JavaScript 是一種函數式程式語言，函數扮演著至關重要的角色。它們允許您封裝可重複使用程式碼並執行特定任務。以下是一些可以讓您的生活更輕鬆的功能的快速範例： {%youtube CUWQGt5rz28 %} ### 常規功能 ``` function sum(a, b) { return a + b; } ``` ### 函數表達式 ``` const sum = function (a, b) { return a + b; }; ``` ### 箭頭功能 ``` const sum = (a, b) => { return a + b; }; // OR const sum = (a, b) => a + b; ``` ### 發電機功能 ``` function* indexGenerator() { let index = 0; while (true) { yield index++; } } const g = indexGenerator(); console.log(g.next().value); // => 0 console.log(g.next().value); // => 1 ``` ### 建立一個從 1 到 n 的數字陣列 ``` const range = (n) => Array.from({ length: n }, (_, i) => i + 1); console.log(range(10)); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ``` ### 使用步驟建立一個從 1 到 n 的數字陣列 ``` const range = (n, step = 1) => Array.from({ length: n }, (_, i) => i * step); console.log(range(10, 2)); // [1, 3, 5, 7, 9] ``` ### 建立一個陣列並用一個值填充它 ``` const fill = (len, value) => Array(len).fill(value); console.log(fill(3, 0)); // [0, 0, 0] ``` ### 打亂陣列 ``` const shuffleArray = (arr) => arr.sort(() => 0.5 - Math.random()); console.log(shuffleArray([1, 2, 3, 4])); // [3, 2, 1, 4] ``` ### 從陣列中刪除重複項 ``` const removeDuplicated = (arr) => [...new Set(arr)]; console.log(removeDuplicated([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6])); // Result: [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] const removeDuplicate = (arr) => Object.values(arr.reduce((a, b) => (a[b] ? a : { ...a, [b]: b }), {})); console.log(removeDuplicate([1, 2, 3, 3])); // Result: [ 1, 2, 3, ] ``` ### 產生隨機數 ``` const random = (min, max) => Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; console.log(random(1, 10)); // Result: 1 ~ 10 ``` ### 找到最大的數字 ``` const findLargest = (arr) => arr.map((subArr) => Math.max(...subArr)); console.log( findLargest([ [4, 5, 1, 3], [13, 27, 18, 26], [32, 35, 37, 39], [1000, 1001, 857, 1], ]) ); // [5, 27, 39, 1001] ``` ### 找出最小的數字 ``` const findSmallest = (arr) => arr.map((subArr) => Math.min(...subArr)); console.log( findSmallest([ [4, 5, 1, 3], [13, 27, 18, 26], [32, 35, 37, 39], [1000, 1001, 857, 1], ]) ); // [1, 18, 32, 857] ``` ### 從陣列中選擇一個隨機元素 ``` const pick = (arr) => arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)]; console.log(pick([1, 2, 3, 4])); // 2 ``` ### 將陣列轉換為物件 ``` const toObject = (arr) => ({ ...arr }); console.log(toObject(["a", "b"])); // { 0: 'a', 1: 'b' } ``` ### 找出兩個陣列的交集 ``` const intersection = (arr1, arr2) => { const set = new Set(arr1); return arr2.filter((x) => set.has(x)); }; console.log(intersection([1, 2, 3], [2, 3, 4])); // [2, 3] ``` ### 從陣列中刪除虛假值 ``` const compact = (arr) => arr.filter(Boolean); console.log(compact([0, 1, false, 2, "", 3, "a", "e" * 23, NaN, "s", 34])); // [1, 2, 3, 'a', 's', 34] ``` ### 反轉字串 ``` const reverseString = (str) => str.split("").reverse().join(""); console.log(reverseString("hello")); // olleh ``` ### 字串是回文嗎 ``` const isPalindrome = (str) => str === str.split("").reverse().join(""); console.log(isPalindrome("madam")); // true ``` ### 檢查物件是否為空 ``` const isEmpty = (obj) => Object.keys(obj).length === 0; console.log(isEmpty({})); // true ``` ### 找出一個月中的天數 ``` const getDaysInMonth = (date) => new Date(date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, 0).getDate(); console.log(getDaysInMonth(new Date())); // 31 ``` ### 產生隨機顏色 ``` const getRandomColor = () => `#${Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16)}`; console.log(getRandomColor()); // #f0f0f0 const randomHex = () => `#${Math.floor(Math.random() * 0xffffff) .toString(16) .padEnd(6, "0")}`; console.log(randomHex()); // #f0f0f0 ``` --- ##### 必須閱讀（如果還沒有） {% 連結 https://dev.to/devsmitra/how-to-create-the-app-using-jsx-without-react-k08 %} {% 連結 https://dev.to/devsmitra/reactjs-signal-for-state-mangement-21pf %} {% 連結 https://dev.to/devsmitra/simplify-javascripts-async-concepts-with-one-gif-3c6a %} --- ###### 更多內容請造訪[Dev.to](https://dev.to/devsmitra "拉胡爾·夏爾馬（DevsMitra）") 。 {% 用戶 devsmitra %} ###### 抓住我 < p> {% cta https://www.youtube.com/@bit-buddy?sub\_confirmation=1 %} YouTube {% endcta %} {% cta https://github.com/devsmitra %} Github {% endcta %} {% cta https://www.linkedin.com/in/rahul-sharma-18b8b374 %} LinkedIn {% endcta %} {% cta https://devsmitra.medium.com %} 中 {% endcta %} {% cta https://stackblitz.com/@devsmitra %} Stackblitz {% endcta %} {% cta https://devsmitra.hashnode.dev %} 雜湊節點 {% endcta %} {% cta https://hackernoon.com/u/devsmitra %} HackerNoon {% endcta %} --- 原文出處：https://dev.to/devsmitra/20-handy-javascript-functions-to-simplify-your-code-javascript-tutorial-i0e
我仍然記得我第一天與數百名其他員工一起參加公司會議。經過幾個月成功的自由工作後，我終於能夠加入一家大公司，焦慮和興奮的混合是真實的。現在的挑戰不同了，風險更高了，環境也勢不可擋。 但這並不是唯一讓我感到壓力的情況。我還清楚記得有一天，在一家小型新創公司工作時，我向整個公司展示了我們將要使用的新前端架構的一部分。我們規模很小，會議上的每個人都在專心聽我說的話。 從在新創公司中發揮重要作用，到成為公司中更大群體中的一小部分，每一次經驗都有自己的一套學習經驗。 當然，情況並非總是如此。我們都知道存在沒有做好準備的公司，這就是建立本文的原因。在這裡，我們將探討**我在新創公司和大公司工作時獲得的一些**關鍵經驗和收穫，這樣你就可以從你目前工作的公司中學習到這些知識，甚至可以自己決定你下一步的職業步驟，看看哪一個更適合您。 流程和文化 -----  讓我們從流程開始，因為它們是第一個非常明顯的差異。在新創公司工作時，大多數流程仍在實施中，您工作的很大一部分實際上可能涉及**嘗試和試驗**這些任務的不同流程。 文化也可能處於創造階段，因此，定義公司及其員工的共同價值觀，或「在這裡做事的方式」。可以改變很多而且很快！ 當然，這使得體驗方式更加混亂，但也更加靈活。兼顧多重角色和責任並不罕見，這可能是在不同方面學習和成長的絕佳機會，例如創造新的良好文化模式。 另一方面，在更企業化的環境中，流程更加結構化和明確，這可以提供穩定性和明確的期望，但也會帶來官僚主義的缺點，需要很長時間才能真正通過多個管道和渠道。 這裡的關鍵要點是**平衡**。流程的稀缺會讓整個生態系統變得混亂，這讓人不舒服，但流程太多，你就什麼都做不了。平衡缺勤和超額的權重將為每個人創造一個更好的環境。 敏捷性和適應性 -------  在新創公司工作通常需要身兼數職，並隨時適應變化。在快節奏的新創環境中，敏捷性和適應性是關鍵。你必須準備好轉變，這可以讓你成長很多，不要太執著於自己的想法。您還必須準備好調整您的策略並接受新技術和方法（如果它們看起來合適）。 這可能是一次令人興奮的經歷，可以促進創造力和創新，但從長遠來看，也可能導致分散且充滿壓力的環境（公司的各個方面都採用不同的技術，讓所有混亂的工作變得**困難**）。 相較之下，大公司擁有豐富的時間和資源，可以進行更徹底的規劃和執行。此外，大公司傾向於依賴他們已經信任的東西，並且通常不太願意接受新事物。 雖然這不如動態的創業環境那麼令人興奮，但它提供了不同類型的學習體驗。在這裡，您可以加深對策略規劃、專案管理和業務營運其他方面的理解。 這裡的關鍵要點是學會**在需要時**變得敏捷、多才多藝和適應能力強。如果您不想相信我的話，我建議您閱讀[這篇關於無聊技術的文章](https://mcfunley.com/choose-boring-technology)。這是令人驚訝的洞察力和偉大的閱讀！ --- 哦！在我忘記之前，這篇文章之所以成為可能，是因為[Wasp](https://wasp-lang.dev/) ，他們正在建立一個非常酷的全端 React + NodeJS 框架，如果您能透過[在 GitHub 上為我們的儲存庫加註星標](https://www.github.com/wasp-lang/wasp)來幫助我們，那將意義重大。 透過這樣做，您將幫助我們繼續使網頁開發更快、更輕鬆，並每週為您帶來這樣的內容！ 🚀  https://www.github.com/wasp-lang/wasp ⭐️ 在 GitHub 上給我們一個 star 🙏 --- 社交機會 ----  新創公司和大公司之間的另一個主要區別是它們提供的網路機會。大公司通常擁有廣泛的員工、客戶、供應商和合作夥伴網路。在這樣的環境中工作可以提供大量建立人際網絡和建立有價值的專業關係的機會。這些聯繫對於您的職業發展非常有益。 另一方面，新創公司由於規模較小，提供了更親密的社交機會。您可能會與團隊的每個成員密切合作，讓您有機會建立更牢固的關係並直接向同事和上級學習。 這裡的關鍵要點是擁抱每一個聯繫，並**嘗試在任何地方創造一個良好的工作環境**。這將使您更輕鬆地度過困難時期，並且您一定會在一生中結交一些友誼😃 影響 --  現在，我們來談談影響。在較大的公司中，您的程式碼庫可能會被數千（更可能是數百萬人）人存取。這意味著做一個小的改變可以改變很多人對應用程式的看法，並且看到你的工作被這麼多人使用是非常令人滿意的。不幸的是，第一次必須為數百萬用戶存取的程式碼庫部署一個小的程式碼變更絕對是令人傷腦筋的——儘管這對於增加您的經驗和彈性是必要的。 在新創公司中，您可能會看到有數百人（相信有數千人）造訪的程式碼庫。這意味著，你的工作將被更少的人看到，但是，由於你可以創造更多，你可能會創造出更多的東西，而不僅僅是一個小小的改變。頁面、使用者旅程和所有內容都可以在您的範圍內單獨或與您的團隊一起進行。但它並非沒有缺點。由於流程更加稀缺，因此回滾和恢復變更有時可能是一個困難的過程（甚至更糟的是，沒有記錄）。 這裡的關鍵要點是了解您的角色以及您在不同環境中帶來的價值的重要性。無論您是在一家新創公司，您的工作直接推動公司的成功，還是在一家大公司，您的行為有助於更廣泛的目標，**您的工作都很重要，您應該為此感到自豪。** 舉個例子，我為在一個巨大的電子商務網站上製作一個簡單的產品過濾器（他們一直使用到今天）感到非常自豪，並且我也為積極實施/參與至少 2 個專案的實施感到自豪/3是我曾經合作過的新創公司的設計師所提出的新設計系統的每個元件的/3。**好的工作不會讓別人貶低。** 結論 --  如果這段穿越新創公司和企業領域的旅程為您帶來了啟發，為什麼不支持[Wasp](https://wasp-lang.dev/)呢？我們正在精心打造工具和內容，為像您這樣的開發人員提供協助，無論您是獨自編碼還是克服企業挑戰。 如果您想看到更多這樣的內容，您可以[在 GitHub 上給我們一個星星，非常輕鬆地幫助我們！](https://www.github.com/wasp-lang/wasp)  https://www.github.com/wasp-lang/wasp ⭐️ GitHub 上的 Star Wasp 🙏 新創企業和大公司都提供寶貴的經驗。在新創公司，你可以做不同的任務，嘗試新事物，並直接影響公司的未來。這是一種親身實踐的學習經驗。 在大公司中，您可以存取許多資源和結構化環境。您可以與多元化專家團隊合作，這有助於您學習和成長。既定的流程、穩定性和可預測性可以幫助提高您的技能並塑造您的職業生涯。 但是，這並不是要選擇其中之一。這是關於學習在兩種環境中都表現出色。汲取兩者中最好的部分，並隨時隨地使用它們。保持敏捷、適應力強、樂於接受新體驗。這兩種經歷對你的職業生涯都很重要。 總之，每種環境都有其獨特的挑戰與機會。擁抱差異，從經驗中學習，並利用它們為你帶來優勢。畢竟，正是這些多樣化的經驗可以幫助您實現個人和職業成長。因此，無論您是在新創公司還是大公司，請始終記住 - 您的工作很重要，並有助於實現更大的目標。 您對新創公司和大公司之間的比較有何看法？我們很想聽聽您的經驗和收穫。請在下面的評論中分享您的想法！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/start-ups-vs-big-companies-the-best-takeaways-for-you-to-know-28n5
作為前端開發人員，我們通常專注於建立漂亮的使用者介面。然而，重要的是要記住，美麗也在於內部，像素完美的方法也應該轉化為我們的程式碼組織和結構。在本文中，我們將探討每個前端開發人員都應該了解並在其專案中應用的一些基本軟體工程原理。 1. DRY（不要重複） ------------ DRY 原則強調程式碼可重複使用性和維護的重要性。透過將通用功能提取到可重複使用元件、函數或模組中來避免重複程式碼。透過堅持 DRY 原則，您可以減少程式碼重複，提高可維護性，並使您的程式碼庫更加模組化。 React 鼓勵元件驅動的架構，其中職責被隔離，以便於未來的開發和可擴展性。 我們以一個簡單的電子商務應用程式中的產品頁面為例。我們希望看到待售產品清單。我們可以將頁面分解為更小的、可重複使用的元件。 成分： 1. 產品卡：顯示單一產品及其名稱、價格和描述。 2. 產品清單：顯示產品清單。 ``` // ProductCard.js import React from 'react'; const ProductCard = ({ product }) => { return ( <div> <h2>{product.name}</h2> <p>Price: ${product.price}</p> <p>Description: {product.description}</p> </div> ); }; export default ProductCard; ``` ``` // ProductList.js import React, { useState } from 'react'; import ProductCard from './ProductCard'; const ProductList = () => { const [products, setProducts] = useState([ { id: 1, name: 'Product 1', price: 9.99, description: 'Description 1' }, { id: 2, name: 'Product 2', price: 19.99, description: 'Description 2' }, // ... ]); return ( <div> {products.map((product) => ( <ProductCard key={product.id} product={product} /> ))} </div> ); }; export default ProductList; ``` 在此範例中，我們看到，透過將與產品相關的邏輯分離到`ProductCard`元件中，我們可以在`ProductList`元件的`map`功能中重複使用它，並避免清單頁面中每個產品專案的重複程式碼。 2. SOLID 原則 -------- SOLID 是一個縮寫詞，代表物件導向設計的五個關鍵原則： - **單一**責任原則 (SRP)：每個模組或類別應該只有一個更改理由。 - **開放**/封閉原則（OCP）：軟體實體應該對擴展開放，對修改關閉。 - **李斯科夫**替換原則（LSP）：子類型應該可以替換其基本類型，而不改變程式的正確性。 - **介面**隔離原則 (ISP)：不應強迫客戶端依賴他們不使用的介面。 - **依賴**倒置原則（DIP）：高層模組不應該依賴低層模組。兩者都應該依賴抽象。 讓我們來看看如何在 React TypeScript 元件中應用里氏替換原則 (LSP)： ``` // Vehicle.ts interface Vehicle { drive(): void; name: string; } // Car.ts class Car implements Vehicle { constructor(private name: string) { this.name = name; } drive(): void { console.log(`Driving a ${this.name}`); } } // Motorcycle.ts class Motorcycle implements Vehicle { constructor(private name: string) { this.name = name; } drive(): void { console.log(`Riding a ${this.name}`); } } // App.tsx import React from 'react'; import { Vehicle } from './Vehicle'; import Car from './Car'; import Motorcycle from './Motorcycle'; function VehicleComponent(props: { vehicle: Vehicle }) { props.vehicle.drive(); return <div>Driving a {props.vehicle.name}</div>; } const App = () => { const car = new Car(); const motorcycle = new Motorcycle(); return ( <div> <VehicleComponent vehicle={car} /> <VehicleComponent vehicle={motorcycle} /> </div> ); }; export default App; ``` 在此範例中，我們有一個`Vehicle`接口，它定義了`name`屬性和`drive`方法。然後我們有兩個具體的實作： `Car`和`Motorcycle` ，它們都實作了`Vehicle`介面。 在 App 元件中，我們建立`Car`和`Motorcycle`的實例並將它們傳遞給 VehicleComponent。 `VehicleComponent`對傳入的車輛物件呼叫驅動方法。 LSP 確保我們可以用`Car`或`Motorcycle`代替`Vehicle`接口，而不改變程序的正確性。 `VehicleComponent`可與`Car`和`Motorcycle`實例無縫協作，展示子類型對其基本類型的可替換性。 3. KISS（保持簡單，愚蠢） ---------------- KISS 原則提倡設計和實現的簡單性。編寫易於理解、簡單且能做好一件事的程式碼。避免不必要的複雜性和過度設計，因為從長遠來看，這可能會導致混亂和維護挑戰。 讓我們來看看`Counter`元件的 2 個實作。 ``` // Complex Counter import React, { useState, useEffect } from 'react'; import { debounce } from 'lodash'; const ComplexCounter = () => { const [count, setCount] = useState(0); const [clicked, setClicked] = useState(false); const [error, setError] = useState(null); useEffect(() => { if (clicked) { setCount(prev => prev + 1) setClicked(false) } }, [clicked, setClicked]); const handleClick = (clicked: boolean) => { setClicked(!clicked); }; return ( <div> <p>Count: {count}</p> <button onClick={() => handleClick(clicked)}>Increment</button> </div> ); }; export default ComplexCounter; ``` ``` // Simple Counter import React, { useState } from 'react'; const SimpleCounter = () => { const [count, setCount] = useState(0); const handleClick = () => { setCount(count + 1); }; return ( <div> <p>Count: {count}</p> <button onClick={handleClick}>Increment</button> </div> ); }; export default SimpleCounter; ``` 我們發現`ComplexCounter`實作更難理解和維護，而且更容易出錯。 它引入了一個不必要的`clicked`狀態變數和一個`useEffect`掛鉤。 這是一個如何不實作 React 元件的範例。 4. YAGNI（你不需要它） --------------- YAGNI 提醒我們避免基於推測的未來需求過早加入功能。相反，應專注於正確實現當前所需的功能。當您建立一個非常以用戶為中心的產品時，這一點變得非常重要。最好不要根據您認為用戶可能想要的假設來引入新功能。使用適當的使用者研究框架和原型設計方法。 遵循 YAGNI，您可以防止不必要的複雜性、減少開發時間並維護精簡的程式碼庫。 5. 乾淨的程式碼 --------- 乾淨的程式碼是可讀的、可理解的、可維護的。遵循編碼約定和最佳實踐，使用有意義的變數名稱，並編寫不言自明的程式碼。保持函數和類別小而集中，堅持一致的格式，並努力使程式碼庫清晰。 讓我們來看一個簡單的實用函數，用於出於資料安全目的隱藏部分使用者的私人資訊。 ``` const hashUsersPrivateInformation = (privateInformation: string): string => { // Calculate the length of the private info to determine how many characters to mask const maxLength = privateInformation.length > 4 ? privateInformation.length - 4 : privateInformation.length; // Create a regular expression pattern to match the desired number of characters const regexPattern = `.{1,${maxLength}}`; const regex = new RegExp(regexPattern); return privateInformation.replace(regex, (match) => '*'.repeat(match.length)); }; ``` 我們看到： 1. 函數的名稱是自我描述的 2. 它包含可以幫助其他開發人員的有用註釋。 3. 它有一個可以理解的主要目的。 我們應該以類似的方式建立我們的程式碼。 結論 -- 將這些軟體工程原理融入您的前端開發工作流程中，您可以編寫更高品質的程式碼，改善與團隊成員的協作，並建立強大且可擴展的應用程式。軟體工程不僅僅是編寫程式碼；還涉及編寫程式碼。它是為複雜問題建立可靠、可維護且優雅的解決方案。 --- 原文出處：https://dev.to/gboladetrue/software-engineering-principles-every-frontend-developer-should-know-1ej7
效率和生產力不僅是開發人員的目標，也是必需品。我們製作了大量的工具並編寫了日常任務的腳本，所有這些都是為了騰出時間來處理真正重要的事情。在當今龐大的開發者生態系中，一系列[生產力工具](https://www.devzero.io/blog/ai-tools-for-software-developers-in-2023-to-boost-dev-productivity)隨時可以簡化我們的工作流程。 生產力工具的作用不僅僅是減少重複性任務的[時間](https://www.devzero.io/blog/time-management-tools-and-tips-boosting-productivity-for-software-developers)。它們在管理程式碼和促進團隊協作方面至關重要。借助正確的工具包，開發人員可以將注意力從平凡轉向創新，以新的自由度來應對創意挑戰。讓我們深入了解頂級開發者生產力工具，以在 2024 年提升您的遊戲水平。 衡量開發人員的生產力 ---------- 首先，讓我們解決一個基本問題：我們如何衡量開發人員的生產力？開發人員的日常生活不僅包括編寫程式碼，因此衡量生產力需要廣泛審視整個軟體開發過程的效率和有效性。 我們可以追蹤熟悉的指標，例如程式碼行數、開發的功能、修復的錯誤和交付時間表。然而，真正理解生產力需要一種整體方法，一種權衡軟體開發的有形和無形方面的方法。因此，考慮品質、影響和協作也很重要。 了解生產力工具 ------- 接下來，我們來詳細分析開發人員可以使用的不同類型的生產力工具： - IDE、程式碼編輯器和助手是任何開發人員武器庫的基石，為編碼、編輯、測試和除錯提供整合平台。 - 開發環境確保開發人員可以專注於編寫程式碼，而不是管理基礎架構。 - 專案管理和協作工具對於組織任務、追蹤進度和確保團隊溝通順暢至關重要。 - 設計和原型工具使開發人員能夠製作引人注目的視覺設計並改進其應用程式的 UI/UX。 - 偵錯工具對於快速辨識和修復錯誤和其他程式碼問題至關重要。 - 框架和抽象可以幫助開發人員透過重複使用通用元件更快地交付程式碼。 - 部署應用程式是最後一步，但確保效能和穩定性是關鍵。 從編碼的基礎工作到使用者介面和團隊協作的微調，每個類別在提高生產力方面都發揮著至關重要的作用。 IDE、程式碼編輯器和助手 ------------- 讓我們來看看 2024 年一些流行的 IDE 和程式碼編輯器。 1. IntelliJ IDEA --------- [IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/)是 Java 和 Kotlin 開發人員的首選 IDE，提供的綜合[開發環境](https://www.devzero.io/blog/why-software-development-environments-are-important-and-how-to-manage-them-effectively)遠遠超出 Atom 等簡單程式碼編輯器所提供的功能。此 IDE 具有出色的高級功能，例如深入程式碼理解以實現卓越的導航和重構。與基本編輯器不同，IntelliJ 整合了資料庫和版本控制的基本工具，透過讓您所需的一切觸手可及來簡化您的工作流程。 IntelliJ 社群版免費提供，並提供對其功能的廣泛探索，但存取權限僅限於學生、BootCamp 成員和特定焦點小組。對於其他人來說，專業版的價格約為每月 20 美元，並且可以完全存取 IntelliJ 強大的工具套件。 2. Visual Studio Code -------------------- Microsoft 的[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)是跨所有框架、語言和程式庫的開發人員的首選程式碼編輯器。其突出的特點是一個龐大的擴展庫，旨在提高生產力。想像一下，利用 TabNine 進行 AI 驅動的程式碼補全，或整合 GitHub Copilot，利用其 AI 輔助功能將編碼速度提高十倍。除此之外，Visual Studio Code 還提供內建的 Git 控制、用於 shell 命令的整合終端以及用於無縫程式碼分析的專用偵錯器。 最重要的是，它完全免費，並且與 Windows、Mac 和 Linux 平台普遍相容。 3. AppMap ------- [AppMap](https://www.appmap.io/)是一種視覺化工具，可提供應用程式程式碼庫內互動的詳細概述。它為開發人員提供了整個應用程式中資料流和控制的圖形表示，幫助他們更直觀地理解複雜的系統。透過 AppMap，開發人員可以輕鬆瀏覽不同的元件，了解模組之間的依賴關係，並確定潛在的最佳化或重構領域。透過直觀地繪製應用程式的內部工作原理，AppMap 增強了開發團隊之間的協作，並有助於在開發過程中做出更好的決策。 Appmap 最近推出了 Navie。 Navie 是一種生成編碼 AI，具有 API 和資料庫感知能力，因此它可以為整個程式碼庫中的複雜變更提供程式碼建議。 Navies 回答並建議針對開發人員問題進行程式碼更改，例如「我的資料庫查詢效能很慢。我如何解決它？或“我需要更改令牌系統以提高身份驗證安全性，我該如何進行？” 海軍的建議針對每位開發人員及其正在開發的軟體進行高度個人化，同時確保您的 IP 安全。 4.Copilot ----- 向無可爭議的版本控制統治者屈服：GitHub。憑藉其一系列強大的功能，包括透過 GitHub 工作流程進行自動化部署、 [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)的人工智慧驅動協助以及 Dependabot 的主動安全修補，GitHub 處於開發創新的前沿。就像 Visual Studio Code 是編碼的首選一樣，GitHub 是開發人員進行版本控制的首選平台。 GitHub 的免費套餐包含豐富的產品，非常適合小型團隊、獨立開發人員、自由工作者和新創公司。但對於大型組織和企業來說，Teams 計劃（每位使用者每月3.67 美元）和Enterprise 計劃（每位使用者每月19.25 美元）解鎖了一系列高級功能，例如GitHub Codespaces，這是與GitHub 無縫整合的虛擬IDE，可直接在平台內進行編碼。此外，付費方案還提供增強的協作功能，例如能夠任命多個拉取請求審閱者和指定程式碼擁有者，從而簡化開發流程並確保程式碼品質。 此類別中出現的另外兩個工具是[SuperMaven](https://supermaven.com/)和[TabbyML](https://github.com/TabbyML/tabby) ，兩者都使用快速且安全的 LLM 來完成程式碼完成和建議。 開發環境 ---- 在當今的微服務和複雜的基於雲端的服務和第三方庫的世界中，本地主機無法提供所需的適當環境。這會導致整個 SLDC 不斷重構並減慢部署週期。 5.DevZero --------- [DevZero](https://www.devzero.io/)是一個為開發人員在雲端提供一致的、類似生產的開發環境的平台。開發人員可以在他或她的本機電腦上工作，但仍然體驗生產環境的所有細微差別，例如資料庫、雲端原生服務等。到生產都是一致的。新開發人員只需幾分鐘即可入職，而不是幾天。這使工程組織具有一致性和易於管理。不再除錯本機。 DevZero 的一個顯著優勢是縮短了 CI 時間。開發人員可以節省重構和編譯基礎架構處理所花費的寶貴時間，因為現在他們可以立即在生產環境中執行本機程式碼。這也提高了整體發布頻率並消除了在不同環境中進行測試的障礙。 協作和專案管理 ------- 開發人員經常處理無數的選項卡，並且可能會跨多個顯示器進行操作，但切換平台以進行協作和任務管理的想法可能是一個真正的痛點。讓我們深入研究一些旨在提高開發人員生產力和促進無縫團隊協作的關鍵工具。 6. Slack ----- Slack 徹底改變了遠端協作，使公司能夠即時通訊和共享文件。對於開發人員來說，它是協作的動力源泉，可與 GitHub 等工具無縫集成，以即時更新程式碼推送或部署。這種整合確保每個人都能及時了解專案狀態，而無需不斷地來回訊息。您可以透過 Slack 的整合使用任何專案管理工具，例如 Trello、JIRA 等。 Slack 透過可自訂的工作流程和應用程式進一步發展，讓平台內任務和問題管理。雖然免費計劃支援基本通訊和最多十個集成，但要擴展到自訂自動化及其他功能，需要升級到專業計劃（每人每月 8.25 歐元）或商業計劃（每人每月 14.10 歐元）。這種靈活性使 Slack 成為追求效率和簡化工作流程的開發團隊不可或缺的工具。 7. Height ----- 在管理專案和維持組織性方面，擁有可靠的工作追蹤工具至關重要。 [Height](http://height.app/)是一款功能強大的專案管理工具，提供廣泛的功能，旨在簡化協作並最大限度地提高效率。借助 Height，開發人員可以輕鬆分配任務、設定截止日期、追蹤進度並監控團隊績效。其直覺的收件匣式介面和強大的分析功能使其成為希望掌控工作量並按時交付專案的團隊的首選。 8. Linear ----- [Linear.app](https://linear.app/)是一個專案管理和問題追蹤工具，旨在幫助團隊更有效地協作和管理工作。 Linear 提供了一個用於組織任務、追蹤進度和促進團隊成員之間溝通的平台。該工具以其時尚且用戶友好的介面而聞名。 9. Pullflow ----- 審查 PR 很多時候是工程組織的瓶頸。它不像編寫程式碼那樣有回報，並且需要上下文切換。 [Pullflow](https://pullflow.com/)旨在透過其人工智慧增強的程式碼審查協作功能來減少上下文切換並改善溝通和公關管理。 Pullflow 整合了 VSCode、Github 和 Slack 之間的 PR 通信，因此開發人員無需進行上下文切換。 設計和原型製作工具 --------- 開發人員從頭開始精心設計設計並仔細考慮每個佈局、顏色和字體選擇的時代已經演變。今天的 UI/UX 開發人員享受 Figma 等工具的重大飛躍，其中設計與程式碼相結合。讓我們詳細探討一下。 10. Figma ------- [Figma](https://www.figma.com/)透過提供可無縫整合到專案中的現成程式碼片段，徹底改變了設計到開發流程。在過去的一年裡，Figma 推出了許多插件，為 React、Vue 甚至 HTML 等流行框架提供樣板元件，並支援 Figma 設計直接轉換為 Webflow。 FigJam 是一項出色的功能，事實證明，它對於規劃和確定建造和發布的範圍、衝刺規劃和製作架構圖非常有價值。它在協作和策略規劃階段的效用怎麼強調都不為過。 由於其基於網路的特性，Figma 提供了無與倫比的易用性，並輔以適用於 Windows 和 macOS 的專用桌面應用程式。您需要加入其中一項付費方案才能使用開發模式並存取所有設計元素的程式碼。如果您使用組織計劃，您甚至可以使用私人插件。 11.Whimsical和Excalidraw ------------------ 在解釋複雜概念或設計系統架構時，圖表和視覺化通常是必不可少的。 [Excalidraw](https://excalidraw.com/)和[Whimsical](https://whimsical.com/)是兩種流行的快速繪圖工具，可讓開發人員輕鬆建立圖表。憑藉其簡單而強大的介面，開發人員可以立即建立線框、流程圖和其他視覺表示。這些工具非常適合集思廣益並向利害關係人展示概念，使它們成為開發人員工具包的寶貴補充。 偵錯工具 ---- 除錯是軟體開發生命週期中最具挑戰性和最耗時的部分之一。然而，正確的警報和監控系統可以節省無數時間。讓我們深入研究可以顯著簡化除錯過程、提高效率並減少開發工作流程中的停機時間的基本工具。 12.Postman ----- [Postman](https://www.postman.com/)已成為測試和記錄 API 的基礎 API 開發工具，因其在除錯生產和本地 API 方面的強大能力而贏得了開發人員的廣泛認可。它使用戶能夠發送和模擬 HTTP 請求，這項功能對於等待後端 API 準備就緒的前端開發人員特別有利，可確保持續進展。 除了在測試中的實用性之外，Postman 還充當 API 文件的集中儲存庫，促進團隊內的無縫共享和協作。其基本計劃（每個用戶每月 14 美元）對於大多數開發人員來說應該足夠了。 13.Sentry ----- [Sentry](https://sentry.io/)是效能監控和錯誤追蹤領域的強大工具，擅長自動辨識程式碼庫中的錯誤和錯誤。 Sentry 的 SDK 適用於幾乎所有廣泛使用的框架和技術（包括 JavaScript、PHP、Python 和 Ruby），可無縫整合到您的專案中。 檢測到錯誤後，Sentry 會提供全面的見解，例如堆疊追蹤、來源頁面和使用者訊息，這些對於有效診斷和解決問題非常寶貴。此外，程式碼覆蓋率和會話重播等功能被證明是不可或缺的，尤其是在面臨重現難以捉摸的錯誤的艱鉅任務時。 Sentry 的功能確保開發人員可以花更少的時間進行故障排除，而將更多的時間用於開發，從而提高整體生產力和程式碼品質。 您可以嘗試 Sentry 及其免費的單獨開發者計畫。然而，為了充分利用它，我建議嘗試團隊計劃（每月 26 美元），您可以將隊友加入到 Sentry 工作區。您還需要每月支付 29 美元購買程式碼覆蓋率。 框架和抽象 ----- 當今的許多元件在應用程式中都很常見：身份驗證、授權、資料庫存取、UI 元件等。寫內容從頭開始。 14.Vercel ------ 建置和部署 Web 應用程式可能是一項複雜的任務，尤其是當專案規模不斷擴大時。 Web 應用程式部署框架（例如 Vercel）為開發人員提供了簡化且可擴展的解決方案來部署其 Web 應用程式。 [Vercel](https://www.vercel.com/)是一個雲端平台，旨在簡化 Web 應用程式的部署和託管。它以專注於透過提供自動部署、無伺服器功能和全球內容交付等功能為開發人員提供無縫體驗而聞名。 15. Neurelo ------ [Neurelo](https://www.neurelo.com)為您的資料 API 提供了一個與資料庫無關的程式設計介面。 Neurelo 無需學習 MongoDB 或 PostgreSQL 的查詢語言並為它們建立 API，而是在幾分鐘內為您提供優化的自動生成的 API，包括模式建置器，以及使用 Git 管理開發、登台和生產環境的界面類似版本控制來管理追蹤更改。最後，它使用人工智慧提供自動生成的文件以及透過點擊生成和測試複雜查詢的能力。 許多公司最終會產生自己的抽象層來管理開發人員的資料庫存取或使用 SQLAlchemy 或 Hibernate 等物件關係映射器 (ORM)。 Neurelo 建立了一個通用的強大且與資料庫無關的替代方案。 部署應用程式 ------ 16. Fly.io --------- 部署應用程式可能是一個複雜且耗時的過程。應用程式部署工具（例如[Fly.io](http://fly.io/) ）旨在透過提供一個用於輕鬆部署和管理應用程式的平台來簡化此流程。 Fly.io是一個提供全球應用部署網路的平台。它允許開發人員在跨越全球多個地點的分散式基礎設施上部署和執行他們的應用程式。 Fly.io 專注於透過將應用程式執行個體分佈在更靠近最終用戶的位置來優化應用程式效能，減少延遲並改善整體用戶體驗。 該平台支援各種程式語言和框架，使開發人員能夠部署各種應用程式，包括Web應用程式、API和微服務。 Fly.io 使用邊緣運算和全球選播網路的組合來最佳化路由並確保使用者要求定向到最近的可用應用程式實例。 17. Tigris ----------- [Tigris](https://www.tigrisdata.com/)是一種與 S3 相容的全球分散式物件儲存服務，它將資料儲存為物件儲存桶中。物件是一個文件和描述該文件的任何元資料。桶子是存放物件的容器。 哪個才是最好的開發工具？ ------------ 只要您的武器庫中擁有每個類別中的任何一種工具，您就可以開始使用了。但如果我必須為您選擇一種工具，我會選擇 Visual Studio Code。它因其多功能性、對語言和框架的廣泛支援以及強大的擴展生態系統而脫穎而出，使其成為首選。 工程生產力工具 ------- 工程生產力工具支援軟體開發的特定工程方面。這可能包括分析、自動化測試、部署、容器化或靜態程式碼分析。使用這些工具，您可以確保程式碼品質和效能，並在開發週期的早期發現潛在問題。一些常見的工程生產力工具包括Docker、Jenkins、Confluence、JIRA等。 結論 我很想知道 2024 年您會從這個[清單](https://www.devzero.io/blog/how-to-calculate-developer-productivity-metrics-using-mergestat-and-devzero)中選擇哪種工具。從本質上講，GitHub 和 Visual Studio Code 是 2024 年的必備工具。我仍在研究它們，誰知道呢，它們可能會出現在 2025 年的清單中。 本文原刊於 https://www.devzero.io/blog/best-developer-productivity-in-2024 --- 原文出處：https://dev.to/shohams/17-best-developer-productivity-tools-to-try-1a2a
--- 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
--- 標題：加入我們參加 AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽：獎品為 3,000 美元！ 發表：真實 描述： 標籤：devchallenge、awschallenge、放大、全端 封面圖：https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z55ngddx33ptj9dapt07.png 使用 100:42 的比例可獲得最佳效果。 ===================== 發佈於: 2024-05-14 20:36 +0000 =========================== --- 我們很高興地宣布我們與 AWS Amplify 的第一個合作挑戰。 [AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽](https://dev.to/challenges/aws)將持續到**5 月 26 日**，提供了一個探索 AWS 服務的廣度和深度以及提升您的技能的機會。 AWS Amplify 擁有您在短短幾個小時內建立 Web 和行動應用程式所需的一切。 **這項挑戰有一個提示，但有幾種獲勝方法！**我們迫不及待地想看看您學到了什麼和取得了什麼成就！ 提示 -- ### 使用 AWS Amplify Gen 2 建置和部署全端應用程式 您的任務是使用 AWS Amplify Gen 2 建立一個整合以下一項或多項功能的應用程式： - **[資料](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/data/)** - **[驗證](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/auth/)** - **[無伺服器功能](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/functions/)** - **[文件儲存](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/storage)** 這是供任何想要直接參與的人使用的提交模板，但請在提交之前查看[官方挑戰頁面](https://dev.to/challenges/aws)上的所有挑戰規則。 {% cta https://dev.to/new?prefill=---%0Atitle%3A%20%0Apublished%3A%20%0Atags%3A%20devchallenge%2C%20awschallenge%2C%20amplify%2C%20fullstack%0A ---%0A%0A*這%20是%20a%20submission%20for%20the%20%5BThe%20AWS%20Amplify%20Fullstack%20TypeScript%20Challenge%20%5D(https%3A%2F%2Fdevgesto% 2Fawschallenge )* %0A%0A%23%23%20什麼%20I%20內建%0A%3C！ %0A%0A%23%23% 20Demo%0A%3C!--%20Share%20a%20link%20to%20your%20deployed%20solution%20on%20Amplify%20Hosting%2C%20and%20% 20screenshots%20。 2C%20what%20you%20learned%2C%20anything%20you%20are %20尤其%20proud%20of%2C%20what%20you%20hop%20to%20do%20next%2C%20etc.you%20.20to%20do%20next%2C%20etc.%20.20--% %0A%0A**已連接%20Components%20and%2For%20Feature%20Full** % 0A%0A%3C!--%20讓%20us%20知道%20if%20you%20development%20UI%20using%20Amify%20you%20development%20UI%20using%20Amifyify% 20for%20UX%20patterns%2C%20and%2For%20if%20your%20project%20includes %20all%20four%20features%3A%20data%2C%20authentication%2C%20features%3A%20data%2C%20authentication%2C%20features%3A%20data%20function. --%3E%0A%0A%3C!--%20Team%20Submissions%3A %20請%20pick%20one%20member%20到%20publish%20the%20submission%20and%20credit%20teammates%20by%200%20by%20and%20credit%20teammates%20by%20and%20credit%20teammates%20by%的%20DEV%20usernames%20直接%20in%20the%20body%20of%20the%20post。 %20image%20(if%20you%20want).%20--%3E%0A%0A%0A %3C!--%20感謝%20%20參與！%20%E2%86%92%0A %} 提交模板 {% 結束%} **正在尋找一些專業技巧？[向下滾動](#tips-and-tricks)！** ### 評審標準 所有提交的作品將根據以下內容進行評判： - 底層技術的使用 - 可用性和使用者體驗 - 無障礙 - 創造力 兩個額外獎項類別 -------- - **連線元件**：授予使用 Amplify 連線元件實現 UX 模式開發 UI 的頂級提交。 - **功能完整**：授予頂級提交，該提交包含挑戰提示中的所有四個功能：資料、身份驗證、無伺服器功能和文件儲存。 獎品 -- **我們的總冠軍將獲得：** - $1,500 禮品卡或同等金額 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **我們的兩個獎項類別獲獎者將獲得：** - $750 等禮品卡 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **所有提交有效提交的參與者都**將在其 DEV 個人資料中收到完成徽章。 如何參與 ---- 為了參與，您需要使用與每個提示關聯的提交範本來發布貼文。所有提交內容都必須部署到 Amplify Hosting。 請在提交之前查看我們的完整[規則、指南和常見問題解答頁面，](https://dev.to/challenges/aws)以便您了解我們的參與指南和官方競賽規則（例如資格要求）。 技巧和竅門 ----- 您可以使用 AWS 做很多事情，因此我們提供了一些想法，讓您在考慮建置什麼以及如何建置時供您思考。 - 您可以用不到 5 行程式碼定義由 Amazon Simple Storage Service (S3) 提供支援的儲存桶！更好的是，您可以使用[Amplify 的雲端沙箱環境](https://docs.amplify.aws/react/deploy-and-host/sandbox-environments/)測試您的儲存功能。 - 如果您想同時檢查兩個功能，則可以透過上傳到您的 S3 儲存桶來觸發由 AWS Lambda 提供支援的無伺服器功能 😉 - Next.js 和 Nuxt 應用程式的部署是零配置！[存取入門指南](https://docs.aws.amazon.com/amplify/latest/userguide/getting-started.html)。 指南和文件 ----- - 第一次建立 Amplify 應用程式？查看他們的[快速入門指南](https://docs.amplify.aws/react/start/quickstart/)以快速入門。 - [完整的 AWS Amplify 開發人員文件](https://docs.amplify.aws) **有技術問題嗎？在 AWS Amplify 說明線程中留下評論：** {% 嵌入 https://dev.to/aws/the-aws-amplify-fullstack-typescript-challenge-help-thread-529a %} 重要的日子 ----- - 5 月 15 日：AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽開始！ - 5 月 26 日：提交截止時間為太平洋夏令時間晚上 11:59 - 5 月 28 日：公佈得獎者 我們希望您喜歡使用 AWS Amplify 快速從前端過渡到全端。 🚀 祝你好運，編碼愉快！ --- 原文出處：https://dev.to/devteam/join-us-for-the-the-aws-amplify-fullstack-typescript-challenge-3000-in-prizes-ghm
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
### 單一職責原則（SRP） **一個元件應該只有一個改變的理由，這意味著它應該只有一項工作。** #### 範例：使用者設定檔元件 **應該這樣：** - 將職責分解為更小的功能元件。 ``` // UserProfile.js const UserProfile = ({ user }) => { return ( <div> <UserAvatar user={user} /> <UserInfo user={user} /> </div> ); }; // UserAvatar.js const UserAvatar = ({ user }) => { return <img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}'s avatar`} />; }; // UserInfo.js const UserInfo = ({ user }) => { return ( <div> <h1>{user.name}</h1> <p>{user.bio}</p> </div> ); }; ``` **不要這樣：** - 將顯示、資料取得和業務邏輯組合在一個元件中。 ``` // IncorrectUserProfile.js const IncorrectUserProfile = ({ user }) => { // Fetching data, handling business logic and displaying all in one const handleEdit = () => { console.log("Edit user"); }; return ( <div> <img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}'s avatar`} /> <h1>{user.name}</h1> <p>{user.bio}</p> <button onClick={handleEdit}>Edit User</button> </div> ); }; ``` ### 開閉原理 (OCP) **軟體實體應該對擴充開放，但對修改關閉。** #### 範例：主題按鈕 **應該這樣：** - 使用 props 來擴充元件功能，而無需修改原始元件。 ``` // Button.js const Button = ({ onClick, children, style }) => { return ( <button onClick={onClick} style={style}> {children} </button> ); }; // Usage const PrimaryButton = (props) => { const primaryStyle = { backgroundColor: 'blue', color: 'white' }; return <Button {...props} style={primaryStyle} />; }; ``` **不要這樣：** - 修改原有元件程式碼，直接加入新的樣式或行為。 ``` // IncorrectButton.js // Modifying the original Button component directly for a specific style const Button = ({ onClick, children, primary }) => { const style = primary ? { backgroundColor: 'blue', color: 'white' } : null; return ( <button onClick={onClick} style={style}> {children} </button> ); }; ``` ### 里氏替換原理 (LSP) **超類別的物件可以用其子類別的物件替換，而不會破壞應用程式。** #### 範例：基本按鈕和圖示按鈕 **應該這樣：** - 確保子類元件可以無縫替換超類元件。 ``` // BasicButton.js const BasicButton = ({ onClick, children }) => { return <button onClick={onClick}>{children}</button>; }; // IconButton.js const IconButton = ({ onClick, icon, children }) => { return ( <button onClick={onClick}> <img src={icon} alt="icon" /> {children} </button> ); }; ``` **不要這樣：** - 引入特定於子類別的屬性，這些屬性在替換時會破壞功能。 ``` // IncorrectIconButton.js // This button expects an icon and does not handle the absence of one, breaking when used as a BasicButton const IncorrectIconButton = ({ onClick, icon }) => { if (!icon) { throw new Error("Icon is required"); } return ( <button onClick={onClick}> <img src={icon} alt="icon" /> </button> ); }; ``` ### 介面隔離原則（ISP） **任何客戶端都不應該被迫依賴它不使用的方法。** #### 範例：文字元件 **應該這樣：** - 針對不同的用途提供特定的介面。 ``` // Text.js const Text = ({ type, children }) => { switch (type) { case 'header': return <h1>{children}</h1>; case 'title': return <h2>{children}</h2>; default: return <p>{children}</p>; } }; ``` **不要這樣：** - 用不必要的屬性使元件變得混亂。 ``` // IncorrectText.js // This component expects multiple unrelated props, cluttering the interface const IncorrectText = ({ type, children, onClick, isLoggedIn }) => { if (isLoggedIn && onClick) { return <a href="#" onClick={onClick}>{children}</a>; } return type === 'header' ? <h1>{children}</h1> : <p>{children}</p>; }; ``` ### 依賴倒置原則（DIP） **高層模組不應該依賴低層模組。兩者都應該依賴抽象。** #### 範例：資料獲取 **應該這樣：** - 使用鉤子或類似的模式來抽象資料獲取 和狀態管理。 ``` // useUserData.js (Abstraction) const useUserData = (userId) => { const [user, setUser] = useState(null); useEffect(() => { fetchData(userId).then(setUser); }, [userId]); return user; }; // UserProfile.js const UserProfile = ({ userId }) => { const user = useUserData(userId); if (!user) return <p>Loading...</p>; return <div><h1>{user.name}</h1></div>; }; ``` **不要這樣：** - 在元件內部硬編碼資料取得。 ``` // IncorrectUserProfile.js const IncorrectUserProfile = ({ userId }) => { const [user, setUser] = useState(null); useEffect(() => { // Fetching data directly inside the component fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`) .then(response => response.json()) .then(setUser); }, [userId]); if (!user) return <p>Loading...</p>; return <div><h1>{user.name}</h1></div>; }; ``` --- 原文出處：https://dev.to/drruvari/mastering-solid-principles-in-react-easy-examples-and-best-practices-142b
我真的很喜歡 @abbeyperini 的[帖子](https://dev.to/abbeyperini/12-tips-from-a-mid-level-developer-29bk)，並決定在擔任軟體開發人員**5 年多**後分享我的技巧。 準備好？讓我們深入探討。 1.掌握基礎知識 ======== 建在搖搖欲墜的土地上的房子🏠，稍有問題就會倒塌。 同樣，如果你沒有紮實的基礎： - 你會很難適應 JavaScript 框架 - 你會陷入第一個不熟悉的問題 - 您無法掌握某些問題之間的共同主題 因此，如果你想提升前端開發人員的水平，首先要掌握**HTML** 、 **CSS**和**JavaScript** 。 --- 2. 了解網路的工作原理 ============ 在過去的幾年裡，前端開發變得更加複雜。 使用了許多工具（*捆綁器*、*轉譯器*等） 如果您不了解網路的工作原理（即「唯一」支援的語言是**HTML** （用於結構）、 **CSS** （用於樣式）和**JavaScript** （用於互動）），您將很難理解為什麼需要有這麼多工具可以在線執行您的程式碼。  --- 3.熟悉資料結構與演算法 ============ 由於程式設計面試，資料結構和演算法經常受到不好的評價🤦♀️。 **然而**，了解關鍵因素及其複雜性至關重要。如果沒有這些知識，您將無法編寫複雜的程式或評估程式碼效率。 以下是需要了解的資料結構/演算法的非詳盡列表： **資料結構：***棧*、*佇列*、*雜湊圖*、*集合*、*圖*等。 **演算法：***動態規劃*、*貪心演算法*、*遞迴*等。 --- 4. 透過實踐而不是閱讀/觀看來學習 ================== 教學會欺騙您，讓您感覺自己正在取得進步。 它們讓你相信你正在學習和進步，但你並沒有前進。真正的學習是透過實踐或教學發生的。 所以，多多練習，避免陷入教學地獄🔥。 --- 5.遇到困難時尋求協助 =========== 你不是一個人。 您附近很可能有高級開發人員，您可以向他們尋求協助。 所以，不要浪費時間去兔子洞裡。您的目標是提供價值，如果您浪費時間解決其他人已經解決的問題，您就無法實現這一目標。  --- 6.以正確的方式尋求協助 ============ 在尋求幫助之前，請確保您已經做了最低限度的事情。 你應該首先： - 在 Google/Stack Overflow/ChatGPT 上搜尋解決方案 - 了解你的目標以及什麼不起作用 - 記錄所有失敗的嘗試 另外，不要針對同一問題重複尋求協助。當您獲得幫助時，請在某處記下，以免忘記。 --- 7. 不要複製/貼上你不理解的程式碼 ================== 由於多種原因，這非常糟糕： - 您最終可能會得到不安全的程式碼，這些程式碼會暴露令牌等敏感資訊。 - 您將無法輕鬆除錯程式碼。 - 你將無法向你的同事解釋它。 這對 ChatGPT 尤其重要，因為它有時只能提供 80% 的準確答案。  --- 8. 不要盲目採納網路上找到的每一個建議 ==================== 我剛開始的時候就犯了這個錯誤。 我發現有人建議說 React 中的記憶化是邪惡的，所以我停止使用它。 令我尷尬的是，我的程式碼在預生產中崩潰了。 所以，別讓我「老」了。 當您在網路上看到建議時，請先問自己以下問題： - 這個建議適用於我嗎？ - 提供建議的人是否與我的情況類似？ **TLDR** ：運用常識🫠。 --- 9. 懷抱良好的意願：人們希望你成功❤️ ==================== 當你是新人時，人們通常會認為人們正在等待發現你的錯誤並解僱你。 至少，這是我的思想對我低聲說的。 但事實恰恰相反。 當一家公司僱用你時，它非常希望你成功。否則，這就是浪費他們在培訓和入職方面投入的時間和資源。 因此，相信你的公司希望你做得很好，並毫不猶豫地向你的同事尋求支持。 --- 10.完成勝於完美 ========= 追求完美往往會導致以下結果： - 拖延 - 浪費時間 - 過於複雜 - ETC。 因此，目標是在推動更多之前交付/驗證 V0。  --- 11. 始終將任務分解為可管理的任務 ================== 感到不知所措的最簡單方法是什麼？ 👉 試圖咬得比你能咀嚼的更多。 始終將專案分解為更小的任務。 這會： - 讓你不會感到不知所措 - 讓您的 PR（拉取請求）更容易審核 - 提供進步感 --- 12. 值得信賴，當你需要幫助時會伸出援手 ===================== 剛開始時，您的首要任務是贏得經理的信任。 當他們想到你時，應該安心。 他們應該相信： - 你在簡單的任務上很可靠 - 必要時您會尋求協助 - 有任何問題你都會溝通 您不想因為成為經理必須持續監控的問題而增加他們的工作量🔎。 --- 13.表現出對工作的熱情 ============ 用熱情可以彌補很多不足🤪。 當你是新人時，要充滿渴望和興奮。 只有經驗豐富的開發人員才能承受缺乏熱情的後果。 沒有人願意不斷地督促某人工作。指導已經夠困難的了；必須激勵某人會使事情變得更具挑戰性。  --- 14. 對學習新事物/工具/方法保持開放態度 ====================== 前端開發不斷發展。 因此，您需要對新技術持開放態度。 不要太拘泥於現有的工具。相反，表現出學習的興趣😋。 --- 15. 掌握你的開發工具🛠️ ============== 想要加快您的開發時間嗎？ 掌握你的開發工具： - 您的 IDE（例如 VSCode） - 您的原始碼控制系統（例如 Github） - 您的瀏覽器和檢查器（例如 Chrome 檢查器） - ETC。  --- 16. 專注於創造價值 =========== 不要在真空中編寫程式碼。 您編寫的每段程式碼都應該為以下方面提供價值： - 您的客戶 - 你的公司 - 您的利害關係人 - ETC。 您的報酬與您提供的價值掛鉤，而不是與您編寫的程式碼掛鉤。 因此，優先考慮編寫有目的的有效程式碼🥅。 --- 17. 為你的工作辯護：它不會自己說話 =================== 可能是新開發人員最常見的錯誤之一（特別是如果您來自重視謙虛的文化）。 1. 你做了一些了不起的事。 2. 沒有人知道這件事。 👉 那工作並不重要。 因此，透過寫作、演示等方式分享您的作品。  --- 18. 喜歡寫愚蠢的程式碼而不是聰明的程式碼 ====================== 程式碼被閱讀的次數遠多於寫的次數📝。 因此，不要編寫只有您才能理解的聰明程式碼。 **可讀性>效能>聰明。** 您希望您的同事能夠有效率地處理您的程式碼，並在必要時為您提供協助等。 --- 19.你的經理是你最好的盟友 ============== 除非你特別不幸，否則你的經理會支持你的成長📈。 他們通常希望你能夠蓬勃發展，為團隊做出貢獻，並留在公司，而不是在其他地方尋找機會。 因此，請務必招募他們來實現您的目標。 分享你的勝利、挫折（以積極的方式）和挫折，而不是獨自奮鬥。 --- 20.讓你的經理的生活更輕鬆 ============== 這個很簡單，但常被忽略。 您的經理可能有您可以協助解決的問題： - 他們可能需要加入文件但缺乏時間 - 他們的工作量可能龐大，需要支持 - 和更多 這可能是贏得經理支持（升遷、加薪等）的最簡單方法。他們已經意識到這些任務並且可以直接看到它們的影響（至少對他們來說）。  --- 21.了解任務背後的大局 ============ 不要成為程式碼猴子🐒。 剛開始時它可能會對您很有幫助。 但要達到下一個級別，您需要了解任務背後的背景： - 為什麼它們有價值 - 為什麼你被分配給他們 - 它們如何適應公司的整體策略 這種理解對於您的職業生涯更上一層樓至關重要。 --- 22. 為團隊做出貢獻（文件、技術講座、演示等） ======================== 這不僅對公司有利，對您也有利。 透過進行演示、共享文件等，您可以展示您的技能並提高團隊的生產力。 始終致力於盡可能提升團隊的表現：這是令人愉快且有益的😊。  --- 23. 成為特定領域的“掌門人” ================ 如果我必須提供一個建議，那就是這個。 在職業生涯的初期，探索各個領域是可以的。 但是，要晉升到中/高級級別，請專注於培養某一領域的專業知識。這對於促銷來說比多個領域的平均水平更具吸引力。 因此，我們的目標是培養[T 型](https://www.forbes.com/sites/lisabodell/2020/08/28/futurethink-forecasts-t-shaped-teams-are-the-future-of-work/)技能：在某一領域擁有廣泛的知識和深厚的專業知識。 --- 24. 培養你的溝通技巧 ============ 不幸的是，這是必須的。 溝通對於開發人員來說至關重要。我們經常需要做以下事情： - RFC（徵求意見） - 示範 - 演講 - ETC。 因此，請確保您具有基本的溝通能力。 --- 25. 當你遇到問題時休息一下 =============== 當你深陷一個問題時，很難停下來。 即使已經過去了 5 年多，我仍然在掙扎🥹。 然而，休息後我總是會產生更新鮮的想法。 所以，如果你已經被困太久了，那就離開吧。  --- 26. 發揮你的優勢，而不是劣勢 ================ 不要再浪費時間試圖修復明顯的弱點。 如果您持續花費超過 1 小時才能完成同您級別的其他人在不到 5 分鐘內完成的任務，請避開該任務。 投入更多的精力很可能不會讓你在這方面表現出色。 相反，做必要的事情並專注於最大限度地發揮你的優勢。如果某件事對你來說很自然且有價值，那就多做一點吧🚀。 --- 27. 掌控自己的職涯道路 ============= 沒有人會為你規劃你的職涯。 如果沒有計劃，你就會為別人的計劃而努力。 因此，請確保您為自己想要在 1/2/5 年內實現的目標制定計劃 💪。 --- 28. 與其他開發人員一起交流 =============== 您目前是否患有冒名頂替症候群？ 如果是這樣，請花時間與其他開發人員交流。 您很快就會意識到您並不孤單。 與其他開發人員聯繫還有其他好處： - 您可以學習新的技巧/技巧 - 你們可以討論共同的經歷 - 你們可以在工作上互相補充 - ETC。  --- 29. 指導年輕開發人員 ============ 這是冒名頂替症候群的最佳治療方法之一。 一旦你開始指導年輕的開發人員： - 你會發現你知道一些事情 - 您將把自己定位為中/高級開發人員 - ETC。 --- 30.讓你解決的問題多樣化 ============= 如果你不斷地解決同樣的問題，你的進步就會趨於穩定。 確保您正在解決不同的問題，以便您可以： - 比較各種方法 - 開發解決問題的工具包 - ETC。  --- 31.尋找導師 ======= 擁有偉大的導師是我職業生涯的亮點。 - 導師了解您的旅程，讓您腳踏實地。 - 他們會指導你避免他們所犯的錯誤。 - ETC。 **如何尋找導師？** 與您互動的更有經驗的開發人員聯繫，提出問題，討論他們的經驗等。 如果您無法聯繫資深開發人員，請與 X 等平台上的個人互動，與他們建立關係，然後聯絡 😉。 --- 32. 致力於 JavaScript 框架並掌握它 ========================= 最好的框架是能夠幫助您最快實現目標的框架。 所以，忽略網路上毫無意義的爭論。 選擇您最熟悉或需要學習的框架。 並掌握它。這就足夠了。 有了紮實的 JavaScript 基礎知識，過渡到另一個框架將會很快。  --- 33.不斷思考使用者體驗 ============ 身為前端開發人員，你應該考慮使用者。 即使您有 PM 或設計師，也要確保使用者體驗良好 😌。 - 需要時使用載入狀態 - 在 UI 中傳達進度 - 給用戶回饋 - ETC。 --- 34. 坦然地說“不” =========== 這對我來說是一件艱難的事。 我對每一個專案都感到興奮，並努力拒絕。 但身為開發人員，您經常會收到超出您處理能力的請求。 因此，請優先考慮與您的目標最相符的那些。 --- 35.不斷投資你的技能 =========== 選擇成為前端開發人員，您就致力於從事必須不斷學習的職業。 因此，透過學習新語言、掌握新技術等不斷投資你的技能。  --- 36. 當面臨太多工作時，減少功能而不是提高程式碼品質。 ============================ 您的應用程式擁有的功能越多越好，對嗎？正確的？ 最初，這似乎是正確的，但附加的功能會導致更多的程式碼。更多的程式碼意味著更多的問題（維護、錯誤等）。 因此，當時間緊迫時，應減少功能而不是犧牲程式碼品質。 --- 37. 努力了解你的合作者（設計師、後端開發人員等） ========================== 始終尊重您的合作者（後端開發人員、設計師、產品經理等）。 應用程式開發是團隊的努力。 團隊成員之間的協同越多，環境就會越快樂、越有效🥰。  --- 感謝您閱讀這篇文章🙏。 發表評論 📩 分享小貼士。 並且不要忘記加上“💖🦄🔥”。 如果您喜歡這樣的文章，請加入我的**免費時事**通訊**[FrontendJoy](https://frontendjoy.substack.com/)** 。 如果您想要每日提示，請在[X/Twitter](https://twitter.com/_ndeyefatoudiop)上找到我。 --- 原文出處：https://dev.to/_ndeyefatoudiop/37-tips-from-a-senior-frontend-developer-251b
**TL;DR：**在這篇文章中，我將向您介紹使用 React 和 Node.js 輕鬆建立全端應用程式的超高效堆疊 - Supabase 和 Wasp！我們將這兩種技術結合起來，使身份驗證、非同步作業、全端類型安全性、託管資料庫和託管儲存開箱即用。 ### 嘿，我是美穗！ 👋 我是一名高級全端開發人員，我從事夢想和建立專案的工作已經近 10 年了。幾乎每天我都會偶然發現一個問題，並想建立一個應用程式來解決它！這就是為什麼我必須盡快做好這件事，盡可能少麻煩。 在使用 Wasp 和 Supabase 一段時間後，將它們組合在一起對我來說似乎是理所當然的。事實證明我是對的！ 沒有理論，我們將建立一個應用程式！ ----------------- 我們製作了一些有趣的東西：賀卡產生器，它不僅可以工作，而且還具有無限的*創意！*利用開源人工智慧模式——是的，閃亮的全新 Llama 3 和超高速的 SDXL-Lighting——我們將這個想法變成了現實。 需要視覺效果嗎？這是我製作的一個快速草圖（幸好我有那台平板電腦！）：  這就是我們的應用程式在完善並準備就緒後的樣子： {% 嵌入 https://twitter.com/infomiho/status/1782416172111024600 %} 查看[我們應用程式的部署版本](https://lazy-greeting-cards-client.fly.dev/)- 使用 Google 登入並獲得一些甜蜜的卡片！ ### 駱駝有最後發言權 在我們的應用程式中，多個模型協作產生漂亮的結果。  它的工作原理如下： 1. 用戶給我們一個主題 2. Llama 3 產生賀卡文字（「text」） 3. ……它還描述了一些適合文字的藝術作品（“圖像提示”） 4. 穩定擴散繪製藝術品 5. ??? 6. 利潤！ 想像一下，為你三歲的、專橫的、喜歡穿紅衣服的美洲駝索要一張賀卡（因為誰不會呢？！）。 你會得到這樣可愛的東西！ 🦙：  > 提示：“為我的美洲駝三歲生日準備的賀卡，它很專橫，喜歡穿紅色衣服” 支持我們！ 🙏⭐️ ---------  如果您覺得這篇文章有幫助，[請考慮在 Github 上給我們一顆星](https://github.com/wasp-lang/wasp)！我們在 Wasp 所做的一切都是開源的，您的支援幫助我們使 Web 開發變得更容易，並激勵我們撰寫更多這樣的文章。  {% cta [https://github.com/wasp-lang/wasp](https://www.github.com/wasp-lang/wasp) %} ⭐️ 感謝您的支持🙏 {% endcta %} 我們是如何成功的 -------- 恕我直言，這是一張非常酷的賀卡，但我們還需要更多的東西才能使其成為適合我們用戶的合適應用程式。 ### 我們想用Google登入 我們使用[Wasp](https://wasp-lang.dev/)的內建[身份驗證](https://wasp-lang.dev/docs/auth/overview)，這使您的身份驗證完全屬於您自己，並且獨立於任何第三方服務。在底層，它使用[Lucia](https://lucia-auth.com/)和[Arctic](https://arctic.js.org/)為您提供開箱即用的電子郵件、使用者名稱和多個 OAuth 提供者。 除了這段程式碼之外，我們不需要做太多的工作來設定它：  > Wasp設定檔程式碼 ### 我們想把製卡過程分開 使用 Wasp 的非同步作業，我們將卡片建立過程分成可管理的步驟，因此使用者不會被蒙在鼓裡。他們獲得了有趣的更新，例如“預熱人工智慧”和“繪製圖像”——讓等待變得更容易忍受🐻 這些任務由[pg-boss](https://github.com/timgit/pg-boss/)在幕後管理（基於 PostgreSQL），哦，看，無縫連接到... ### 託管 PostgreSQL 在這個應用程式中使用[Supabase](https://supabase.com/)堅如磐石的 PostgreSQL 資料庫是一次很棒的體驗。該產品的 DX 是驚人的：當您不想從頭開始建立自己的管理面板時，查看和管理資料庫資料是一個救星。  > 表編輯器非常適合對資料庫進行快速管理工作 ### 現代應用程式需要現代存儲 對於存儲，我們選擇了 Supabase 的[S3 相容存儲](https://supabase.com/blog/s3-compatible-storage?utm_source=postmark&utm_medium=email&utm_campaign=launch-week-11)選項。這意味著我們的應用程式不依賴專用磁碟儲存 - 使其更便攜且更容易擴展。  > 賀卡圖像概述 ### [火焰3-70B](https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b-instruct)型號 Meta 最新的 Llama3 是 GPT-4（仍在訓練的 405B 模型）的開源競爭者。 {% 嵌入 https://twitter.com/lmsysorg/status/1782483699449332144 %} 它產生的文本在大多數情況下總是有用且有趣的。我覺得不需要那麼多的及時調整就能獲得好的結果。 **我們使用的提示** 寫賀卡： ``` Write a greeting card text for the following topic: "<topic>". Make it clever. Return it as plain text, no quotes, no extra syntax. Return only the greeting card text. Max chars: 80! ``` 例如，如果我們使用**“笑”**這個主題，我們會得到以下結果：“笑是最好的良藥，除非您有健康保險，否則可能會更好。” 取得可用影像提示： ``` Based on the text I'll provide, give me a nice artwork to go alongside it. Describe it in a way of a short list of features of the artwork. Use descriptive language so someone can paint it. Only respond with the description, no extra syntax. Max words: 30 Context: <original_topic> Text: <text> ``` 對於上面的範例，我們會得到以下圖像提示：「一個微笑的藥瓶的異想天開的插圖，周圍環繞著旋轉的笑聲氣泡，背景中有一個微妙的醫療十字架，襯託在溫暖、陽光明媚的黃色天空的映襯下。 現在，我們為什麼要做第二步？只需比較“文字”和“圖像提示”直接生成的圖像：  > 直接使用“文字”  > 使用 Llama 3 產生的“影像提示” 正如您所看到的，基於圖像提示的版本在美學上與賀卡氛圍更加一致——色彩豐富且友好。 ### [SDXL-Lighting](https://replicate.com/bytedance/sdxl-lightning-4step) （4 步變體）模型 位元組跳動基於Stable Diffusion XL製作了這個模型，並使其*速度超快*。賀卡圖像在 1-2 秒內建立。這些圖像讓我想起了 Midjourney 的質量，這意味著模型做得很好。    ### 生成成本和時間 我們使用[Replicate](https://replicate.com/)來執行模型，到目前為止，90 張卡的成本為 26 美分，這意味著每張卡的成本不到三分之一美分！ 開源模型、最少的代幣使用和快速圖像生成的結合使成本保持在令人印象深刻的低水平。 製作一張卡片只需不到 5 秒，如果您趕時間，這會有所幫助 🙂 試一試！ ---- 在[我們應用程式的部署版本](https://lazy-greeting-cards-client.fly.dev/)中查看[ShadCN](https://ui.shadcn.com/)製作的漂亮 UI — 使用 Google 登入並獲得一些可愛的卡片！另外，整個專案是開源的。從[GitHub](https://github.com/wasp-lang/lazy-card-generator)取得程式碼。 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/wasp-x-supabase-smokin-hot-full-stack-combo-ioe
**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
此頁面詳細介紹了我作為開發人員使用的大部分內容。我使用 Mac，因此許多工具都是 macOS 特定的，但清單中也有一些與作業系統無關的工具。 在我們開始之前要提到的一件事是，這些工具可以提高我的工作效率。也許他們不會像他們為我所做的那樣讓你有生產力。我總是說，*使用能讓你最有效率的工具*。 其中一些工具是免費的，但有些是付費的。我個人認為付費的是值得的，但這取決於你和你的錢包。 *注意：我在這裡放置了一些推薦連結。只是想坦率地說明這一點而已。* 編輯 -- 這一切都從編輯器開始。 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) (VS Code) 是我的首選編輯器。我使用[Insider 版本的](https://code.visualstudio.com/insiders/)時間最長，但有些擴充功能會嘗試登入並重定向到 VS Code 普通版，所以我決定回到它。也就是說，VS Code Insider 非常穩定。 我很長時間以來都是 Dank Mono 的忠實粉絲，但 GitHub 今年發布了一堆等寬字體，我一直很喜歡[Monaspace Krypton](https://monaspace.githubnext.com/) 。 對於主題，它有所不同。我最近一直在使用輕現代預設主題，因為我發現它更適合[我的直播](https://nickyt.live)，但我也是[休士頓](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=astro-build.houston)和[堡壘之夜](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sdras.fortnite-vscode-theme)主題的粉絲。 [](https://x.com/nickytonline/status/1787621116636221727) 雖然我安裝了[iTerm](https://iterm2.com/) ，這是一個很棒的 macOS 終端，但老實說，99.999% 的時間我都住在 VS Code 終端中。 ### 編輯器設定 如果您對我的編輯器設定感興趣，[這是我目前的設定](https://gist.github.com/nickytonline/e6ceb17a1fb7b6438c3f09ff800748da)。 更有趣的事情之一是您可以更改標題欄，因此我加入了一些表情符號。 ``` "window.title": "🦙⚡🫡 – ${activeEditorShort}${separator}${rootName} – 🫡⚡🦙", ```  我發現超級方便的另一個設定是`terminal.integrated.autoReplies` 。我從來不想獲取我的 .env 文件，這可以完美地處理它。 ``` "terminal.integrated.autoReplies": { "dotenv: found '.env' file. Source it? ([Y]es/[n]o/[a]lways/n[e]ver)": "e\r" }, ``` ### 也許澤德很快？ 我確實想向[Zed](https://zed.dev/)編輯大聲喊叫。我偶爾會使用它，而且速度超級快，但它還沒有成為我的主要編輯器。我認為一旦擴展生態系統進一步發展，我就會轉向這個。也許在明年。我們拭目以待。 😎 瀏覽器擴充 ----- 我並不是每天都使用所有這些，但這些是我首選的瀏覽器擴充功能。 - [精緻的 GitHub](https://chrome.google.com/webstore/detail/refined-github/hlepfoohegkhhmjieoechaddaejaokhf) - GitHub 上的類固醇 - [VisBug](https://chrome.google.com/webstore/detail/visbug/cdockenadnadldjbbgcallicgledbeoc?hl=en) - 一個很棒的前端工具（這對我來說是新工具）（僅適用於基於 Chromium 的瀏覽器） - [React 開發者工具](https://chrome.google.com/webstore/detail/react-developer-tools/fmkadmapgofadopljbjfkapdkoienihi?hl=en)- 因為 React - [Preact DevTools](https://preactjs.github.io/preact-devtools/) - 因為 Preact - [Axe](https://chrome.google.com/webstore/detail/axe-web-accessibility-tes/lhdoppojpmngadmnindnejefpokejbdd) - 用於網路可存取性測試 - [WAVE](https://wave.webaim.org/extension/) - 用於網路可存取性測試 - [HTTPS 無所不在](https://www.eff.org/https-everywhere) - [優布洛克](https://ublock.org/) - [LanguageTool](https://languagetool.org) - 文法和拼字檢查工具 - [Pocket](https://getpocket.com/) - 用於為要閱讀的內容加入書籤 - [JSONView](https://chrome.google.com/webstore/detail/jsonview/chklaanhfefbnpoihckbnefhakgolnmc) - JSON 有效負載的美化視圖 - [調整新 Twitter](https://github.com/insin/tweak-new-twitter/) - 消除 Twitter 使用者介面中的大量噪音 - [a11y Twitter](https://github.com/nickytonline/a11y-twitter) - 對如何使用 Twitter 進行小幅更改，以方便的方式推廣推文。 桌面應用程式 ------ 這些是我每天使用的大部分桌面應用程式。讓我們從一些通用的開始。 ### 我每天做的常見事情的通用工具 [Arc 瀏覽器](https://arc.net/gift/93e342bc)是一款基於 Chromium 的瀏覽器，在我看來，它解決了我在使用任何其他瀏覽器時遇到的大量使用者體驗 (UX) 問題。垂直選項卡、命令面板和自動畫中畫影片等等。 我在頂部選單列圖示上使用[Vanilla 的](https://matthewpalmer.net/vanilla/)時間最長，但當我拿到帶有瀏海的 MacBook Pro 後，它就不太好用了。從那以後，我開始使用[Bartender](https://www.macbartender.com)來管理我的選單列。 macOS 上的表情符號選擇器並不是那麼好，但[Rocket](https://matthewpalmer.net/rocket/)讓加入表情符號變得如此簡單。我無法告訴你我一天使用它多少次。 [Raycast](https://raycast.com)是我首選的 macOS 聚光燈替代品。這就像類固醇的聚光燈。我之前使用過[Alfred](https://www.alfredapp.com/) ，這是另一個出色的 Spotlight 替代品，但由於某種原因 Raycast 越來越吸引我了。我也用它來進行視窗管理。 對於那些坐在電腦前的夜晚， [f.lux](https://justgetflux.com/)是必須的。正如一些智者所說：「善待你的眼球」。 macOS 的[Nightshift](https://support.apple.com/en-ca/102191)還可以，但 f.lux 卻破壞了它。 對於管理會議， [Dato](https://sindresorhus.com/dato)是一款更好的 macOS 約會應用程式。在網址列中顯示多個時區非常有用。我有當地時間和 UTC。我還將它用於即將舉行的會議和活動。以前我使用的是[Meeter](https://trymeeter.com) ，它對此非常有用，但現在我需要的應用程式少了一個。 我幾乎每天都會截取螢幕截圖或錄製短影片， [Cleanshot X](https://cleanshot.com/)非常適合此操作。 ### Git 工具 我的大部分「git」工作都是在命令列上進行的，但有時我需要圖形使用者介面（GUI）來真正了解正在發生的事情。當我需要它時，我會伸手去拿[Fork](https://git-fork.com/) 。  向 Cassidy (@cassidoo) 的精彩 GIF 致敬！ 如果你使用 Git（我想你們大多數人都使用 Git）， [那麼簽署你的提交](https://docs.github.com/en/authentication/managing-commit-signature-verification/signing-commits)就非常重要。 [GPG Suite](https://gpgtools.org/)讓設定變得簡單。 ### 前端工具 我做了很多建立使用者介面 (UI) 的工作，這些都是這類工作不可或缺的工具。 [xScope](https://xscope.app)是一個非常棒的前端開發工具組。標尺、指南等 當我需要與設計師協調、查看設計或提取一些資源時， [Figma](https://www.figma.com/)就是我居住的地方。 我以前聽說過[Polypane](https://polypane.app/) ，我想幾年前我可能已經嘗試過它，但現在，它是前端的必備品。它可以幫助您建立具有各種優點的響應靈敏、易於存取的應用程式。對此感到好奇嗎？今年早些時候，我在一次直播中與 Polypane 的創作者 Kilian Valkhof (@kilianvalkhof) 進行了交流。 https://www.youtube.com/watch?v=fsIhghVlHJE 對於顏色對比問題，TPGi 的[顏色對比分析儀](https://www.tpgi.com/color-contrast-checker/)是頂級的。我強烈推薦它。感謝 Todd Libby (@colabottles) 去年向我推薦了這個。 ### 我使用的其他桌面應用程式 - [Cloudflare Warp](https://blog.cloudflare.com/1111-warp-better-vpn/) - 更快的網路和一些 VPN 優點 - [Plash](https://apps.apple.com/us/app/plash/id1494023538) - 適用於 Mac 的互動式桌面背景（一個或多個網頁） - [CleanMyMac X](https://macpaw.com/cleanmymac) - 一套實用程序，可讓您的 Mac 保持最佳狀態。 - [Starship](https://starship.rs/) - 跨 shell 提示符 直播軟體 ---- 我確信有些擁有更多觀眾的主播擁有更好的設置，但這就是我的工作方式。 我使用[Restream.io](https://restream.io/join/zZ8Wr)串流傳輸到多個平台，目前包括 Twitch、YouTube、X/Twitter 和 LinkedIn。 [OBS](https://obsproject.com/download)被很多人使用，包括我自己。這是一個很棒的開源軟體。我使用它來進行串流傳輸，而不是 Restream Studio 或 Streamyard 等類似工具，因為我有自訂疊加層和其他一些自訂功能。 https://github.com/obsproject/obs-studio [Krisp](https://krisp.ai/)在過濾通話和串流中不需要的噪音方面表現出色。在直播時告別背景的消防車。 🤣 我將[Loopback](https://rogueamoeba.com/loopback/)用於虛擬音訊來源。這非常有用，因為我建立了一個音頻源，即我的麥克風和客人的音頻，並將其視為一個輸入源。我使用這個音訊來源作為即時字幕的音訊來源。 我沒有用於串流媒體的精美相機。我曾經使用我的羅技網路攝像頭，這很好，但當我終於得到一部像樣的 iPhone 時，我覺得它的相機太棒了！所以我決定用它來進行直播。 [Camo](https://reincubate.com/camo/)使這成為可能，並且它有很多細節，如縮放、水印、濾鏡等。 ### 直播嘉賓工具 在很長一段時間裡，我都不明白人們是如何把嘉賓帶上直播的。在我從事串流媒體的早期，我曾經引入完整的 Discord 螢幕並在我的直播中分享。雖然這有效，但並不理想。我也嘗試了類似的 Zoom，然後我也開始在螢幕上裁剪 Zoom 的部分內容，但同樣不理想。 最終，我發現了[vdo.ninja](https://vdo.ninja/) 。 TLDR 是，它使用點對點技術將遠端攝影機引入 OBS 或其他工作室軟體。 https://github.com/steveseguin/vdo.ninja 這是一個很棒的專案，我強烈推薦它。如果您的客人有 Twitch 帳戶，另一個類似的軟體是 Twitch 的[Stream Together](https://help.twitch.tv/s/article/stream-together-host-guide?language=en_US) 。我也用這個，取決於客人。 命令列介面 (CLI) 工具 -------------- 我沒有很多 CLI 工具，但以下是一些我常用的工具： - [Homebrew](https://brew.sh) - macOS（或 Linux）缺少的套件管理器 - [GitHub CLI](https://github.com/cli/cli) - 命令列上的 GitHub。非常適合建立 PR 等。 https://dev.to/opensauced/boost-productivity-with-the-github-cli-2mne - [nvm](https://github.com/nvm-sh/nvm) - 節點版本管理器 - [cloudflared](https://github.com/cloudflare/cloudflared) - 透過安全隧道將本地伺服器公開到公共網路 如果您對我的設定（例如硬體和辦公室設定）的重置或我在旅途中攜帶的物品感到好奇，請隨時查看[我的使用頁面](https://nickyt.co/uses)。 直到下一篇！ --- 原文出處：https://dev.to/nickytonline/tools-that-keep-me-productive-1no5
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
開發者生態系統已經發展了很多，並且有許多開發者不知道的框架。 我們「作為開發人員」有很多關於如何建立我們的應用程式的框架選項。這些選擇非常重要。 讓我們介紹 15 個框架，供您製作下一個專案。我將提供詳細的資源，以便您可以學習其中的每一個。 相信我！這份清單就是您所需要的。 讓我們開始吧。  --- ### 庫與框架 在開始之前，讓我們先來了解一下框架與函式庫有何不同。開發人員可以互換使用它！ 函式庫和框架都是由其他人編寫的可重複使用程式碼。 > 簡單來說： 將圖書館想像成IKEA之旅。您家裡有自己的空間，但您需要一些家具幫助。您不想從頭開始，所以您可以前往宜家，在那裡您可以挑選您需要的東西。你是做出決定的人。 現在，框架更像是建造一個樣品房。您已經有了一套計劃以及一些佈局和設計的選擇。但最終，藍圖和建造者處於控制之中。他們會讓你知道在哪裡可以加入你的意見，但他們正在掌控一切。 > 從技術角度來說。 透過庫，您可以指導應用程式的流程。您決定何時何地使用庫的功能。但有了框架，框架就控制了流程。它為您提供了一些插入程式碼的位置，但它是程式碼執行時發號施令的地方。 我使用了 Freecodecamp 的這篇文章“ [框架和庫之間的區別](https://www.freecodecamp.org/news/the-difference-between-a-framework-and-a-library-bd133054023f/)”，特別是因為它的解釋很簡單。完整閱讀一下！ --- 1. [Wing](https://git.new/winlang-repo) - 一種雲端程式語言。 ---------------------------------------------------  Wing是一個旨在開發雲端應用程式的框架。 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。 核心概念是您可以直接在應用程式中指定資源。 您可以執行本機模擬並使用 Winglang 控制台視覺化每個步驟中發生的情況。  你**程式碼**。**本地測試**。**編譯**。**部署到雲端提供者**。 Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄（我們使用的是`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！ 您可以使用 Wing 作為雲端後端來建立任何全端應用程式。 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`來同步瀏覽器，在後端部署一個 WebSocket 伺服器，你可以連接這個 WebSocket 來接收即時通知。 可以節省大量時間的一些功能包括熱重載，以獲得即時回饋並順利產生必要的安全策略。 無需學習每個雲端提供者的語法。 您的程式碼可以編譯到 AWS、GCP、Azure 或任何自訂平台。太棒了：D 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。 該翼目前支援以下輸出： - AWS CDK 平台 - Terraform/AWS 平台 - Terraform/GCP 平台 - Terraform/Azure 平台 - 模擬器平台 - 客製化平台 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/)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo %}  Wing 在 GitHub 上有 4500+ 顆星，1600+ 個版本，但仍未進入 v1 版本，這意味著意義重大。 {% cta https://git.new/winlang-repo %} 星翼 ⭐️ {% endcta %} --- 2. [Nest](https://github.com/nestjs/nest) - 高效且可擴展的伺服器端應用程式。 ------------------------------------------------------------  一個先進的 Node.js 框架，用於使用 TypeScript/JavaScript 建立高效且可擴展的伺服器端應用程式。 它使用現代 JavaScript，使用 TypeScript 建構（保留與純 JavaScript 的兼容性），並結合了 OOP（物件導向程式設計）、FP（函數式程式設計）和 FRP（函數式反應式程式設計）的元素。 在底層，Nest 使用 Express，但也提供與 Fastify 等各種其他庫的兼容性，從而可以輕鬆使用無數可用的第三方外掛程式。 Nest 提供了高於這些常見 Node.js 框架（Express/Fastify）的抽象級別，但也直接向開發人員公開其 API。這為開發人員提供了一定程度的自由。 在我們了解更多之前，請觀看 100 秒內的 Nestjs！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=0M8AYU\_hPas&pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 考慮到它們提供的靈活性，您當然不必重新發明輪子。  這是使用 Nest CLI 設定新專案的方法。 ``` npm i -g @nestjs/cli nest new project-name ``` 這將引導該應用程式。 ``` import { NestFactory } from '@nestjs/core'; import { AppModule } from './app.module'; async function bootstrap() { const app = await NestFactory.create(AppModule); await app.listen(3000); } bootstrap(); ``` 您可以閱讀[文件](docs.nestjs.com)。 他們還提供一套付費課程（我想知道為什麼）。如果您需要完整的路線圖並想成為 Nest 的使用專家，請隨時查看它們。 但我建議使用 Freecodecamp 提供的這些免費教學來學習。 - [NestJs 初學者課程 - 建立 REST API](https://www.youtube.com/watch?v=GHTA143_b-s) - 大約 3.42 小時，涵蓋許多[主題](https://www.freecodecamp.org/news/learn-nestjs-by-building-a-crud-api/)。 - [綜合 NestJS 課程](https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&t=1s)- 涵蓋 20 個模組，時長 14 小時。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&t=1s %} 如果您正在尋找入門專案，請學習[如何在 NestJS 中使用 Nodemailer 發送電子郵件](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-nodemailer-in-nestjs/)。您可以使用它來獲得紮實的基礎知識。 Nest.js 擁有龐大的開發人員社區，並被許多公司使用。尋找已使用 Nest[的專案和公司的完整清單](https://docs.nestjs.com/discover/companies)。  順便說一句，作為初學者，我最常擔心的是相似的名稱：Nextjs、Nuxtjs 和 Nestjs。我涵蓋了所有內容，這樣您就不必感到困惑。哈哈！ Nest 在 GitHub 上擁有超過 64k 個 star，提交次數超過 15k，並且已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/nestjs/nest %} 星巢 ⭐️ {% endcta %} --- 3. [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 的免費開源框架，可協助開發人員建立速度極快的網站和應用程式。 它將動態呈現網站的控制和可擴展性與靜態網站生成的速度結合起來，創造了一個全新的可能性網絡。 Gatsby 從任何資料來源提取資料，無論是 Markdown 檔案、Contentful 或 WordPress 等無頭 CMS，還是 REST 或 GraphQL API。使用來源插件載入資料，然後使用 Gatsby 的統一 GraphQL 介面進行開發。 與 Next.js 不同，Gatsby 不執行伺服器端渲染。相反，它會在建置期間在客戶端產生 HTML 內容。 我見過一些使用 Gatsby 建立的優秀作品集。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 它會要求提供網站標題和專案目錄的名稱。繼續按照提示選擇您的首選語言（JavaScript 或 TypeScript）、CMS、樣式工具和其他功能。 您可以這樣使用它。 ``` cd my-gatsby-site // to start the local dev server npm run develop ``` 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs)。我個人很喜歡文件的流程。 您也可以按照[教學](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/getting-started/)開始，[操作指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/how-to/)和[概念指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/)深入了解 Gatsby 概念以及網站架構。 Gatsby 提供了開箱即用的 PWA 和大量主題。使用 Gatsby 主題，您的所有預設配置（共享功能、資料來源、設計）都會從您的網站中抽象化出來，並放入可安裝的套件中。您可以閱讀有關[主題的](https://www.gatsbyjs.com/docs/themes/)更多資訊。 例如， `gatsby-theme-blog`是用於建立部落格的官方 Gatsby 主題。可能有可以透過`gatsby-config.js`配置的主題選項。 ``` npm install gatsby-theme-blog ``` 對於電子商務商店或廣泛的媒體網站等內容密集的企業級網站來說，Gatsby 並不是理想的解決方案。隨著內容大小的增加，建置時間將急劇增加。 尋找使用 Gatsby 建立的[606 個網站](https://www.gatsbyjs.com/showcase/)的清單。其中，53 個網站是開源的，因此這可以提供靈感，也是一個起點。  他們還提供了[大量按類別劃分的插件](https://www.gatsbyjs.com/plugins)以及每個插件中清晰的文件。其中一個範例是將 Google Analytics 新增至您的應用程式的插件。 ``` npm install gatsby-plugin-google-analytics ```  您也可以使用 Gatsby 的[Starter 庫](https://www.gatsbyjs.com/starters/)。使用 Gatsby 建立下一個應用程式還需要什麼？  使用這些[參考指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/reference/)來獲取有關 Gatsby API 的詳細資訊。 如果您喜歡完整的課程，我建議您觀看[Gatsby 靜態網站產生器教學](https://www.youtube.com/watch?v=RaTpreA0v7Q)- Freecodecamp 提供的 9 小時教學。 Gatsby 在 GitHub 上有 55,000 顆星，目前處於 v5 版本，並有超過 245,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/gatsbyjs/gatsby %} 明星蓋茲比 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Nextjs](https://github.com/vercel/next.js) - Web 的 React 框架。 ----------------------------------------------------------------  由於它提供的優化級別，它是我最喜歡的框架之一。 Next.js 使您能夠透過擴展最新的 React 功能並整合強大的基於 Rust 的 JavaScript 工具來建立全端 Web 應用程式，以實現最快的建置。 Next.js 由荷蘭公司 Vercel（以前稱為 ZEIT）於 2017 年建立。 Next.js 也像 Gatsby 一樣提供靜態產生器。 Next.js 的建置遵循`Build once, runs everywhere`的原則，因此您可以使用 Next.js 製作 Web 應用程式、行動應用程式、桌面應用程式和漸進式 Web 應用程式。  Nextjs 提供了許多功能，例如檔案路由、渲染技術（例如 ISR）以及深層的圖像和字體最佳化。你可以檢查任何 nextjs 網站的 SEO 統計資料，在大多數情況下它都是一流的。   開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-next-app@latest ``` 您可以閱讀[文件](https://nextjs.org/docs)並按照[本指南](https://nextjs.org/docs/getting-started/installation)開始使用。 其中涉及很多概念，閱讀完整的文件需要幾個月的時間。我前段時間寫過一篇文章，你可以看看。它並沒有出名，但它是我憑藉多年的 Nextjs 經驗編寫的最好的文章之一。我還提到了 Nextjs 團隊提供的[官方課程](https://nextjs.org/learn/dashboard-app/getting-started)。 {% 嵌入 https://dev.to/anmolbaranwal/12-things-you-didnt-know-you-could-do-with-nextjs-386b %} 如果您想透過 YouTube 教學進行學習，我建議您觀看這些最近的教程，因為文件更新得非常頻繁，因此最好觀看最近的內容，而不是幾年前的內容。 - \[帶有 TypeScript 的 Nextjs 13（應用程式路由器）\](https://www.youtube.com/watch?v=ZVnjOPwW4ZA&pp=ygUTbmV4dGpzIGNyYXNoIGNvdXJzZQ%3D%3D ) - 1 小時教程。 - [Next.js 14 完整課程 2024](https://www.youtube.com/watch?v=wm5gMKuwSYk) - 3 小時教學。 您也可以觀看 Nextjs 100 秒。他們加入了一個基本教程，使其長達 11 分鐘。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Sklc\_fQBmcs&t=4s&pp=ygUObmV4dGpzIGluIDEwMHM%3D %} 我自己使用文件學習了它，並使用它建置了超過 6 個專案，甚至是一個超過 20k 程式碼庫的 SAAS 應用程式。這就是為什麼我說，它是您可以選擇的最佳框架之一。 使用 Next.js 建立的一些熱門網站包括 Auth0、Coinbase、Docker、GitHub、Hulu、Netflix、Sesame、Starbucks、Trulia、Twitch 和 Uber。你可以看到所有使用Nextjs的[網站](https://nextjs.org/showcase)。  他們還提供了各種可以直接使用的[入門模板](https://vercel.com/templates/next.js)。   Next 在 GitHub 上有 12 萬顆星，發布`v14.2`版本，在 NPM 上每週下載量超過 600 萬次。如其儲存庫所示，有 260 萬開發人員使用。 {% cta https://github.com/vercel/next.js %} 明星 Nextjs ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Preact](https://github.com/preactjs/preact) - 具有相同現代 API 的快速 3kB React 替代品。 -------------------------------------------------------------------------------  Preact 是一個輕量級、快速、高效能的函式庫，是 React 的替代品。 Preact 的大小僅為 3kb（經過壓縮和壓縮），但卻為您提供了 React 所需的所有功能，使其成為最好的 JavaScript 框架之一。 Preact 的建立者 Jason Miller 是 Google 的高級開發者計畫工程師。 Preact 基本上具有 Virtual DOM 元件的所有功能，而沒有諸如以下的開銷： - 熟悉 React API 和 ES6 類別、鉤子和功能元件模式。 - 透過簡單的 preact/compat 別名實現廣泛的 React 相容性。 - 您需要的一切，例如 JSX、VDOM、DevTools、HMR、SSR。 在生產過程中，您可以輕鬆地從現有專案中的 React 切換到 Preact，因為它們支援相同的 API。 程式碼範例結構如下所示。您也可以查看此範例[程式碼筆](https://codepen.io/developit/pen/LpNOdm)，您可以查看它以了解 Preact 中程式碼庫的結構。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init preact ``` 這是執行開發伺服器的方式。 ``` # Go into the generated project folder cd my-preact-app # Start a development server npm run dev ``` 您將必須配置一些東西，尤其是別名。請遵循[本指南](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started)。 您可以閱讀[文件](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started/)並查看詳細的[演示和範例](https://preactjs.com/about/demos-examples)清單。 他們還提供了基於 Web 的[教程](https://preactjs.com/tutorial/)，您可以按照該教程來學習 Preact。 如果您需要範例應用程式、樣板檔案、元件、工具包等，請使用[Awesome Preact](https://github.com/preactjs/awesome-preact) 。 Preact 在 GitHub 上有 36,000 顆星，目前已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/preactjs/preact %} Star Preact ⭐️ {% endcta %} --- 6. [tRPC](https://github.com/trpc/trpc) - 端到端類型安全性 API 變得簡單。 ------------------------------------------------------------  tRPC 可讓您輕鬆建立和使用完全類型安全的 API，而無需模式或程式碼產生。  上面的客戶端沒有從伺服器導入任何程式碼，僅導入其類型聲明 如果我們要深入了解，那麼您絕對應該閱讀一些歷史。 {% 嵌入 https://dev.to/zenstack/a-brief-history-of-api-rpc-rest-graphql-trpc-fme %} 目前，GraphQL 是在 TypeScript 中實作型別安全 API 的主要方式（這太棒了！）。由於 GraphQL 被設計為用於實現 API 的與語言無關的規範，因此它沒有充分利用 TypeScript 這樣的語言的強大功能。 如果您的專案是使用全端 TypeScript 建置的，您可以直接在客戶端和伺服器之間共用類型，而無需依賴程式碼生成。 tRPC 適用於全端 TypeScript 開發人員。它使您可以輕鬆編寫可以在應用程式的前端和後端安全使用的端點。 API 合約的類型錯誤將在建置時被捕獲，從而減少應用程式在執行時出現錯誤的可能性。 這是為 Mono 儲存庫設計的，因為您需要從伺服器匯出/匯入類型定義。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @trpc/server@next @trpc/client@next ``` 您必須使用實例定義後端路由器。閱讀[快速入門指南](https://trpc.io/docs/quickstart)以了解更多詳細資訊。 了解[trpc 中涉及的概念](https://trpc.io/docs/concepts)（例如 rpc 和使用的術語）非常重要。 您可以閱讀[文件](https://trpc.io/docs)。 如果您已經在一個混合語言的團隊中工作，或者擁有您無法控制的第三方消費者，那麼您應該建立一個與語言無關的 GraphQL-API。 如果您想測試一下，我建議使用此[模板](https://github.com/new?template_name=examples-minimal&template_owner=trpc)，其中包含一個最小的範例。 您還可以觀看這個[45 分鐘的 YouTube 教學](https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj)來了解有關 trpc 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj %} 它們在 GitHub 上擁有超過 32,000 顆星，目前處於`v11` beta 版本，並被 51,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/trpc/trpc %} 啟動 tRPC ⭐️ {% endcta %} --- [7.Nuxtjs](https://github.com/nuxt/nuxt) - 直覺的 Vue 框架。 ------------------------------------------------------  Nuxt 是一個基於 Vue.js 生態系統的漸進式開源框架，用於建立高效能 Web 應用程式，尤其是伺服器端渲染應用程式。 但請記住，Nuxt 並不是 Vue.js 的替代品，因為它無法單獨運作。而且它也不能被視為像 Express 這樣成熟的後端框架。 100 秒觀看 Nuxtjs，掌握整體概念。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=dCxSsr5xuL8 %} Nuxt 是建立這三種 Web 應用程式的最佳 JavaScript 框架之一 - 預先渲染靜態頁面、單頁 Web 應用程式 (SPA)、伺服器端渲染 Web 應用程式 (SSR) 甚至通用應用程式。 開發人員特別喜歡 Nuxt，因為它有豐富的函式庫和模組。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npx nuxi@latest init <my-project> ``` 您可以閱讀[文件](https://nuxt.com/docs/getting-started/introduction)並檢查[codesandbox範例](https://codesandbox.io/s/github/nuxt/starter/tree/v3/)。 您可以按照本[指南](https://nuxt.com/docs/guide/concepts/auto-imports)了解更多關鍵概念。 有許多整合選項，因此您可以更輕鬆地繼續使用您喜歡的工具和服務。  您可以查看[免費課程清單](https://nuxt.com/video-courses)來了解 Nuxt 生態系統。 如果您想要推薦的課程，請學習[Nuxt 3 — 初學者課程](https://www.youtube.com/watch?v=fTPCKnZZ2dk)— Freecodecamp 提供的 3 小時教學。 使用 Nuxt 建立的一些流行網站包括 Aircall、Amplitude、Backmarket、Bitpay、Bootstrap Vue、Fox News、Gitlab、Icons8、Instrument、MyScript、Nespresso、Note.com、Ozon.ru、Roland Garros、System76、Todoist、加油，Wappalyzer 。尋找不同類別下[展示網站的完整清單](https://nuxt.com/showcase)。 如果您想快速測試和建置，那麼我建議您查看[入門模板](https://nuxt.com/templates)。  Nuxt 在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星，並被超過 318,000 名開發者使用。 {% cta https://github.com/nuxt/nuxt %} Star Nuxt ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Ember.js](https://github.com/emberjs/ember.js) - 用於建立雄心勃勃的 Web 應用程式的 JavaScript 框架。 ---------------------------------------------------------------------------------------  Ember.js 是一個 JavaScript 框架，用於為企業建立可擴展的單頁 Web 應用程式。與其他框架不同，模型-視圖-視圖模型 (MVVW) 架構是 Ember 的基礎。 Ember.js 最初是一個 SproutCore 2.0 框架，由其建立者 Yehuda Katz 更名為 Ember.js，Yehuda Katz 是一位出色的開發人員，被譽為 jQuery 的主要建立者之一。 他們還提供命令列介面工具。 Ember CLI 是建立、建置、測試和提供構成 Ember 應用程式或外掛程式的檔案的官方方式。 ``` npm install -g ember-cli ``` 儘管與 React、Vue 和 Svelte 相比，Ember.js 是一個較舊的前端 JavaScript 框架，但它仍然具有強大的功能，並且在 Microsoft、LinkedIn、Netflix 和 Twitch 等大公司中擁有龐大的用戶群。查看[完整清單](https://emberjs.com/ember-users/)。  借助強大的預設設置，您可能永遠不需要在應用程式中配置任何內容，但如果您需要的話，選項就在那裡！ 這意味著 Ember.js 遵循「CoC – 約定優於配置」方法，這可確保在大多數情況下不需要任何配置，以便您可以直接跳到編碼和建立 Web 應用程式。 它們還支援類似於 AngularJS 的 2 路資料綁定。 當我們深入研究時，了解 ember.js 是如何誕生的、其建立背後的先驅者以及製作開源軟體時做出的改變生活的決定非常重要。看這個！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Cvz-9ccflKQ %} 安裝 Ember CLI 後。 ``` npm install -g ember-cli ``` 您可以建立一個新應用程式，如圖所示。 ``` ember new ember-quickstart --lang en cd ember-quickstart npm start ``` 您可以閱讀[詳細的快速入門文件](https://guides.emberjs.com/release/getting-started/quick-start/)和[官方指南](https://guides.emberjs.com/release/)。 要學習 ember.js，您可以按照他們的官方團隊建立的[逐步教程](https://guides.emberjs.com/release/tutorial/part-1/)進行操作。您可以在[Ember API 文件](https://api.emberjs.com/ember/release)上閱讀有關 API 的更多資訊。 有數以千計的 JavaScript 庫可以在 Ember 中很好地工作。當 npm 套件提供一些 Ember 特定的功能時，他們稱之為`addon` 。外掛程式提供了一種編寫可重複使用程式碼、共用元件和樣式、擴充建置工具等的方法，所有這些都只需最少的配置。尋找[插件的完整清單](https://emberobserver.com/)。  如果您正在尋找更多文章來學習 Ember.js，我推薦這些： - [Ember JS Essentials：Startech 提供的安裝及其功能的初學者指南](https://www.startechup.com/blog/ember-js/)。 - Toptal [建立您的第一個 Ember.js 應用程式的指南](https://www.toptal.com/javascript/a-step-by-step-guide-to-building-your-first-ember-js-app)。 這足以理解結構並決定 Ember 何時適合您的專案。 他們在 GitHub 上有 22k+ 顆星，而`v5.8`版本有 500 多個版本。 {% cta https://github.com/emberjs/ember.js %} 明星 Ember.js ⭐️ {% endcta %} --- 9. [Backbone.js](https://github.com/jashkenas/backbone) - 為您的 JS 應用程式提供一些帶有模型、視圖、集合和事件的 Backbone。 -------------------------------------------------------------------------------------------------  Backbone.js 是一個基於 JavaScript 的框架，透過 RESTful JSON 介面連接到 API。 Jeremy Ashkenas 因建立一些最好的 JavaScript 框架（例如 CoffeeScript 和 Underscore.js）而聞名，他於 2010 年 10 月推出了 Backbone.js。 它旨在建立單頁 Web 應用程式並維護不同 Web 應用程式元件（例如眾多客戶端和伺服器）之間的同步。 Backbone.js 以小而輕而聞名，因為它只需要 jQuery 和一個 JavaScript 函式庫 Underscore.js 即可使用整個函式庫。 Backbone.js 透過提供具有鍵值綁定和自訂事件的模型、具有豐富的可枚舉函數API 的集合、具有聲明性事件處理的視圖，為JavaScript 密集型應用程式提供結構，並透過RESTful JSON 接口將其全部連接到您現有的應用程式。 這是一個簡單的主幹視圖。 ``` var AppView = Backbone.View.extend({ // el - stands for element. Every view has an element associated with HTML // content will be rendered. el: '#container', // It's the first function called when this view is instantiated. initialize: function(){ this.render(); }, // $el - it's a cached jQuery object (el), in which you can use jQuery functions // to push content. Like the Hello World in this case. render: function(){ this.$el.html("Hello World"); } }); ``` 您可以閱讀[文件](https://backbonejs.org/)。 Backbone.js 被許多值得信賴的公司使用，例如 Walmart、Pinterest、SoundCloud 等。 您可以參考他們的[wiki](https://github.com/jashkenas/backbone/wiki/Tutorials%2C-blog-posts-and-example-sites) ，其中記錄了教程、部落格文章和範例網站。 您可以參考幾篇很棒的文章來了解更多： - [BackboneJS：入門](https://auth0.com/blog/backbonejs-getting-started/)- 推薦。 - [適合絕對初學者的 Backbone.js](https://adrianmejia.com/backbone-dot-js-for-absolute-beginners-getting-started/) - [BackboneJS 教學](https://www.tutorialspoint.com/backbonejs/index.htm)- 教學點。 根據儲存庫統計，它們在 GitHub 上擁有超過 28,000 顆星，並被超過 66,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/jashkenas/backbone %} 明星 Backbone.js ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Svelte](https://github.com/sveltejs/svelte) - 控制論增強的網路應用程式。 ----------------------------------------------------------------  Svelte 是一種建立 Web 應用程式的新方法。 它是由 Rich Harris（著名前端開發人員）建立的。 Svelte 於 2016 年首次推出，人氣暴漲。 許多開發人員認為 Svelte 是一個真正改變遊戲規則的革命性想法，它從根本上改變了我們編碼 Web 應用程式的方式。 與 React 或 Vue.js 等其他 JavaScript 框架不同，Svelte 沒有虛擬 DOM。相反，您可以使用簡單的 HTML、CSS 和 JavaScript 程式碼來建立無樣板的元件。 然後，Svelte Compiler 在建置期間將此程式碼編譯成小型的無框架的普通 JavaScript 模組，並在狀態變更時精確地更新 DOM。 因此，與 React 或 Vue.js 等其他傳統框架不同，Svelte 不需要很高的瀏覽器處理能力。 Svelte 依靠反應式程式來徹底更新 DOM。因此，與幾乎任何其他框架相比，它可以實現最快的渲染，並且在大多數效能基準測試中名列前茅。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create svelte@latest my-app ``` 您可以這樣使用它。 ``` cd my-app npm install npm run dev -- --open ``` 您可以閱讀[文件](https://svelte.dev/docs/introduction)。該團隊還提供了[官方的 VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=svelte.svelte-vscode)，它也可以與各種其他編輯器和工具整合。  他們還提供了[詳細的基於網路的教程](https://svelte.dev/tutorial/basics)來學習 Svelte。 您可以查看所有[範例](https://svelte.dev/examples/nested-components)來了解關鍵概念和結構，包括 DOM 事件、生命週期、運動、過渡和處理 SVG。  您可以觀看這些教學來了解有關 Svelte 的所有知識。 - [Learn Svelte – 初學者完整課程](https://www.youtube.com/watch?v=UGBJHYpHPvA)– Freecodecamp 的 23 小時教學。 - [Sveltekit & Tailwind](https://www.youtube.com/watch?v=vb7CgDcA_6U&t=2s) - Freecodecamp 的 2 小時教學。 非常感謝老師們免費提供如此詳細的教學！ Svelte 在 GitHub 上擁有超過 76k 顆星，目前處於`v4.2`版本，有 282k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/sveltejs/svelte %} Star Svelte ⭐️ {% endcta %} --- 11. [Remix](https://github.com/remix-run/remix) - 建立更好的網站。 ----------------------------------------------------------  Remix 是一個全端Web 框架，可讓您專注於使用者介面並透過Web 基礎知識進行工作，以提供快速、流暢且有彈性的使用者體驗，可部署到任何Node.js 伺服器，甚至非Node. js 環境像 Cloudflare Workers 這樣的邊緣。 Remix 建構在 React Router 之上，有四個特點： - 一個編譯器 - 伺服器端 HTTP 處理程序 - 一個伺服器框架 - 一個瀏覽器框架 您可以觀看此內容以了解有關 Remix by Fireship 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=r4B69HAOXnA&pp=ygUUcmVtaXggaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 透過嵌套路由，Remix 可以消除幾乎所有載入狀態，如圖所示。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-remix@latest ``` 您可以這樣使用它。 ``` mkdir my-remix-app cd my-remix-app npm init -y # install runtime dependencies npm i @remix-run/node @remix-run/react @remix-run/serve isbot@4 react react-dom # install dev dependencies npm i -D @remix-run/dev vite ``` 如果您想包含您的伺服器，請閱讀此[快速入門指南](https://remix.run/docs/en/main/start/quickstart)，並了解更多有關如何透過 Remix Vite 插件提供 Vite 配置的訊息，因為 Remix 使用 Vite。 您可以閱讀[文件](https://remix.run/docs/en/main)。他們根據你想做的事情來分發它，順便說一句，我很喜歡。  尋找使用 Remix 建立的[網站的完整清單](https://remix.run/showcase)。  您還應該查看社區製作的[Remix 資源](https://remix.run/resources?category=all)。其中一些是有幫助的，可以改善整個生態系統。  如果您是第一次接觸 Remix，我建議您閱讀官方團隊建立的[Remix 教學 -30min](https://remix.run/docs/en/main/start/tutorial) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 27k 個 star，並且發布了`v2.8`版本。 {% cta https://github.com/remix-run/remix %} 明星混音 ⭐️ {% endcta %} --- 12. [AdonisJS](https://github.com/adonisjs/core) - TypeScript 優先的 Web 框架，用於建立 Web 應用程式和 API 伺服器。 ------------------------------------------------------------------------------------------------  AdonisJS 是一個功能齊全的 Node.js 後端框架。該框架是從頭開始建立的，非常重視開發人員的人體工學和易用性。 AdonisJS 專注於後端，讓您選擇您選擇的前端堆疊，這意味著前端不可知。 它是 Node.js 社群中最稀有的框架之一，附帶一套第一方包，可幫助您建立和發布產品，而無需浪費數百小時組裝不同的 npm 包。 在基礎層面上，AdonisJS 為您的應用程式提供架構，配置無縫的 TypeScript 開發環境，為您的後端程式碼配置 HMR，並提供大量維護良好且記錄廣泛的軟體包。 他們強調了一點測試，這是非常好的。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init adonisjs@latest hello-world ``` AdonisJS 採用經典的 MVC 設計模式。首先，使用函數式 JavaScript API 定義路由，將控制器綁定到它們，並編寫邏輯來處理控制器內的 HTTP 請求。 ``` import router from '@adonisjs/core/services/router' import PostsController from '#controllers/posts_controller' router.get('posts', [PostsController, 'index']) ``` 控制器可以使用模型從資料庫中獲取資料並呈現視圖（也稱為模板）作為回應。 ``` import { HttpContext } from '@adonisjs/core/http' import Post from '#models/post' export default class PostsController { async index({ view }: HttpContext) { const posts = await Post.all() return view.render('pages/posts/list', { posts }) } } ``` 如果您正在建立 API 伺服器，則可以用 JSON 回應取代視圖層。但是，處理和回應 HTTP 請求的流程保持不變。 您可以閱讀[文件](https://docs.adonisjs.com/guides/introduction)。 您也可以參考[入門套件](https://docs.adonisjs.com/guides/installation#starter-kits)。 他們還提供了[VSCode 擴展，](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jripouteau.adonis-vscode-extension)如果您開始使用 Adonisjs，則應該使用該擴展。 您必須查看[Awesome Adonisjs](https://github.com/adonisjs-community/awesome-adonisjs) ，它提供了一系列很棒的書籤、軟體包、教程、影片、課程、擁有使用此內容的網站的公司以及來自 AdonisJS 生態系統的其他很酷的資源。 大多數時候，開始接觸一些非常新的東西是很困難的，因此團隊提供了[10 多個課程](https://adonismastery.com/)來了解 Adonisjs 生態系統。   他們在 GitHub 上擁有超過 15k 個 star，並且發布了`v6.8`版本。 {% cta https://github.com/adonisjs/core %} 明星 AdonisJS ⭐️ {% endcta %} --- 13. [Astro](https://github.com/withastro/astro) - 內容驅動網站的網頁框架。 --------------------------------------------------------------  Astro 是一個開源、伺服器優先的 Web 框架，它結合了靜態網站產生 (SSG) 和伺服器端渲染 (SSR) 的優點，可建立快速、SEO 友善的網站。 Astro 專門為部落格和電子商務等內容豐富的網站提供支持，並擁有良好的開發生態系統。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create astro@latest ``` 您可以閱讀使用 Astro 建立的[文件](https://docs.astro.build/en/getting-started/)和[展示的網站](https://astro.build/showcase/)。其中一些真的很棒並且視覺上令人驚嘆！ Astro 支援 React、Preact、Svelte、Vue、Solid、Lit、HTMX、Web 元件等。閱讀所有[記錄的功能](https://docs.astro.build/en/concepts/why-astro/#features)。 您可以按照本教學[使用 Astro 建立您的第一個部落格](https://docs.astro.build/en/tutorial/0-introduction/)。或使用主題來快速啟動您的下一個專案。其中一些是免費的，而另一些則是付費的！  您可以看到如圖所示的加載性能，甚至我對此感到驚訝。  性能至關重要，尤其是在您從事商業活動時，因為高效的演算法將節省更多資金並減少麻煩。  無論是在可存取性、圖標還是使用不同的庫方面，[整合選項](https://astro.build/integrations/)都是巨大的。  您可以觀看 Freecodecamp 提供的一小時[Astro Web 框架速成課程](https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI %} Astro 在 GitHub 上擁有超過 42k 顆星，處於`v4.6` （1800 多個版本），並由超過 112k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/withastro/astro %} Star Astro ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Fresh](https://github.com/denoland/fresh) - 下一代網路框架。 ---------------------------------------------------------  Fresh 是下一代 Web 框架，專為速度、可靠性和簡單性而建置。 一些突出的特點： - 島上的客戶水合作用可達到最大程度的互動。 - 零執行時開銷意味著預設不會將 JS 傳送到客戶端。 - 無需配置。 - 開箱即用的 TypeScript 支援。 該框架使用 Preact 和 JSX 進行渲染和模板化，處理伺服器和客戶端上的任務。 此外，Fresh 消除了建造步驟的需要。您編寫的程式碼直接在伺服器端和客戶端執行。 TypeScript 或 JSX 到純 JavaScript 的轉換是在需要時動態發生的。這有助於實現極其快速的迭代周期和快速部署。 從這個開始吧。 ``` deno run -A -r https://fresh.deno.dev ``` Fresh 採用的最重要的架構決策是其對[島嶼架構模式](https://www.patterns.dev/vanilla/islands-architecture)的使用。 這意味著 Fresh 應用程式預設將純 HTML 發送到客戶端。然後，伺服器渲染頁面的某些部分可以透過互動式小工具（島嶼）獨立重新水化。 客戶端只負責渲染頁面中互動性足以保證額外工作的部分。任何純靜態內容都沒有相關的客戶端 JavaScript，因此非常輕量級。 您可以閱讀[文件](https://fresh.deno.dev/docs/introduction)。 您可以找到所有使用此建立的[網站](https://fresh.deno.dev/showcase)，例如[Max Schmidt](https://mooxl.dev/)的投資組合網站。  他們在 GitHub 上擁有超過 11k 個 star，並且發布了`v1.6`版本。 {% cta https://github.com/denoland/fresh %} 明星新鮮 ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Vue.js](https://github.com/vuejs/core) - 用於在網路上建立 UI 的漸進式 JavaScript 框架。 -----------------------------------------------------------------------------  Vue.js 是一個漸進式框架，因為它能夠透過雙整合模式促進高階單頁 Web 應用程式的設計。閱讀[使用 Vue 的所有方法](https://vuejs.org/guide/extras/ways-of-using-vue.html)，包括從嵌入 Web 元件到獨立腳本，甚至使用伺服器端渲染或靜態網站生成來建立複雜的應用程式。  使用 MVVM（模型-視圖-視圖模型）架構，Vue.js 讓事情變得簡單、靈活且適合初學者。 Vue.js 於 2014 年由 Google 的開發人員 Evan You 首次推出，他從 AngularJS 中汲取靈感，提供了一種簡單、輕量級且高效的替代方案。 Vue.js 借用了 ReactJS 和 AngularJS 的一些功能，並對其進行了增強，以提供更流暢、更用戶友好的體驗。例如，Vue.js 將 AngularJS 的 2 路資料綁定與 React 的高效虛擬 DOM 結合。 與 React 不同，Vue 有一個內建的 MVC，可以快速輕鬆地進行設定。此外，Vue.js 的壓縮版本只有 18-20 kb，比其臃腫笨重的競爭對手（如 React 或 AngularJS）輕得多。 Vue.js 還包含一個方便的內建 CSS 過渡和動畫元件。 100 秒觀看 Vue.js 了解更多！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=nhBVL41-\_Cw&pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create vue@latest ``` 該命令將安裝並執行 create-vue，官方的 Vue 專案腳手架工具。您將收到有關多個可選功能的提示，例如 TypeScript 和測試支援。 這是啟動開發伺服器的方法。 ``` cd <your-project-name> npm install npm run dev ``` 一個簡單的應用程式。 ``` import { createApp } from 'vue' createApp({ data() { return { count: 0 } } }).mount('#app') <div id="app"> <button @click="count++"> Count is: {{ count }} </button> </div> ``` 上面的例子展示了Vue的兩個核心特性： 1. **聲明式渲染**：Vue 使用模板語法擴充了標準 HTML，該模板語法基於 JavaScript 狀態以聲明方式描述 HTML 輸出。 2. **反應性**：Vue 會自動追蹤 JavaScript 狀態變化，並在變化發生時有效地更新 DOM。 您也可以使用 CDN 來使用它，CDN 將使用全域建置。閱讀[快速入門指南](https://vuejs.org/guide/quick-start)以了解更多資訊。 您可以閱讀[文件](https://vuejs.org/guide/introduction)並查看不同主題的[程式碼編輯器範例](https://vuejs.org/examples/#hello-world)，甚至可以了解如何建立 Markdown 編輯器。 要體驗 Vue.js，您也可以直接在他們的[現場 Playground](https://play.vuejs.org/#eNp9kVFLwzAQx7/KeS9TmBuiT6MOVAbqg4oKvuSltLeuM01CcpmF0u/utaXVhzEISe7/vyS/yzV459ziEAlXmITMl47XylDtrGfIaZtGzdAoA5CnnJ5fDHsATxy9GSOAKhQrmD2S1ha+rNf52Wyw2m6RSUaynB6QgKlyOmWSCCDZXa2bprsF2jZZStSrpXGR4XBZ2Zz0rULxFYqVLKfTOEcOmTXbsljsgzVSRw+lMLOVKzX5V8elNUHhasRVmArnz3OvsY80H/VsR9n3EX0f6k5T+OYpkD+Qwsnj1BfEg735eKFa9pMp5FFL9gnznYLVsWMc0u6jyQX7X15P+1R1PSlN8Rk2NZMJY1EdaP/Jfb5CaebDidL/cK8XN2NzsP0F+HSp8w==)中嘗試。 我非常喜歡的一篇關於 Vue 的文章是 Michael 在 DEV 上發表的。必讀！ {% 嵌入 https://dev.to/michaelthiessen/25-vue-tips-you-need-to-know-2h70 %} 如果您剛開始，您可以按照他們的團隊建立的[官方教程](https://vuejs.org/tutorial/#step-1)進行操作。  與 Astro 類似，他們也有[課程部分](https://www.vuemastery.com/courses/)和[Vue School](https://vueschool.io/) ，您可以在其中找到各種主題。  Vue.js 為許多知名網站提供支持，包括 Font Awesome、Upwork 和 Namecheap 等。 Freecodecamp 有一個[針對初學者的 3 小時 Vue](https://www.youtube.com/watch?v=4deVCNJq3qc)教程，但我不推薦它，因為它是 2019 年的，而且我們知道這些框架中的概念變化有多快。 他們在 GitHub 上擁有超過 44k 個 star，並且發布了`v3.4`版本。它是有史以來最受開發人員喜愛的框架之一。 {% cta https://github.com/vuejs/core %} Star Vuejs ⭐️ {% endcta %} --- 還有很多其他框架，您可以查看其中一些： [Aurelia.js](https://github.com/aurelia/framework) 、 [Mithril.js](https://github.com/MithrilJS/mithril.js) 、 [Stimulus.js](https://github.com/hotwired/stimulus) 、 [Meteor.js](https://github.com/meteor/meteor) 、 [Angular.js](https://github.com/angular/angular) 、 [React.js](https://github.com/facebook/react) 、 [Knockout.js](https://github.com/knockout/knockout)和[Alpine.js](https://github.com/alpinejs/alpine) 。 是的，我知道，我同時感到 😵 和興奮。哈哈！ 我有一些影片推薦，可以讓本文更加深入。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=cuHDQhDhvPE&pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=WJRf7dh5Zws&pp=ygURZW1iZXIganMgdHV0b3JpYWw%3D %} --- 我特意製作了這一系列教程，以幫助您在一個地方找到所有內容。我希望你喜歡這個！ 雖然我是 Next.js 的忠實粉絲，但探索 Wing 等其他出色的框架可能非常適合您的下一個專案。 讓我們知道您計劃使用哪些框架，或者您認為其他人是否應該了解其他內容。 祝你有美好的一天！直到下一次。 我建立技術內容是為了幫助其他人每天成長 1%，這樣您就可以在 Twitter 和 LinkedIn 上關注我以獲得每日見解。 |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Winglang以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/winglang %} --- 原文出處：https://dev.to/winglang/15-javascript-frameworks-for-your-next-project-1o7n
隨著我們已經步入新的一年，現在是了解 2024 年 Web 開發趨勢開始受到關注的最佳時機。 回顧 2023 年以來的旋風式更新，以下是一些熱門話題的概述即將到來的一年。  返回自架 ----  多年來，自架是網頁開發人員和公司託管其應用程式的最初和預設方式。開發人員必須更深入地了解 IIS、Nginx 或類似工具的內部工作原理才能託管其 Web 應用程式。隨後出現了雲端服務，與「自己動手做」的方法相比，雲端服務的出現使部署變得輕而易舉。不再有伺服器維護的惡夢，對吧？ 與「標準」自託管解決方案相比，更便宜、更方便的雲端部署意味著在其他地方更容易學習和維護部署。畢竟，你必須擁有一台伺服器，維護它、更新它、解決錯誤等。在生產環境中執行」開始出現就像過去的事情一樣。 但是，這還不足以取代僅將應用程式傳送到某些外部提供者的便利性。不必被迫學習太多有關網路、管理和虛擬機器處理的便利性仍然不存在。更便宜的家庭伺服器的興起，使用網路附加儲存（NAS）及其廣泛的選項，使得處理輕量級使用的自託管需求變得更加容易。我們現在擁有 Proxmox 和 Portainer 等工具，它們使自架您自己的 Docker 容器變得輕而易舉。我們甚至看到 DHH（他是 Ruby on Rails 等產品的建立者）公司[完全轉向](https://world.hey.com/dhh/why-we-re-leaving-the-cloud-654b47e0)自託管模式，這引發了一場大爭論。 重回自有伺服器 -----  在 React 的世界中，有一種強烈的推動力將伺服器作為渲染應用程式的方式。 [React Server Components](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/rendering/server-components)主要透過 Next.js 帶頭，儘管是一項非常新技術，但在公眾討論中獲得了很大的空間。這些工具正在攪局——一些開發人員認為它們具有開創性，而另一些開發人員則認為它們只是重新發明輪子。無論如何，承諾是更快的頁面加載、更少的客戶端程式碼和更流暢的開發體驗。 React 元件可以在伺服器上專門執行和渲染 React 程式碼，這應該會帶來一些好處，例如更快的頁面載入、更少的發送到客戶端的程式碼以及更好的開發人員體驗。 DX 的一大優點是直接從元件本身安全地存取資料庫層，而不需要 API。 [HTMX](https://htmx.org/)是另一個因其伺服器優先的資料渲染方法而受到歡迎的程式庫，儘管它正在尋求一種更簡單的方法來吸引開發人員。 重回 SPA ------  等等，這不是有點矛盾嗎？雖然伺服器端渲染正在蓬勃發展，但也有一個堅實的陣營正在完善優秀的單頁應用程式 (SPA) 方法。主要原因是我們在嘗試伺服器優先方法方面走得太遠，以至於我們忘記了並非所有應用程式都應該駐留在伺服器上。有些可能是高度動態的，帶有大量複雜的用戶端驗證，或者您只是想將舊的 Create-React-App 架構遷移到 Vite。 順便說一句，如果您想知道 SPA 到底是什麼以及我什麼時候應該使用它而不是 React 伺服器元件，請讓我快速解釋一下。單頁應用程式 (SPA) 是一種 Web 應用程式，它最初僅加載單個 Web 文件，然後動態更新同一頁面上的內容，而無需重新加載整個頁面。 SPA 透過重寫現有網頁而不是從伺服器載入全新頁面來與使用者互動。 Remix SPA 模式是較新的 SPA 方法的範例之一。它使用 Vite 建立基本上是 React Router 和 Vite 的設置，並具有附加的 Remix 特定功能，例如基於文件的路由等。 利用 Vite 為使用者提供 SPA 體驗的 React 框架的另一個例子是[Wasp——一個針對 React 和 Node.js 的全端框架，大大減少了樣板檔案](https://github.com/wasp-lang/wasp)。儘管它是一個全端框架，但它專注於使用 Node.js 伺服器部署客戶端 React 應用程式的標準化方法，以盡可能實現可移植。透過這種方法，您幾乎可以在任何地方部署您的應用程式，也可以自行託管它，這也是我們之前在本文中提到的一件事。  為了更快啟動，它還具有[Open SaaS - 一個適用於 React 和 Node.js 的 100% 免費開源樣板啟動器](https://github.com/wasp-lang/open-saas)。只需克隆它，即可獲得具有身份驗證、計費、開放 AI API、用戶儀表板等功能的工作應用程式！ ### 覺得這篇文章有用嗎？ 我們在[Wasp](https://wasp.sh/)正在努力建立這樣的內容，更不用說建立一個現代的開源 React/NodeJS 框架了。 表達您支援的最簡單方法就是為 Wasp 儲存庫加註星標！ 🐝 但如果您可以查看[儲存庫](https://github.com/wasp-lang/wasp)（用於貢獻，或只是測試產品），我們將不勝感激。點擊下面的按鈕給黃蜂星一顆星並表示您的支持！  https://github.com/wasp-lang/wasp ⭐️ 感謝您的支持 💪 低級語言的興起 -------  暫時離開 JavaScript 的世界，我們發現許多低階語言進入主流的例子，尤其是在 JavaScript 工具方面。這一趨勢在過去幾年中已經開始，並且應該會持續到 2024 年及以後。當 JavaScript 生態系統開始蓬勃發展時，出現了許多使用 JavaScript 建立的出色工具，這使得開發人員可以更輕鬆地為它們做出貢獻，並允許他們建立自己的插件並根據自己的喜好進行自訂。 我們應該對此感到興奮的一個重要原因是，與基於 JS 的工具相比，這些工具為開發人員帶來的效能。 SWC（Speedy Web Compiler）和 Turbopack（Vercel 自稱為 Webpack 的繼承者）等工具都是用 Rust 建構的。另一方面，Bun，它是一個帶有 Zig 的一體化 JavaScript 工具包。它不僅使用戶能夠將其用作預設的 JavaScript 執行時，還可以用作捆綁器、測試執行器和與 Node.js 相容的套件管理器。很棒的是，許多新工具不會消除與預先存在的概念的兼容性，這使得轉換相對容易。 結論 -- 與所有事情一樣，我們應該對所有預測和潛在趨勢持保留態度。人們很容易被當今不斷出現的新技術和工具的炒作沖昏頭。如果你仔細閱讀這篇文章，你可能會想「好吧，人工智慧在哪裡？」。我故意不包含任何基於人工智慧的預測，以提高人們對行業中被忽視的其他酷發展和趨勢的認識。 您如何看待這些趨勢？你也注意到他們了嗎？或者更好，自己做一些這樣的事情？請在下面的評論部分告訴我們並分享您的意見！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/web-development-trends-we-will-see-in-2024-55pi
--- 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
在這篇文章中，我們**不會**回答每個人在開始新專案時都會問的問題：**我應該用 Rust 來做嗎？**  相反，我們將探索在自信地回答「**絕對！** 」並開始主要使用 Rust 建立業務後遇到的陷阱和見解。 這篇文章旨在提供我們經驗的高層次概述，我們將在即將推出的系列中更深入地研究細節。 （在評論中為我們的下一篇文章投票🗳️） --- 為什麼生鏽 ----- 為專案選擇正確的語言從來不是一個一刀切的決定。 關於我們的團隊和用例的幾句話： - 我們是一個 6 人團隊，幾乎沒有 Rust 經驗，但擁有建立資料密集型應用程式的豐富 Scala/Java 背景 - 我們的 SaaS 是一個計費平台，專注於分析、即時資料和可操作的見解（想想 Stripe Billing 與 Profitwell 的結合，再加上一點 Posthog）。 - 我們的後端完全採用 Rust（分為 2 個模組和幾個工作線程），並使用 gRPC-web 與我們的 React 前端進行對話 > 我們是開源的！ > 您可以在這裡找到我們的儲存庫：https://github.com/meteroid-oss/meteroid > 我們期待您的支持 ⭐ 和貢獻 因此，我們有一些不可協商的要求恰好非常適合 Rust：**效能、安全性和並發性**。 Rust 實際上消除了與記憶體管理相關的所有 bug 和 CVE，而它的並發原語非常有吸引力（並且沒有讓人失望）。 在 SaaS 中，所有這些功能在處理敏感或關鍵任務時尤其有價值，例如我們案例中的計量、發票計算和交付。 正如[包括微軟在內的](https://mspoweruser.com/microsoft-forms-new-team-to-help-rewrite-core-windows-components-into-rust-from-c-c/)許多大型企業最近所承認的那樣，其記憶體使用量的顯著減少也是建立可擴展和**永續**平台的一大優勢。 來自戲劇性的、有時有毒的 Scala 社區，**熱情且包容的**Rust 生態系統也是一個重要的吸引力，為探索這個新領域提供了動力。 帶著這樣的厚望，讓我們開始我們的旅程吧！ --- 第 1 課：學習曲線是真的 ------------- 學習 Rust 並不像學習另一種語言。所有權、借用和生命週期等概念一開始可能會讓人望而生畏，使得原本瑣碎的程式碼變得極其耗時。 儘管生態系統令人愉快（稍後會詳細介紹），但有時**您不可避免地需要編寫較低層級的程式碼**。 例如，考慮我們的 API (Tonic/Tower) 的一個相當基本的中間件，它只報告計算持續時間： ``` impl<S, ReqBody, ResBody> Service<Request<ReqBody>> for MetricService<S> where S: Service<Request<ReqBody>, Response = Response<ResBody>, Error = BoxError> + Clone + Send + 'static, S::Future: Send + 'static, ReqBody: Send, { type Response = S::Response; type Error = BoxError; type Future = ResponseFuture<S::Future>; fn poll_ready(&mut self, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Result<(), Self::Error>> { self.inner.poll_ready(cx) } fn call(&mut self, request: Request<ReqBody>) -> Self::Future { let clone = self.inner.clone(); let mut inner = std::mem::replace(&mut self.inner, clone); let started_at = std::time::Instant::now(); let sm = GrpcServiceMethod::extract(request.uri()); let future = inner.call(request); ResponseFuture { future, started_at, sm, } } } #[pin_project] pub struct ResponseFuture<F> { #[pin] future: F, started_at: Instant, sm: GrpcServiceMethod, } impl<F, ResBody> Future for ResponseFuture<F> where F: Future<Output = Result<Response<ResBody>, BoxError>>, { type Output = Result<Response<ResBody>, BoxError>; fn poll(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Self::Output> { let this = self.project(); let res = ready!(this.future.poll(cx)); let finished_at = Instant::now(); let delta = finished_at.duration_since(*this.started_at).as_millis(); // this is the actual logic let (res, grpc_status_code) = (...) crate::metric::record_call( GrpcKind::SERVER, this.sm.clone(), grpc_status_code, delta as u64, ); Poll::Ready(res) } } ``` 是的，除了泛型類型、泛型生命週期和特徵約束之外，您最終還需要為簡單的服務中間件編寫自訂的 Future 實作。 請記住，這是一個有點極端的例子，旨在展示生態系統中存在的粗糙邊緣。*在許多情況下，Rust 最終可以像任何其他現代語言一樣緊湊。* **學習曲線可能會根據您的背景而有所不同。**如果您習慣了 JVM 處理繁重的工作並像我們一樣使用更成熟、更廣泛的生態系統，那麼可能需要付出更多的努力來理解 Rust 的獨特概念和範例。 然而，一旦您掌握了這些概念和原語，它們就會成為您武器庫中極其強大的工具，即使您偶爾需要編寫一些樣板文件或宏，也可以提高您的工作效率。 值得一提的是， [Google 在相當短的時間內成功地將團隊從 Go 和 C++ 過渡到 Rust，](https://www.theregister.com/2024/03/31/rust_google_c)並且取得了積極的成果。 要平滑學習曲線，請考慮以下因素： - **閱讀官方[Rust Book 的](https://doc.rust-lang.org/stable/book/)封面**。不要跳過章節。理解這些複雜的概念將變得容易得多。 - **練習，練習，練習！**透過[Rustlings](https://rustlings.cool/)練習來建立肌肉記憶並採用 Rust 思維方式。 - **參與[Rust 社群](https://www.reddit.com/r/rust/)。**他們是一群令人難以置信的人，總是願意伸出援手。 - **利用 GitHub 的搜尋**功能尋找其他專案並向其學習。生態系統仍在不斷發展，與其他人的合作至關重要（只需注意許可證並始終做出貢獻）。 我們將在下一篇文章中探討一些帶給我們啟發的專案。 --- 教訓 2：生態系仍處於成熟階段 --------------- Rust 的底層生態系統確實令人難以置信，擁有精心設計和維護的庫，並被社區廣泛採用。這些函式庫為建構高效能且可靠的系統奠定了堅實的基礎。 然而，當你在堆疊中向上移動時，事情可能會變得稍微複雜一些。  例如，在資料庫生態系統中，雖然針對關聯式資料庫存在像[`sqlx`](https://github.com/launchbadge/sqlx)和[`diesel`](https://github.com/diesel-rs/diesel)這樣的優秀函式庫，但對於許多非同步或非關聯式資料庫用戶端來說，情況會更加複雜。這些領域的高品質庫，即使被大公司使用，也往往只有**單一維護者**，導致開發速度較慢並且有潛在的維護風險。 對於分散式系統原語來說，挑戰更為明顯，您可能需要實現自己的解決方案。 這並不是 Rust 所獨有的，但與舊的/更成熟的語言相比，我們經常發現自己處於這種情況。 從好的方面來說， **Rust 的生態系統對安全問題的反應令人印象深刻**，補丁迅速傳播，確保了應用程式的穩定性和安全性。 到目前為止，圍繞 Rust 開發的工具也非常令人驚嘆。 我們將在以後的文章中深入探討我們選擇的函式庫以及我們所做的決定。 生態系統不斷發展，社區積極努力填補空白並提供強大的解決方案。準備好探索未知領域，並相應地分配資源以幫助維護，並回饋社區。 --- ### ……我有沒有提到我們是開源的？ > [Metroid](https://meteroid.com/)是一個現代化的開源計費平台，專注於商業智慧和可操作的見解。 **我們需要你的幫助 ！如果你有一分鐘時間，** [](https://git.new/meteroid)  您的支持對我們意義重大❤️ https://github.com/meteroid-oss/meteroid ⭐️ 在 Github 上為我們加註星標 ⭐️ --- 第 3 課：文件位於程式碼中 -------------- 當深入 Rust 的生態系統時，您很快就會意識到文件網站有時可能有點......好吧，稀疏。 但不要害怕！真正的寶藏往往存在於原始碼中。 許多庫都有**非常詳細的方法記錄，**並**在程式碼註釋中**包含全面的範例。如有疑問，請深入研究原始程式碼並進行探索。您經常會發現您尋求的答案，並對圖書館的內部運作有更深入的了解。 雖然具有使用指南的外部文件仍然很重要，並且可以節省開發人員的時間和挫折感，但在 Rust 生態系統中，準備好在必要時深入研究程式碼至關重要。 像[docs.rs](https://docs.rs)這樣的網站可以輕鬆存取公共 Rust 套件的基於程式碼的文件。或者，您可以使用 Cargo doc 在本機上產生所有依賴項的文件。這種方法一開始可能會令人困惑，但從長遠來看，花一些時間學習如何駕馭這個系統可能會非常有效。 不用說，另一個有用的技術是尋找範例（**大多數庫在其存儲庫中都有一個`/examples`資料夾**）和使用您感興趣的庫的其他專案，並與這些社區互動。這些總是為如何使用該庫提供有價值的指導，並且可以作為您自己實施的起點。 --- 第四課：不要追求完美 ---------- 當開始使用 Rust 時，人們很容易會努力爭取最慣用和最高效能的程式碼。 然而，大多數時候，以簡單性和生產力的名義進行權衡是可以的。  例如，使用`clone()`或`Arc`在執行緒之間共享資料可能不是最節省記憶體的方法，但它可以極大地簡化程式碼並提高可讀性。只要您意識到效能影響並做出明智的決策，**優先考慮簡單性是完全可以接受的。** 請記住，過早的優化是萬惡之源。首先專注於編寫乾淨、可維護的程式碼，然後在必要時進行最佳化。**不要嘗試進行微優化（**除非您確實需要）。 Rust 強大的類型系統和所有權模型已經為編寫高效、安全的程式碼提供了堅實的基礎。 當需要優化效能時，請專注於關鍵路徑並使用`perf`和`flamegraph`等分析工具來辨識程式碼中的真正效能熱點。對於工具和技術的全面概述，我可以推薦[The Rust Performance Book](https://nnethercote.github.io/perf-book/introduction.html) 。  **¹**這適用於您的整個創業歷程，包括籌款 --- 第五課：錯誤畢竟是好事 ----------- Rust 的錯誤處理非常優雅，具有`Result`類型和`?`運算符鼓勵明確的錯誤處理和傳播。然而，這不僅涉及處理錯誤；還涉及處理錯誤。它還涉及提供乾淨且資訊豐富的錯誤訊息以及可追蹤的堆疊追蹤。 無需大量樣板在錯誤類型之間進行轉換。 像`thiserror` ， `anyhow`或`snafu`函式庫對於這個目的來說是無價的。我們決定使用`thiserror` ，它可以簡化帶有資訊性錯誤訊息的自訂錯誤類型的建立。 在大多數 Rust 用例中，您不太關心底層錯誤類型堆疊跟踪，而是更喜歡將其直接映射到域中的訊息類型錯誤。 ``` #[derive(Debug, Error)] pub enum WebhookError { #[error("error comparing signatures")] SignatureComparisonFailed, #[error("error parsing timestamp")] BadHeader(#[from] ParseIntError), #[error("error comparing timestamps - over tolerance.")] BadTimestamp(i64), #[error("error parsing event object")] ParseFailed(#[from] serde_json::Error), #[error("error communicating with client : {0}")] ClientError(String), } ``` 投入時間製作清晰且資訊豐富的錯誤訊息可以大大增強開發人員的體驗並簡化偵錯。這是一個小小的努力，卻可以產生顯著的長期效益。 然而，有時，甚至在日誌位於使用者範圍之外的 SaaS 用例中，保留完整的錯誤鏈以及沿途可能有額外的上下文是很有意義的。 我們目前正在試驗[`error-stack`](https://github.com/hashintel/hash/tree/main/libs/error-stack) ，這是一個由 hash.dev 維護的庫，它允許附加額外的上下文並將其保留在整個錯誤樹中。它作為`thiserror`之上的一層效果很好。 它提供了一個慣用的 API，實際上將錯誤類型包裝在報告資料結構中，該資料結構保留了所有錯誤、原因和您可能加入的任何其他上下文的堆疊，在發生故障時提供大量資訊。 我們遇到了一些問題，但這篇文章已經太長了，更多內容將在後續文章中介紹！ 總結 --- 使用 Rust 建立我們的 SaaS 一直是（而且仍然是）一段旅程。一開始是一段漫長而充滿挑戰的旅程，但也是一段非常有趣且有益的旅程。 - **使用 Scala 可以更快地建立我們的產品嗎？** 當然。 - **會有那麼有效嗎？** 或許。 - **我們還會像今天一樣充滿熱情和興奮嗎？** 可能不會。 Rust 促使我們以不同的方式思考我們的程式碼，接受新的範式，並不斷努力改進。 **當然，Rust 也有其粗糙的一面**。學習曲線可能很陡峭，而且生態系統仍在不斷發展。但這是令人興奮的一部分。 除了技術面之外， **Rust 社群也絕對令人高興**。熱情的氛圍、樂於助人的意願以及對語言的共同熱情使這趟旅程變得更加愉快。  因此，如果您有時間和意願去探索一個新的、蓬勃發展的生態系統，如果您願意接受挑戰並從中學習，如果您需要表現、安全性和並發性，那麼**Rust 可能只是成為適合您的語言**。 對我們來說，我們很高興能夠繼續使用 Rust 建立我們的 SaaS，不斷學習和成長，並看看這段旅程將帶我們走向何方。請繼續關注更深入的帖子，或在第一條評論中投票選出我們下一步應該做的事情。 如果您喜歡這篇文章並發現它有幫助，請不要忘記給[我們的儲存庫](https://github.com/meteroid-oss/meteroid)一顆星！您的支持對我們來說意味著整個世界。 https://github.com/meteroid-oss/meteroid ⭐️ 流星星 ⭐️ 下次見，祝您編碼愉快！ --- 原文出處：https://dev.to/meteroid/5-lessons-learned-building-our-saas-with-rust-1doj
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
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