOM } = require('jsdom'); const window = new JSDOM('').window; const DOMPurify = createDOMPurify(window); const clean = DOMPurify.sanitize('<b>hello there</b>'); ``` 如果您遇到問題，請參閱[文件](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#how-do-i-use-it)。他們已經記錄了使用腳本或在伺服器端執行它。 您可以看到一些 [純化樣品](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#some-purification-samples-please)並觀看[現場演示](https://cure53.de/purify)。 使用起來也非常簡單。 DOMPurify 於 2014 年 2 月啟動，同時版本已達 v3.1.0。 其中涉及到很多概念，我渴望探索它們。如果您有任何與此相關的令人興奮的事情，請告訴我。 我發現的另一個有用的替代方案是[validator.js](https://github.com/validatorjs/validator.js) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 12,000 顆星，被超過 30 萬開發者使用，每週下載量超過 5,475,000 次，這使得他們非常可信。 {% cta https://github.com/cure53/DOMPurify %} 明星 DOMPurify ⭐️ {% endcta %} --- 18. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼，更多的內容。 -----------------------------------------------------------------------   這是一個開源專案，旨在複製 Devin，一名自主人工智慧軟體工程師，能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道，這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM，因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin，包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻，您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star，並且正在快速成長。 {% cta https://github.com/OpenDevin/OpenDevin %} 明星 OpenDevin ⭐️ {% endcta %} --- 19. [Amplification－](https://github.com/amplication/amplication)後端開發平台。 -----------------------------------------------------------------------  我想我們都同意，如果我們要達到標準，設定後端並從頭開始是很困難的。 我知道 Appwrite 和 Supabase 在功能方面要好得多，但每種情況都是獨特的，這可能會點擊而不是那些。  Amplication 旨在徹底改變可擴展且安全的 Node.js 應用程式的建立。 他們消除了重複的編碼任務，並提供可立即投入生產的基礎設施程式碼，這些程式碼根據您的規範精心定制，並遵循行業最佳實踐。 其用戶友好的介面促進了 API、資料模型、資料庫、身份驗證和授權的無縫整合。 Amplication 建立在靈活的、基於插件的架構之上，允許輕鬆定製程式碼並提供大量整合選項。   您可以閱讀[文件](https://docs.amplication.com/)並查看可用的[社群插件](https://docs.amplication.com/plugins-list/)清單。 他們還提供了[逐步教程](https://docs.amplication.com/tutorials/#step-by-step-tutorials)，以幫助您使用 Angular 或 React 建立應用程式。 Amplification 在 GitHub 上擁有超過 13k 顆星，發布了 170 多個版本，因此它們不斷發展。 {% cta https://github.com/amplication/amplication %} 星狀放大 ⭐️ {% endcta %} --- 20. [Embla 旋轉木馬](https://github.com/davidjerleke/embla-carousel)-。 ------------------------------------------------------------------  我們都在應用程式中使用輪播，有時會切換到網格佈局，因為輪播並不總是好看，但這會改變您對輪播的看法。 我之所以了解 Embla Carousel，是因為 Shadcn/ui 在他們的 UI 系統中使用了它。 Embla Carousel 是一個簡單的輪播庫，具有出色的流暢運動和出色的滑動精度。它與庫無關、無依賴性且 100% 開源。 如果您不確定，我建議您查看[基本的實例](https://www.embla-carousel.com/examples/predefined/)。     我最喜歡的是視差，它可以提供非常酷且平滑的過渡。 它們支援 CDN、react、Vue、Svelte 和 Solid。 開始使用以下 npm 指令 (react)。 ``` npm install embla-carousel-react --save ``` 您可以這樣使用它。 Embla Carousel 提供了方便的 useEmblaCarousel 鉤子，用於與 React 無縫整合。最小的設定需要一個溢出包裝器和一個滾動容器。 `useEmblaCarousel`掛鉤將 Embla Carousel 選項作為第一個參數。您還需要使用 useEffect 存取 API ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef, emblaApi] = useEmblaCarousel({ loop: false }) useEffect(() => { if (emblaApi) { console.log(emblaApi.slideNodes()) // Access API } }, [emblaApi]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 他們還提供了一組插件，您可以加入它們以實現自動播放等額外功能。 ``` npm install embla-carousel-autoplay --save ``` ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' import Autoplay from 'embla-carousel-autoplay' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef] = useEmblaCarousel({ loop: false }, [Autoplay()]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 尋找[插件的完整列表](https://www.embla-carousel.com/plugins/)，包括自動滾動和滾輪手勢。 您可以閱讀有關如何實現不同部分（例如斷點或上一個/下一個按鈕）的[文件](https://www.embla-carousel.com/get-started/)和[指南](https://www.embla-carousel.com/guides/)。 最讓我驚訝的部分是，您可以使用他們的[生成器](https://www.embla-carousel.com/examples/generator/)使用您自己的一組選項來產生自訂輪播。   它們在 GitHub 上擁有 4.9K 顆星，並被超過 26000 名開發人員使用。如果我必須使用一個，我肯定會使用這個。 {% cta repo %} 明星名稱 ⭐️ {% endcta %} --- [21.Documenso](https://github.com/documenso/documenso) - 開源 DocuSign 替代方案。 --------------------------------------------------------------------------  如果您從事自由職業並需要簽署協議，這是最佳選擇。我們不應該浪費時間，而應該專注於重要的事情。 以數位方式簽署文件應該既快速又簡單，並且應該成為全球簽署的每個文件的最佳實踐。 如今，這在技術上相當簡單，但它也為每個簽名引入了一個新方：簽名工具提供者。 此專案的技術堆疊包括 TypeScript、Next.js、Prisma、Tailwind CSS、shadcn/ui、NextAuth.js、react-email、tRPC、@documenso/pdf-sign、React-PDF、PDF-Lib、Stripe 和韋爾塞爾。   免費套餐可讓您每月簽署 10 份文件，這已經足夠了。 您可以閱讀本文以了解如何[設定專案](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-setup)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-quickstart)。 我知道這不是一個非常廣泛的用例，但您仍然可以從程式碼中學習，因此這始終是一個優點。 他們在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星，並且發布了`v1.5`版本。 不是很流行但非常有用。 {% cta https://github.com/documenso/documenso %} 明星 documenso ⭐️ {% endcta %} --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我知道人工智慧工具有時太多了，但我們應該使用它們來讓我們的工作更輕鬆。我的意思是，這就是我們所做的正確的事情，讓生活變得更輕鬆。 我嘗試涵蓋廣泛的工具。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在您的工作流程中使用這些工具嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 我建立了很多技術內容，因此如果您能在 Twitter 上關注我來支持我，我將不勝感激。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/taipy %} --- 原文出處：https://dev.to/taipy/21-tools-to-take-your-dev-skills-to-the-moon-53mf
ReactJS 庫已經上市很久了，我們都非常了解它的強大功能。我們都知道如何使用 ReactJS 建立 UI、建立元件等等。如果您不了解 React，您可以使用大量線上免費資源。 在本部落格中，我們將研究 Wing 以及如何建立連接到 Wing 後端的 React 應用程式。 Wing 是世界上第一個在雲端服務上執行的雲端程式語言。 Wing 讓開發人員可以輕鬆建置和部署雲端應用程式。 Wing 使得在單一模型中編寫基礎設施程式碼 (terraform) 和應用程式程式碼成為可能。 Wing 附帶一個標準函式庫“cloud”，並有“Api”方法。 Api 方法表示客戶端可以透過 Internet 呼叫的 HTTP 端點的集合。此 Api 方法可用於建立一個 API，該 API 可以作為後端 API 來儲存和擷取資料。 您可以嘗試使用 Winglang 語言並了解它在[遊樂場功能](http://winglang.io/play)中的工作原理。 讓我們建立一個 React 應用程式，它將連接到使用 Wing 建立的 API。 安裝 -- 在您的裝置中安裝[Wing 工具鏈](https://www.winglang.io/)。確保您的裝置中有 Node.js 18.13.0 或更高版本。要安裝 Wing Toolchain，請在您的裝置中執行以下命令 - ``` npm install -g winglang ``` 安裝[VS Code 市場](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)上提供的 Wing VS code 擴充。 您可以檢查已安裝的 Wing CLI 的版本： ``` wing --version ``` 建立專案 ---- 在檔案系統中建立專案目錄並為其指定所需的名稱。在 VS Code 中開啟此目錄。在專案目錄中建立一個名為 backend 的目錄。 在後端目錄中建立一個名為“main.w”的文件，並將以下程式碼貼到其中： ``` bring cloud; let queue = new cloud.Queue(); let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(); queue.setConsumer(inflight (body: str): void => { let next = counter.inc(); let key = "key-{next}"; bucket.put(key, body); }); ``` *注意：如果您在整個過程中遇到任何困難，我們建議您加入我們的[Slack 頻道](https://t.winglang.io/slack)* 在本地執行 Wing 工具鏈以檢查其是否按預期工作。在終端機中執行此命令： ``` wing run backend/main.w ``` 輸出顯示將是：  這是 Wing Console，它充當模擬器，您可以在其中嘗試、測試和試驗雲端應用程式，看看它是否正常工作。 建立反應應用程式 -------- 現在讓我們建立一個 React App 作為前端，然後將其連接到我們建立的 Wing 後端。 我們將使用`create-react-app`在您的專案目錄中建立 React App。確保您位於主專案目錄內，而不是後端目錄內。 打開一個新終端機並執行以下命令： ``` npx create-react-app client cd client npm i --save @babel/plugin-proposal-private-property-in-object npm start ``` 一旦您看到 React 應用程式成功執行，您可以使用`CTRL+C`關閉伺服器。 連接Wing後端 -------- 現在，我們將 Wing 後端連接到我們的 React 應用程式。它將允許我們從 Wing 後端獲取資料並將其顯示在使用者介面上。 開啟`backend/main.w`檔案並將其內容替換為： 對於 Windows： ``` bring ex; bring cloud; let react = new ex.ReactApp( useBuildCommand: true, projectPath: "../client", buildCommand: "npm run start", ); ``` 對於Linux： ``` bring ex; bring cloud; let react = new ex.ReactApp( projectPath: "../client", ); ``` 使用`CTRL+C`終止`wing run`正在執行的終端，並使用設定`BROWSER=none`環境變數再次執行它： 對於 Windows： ``` set BROWSER=none wing run backend/main.w ``` 對於 Linux/Mac： ``` BROWSER=none wing run backend/main.w ``` `BROWSER=none`將限制 React 在每次執行時開啟一個新的瀏覽器視窗。 現在，您已經成功執行了一個連接到 Wing 工具鏈後端的 React 應用程式。 將配置從後端傳遞到前端 ----------- Wing 在`client/public/wing.js`中產生一個`wing.js`文件，該文件將配置從 Wing 後端傳遞到前端程式碼。 該文件的目前內容將包含： ``` // This file is generated by Wing window.wingEnv = {}; ``` 將以下程式碼加入`backend/main.w` ： ``` react.addEnvironment("key1", "value1"); ``` 正在執行的`wing run`會將此鍵值對新增至`client/public/wing.js` ： ``` // This file is generated by wing window.wingEnv = { "key1": "value1" }; ``` 現在，您需要將前端程式碼連結到`wing.js`檔案。將以下程式碼複製並貼上到`client/public/index.html`檔案中的`<title>`標記上方： ``` <script src="./wing.js"></script> ``` 我們將從後端獲取標題並將其顯示在 React 應用程式中。將`client/src/App.js`檔案中的「Learn React」（出現在第 18 行左右）字串替換為以下程式碼： ``` {window.wingEnv.title || "Learn React"} ``` 此表達式顯示從 React 應用程式中的 wingEnv 物件動態取得的標題。如果 wingEnv 物件沒有 title 屬性或 window.wingEnv.title 的值為假，它將顯示預設標題「Learn React」。 返回`backend/main.w`並加入以下程式碼： ``` react.addEnvironment("title", "Learn React with Wing"); ``` 這將在`wing.js`檔案中加入包含`Learn React with Wing`訊息的`title`鍵。 從後台取得標題 ------- 現在我們知道如何從客戶端向後端傳遞參數（資料）。我們可以使用這種做法在客戶端設定`window.wingEnv.apiUrl`並從後端取得標題。 我們需要透過在`backend/main.w`檔案中加入以下程式碼來啟用跨域資源共享（CORS）： ``` let api = new cloud.Api( cors: true ); ``` 這會將`apiUrl`鍵和後端 API 的目前 URL 新增到`main.w`檔案中。 在後端 API 中建立`/title`路由。將此程式碼加入`backend/main.w`檔案： ``` api.get("/title", inflight () => { return { status: 200, body: "Hello from the API" }; }); ``` 當向`/tite`端點發出 GET 請求時，伺服器將使用 HTTP 狀態碼 200 和`Hello from the API`進行回應。 您可以根據您的意願更改此正文資訊。 將以下程式碼替換為`client/src/App.js`中的內容： ``` import logo from './logo.svg'; import { useEffect, useState } from "react"; import './App.css'; function App() { const [title, setTitle] = useState("Default Value"); const getTitle = async () => { const response = await fetch(`${window.wingEnv.apiUrl}/title`); setTitle(await response.text()); } useEffect(() => { getTitle(); }, []); return ( <div className="App"> <header className="App-header"> <img src={logo} className="App-logo" alt="logo" /> {title} </header> </div> ); } export default App; ``` 在這裡，我們使用`fetch`方法從後端 API 取得標題， `useState`和`useEffect`鉤子用於將取得的標題儲存在`title`變數中。 最終輸出將是：  恭喜！您已成功建立一個從 Wing 工具鏈後端取得資料的 React 應用程式。 這就是您如何將資料儲存在 Winglang 後端並獲取它以將其顯示在前端 UI 上。 有什麼地方卡住了嗎？請查看我們的影片教程，我們已經實際解釋了整個過程： {% 嵌入 https://www.youtube.com/embed/LMDnTCRXzJU?si=vuFGkqoK2fKBXb00 %} --- 原文出處：https://dev.to/ayush2390/create-react-app-with-wing-30hm
**長話短說** -------- 在本文中，您將學習如何建立人工智慧驅動的電子表格應用程式，該應用程式允許您使用簡單的英語命令執行各種會計功能並輕鬆與資料互動。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式， - 使用 React Spreadsheet 建立電子表格應用程式，以及 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到軟體應用程式中。 - 讓電子表格更容易使用、更有趣  --- CopilotKit：建構應用內人工智慧副駕駛的框架 ========================== CopilotKit是一個[開源的AI副駕駛平台](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)。我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （請原諒 AI 的拼字錯誤並給 CopilotKit 加上星號：） 現在回到文章！ --- 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立人工智慧驅動的電子表格應用程式所需的工具： - [React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet) - 一個簡單的包，使我們能夠在 React 應用程式中加入電子表格。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰，使我們能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎，使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app spreadsheet-app ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，安裝[OpenAI 函式庫](https://platform.openai.com/docs/introduction)、 [Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react)和[React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet)套件及其相依性： ``` npm install openai react-spreadsheet scheduler @heroicons/react ``` 最後，安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立應用程式。 --- 建立電子表格應用程式 ---------- 在本節中，我將引導您使用 React Spreadsheet 建立電子表格應用程式。 該應用程式分為兩個元件： `Sidebar`和`SingleSpreadsheet` 。 要設定這些元件，請導航至 Next.js 應用程式資料夾並建立一個包含以下檔案的`components`資料夾： ``` cd app mkdir components && cd components touch Sidebar.tsx SingleSpreadsheet.tsx ```  將新建立的元件匯入到**`app/page.tsx`**檔案中。 ``` "use client"; import React, { useState } from "react"; //👇🏻 import the components import { SpreadsheetData } from "./types"; import Sidebar from "./components/Sidebar"; import SingleSpreadsheet from "./components/SingleSpreadsheet"; const Main = () => { return ( <div className='flex'> <p>Hello world</p> </div> ); }; export default Main; ``` 接下來，建立將包含電子表格資料的 React 狀態，並將它們作為 props 傳遞到元件中。 ``` const Main = () => { //👇🏻 holds the title and data within a spreadsheet const [spreadsheets, setSpreadsheets] = React.useState<SpreadsheetData[]>([ { title: "Spreadsheet 1", data: [ [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], ], }, ]); //👇🏻 represents the index of a spreadsheet const [selectedSpreadsheetIndex, setSelectedSpreadsheetIndex] = useState(0); return ( <div className='flex'> <Sidebar spreadsheets={spreadsheets} selectedSpreadsheetIndex={selectedSpreadsheetIndex} setSelectedSpreadsheetIndex={setSelectedSpreadsheetIndex} /> <SingleSpreadsheet spreadsheet={spreadsheets[selectedSpreadsheetIndex]} setSpreadsheet={(spreadsheet) => { setSpreadsheets((prev) => { console.log("setSpreadsheet", spreadsheet); const newSpreadsheets = [...prev]; newSpreadsheets[selectedSpreadsheetIndex] = spreadsheet; return newSpreadsheets; }); }} /> </div> ); }; ``` 此程式碼片段建立了 React 狀態，用於保存電子表格資料及其索引，並將它們作為 props 傳遞到元件中。 `Sidebar`元件接受所有可用的電子表格， `SingleSpreadsheet`元件接收所有電子表格，包括更新電子表格資料的`setSpreadsheet`函數。 將下面的程式碼片段複製到`Sidebar.tsx`檔案中。它顯示應用程式中的所有電子表格，並允許使用者在它們之間進行切換。 ``` import React from "react"; import { SpreadsheetData } from "../types"; interface SidebarProps { spreadsheets: SpreadsheetData[]; selectedSpreadsheetIndex: number; setSelectedSpreadsheetIndex: (index: number) => void; } const Sidebar = ({ spreadsheets, selectedSpreadsheetIndex, setSelectedSpreadsheetIndex, }: SidebarProps) => { return ( <div className='w-64 h-screen bg-gray-800 text-white overflow-auto p-5'> <ul> {spreadsheets.map((spreadsheet, index) => ( <li key={index} className={`mb-4 cursor-pointer ${ index === selectedSpreadsheetIndex ? "ring-2 ring-blue-500 ring-inset p-3 rounded-lg" : "p-3" }`} onClick={() => setSelectedSpreadsheetIndex(index)} > {spreadsheet.title} </li> ))} </ul> </div> ); }; export default Sidebar; ```  更新`SingleSpreadsheet.tsx`文件，如下所示： ``` import React from "react"; import Spreadsheet from "react-spreadsheet"; import { SpreadsheetData, SpreadsheetRow } from "../types"; interface MainAreaProps { spreadsheet: SpreadsheetData; setSpreadsheet: (spreadsheet: SpreadsheetData) => void; } //👇🏻 adds a new row to the spreadsheet const addRow = () => { const numberOfColumns = spreadsheet.rows[0].length; const newRow: SpreadsheetRow = []; for (let i = 0; i < numberOfColumns; i++) { newRow.push({ value: "" }); } setSpreadsheet({ ...spreadsheet, rows: [...spreadsheet.rows, newRow], }); }; //👇🏻 adds a new column to the spreadsheet const addColumn = () => { const spreadsheetData = [...spreadsheet.data]; for (let i = 0; i < spreadsheet.data.length; i++) { spreadsheet.data[i].push({ value: "" }); } setSpreadsheet({ ...spreadsheet, data: spreadsheetData, }); }; const SingleSpreadsheet = ({ spreadsheet, setSpreadsheet }: MainAreaProps) => { return ( <div className='flex-1 overflow-auto p-5'> {/** -- Spreadsheet title ---*/} <div className='flex items-start'> {/** -- Spreadsheet rows and columns---*/} {/** -- Add column button ---*/} </div> {/** -- Add row button ---*/} </div> ); }; export default SingleSpreadsheet; ``` - 從上面的程式碼片段來看， ``` - The `SingleSpreadsheet.tsx` file includes the addRow and addColumn functions. ``` ``` - The `addRow` function calculates the current number of rows, adds a new row, and updates the spreadsheet accordingly. ``` ``` - Similarly, the `addColumn` function adds a new column to the spreadsheet. ``` ``` - The `SingleSpreadsheet` component renders placeholders for the user interface elements. ``` 更新`SingleSpreadsheet`元件以呈現電子表格標題、其資料以及新增行和列按鈕。 ``` return ( <div className='flex-1 overflow-auto p-5'> {/** -- Spreadsheet title ---*/} <input type='text' value={spreadsheet.title} className='w-full p-2 mb-5 text-center text-2xl font-bold outline-none bg-transparent' onChange={(e) => setSpreadsheet({ ...spreadsheet, title: e.target.value }) } /> {/** -- Spreadsheet rows and columns---*/} <div className='flex items-start'> <Spreadsheet data={spreadsheet.data} onChange={(data) => { console.log("data", data); setSpreadsheet({ ...spreadsheet, data: data as any }); }} /> {/** -- Add column button ---*/} <button className='bg-blue-500 text-white rounded-lg ml-6 w-8 h-8 mt-0.5' onClick={addColumn} > + </button> </div> {/** -- Add row button ---*/} <button className='bg-blue-500 text-white rounded-lg w-8 h-8 mt-5 ' onClick={addRow} > + </button> </div> ); ``` 為了確保一切按預期工作，請在`app`資料夾中建立一個`types.ts`文件，其中包含應用程式中聲明的所有靜態類型。 ``` export interface Cell { value: string; } export type SpreadsheetRow = Cell[]; export interface SpreadsheetData { title: string; rows: SpreadsheetRow[]; } ``` 恭喜！ 🎉 您的電子表格應用程式應該可以完美執行。在接下來的部分中，您將了解如何新增 AI 副駕駛，以使用 CopilotKit 自動執行各種任務。 --- 使用 CopilotKit 改進應用程式功能 ---------------------- 在這裡，您將學習如何將 AI 副駕駛加入到電子表格應用程式，以使用 CopilotKit 自動執行複雜的操作。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先，我們將 CopilotKit React 元件新增到應用程式前端。 ### 將 CopilotKit 加入前端 在`app/page.tsx`中，將以下程式碼片段加入`Main`元件的頂部。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import { INSTRUCTIONS } from "./instructions"; const HomePage = () => { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit'> <CopilotSidebar instructions={INSTRUCTIONS} labels={{ initial: "Welcome to the spreadsheet app! How can I help you?", }} defaultOpen={true} clickOutsideToClose={false} > <Main /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); }; const Main = () => { //--- Main component // }; export default HomePage; ``` - 從上面的程式碼片段來看， ``` - I imported the CopilotKit, its sidebar component, and CSS file to use its frontend components within the application. ``` ``` - The [CopilotKit component](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotKit) accepts a `url` prop that represents the API server route where CopilotKit will be configured. ``` ``` - The Copilot component also renders the [CopilotSidebar component](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotSidebar) , allowing users to provide custom instructions to the AI copilot within the application. ``` ``` - Lastly, you can export the `HomePage` component containing the `CopilotSidebar` and the `Main` components. ``` 從上面的程式碼片段中，您會注意到`CopilotSidebar`元件有一個`instructions`屬性。此屬性使您能夠為 CopilotKit 提供額外的上下文或指導。 因此，在`app`資料夾中建立`instructions.ts`檔案並將這些[命令](https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo/blob/main/src/app/instructions.ts)複製到該檔案中。  接下來，您需要將 CopilotKit 插入應用程式的狀態以存取應用程式的資料。為了實現這一點，CopilotKit 提供了兩個鉤子： [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件： - `name` - 操作的名稱。 - `description` - 操作的描述。 - `parameters` - 包含所需參數清單的陣列。 - `render` - 預設的自訂函數或字串。 - `handler` - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` [useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable)掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` 現在，讓我們回到電子表格應用程式。在`SingleSpreadsheet`元件中，將應用程式狀態傳遞到 CopilotKit 中，如下所示。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; const SingleSpreadsheet = ({ spreadsheet, setSpreadsheet }: MainAreaProps) => { //👇🏻 hook for providing the application state useMakeCopilotReadable( "This is the current spreadsheet: " + JSON.stringify(spreadsheet) ); // --- other lines of code }; ``` 接下來，您需要在`SingleSpreadsheet`元件中新增兩個操作，該元件在使用者更新電子表格資料並使用 CopilotKit 新增資料行時執行。 在繼續之前，請在`app`資料夾中建立一個包含`canonicalSpreadsheetData.ts`檔案的`utils`資料夾。 ``` cd app mkdir utils && cd utils touch canonicalSpreadsheetData.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到檔案中。它接受對電子表格所做的更新，並將其轉換為電子表格中資料行所需的格式。 ``` import { SpreadsheetRow } from "../types" export interface RowLike { cells: CellLike[] | undefined; } export interface CellLike { value: string; } export function canonicalSpreadsheetData( rows: RowLike[] | undefined ): SpreadsheetRow[] { const canonicalRows: SpreadsheetRow[] = []; for (const row of rows || []) { const canonicalRow: SpreadsheetRow = []; for (const cell of row.cells || []) { canonicalRow.push({value: cell.value}); } canonicalRows.push(canonicalRow); } return canonicalRows; } ``` 現在，讓我們使用`SingleSpreadsheet`元件中的`useCopilotAction`掛鉤建立操作。複製下面的第一個操作： ``` import { canonicalSpreadsheetData } from "../utils/canonicalSpreadsheetData"; import { PreviewSpreadsheetChanges } from "./PreviewSpreadsheetChanges"; import { SpreadsheetData, SpreadsheetRow } from "../types"; import { useCopilotAction } from "@copilotkit/react-core"; useCopilotAction({ name: "suggestSpreadsheetOverride", description: "Suggest an override of the current spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, { name: "title", type: "string", description: "The title of the spreadsheet", required: false, }, ], render: (props) => { const { rows } = props.args const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <PreviewSpreadsheetChanges preCommitTitle="Replace contents" postCommitTitle="Changes committed" newRows={newRows} commit={(rows) => { const updatedSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: spreadsheet.title, rows: rows, }; setSpreadsheet(updatedSpreadsheet); }} /> ) }, handler: ({ rows, title }) => { // Do nothing. // The preview component will optionally handle committing the changes. }, }); ``` 上面的程式碼片段執行使用者的任務並使用 CopilotKit 產生 UI 功能顯示結果預覽。 `suggestSpreadsheetOverride`操作傳回一個自訂元件 ( `PreviewSpreadsheetChanges` )，該元件接受以下內容為 props： - 要新增到電子表格的新資料行， - 一些文字 - `preCommitTitle`和`postCommitTitle` ，以及 - 更新電子表格的`commit`函數。 您很快就會學會如何使用它們。 在元件資料夾中建立`PreviewSpreadsheetChanges`元件，並將下列程式碼片段複製到檔案中： ``` import { CheckCircleIcon } from '@heroicons/react/20/solid' import { SpreadsheetRow } from '../types'; import { useState } from 'react'; import Spreadsheet from 'react-spreadsheet'; export interface PreviewSpreadsheetChanges { preCommitTitle: string; postCommitTitle: string; newRows: SpreadsheetRow[]; commit: (rows: SpreadsheetRow[]) => void; } export function PreviewSpreadsheetChanges(props: PreviewSpreadsheetChanges) { const [changesCommitted, setChangesCommitted] = useState(false); const commitChangesButton = () => { return ( <button className="inline-flex items-center gap-x-2 rounded-md bg-indigo-600 px-3.5 py-2.5 text-sm font-semibold text-white shadow-sm hover:bg-indigo-500 focus-visible:outline focus-visible:outline-2 focus-visible:outline-offset-2 focus-visible:outline-indigo-600" onClick={() => { props.commit(props.newRows); setChangesCommitted(true); }} > {props.preCommitTitle} </button> ); } const changesCommittedButtonPlaceholder = () => { return ( <button className=" inline-flex items-center gap-x-2 rounded-md bg-gray-100 px-3.5 py-2.5 text-sm font-semibold text-green-600 shadow-sm cursor-not-allowed" disabled > {props.postCommitTitle} <CheckCircleIcon className="-mr-0.5 h-5 w-5" aria-hidden="true" /> </button> ); } return ( <div className="flex flex-col"> <Spreadsheet data={props.newRows} /> <div className="mt-5"> {changesCommitted ? changesCommittedButtonPlaceholder() : commitChangesButton() } </div> </div> ); } ``` `PreviewSpreadsheetChanges`元件傳回一個電子表格，其中包含從請求產生的資料和一個按鈕（帶有`preCommitTitle`文字），該按鈕允許您將這些變更提交到主電子表格表（透過觸發`commit`函數）。這可確保您在將結果新增至電子表格之前對結果感到滿意。 將下面的第二個操作加入到`SingleSpreadsheet`元件。 ``` useCopilotAction({ name: "appendToSpreadsheet", description: "Append rows to the current spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The new rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, ], render: (props) => { const status = props.status; const { rows } = props.args const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <div> <p>Status: {status}</p> <Spreadsheet data={newRows} /> </div> ) }, handler: ({ rows }) => { const canonicalRows = canonicalSpreadsheetData(rows); const updatedSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: spreadsheet.title, rows: [...spreadsheet.rows, ...canonicalRows], }; setSpreadsheet(updatedSpreadsheet); }, }); ``` `appendToSpreadsheet`操作透過在電子表格中新增資料行來更新電子表格。 以下是操作的簡短示範： \[https://www.youtube.com/watch?v=kGQ9xl5mSoQ\] 最後，在`Main`元件中新增一個操作，以便在使用者提供指令時建立一個新的電子表格。 ``` useCopilotAction({ name: "createSpreadsheet", description: "Create a new spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, { name: "title", type: "string", description: "The title of the spreadsheet", }, ], render: (props) => { const { rows, title } = props.args; const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <PreviewSpreadsheetChanges preCommitTitle="Create spreadsheet" postCommitTitle="Spreadsheet created" newRows={newRows} commit={ (rows) => { const newSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: title || "Untitled Spreadsheet", rows: rows, }; setSpreadsheets((prev) => [...prev, newSpreadsheet]); setSelectedSpreadsheetIndex(spreadsheets.length); }} /> ); }, handler: ({ rows, title }) => { // Do nothing. // The preview component will optionally handle committing the changes. }, }); ``` 恭喜！您已成功為此應用程式建立所需的操作。現在，讓我們將應用程式連接到 Copilotkit 後端。 ### 將 Tavily AI 和 OpenAI 加入到 CopilotKit 在本教程的開頭，我向您介紹了[Tavily AI](https://tavily.com/) （一個為 AI 代理提供知識的搜尋引擎）和 OpenAI（一個使我們能夠存取[GPT-4 AI 模型的](https://openai.com/gpt-4)庫）。 在本部分中，您將了解如何取得 Tavily 和 OpenAI API 金鑰並將它們整合到 CopilotKit 中以建立高級智慧應用程式。 造訪[Tavily AI 網站](https://app.tavily.com/sign-in)，建立一個帳戶，然後將您的 API 金鑰複製到您專案的`.env.local`檔案中。  接下來，導覽至[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys)，建立 API 金鑰，並將其複製到`.env.local`檔案中。  以下是`.env.local`檔案的預覽，其中包括 API 金鑰並指定要使用的 OpenAI 模型。請注意，存取 GPT-4 模型需要[訂閱 ChatGPT Plus](https://openai.com/chatgpt/pricing) 。 ``` TAVILY_API_KEY=<your_API_key> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview OPENAI_API_KEY=<your_API_key> ``` 回到我們的應用程式，您需要為 Copilot 建立 API 路由。因此，建立一個包含`route.ts`的`api/copilotkit`資料夾並新增一個`tavily.ts`檔案。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts tavily.ts ``` 在`tavily.ts`檔案中建立一個函數，該函數接受使用者的查詢，使用 Tavily Search API 對查詢進行研究，並使用[OpenAI GPT-4 模型](https://openai.com/gpt-4)總結結果。 ``` import OpenAI from "openai"; export async function research(query: string) { //👇🏻 sends the request to the Tavily Search API const response = await fetch("https://api.tavily.com/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ api_key: process.env.TAVILY_API_KEY, query, search_depth: "basic", include_answer: true, include_images: false, include_raw_content: false, max_results: 20, }), }); //👇🏻 the response const responseJson = await response.json(); const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY! }); //👇🏻 passes the response into the OpenAI GPT-4 model const completion = await openai.chat.completions.create({ messages: [ { role: "system", content: `Summarize the following JSON to answer the research query \`"${query}"\`: ${JSON.stringify( responseJson )} in plain English.`, }, ], model: process.env.OPENAI_MODEL, }); //👇🏻 returns the result return completion.choices[0].message.content; } ``` 最後，您可以透過將使用者的查詢傳遞到函數中並向 CopilotKit 提供其回應來執行`route.ts`檔案中的`research`函數。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; import { Action } from "@copilotkit/shared"; import { research } from "./tavily"; //👇🏻 carries out a research on the user's query const researchAction: Action<any> = { name: "research", description: "Call this function to conduct research on a certain query.", parameters: [ { name: "query", type: "string", description: "The query for doing research. 5 characters or longer. Might be multiple words", }, ], handler: async ({ query }) => { console.log("Research query: ", query); const result = await research(query); console.log("Research result: ", result); return result; }, }; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: Action<any>[] = []; if (process.env.TAVILY_API_KEY!) { actions.push(researchAction); } const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); const openaiModel = process.env.OPENAI_MODEL; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-spreadsheet-app-nextjs-langchain-copilotkit-109d
這是科技進步的令人興奮的時刻。 作為開發人員，我們所有人都需要從事可以產生收入或幫助建立我們聲譽的副業專案。 今天，我們將介紹 10 個令人興奮的專案，並發現使用每個專案建立的 3-4 個流行應用程式。總共有 30 多個專案，提供程式碼存取供您學習。 這些將讓您編碼一段時間，所以讓我們開始吧！  --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------  將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 4,200 個星星，發布了 200 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ### 🎯 使用 CopilotKit 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 CopilotKit 建立許多創新應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [人工智慧驅動的部落格平台](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `Langchain` 、 `Supabase`和`CopilotKit`來建立這個令人驚嘆的應用程式。 LangChain & Tavily 用於網路搜尋人工智慧代理，Supabase 用於儲存和檢索部落格平台文章資料，而 CopilotKit 用於將人工智慧整合到應用程式中。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog)。 ### ✅ [文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)。 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`建立 Text to Powerpoint 應用程式。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅ [V0.dev 複製](https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb)。  如果您不熟悉，Vercel 的 V0 是一款人工智慧驅動的工具，可讓您根據提示產生 UI，以及許多其他有用的功能。 您可以使用`Next.js` 、 `GPT4`和`CopilotKit`建立 V0 的克隆。這篇文章名列前 7 名，總的來說，這是一個值得加入到您的作品集中的偉大專案。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)。 ### ✅[與您的履歷聊天](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)。 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`來建立這個很棒的工具。 您不僅可以使用 ChatGPT 產生履歷，還可以將其匯出為 PDF，甚至可以透過與其對話來進一步改進它。多酷啊，對吧:) 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder)。 --- 2. [Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite) - 減少後端的麻煩。 --------------------------------------------------------------   Appwrite 的開源平台可讓您將身份驗證、資料庫、函數和儲存體新增至您的產品中，並建立任何規模的任何應用程式、擁有您的資料並使用您喜歡的編碼語言和工具。 類似的選項是supabase，但儘管它們有相似之處，但它們在幾個方面有很大不同。 Restack 非常漂亮地涵蓋了[Appwrite 與 Supabase](https://www.restack.io/docs/supabase-knowledge-supabase-vs-appwrite) 。一探究竟！ 他們有很好的貢獻指南，甚至不厭其煩地詳細解釋架構。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install appwrite ``` 您可以像這樣建立一個登入元件。 ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { account, ID } from "./appwrite"; const LoginPage = () => { const [loggedInUser, setLoggedInUser] = useState(null); const [email, setEmail] = useState(""); const [password, setPassword] = useState(""); const [name, setName] = useState(""); const login = async (email, password) => { const session = await account.createEmailSession(email, password); setLoggedInUser(await account.get()); }; const register = async () => { await account.create(ID.unique(), email, password, name); login(email, password); }; const logout = async () => { await account.deleteSession("current"); setLoggedInUser(null); }; if (loggedInUser) { return ( <div> <p>Logged in as {loggedInUser.name}</p> <button type="button" onClick={logout}> Logout </button> </div> ); } return ( <div> <p>Not logged in</p> <form> <input type="email" placeholder="Email" value={email} onChange={(e) => setEmail(e.target.value)} /> <input type="password" placeholder="Password" value={password} onChange={(e) => setPassword(e.target.value)} /> <input type="text" placeholder="Name" value={name} onChange={(e) => setName(e.target.value)} /> <button type="button" onClick={() => login(email, password)}> Login </button> <button type="button" onClick={register}> Register </button> </form> </div> ); }; export default LoginPage; ``` 您可以閱讀[文件](https://appwrite.io/docs)。 Appwrite 可以非常輕鬆地建立具有開箱即用的擴充功能的可擴展後端應用程式。 Appwrite 最近推出的「Init」發布了一些令人興奮的功能。對於我們可以用 init 做什麼，我並沒有達到 100% 的標準，所以請發表評論讓我們了解更多資訊。 它有一些很酷的功能，對於將我們的應用程式提升到一個新的水平非常有用。好奇心超載：D  我很高興它可以連接到 Twilio、Vonage 和 Mailgun。更多選擇意味著更好的產品。 Appwrite 在 GitHub 上擁有 40k+ Stars，並且發布了`v1.5`版本。 {% cta https://github.com/appwrite/appwrite %} Star Appwrite ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Appwrite 建立的熱門應用程式。 Appwrite 非常受歡迎，尤其是因為它的易用性。這些是一些很酷的專案，您可以從中獲得靈感。 ### ✅ [FoodMagic](https://github.com/Sameerkash/FoodMagic) - 擴增實境食品應用程式。  FoodMagic 是使用擴增實境和令人驚嘆的使用者介面的獨特食品配送服務。 它是使用`Appwrite`和 Flutter 建立的。 涉及 Appwrite 函數、資料庫、儲存和更多概念，因此您可以使用它學到很多東西。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅[回購評級員](https://github.com/EddieHubCommunity/RepoRater)。 此專案可讓您從開發者體驗 (DX) 的角度對 GitHub 儲存庫進行評分。 它是使用`Appwrite` 、 `Headless UI (React)` 、 `Next.js`和`Tailwind CSS`建立的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)並查看[即時執行情況](https://repo-rater.eddiehub.io/)。 ### ✅ [Twitter 克隆](https://www.youtube.com/watch?v=njLEDvoDjtk)- FreeCodeCamp (YouTube)。 它具有各種功能，例如使用電子郵件和密碼註冊和登入、發送文字、圖像和連結、辨識和儲存主題標籤、顯示推文、喜歡推文、轉發、評論/回應、關注用戶、搜尋用戶、顯示追蹤者、追蹤和最近的推文、編輯用戶個人資料、顯示帶有特定主題標籤的推文以及名為「Twitter Blue」的高級功能。 講師還實現了一個通知選項卡，當有人回覆您、追蹤您、喜歡您的推文或轉發時，該選項卡將顯示通知。在本教程結束時，您將擁有一個功能齊全的 Twitter 克隆，您可以對其進行進一步自訂和改進。意味著一切:) 他使用過`Flutter` 、 `Appwrite`和`Riverpod` ，並且教學超過 9 個小時，所以這是一個很長的教學。 ### ✅ [Dart 線上編譯器](https://github.com/aadarshadhakalg/Dart-Playground)  一個應用程式，用戶可以編寫和執行小型 dart 程序，而無需在系統中安裝 dart SDK。該應用程式使用 Appwrite 函數來執行 dart 程式碼。 它是使用`Appwrite`和`Flutter`建構的。 這使用了 Appwrite Auth、函數和資料庫來進行工作。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/aadarshadhakalg/Dart-Playground)。 --- 3.[重新發送](https://github.com/resend)- 為開發人員提供的電子郵件 API。 ------------------------------------------------------  您可以使用 React 建立和傳送電子郵件。 2023 年最受炒作的產品之一。 他們提供了大量的 SDK 選項，因此您不必從您首選的技術堆疊進行切換。  Resend 非常值得信賴，許多公司（例如 Payload 和 Dub）都使用它。您可以看到[客戶](https://resend.com/customers)清單。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-email/components -E ``` 這是將其與 next.js 專案整合的方法。 ``` import { EmailTemplate } from '@/components/email-template'; import { Resend } from 'resend'; const resend = new Resend(process.env.RESEND_API_KEY); export async function POST() { const { data, error } = await resend.emails.send({ from: '[email protected]', to: '[email protected]', subject: 'Hello world', react: EmailTemplate({ firstName: 'John' }), }); if (error) { return Response.json({ error }); } return Response.json(data); } ``` 您可以閱讀[文件](https://resend.com/docs/introduction)。  如果您是教學人員，我推薦 YouTube 上的這個[播放清單系列](https://www.youtube.com/playlist?list=PL8HkCX2C5h0VVXsgSXtj2KXpoPATnMFeF)，它涵蓋了大部分內容並且易於理解。 基本理念是一個簡單、優雅的介面，使您能夠在幾分鐘內開始發送電子郵件。它可以透過適用於您最喜歡的程式語言的 SDK 直接融入您的程式碼中。 出於顯而易見的原因，React email 在 GitHub 上擁有最高的星數（12k+），並且超過 5000 名開發人員在他們的應用程式中使用它。 {% cta https://github.com/resend %} 星標重新發送 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用重新發送發送電子郵件的熱門應用程式。 讓我們看看一些使用重新發送來發送電子郵件的應用程式。 ### ✅ [gitroom](https://github.com/gitroomhq/gitroom) 。 提前安排所有社群媒體貼文和文章。您也可以與其他團隊成員合作交換或購買貼文。 它是使用`NX (Monorepo)` 、 `NextJS (React)` 、 `NestJS` 、 `Prisma (Default to PostgreSQL)` 、 `Redis`和`Resend`建構的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/gitroomhq/gitroom)和[網站](https://gitroom.com/)。 Gitroom 在 GitHub 上有 3k+ Stars。 ### ✅[任何郵件](https://github.com/anymail/django-anymail)。 Anymail 可讓您使用您選擇的交易電子郵件服務提供者 (ESP) 在 Django 中傳送和接收電子郵件。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/anymail/django-anymail)和[網站](https://anymail.dev/en/stable/)。他們在 GitHub 上有超過 1,500 個 Stars，並且正在發布 v10 版本。 ### ✅[徽章](https://github.com/projectx-codehagen/Badget)。  Badget 旨在透過使用者友善的介面和強大的後端來簡化財務管理。 它是使用`Next.js 14` 、 `Turborepo` 、 `Drizzle ORM` 、 `Planetscale` 、 `Clerk` 、 `Resend` 、 `React Email` 、 `Shadcn/ui`和`Stripe`建置的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/projectx-codehagen/Badget)。 這個專案很快就會在 GitHub 上達到 2k Stars。 --- 4. [Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/docs) - 您可以將其複製並貼上到應用程式中的元件。 -----------------------------------------------------------------  這個開源專案無需介紹。 由於其簡單性、自訂選項和靈活性，它一推出就受到了熱烈歡迎。 然而，我確實同意它並不像看起來那麼簡單，特別是如果您不熟悉它的語法和結構。 開始使用以下命令（Next.js 應用程式）。 ``` npx shadcn-ui@latest init ``` 其餘的將自動完成，您可以匯入[元件](https://ui.shadcn.com/docs/components/accordion)並相應地使用它們。 您可以根據您使用的框架閱讀[文件](https://ui.shadcn.com/docs)和[安裝指南](https://ui.shadcn.com/docs/installation)。 Shadcn UI 在 GitHub 上擁有超過 55,000 顆星，並被超過 3,000 名開發者使用。 {% cta https://ui.shadcn.com/docs %} Star Shadcn UI ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Shadcn UI 建立的熱門應用程式。 我不會介紹非常簡單的專案，所以不用擔心。 ### ✅ [10000+ shadcn/ui 主題](https://github.com/jln13x/ui.jln.dev/)。  有了這個，您可以探索、保存、產生新主題，甚至對隨機主題進行投票。您可以使用的好專案之一。 使用者介面也很糟糕。 它是使用很多套件建構的，例如`react-query` 、 `Framer` 、 `Zod` ，當然還有`shadcn ui` 。 您可以查看[GitHub 儲存庫](https://github.com/jln13x/ui.jln.dev/)和[現場演示](https://ui.jln.dev/)。 它在 GitHub 上有 600 多個 Star。 ### ✅[開啟 v0](https://github.com/raidendotai/openv0) 。  我正在報道 v0.dev 但意識到它不是開源的。 我不會放棄這個想法。 Openv0 是另一個使用 AI 產生 UI 元件的專案。元件產生是一個多通道管道 - 每個通道都是一個完全獨立的插件。 它支援 React、Next.js 和 Svelte 等前端框架。使用 Flowbite、NextUI 和 Shadcn 建置。 檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/raidendotai/openv0)並閱讀[安裝指南](https://github.com/raidendotai/openv0?tab=readme-ov-file#install)。 您也可以在[Replit](https://replit.com/@n-raidenai/openv0-react)上執行它。它在 GitHub 上有 3k+ Stars。 很多專案都使用Shadcn，請自行探索。 --- 5. [Buildship](https://buildship.com/) - 低程式碼視覺化後端建構器。 ------------------------------------------------------  對於您正在使用無程式碼應用程式建構器（FlutterFlow、Webflow、Framer、Adalo、Bubble、BravoStudio...）或前端框架（Next.js、React、Vue...）建立的應用程式，您需要一個後端來支援可擴展的 API、安全工作流程、自動化等。 BuildShip 為您提供了一種完全視覺化的方式，可以在易於使用的完全託管體驗中可擴展地建立這些後端任務。 這意味著您無需在雲端平台上爭論或部署事物或執行 DevOps。只需立即建造和發貨 🚀 他們甚至與 TypeSense 合作並且發展得非常快！  我嘗試過Buildship，它很強大。 {% cta https://github.com/rowyio/buildship %} 明星建造 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Buildship 建立的熱門應用程式。 大多數資源都是影片，但值得一看。 YouTube 官方頻道上有很多教程，但以下是一些有趣的教程。 ### ✅[使用低程式碼和 AI 建立旅遊 WebApp](https://www.youtube.com/watch?v=Pj08uTOzNPQ) 。  它是使用`Buildship`和`Locofy`建構的。 Locofy.ai 用於從設計到應用程式前端的過渡，而 BuildShip.com 用於應用程式的後端。 它還計算實時距離和旅程成本。他們使用 Figma 來源進行設計。 ### ✅ [Telegram 上的人工智慧助理](https://www.youtube.com/watch?v=Pz1t1KCnrbs)。 您可以使用 OpenAI Assistant 和 BuildShip 建立智慧型 Telegram 機器人，而無需編碼。這將幫助您與資料聊天。看起來很令人興奮，對吧:) ### ✅ [AI YouTube 時間戳產生器](https://www.youtube.com/watch?v=7DkLUY6kfTg)。  相信我，使用本教程您會學到很多東西。您可以查看開發人員上[未發布的有關自訂提示的帖子](https://dev.to/jamesmurdza/building-a-fcg-temp-slug-4578922?preview=4210cdff8fea25a8cd4d81363155c451b20e6484504a41fa0f0d992a272c21a3a707c0cb6ddac2f740234c032a02af5ce442841ad4033efc46424c84)。 您可以檢查[前端程式碼](https://github.com/jamesmurdza/timestamp-generator-app/)。 --- 6. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ----------------------------------------------------------------------------  Taipy 是一個開源 Python 庫，可用於輕鬆的端到端應用程式開發，具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 因此，您可以繪製資料集的圖表，並使用類似 GUI 的滑桿來提供使用其他實用功能來處理資料的選項。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具，但在處理大型資料集時，其效能可能會顯著下降，這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面，Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy，您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。 在底層，Taipy 利用各種函式庫來簡化開發並增強功能。  開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 他們還使用分散式運算提高了效能，但最好的部分是 Taipy，它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容，因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。  如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構，您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 Taipy 在 GitHub 上有 8k+ Stars，並且處於`v3`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Taipy 建立的熱門應用程式。 嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了 10 多個演示教程，其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。我們將看到開發人員建構的其他一些專案。 ### ✅[錢包方面](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE)。  WalletWise 就像是我們財務的友善幫手，幫助我們追蹤收入和支出。它使用 Gemini 進行交易，使用 Taipy 來了解支出。 對使用者的收入和支出進行分析，以數學方式顯示，並顯示 7 個做出更好、更明智的財務決策的提示。 它還具有視覺化工具，您可以在其中查看不同的標題，以了解有關您的支出的更多資訊。 就創造力而言，這是下面提到的所有內容中最好的。 ### ✅[人口普查](https://github.com/SusheelThapa/from_taipy_census)。 透過由 Taipy 提供支持的「人口普查」專案，將資料編織到動態視覺化中，揭開 2021 年尼泊爾的住房和人口故事。 這有很多選擇，所以如果您想用更少的錢學到更多，這是最好的選擇！ ### ✅[太皮象棋](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess)。  所有應用程式中我最喜歡的一個，因為我喜歡國際象棋。哈哈！ 這是一個基於20,000盤棋的國際象棋視覺化工具。您可以查看所有比賽、他們參加的開局、對手、表現最好的開局以及最成功的開局。您可以查看資料的熱圖和圖表。 您還可以查看[Olympic Medals Taipy 應用程式](https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App)，該應用程式提供了一個儀表板，其中包含有關奧運獎牌、 [Covid 儀表板](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country)和[資料視覺化的](https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization)訊息。 --- 7. [xyflow](https://github.com/xyflow/xyflow) - 使用 React 建立基於節點的 UI。 --------------------------------------------------------------------  XYFlow 是一個強大的開源程式庫，用於使用 React 或 Svelte 建立基於節點的 UI。它是一個單一的倉庫，提供[React Flow](https://reactflow.dev)和[Svelte Flow](https://svelteflow.dev) 。讓我們更多地了解可以使用 React flow 做什麼。  您可以觀看此影片，在 60 秒內了解 React Flow。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=aUBWE41a900 %} 有些功能在專業模式下可用，但免費層中的功能足以形成一個非常互動的流程。 React 流程以 TypeScript 編寫並使用 Cypress 進行測試。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install reactflow ``` 以下介紹如何建立兩個節點（ `Hello`和`World` ，並透過邊連接。節點具有預先定義的初始位置以防止重疊，並且我們還應用樣式來確保有足夠的空間來渲染圖形。 ``` import ReactFlow, { Controls, Background } from 'reactflow'; import 'reactflow/dist/style.css'; const edges = [{ id: '1-2', source: '1', target: '2' }]; const nodes = [ { id: '1', data: { label: 'Hello' }, position: { x: 0, y: 0 }, type: 'input', }, { id: '2', data: { label: 'World' }, position: { x: 100, y: 100 }, }, ]; function Flow() { return ( <div style={{ height: '100%' }}> <ReactFlow nodes={nodes} edges={edges}> <Background /> <Controls /> </ReactFlow> </div> ); } export default Flow; ``` 這就是它的樣子。您還可以新增標籤、更改類型並使其具有互動性。  您可以在 React Flow 的 API 參考中查看[完整的選項清單](https://reactflow.dev/api-reference/react-flow)以及元件、鉤子和實用程式。 最好的部分是您還可以加入[自訂節點](https://reactflow.dev/learn/customization/custom-nodes)。在您的自訂節點中，您可以渲染您想要的一切。您可以定義多個來源和目標句柄並呈現表單輸入或圖表。您可以查看此[codesandbox](https://codesandbox.io/p/sandbox/pensive-field-z4kv3w?file=%2FApp.js&utm_medium=sandpack)作為範例。 您可以閱讀[文件](https://reactflow.dev/learn)並查看 Create React App、Next.js 和 Remix 的[範例 React Flow 應用程式](https://github.com/xyflow/react-flow-example-apps)。 React Flow 附帶了幾個額外的[插件](https://reactflow.dev/learn/concepts/plugin-components)元件，可以幫助您使用 Background、Minimap、Controls、Panel、NodeToolbar 和 NodeResizer 元件製作更高級的應用程式。 例如，您可能已經注意到許多網站的背景中有圓點，增強了美觀性。要實現此模式，您可以簡單地使用 React Flow 中的後台元件。 ``` import { Background } from 'reactflow'; <Background color="#ccc" variant={'dots'} /> // this will be under React Flow component. Just an example. ```  如果您正在尋找一篇快速文章，我建議您查看 Webkid 的[React Flow - A Library for Rendering Interactive Graphs](https://webkid.io/blog/react-flow-node-based-graph-library/) 。 React Flow 由 Webkid 開發和維護。 它在 GitHub 上有超過 19k 顆星星，並且在`v11.10.4`上顯示它們正在不斷改進，npm 套件每週下載量超過 40 萬次。您可以輕鬆使用的最佳專案之一。  {% cta https://github.com/xyflow/xyflow %} 星 xyflow ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 React Flow 建立的熱門應用程式。 很多公司都使用 React flow，例如 Zapier 和 Stripe。夠可信，可以使用。我不會介紹使用 Svelte Flow 製作的應用程式，因為 React 更受歡迎。 ### ✅[條紋文件](https://docs.stripe.com/payments/checkout/how-checkout-works#lifecycle)。  Stripe 使用它，特別是在展示結帳的工作原理時。 您可以閱讀[完整的文件](https://stripe.com/docs)。 ### ✅[著色蛙](https://shaderfrog.com/2/editor/cln84z4950000pan66v5fcunv)。  我選擇這個是因為這個專案很酷。 ### ✅ [類型](https://www.typeform.com/help/a/use-the-logic-map-to-add-logic-to-your-forms-5514792640916/)。  Typeform 使用它來展示如何使用邏輯圖為表單新增邏輯。 您也可以發現它被用於[FlowwiseAI](https://flowiseai.com/)和[Doubleloop](https://app.doubleloop.app/strategy/2236/map) 。想讓您知道，Supabase 是 GitHub 上 XYflow 的贊助商之一。 --- 8. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 -------------------------------------------------------  Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具，旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗，同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了：D  它與您最喜歡的工具無縫集成，以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料，讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖，以提取程式碼並修復無效字元。因此，您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項，包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 用 Pieces 建置的熱門應用程式。 由於它更像是一個工具，因此不會有那麼多專案，但開發人員仍然使用它來建立很棒的專案。 ### ✅[辦公桌夥伴](https://github.com/ayothekingg/deskbuddy)。 一個社區專案，可透過分析和 Copilot Conversation 幫助您了解、評估和改善您的編碼習慣。 使用的主要語言是 TypeScript。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/ayothekingg/deskbuddy)。 ### ✅ [CLI 代理](https://github.com/pieces-app/cli-agent)。 一個全面的命令列介面 (CLI) 工具，旨在與 Pieces OS 無縫互動。它提供了一系列功能，例如資產管理、應用程式互動以及與各種 Pieces OS 功能的整合。 使用的主要語言是Python。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pieces-app/cli-agent)。 ### ✅ [Streamlit 和碎片](https://github.com/pieces-app/pieces-copilot-streamlit-example)。 Pieces Copilot Streamlit Bot 是一款使用 Streamlit 建立的互動式聊天機器人應用程式，旨在為用戶提供無縫介面來即時提問和接收答案。 使用的主要語言是Python。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pieces-app/pieces-copilot-streamlit-example)。 --- 9. [Typesense](https://github.com/typesense/typesense) - 快速、容錯、記憶體中模糊搜尋引擎。 --------------------------------------------------------------------------  Typesense 是一款開源、容錯的搜尋引擎，針對即時（通常低於 50 毫秒）的即輸入即搜尋體驗和開發人員工作效率進行了最佳化。 如果您聽說過 ElasticSearch 或 Algolia，那麼考慮 Typesense 的一個好方法是，它是 Algolia 的開源替代品，解決了一些關鍵問題，並且是 ElasticSearch 的更易於使用、包含電池的替代品。 您可以在[Algolia vs ElasticSearch vs Meilsearch vs Typesense](https://typesense.org/typesense-vs-algolia-vs-elasticsearch-vs-meilisearch/)中對它們進行比較。 它是一個快速、容錯、內存中模糊搜尋引擎，用於建置令人愉快的搜尋體驗  您可以使用此指令安裝 Typesense 的 python 用戶端。 ``` pip install typesense ``` 根據文件，在這些情況下不應使用 Typesense。 A。 Typesense 不應用作主資料存儲，它存儲資料的唯一副本。 b. Typesense 通常不太適合搜尋應用程式日誌。 您可以閱讀[文件](https://typesense.org/docs/)和[安裝指南](https://github.com/typesense/typesense?tab=readme-ov-file#install)。  我建議您閱讀快速入門[指南](https://typesense.org/docs/guide/#quick-start)，該指南將逐步指導您如何安裝和建立搜尋 UI。他們還提供了高達 28M 的資料集的明確[基準測試](https://typesense.org/docs/overview/benchmarks.html#typesense-benchmarks)，以便您可以檢查將獲得的效能。 如果您更喜歡教程，那麼我建議您觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=kwtHOkf7Jdg)。您將獲得 Typesense 的概述，作者將向您展示端到端演示。 TypeSense 在 GitHub 上有 17k+ Stars，而且版本為 26，這真是太瘋狂了。它是使用 C++ 建構的。 {% cta https://github.com/typesense/typesense?tab=readme-ov-file %} 明星 Typesense ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Typesense 建立的熱門應用程式。 一些使用 Typesense 的現場演示和應用程式。 ### ✅ 現場示範。 他們還提供現場演示，展示 Typesense 在大型資料集上的實際應用，例如： - [從 Linux 核心搜尋 1M Git 提交訊息](linux-commits-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-linux-commits-search) - [從 MusicBrainz 搜尋 3200 萬首歌曲資料集](songs-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-songs-search) - [具有預先輸入功能的拼字檢查器，包含 333K 英文單字](spellcheck.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-spellcheck) - [從 OpenLibrary 搜尋 28M 圖書資料集](books-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-books-search) - [GeoSearch / 瀏覽體驗](airbnb-geosearch.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-airbnb-geosearch) - [電子商務瀏覽與搜尋體驗](https://ecommerce-store.typesense.org/)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-ecommerce-store) - [搜尋 2M 烹飪食譜](https://recipe-search.typesense.org/)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-recipe-search) 其他一些公司使用 Typesense 雲端來完成整個工作。  這些公司包括 Codecademy、Logitech、Buildship、n8n 和 Storipress CMS。 --- 10. [Payload](https://github.com/payloadcms/payload) - 建立未來網路的最快方式。 -------------------------------------------------------------------  建立現代後端 + 管理 UI 的最佳方式。 Payload 沒有黑魔法，全是 TypeScript，並且完全開源，它既是一個應用程式框架，也是一個無頭 CMS。我全心全意欽佩的少數專案之一。 他們的網站擁有最乾淨的使用者介面之一，我看過 1000 多個網站，其中包括非常瘋狂的網站。快去看看吧！  您可以觀看這段 YouTube 影片，其中 James（聯合創始人）談論了 Payload CMS 簡介以及它如何縮小 Headless CMS 和應用程式框架之間的差距。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=In\_lFhzmbME %} 簡而言之，Payload 是一個無頭 CMS 和應用程式框架。它旨在為您的開發過程提供巨大的推動力，但重要的是，當您的應用程式變得更加複雜時，請不要妨礙您。 開始使用以下命令。 ``` npx create-payload-app@latest ``` 您可以閱讀 Payload 與普通 CMS 不同的完整[功能清單](https://github.com/payloadcms/payload?tab=readme-ov-file#-features)。 如果您是 next.js 的粉絲，我建議您閱讀[The Ultimate Guide To Use Next.js with Payload](https://payloadcms.com/blog/the-ultimate-guide-to-using-nextjs-with-payload) 。 您可以閱讀[文件](https://payloadcms.com/docs)和[安裝指南](https://payloadcms.com/docs/getting-started/installation)。 v3 beta 版本的有效負載也變得很困難，所以請密切注意。 Payload 在 GitHub 上擁有 19k+ Stars，並被 8k+ 開發者使用。 {% cta https://github.com/payloadcms/payload %} 明星有效負載 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Payload 的熱門應用程式 + 模板。 我們將看到可協助您將 Payload 用於特定用例的範本和應用程式。 ### ✅[混音和有效負載](https://github.com/payloadcms/remix-server) 帶有 Remix 和 Payload 的單聲道儲存庫範本。 這可以幫助您設定 Payload CMS 與 Remix 一起進行內容管理，從而將每個應用程式分為其套件（包括 Express 伺服器應用程式）。 ### ✅ [Astro 和有效負載](https://github.com/mooxl/astroad) 這是 Astro 和 Payloadcms 的預先配置設置，旨在讓您輕鬆開始建立網站。借助 Astroad，您將擁有一個可以使用 Docker 在本地執行的完整開發環境。此設定簡化了將網站部署到生產環境之前的測試和開發。 ### ✅[電子商務範本](https://github.com/payloadcms/payload/tree/main/templates/ecommerce)。 他們還提供了一個電子商務模板，可幫助您更專注於業務策略而不是技術。您的 API 是您自己的，您的資料也屬於您。您無需依賴第三方服務，這些服務可能會在每月費用之外向您收取 API 超額費用，並可能限制您對資料庫的存取。經營線上商店的成本永遠不會超過伺服器的成本（加上支付處理費）。 開始做一些我們不喜歡的事情總是感覺很奇怪，因此您可以閱讀[如何使用使用此範本的 Next.js 建立電子商務網站](https://payloadcms.com/blog/how-to-build-an-e-commerce-site-with-nextjs)。 使用 Payload 的一些流行公司包括[Speechify](https://speechify.com/) 、 [Bizee](https://bizee.com/)等。 閱讀以下案例研究。他們將告訴您 Payload 的功能以及它如何奠定堅實的基礎。 ### ✅[快速犁](https://miquikplow.com/)  Quikplow 是一個創新的隨選服務平台，通常被稱為「掃雪機的 Uber」。 Quikplow 為其應用程式開發和部署功能齊全的後端的速度不僅是無與倫比的，而且幾乎是聞所未聞的。整個應用程式涵蓋身份驗證、基於位置的搜尋、電子商務功能等，開發時間不到 120 天。 前所未有的速度歸功於 Payload 的身份驗證、CRUD 操作和管理面板生成功能，為 Quikplow 節省了寶貴的開發時間和預算資源。 ### ✅[紙三角形](https://www.papertriangles.com/)  Paper Triangles 需要在線展示，以反映其著名的沉浸式體驗，但發現自己受到過時且緩慢的內容管理系統的限制。 與他們的代理商合作夥伴 Old Friends 合作，面臨的挑戰是建立一個能夠反映他們尖端工作的網站 - 需要自動播放影片、動態動畫、整合式相機庫等，而不犧牲內容更新的速度或便利性。 有效負載成為完美的選擇。它的開源特性以及 TypeScript 和 React 的強大基礎使其成為開發高度客製化的互動式前端的理想選擇。 對於像 Old Friends 這樣的代理商來說，Payload 是向 Paper Triangles 這樣的客戶兌現承諾的最佳選擇。 「Payload 為我們的客戶提供了易於使用的介面，並為我們提供了執行客製化設計所需的開發自由度，」Old Friends 的設計工程師 James Clements 說。 ### ✅[比茲](https://bizee.com/)  他們需要在短短三個月內遷移和檢修 2,500 個頁面，同時重新建立新的 CMS 平台，並在全面品牌重塑下實施全面的網站重新設計。 為了兌現對 Bizee 的承諾，Ritters（代理商）依靠 Payload 乾淨的、TypeScript 驅動的架構，事實證明該架構具有變革性，簡化了設計整合並確保了無錯誤、可維護的程式碼。這加速了內容遷移並保留了 SEO 和用戶體驗。 它甚至促進了從設計到開發的過程，幫助 Riotters 將 Figma 概念轉化為實際實施。 至關重要的是，Payload 與 Next.js 的天然協同作用促進了開發人員、設計師、UX 專業人員、QA 團隊和行銷人員之間的跨職能協作。 有許多公司決定使用 Payload，這是他們做出的最佳決定之一。不管怎樣，去探索你能用它做什麼。 --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我得到它！ 建立良好的長期副專案可能很困難，但即使是一個簡單的用例也可以帶來顯著的成果。誰知道？從長遠來看，您甚至可能會獲得對您有幫助的直接機會。 我試圖涵蓋每個專案製作的最好和最有用的應用程式。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在未來建立任何可擴展的副專案嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 請在 Twitter 上關注我，我將非常感激。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 請關注 CopilotKit 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %} --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/30-app-ideas-with-complete-source-code-5f76
**長話短說** -------- 在本文中，您將學習如何建立一個人工智慧驅動的部落格平台，該平台可以搜尋網路並研究部落格文章的任何主題。 我們將涵蓋： - 用於應用程式框架的 Next.js 🖥️ - 法學碩士 OpenAI 🧠 - LangChain 和 Tavily 的網路搜尋人工智慧代理🤖 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到您的應用程式中 🪁 - Supabase 用於儲存和檢索部落格平台文章資料。 --- CopilotKit：開源 Copilot 框架 ======================== CopilotKit 是[開源 AI 副駕駛框架和平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBots💬：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 - CopilotTextArea📝：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能 - 聯合代理🤖：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動。由浪鏈提供技術支援。  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （原諒人工智慧的拼字錯誤並給一顆星：） 現在回到文章。 --- **先決條件** -------- 在開始建立應用程式之前，讓我們先查看建置應用程式所需的依賴項或套件 - `copilotkit/react-core` ：CopilotKit 前端包，帶有 React hooks，用於向副駕駛提供應用程式狀態和操作（AI 功能） - `copilotkit/react-ui:`聊天機器人側邊欄 UI 的 CopilotKit 前端包 - `copilotkit/react-textarea:` CopilotKit 前端包，用於在演講者筆記中進行人工智慧輔助文字編輯。 - `LangChainJS:`用於開發由語言模型支援的應用程式的框架。 - `Tavily Search API:`幫助將法學碩士和人工智慧應用程式連接到可信賴的即時知識的 API。 安裝所有專案包和依賴項 ----------- 在安裝所有專案包和依賴項之前，我們首先在終端機上執行以下命令來建立 Nextjs 專案。 ``` npx create-next-app@latest ``` 然後系統會提示您選擇一些選項。請隨意標記它們，如下所示。  之後，使用您選擇的文字編輯器開啟新建立的 Nextjs 專案。然後在命令列中執行以下命令來安裝所有專案包和依賴項。 ``` npm i @copilotkit/backend @copilotkit/shared @langchain/langgraph @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @supabase/ssr @supabase/auth-helpers-nextjs ``` **建立部落格平台前端** ------------- 在本節中，我將引導您完成使用靜態內容建立部落格平台前端的過程，以定義平台的使用者介面。 首先，前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立一個名為`Article.tsx`的檔案。 之後，將以下程式碼新增至定義名為`Article`功能元件的檔案中，該元件將用於呈現文章建立表單。 ``` "use client"; import { useRef, useState } from "react"; export function Article() { // Define state variables for article outline, copilot text, and article title const [articleOutline, setArticleOutline] = useState(""); const [copilotText, setCopilotText] = useState(""); const [articleTitle, setArticleTitle] = useState(""); return ( // Form element for article input <form action={""} className="w-full h-full gap-10 flex flex-col items-center p-10"> {/* Input field for article title */} <div className="flex w-full items-start gap-3"> <textarea className="p-2 w-full h-12 rounded-lg flex-grow overflow-x-auto overflow-y-hidden whitespace-nowrap" id="title" name="title" value={articleTitle} placeholder="Article Title" onChange={(event) => setArticleTitle(event.target.value)} /> </div> {/* Textarea for article content */} <textarea className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none" id="content" name="content" value={copilotText} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} /> {/* Publish button */} <button type="submit" className="p-4 w-full !bg-slate-800 text-white rounded-lg">Publish</button> </form> ); } ``` 接下來，將另一個檔案新增到元件資料夾中，並將其命名為`Header.tsx` 。然後將以下程式碼新增至定義名為`Header`的功能元件的檔案中，該元件將呈現部落格平台的導覽列。 ``` import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-white border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="flex-none text-xl font-semibold " href="/" aria-label="Brand"> AIBlogging </Link> </div> <div id="navbar-collapse-with-animation" className=""> <div className="flex flex-col gap-y-4 gap-x-0 mt-5 sm:flex-row sm:items-center sm:justify-end sm:gap-y-0 sm:gap-x-7 sm:mt-0 sm:ps-7"> <Link className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " href="/writearticle"> Create Post </Link> </div> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`writearticle`的資料夾。在`writearticle`資料夾中，建立一個名為`page.tsx`檔案。然後將以下程式碼加入匯入`Article`和`Header`元件的檔案中。然後，程式碼定義了一個名為`WriteArticle`的功能元件，它將呈現導覽列和文章建立表單。 ``` import { Article } from "../components/Article"; import Header from "../components/Header"; export default function WriteArticle() { return ( <> <Header /> <Article /> </> ); } ``` 接下來，前往`/[root]/src/page.tsx`文件，並新增以下程式碼，該程式碼定義一個名為`Home`功能元件，該元件呈現將顯示已發佈文章清單的部落格平台主頁。 ``` import Image from "next/image"; import Link from "next/link"; import Header from "./components/Header"; const Home = async () => { return ( <> <Header /> <div className="max-w-[85rem] h-full px-4 py-10 sm:px-6 lg:px-8 lg:py-14 mx-auto"> <div className="grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-6"> <Link key={""} className="group flex flex-col h-full bg-white border border-gray-200 hover:border-transparent hover:shadow-lg transition-all duration-300 rounded-xl p-5 " href={""}> <div className="aspect-w-16 aspect-h-11"> <Image className="object-cover h-48 w-96 rounded-xl" src={`https://source.unsplash.com/featured/?${encodeURIComponent( "hello world" )}`} width={500} height={500} alt="Image Description" /> </div> <div className="my-6"> <h3 className="text-xl font-semibold text-gray-800 "> Hello World </h3> </div> </Link> </div> </div> </> ); }; export default Home; ``` 之後，請轉到`next.config.js`檔案並加入以下程式碼，該程式碼允許您使用 Unsplash 中的圖像作為已發布文章的封面圖像。 ``` module.exports = { images: { remotePatterns: [ { protocol: "https", hostname: "source.unsplash.com", }, ], }, }; ``` 最後，在命令列上執行命令`npm run dev` ，然後導航到 http://localhost:3000/。現在您應該在瀏覽器上查看部落格平台前端，如下所示。  **將部落格平台與 CopilotKit 後端集成** --------------------------- 在本節中，我將引導您完成將部落格平台與 CopilotKit 後端整合的過程，CopilotKit 後端處理來自前端的請求，提供函數呼叫和各種 LLM 後端（例如 GPT）。此外，我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理，它可以研究網路上的任何主題。 首先，在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰，請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。  若要取得 Tavilly Search API 金鑰，請導覽至 https://app.tavily.com/home  之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中，建立一個名為`copilotkit`的資料夾。在`copilotkit`資料夾中，建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c)，複製程式碼，並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來，在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面，定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數，該函數使用下面的程式碼對某個主題進行研究。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env["TAVILY_API_KEY"]) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` **將部落格平台與 CopilotKit 前端集成** --------------------------- 在本節中，我將引導您完成將部落格平台與 CopilotKit 前端整合的過程，以促進部落格文章研究和文章大綱生成。我們將使用聊天機器人側欄元件、copilot 文字區域元件、用於向 Copilot 提供應用程式狀態和其他資訊的 useMakeCopilotReadable 掛鉤，以及用於提供 Copilot 可以呼叫的操作的 useCopilotAction 掛鉤 首先，導入`/[root]/src/app/components/Article.tsx`檔案頂部的`useMakeCopilotReadable` 、 `useCopilotAction` 、 `CopilotTextarea`和`HTMLCopilotTextAreaElement`掛鉤。 ``` import { useMakeCopilotReadable, useCopilotAction, } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotTextarea, HTMLCopilotTextAreaElement, } from "@copilotkit/react-textarea"; ``` 在 Article 函數內的狀態變數下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的文章大綱。鉤子使副駕駛可以閱讀文章大綱。 ``` useMakeCopilotReadable("Blog article outline: " + JSON.stringify(articleOutline)); ``` 在`useMakeCopilotReadable`掛鉤下方，使用以下程式碼建立一個名為`copilotTextareaRef`的引用，該引用指向名為`HTMLCopilotTextAreaElement`的文字區域元素。 ``` const copilotTextareaRef = useRef<HTMLCopilotTextAreaElement>(null); ``` 在上面的程式碼下方，加入以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`researchBlogArticleTopic`的操作，該操作將啟用對部落格文章的給定主題的研究。此操作採用兩個參數，稱為`articleTitle`和`articleOutline` ，這兩個參數可以產生文章標題和大綱。 該操作包含一個處理程序函數，該函數根據給定主題生成文章標題和大綱。在處理函數內部， `articleOutline`狀態會使用新產生的大綱進行更新，而`articleTitle`狀態會使用新產生的標題進行更新，如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "researchBlogArticleTopic", description: "Research a given topic for a blog article.", parameters: [ { name: "articleTitle", type: "string", description: "Title for a blog article.", required: true, }, { name: "articleOutline", type: "string", description:"Outline for a blog article that shows what the article covers.", required: true, }, ], handler: async ({ articleOutline, articleTitle }) => { setArticleOutline(articleOutline); setArticleTitle(articleTitle); }, }, [] ); ``` 在上面的程式碼下方，前往表單元件並新增以下`CopilotTextarea`元素，該元素將使您能夠為文章內容新增補全、插入和編輯。 ``` <CopilotTextarea value={copilotText} ref={copilotTextareaRef} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none" placeholderStyle={{ color: "white", opacity: 0.5, }} autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: articleTitle, chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 5, stop: ["\n", ".", ","], }, }, insertionApiConfig: {}, }, debounceTime: 250, }} /> ``` 然後將Tailwindcss隱藏類別加入文章內容的Textarea中，如下所示。文字區域將保存文章的內容，並在文章發布後將其插入資料庫。 ``` {/* Textarea for article content */} <textarea className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none hidden" id="content" name="content" value={copilotText} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} /> ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/writearticle/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`和`CopilotSidebar`包裹Article元件，如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/openai/` ) 的 URL，而`CopilotSidebar`則呈現應用程式內聊天機器人，您可以提示您研究文章的任何主題。 ``` export default function WriteArticle() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user research a blog article topic." defaultOpen={true} labels={{ title: "Blog Article Copilot", initial: "Hi you! 👋 I can help you research any topic for a blog article.", }} clickOutsideToClose={false}> <Article /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後，執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000/writearticle。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到部落格平台中。  給右側的聊天機器人一個提示，例如“研究一篇關於生成人工智慧的部落格文章主題，然後給我文章大綱。”聊天機器人將開始研究該主題，然後產生部落格標題。 當您開始在編輯器上寫作時，您應該會看到內容自動建議，如下所示。  **將部落格平台與 Supabase 資料庫集成** -------------------------- 在本節中，我將引導您完成將部落格平台與 Supabase 資料庫整合以插入和獲取部落格文章資料的過程。 首先，導覽至[supabase.com](http://supabase.com)並點擊主頁上的「啟動您的專案」按鈕。  然後新建一個專案，名為AiBloggingPlatform，如下圖所示。  建立專案後，將 Supabase URL 和 API 金鑰新增至 env.local 檔案中的環境變數中，如下所示。 ``` NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=”Your Supabase URL” NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=”Your Supabase API Key” ``` 之後，請前往 Supabase 上專案的儀表板並開啟 SQL 編輯器部分。然後將下列 SQL 程式碼新增至編輯器中，然後按一下 CTRL + Enter 鍵建立一個名為articles 的表。文章表包含 id、標題和內容行。 ``` create table if not exists articles ( id bigint primary key generated always as identity, title text, content text ); ``` 建立表格後，您應該會收到一條成功訊息，如下所示。  之後，轉到`/[root]/src/`資料夾並建立一個名為`utils`的資料夾。在`utils`資料夾內，建立一個名為`supabase.ts`文件，並新增以下用於建立並傳回 Supabase 用戶端的程式碼。 ``` // Importing necessary functions and types from the Supabase SSR package import { createServerClient, type CookieOptions } from '@supabase/ssr' // Define a function named 'supabase' that takes a 'CookieOptions' object as input export const supabase = (cookies: CookieOptions) => { // Retrieve cookies from the provided 'CookieOptions' object const cookieStore = cookies() // Create and return a Supabase client configured with environment variables and cookie handling return createServerClient( // Retrieve Supabase URL from environment variables process.env.NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL!, // Retrieve Supabase anonymous key from environment variables process.env.NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY!, { cookies: { // Define a custom 'get' function to retrieve cookies by name from the cookie store get(name: string) { return cookieStore.get(name)?.value }, }, } ) } ``` 然後轉到`/[root]/src/app`資料夾並建立一個名為`serveractions`的資料夾。在`serveractions`資料夾中，建立一個名為`AddArticle.ts`的文件，並新增以下程式碼，將部落格文章資料插入到 Supabase 資料庫中。 ``` // Importing necessary functions and modules for server-side operations "use server"; import { createServerComponentClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { redirect } from "next/navigation"; // Define an asynchronous function named 'addArticle' that takes form data as input export async function addArticle(formData: any) { // Extract title and content from the provided form data const title = formData.get("title"); const content = formData.get("content"); // Retrieve cookies from the HTTP headers const cookieStore = cookies(); // Create a Supabase client configured with the provided cookies const supabase = createServerComponentClient({ cookies: () => cookieStore }); // Insert the article data into the 'articles' table on Supabase const { data, error } = await supabase.from("articles").insert([ { title, content, }, ]); // Check for errors during the insertion process if (error) { console.error("Error inserting data", error); return; } // Redirect the user to the home page after successfully adding the article redirect("/"); // Return a success message return { message: "Success" }; } ``` 之後，轉到`/[root]/src/app/components/Article.tsx`檔案並導入`addArticle`函數。 ``` import { addArticle } from "../serveractions/AddArticle"; ``` 然後加入`addArticle`函數作為表單動作參數，如下所示。 ``` // Form element for article input <form action={addArticle} className="w-full h-full gap-10 flex flex-col items-center p-10"> </form> ``` 之後，導覽至http://localhost:3000/writearticle，研究您選擇的主題，新增文章內容，然後點擊底部的發布按鈕來發布文章。 然後轉到 Supabase 上專案的儀表板並導航到表編輯器部分。您應該會看到您的文章資料已插入 Supabase 資料庫，如下所示。  接下來，前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並在頂部導入 cookie 和 supabase 套件。 ``` import { cookies } from "next/headers"; import { supabase } from "@/utils/supabase"; ``` 然後在 Home 函數中加入以下程式碼，從 Supabase 資料庫中取得文章資料。 ``` const { data: articles, error } = await supabase(cookies).from('articles').select('*') ``` 之後，更新如下所示的元素程式碼，以將已發佈的文章呈現在部落格平台主頁上。 ``` return ( <> <Header /> <div className="max-w-[85rem] h-full px-4 py-10 sm:px-6 lg:px-8 lg:py-14 mx-auto"> <div className="grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-6"> {articles?.map((post: any) => ( <Link key={post.id} className="group flex flex-col h-full bg-white border border-gray-200 hover:border-transparent hover:shadow-lg transition-all duration-300 rounded-xl p-5 " href={`/posts/${post.id}`}> <div className="aspect-w-16 aspect-h-11"> <Image className="object-cover h-48 w-96 rounded-xl" src={`https://source.unsplash.com/featured/?${encodeURIComponent( post.title )}`} width={500} height={500} alt="Image Description" /> </div> <div className="my-6"> <h3 className="text-xl font-semibold text-gray-800 "> {post.title} </h3> </div> </Link> ))} </div> </div> </> ); ``` 然後導航到[http://localhost:3000](http://localhost:3000/writearticle) ，您應該會看到您發布的文章，如下所示。  之後，轉到`/[root]/src/app`資料夾並建立一個名為`[id].`在`[id]`資料夾中，建立一個名為`page.tsx`的文件，並在頂部匯入以下套件和元件。 ``` import { supabase } from '@/utils/supabase'; import { cookies } from "next/headers"; import Header from '@/app/components/Header'; ``` 在導入下面，定義一個名為「getArticles」的非同步函數，該函數根據 id 參數從 supabase 資料庫檢索文章資料，如下所示。 ``` // Define an asynchronous function named 'getArticles' that retrieves article data based on the provided parameters async function getArticles(params: any) { // Extract the 'id' parameter from the provided 'params' object const { id } = params // Retrieve article data from Supabase database where the 'id' matches the provided value const { data, error } = await supabase(cookies) .from('articles') .select('*') .eq('id', id) .single(); // Return the retrieved data return data } ``` 在上面的程式碼下面，定義一個名為“Post”的函數，它將“params”作為 props，如下所示。 ``` // Define a default asynchronous function named 'Post' that takes 'params' as props export default async function Post({ params }: { params: any }) { // Retrieve the post data asynchronously based on the provided 'params' const post = await getArticles(params); // Return JSX to render the post details return ( <> {/* Render the header component */} <Header /> {/* Main content wrapper */} <div className="max-w-3xl px-4 pt-6 lg:pt-10 pb-12 sm:px-6 lg:px-8 mx-auto"> <div className="max-w-2xl"> <div className="space-y-5 md:space-y-8"> <div className="space-y-3"> {/* Render the post title */} <h2 className="text-2xl font-bold md:text-3xl dark:text-white"> {/* Render the post title only if 'post' is truthy */} {post && post.title} </h2> {/* Render the post content */} <p className="text-lg text-gray-800 dark:text-gray-200"> {/* Render the post content only if 'post' is truthy */} {post && post.content} </p> </div> </div> </div> </div> </> ); } ``` 之後，導覽至[http://localhost:3000](http://localhost:3000/writearticle)並點擊部落格平台主頁上顯示的文章。 然後您應該被重定向到文章的內容，如下所示。  結論 -- 總而言之，您可以使用 CopilotKit 建立應用內 AI 聊天機器人，該機器人可以查看當前應用程式狀態並在應用程式內執行操作。 AI 聊天機器人可以與您的應用程式前端、後端和第三方服務對話。 完整的原始碼：https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp
JavaScript 生態系統正以驚人的速度發展。當您熟悉某種技術時，就會出現大量新方法。其中一些（例如 TypeScript）獲得了廣泛採用，而另一些（例如 CoffeeScript）則悄悄消失。每項創新最初都會引起人們的興奮，但隨著時間的推移，社區經常分裂，批評者最終會產生自己的框架。這種無止盡的循環讓我對聲稱可以解決所有問題的最新「神奇」框架越來越警惕。我已經從尋求工具作為解決方案轉變為擁抱對模式的理解，而不是不斷追求新技術。 這就是為什麼我向您指出針對 TypeScript 專案的特殊工具，不僅僅是另一個工具，而是鼓勵良好實踐的範例： [Effect](https://effect.website/) 。 讓我們來看看為什麼你應該踏出這一步。 彩色函數 ---- 您是否曾經問過自己，[您的功能是什麼顏色？](https://journal.stuffwithstuff.com/2015/02/01/what-color-is-your-function/) 讓我為您總結一下。想像一下您的程式碼庫中有藍色和紅色函數。規則很簡單：您可以在藍色函數中使用紅色函數，但反之則不行。那不是一場惡夢嗎？現在用“async”替換藍色。是的，你在 Javascript 得到了函數著色。 那我們該如何對抗這種著色問題呢？如果我們想刪除彩色函數，我們需要建立某種包裝器，僅在需要時使用 Promise。例如「未來」還是…「效果」？ ``` import { Effect, pipe } from "effect"; const fibonacci = (a: number): Effect.Effect<number> => a <= 1 ? Effect.succeed(a) : pipe( Effect.all([fibonacci(a - 1), fibonacci(a - 2)]), Effect.map(([a, b]) => a + b) ); await Effect.runPromise(fibonacci(10)); ``` 使用`Effect`與`Promise`主要差異在於如何處理並發。 Effect 提供了 Fiber，它是類似於綠色線程或 goroutine 的輕量級並發結構。此功能允許我們在不阻塞主執行緒的情況下執行長時間執行或非同步任務，即使在傳統的同步函數中也可以啟動主執行緒。 ``` import { Effect, Console, pipe } from "effect"; const longRunningTask = pipe( Console.log("Start of long running task"), Effect.delay(1000), Effect.tap(Console.log("End of long running task")) ); console.log("Start of program"); Effect.runFork(longRunningTask); console.log("End of program"); /** * OUTPUT: * Start of program * End of program * Start of long running task * End of long running task */ ``` 雖然Effect 並沒有消除JavaScript 中固有的非同步/同步差異（函數著色），但透過使用纖程處理非同步操作，它允許同步函數呼叫非同步效果，而不會使其本身成為非同步，從而在很大程度上緩解“著色”問題。 類型安全錯誤 ------ 我們來看看這個函數： ``` const divide = (a: number, b: number) => a / b; ``` 我們這裡剛剛引入了一個問題，我們不能除以零。那麼讓我們稍微重構一下程式碼： ``` const divide = (a: number, b: number) => { if (b === 0) throw new Error('Cannot divide by zero.'); return a / b; } ``` 你覺得不錯嗎？它不是。因為它不是類型安全的。想要使用您的函數的人不會知道您的函數可能會拋出異常。對於像這樣的簡單函數來說，這可能看起來微不足道，但是當您有數十個潛在錯誤時，它可能會變成一場噩夢。其他較成熟的語言有諸如`Either`或`Result`之類的概念來表示類型安全錯誤。看起來像這樣： ``` type Result<T, E> = Ok<T> | Err<E>; // With something like: type Ok<T> = { kind: "Ok", data: T }; type Err<E> = { kind: "Err", err: E }; ``` 使用 Effect，您將擁有開箱即用的功能： `Effect<T, E>` 。您不必問自己在執行過程中會發生什麼樣的錯誤，您可以直接從函數簽名中知道它。它還附帶幫助函數來從錯誤中恢復。 ``` const divide = (a: number, b: number): Effect<number, "DivisionByZeroError"> => { if (b === 0) return Effect.fail("DivisionByZeroError"); return Effect.succeed(a / b); } ``` 新類型或品牌類型 -------- 你知道，回顧我以前的職能，我意識到我們可以做得更好。 ``` const divide = (a: number, b: NonZeroNumber) => ... ``` 那麼如何定義`NonZeroNumber`呢？如果您只是`type NonZeroNumber = number`它不會阻止人們用「0」來呼叫它。有一個模式：新類型。是的，Effect 也支持這一點： ``` import { Brand } from "effect" type NonZeroNumber = number & Brand.Brand<"NonZeroNumber"> const NonZeroNumber = Brand.refined<NonZeroNumber>( (n) => n !== 0, // Check if the value is a non-zero number (n) => Brand.error(`Expected ${n} to be a non-zero number`) ) ``` 這樣，您就知道您的函數**不能**使用任何數字來呼叫：它需要一種不包括零的特殊類型的數字。 依賴注入 ---- 如果您想遵循「控制反轉」原則，您可能需要研究「依賴注入」。這個概念非常簡單：函數應該能夠從自己的上下文中存取它所需要的內容。 ``` // With a singleton const read = (filename) => FileReader.read(filename); // With dependency injection const read = (reader: FileReader) => (filename) => reader.read(filename); ``` 出於多種原因，最好這樣做，例如解耦事物、允許輕鬆測試、具有不同的上下文等。 雖然有幾個框架可以幫助實現這一點，但 Effect 確實透過簡化來粉碎它：將依賴項作為 Effect 的第三個參數。 ``` const read = (filename): Effect<File, Error, FileReader> => { return Effect.flatMap(FileReader, fileReader => { return fileReader.read(filename); }) } ``` 結論 -- 您應該考慮 Effect 的原因還有很多。當然，一開始並不容易，您必須學習以不同的方式編碼。但與許多讓你學習「他們的」做事方式的框架相反，Effect 實際上教你好的模式，這些模式已經在其他語言中得到了證明。實際上，Effect 很大程度上受到了 Scala 中的 ZIO 的啟發，而 Scala 本身也受到了 Haskell 的啟發，而 Haskell 至今仍被認為是良好程式模式的頂峰之一。 --- 原文出處：https://dev.to/almaju/someone-finally-fixed-javascript-426i
長話短說 ---- 在本文中，您將了解如何建立 Vercel 的 V0.dev 的克隆。這是一個很棒的專案，可以加入到您的投資組合中並磨練您的人工智慧能力。 我們將介紹使用： - 用於應用程式框架的 Next.js 🖥️ - 法學碩士 OpenAI 🧠 - v0 👾 的應用程式邏輯 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到您的應用程式中 🪁  --- CopilotKit：應用內人工智慧的作業系統框架 ========================= CopilotKit 是[開源人工智慧副駕駛平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （原諒人工智慧的拼字錯誤並給一顆星：） 現在回到文章。 --- 先決條件 ---- 要開始學習本教程，您需要具備以下條件： - 文字編輯器（VS Code、遊標） - React、Next.js、Typescript 和 Tailwind CSS 的基本知識。 - Node.js 安裝在您的 PC/Mac 上 - 套件管理器 (npm) - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/overview) API 金鑰 - [CopilotKit](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)安裝在您的 React 專案中 v0是什麼？ ------ **v0**是[Vercel 開發的](https://vercel.com/blog/announcing-v0-generative-ui)生成式使用者介面 (UI) 工具，允許使用者給予提示並描述他們的想法，然後將其轉換為用於建立 Web 介面的 UI 程式碼。它利用[生成式 AI](https://medium.com/data-science-at-microsoft/generative-ai-openai-and-chatgpt-what-are-they-3c80397062c4)以及[React](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Tools_and_testing/Client-side_JavaScript_frameworks/React_getting_started) 、 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com/)和[Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/)等開源工具，根據使用者提供的描述產生程式碼。 *這是使用 v0 產生的 Web 應用程式 UI 的範例* https://v0.dev/t/nxGnMd1uVGc 了解專案要求 ------ 在本逐步教程結束時，克隆將具有以下專案要求： 1. **使用者輸入：**使用者輸入文字作為提示，描述他們想要產生的 UI。這將使用 CopilotKit 聊天機器人來完成，該聊天機器人由[CopilotSidebar](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotSidebar)提供。 2. **CopilotKit 整合：** CopilotKit 將用於為 Web 應用程式提供 AI 功能以產生 UI。 3. **渲染 UI：**在 UI React/JSX 程式碼和渲染 UI 之間切換的切換開關。 使用 CopilotKit 建立 v0 克隆 ---------------------- **第 1 步：建立一個新的 Next.JS 應用程式** 在終端機中開啟工作區資料夾並執行以下命令建立新的 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest copilotkit-v0-clone ``` 這將建立一個名為`copilotkit-v0-clone`新目錄，其中包含 Next.JS 專案結構，並安裝了所需的依賴項。它將在您的終端中顯示這一點，並對除最後一個之外的所有選項都選擇**“是”** ，因為建議使用預設`import alias` 。其他提示安裝我們將在專案中使用的 Typescript 和 TailwindCSS。  使用`cd`指令導航到專案目錄，如下所示： ``` cd copilotkit-v0-clone ``` **步驟 2：設定 CopilotKit 後端端點。閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)以了解更多資訊。** 執行以下命令來安裝 CopilotKit 後端軟體包： ``` npm i @copilotkit/backend ``` 然後造訪 https://platform.openai.com/api-keys 以取得您的**GPT 4** OpenAI API 金鑰。  取得 API 金鑰後，在根目錄中建立一個`.env.local`檔案。 `.env.local`檔案應該是這樣的： ``` OPENAI_API_KEY=Your OpenAI API key ``` 在**app**目錄下建立該目錄； `api/copilot/openai`並建立一個名為`route.ts`的檔案。該檔案用作 CopilotKit 請求和 OpenAI 互動的**後端**端點。它處理傳入的請求，使用 CopilotKit 處理它們，並傳回適當的回應。 我們將在`route.ts`檔案中建立一個POST請求函數，在post請求內部建立一個`CopilotBackend`類別的新實例，該類別提供了處理CopilotKit請求的方法。 然後，我們呼叫`CopilotBackend`實例的`response`方法，並傳遞請求物件 ( `req` ) 和`OpenAIAdapter`類別的新實例作為參數。此方法使用 CopilotKit 和 OpenAI API 處理請求並回傳回應。 如下面的程式碼所示，我們從`@copilotkit/backend`套件導入`CopilotBackend`和`OpenAIAdapter`類別。這些類別對於與 CopilotKit 和 OpenAI API 互動是必需的。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend(); return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` **步驟 3：為 v0 克隆建立元件** 我們將使用 Shadcn UI 庫中的元件。要處理這個問題，讓我們透過執行`shadcn-ui init`命令來設定 Shadcn UI 庫來設定您的專案 ``` npx shadcn-ui@latest init ``` 然後我們將用這個問題來配置components.json ``` Which style would you like to use? › Default Which color would you like to use as base color? › Slate Do you want to use CSS variables for colors? › no / yes ``` 我們在 Shadcn UI 中使用的元件是**按鈕**和**對話框**。那麼讓我們來安裝它們吧！ 對於[按鈕](https://ui.shadcn.com/docs/components/button)，執行此命令 ``` npx shadcn-ui@latest add button ``` 若要安裝[對話](https://ui.shadcn.com/docs/components/dialog)方塊元件，請執行以下命令 ``` npx shadcn-ui@latest add dialog ``` **第 4 步：設定 CopilotKit 前端。閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)以了解更多資訊。** 若要安裝 CopilotKit 前端軟體包，請執行以下命令： ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` 根據[CopilotKit 文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)，要使用 CopilotKit，我們必須設定前端包裝器以透過 Copilot 傳遞任何 React 應用程式。當提示傳遞到 CopilotKit 時，它會透過 URL 將其傳送到 OpenAI，後者會回傳回應。 在**應用程式**目錄中，讓我們更新`layout.tsx`檔案。該文件將定義我們應用程式的佈局結構並將 CopilotKit 整合到前端。 輸入以下程式碼： ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; // also import this if you want to use the CopilotTextarea component import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { Inter } from "next/font/google"; import "./globals.css"; import { CopilotSidebar, } from "@copilotkit/react-ui"; const inter = Inter({ subsets: ["latin"] }); export default function RootLayout({ children, }: Readonly<{ children: React.ReactNode; }>) { return ( <html lang="en"> <body className={inter.className}> <CopilotKit url="/api/copilotkit/openai/"> <CopilotSidebar defaultOpen>{children}</CopilotSidebar> </CopilotKit> </body> </html> ); } ``` 該元件代表我們應用程式的根佈局。它使用 CopilotKit 包裝整個應用程式，根據我們在**步驟 2**中為後端建立的內容指定 CopilotKit 後端端點的 URL ( `/api/copilotkit/openai/` )。此外，它還包括一個 CopilotSidebar 元件，可作為 CopilotKit 的側邊欄，並將 Children 屬性作為其內容傳遞。 **第 5 步：設定主應用程式** 讓我們建立應用程式的結構。它將有一個標題、側邊欄和預覽畫面。 對於**Header** ，導航到**元件**目錄，如下所示， `src/components`然後建立一個`header.tsx`檔案並輸入以下程式碼： ``` import { CodeXmlIcon } from "lucide-react"; import { Button } from "./ui/button"; const Header = (props: { openCode: () => void }) => { return ( <div className="w-full h-20 bg-white flex justify-between items-center px-4"> <h1 className="text-xl font-bold">Copilot Kit</h1> <div className="flex gap-x-2"> <Button className=" px-6 py-1 rounded-md space-x-1" variant={"default"} onClick={props.openCode} > <span>Code</span> <CodeXmlIcon size={20} /> </Button> </div> </div> ); }; export default Header; ``` 對於**側欄，**建立一個`sidebar.tsx`檔案並輸入以下程式碼： ``` import { ReactNode } from "react"; const Sidebar = ({ children }: { children: ReactNode }) => { return ( <div className="w-[12%] min-h-full bg-white rounded-md p-4"> <h1 className="text-sm mb-1">History</h1> {children} </div> ); }; export default Sidebar; ``` 然後對於**預覽**螢幕，建立一個`preview-screen.tsx`檔案並輸入程式碼： ``` const PreviewScreen = ({ html_code }: { html_code: string }) => { return ( <div className="w-full h-full bg-white rounded-lg shadow-lg p-2 border"> <div dangerouslySetInnerHTML={{ __html: html_code }} /> </div> ); }; export default PreviewScreen; ``` 現在讓我們將它們放在一起，打開`page.tsx`檔案並貼上以下程式碼： ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { Dialog, DialogContent, DialogDescription, DialogHeader, DialogTitle, } from "@/components/ui/dialog"; import Header from "@/components/header"; import Sidebar from "@/components/sidebar"; import PreviewScreen from "@/components/preview-screen"; import { Input } from "@/components/ui/input"; export default function Home() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [showDialog, setShowDialog] = useState<boolean>(false); const [codeCommand, setCodeCommand] = useState<string>(""); return ( <> <main className="bg-white min-h-screen px-4"> <Header openCode={() => setShowDialog(true)} /> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <Sidebar> <div className="space-y-2"> {code.map((c, i) => ( <div key={i} className="w-full h-20 p-1 rounded-md bg-white border border-blue-600" onClick={() => setCodeToDisplay(c)} > v{i} </div> ))} </div> </Sidebar> <div className="w-10/12"> <PreviewScreen html_code={readableCode || ""} /> </div> </div> <div className="w-8/12 mx-auto p-1 rounded-full bg-primary flex my-4 outline-0"> <Input type="text" placeholder="Enter your code command" className="w-10/12 p-6 rounded-l-full outline-0 bg-primary text-white" value={codeCommand} onChange={(e) => setCodeCommand(e.target.value)} /> <button className="w-2/12 bg-white text-primary rounded-r-full" onClick={() => generateCode.run(context)} > Generate </button> </div> </main> <Dialog open={showDialog} onOpenChange={setShowDialog}> <DialogContent> <DialogHeader> <DialogTitle>View Code.</DialogTitle> <DialogDescription> You can use the following code to start integrating into your application. </DialogDescription> <div className="p-4 rounded bg-primary text-white my-2"> {readableCode} </div> </DialogHeader> </DialogContent> </Dialog> </> ); } ``` 我們來分解一下上面的程式碼： `const [code, setCode] = useState<string[]>([]);`將用於保存生成的程式碼 `const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || "");`將用於保存預覽畫面上顯示的程式碼。 `const [showDialog, setShowDialog] = useState<boolean>(false);`這將保持對話框的狀態，該對話框顯示您可以複製的生成程式碼。 在下面的程式碼中，我們循環產生的程式碼（一串陣列）將其顯示在側邊欄上，這樣當我們選擇一個程式碼時，它就會顯示在預覽畫面上。 ``` <Sidebar> <div className="space-y-2"> {code.map((c, i) => ( <div key={i} className="w-full h-20 p-1 rounded-md bg-white border border-blue-600" onClick={() => setCodeToDisplay(c)} > v{i} </div> ))} </div> </Sidebar> ``` `<PreviewScreen html_code={codeToDisplay} />`在這裡，我們發送要在預覽畫面上顯示的程式碼。預覽畫面元件採用 CopilotKit 產生的程式碼字串，並使用`dangerouslySetInnerHTML`來呈現產生的程式碼。 下面我們有一個`Dialog`元件，它將顯示 CoplilotKit 產生的程式碼，可以將其複製並加入到您的程式碼中。 ``` <Dialog open={showDialog} onOpenChange={setShowDialog}> <DialogContent> <DialogHeader> <DialogTitle>View Code.</DialogTitle> <DialogDescription> You can use the following code to start integrating into your application. </DialogDescription> <div className="p-4 rounded bg-primary text-white my-2"> {readableCode} </div> </DialogHeader> </DialogContent> </Dialog> ``` **步驟6：實作主要應用程式邏輯** 在這一步驟中，我們將 CopilotKit 整合到我們的 v0 克隆應用程式中，以促進人工智慧驅動的 UI 生成。我們將使用 CopilotKit 的 React hook 來管理狀態，使元件可供 Copilot 讀取和操作，並與 OpenAI API 互動。 在您的`page.tsx`檔案中，匯入以下內容： ``` import { CopilotTask, useCopilotContext, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 然後我們在`Home`元件中使用`CopilotTask`定義一個`generateCode`任務： ``` const readableCode = useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); const generateCode = new CopilotTask({ instructions: codeCommand, actions: [ { name: "generateCode", description: "Create Code Snippet with React.js, tailwindcss.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, ], handler: async ({ code }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); }, }, ], }); const context = useCopilotContext(); ``` 我們使用`useMakeCopilotReadable`來傳遞現有程式碼並確保可讀性。然後我們使用`CopilotTask`產生UI，並將`generateCode`任務綁定到**生成**按鈕，這樣就可以透過與按鈕元件互動來產生程式碼片段。 此操作由使用者互動觸發，並在呼叫時執行非同步`handler`函數。 `handler`將產生的程式碼新增至程式碼陣列中，更新應用程式狀態以包含新產生的程式碼片段，並將產生的程式碼傳送到預覽畫面上顯示和呈現，預覽畫面也可以複製。 此外， `instructions`屬性指定提供給 Copilot 的命令，該命令儲存在`codeCommand`狀態變數中。 有關`CopilotTask`運作方式的完整說明，請查看此處的文件：https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotTask **第 6 步：執行 v0 克隆應用程式** 至此，我們已經完成了 v0 克隆設置，然後可以透過執行來啟動開發伺服器 ``` npm run dev ```  可以使用此 URL 在瀏覽器中存取該 Web 應用程式 [http://本地主機:3000](http://localhost:3000/) 然後您可以輸入提示並點擊**“生成”。**這裡有些例子： - **定價頁面：**如下所示，這是產生的UI，有一個切換按鈕可以在UI和React程式碼之間切換：  如果點擊右上角的**Code** </> 按鈕，它會切換到產生的 UI 的 React 程式碼，如下所示：  - 註冊頁面 UI 範例：  - 還有一個結帳頁面  要克隆專案並在本地執行它，請打開終端並執行以下命令： ``` git clone https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next ``` 然後執行`npm install`以安裝專案所需的所有依賴項，並`npm run dev`來執行 Web 應用程式。 結論 -- 總而言之，您可以使用[CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)建立 v0 克隆，為您的設計提供 UI 提示。 CopilotKit 不僅適用於 UI 提示，它還可以用於建立[AI 驅動的 PowerPoint 生成器](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)、 [AI 簡歷產生器](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)等應用程式。 可能性是無限的，立即查看 CopilotKit，將您的 AI 想法變為現實。 在[GitHub](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)上取得完整原始碼。 從[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)中了解有關如何使用 CopilotKit 的更多資訊。 另外，別忘了[Star CopilotKit！](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) ⭐ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb
如果您是開發人員，您就使用過程式語言。它們是讓電腦做你想做的事的好方法。也許您甚至已經深入研究過彙編或機器碼程式設計。許多人再也不想回來。但有些人想知道，我怎麼能透過做更多的低階程式來更折磨自己呢？我想更多地了解程式語言是如何製作的！開個玩笑，寫一門新語言並不像聽起來那麼糟糕，所以如果你有一點好奇心，我建議你留下來看看它是關於什麼的。 這篇文章的目的是簡單地介紹如何建立程式語言，以及如何建立自己的特殊語言。甚至可以用自己的名字命名。誰知道。 我還敢打賭，這似乎是一項令人難以置信的艱鉅任務。別擔心，因為我已經考慮過這一點。我盡力相對簡單地解釋了一切，沒有講*太多*離題的話。在這篇文章結束時，您將能夠建立自己的程式語言（將有幾個部分），但還有更多。了解幕後發生的事情會讓你更好地進行除錯。您將更能理解新的程式語言以及為何它們做出這樣的決定。如果我之前沒有提到的話，你可以擁有一種以你自己的名字命名的程式語言。而且，這真的很有趣。至少對我來說。 編譯器和解釋器 ------- 程式語言通常是高階的。也就是說，你看的不是0和1，也不是暫存器和組合程式碼。但是，您的電腦只能辨識 0 和 1，因此它需要一種方法來從您輕鬆讀取的內容轉變為機器可以輕鬆讀取的內容。該翻譯可以透過編譯或解釋來完成。 編譯是將原始語言的整個原始檔轉換為目標語言的過程。出於我們的目的，我們將考慮從全新的、最先進的語言一直編譯到可執行的機器碼。  我的目標是讓「魔法」消失 解釋是或多或少直接執行原始檔中的程式碼的過程。我會讓你覺得這很神奇。 那麼，如何從易於閱讀的原始語言變成難以理解的目標語言呢？ 編譯器的階段 ------ 編譯器可以透過多種方式分為多個階段，但有一種方法是最常見的。當你第一次看到它時，它的意義不大，但它是這樣的：  哎呀，我選錯了圖，但這樣就可以了。基本上，您獲取原始文件，將其設置為計算機想要的格式（刪除空格之類的內容），將其更改為計算機可以很好地移動的格式，然後從中生成程式碼。還有更多。那是下次，或者如果你的好奇心快要殺死你的話，也可以供你自己研究。 詞法分析 ---- ### 又名“讓原始碼變得漂亮” 考慮以下完全虛構的語言，它基本上只是一個帶有分號的計算器： ``` // source.ect 3 + 3.2; 5.0 / 1.9; 6 * 2; ``` 計算機不需要所有這些。空間只適合我們狹隘的頭腦。還有新線？沒有人需要那些。電腦將您看到的程式碼轉換為可以使用的標記流，而不是原始檔案。基本上，它知道`3`是整數， `3.2`是浮點數， `+`是對這兩個值進行運算的東西。這就是計算機*真正*需要完成的全部工作。**詞法分析器**的工作是提供這些標記而不是原始程式。 它的實現方式非常簡單：給詞法分析器（詞法分析器的一種聽起來不那麼自命不凡的說法）一些期望的東西，然後告訴它當它看到這些東西時要做什麼。這些稱為*規則*。這是一個例子： ``` int cout << "I see an integer!" << endl; ``` 當 int 通過詞法分析器並執行此規則時，您將看到一個非常明顯的“我看到一個整數！”感嘆。這不是我們使用詞法分析器的方式，但看到程式碼執行是任意的很有用：沒有規則要求您必須建立某個物件並傳回它，它只是常規的舊程式碼。甚至可以用大括號括起來來使用多條線。 順便說一句，我們將使用稱為[FLEX 的](https://github.com/westes/flex)東西來進行詞法分析。它使事情變得非常簡單，但是沒有什麼可以阻止您自己編寫一個程式來執行此操作。 為了了解我們如何使用 flex，請看這個例子： ``` // scanner.lex /* Definitions */ %{ #include <iostream> using namespace std; extern "C" int yylex(); %} /* Rules next */ %% [0-9]+.[0-9]+ cout << "FLOAT: (" << yytext << ")" << endl; [0-9]+ cout << "INT: (" << yytext << ")" << endl; "+" cout << "PLUS" << endl; "-" cout << "MINUS" << endl; "*" cout << "TIMES" << endl; "/" cout << "DIVIDED BY" << endl; ";" cout << "SEMICOLON" << endl; [\t\r\n\f] ; /* ignore whitespace */ %% /* Code */ int main() { yylex(); } ``` 這引入了一些新概念，讓我們回顧一下它們： `%%`用於分隔 .lex 檔案的各個部分。第一部分是聲明 - 基本上是使詞法分析器更具可讀性的變數。這也是您導入的位置，由`%{`和`%}`包圍。 第二部分是規則，我們之前已經看過。這些基本上是一個大的`if` `else if`塊。它將執行*最長的匹配*行。因此，即使您更改 float 和 int 的順序，float 仍然會匹配，因為匹配`3.2`的 3 個字元比`3`的 1 個字元多。請注意，如果這些規則均不匹配，則會採用預設規則，只需將字元列印到標準輸出即可。然後，您可以使用`yytext`來引用它看到的與該規則相符的內容。 第三部分是程式碼，它只是在執行時執行的 C 或 C++ 原始碼。 `yylex();`是執行詞法分析器的函數呼叫。您也可以讓它從檔案中讀取輸入，但預設情況下它從標準輸入中讀取。 假設您將這兩個檔案建立為`source.ect`和`scanner.lex` 。我們可以使用`flex`命令建立一個 C++ 程式（假設您已經安裝了`flex` ），然後編譯它並輸入我們的原始程式碼以達到我們很棒的列印語句。讓我們將其付諸行動吧！ ``` evan:ectlang/ $ flex scanner.lex evan:ectlang/ $ g++ lex.yy.c -lfl evan:ectlang/ $ ./a.out < source.ect INT: (3) PLUS FLOAT: (3.2) SEMICOLON FLOAT: (5.0) DIVIDED BY FLOAT: (1.9) SEMICOLON INT: (6) TIMES INT: (2) SEMICOLON evan:ectlang/ $ ``` 嘿，酷！您只需編寫將輸入與規則相符的 C++ 程式碼，以便執行某些操作。 現在，編譯器如何使用它？一般來說，每個規則都會返回一些東西，而不是打印一些東西——一個令牌！這些標記可以在編譯器的下一部分中定義... 語法分析器 ----- ### 又名“使漂亮的源程式碼可用” 是時候玩得開心了！一旦我們到達這裡，我們就開始定義程式的結構。解析器只是獲得一個標記流，它必須匹配該流中的元素，以使原始程式碼具有可用的結構。為了做到這一點，它使用了[語法](https://en.wikipedia.org/wiki/Formal_grammar)，你可能在理論課上看到或聽到你奇怪的朋友閒聊的東西。它們非常強大，並且有很多東西需要了解，但我只會提供您需要了解的關於我們有點愚蠢的解析器的資訊。 基本上，語法將非終結符與終結符和非終結符的某種組合相匹配。終端是樹的葉子；非終端有孩子。如果這沒有意義，請不要擔心，程式碼可能會更容易理解。 我們將使用一個名為[Bison 的](https://www.gnu.org/software/bison/)解析器產生器。這次，為了解釋目的，我將把文件分成幾個部分。首先，聲明： ``` // parser.y %{ #include <iostream> using namespace std; extern "C" void yyerror(char *s); extern "C" int yyparse(); %} %union{ int intVal; float floatVal; } %start program %token <intVal> INTEGER_LITERAL %token <floatVal> FLOAT_LITERAL %token SEMI %type <floatVal> exp %type <floatVal> statement %left PLUS MINUS %left MULT DIV ``` 第一部分應該看起來很熟悉：我們正在導入我們想要使用的東西。之後就變得有點棘手了。 聯合是「真正的」C++ 類型到我們將在整個程式中呼叫它的類型的映射。因此，當我們看到`intVal`時，您可以將頭腦中的值替換為`int` ，而當我們看到`floatVal`時，您可以將頭腦中的值替換為`float` 。稍後你就會明白為什麼。 接下來我們來看看符號。您可以在腦海中將它們分為終結符和非終結符，就像我們之前討論的語法一樣。大寫字母表示終端，因此它們不會繼續擴展。小寫意味著非終結符，因此它們繼續擴展。這只是慣例。 每個聲明（以`%`開頭）聲明一些符號。首先，我們看到我們從一個非終端`program`開始。然後，我們定義一些標記。 `<>`括號定義回傳類型：因此`INTEGER_LITERAL`終端機回傳`intVal` 。 `SEMI`終端不會回傳任何內容。使用`type`可以對非終結符完成類似的操作，如將`exp`定義為傳回`floatVal`的非終結符時所見。 最後我們取得了優先權。我們知道 PEMDAS，或者您可能已經學過的任何其他縮寫詞，它告訴您一些簡單的優先規則：乘法在加法之前，等等。現在，我們以一種奇怪的方式在這裡聲明這一點。首先，清單中的位置越低意味著優先順序越高。其次，您可能想知道`left`是什麼意思。這就是關聯性：差不多，如果我們有`a op b op c` ， `a`和`b`會在一起，還是`b`和`c`會在一起？我們的大多數運算子都執行前者，即`a`和`b`首先結合在一起：這稱為左結合性。某些運算子（例如求冪）會執行相反的操作： `a^b^c`期望您先提高`b^c`然後再提高`a^(b^c)` 。不過，我們不會處理這個問題。如果您想了解更多詳細訊息，請查看 Bison 頁面。 好吧，我可能已經厭倦了聲明，這是語法規則： ``` // parser.y %% program: /* empty */ | program statement { cout << "Result: " << $2 << endl; } ; statement: exp SEMI exp: INTEGER_LITERAL { $$ = $1; } | FLOAT_LITERAL { $$ = $1; } | exp PLUS exp { $$ = $1 + $3; } | exp MINUS exp { $$ = $1 - $3; } | exp MULT exp { $$ = $1 * $3; } | exp DIV exp { $$ = $1 / $3; } ; ``` 這就是我們之前講的文法。如果您不熟悉語法，這非常簡單：左側可以變成右側的任何內容，並用`|`分隔。 （邏輯`or` ）。如果它可以走多條路徑，那就是不行的，我們稱之為*歧義語法*。由於我們的優先聲明，這並不含糊 - 如果我們更改它，使 plus 不再保持關聯，而是聲明為像`SEMI`這樣的`token` ，我們會看到發生移位/歸約衝突。想知道更多？看看Bison是如何運作的，提示，它使用LR解析演算法。 好的，所以`exp`可以是以下情況之一： `INTEGER_LITERAL` 、 `FLOAT_LITERAL`等。請注意，它也是遞歸的，因此`exp`可以變成兩個`exp` 。這允許我們使用複雜的表達式，例如`1 + 2 / 3 * 5` 。請記住，每個`exp`都會傳回一個 float 類型。 括號內的內容與我們在詞法分析器中看到的相同：任意 C++ 程式碼，但帶有更奇怪的語法糖。在這種情況下，我們有一些以`$`開頭的特殊變數。變數`$$`基本上就是回傳的內容。 `$1`是第一個參數傳回的內容， `$2`第二個參數傳回的內容，等等。我所說的「參數」是指語法規則的一部分：因此規則`exp PLUS exp`有參數 1 `exp` 、參數 2 `PLUS`和參數 3 `exp` 。因此，在程式碼執行中，我們將第一個表達式的結果加到第三個表達式中。 最後，一旦它回到`program`非終端，它將列印語句的結果。在這種情況下，程式是一堆語句，其中語句是一個表達式，後面跟著一個分號。 現在我們來編寫程式碼部分。這是當我們通過解析器時實際執行的內容： ``` // parser.y %% int main(int argc, char **argv) { if (argc < 2) { cout << "Provide a filename to parse!" << endl; exit(1); } FILE *sourceFile = fopen(argv[1], "r"); if (!sourceFile) { cout << "Could not open source file " << argv[1] << endl; exit(1); } // Sets input for flex to the file instead of standard in yyin = sourceFile; // Now let's parse it! yyparse(); } // Called on error with message s void yyerror(char *s) { cerr << s << endl; } ``` 好吧，這開始變得有趣了。我們的主函數現在從第一個參數提供的檔案而不是標準輸入中讀取，並且我們加入了一些錯誤程式碼。這是非常不言自明的，並且註釋很好地解釋了正在發生的事情，所以我將把它作為練習留給讀者來弄清楚這一點。您需要知道的是現在我們回到詞法分析器以向解析器提供標記！這是我們的新詞法分析器： ``` // scanner.lex %{ extern "C" int yylex(); #include "parser.tab.c" // Defines the tokens %} %% [0-9]+ { yylval.intVal = atoi(yytext); return INTEGER_LITERAL; } [0-9]+.[0-9]+ { yylval.floatVal = atof(yytext); return FLOAT_LITERAL; } "+" { return PLUS; } "-" { return MINUS; } "*" { return MULT; } "/" { return DIV; } ";" { return SEMI; } [ \t\r\n\f] ; /* ignore whitespace */ ``` 嘿嘿，現在確實變小了！我們看到的是，我們回傳的是終端符號，而不是列印。其中一些，例如整數和浮點數，我們首先在繼續之前設定值（ `yylval`是終端符號的回傳值）。除此之外，它只是為解析器提供了一個終端標記流以供其自行決定使用。 酷，那麼讓我們執行吧！ ``` evan:ectlang/ $ bison parser.y evan:ectlang/ $ flex scanner.lex evan:ectlang/ $ g++ lex.yy.c -lfl evan:ectlang/ $ ./a.out source.ect Result: 6.2 Result: 2.63158 Result: 12 ``` 我們開始了 - 我們的解析器列印出正確的值！但這並不是真正的編譯器，它只是執行 C++ 程式碼來執行我們想要的內容。為了製作編譯器，我們希望將其轉換為機器碼。為此，我們需要加入一點... 直到下次... ------- 我現在意識到這篇文章會比我想像的要長很多，所以我想我應該在這裡結束這篇文章。我們基本上有一個可用的詞法分析器和解析器，所以這是一個很好的停止點。 如果您對最終產品感到好奇，我已將原始程式碼放在[我的 Github](https://github.com/evantypanski/ectlang)上。隨著更多帖子的發布，該存儲庫將出現更多活動。 有了我們的詞法分析器和解析器，我們現在可以產生程式碼的中間表示，該中間表示最終可以轉換為真實的機器碼，我將向您展示具體的操作方法。 [第 2 部分來了！](https://dev.to/evantypanski/writing-a-simple-programming-language-from-scratch-part-2-2522) ### 其他資源 如果您想了解有關此處介紹的任何內容的更多訊息，我已經連結了一些內容以供您開始使用。我已經講了很多，所以這是我向您展示如何深入研究這些主題的機會。 - Flex 程式碼庫： <https://github.com/westes/flex> - 我們使用的詞法分析工具。 - Bison 文件： <https://www.gnu.org/software/bison/> - 我們使用的解析器產生器。這裡有很棒的文件。 - LALR 解析： <https://web.cs.dal.ca/~sjackson/lalr1.html> - 關於 LALR(1) 解析器（如 Bison 產生的解析器！）如何運作的精心解釋。 - 解決解析衝突： <http://www.cs.ecu.edu/karl/5220/spr16/Notes/Bottom-up/conflict.html> - 如何解決shift/reduce或reduce/reduce衝突，就像我們之前看到的那樣。 - Chomsky 層次結構： [https://en.wikipedia.org/wiki/Chomsky\_hierarchy](https://en.wikipedia.org/wiki/Chomsky_hierarchy) - 對此沒有詳細介紹，但我們使用了上下文無關語法，以便 Bison 可以編譯它。如果您需要上下文敏感性，那是為了後面的階段。 - 符號表： [https://www.tutorialspoint.com/compiler\_design/compiler\_design\_symbol\_table.htm](https://www.tutorialspoint.com/compiler_design/compiler_design_symbol_table.htm) - 使用符號表，編譯器如何處理變數。 哦，順便說一句，如果您不喜歡我的編譯器階段，這裡有一個實際的圖表。我仍然保留了符號表和錯誤處理程序。另請注意，許多圖表與此不同，但這最好地說明了我們所關心的內容。  --- 原文出處：https://dev.to/evantypanski/writing-a-simple-programming-language-from-scratch-part-1-54a2
React 的類型系統與 TypeScript 一起使用時，為開發人員提供了建構類型安全應用程式的強大框架。了解各種 React 類型之間的細微差別對於就其使用做出明智的決策至關重要。讓我們深入詳細比較這些類型，以了解它們的差異和適當的用例。 1️⃣ React.FC 與 React.ElementType -------------------------------- ### React.FC（React.FunctionComponent） `React.FC`是React中專門用來定義函數元件的類型。當 React Hooks 被引入並廣泛採用時，它開始變得更加流行。 在 React 18 之前，它曾經包含一個隱式的`children`屬性，使其適合預期有孩子的元件。但很長一段時間以來，隱式的`children` prop類型已經根據[React 18的類型變化](https://github.com/DefinitelyTyped/DefinitelyTyped/pull/56210)被刪除了。 這是一個使用範例： ``` interface SomeComponentProps { title: string; children?: React.ReactNode; } export const SomeComponent: React.FC<SomeComponentProps> = ({ title, children }) => { return ( <article> <h2>{title}</h2> {children} </article> ); }; ``` 然而，由於刪除了隱`children` prop 類型，現在使用`React.FC`的人少了很多，因為與直接將介面分配給 props 物件相比，它很笨重並且沒有提供任何真正的好處： ``` interface SomeComponentProps { title: string; children?: React.ReactNode; } export const SomeComponent = ({ title, children }: SomeComponentProps) => { return ( <article> <h2>{title}</h2> {children} </article> ); }; ``` ### React.ElementType 另一方面， `React.ElementType`是一種更廣泛的類型，表示可以由 React 呈現的任何元件類型。這不僅包括 React 函數和類別元件，還包括 HTML 元素的字串標籤（例如「div」、「span」）。當您想要接受元件作為 prop 並渲染它時， `React.ElementType`特別有用，允許動態元件使用。 ``` const DynamicComponent: React.ElementType = 'div'; export const Container = () => ( <DynamicComponent className="container">Hello, world!</DynamicComponent> ); ``` 在這裡， `DynamicComponent`的類型為`React.ElementType` ，允許它動態分配給不同類型的元件或 HTML 元素。 ### 比較筆記 - `React.FC`主要用於定義功能元件。從 React 18 開始，它不再那麼有用了。 - `React.ElementType`在接受各種可渲染實體方面提供了更大的靈活性。當您需要可以動態接受不同類型的 React 元件或 HTML 元素的東西時，請使用`React.ElementType` 2️⃣ React.ReactNode vs React.ReactElement vs JSX.Element -------------------------------------------------------- ### React.ReactElement `React.ReactElement`是一個具有`type` 、 `props`和`key`屬性的物件，由`React.createElement()`函數建立。與`React.ReactNode`相比，它是一種更具體的類型，表示可以由 React 直接渲染的元素。 ``` const elementContent: React.ReactElement = <div>Hello, React.ReactElement!</div>; export const Container = () => <>{elementContent}</>; ``` ### React.ReactNode `React.ReactNode`是最具包容性的類型，代表任何可以由 React 渲染的東西。這包括原始類型（字串、數字、布林值）、 `JSX.Element` 、 `React.ReactElement` 、這些類型的陣列等等。這是道具的首選類型，可以接受各種內容，例如`children` 。 ``` const multiElementContent: React.ReactNode = ( <div> <p>This is a paragraph.</p> {'This is a text node.'} {null} </div> ); const primitiveTypeContent: React.ReactNode = "I'm a primitive-type React.ReactNode"; export const Container = () => { return ( <> {multiElementContent} {primitiveTypeContent} </> ); }; ``` 下面的維恩圖描述了`React.ReactNode`和`React.ReactElement`之間的關係：  ### JSX.Element `JSX.Element`本質上是一個具有更廣泛定義的`React.ReactElement` ，允許各種程式庫以自己的方式實作 JSX。它是 TypeScript 內部使用的類型，用於表示 JSX 表達式的傳回類型。 ``` const jsxElement: JSX.Element = <span>Hello, JSX.Element!</span>; export const Container = () => <>{jsxElement}</>; ``` ### 比較筆記 - `React.ReactNode`是最靈活、最具包容性的，適合像孩子一樣可以接受多樣化內容的打字props。 - `React.ReactElement`和`JSX.Element`更具體， `React.ReactElement`適用於 React 建立的元素，而`JSX.Element`適用於使用 JSX 語法定義的元素。 💡有趣的事實 ------ - 函數元件的傳回值（也稱為渲染過程的結果）始終是`React.ReactNode`或`React.ReactElement` / `JSX.Element` 。基本上，函陣列件可以理解為： ``` type ReactFC<P = {}> = (props: P) => React.ReactNode; ``` - 像任何常規函數一樣呼叫函數元件會得到與使用 JSX 語法相同的結果，這意味著： ``` const MyComponent = ({ children }: { children: React.ReactNode }) => { return <div>{children}</div>; }; export const App = () => { return ( <div> <MyComponent> Rendering MyComponent with <strong>JSX Syntax</strong> </MyComponent> </div> ); } ``` 是相同的： ``` const MyComponent = ({ children }: { children: React.ReactNode }) => { return <div>{children}</div>; }; export const App = () => { return ( <div> {MyComponent({ children: ( <> Rendering MyComponent by <strong>Invoking Function Component</strong> </> ), })} </div> ); } ``` 🏁 結論 ---- 了解這些 React 類型和介面之間的差異可以讓開發人員做出更明智的決策，從而產生更乾淨、更易於維護的程式碼。無論您是定義元件、接受動態內容還是處理子元件，選擇正確的類型對於充分發揮 React 和 TypeScript 的潛力至關重要。 請期待我即將發表的文章，這些文章將更深入地探討利用這些類型的理解的模式。 --- 原文出處：https://dev.to/itswillt/explaining-reacts-types-940
今天，我們將學習如何使用 Wing 作為後端建立全端應用程式。  我們將使用 React 和 Vite 作為前端。 我知道還有其他框架，如 Vue、Angular 和 Next，但 React 仍然是最常見的，並且迄今為止有大量值得信賴的新創公司使用它。 如果您不知道， [React](https://github.com/facebook/react)是 Facebook 建立的開源程式庫，用於建立 Web 和本機使用者介面。正如您從儲存庫中看到的，它被超過 2040 萬開發人員使用。所以，這是值得的。 讓我們看看如何使用 Wing 作為後端。  --- [Wing](https://git.new/wing-repo) - 一種雲端程式語言。 ---------------------------------------------  Winglang 是一種專為雲端（又稱「面向雲端」）設計的新型開源程式語言。它允許您在雲端中建立應用程式，並且具有相當簡單的語法。 Wing 程式可以使用功能齊全的模擬器在本地執行（是的，不需要網路），也可以部署到任何雲端供應商。  Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄（我們使用的`shared-counter` ）並使用 Vite 使用新的 React 應用程式設定前端。您可以使用這個 npm 指令。 ``` npm create -y vite frontend -- --template react-ts // once installed, you can check if it's running properly. cd frontend npm install npm run dev ``` 您可以使用此 npm 命令安裝 Wing。 ``` npm install -g winglang ``` 您可以使用`wing -V`驗證安裝。 Wing 還提供官方[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)和[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22353-wing) ，後者提供語法突出顯示、補全、轉到定義和嵌入式 Wing 控制台支援。您可以在建立應用程式之前安裝它！ 建立後端目錄。 ``` mkdir ~/shared-counter/backend cd ~/shared-counter/backend ``` 建立一個新的空 Wing 專案。 ``` wing new empty // This will generate three files: package.json, package-lock.json and main.w file with a simple "hello world" program wing it // to run it in the Wing simulator // The Wing Simulator will be opened in your browser and will show a map of your app with a single function. //You can invoke the function from the interaction panel and check out the result. ``` 使用指令`wing new empty`後的結構如下。 ``` bring cloud; // define a queue, a bucket, and a counter let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(initial: 1); let queue = new cloud.Queue(); // When a message is received in the queue -> it should be consumed // by the following closure queue.setConsumer(inflight (message: str) => { // Increment the distributed counter, the index variable will // store the value before the increment let index = counter.inc(); // Once two messages are pushed to the queue, e.g. "Wing" and "Queue". // Two files will be created: // - wing-1.txt with "Hello Wing" // - wing-2.txt with "Hello Queue" bucket.put("wing-{index}.txt", "Hello, {message}"); log("file wing-{index}.txt created"); }); ``` 您可以安裝`@winglibs/vite`來啟動開發伺服器，而不是使用`npm run dev`來啟動本機 Web 伺服器。 ``` // in the backend directory npm i @winglibs/vite ``` 您可以使用`backend/main.w`中提供的 publicEnv 將資料傳送到前端。 讓我們來看一個小例子。 ``` // backend/main.w bring vite; new vite.Vite( root: "../frontend", publicEnv: { TITLE: "Wing + Vite + React" } ); // import it in frontend // frontend/src/App.tsx import "../.winglibs/wing-env.d.ts" //You can access that value like this. <h1>{window.wing.env.TITLE}</h1> ``` 你還可以做更多： - 讀取/更新 API 路線並使用 Wing Simulator 檢查它。 - 使用後端獲取值。 - 使用`@winglibs/websockets`同步瀏覽器，它在後端部署一個 WebSocket 伺服器，您可以連接此 WebSocket 來接收即時通知。 您可以閱讀完整的逐步指南，以了解[如何使用 React 作為前端和 Wing 作為後端建立簡單的 Web 應用程式](https://www.winglang.io/docs/guides/react-vite-websockets)。測試是使用 Wing Simulator 完成的，並使用 Terraform 部署到 AWS。 部署後的AWS架構是這樣的。  為了提供開發者選擇和更好的體驗，Wing 推出了對[TypeScript (Wing)](https://www.winglang.io/docs/typescript/)等其他語言的全面支援。唯一強制性的事情是您必須安裝 Wing SDK。 這也將使控制台完全可用於本地偵錯和測試，而無需學習 Wing 語言。 Wing 甚至還有其他[指南](https://www.winglang.io/docs/category/guides)，因此更容易遵循。  您可以閱讀[文件](https://www.winglang.io/docs)並查看[範例](https://www.winglang.io/docs/category/examples)。 您也可以在[Playground](https://www.winglang.io/play/?code=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%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%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%3D%3D)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個！ https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo Wing 在 GitHub 上擁有超過 3500 個 Star，發布了 1500 多個版本，但仍未進入 v1 版本，這意味著意義重大。 去嘗試一下，做一些很酷的事情吧！ https://git.new/wing-repo 星翼 ⭐️ --- 開發者生態系統不斷發展，許多開發者圍繞 React 建置了一些獨特的東西。 我不會介紹如何使用 React，因為這是一個非常廣泛的主題，我在最後貼了一些資源來幫助您學習 React。 但為了幫助您建立出色的 React 專案，我們介紹了 25 個開源專案，您可以使用它們來使您的工作更輕鬆。 這將有大量的資源、想法和概念。 我甚至會給你一些學習資源，以及一些產品的專案範例來學習 React。 一切都是免費的，而且只有 React。 讓我們涵蓋這一切！ --- 1. [Mantine Hooks](https://www.npmjs.com/package/@mantine/hooks) - 用於狀態和 UI 管理的 React hooks。 --------------------------------------------------------------------------------------------  這可能不是專門針對 React 的，但是您可以使用這些鉤子來使您的工作更輕鬆。這些鉤子隨時可用，每個鉤子都有許多選項。 如果我必須評價的話，這將是每個人都可以使用的最有用的專案，而不是從頭開始編寫程式碼。 相信我，獲得 60 多個 Hooks 是一件大事，因為他們有一個簡單的方法讓您可以透過簡單的文件查看每個 Hooks 的演示。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @mantine/hooks ``` 這就是如何使用`useScrollIntoView`作為 mantine 掛鉤的一部分。 ``` import { useScrollIntoView } from '@mantine/hooks'; import { Button, Text, Group, Box } from '@mantine/core'; function Demo() { const { scrollIntoView, targetRef } = useScrollIntoView<HTMLDivElement>({ offset: 60, }); return ( <Group justify="center"> <Button onClick={() => scrollIntoView({ alignment: 'center', }) } > Scroll to target </Button> <Box style={{ width: '100%', height: '50vh', backgroundColor: 'var(--mantine-color-blue-light)', }} /> <Text ref={targetRef}>Hello there</Text> </Group> ); } ``` 它們幾乎擁有從本地儲存到分頁、滾動視圖、交叉點，甚至一些非常酷的實用程式（例如滴管和文字選擇）的所有功能。這實在太有幫助了！  您可以閱讀[文件](https://mantine.dev/hooks/use-click-outside/)。 如果您正在尋找更多選項，您也可以使用[替代庫](https://antonioru.github.io/beautiful-react-hooks/)。 他們在 GitHub 上擁有超過 23k star，但這不僅僅是為了 hooks，因為他們是 React 的元件庫。 隨著`v7`版本的發布，它的每週下載量已超過 38 萬次，這表明它們正在不斷改進且值得信賴。 https://github.com/mantinedev/mantine Star Mantine Hooks ⭐️ --- 2. [React Grid Layout](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout) - 可拖曳且可調整大小的網格佈局，具有響應式斷點。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------  React-Grid-Layout 是專為 React 應用程式建構的響應式網格佈局系統。 透過支援可拖曳、可調整大小和靜態小部件，它提供了使用網格的簡單解決方案。 與 Packery 或 Gridster 等類似系統不同，React-Grid-Layout 不含 jQuery，確保輕量級且高效的實作。 它與伺服器渲染應用程式的無縫整合以及序列化和恢復佈局的能力使其成為開發人員在 React 專案中使用網格佈局的寶貴工具。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-grid-layout ``` 這就是如何使用響應式網格佈局。 ``` import { Responsive as ResponsiveGridLayout } from "react-grid-layout"; class MyResponsiveGrid extends React.Component { render() { // {lg: layout1, md: layout2, ...} const layouts = getLayoutsFromSomewhere(); return ( <ResponsiveGridLayout className="layout" layouts={layouts} breakpoints={{ lg: 1200, md: 996, sm: 768, xs: 480, xxs: 0 }} cols={{ lg: 12, md: 10, sm: 6, xs: 4, xxs: 2 }} > <div key="1">1</div> <div key="2">2</div> <div key="3">3</div> </ResponsiveGridLayout> ); } } ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout?tab=readme-ov-file#installation)並查看[演示](https://react-grid-layout.github.io/react-grid-layout/examples/0-showcase.html)。有一系列[演示](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout?tab=readme-ov-file#demos)，甚至可以透過點擊“查看下一個範例”來獲得。 您也可以嘗試[codesandbox](https://codesandbox.io/p/devbox/github/gilbarbara/react-joyride-demo/tree/main/?embed=1)上的東西。 該專案在 GitHub 上有超過 19k+ 的星星，有超過 16k+ 的開發者使用，並且[npm 套件](https://www.npmjs.com/package/react-grid-layout)的每週下載量超過 600k+。 https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout 明星 React 網格佈局 ⭐️ --- 3. [React Spectrum](https://github.com/adobe/react-spectrum) - 提供出色使用者體驗的程式庫和工具的集合。 -----------------------------------------------------------------------------------  React Spectrum 是一個庫和工具的集合，可幫助您建立自適應、可存取且強大的使用者體驗。 它們提供了太多的東西，以至於很難在一篇文章中涵蓋所有內容。 總的來說，他們提供了這四個庫。  - [反應譜](https://react-spectrum.adobe.com/react-spectrum/index.html) - [React Stately](https://react-spectrum.adobe.com/react-stately/index.html) - 一組龐大的 React Hooks，為您的設計系統提供跨平台狀態管理。 - [反應詠嘆調](https://react-spectrum.adobe.com/react-aria/index.html) - [國際化](https://react-spectrum.adobe.com/internationalized/index.html) 我們將了解一些有關 React Aria 的內容，它是一個無樣式 React 元件和鉤子庫，可幫助您為應用程式建立可存取的、高品質的 UI 元件。 它經過了各種設備、互動方式和輔助技術的精心測試，以確保為所有用戶提供最佳體驗。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-aria-components ``` 這就是建立自訂`select`的方法。 ``` import {Button, Label, ListBox, ListBoxItem, Popover, Select, SelectValue} from 'react-aria-components'; <Select> <Label>Favorite Animal</Label> <Button> <SelectValue /> <span aria-hidden="true">▼</span> </Button> <Popover> <ListBox> <ListBoxItem>Cat</ListBoxItem> <ListBoxItem>Dog</ListBoxItem> <ListBoxItem>Kangaroo</ListBoxItem> </ListBox> </Popover> </Select> ``` 相信我，出於學習目的，這是一座金礦。  他們使用自己強大的[40 多個樣式元件](https://opensource.adobe.com/spectrum-css/)，這比通常提供的要多得多。他們也有自己的一套[設計系統，](https://spectrum.adobe.com/)例如字體、UI、版面、動作等等。   您可以詳細了解[Spectrum](https://react-spectrum.adobe.com/index.html)及其[架構](https://react-spectrum.adobe.com/architecture.html)。 他們在 GitHub 上擁有超過 11,000 顆星，這表明了他們的質量，儘管他們並不廣為人知。研究它們可以為您建立圖書館提供寶貴的見解。 https://github.com/adobe/react-spectrum Star React Spectrum ⭐️ --- 4.[保留 React](https://github.com/StaticMania/keep-react) - Tailwind CSS 和 React.js 的 UI 元件庫。 -------------------------------------------------------------------------------------------  Keep React 是一個基於 Tailwind CSS 和 React.js 建立的開源元件庫。它提供了一組多功能的預先設計的 UI 元件，使開發人員能夠簡化現代、響應式且具有視覺吸引力的 Web 應用程式的建立。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i keep-react ``` 這就是使用時間軸的方法。 ``` "use client"; import { Timeline } from "keep-react"; import { CalendarBlank } from "phosphor-react"; export const TimelineComponent = () => { return ( <Timeline horizontal={true}> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.0.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on December 2, 2021</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.1.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on December 23, 2021</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.3.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on January 5, 2022</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> </Timeline> ); } ``` 輸出如下。  流暢的小動畫讓這一切都是值得的，如果你想快速建立一個 UI，沒有任何麻煩，你可以使用它。   您可以閱讀[文件](https://react.keepdesign.io/docs/getting-started/Introduction)並查看[故事書](https://react-storybook.keepdesign.io/?path=/docs/components-accordion--docs)以進行詳細的使用測驗。 該專案在 GitHub 上有超過 1000 顆星，而且它的一些元件使用起來非常方便。 https://github.com/StaticMania/keep-react Star Keep React ⭐️ --- 5. [React Content Loader](https://github.com/danilowoz/react-content-loader) - SVG 支援的元件，可輕鬆建立骨架載入。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------  該專案為您提供了一個由 SVG 驅動的元件，可以輕鬆建立佔位符載入（如 Facebook 的卡片載入）。 在載入狀態期間使用骨架來向使用者指示內容仍在載入。 總的來說，這是一個非常方便的專案，可以增強整體使用者體驗。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-content-loader --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from "react" import ContentLoader from "react-content-loader" const MyLoader = (props) => ( <ContentLoader speed={2} width={400} height={160} viewBox="0 0 400 160" backgroundColor="#f3f3f3" foregroundColor="#ecebeb" {...props} > <rect x="48" y="8" rx="3" ry="3" width="88" height="6" /> <rect x="48" y="26" rx="3" ry="3" width="52" height="6" /> <rect x="0" y="56" rx="3" ry="3" width="410" height="6" /> <rect x="0" y="72" rx="3" ry="3" width="380" height="6" /> <rect x="0" y="88" rx="3" ry="3" width="178" height="6" /> <circle cx="20" cy="20" r="20" /> </ContentLoader> ) export default MyLoader ```  您甚至可以拖曳單一骨架或使用為 Facebook 和 Instagram 等不同社群媒體預先定義的骨架。 您可以閱讀[文件](https://github.com/danilowoz/react-content-loader?tab=readme-ov-file#gettingstarted)並查看[演示](https://skeletonreact.com/)。 該專案在 GitHub 上擁有 13k+ Stars，並在 GitHub 上有 45k+ 開發人員使用。 https://github.com/danilowoz/react-content-loader Star React 內容載入器 ⭐️ --- 6. [React PDF](https://github.com/diegomura/react-pdf) - 使用 React 建立 PDF 檔案。 ----------------------------------------------------------------------------  該套件用於使用 React 建立 PDF。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-pdf/renderer --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react'; import { Document, Page, Text, View, StyleSheet } from '@react-pdf/renderer'; // Create styles const styles = StyleSheet.create({ page: { flexDirection: 'row', backgroundColor: '#E4E4E4', }, section: { margin: 10, padding: 10, flexGrow: 1, }, }); // Create Document Component const MyDocument = () => ( <Document> <Page size="A4" style={styles.page}> <View style={styles.section}> <Text>Section #1</Text> </View> <View style={styles.section}> <Text>Section #2</Text> </View> </Page> </Document> ); ```   您可以閱讀[文件](https://react-pdf.org/)並查看[演示](https://react-pdf.org/repl)。 React-pdf 現在提供了一個名為`usePDF`的鉤子，可以透過 React hook API 存取所有 PDF 建立功能。如果您需要更多控製文件的呈現方式或更新頻率，這非常有用。 ``` const [instance, update] = usePDF({ document }); ``` 該專案在 GitHub 上有 13k+ Stars，有超過 270 個版本，[每週下載量超過 400k](https://www.npmjs.com/package/@react-pdf/renderer) ，這是一個好兆頭。 https://github.com/diegomura/react-pdf Star React PDF ⭐️ --- 7. [Recharts](https://github.com/recharts/recharts) - 使用 React 和 D3 建立的重新定義的圖表庫。 --------------------------------------------------------------------------------  該庫的主要目的是幫助您輕鬆地在 React 應用程式中編寫圖表。 Recharts 的主要原則是。 1. 只需使用 React 元件進行部署即可。 2. 原生 SVG 支持，輕量級，僅依賴一些 D3 子模組。 3. 聲明性元件、圖表元件純粹是表示性的。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install recharts ``` 您可以這樣使用它。 ``` <LineChart width={500} height={300} data={data} accessibilityLayer> <XAxis dataKey="name"/> <YAxis/> <CartesianGrid stroke="#eee" strokeDasharray="5 5"/> <Line type="monotone" dataKey="uv" stroke="#8884d8" /> <Line type="monotone" dataKey="pv" stroke="#82ca9d" /> <Tooltip/> </LineChart> ```  您可以閱讀[文件](https://recharts.org/en-US/guide)並查看有關[Storybook](https://recharts.org/en-US/storybook)的更多資訊。 他們提供了大量的選項來自訂它，這就是開發人員喜歡它的原因。他們也提供一般常見問題的[wiki](https://github.com/recharts/recharts/wiki)頁面。 您也可以在此處的codesandbox 上嘗試。 https://codesandbox.io/embed/kec3v?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx 該專案在 GitHub 上有 22k+ Stars，有 200k+ 開發人員使用。 https://github.com/recharts/recharts 明星 Recharts ⭐️ --- 8. [React Joyride](https://github.com/gilbarbara/react-joyride) - 在您的應用程式中建立導遊。 -------------------------------------------------------------------------------   導覽是向新用戶展示您的應用程式或解釋新功能的絕佳方式。它改善了用戶體驗並可以創造個人化的觸感。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-joyride ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { useState } from 'react'; import Joyride from 'react-joyride'; /* * If your steps are not dynamic you can use a simple array. * Otherwise you can set it as a state inside your component. */ const steps = [ { target: '.my-first-step', content: 'This is my awesome feature!', }, { target: '.my-other-step', content: 'This another awesome feature!', }, ]; export default function App() { // If you want to delay the tour initialization you can use the `run` prop return ( <div> <Joyride steps={steps} /> ... </div> ); } ``` 它們還提供[元件列表](https://docs.react-joyride.com/custom-components)以及自訂預設用戶介面的簡單方法。 您可以閱讀[文件](https://docs.react-joyride.com/)並查看[演示](https://react-joyride.com/)。 您也可以嘗試[codesandbox](https://codesandbox.io/p/devbox/github/gilbarbara/react-joyride-demo/tree/main/?embed=1)上的東西。 他們在 GitHub 上有超過 6k 顆星，npm 套件每週下載量超過 25 萬次。 https://github.com/gilbarbara/react-joyride Star React Joyride ⭐️ --- 9. [SVGR](https://github.com/gregberge/svgr) - 將 SVG 轉換為 React 元件。 ------------------------------------------------------------------  SVGR 是一個將 SVG 轉換為 React 元件的通用工具。 它需要一個原始的 SVG 並將其轉換為隨時可用的 React 元件。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @svgr/core ``` 例如，您採用這個 SVG。 ``` <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <svg width="48px" height="1px" viewBox="0 0 48 1" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" > <!-- Generator: Sketch 46.2 (44496) - http://www.bohemiancoding.com/sketch --> <title>Rectangle 5</title> <desc>Created with Sketch.</desc> <defs></defs> <g id="Page-1" stroke="none" stroke-width="1" fill="none" fill-rule="evenodd"> <g id="19-Separator" transform="translate(-129.000000, -156.000000)" fill="#063855" > <g id="Controls/Settings" transform="translate(80.000000, 0.000000)"> <g id="Content" transform="translate(0.000000, 64.000000)"> <g id="Group" transform="translate(24.000000, 56.000000)"> <g id="Group-2"> <rect id="Rectangle-5" x="25" y="36" width="48" height="1"></rect> </g> </g> </g> </g> </g> </g> </svg> ``` 執行SVGR後，將轉換為. ``` import * as React from 'react' const SvgComponent = (props) => ( <svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 48 1" {...props}> <path d="M0 0h48v1H0z" fill="currentColor" fillRule="evenodd" /> </svg> ) export default SvgComponent ``` 它使用[SVGO](https://github.com/svg/svgo)優化 SVG，並使用 Prettier 格式化程式碼。 將 HTML 轉換為 JSX 需要幾個步驟： 1. 將 SVG 轉換為 HAST (HTML AST) 2. 將 HAST 轉換為 Babel AST (JSX AST) 3. 使用 Babel 轉換 AST（重新命名屬性、更改屬性值…） 您可以在[Playground](https://react-svgr.com/playground/)閱讀[文件](https://react-svgr.com/docs/getting-started)並檢查內容。 該專案在 GitHub 上擁有 10k+ Stars，有超過 800 萬開發者使用，npm 上每週下載量超過 800k。 https://github.com/gregberge/svgr 明星 SVGR ⭐️ --- 10. [React Sortable Tree](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree) - 用於巢狀資料和層次結構的拖放可排序元件。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------  一個 React 元件，支援對分層資料進行拖放排序。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-sortable-tree --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { Component } from 'react'; import SortableTree from 'react-sortable-tree'; import 'react-sortable-tree/style.css'; // This only needs to be imported once in your app export default class Tree extends Component { constructor(props) { super(props); this.state = { treeData: [ { title: 'Chicken', children: [{ title: 'Egg' }] }, { title: 'Fish', children: [{ title: 'fingerline' }] }, ], }; } render() { return ( <div style={{ height: 400 }}> <SortableTree treeData={this.state.treeData} onChange={treeData => this.setState({ treeData })} /> </div> ); } } ``` 檢查由此獲得的各種[道具選項](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#props)和[主題](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#featured-themes)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#getting-started)並查看[Storybook](https://frontend-collective.github.io/react-sortable-tree/?path=/story/basics--minimal-implementation) ，以獲取一些基本和高級功能的演示。 它可能不會被積極維護（仍然沒有存檔），因此您也可以使用[維護的 fork 版本](https://github.com/nosferatu500/react-sortable-tree)。 該專案在 GitHub 上擁有超過 4,500 個 Star，並被超過 5,000 名開發人員使用。 https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree Star React 可排序樹 ⭐️ --- 11. [React Hot Toast](https://github.com/timolins/react-hot-toast) - 冒煙的 Hot React 通知。 --------------------------------------------------------------------------------------  React Hot Toast 透過簡單的自訂選項提供了驚人的 🔥 預設體驗。它利用 Promise API 進行自動加載，確保平穩過渡。 它重量輕，不到 5kb，但仍然可以存取，同時為開發人員提供了像`useToaster()`這樣的無頭鉤子。 首先將 Toaster 加入到您的應用程式中。它將負責渲染發出的所有通知。現在您可以從任何地方觸發 toast() ！ 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-hot-toast ``` 這就是它的易用性。 ``` import toast, { Toaster } from 'react-hot-toast'; const notify = () => toast('Here is your toast.'); const App = () => { return ( <div> <button onClick={notify}>Make me a toast</button> <Toaster /> </div> ); }; ```   他們有很多自訂選項，但`useToaster()`掛鉤為您提供了一個無頭系統，可以為您管理通知狀態。這使得建立您的通知系統變得更加容易。 您可以閱讀[文件](https://react-hot-toast.com/docs)、[樣式指南](https://react-hot-toast.com/docs/styling)並查看[示範](https://react-hot-toast.com/)。 該專案在 GitHub 上有 8k+ Stars，有 230k+ 開發者使用。 https://github.com/timolins/react-hot-toast Star React Hot Toast ⭐️ --- 12. [Payload](https://github.com/payloadcms/payload) - 建立現代後端+管理 UI 的最佳方式。 --------------------------------------------------------------------------  Payload 是一個無頭 CMS 和應用程式框架。它旨在促進您的開發過程，但重要的是，當您的應用程式變得更加複雜時，不要妨礙您。 Payload 沒有黑魔法，完全開源，它既是一個應用程式框架，也是一個無頭 CMS。它確實是適用於 TypeScript 的 Rails，並且您會獲得一個管理面板。您可以使用此[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=In_lFhzmbME)了解有關 Payload 的更多資訊。 https://www.youtube.com/watch?v=In\_lFhzmbME 您可以透過使用Payload來了解[其中涉及的概念](https://payloadcms.com/docs/getting-started/concepts)。  有效負載透過您選擇的資料庫適配器與您的資料庫進行互動。目前，Payload 正式支援兩種資料庫適配器： 1. MongoDB 與 Mongoose 2. Postgres 帶毛毛雨 開始使用以下命令。 ``` npx create-payload-app@latest ``` 您必須產生 Payload 金鑰並更新`server.ts`以初始化 Payload。 ``` import express from 'express' import payload from 'payload' require('dotenv').config() const app = express() const start = async () => { await payload.init({ secret: process.env.PAYLOAD_SECRET, express: app, }) app.listen(3000, async () => { console.log( "Express is now listening for incoming connections on port 3000." ) }) } start() ```  您可以閱讀[文件](https://payloadcms.com/docs/getting-started/what-is-payload)並查看[演示](https://demo.payloadcms.com/?_gl=1*9x0za3*_ga*NzEzMzkwNzIuMTcxMDE2NDk1MA..*_ga_FLQ5THRMZQ*MTcxMDE2NDk1MC4xLjEuMTcxMDE2NDk1MS4wLjAuMA..)。 他們還提供與 Payload + Stripe 無縫整合的[電子商務模板](https://github.com/payloadcms/payload/tree/main/templates/ecommerce)。此範本具有令人驚嘆的、功能齊全的前端，包括購物車、結帳流程、訂單管理等元件。 Payload 在 GitHub 上擁有 18k+ Stars，並且有超過 290 個版本，因此它們不斷改進，尤其是在資料庫支援方面。 https://github.com/payloadcms/payload 明星有效負載 ⭐️ --- 13. [React Player](https://github.com/cookpete/react-player) - 用於播放各種 URL 的 React 元件。 -------------------------------------------------------------------------------------  用於播放各種 URL 的 React 元件，包括檔案路徑、YouTube、Facebook、Twitch、SoundCloud、Streamable、Vimeo、Wistia、Mixcloud、DailyMotion 和 Kaltura。您可以看到[支援的媒體](https://github.com/cookpete/react-player?tab=readme-ov-file#supported-media)清單。 ReactPlayer 的維護工作由 Mux 接管，這使它們成為一個不錯的選擇。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-player ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react' import ReactPlayer from 'react-player' // Render a YouTube video player <ReactPlayer url='https://www.youtube.com/watch?v=LXb3EKWsInQ' /> // If you only ever use one type, use imports such as react-player/youtube to reduce your bundle size. // like this: import ReactPlayer from 'react-player/youtube' ``` 您也可以使用`react-player/lazy`為您傳入的URL 延遲載入適當的播放器。這會為您的輸出加入幾個reactPlayer 區塊，但會減少主包的大小。 ``` import React from 'react' import ReactPlayer from 'react-player/lazy' // Lazy load the YouTube player <ReactPlayer url='https://www.youtube.com/watch?v=ysz5S6PUM-U' /> ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/cookpete/react-player?tab=readme-ov-file#props)並查看[演示](https://cookpete.github.io/react-player/)。他們提供了大量的選項，包括加入字幕並以簡單的方式使其響應。 它們在 GitHub 上擁有超過 8000 顆星，被超過 135,000 名開發人員使用，並且 npm 軟體包[每週的下載量超過 800k](https://www.npmjs.com/package/react-player) 。 https://github.com/cookpete/react-player 明星 React 播放器 ⭐️ --- 14. [Victory](https://github.com/FormidableLabs/victory) - 用於建立互動式資料視覺化的 React 元件。 ----------------------------------------------------------------------------------  Victory 是一個可組合 React 元件的生態系統，用於建立互動式資料視覺化。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i --save victory ``` 您可以這樣使用它。 ``` <VictoryChart domainPadding={{ x: 20 }} > <VictoryHistogram style={{ data: { fill: "#c43a31" } }} data={sampleHistogramDateData} bins={[ new Date(2020, 1, 1), new Date(2020, 4, 1), new Date(2020, 8, 1), new Date(2020, 11, 1) ]} /> </VictoryChart> ``` 這就是它的渲染方式。他們還提供通常有用的動畫和主題選項。  您可以閱讀[文件](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs)並按照[教學](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/native)開始。他們提供大約 15 種不同的圖表選項。 它也可用於[React Native（文件）](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/native) ，所以這是一個優點。我還建議您查看他們的常見[問題解答](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/faq#frequently-asked-questions-faq)，其中描述了常見問題的程式碼解決方案和解釋，例如樣式、註釋（標籤）、處理軸。 該專案在 GitHub 上擁有 10k+ Stars，並在 GitHub 上有 23k+ 開發人員使用。 https://github.com/FormidableLabs/victory 勝利之星 ⭐️ --- 15. [React Slick](https://github.com/akiran/react-slick) - React 輪播元件。 ----------------------------------------------------------------------  React Slick 是一個使用 React 建構的輪播元件。它是一個光滑的旋轉木馬的反應端口 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-slick --save ``` 這是使用自訂分頁的方法。 ``` import React, { Component } from "react"; import Slider from "react-slick"; import { baseUrl } from "./config"; function CustomPaging() { const settings = { customPaging: function(i) { return ( <a> <img src={`${baseUrl}/abstract0${i + 1}.jpg`} /> </a> ); }, dots: true, dotsClass: "slick-dots slick-thumb", infinite: true, speed: 500, slidesToShow: 1, slidesToScroll: 1 }; return ( <div className="slider-container"> <Slider {...settings}> <div> <img src={baseUrl + "/abstract01.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract02.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract03.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract04.jpg"} /> </div> </Slider> </div> ); } export default CustomPaging; ```  您可以閱讀有關可用的[prop 選項](https://react-slick.neostack.com/docs/api)和[方法](https://react-slick.neostack.com/docs/api#methods)的資訊。 您可以閱讀[文件](https://react-slick.neostack.com/docs/get-started)和所有帶有程式碼和輸出[的範例集](https://react-slick.neostack.com/docs/example/)。 他們在 GitHub 上有超過 11k 顆星，並且有超過 36 萬開發者在 GitHub 上使用它。 https://github.com/akiran/react-slick Star React Slick ⭐️ --- 16. [Medusa](https://github.com/medusajs/medusa) - 數位商務的建構模組。 -------------------------------------------------------------  Medusa 是一組商務模組和工具，可讓您建立豐富、可靠且高效能的商務應用程式，而無需重新發明核心商務邏輯。 這些模組可以客製化並用於建立高級電子商務商店、市場或任何需要基礎商務原語的產品。所有模組都是開源的，可以在 npm 上免費取得。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install medusa-react @tanstack/[email protected] @medusajs/medusa ``` 將其包含在`app.ts`中。 只有 MedusaProvider 的子級才能從其鉤子中受益。因此，Storefront 元件及其子元件現在可以使用 Medusa React 公開的鉤子。 ``` import { MedusaProvider } from "medusa-react" import Storefront from "./Storefront" import { QueryClient } from "@tanstack/react-query" import React from "react" const queryClient = new QueryClient() const App = () => { return ( <MedusaProvider queryClientProviderProps={{ client: queryClient }} baseUrl="http://localhost:9000" > <Storefront /> </MedusaProvider> ) } export default App ``` 例如，這就是您如何使用突變來建立購物車。 ``` import { useCreateCart } from "medusa-react" const Cart = () => { const createCart = useCreateCart() const handleClick = () => { createCart.mutate({}) // create an empty cart } return ( <div> {createCart.isLoading && <div>Loading...</div>} {!createCart.data?.cart && ( <button onClick={handleClick}> Create cart </button> )} {createCart.data?.cart?.id && ( <div>Cart ID: {createCart.data?.cart.id}</div> )} </div> ) } export default Cart ``` 他們提供了一套電子商務模組（大量選項），例如折扣、價目表、禮品卡等。  它們還提供了一種簡單的管理員和客戶身份驗證方法，您可以在[文件](https://docs.medusajs.com/)中閱讀。 他們提供了[nextjs 入門模板](https://docs.medusajs.com/starters/nextjs-medusa-starter)和[Medusa React](https://docs.medusajs.com/medusa-react/overview)作為 SDK。 該專案在 GitHub 上有 22k+ Stars，有 4k+ 開發者使用。 https://github.com/medusajs/medusa 明星美杜莎 ⭐️ --- 17. [React Markdown](https://github.com/remarkjs/react-markdown) - React 的 Markdown 元件. ---------------------------------------------------------------------------------------  Markdown 至關重要，使用 React 渲染它對於各種場景都非常有用。 它提供了一個 React 元件，能夠安全地將一串 Markdown 渲染到 React 元素中。您可以透過傳遞外掛程式並指定要使用的元件而不是標準 HTML 元素來自訂 Markdown 的轉換。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-markdown ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react' import {createRoot} from 'react-dom/client' import Markdown from 'react-markdown' import remarkGfm from 'remark-gfm' const markdown = `Just a link: www.nasa.gov.` createRoot(document.body).render( <Markdown remarkPlugins={[remarkGfm]}>{markdown}</Markdown> ) ``` 等效的 JSX 是。 ``` <p> Just a link: <a href="http://www.nasa.gov">www.nasa.gov</a>. </p> ``` 他們還提供了一份[備忘錄](https://commonmark.org/help/)和一個十分鐘的逐步[教學](https://commonmark.org/help/tutorial/)。  您可以閱讀[文件](https://github.com/remarkjs/react-markdown?tab=readme-ov-file#install)並查看[演示](https://remarkjs.github.io/react-markdown/)。 該專案在 GitHub 上有 12k+ Stars，[每週下載量超過 2700k](https://www.npmjs.com/package/react-markdown) ，並被 200k+ 開發人員使用，證明了它的真正有用性。 https://github.com/remarkjs/react-markdown Star React Markdown ⭐️ --- 18. [React JSONSchema Form](https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form) - 用於從 JSON Schema 建立 Web 表單。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------  `react-jsonschema-form`會自動從 JSON Schema 產生 React 表單，使其非常適合僅使用 JSON schema 為任何資料產生表單。它提供了像 uiSchema 這樣的自訂選項來自訂預設主題之外的表單外觀。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @rjsf/core @rjsf/utils @rjsf/validator-ajv8 --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import { RJSFSchema } from '@rjsf/utils'; import validator from '@rjsf/validator-ajv8'; const schema: RJSFSchema = { title: 'Todo', type: 'object', required: ['title'], properties: { title: { type: 'string', title: 'Title', default: 'A new task' }, done: { type: 'boolean', title: 'Done?', default: false }, }, }; const log = (type) => console.log.bind(console, type); render( <Form schema={schema} validator={validator} onChange={log('changed')} onSubmit={log('submitted')} onError={log('errors')} />, document.getElementById('app') ); ``` 他們提供[高級定制](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/docs/advanced-customization/)選項，包括定制小部件。 您可以閱讀[文件](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/docs/)並查看[即時遊樂場](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/)。 它在 GitHub 上擁有超過 13k 個 Star，並被 5k+ 開發人員使用。他們在`v5`上發布了 190 多個版本，因此他們正在不斷改進。 https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form Star React JSONSchema 表單 ⭐️ --- 19. [Craft.js](https://github.com/prevwong/craft.js) - 建立可擴充的拖放頁面編輯器。 ---------------------------------------------------------------------  頁面編輯器可以增強使用者體驗，但從頭開始建立頁面編輯器可能會令人望而生畏。現有庫提供具有可編輯元件的預先建置編輯器，但自訂通常需要修改庫本身。 Craft.js 透過模組化頁面編輯器元件、透過拖放功能簡化自訂以及渲染管理來解決這個問題。在 React 中設計你的編輯器，無需複雜的插件系統，專注於你的特定需求和規格。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install --save @craftjs/core ``` 他們還提供了有關如何入門的[簡短教程](https://craft.js.org/docs/guides/basic-tutorial)。我不會介紹它，因為它非常簡單且詳細。 您可以閱讀[文件](https://craft.js.org/docs/overview)並查看[即時演示](https://craft.js.org/)以及另一個[即時範例](https://craft.js.org/examples/basic)。 它在 GitHub 上有大約 6k+ Stars，但考慮到它們正在改進，仍然很有用。 https://github.com/prevwong/craft.js Star Craft.js ⭐️ --- 20. [Gatsby](https://github.com/gatsbyjs/gatsby) - 最好的基於 React 的框架，具有內建的效能、可擴展性和安全性。 ------------------------------------------------------------------------------------  Gatsby 是一個基於 React 的框架，使開發人員能夠建立閃電般快速的網站和應用程式，將動態渲染的靈活性與靜態網站生成的速度融為一體。 憑藉可自訂的 UI 和對各種資料來源的支援等功能，Gatsby 提供了無與倫比的控制和可擴展性。此外，它還可以自動進行效能最佳化，使其成為靜態網站的首選。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 這就是如何在 Gatsby（反應元件）中使用`Link` 。 ``` import React from "react" import { Link } from "gatsby" const Page = () => ( <div> <p> Check out my <Link to="/blog">blog</Link>! </p> <p> {/* Note that external links still use `a` tags. */} Follow me on <a href="https://twitter.com/gatsbyjs">Twitter</a>! </p> </div> ) ``` 他們提供了一組[入門模板，](https://www.gatsbyjs.com/starters/)其中包含如何使用它、涉及的依賴項以及每個模板的演示。  您可以閱讀有關 Gatsby 的一些[常見概念，](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/gatsby-concepts/)例如 React Hydration、Gatsby 建置流程等。 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs/)並查看入門[教學課程](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/)。 Gatsby 在 GitHub 上擁有超過 55,000 顆星，並被超過 240,000 名開發者使用 https://github.com/gatsbyjs/gatsby 明星蓋茲比 ⭐️ --- 21. [Chat UI Kit React](https://github.com/chatscope/chat-ui-kit-react) - 在幾分鐘內使用 React 建立您的聊天 UI。 --------------------------------------------------------------------------------------------------  Chatscope 的聊天 UI 工具包是一個用於開發網頁聊天應用程式的開源 UI 工具包。 儘管該專案並未廣泛使用，但這些功能對於剛剛查看該專案的初學者來說還是很有用的。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @chatscope/chat-ui-kit-react ``` 這就是建立 GUI 的方法。 ``` import styles from '@chatscope/chat-ui-kit-styles/dist/default/styles.min.css'; import { MainContainer, ChatContainer, MessageList, Message, MessageInput } from '@chatscope/chat-ui-kit-react'; <div style={{ position:"relative", height: "500px" }}> <MainContainer> <ChatContainer> <MessageList> <Message model={{ message: "Hello my friend", sentTime: "just now", sender: "Joe" }} /> </MessageList> <MessageInput placeholder="Type message here" /> </ChatContainer> </MainContainer> </div> ``` 您可以閱讀[文件](https://chatscope.io/docs/)。 故事書中有更[詳細的文件](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/docs/documentation-introduction--docs)。 它提供了一些方便的元件，例如[`TypingIndicator`](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/docs/components-typingindicator--docs) 、 [`Multiline Incoming`](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/story/components-message--multiline-incoming)等等。 我知道你們中的一些人更喜歡透過部落格來了解整個結構，因此你可以閱讀使用 Chat UI Kit React 的 Rollbar 的[如何將 ChatGPT 與 React 整合](https://rollbar.com/blog/how-to-integrate-chatgpt-with-react/)。 您可以看到的一些演示： - [聊天機器人使用者介面](https://mars.chatscope.io/) - [與朋友聊天](https://chatscope.io/demo/chat-friends/)- 看看這個！  https://github.com/chatscope/chat-ui-kit-react Star Chat UI Kit React ⭐️ --- 22. [Botonic](https://github.com/hubtype/botonic) - 用於建立會話應用程式的 React 框架。 -------------------------------------------------------------------------  Botonic 是一個全端 Javascript 框架，用於建立在多個平台上執行的聊天機器人和現代對話應用程式：Web、行動和訊息應用程式（Messenger、WhatsApp、Telegram 等）。它建構在 ⚛️ React、Serverless 和 Tensorflow.js 之上。 如果您不了解對話應用程式的概念，可以在[官方部落格](https://www.hubtype.com/blog/what-are-conversational-apps)上閱讀它們。 使用 Botonic，您可以建立包含最佳文字外介面（簡單性、自然語言互動）和圖形介面（多媒體、視覺上下文、豐富互動）的會話應用程式。 這是一個強大的組合，可以提供比僅依賴文字和 NLP 的傳統聊天機器人更好的用戶體驗。 這就是 Botonic 的簡單方式。 ``` export default class extends React.Component { static async botonicInit({ input, session, params, lastRoutePath }) { await humanHandOff(session)) } render() { return ( <Text> Thanks for contacting us! One of our agents will attend you as soon as possible. </Text> ) } } ``` 它們也支援 TypeScript，所以這是一個優點。 您可以看到一些使用 Botonic 建置的[範例](https://botonic.io/examples/)及其原始程式碼。 您可以閱讀[文件](https://botonic.io/docs/welcome)以及如何[從頭開始建立會話應用程式](https://botonic.io/docs/create-convapp)。 https://github.com/hubtype/botonic Star Botonic ⭐️ --- 23. [React Flowbite](https://github.com/themesberg/flowbite-react) - 為 Flowbite 和 Tailwind CSS 建構的 React 元件. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------  每個人對他們想要用來建立網站的使用者介面都有不同的偏好。 Flowbite React 是 UI 元件的開源集合，在 React 中建置，具有來自 Tailwind CSS 的實用程式類，您可以將其用作使用者介面和網站的起點。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i flowbite-react ``` 這是一起使用表格和鍵盤元件的方法。 ``` 'use client'; import { Kbd, Table } from 'flowbite-react'; import { MdKeyboardArrowDown, MdKeyboardArrowLeft, MdKeyboardArrowRight, MdKeyboardArrowUp } from 'react-icons/md'; function Component() { return ( <Table> <Table.Head> <Table.HeadCell>Key</Table.HeadCell> <Table.HeadCell>Description</Table.HeadCell> </Table.Head> <Table.Body className="divide-y"> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <Kbd>Shift</Kbd> <span>or</span> <Kbd>Tab</Kbd> </Table.Cell> <Table.Cell>Navigate to interactive elements</Table.Cell> </Table.Row> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <Kbd>Enter</Kbd> or <Kbd>Spacebar</Kbd> </Table.Cell> <Table.Cell>Ensure elements with ARIA role="button" can be activated with both key commands.</Table.Cell> </Table.Row> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <span className="inline-flex gap-1"> <Kbd icon={MdKeyboardArrowUp} /> <Kbd icon={MdKeyboardArrowDown} /> </span> <span> or </span> <span className="inline-flex gap-1"> <Kbd icon={MdKeyboardArrowLeft} /> <Kbd icon={MdKeyboardArrowRight} /> </span> </Table.Cell> <Table.Cell>Choose and activate previous/next tab.</Table.Cell> </Table.Row> </Table.Body> </Table> ); } ```  您可以閱讀[文件](https://www.flowbite-react.com/docs/getting-started/introduction)並查看[Storybook](https://storybook.flowbite-react.com/?path=/story/components-accordion--always-open)中的功能。您也可以查看[元件](https://www.flowbite-react.com/docs/components/accordion)清單。 在我看來，如果您想快速設定 UI，但又不想最終為高品質的開源專案使用預先定義的庫元件，那麼這很好。 該專案在 GitHub 上擁有超過 1,500 顆星，擁有超過 37,000 名開發者的用戶群，並受到社群的廣泛認可和信任，使其成為一個可靠的選擇。 https://github.com/themesberg/flowbite-react Star React Flowbite ⭐️ --- 24. [DND 套件](https://github.com/clauderic/dnd-kit)- 輕量級、高效能、可存取且可擴展的拖放功能。 -------------------------------------------------------------------------  這是一個強大的 React 拖放工具包，擁有可自訂的碰撞檢測、多個啟動器和自動滾動等功能。 它的設計考慮到了 React，提供了方便集成的鉤子，無需進行重大的架構更改。支援從清單到網格和虛擬化清單的各種用例，它既是動態的又是輕量級的，沒有外部相依性。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @dnd-kit/core ``` 這就是建立可拖放元件的方法。 `Example.jsx` ``` import React, {useState} from 'react'; import {DndContext} from '@dnd-kit/core'; import {Draggable} from './Draggable'; import {Droppable} from './Droppable'; function Example() { const [parent, setParent] = useState(null); const draggable = ( <Draggable id="draggable"> Go ahead, drag me. </Draggable> ); return ( <DndContext onDragEnd={handleDragEnd}> {!parent ? draggable : null} <Droppable id="droppable"> {parent === "droppable" ? draggable : 'Drop here'} </Droppable> </DndContext> ); function handleDragEnd({over}) { setParent(over ? over.id : null); } } ``` `Droppable.jsx` ``` import React from 'react'; import {useDroppable} from '@dnd-kit/core'; export function Droppable(props) { const {isOver, setNodeRef} = useDroppable({ id: props.id, }); const style = { opacity: isOver ? 1 : 0.5, }; return ( <div ref={setNodeRef} style={style}> {props.children} </div> ); } ``` `Draggable.jsx` ``` import React from 'react'; import {useDraggable} from '@dnd-kit/core'; import {CSS} from '@dnd-kit/utilities'; function Draggable(props) { const {attributes, listeners, setNodeRef, transform} = useDraggable({ id: props.id, }); const style = { // Outputs `translate3d(x, y, 0)` transform: CSS.Translate.toString(transform), }; return ( <button ref={setNodeRef} style={style} {...listeners} {...attributes}> {props.children} </button> ); } ``` 我將可拖曳元件放在可放置元件上。  您可以閱讀[文件](https://docs.dndkit.com/)以及滑鼠和指標等[感測器的選項](https://docs.dndkit.com/introduction/installation#core-library)。 它在 GitHub 上擁有 10k+ Stars，並被 GitHub 上 47k+ 開發人員使用。 https://github.com/clauderic/dnd-kit 明星免打擾套件 ⭐️
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