--- 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
### 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
**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
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
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
長話短說 ---- 在本文中，您將了解如何建立基於 AI 的行銷活動管理應用程式，該應用程式可讓您建立和分析廣告活動，從而使您能夠為您的業務做出正確的決策。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式， - 使用 CopilotKit 將 AI 助理整合到軟體應用程式中，以及 - 建立特定於操作的人工智慧副駕駛來處理應用程式中的各種任務。 - 建立一名競選經理  --- CopilotKit：建構應用內人工智慧副駕駛的框架 -------------------------- CopilotKit是一個[開源的AI副駕駛平台](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)。我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://git.new/devtoarticle1 %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 我們還將利用以下內容： - [Radix UI](https://www.radix-ui.com/) - 用於為應用程式建立可存取的 UI 元件。 - [OpenAI API 金鑰](https://platform.openai.com/api-keys)- 使我們能夠使用 GPT 模型執行各種任務。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 --- 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app campaign-manager ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，將[Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react) 、 [Radix UI](https://www.radix-ui.com/)及其原始元件安裝到專案中。 ``` npm install @heroicons/react @radix-ui/react-avatar @radix-ui/react-dialog @radix-ui/react-dropdown-menu @radix-ui/react-icons @radix-ui/react-label @radix-ui/react-popover @radix-ui/react-select @radix-ui/react-slot @radix-ui/react-tabs ``` 另外，安裝[Recharts 程式庫](https://recharts.org/en-US)（一個用於建立互動式圖表的 React 程式庫）以及以下實用程式套件： ``` npm install recharts class-variance-authority clsx cmdk date-fns lodash react-day-picker tailwind-merge tailwindcss-animate ``` 最後，安裝[CopilotKit 軟體套件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)。這些套件使 AI copilot 能夠從 React 狀態檢索資料並在應用程式中做出決策。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立應用程式。 --- 使用 Next.js 建立 Campaign Manager 應用程式 ----------------------------------- 在本節中，我將引導您建立活動管理器應用程式的使用者介面。 首先，讓我們進行一些初始設定。 在`src`資料夾中建立一個`components`和`lib`資料夾。 ``` cd src mkdir components lib ``` 在**`lib`**資料夾中，我們將聲明應用程式的靜態類型和預設活動。因此，在**`lib`**資料夾中建立**`data.ts`**和**`types.ts`**檔案。 ``` cd lib touch data.ts type.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`type.ts`檔中。它聲明了活動屬性及其資料類型。 ``` export interface Campaign { id: string; objective?: | "brand-awareness" | "lead-generation" | "sales-conversion" | "website-traffic" | "engagement"; title: string; keywords: string; url: string; headline: string; description: string; budget: number; bidStrategy?: "manual-cpc" | "cpa" | "cpm"; bidAmount?: number; segment?: string; } ``` 為應用程式建立預設的行銷活動清單並將其複製到`data.ts`檔案中。 ``` import { Campaign } from "./types"; export let DEFAULT_CAMPAIGNS: Campaign[] = [ { id: "1", title: "CopilotKit", url: "https://www.copilotkit.ai", headline: "Copilot Kit - The Open-Source Copilot Framework", description: "Build, deploy, and operate fully custom AI Copilots. In-app AI chatbots, AI agents, AI Textareas and more.", budget: 10000, keywords: "AI, chatbot, open-source, copilot, framework", }, { id: "2", title: "EcoHome Essentials", url: "https://www.ecohomeessentials.com", headline: "Sustainable Living Made Easy", description: "Discover our eco-friendly products that make sustainable living effortless. Shop now for green alternatives!", budget: 7500, keywords: "eco-friendly, sustainable, green products, home essentials", }, { id: "3", title: "TechGear Solutions", url: "https://www.techgearsolutions.com", headline: "Innovative Tech for the Modern World", description: "Find the latest gadgets and tech solutions. Upgrade your life with smart technology today!", budget: 12000, keywords: "tech, gadgets, innovative, modern, electronics", }, { id: "4", title: "Global Travels", url: "https://www.globaltravels.com", headline: "Travel the World with Confidence", description: "Experience bespoke travel packages tailored to your dreams. Luxury, adventure, relaxation—your journey starts here.", budget: 20000, keywords: "travel, luxury, adventure, tours, global", }, { id: "5", title: "FreshFit Meals", url: "https://www.freshfitmeals.com", headline: "Healthy Eating, Simplified", description: "Nutritious, delicious meals delivered to your door. Eating well has never been easier or tastier.", budget: 5000, keywords: "healthy, meals, nutrition, delivery, fit", }, ]; ``` 由於我們使用 Radix UI 建立可以使用 TailwindCSS 輕鬆自訂的基本 UI 元件，因此請在**`lib`**資料夾中建立一個**`utils.ts`**文件，並將以下程式碼片段複製到該文件中。 ``` //👉🏻 The lib folder now contains 3 files - data.ts, type.ts, util.ts //👇🏻 Copy the code below into the "lib/util.ts" file. import { type ClassValue, clsx } from "clsx"; import { twMerge } from "tailwind-merge"; export function cn(...inputs: ClassValue[]) { return twMerge(clsx(inputs)); } export function randomId() { return Math.random().toString(36).substring(2, 15); } ``` 導航到`components`資料夾並在其中建立其他三個資料夾。 ``` cd components mkdir app dashboard ui ``` `components/app`資料夾將包含應用程式中使用的各種元件，而儀表板資料夾包含某些元素的 UI 元件。 `ui`資料夾包含使用 Radix UI 建立的多個 UI 元素。將[專案儲存庫中的這些元素](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components/ui)複製到該資料夾中。 恭喜！ `ui`資料夾應包含必要的 UI 元素。現在，我們可以使用它們來建立應用程式中所需的各種元件。 ### 建立應用程式 UI 元件 在這裡，我將引導您完成為應用程式建立使用者介面的過程。  首先，導航至**`app/page.tsx`**檔案並將以下程式碼片段貼到其中。該文件呈現在**`components/app`**資料夾中聲明的 App 元件。 ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; export default function DashboardPage() { return <App />; } ``` 在`components/app`資料夾中建立`App.tsx` 、 `CampaignForm.tsx` 、 `MainNav.tsx`和`UserNav.tsx`檔案。 ``` cd components/app touch App.tsx CampaignForm.tsx MainNav.tsx UserNav.tsx ``` 將下面的程式碼片段複製到`App.tsx`檔案中。 ``` "use client"; import { DEFAULT_CAMPAIGNS } from "@/lib/data"; import { Campaign } from "@/lib/types"; import { randomId } from "@/lib/utils"; import { Dashboard } from "../dashboard/Dashboard"; import { CampaignForm } from "./CampaignForm"; import { useState } from "react"; import _ from "lodash"; export function App() { //👇🏻 default segments const [segments, setSegments] = useState<string[]>([ "Millennials/Female/Urban", "Parents/30s/Suburbs", "Seniors/Female/Rural", "Professionals/40s/Midwest", "Gamers/Male", ]); const [campaigns, setCampaigns] = useState<Campaign[]>( _.cloneDeep(DEFAULT_CAMPAIGNS) ); //👇🏻 updates campaign list function saveCampaign(campaign: Campaign) { //👇🏻 newly created campaign if (campaign.id === "") { campaign.id = randomId(); setCampaigns([campaign, ...campaigns]); } else { //👇🏻 existing campaign - search for the campaign and updates the campaign list const index = campaigns.findIndex((c) => c.id === campaign.id); if (index === -1) { setCampaigns([...campaigns, campaign]); } else { campaigns[index] = campaign; setCampaigns([...campaigns]); } } } const [currentCampaign, setCurrentCampaign] = useState<Campaign | undefined>( undefined ); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` - 從上面的程式碼片段來看， - 我為行銷活動建立了預設細分列表，並對已定義的行銷活動列表進行了深層複製。 - `saveCampaign`函數接受行銷活動作為參數。如果行銷活動沒有 ID，則表示它是新建立的，因此會將其新增至行銷活動清單。否則，它會找到該活動並更新其屬性。 - `Dashboard`和`CampaignForm`元件接受細分和行銷活動作為 props。 [Dashboard 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/dashboard/Dashboard.tsx)在儀表板上顯示各種 UI 元素，而[CampaignForm 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/app/CampaignForm.tsx)使用戶能夠在應用程式中建立和保存新的行銷活動。 您也可以使用[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components)中的程式碼片段來更新儀表板和應用程式元件。 恭喜！您應該有一個有效的 Web 應用程式，可讓使用者查看和建立新的行銷活動。 在接下來的部分中，您將了解如何將 CopilotKit 加入到應用程式中，以根據每個行銷活動的目標和預算進行分析和決策。  --- 使用 CopilotKit 透過 AI 分析廣告活動 -------------------------- 在這裡，您將學習如何將人工智慧加入到應用程式中，以幫助您分析行銷活動並做出最佳決策。 在繼續之前，請造訪[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys)並建立一個新的金鑰。  建立一個`.env.local`檔案並將新建立的金鑰複製到該檔案中。 ``` OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_SECRET_KEY> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview ``` 接下來，您需要為 CopilotKit 建立 API 端點。在 Next.js 應用程式資料夾中，建立一個包含`route.ts`檔案的`api/copilotkit`資料夾。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`route.ts`檔中。 [CopilotKit 後端](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotBackend)接受使用者的請求並使用 OpenAI 模型做出決策。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend({}); const openaiModel = process.env["OPENAI_MODEL"]; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 若要將您的應用程式連接到此 API 端點，請更新`app/page.tsx`文件，如下所示： ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; export default function DashboardPage() { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit/'> <CopilotSidebar instructions='Help the user create and manage ad campaigns.' defaultOpen={true} labels={{ title: "Campaign Manager Copilot", initial: "Hello there! I can help you manage your ad campaigns. What campaign would you like to work on?", }} clickOutsideToClose={false} > <App /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` `CopilotKit`元件包裝整個應用程式並接受包含 API 端點連結的`url`屬性。 `CopilotSidebar`元件為應用程式加入了一個聊天機器人側邊欄面板，使我們能夠向 CopilotKit 提供各種指令。  ### 如何讓AI副駕駛執行各種動作 CopilotKit 提供了兩個鉤子，使我們能夠處理使用者的請求並插入應用程式狀態： [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 `useCopilotAction`掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件： - name - 操作的名稱。 - 描述 - 操作的描述。 - 參數 - 包含所需參數清單的陣列。 - render - 預設的自訂函數或字串。 - handler - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` `useMakeCopilotReadable`掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` CopilotKit 還允許您為使用者提示提供上下文，使其能夠做出充分且準確的決策。 將`guidance.ts`和`script.ts`加入到專案內的`lib`資料夾中，並將此[指導](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/guideline.ts)和[腳本建議](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/script.ts)複製到檔案中，以便 CopilotKit 做出決策。 在應用程式元件中，將當前日期、腳本建議和指導傳遞到 CopilotKit。 ``` import { GUIDELINE } from "@/lib/guideline"; import { SCRIPT_SUGGESTION } from "@/lib/script"; import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; export function App() { //-- 👉🏻 ...other component functions //👇🏻 Ground the Copilot with domain-specific knowledge for this use-case: marketing campaigns. useMakeCopilotReadable(GUIDELINE); useMakeCopilotReadable(SCRIPT_SUGGESTION); //👇🏻 Provide the Copilot with the current date. useMakeCopilotReadable("Today's date is " + new Date().toDateString()); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` 在`App`元件中建立一個 CopilotKit 操作，該操作可在使用者提供此類指令時建立新的活動或編輯現有的活動。 ``` useCopilotAction({ name: "updateCurrentCampaign", description: "Edit an existing campaign or create a new one. To update only a part of a campaign, provide the id of the campaign to edit and the new values only.", parameters: [ { name: "id", description: "The id of the campaign to edit. If empty, a new campaign will be created", type: "string", }, { name: "title", description: "The title of the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "keywords", description: "Search keywords for the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "url", description: "The URL to link the ad to. Most of the time, the user will provide this value, leave it empty unless asked by the user.", type: "string", required: false, }, { name: "headline", description: "The headline displayed in the ad. This should be a 5-10 words", type: "string", required: false, }, { name: "description", description: "The description displayed in the ad. This should be a short text", type: "string", required: false, }, { name: "budget", description: "The budget of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "objective", description: "The objective of the campaign", type: "string", enum: [ "brand-awareness", "lead-generation", "sales-conversion", "website-traffic", "engagement", ], }, { name: "bidStrategy", description: "The bid strategy of the campaign", type: "string", enum: ["manual-cpc", "cpa", "cpm"], required: false, }, { name: "bidAmount", description: "The bid amount of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "segment", description: "The segment of the campaign", type: "string", required: false, enum: segments, }, ], handler: (campaign) => { const newValue = _.assign( _.cloneDeep(currentCampaign), _.omitBy(campaign, _.isUndefined) ) as Campaign; setCurrentCampaign(newValue); }, render: (props) => { if (props.status === "complete") { return "Campaign updated successfully"; } else { return "Updating campaign"; } }, }); ``` {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=gCJpH6Tnj5g %} 新增另一個模擬 API 呼叫的操作，以允許 CopilotKit 從先前建立的活動中檢索歷史資料。 ``` // Provide this component's Copilot with the ability to retrieve historical cost data for certain keywords. // Will be called automatically when needed by the Copilot. useCopilotAction({ name: "retrieveHistoricalData", description: "Retrieve historical data for certain keywords", parameters: [ { name: "keywords", description: "The keywords to retrieve data for", type: "string", }, { name: "type", description: "The type of data to retrieve for the keywords.", type: "string", enum: ["CPM", "CPA", "CPC"], }, ], handler: async ({ type }) => { // fake an API call that retrieves historical data for cost for certain keywords based on campaign type (CPM, CPA, CPC) await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); function getRandomValue(min: number, max: number) { return (Math.random() * (max - min) + min).toFixed(2); } if (type == "CPM") { return getRandomValue(0.5, 10); } else if (type == "CPA") { return getRandomValue(5, 100); } else if (type == "CPC") { return getRandomValue(0.2, 2); } }, render: (props) => { // Custom in-chat component rendering. Different components can be rendered based on the status of the action. let label = "Retrieving historical data ..."; if (props.args.type) { label = `Retrieving ${props.args.type} for keywords ...`; } if (props.status === "complete") { label = `Done retrieving ${props.args.type} for keywords.`; } const done = props.status === "complete"; return ( <div className=''> <div className=' w-full relative max-w-xs'> <div className='absolute inset-0 h-full w-full bg-gradient-to-r from-blue-500 to-teal-500 transform scale-[0.80] bg-red-500 rounded-full blur-3xl' /> <div className='relative shadow-xl bg-gray-900 border border-gray-800 px-4 py-8 h-full overflow-hidden rounded-2xl flex flex-col justify-end items-start'> <h1 className='font-bold text-sm text-white mb-4 relative z-50'> {label} </h1> <p className='font-normal text-base text-teal-200 mb-2 relative z-50 whitespace-pre'> {props.args.type && `Historical ${props.args.type}: ${props.result || "..."}`} </p> </div> </div> </div> ); }, }); ```  恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo> 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii
我見過數百種人工智慧工具，其中許多正在改變世界。 作為開發人員，總是有很多事情需要學習，因此專注於節省時間來處理重要的事情非常重要。 我將介紹 21 個供開發人員使用的工具，它們可以讓您的生活更輕鬆，特別是在開發人員體驗方面。 相信我，這份清單會讓你大吃一驚！ 我們開始做吧。 --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ----------------------------------------------------------------------------  Taipy 是一個開源 Python 庫，可用於輕鬆的端到端應用程式開發，具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能，而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具，但在處理大型資料集時，其效能可能會顯著下降，這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面，Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy，您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。  Taipy 有許多整合選項，可以輕鬆地與領先的資料平台連接。  開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 我們來談談最新的[Taipy v3.1 版本](https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/)。 最新版本使得在 Taipy 的多功能零件物件中可視化任何 HTML 或 Python 物件成為可能。 這意味著[Folium](https://python-visualization.github.io/folium/latest/) 、 [Bokeh](https://bokeh.org/) 、 [Vega-Altair](https://altair-viz.github.io/)和[Matplotlib](https://matplotlib.org/)等程式庫現在可用於視覺化。 這也帶來了對[Plotly python](https://plotly.com/python/)的原生支持，使繪製圖表變得更加容易。 他們還使用分散式運算提高了效能，但最好的部分是 Taipy，它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容，因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。  另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。  您也可以使用 Taipy 雲端部署應用程式。 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構，您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了[10 多個演示教程，](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/)其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。  例如，一些演示範例和專案想法： - [即時污染儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/pollution_sensors/) 使用工廠周圍的感測器測量空氣品質的用例，展示 Taipy 儀表板流資料的能力。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution)。 - [詐欺辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/fraud_detection/) Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection)。 - [新冠儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/covid_dashboard/) 這使用 2020 年的 Covid 資料集。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard)。 - [建立 LLM 聊天機器人](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/chatbot/) 該演示展示了 Taipy 使最終用戶能夠使用 LLM 執行推理的能力。在這裡，我們使用 GPT-3 建立一個聊天機器人，並將對話顯示在互動式聊天介面中。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot)。 - [即時人臉辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/face_recognition/) 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中，使用網路攝影機提供使用者友好的即時人臉偵測體驗。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition)。 這些用例非常驚人，所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有 8.2k+ Stars，並且處於`v3.1`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} --- 2. [DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys) - 開發者的瑞士軍刀。 ----------------------------------------------------------------  DevToys 協助完成日常開發任務，例如格式化 JSON、比較文字和測試 RegExp。 這樣，就無需使用不可信的網站來處理您的資料執行簡單的任務。透過智慧型偵測，DevToys 可以偵測用於複製到 Windows 剪貼簿的資料的最佳工具。 緊湊的覆蓋範圍讓您可以保持應用程式較小並位於其他視窗之上。最好的部分是可以同時使用應用程式的多個實例。 我可以肯定地說，開發人員甚至不知道這個很棒的專案。 最後是一款專為 Windows 生態系統設計的軟體。哈哈！  他們提供的一些工具是： > 轉換器 - JSON <> YAML - 時間戳 - 數基數 - 規劃任務解析器  > 編碼器/解碼器 - 超文本標記語言 - 網址 - Base64 文字與圖片 - 壓縮包 - 智威湯遜解碼器  > 格式化程式 - JSON - SQL - XML  > 發電機 - 哈希（MD5、SHA1、SHA256、SHA512） - UUID 1 和 4 - 洛雷姆·伊普蘇姆 - 校驗和  > 文字 - 逃脫/逃脫 - 檢驗員和箱子轉換器 - 正規表示式測試器 - 文字比較 - XML驗證器 - 降價預覽   > 形象的 - 色盲模擬器 - 顏色選擇器和對比度 - PNG / JPEG 壓縮器 - 影像轉換器  我不了解你，但我不會錯過這個！ 您可以閱讀[如何執行 DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys?tab=readme-ov-file#how-to-run-devtoys) 。 關於許可證的註解。 DevToys 使用的授權允許將應用程式作為試用軟體或共享軟體重新分發而無需進行任何更改。然而，作者 Etienne BAUDOUX 和 BenjaminT 不希望你這樣做。如果您認為自己有充分的理由這樣做，請先與我們聯絡討論。 他們在 GitHub 上有 23k Stars，並且使用 C#。 {% cta https://github.com/DevToys-app/DevToys %} 明星 DevToys ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 -------------------------------------------------------  Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具，旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗，同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了：D  它與您最喜歡的工具無縫集成，以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料，讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖，以提取程式碼並修復無效字元。因此，您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項，包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 就開源流行度而言，他們仍然是新的，但他們的社群是迄今為止我見過的最好的社群之一。加入他們，成為 Pieces 的一部分！ {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Infisical－](https://github.com/Infisical/infisical)秘密管理平台。 --------------------------------------------------------------  Infisical 是一個開源秘密管理平台，團隊可以用它來集中 API 金鑰、資料庫憑證和設定等秘密。 他們讓每個人（而不僅僅是安全團隊）都可以更輕鬆地進行秘密管理，這意味著從頭開始重新設計整個開發人員體驗。 就我個人而言，我不介意使用 .env 文件，因為我並不特別謹慎。不過，您可以閱讀[立即停止使用 .env 檔案！](https://dev.to/gregorygaines/stop-using-env-files-now-kp0)由格雷戈里來理解。 他們提供了四種 SDK，分別用於<a href="">Node.js</a> 、 <a href="">Python</a> 、 <a href="">Java</a>和<a href="">.Net</a> 。您可以自行託管或使用他們的雲端。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @infisical/sdk ``` 這是使用入門 (Node.js SDK) 的方法。 ``` import { InfisicalClient, LogLevel } from "@infisical/sdk"; const client = new InfisicalClient({ clientId: "YOUR_CLIENT_ID", clientSecret: "YOUR_CLIENT_SECRET", logLevel: LogLevel.Error }); const secrets = await client.listSecrets({ environment: "dev", projectId: "PROJECT_ID", path: "/foo/bar/", includeImports: false }); ```  Infisical 還提供了一組工具來自動防止 git 歷史記錄的秘密洩露。可以使用預提交掛鉤或透過與 GitHub 等平台直接整合在 Infisical CLI 層級上設定此功能。 您可以閱讀[文件](https://infisical.com/docs/documentation/getting-started/introduction)並檢查如何[安裝 CLI](https://infisical.com/docs/cli/overview) ，這是使用它的最佳方式。 Infisical 還可用於將機密注入 Kubernetes 叢集和自動部署，以便應用程式使用最新的機密。有很多整合選項可用。  在使用整個原始程式碼之前一定要檢查他們的[許可證](https://github.com/Infisical/infisical/blob/main/LICENSE)，因為他們有一些受 MIT Expat 保護的企業級程式碼，但不用擔心，大部分程式碼都是免費使用的。 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 顆星星，並且發布了超過 125 個版本，因此他們正在不斷發展。另外，Infiscial CLI 的安裝次數超過 540 萬次，因此非常值得信賴。 {% cta https://github.com/Infisical/infisical %} 明星 Infisical ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 --------------------------------------------------------------  Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器，您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify，從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它，甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件，結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件，Mintlify 就是解決方案。 主要用例是根據我們將在此處討論的程式碼產生文件。當您編寫程式碼時，它會自動記錄程式碼，以便其他人更容易跟上。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕（或按 ⌘ + 。） 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程，那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言，並支援許多文件字串格式，例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句，他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ；回購協議中目前的似乎是錯誤的。 Mintlify 是一個方便的工具，用於記錄程式碼，這是每個開發人員都應該做的事情。它使其他人更容易有效地理解您的程式碼。 它在 GitHub 上有大約 2.5k 顆星，基於 TypeScript 建置，受到許多開發人員的喜愛。 {% cta https://github.com/mintlify/writer %} Star Mintlify ⭐️ {% endcta %} --- 6. [Replexica](https://github.com/replexica/replexica) - 用於 React 的 AI 支援的 i18n 工具包。 ------------------------------------------------------------------------------------  在地化方面的困難是真實存在的，因此人工智慧的幫助絕對是一個很酷的概念。 Replexica 是 React 的 i18n 工具包，可快速發布多語言應用程式。它不需要將文字提取到 JSON 檔案中，並使用 AI 支援的 API 進行內容處理。 它有以下兩個部分： 1. Replexica Compiler - React 的開源編譯器插件。 2. Replexica API - 雲端中的 i18n API，使用 LLM 執行翻譯。 （基於使用情況，它有免費套餐） 支援的一些 i18n 格式包括： 1. 無 JSON 的 Replexica 編譯器格式。 2. Markdown 內容的 .md 檔案。 3. 基於舊版 JSON 和 YAML 的格式。 當他們達到 500 星時，他們也在 DEV 上發布了官方公告。我是第一批讀者之一（少於 3 個反應）。 它們涵蓋了很多內容，因此您應該閱讀 Max 的[《We Got 500 Stars What Next》](https://dev.to/maxprilutskiy/we-got-500-github-stars-whats-next-2njc) 。 為了給出 Replexica 背後的總體思路，這是基本 Next.js 應用程式所需的唯一更改，以使其支援多語言。 開始使用以下 npm 指令。 ``` // install pnpm add replexica @replexica/react @replexica/compiler // login to Replexica API. pnpm replexica auth --login ``` 您可以這樣使用它。 ``` // next.config.mjs // Import Replexica Compiler import replexica from '@replexica/compiler'; /** @type {import('next').NextConfig} */ const nextConfig = {}; // Define Replexica configuration /** @type {import('@replexica/compiler').ReplexicaConfig} */ const replexicaConfig = { locale: { source: 'en', targets: ['es'], }, }; // Wrap Next.js config with Replexica Compiler export default replexica.next( replexicaConfig, nextConfig, ); ``` 您可以閱讀如何[開始使用](https://github.com/replexica/replexica/blob/main/getting-started.md)以及清楚記錄的有關[幕後使用內容的](https://github.com/replexica/replexica?tab=readme-ov-file#whats-under-the-hood)內容。 Replexica 編譯器支援 Next.js App Router，Replexica API 支援英文🇺🇸和西班牙文🇪🇸。他們計劃接下來發布 Next.js Pages Router + 法語🇫🇷語言支援！ 他們在 GitHub 上擁有 740 多個 Star，並且基於 TypeScript 建置。您應該密切關注該專案以獲得進一步進展！ {% cta https://github.com/replexica/replexica %} Star Replexica ⭐️ {% endcta %} --- 7. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 ---------------------------------------------------------------------------  Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具，用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ```  您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。  雲端主機不可用，因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例： - 假設您有一個網站（可以是商店、電子商務網站或部落格），並且您希望廢棄該網站的所有相關連結，並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。  - 您還可以建立一個自訂工具，該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。  還有許多其他用例，例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star，並擁有超過 10,000 個分叉，因此具有良好的整體比率。 {% cta https://github.com/FlowiseAI/Flowise %} 明星 Flowise ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Hexo](https://github.com/hexojs/hexo) - 一個快速、簡單且功能強大的部落格框架。 ---------------------------------------------------------------  大多數開發人員更喜歡自己的博客，如果您也是如此。 Hexo 可能是你不知道的工具。 Hexo 支援許多功能，例如超快的生成速度，支援 GitHub Flavored Markdown 和大多數 Octopress 插件，提供對 GitHub Pages、Heroku 等的一命令部署，以及可實現無限擴展性的強大 API 和數百個主題和插件。 這意味著您可以用 Markdown（或其他標記語言）編寫帖子，Hexo 在幾秒鐘內生成具有漂亮主題的靜態檔案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install hexo-cli -g ``` 您可以這樣使用它。 ``` // Setup your blog hexo init blog // Start the server hexo server // Create a new post hexo new "Hello Hexo" ``` 您可以閱讀[文件](https://hexo.io/docs/)，查看 Hexo 提供的所有[400 多個外掛程式](https://hexo.io/plugins/)和[主題集](https://hexo.io/themes/)。據我所知，這些外掛程式支援廣泛的用例，例如 Hexo 的 Ansible 部署器外掛程式。 您可以查看有關在[Hexo 上編寫和組織內容的](https://www.youtube.com/watch?v=AIqBubK6ZLc&t=6s)YouTube 教學。 Hexo 在 GitHub 上擁有超過 38,000 顆星，並被 GitHub 上超過 125,000 名開發者使用。它們位於`v7`版本中，解壓縮後大小為`629 kB` 。 {% cta https://github.com/hexojs/hexo %} Star Hexo ⭐️ {% endcta %} --- 9.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 ---------------------------------------------------------------------------  這個開源專案廣泛流行，但許多開發人員仍然不了解它。它可以幫助您以 10 倍的速度建立使用者介面。 這是一個簡單的工具，可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或獲得實驗視訊支持，您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/)，並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星，並支援許多技術堆疊，例如 React 和 Vue，以及不錯的 AI 模型，例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 {% cta https://github.com/abi/screenshot-to-code %} 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Appsmith](https://github.com/appsmithorg/appsmith) - 建立管理面板、內部工具和儀表板的平台。 -----------------------------------------------------------------------------  管理面板和儀表板是任何軟體創意（在大多數情況下）的一些常見部分，我嘗試從頭開始建立它，這會帶來很多痛苦和不必要的辛苦工作。 您可能已經看到組織建立了內部應用程式，例如儀表板、資料庫 GUI、管理面板、批准應用程式、客戶支援儀表板等，以幫助其團隊執行日常操作。正如我所說，Appsmith 是一個開源工具，可以實現這些內部應用程式的快速開發。 首先，請觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s)，該影片在 100 秒內解釋了 Appsmith。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s %} 他們提供拖放小部件來建立 UI。 您可以使用 45 多個可自訂的小工具在幾分鐘內建立漂亮的響應式 UI，而無需編寫一行 HTML/CSS。尋找[小部件的完整清單](https://www.appsmith.com/widgets)。   Appsmith 幾乎可以在 GUI 上的小部件屬性、事件偵聽器、查詢和其他設定內的任何位置編寫 JavaScript 程式碼。 Appsmith 支援在`{{ }}`內編寫單行程式碼，並將括號之間編寫的任何內容解釋為 JavaScript 表達式。 ``` /*Filter the data array received from a query*/ {{ QueryName.data.filter((row) => row.id > 5 ) }} or {{ storeValue("userID", 42); console.log(appsmith.store.userID); showAlert("userID saved"); }} ``` 您需要使用立即呼叫函數表達式（IIFE）來編寫多行。 例如，無效程式碼和有效程式碼。 ``` // invalid code /*Call a query to fetch the results and filter the data*/ {{ const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; }} /* Check the selected option and return the value*/ {{ if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } }} // valid code /* Call a query and then manipulate its result */ {{ (function() { const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; })() }} /* Verify the selected option and return the value*/ {{ (function() { if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } })() }} ``` 您可以透過幾個簡單的步驟建立從簡單的 CRUD 應用程式到複雜的多步驟工作流程的任何內容： 1. 與資料庫或 API 整合。 Appsmith 支援最受歡迎的資料庫和 REST API。 2. 使用內建小工具建立您的應用程式佈局。 3. 在編輯器中的任何位置使用查詢和 JavaScript 來表達您的業務邏輯。 4. Appsmith 支援使用 Git 進行版本控制，以使用分支來協作建立應用程式來追蹤和回滾變更。部署應用程式並分享:)  您可以閱讀[文件](https://docs.appsmith.com/)和[操作指南](https://docs.appsmith.com/connect-data/how-to-guides)，例如如何將其連接到本機資料來源或\[如何與第三方工具整合\]（與第三方工具整合）。 您可以自行託管或使用雲端。他們還提供[20 多個模板](https://www.appsmith.com/templates)，以便您可以快速入門。一些有用的是： - [維修訂單管理](https://www.appsmith.com/template/Maintenance-Order-Management) - [加密即時追蹤器](https://www.appsmith.com/template/crypto-live-tracker) - [內容管理系統](https://www.appsmith.com/template/content-management-system) - [WhatsApp 信使](https://www.appsmith.com/template/whatsapp-messenger) Appsmith 在 GitHub 上擁有超過 31,000 顆星，發布了 200 多個版本。 {% cta https://github.com/appsmithorg/appsmith %} Star Appsmith ⭐️ {% endcta %} --- 11. [BlockNote](https://github.com/TypeCellOS/BlockNote) - 基於區塊（Notion 樣式）且可擴充的富文本編輯器。 --------------------------------------------------------------------------------------  人們常說，除非您正在學習新東西，否則不要重新發明輪子。 Blocknote 是開源的 Block 為基礎的 React 富文本編輯器。您可以輕鬆地將現代文字編輯體驗加入到您的應用程式中。 Blocknote 建構在 Prosemirror 和 Tiptap 之上。 它們有很多功能，如下所示。   您可以輕鬆自訂內建 UI 元件，或建立自訂區塊、內聯內容和樣式。如果您想更進一步，您可以使用額外的 Prosemirror 或 TipTap 外掛程式來擴充核心編輯器。 其他庫雖然功能強大，但通常具有相當陡峭的學習曲線，並且要求您自訂編輯器的每個細節。這可能需要數月的專門工作。 相反，BlockNote 只需最少的設定即可提供出色的體驗，包括現成的動畫 UI。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @blocknote/core @blocknote/react ``` 您可以這樣使用它。透過`useCreateBlockNote`鉤子，我們可以建立一個新的編輯器實例，然後使用`theBlockNoteView`元件來渲染它。 `@blocknote/react/style.css`也被匯入來新增編輯器的預設樣式和 BlockNote 匯出的 Inter 字體（可選）。 ``` import "@blocknote/core/fonts/inter.css"; import { BlockNoteView, useCreateBlockNote } from "@blocknote/react"; import "@blocknote/react/style.css"; export default function App() { // Creates a new editor instance. const editor = useCreateBlockNote(); // Renders the editor instance using a React component. return <BlockNoteView editor={editor} />; } ``` 您可以閱讀可用的[文件](https://www.blocknotejs.org/docs)和[ui 元件](https://www.blocknotejs.org/docs/ui-components)。 您應該嘗試一下，特別是因為它包含廣泛的功能，例如「斜線」選單、流暢的動畫以及建立即時協作應用程式的潛力。  斜線選單  即時協作  格式選單 他們還提供了[20 多個範例](https://www.blocknotejs.org/examples)以及預覽和程式碼，您可以使用它們來快速跟進。  Blocknote 在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星，並有超過 1,500 名開發者在使用。 {% cta https://github.com/TypeCellOS/BlockNote %} 星 BlockNote ⭐️ {% endcta %} --- 12. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------------------  將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 4,200 個星星，發布了 200 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 13.[自動完成](https://github.com/withfig/autocomplete)- IDE 風格的自動完成功能適用於您現有的終端和 shell。 ----------------------------------------------------------------------------------  [Fig](https://fig.io/?ref=github_autocomplete)讓命令列對個人來說更容易，對團隊來說更具協作性。 他們最受歡迎的產品是自動完成。當您鍵入時，Fig 會在現有終端機中彈出子命令、選項和上下文相關的參數。 最好的部分是您也可以將 Fig 的自動完成功能用於您自己的工具。以下是建立私人完成的方法： ``` import { ai } from "@fig/autocomplete-generators" ... generators: [ ai({ // the prompt prompt: "Generate a git commit message", // Send any relevant local context. message: async ({ executeShellCommand }) => { return executeShellCommand("git diff") }, //Turn each newline into a suggestion (can specify instead a `postProcess1 function if more flexibility is required) splitOn: "\n", }) ] ``` 您可以閱讀[Fig.io/docs](https://fig.io/docs/getting-started)了解如何開始。 他們在 GitHub 上有 24k+ Stars，這對於經常使用 shell 或終端機的開發人員來說非常有用。 {% cta https://github.com/withfig/autocomplete %} 星狀自動完成 ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Tooljet](https://github.com/ToolJet/ToolJet) - 用於建立業務應用程式的低程式碼平台。 ----------------------------------------------------------------------  我們都建立前端，但它通常非常複雜並且涉及很多因素。這樣可以省去很多麻煩。 ToolJet 是一個開源低程式碼框架，可以用最少的工程工作來建置和部署內部工具。 ToolJet 的拖放式前端建構器可讓您在幾分鐘內建立複雜的響應式前端。 您可以整合各種資料來源，包括PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch等資料庫；具有 OpenAPI 規範和 OAuth2 支援的 API 端點； SaaS 工具，例如 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable 和 Notion；以及 S3、GCS 和 Minio 等物件儲存服務來取得和寫入資料。一切 ：） 這就是 Tooljet 的工作原理。  您可以在 ToolJet 中開發多步驟工作流程以自動化業務流程。除了建置和自動化工作流程之外，ToolJet 還可以在您的應用程式中輕鬆整合這些工作流程。  您可以閱讀此[快速入門指南](https://docs.tooljet.com/docs/getting-started/quickstart-guide)，該指南向您展示如何使用 ToolJet 在幾分鐘內建立員工目錄應用程式。該應用程式將讓您透過漂亮的用戶介面追蹤和更新員工資訊。 查看可用[功能列表](https://github.com/ToolJet/ToolJet?tab=readme-ov-file#all-features)，包括 45 多個內建響應式元件、50 多個資料來源等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.tooljet.com/docs/)並查看[操作指南](https://docs.tooljet.com/docs/how-to/use-url-params-on-load)。 它們在 GitHub 上有 26k+ Stars，並且基於 JavaScript 建置。他們也獲得了 GitHub 的資助，從而建立了巨大的信任。 {% cta https://github.com/ToolJet/ToolJet %} Star ToolJet ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Apitable](https://github.com/apitable/apitable) - 用於建立協作應用程式的 API 導向的低程式碼平台。 ---------------------------------------------------------------------------------  APITable 是一個面向 API 的低程式碼平台，用於建立協作應用程式，並表示它比所有其他 Airtable 開源替代品都要好。 有很多很酷的功能，例如： - 即時協作。  - 您可以產生自動表單。  - 無限的跨錶連結。  - API 第一個面板。  - 強大的行/列功能。  您可以閱讀完整的[功能清單](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#-features)。 您可以嘗試[apitable](https://aitable.ai/)並在 apitable 的[live Gitpod demo](https://gitpod.io/#https://github.com/apitable/apitable)中查看該專案的演示。 您也可以閱讀[安裝指南](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#installation)，在本機或雲端運算環境中安裝 APITable。 {% cta https://github.com/apitable/apitable %} Star Apitable ⭐️ {% endcta %} --- 16. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 -----------------------------------------------------  n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型，n8n 將始終擁有可見的原始程式碼，可用於自託管，並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 每個開發人員都想使用的工具。自動化是生產力和簡單性的關鍵。  n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性，使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations)，這幾乎是瘋狂的！ 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項，包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後，您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 %} 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/)，以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程，](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars，並提供兩個包供整體使用。 {% cta https://github.com/n8n-io/n8n %} 明星 n8n ⭐️ {% endcta %} --- 17. [DOMPurify](https://github.com/cure53/DOMPurify) - 一個僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML 清理程式。 ----------------------------------------------------------------------------------------  DOMPurify 是一款僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML、MathML 和 SVG 清理工具。作為開發人員，我們的應用程式需要它來確保它們足夠安全。 DOMPurify 可以淨化 HTML 並防止 XSS 攻擊。 您可以向 DOMPurify 提供一個充滿髒 HTML 的字串，它將傳回一個包含乾淨 HTML 的字串（除非另有配置）。 DOMPurify 將刪除所有包含危險 HTML 的內容，從而防止 XSS 攻擊和其他惡意行為。這也太快了。 他們使用瀏覽器提供的技術並將其轉變為 XSS 過濾器。您的瀏覽器速度越快，DOMPurify 的速度就越快。 DOMPurify 使用 JavaScript 編寫，適用於所有現代瀏覽器（Safari (10+)、Opera (15+)、Edge、Firefox 和 Chrome - 以及幾乎所有使用 Blink、Gecko 或 WebKit 的其他瀏覽器）。它不會在 MSIE 或其他舊版瀏覽器上中斷。它根本什麼都不做。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install dompurify npm install jsdom // or use the unminified development version <script type="text/javascript" src="src/purify.js"></script> ``` 您可以這樣使用它。 ``` const createDOMPurify = require('dompurify'); const { JSDOM } = require('jsdom'); const window = new JSDOM('').window; const DOMPurify = createDOMPurify(window); const clean = DOMPurify.sanitize('<b>hello there</b>'); ``` 如果您遇到問題，請參閱[文件](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#how-do-i-use-it)。他們已經記錄了使用腳本或在伺服器端執行它。 您可以看到一些 [純化樣品](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#some-purification-samples-please)並觀看[現場演示](https://cure53.de/purify)。 使用起來也非常簡單。 DOMPurify 於 2014 年 2 月啟動，同時版本已達 v3.1.0。 其中涉及到很多概念，我渴望探索它們。如果您有任何與此相關的令人興奮的事情，請告訴我。 我發現的另一個有用的替代方案是[validator.js](https://github.com/validatorjs/validator.js) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 12,000 顆星，被超過 30 萬開發者使用，每週下載量超過 5,475,000 次，這使得他們非常可信。 {% cta https://github.com/cure53/DOMPurify %} 明星 DOMPurify ⭐️ {% endcta %} --- 18. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼，更多的內容。 -----------------------------------------------------------------------   這是一個開源專案，旨在複製 Devin，一名自主人工智慧軟體工程師，能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道，這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM，因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin，包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻，您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star，並且正在快速成長。 {% cta https://github.com/OpenDevin/OpenDevin %} 明星 OpenDevin ⭐️ {% endcta %} --- 19. [Amplification－](https://github.com/amplication/amplication)後端開發平台。 -----------------------------------------------------------------------  我想我們都同意，如果我們要達到標準，設定後端並從頭開始是很困難的。 我知道 Appwrite 和 Supabase 在功能方面要好得多，但每種情況都是獨特的，這可能會點擊而不是那些。  Amplication 旨在徹底改變可擴展且安全的 Node.js 應用程式的建立。 他們消除了重複的編碼任務，並提供可立即投入生產的基礎設施程式碼，這些程式碼根據您的規範精心定制，並遵循行業最佳實踐。 其用戶友好的介面促進了 API、資料模型、資料庫、身份驗證和授權的無縫整合。 Amplication 建立在靈活的、基於插件的架構之上，允許輕鬆定製程式碼並提供大量整合選項。   您可以閱讀[文件](https://docs.amplication.com/)並查看可用的[社群插件](https://docs.amplication.com/plugins-list/)清單。 他們還提供了[逐步教程](https://docs.amplication.com/tutorials/#step-by-step-tutorials)，以幫助您使用 Angular 或 React 建立應用程式。 Amplification 在 GitHub 上擁有超過 13k 顆星，發布了 170 多個版本，因此它們不斷發展。 {% cta https://github.com/amplication/amplication %} 星狀放大 ⭐️ {% endcta %} --- 20. [Embla 旋轉木馬](https://github.com/davidjerleke/embla-carousel)-。 ------------------------------------------------------------------  我們都在應用程式中使用輪播，有時會切換到網格佈局，因為輪播並不總是好看，但這會改變您對輪播的看法。 我之所以了解 Embla Carousel，是因為 Shadcn/ui 在他們的 UI 系統中使用了它。 Embla Carousel 是一個簡單的輪播庫，具有出色的流暢運動和出色的滑動精度。它與庫無關、無依賴性且 100% 開源。 如果您不確定，我建議您查看[基本的實例](https://www.embla-carousel.com/examples/predefined/)。     我最喜歡的是視差，它可以提供非常酷且平滑的過渡。 它們支援 CDN、react、Vue、Svelte 和 Solid。 開始使用以下 npm 指令 (react)。 ``` npm install embla-carousel-react --save ``` 您可以這樣使用它。 Embla Carousel 提供了方便的 useEmblaCarousel 鉤子，用於與 React 無縫整合。最小的設定需要一個溢出包裝器和一個滾動容器。 `useEmblaCarousel`掛鉤將 Embla Carousel 選項作為第一個參數。您還需要使用 useEffect 存取 API ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef, emblaApi] = useEmblaCarousel({ loop: false }) useEffect(() => { if (emblaApi) { console.log(emblaApi.slideNodes()) // Access API } }, [emblaApi]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 他們還提供了一組插件，您可以加入它們以實現自動播放等額外功能。 ``` npm install embla-carousel-autoplay --save ``` ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' import Autoplay from 'embla-carousel-autoplay' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef] = useEmblaCarousel({ loop: false }, [Autoplay()]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 尋找[插件的完整列表](https://www.embla-carousel.com/plugins/)，包括自動滾動和滾輪手勢。 您可以閱讀有關如何實現不同部分（例如斷點或上一個/下一個按鈕）的[文件](https://www.embla-carousel.com/get-started/)和[指南](https://www.embla-carousel.com/guides/)。 最讓我驚訝的部分是，您可以使用他們的[生成器](https://www.embla-carousel.com/examples/generator/)使用您自己的一組選項來產生自訂輪播。   它們在 GitHub 上擁有 4.9K 顆星，並被超過 26000 名開發人員使用。如果我必須使用一個，我肯定會使用這個。 {% cta repo %} 明星名稱 ⭐️ {% endcta %} --- [21.Documenso](https://github.com/documenso/documenso) - 開源 DocuSign 替代方案。 --------------------------------------------------------------------------  如果您從事自由職業並需要簽署協議，這是最佳選擇。我們不應該浪費時間，而應該專注於重要的事情。 以數位方式簽署文件應該既快速又簡單，並且應該成為全球簽署的每個文件的最佳實踐。 如今，這在技術上相當簡單，但它也為每個簽名引入了一個新方：簽名工具提供者。 此專案的技術堆疊包括 TypeScript、Next.js、Prisma、Tailwind CSS、shadcn/ui、NextAuth.js、react-email、tRPC、@documenso/pdf-sign、React-PDF、PDF-Lib、Stripe 和韋爾塞爾。   免費套餐可讓您每月簽署 10 份文件，這已經足夠了。 您可以閱讀本文以了解如何[設定專案](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-setup)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-quickstart)。 我知道這不是一個非常廣泛的用例，但您仍然可以從程式碼中學習，因此這始終是一個優點。 他們在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星，並且發布了`v1.5`版本。 不是很流行但非常有用。 {% cta https://github.com/documenso/documenso %} 明星 documenso ⭐️ {% endcta %} --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我知道人工智慧工具有時太多了，但我們應該使用它們來讓我們的工作更輕鬆。我的意思是，這就是我們所做的正確的事情，讓生活變得更輕鬆。 我嘗試涵蓋廣泛的工具。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在您的工作流程中使用這些工具嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 我建立了很多技術內容，因此如果您能在 Twitter 上關注我來支持我，我將不勝感激。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/taipy %} --- 原文出處：https://dev.to/taipy/21-tools-to-take-your-dev-skills-to-the-moon-53mf
ReactJS 庫已經上市很久了，我們都非常了解它的強大功能。我們都知道如何使用 ReactJS 建立 UI、建立元件等等。如果您不了解 React，您可以使用大量線上免費資源。 在本部落格中，我們將研究 Wing 以及如何建立連接到 Wing 後端的 React 應用程式。 Wing 是世界上第一個在雲端服務上執行的雲端程式語言。 Wing 讓開發人員可以輕鬆建置和部署雲端應用程式。 Wing 使得在單一模型中編寫基礎設施程式碼 (terraform) 和應用程式程式碼成為可能。 Wing 附帶一個標準函式庫“cloud”，並有“Api”方法。 Api 方法表示客戶端可以透過 Internet 呼叫的 HTTP 端點的集合。此 Api 方法可用於建立一個 API，該 API 可以作為後端 API 來儲存和擷取資料。 您可以嘗試使用 Winglang 語言並了解它在[遊樂場功能](http://winglang.io/play)中的工作原理。 讓我們建立一個 React 應用程式，它將連接到使用 Wing 建立的 API。 安裝 -- 在您的裝置中安裝[Wing 工具鏈](https://www.winglang.io/)。確保您的裝置中有 Node.js 18.13.0 或更高版本。要安裝 Wing Toolchain，請在您的裝置中執行以下命令 - ``` npm install -g winglang ``` 安裝[VS Code 市場](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)上提供的 Wing VS code 擴充。 您可以檢查已安裝的 Wing CLI 的版本： ``` wing --version ``` 建立專案 ---- 在檔案系統中建立專案目錄並為其指定所需的名稱。在 VS Code 中開啟此目錄。在專案目錄中建立一個名為 backend 的目錄。 在後端目錄中建立一個名為“main.w”的文件，並將以下程式碼貼到其中： ``` bring cloud; let queue = new cloud.Queue(); let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(); queue.setConsumer(inflight (body: str): void => { let next = counter.inc(); let key = "key-{next}"; bucket.put(key, body); }); ``` *注意：如果您在整個過程中遇到任何困難，我們建議您加入我們的[Slack 頻道](https://t.winglang.io/slack)* 在本地執行 Wing 工具鏈以檢查其是否按預期工作。在終端機中執行此命令： ``` wing run backend/main.w ``` 輸出顯示將是：  這是 Wing Console，它充當模擬器，您可以在其中嘗試、測試和試驗雲端應用程式，看看它是否正常工作。 建立反應應用程式 -------- 現在讓我們建立一個 React App 作為前端，然後將其連接到我們建立的 Wing 後端。 我們將使用`create-react-app`在您的專案目錄中建立 React App。確保您位於主專案目錄內，而不是後端目錄內。 打開一個新終端機並執行以下命令： ``` npx create-react-app client cd client npm i --save @babel/plugin-proposal-private-property-in-object npm start ``` 一旦您看到 React 應用程式成功執行，您可以使用`CTRL+C`關閉伺服器。 連接Wing後端 -------- 現在，我們將 Wing 後端連接到我們的 React 應用程式。它將允許我們從 Wing 後端獲取資料並將其顯示在使用者介面上。 開啟`backend/main.w`檔案並將其內容替換為： 對於 Windows： ``` bring ex; bring cloud; let react = new ex.ReactApp( useBuildCommand: true, projectPath: "../client", buildCommand: "npm run start", ); ``` 對於Linux： ``` bring ex; bring cloud; let react = new ex.ReactApp( projectPath: "../client", ); ``` 使用`CTRL+C`終止`wing run`正在執行的終端，並使用設定`BROWSER=none`環境變數再次執行它： 對於 Windows： ``` set BROWSER=none wing run backend/main.w ``` 對於 Linux/Mac： ``` BROWSER=none wing run backend/main.w ``` `BROWSER=none`將限制 React 在每次執行時開啟一個新的瀏覽器視窗。 現在，您已經成功執行了一個連接到 Wing 工具鏈後端的 React 應用程式。 將配置從後端傳遞到前端 ----------- Wing 在`client/public/wing.js`中產生一個`wing.js`文件，該文件將配置從 Wing 後端傳遞到前端程式碼。 該文件的目前內容將包含： ``` // This file is generated by Wing window.wingEnv = {}; ``` 將以下程式碼加入`backend/main.w` ： ``` react.addEnvironment("key1", "value1"); ``` 正在執行的`wing run`會將此鍵值對新增至`client/public/wing.js` ： ``` // This file is generated by wing window.wingEnv = { "key1": "value1" }; ``` 現在，您需要將前端程式碼連結到`wing.js`檔案。將以下程式碼複製並貼上到`client/public/index.html`檔案中的`<title>`標記上方： ``` <script src="./wing.js"></script> ``` 我們將從後端獲取標題並將其顯示在 React 應用程式中。將`client/src/App.js`檔案中的「Learn React」（出現在第 18 行左右）字串替換為以下程式碼： ``` {window.wingEnv.title || "Learn React"} ``` 此表達式顯示從 React 應用程式中的 wingEnv 物件動態取得的標題。如果 wingEnv 物件沒有 title 屬性或 window.wingEnv.title 的值為假，它將顯示預設標題「Learn React」。 返回`backend/main.w`並加入以下程式碼： ``` react.addEnvironment("title", "Learn React with Wing"); ``` 這將在`wing.js`檔案中加入包含`Learn React with Wing`訊息的`title`鍵。 從後台取得標題 ------- 現在我們知道如何從客戶端向後端傳遞參數（資料）。我們可以使用這種做法在客戶端設定`window.wingEnv.apiUrl`並從後端取得標題。 我們需要透過在`backend/main.w`檔案中加入以下程式碼來啟用跨域資源共享（CORS）： ``` let api = new cloud.Api( cors: true ); ``` 這會將`apiUrl`鍵和後端 API 的目前 URL 新增到`main.w`檔案中。 在後端 API 中建立`/title`路由。將此程式碼加入`backend/main.w`檔案： ``` api.get("/title", inflight () => { return { status: 200, body: "Hello from the API" }; }); ``` 當向`/tite`端點發出 GET 請求時，伺服器將使用 HTTP 狀態碼 200 和`Hello from the API`進行回應。 您可以根據您的意願更改此正文資訊。 將以下程式碼替換為`client/src/App.js`中的內容： ``` import logo from './logo.svg'; import { useEffect, useState } from "react"; import './App.css'; function App() { const [title, setTitle] = useState("Default Value"); const getTitle = async () => { const response = await fetch(`${window.wingEnv.apiUrl}/title`); setTitle(await response.text()); } useEffect(() => { getTitle(); }, []); return ( <div className="App"> <header className="App-header"> <img src={logo} className="App-logo" alt="logo" /> {title} </header> </div> ); } export default App; ``` 在這裡，我們使用`fetch`方法從後端 API 取得標題， `useState`和`useEffect`鉤子用於將取得的標題儲存在`title`變數中。 最終輸出將是：  恭喜！您已成功建立一個從 Wing 工具鏈後端取得資料的 React 應用程式。 這就是您如何將資料儲存在 Winglang 後端並獲取它以將其顯示在前端 UI 上。 有什麼地方卡住了嗎？請查看我們的影片教程，我們已經實際解釋了整個過程： {% 嵌入 https://www.youtube.com/embed/LMDnTCRXzJU?si=vuFGkqoK2fKBXb00 %} --- 原文出處：https://dev.to/ayush2390/create-react-app-with-wing-30hm
**長話短說** -------- 在本文中，您將學習如何建立人工智慧驅動的電子表格應用程式，該應用程式允許您使用簡單的英語命令執行各種會計功能並輕鬆與資料互動。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式， - 使用 React Spreadsheet 建立電子表格應用程式，以及 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到軟體應用程式中。 - 讓電子表格更容易使用、更有趣  --- CopilotKit：建構應用內人工智慧副駕駛的框架 ========================== CopilotKit是一個[開源的AI副駕駛平台](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)。我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （請原諒 AI 的拼字錯誤並給 CopilotKit 加上星號：） 現在回到文章！ --- 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立人工智慧驅動的電子表格應用程式所需的工具： - [React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet) - 一個簡單的包，使我們能夠在 React 應用程式中加入電子表格。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰，使我們能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎，使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app spreadsheet-app ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，安裝[OpenAI 函式庫](https://platform.openai.com/docs/introduction)、 [Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react)和[React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet)套件及其相依性： ``` npm install openai react-spreadsheet scheduler @heroicons/react ``` 最後，安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立應用程式。 --- 建立電子表格應用程式 ---------- 在本節中，我將引導您使用 React Spreadsheet 建立電子表格應用程式。 該應用程式分為兩個元件： `Sidebar`和`SingleSpreadsheet` 。 要設定這些元件，請導航至 Next.js 應用程式資料夾並建立一個包含以下檔案的`components`資料夾： ``` cd app mkdir components && cd components touch Sidebar.tsx SingleSpreadsheet.tsx ```  將新建立的元件匯入到**`app/page.tsx`**檔案中。 ``` "use client"; import React, { useState } from "react"; //👇🏻 import the components import { SpreadsheetData } from "./types"; import Sidebar from "./components/Sidebar"; import SingleSpreadsheet from "./components/SingleSpreadsheet"; const Main = () => { return ( <div className='flex'> <p>Hello world</p> </div> ); }; export default Main; ``` 接下來，建立將包含電子表格資料的 React 狀態，並將它們作為 props 傳遞到元件中。 ``` const Main = () => { //👇🏻 holds the title and data within a spreadsheet const [spreadsheets, setSpreadsheets] = React.useState<SpreadsheetData[]>([ { title: "Spreadsheet 1", data: [ [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], ], }, ]); //👇🏻 represents the index of a spreadsheet const [selectedSpreadsheetIndex, setSelectedSpreadsheetIndex] = useState(0); return ( <div className='flex'> <Sidebar spreadsheets={spreadsheets} selectedSpreadsheetIndex={selectedSpreadsheetIndex} setSelectedSpreadsheetIndex={setSelectedSpreadsheetIndex} /> <SingleSpreadsheet spreadsheet={spreadsheets[selectedSpreadsheetIndex]} setSpreadsheet={(spreadsheet) => { setSpreadsheets((prev) => { console.log("setSpreadsheet", spreadsheet); const newSpreadsheets = [...prev]; newSpreadsheets[selectedSpreadsheetIndex] = spreadsheet; return newSpreadsheets; }); }} /> </div> ); }; ``` 此程式碼片段建立了 React 狀態，用於保存電子表格資料及其索引，並將它們作為 props 傳遞到元件中。 `Sidebar`元件接受所有可用的電子表格， `SingleSpreadsheet`元件接收所有電子表格，包括更新電子表格資料的`setSpreadsheet`函數。 將下面的程式碼片段複製到`Sidebar.tsx`檔案中。它顯示應用程式中的所有電子表格，並允許使用者在它們之間進行切換。 ``` import React from "react"; import { SpreadsheetData } from "../types"; interface SidebarProps { spreadsheets: SpreadsheetData[]; selectedSpreadsheetIndex: number; setSelectedSpreadsheetIndex: (index: number) => void; } const Sidebar = ({ spreadsheets, selectedSpreadsheetIndex, setSelectedSpreadsheetIndex, }: SidebarProps) => { return ( <div className='w-64 h-screen bg-gray-800 text-white overflow-auto p-5'> <ul> {spreadsheets.map((spreadsheet, index) => ( <li key={index} className={`mb-4 cursor-pointer ${ index === selectedSpreadsheetIndex ? "ring-2 ring-blue-500 ring-inset p-3 rounded-lg" : "p-3" }`} onClick={() => setSelectedSpreadsheetIndex(index)} > {spreadsheet.title} </li> ))} </ul> </div> ); }; export default Sidebar; ```  更新`SingleSpreadsheet.tsx`文件，如下所示： ``` import React from "react"; import Spreadsheet from "react-spreadsheet"; import { SpreadsheetData, SpreadsheetRow } from "../types"; interface MainAreaProps { spreadsheet: SpreadsheetData; setSpreadsheet: (spreadsheet: SpreadsheetData) => void; } //👇🏻 adds a new row to the spreadsheet const addRow = () => { const numberOfColumns = spreadsheet.rows[0].length; const newRow: SpreadsheetRow = []; for (let i = 0; i < numberOfColumns; i++) { newRow.push({ value: "" }); } setSpreadsheet({ ...spreadsheet, rows: [...spreadsheet.rows, newRow], }); }; //👇🏻 adds a new column to the spreadsheet const addColumn = () => { const spreadsheetData = [...spreadsheet.data]; for (let i = 0; i < spreadsheet.data.length; i++) { spreadsheet.data[i].push({ value: "" }); } setSpreadsheet({ ...spreadsheet, data: spreadsheetData, }); }; const SingleSpreadsheet = ({ spreadsheet, setSpreadsheet }: MainAreaProps) => { return ( <div className='flex-1 overflow-auto p-5'> {/** -- Spreadsheet title ---*/} <div className='flex items-start'> {/** -- Spreadsheet rows and columns---*/} {/** -- Add column button ---*/} </div> {/** -- Add row button ---*/} </div> ); }; export default SingleSpreadsheet; ``` - 從上面的程式碼片段來看， ``` - The `SingleSpreadsheet.tsx` file includes the addRow and addColumn functions. ``` ``` - The `addRow` function calculates the current number of rows, adds a new row, and updates the spreadsheet accordingly. ``` ``` - Similarly, the `addColumn` function adds a new column to the spreadsheet. ``` ``` - The `SingleSpreadsheet` component renders placeholders for the user interface elements. ``` 更新`SingleSpreadsheet`元件以呈現電子表格標題、其資料以及新增行和列按鈕。 ``` return ( <div className='flex-1 overflow-auto p-5'> {/** -- Spreadsheet title ---*/} <input type='text' value={spreadsheet.title} className='w-full p-2 mb-5 text-center text-2xl font-bold outline-none bg-transparent' onChange={(e) => setSpreadsheet({ ...spreadsheet, title: e.target.value }) } /> {/** -- Spreadsheet rows and columns---*/} <div className='flex items-start'> <Spreadsheet data={spreadsheet.data} onChange={(data) => { console.log("data", data); setSpreadsheet({ ...spreadsheet, data: data as any }); }} /> {/** -- Add column button ---*/} <button className='bg-blue-500 text-white rounded-lg ml-6 w-8 h-8 mt-0.5' onClick={addColumn} > + </button> </div> {/** -- Add row button ---*/} <button className='bg-blue-500 text-white rounded-lg w-8 h-8 mt-5 ' onClick={addRow} > + </button> </div> ); ``` 為了確保一切按預期工作，請在`app`資料夾中建立一個`types.ts`文件，其中包含應用程式中聲明的所有靜態類型。 ``` export interface Cell { value: string; } export type SpreadsheetRow = Cell[]; export interface SpreadsheetData { title: string; rows: SpreadsheetRow[]; } ``` 恭喜！ 🎉 您的電子表格應用程式應該可以完美執行。在接下來的部分中，您將了解如何新增 AI 副駕駛，以使用 CopilotKit 自動執行各種任務。 --- 使用 CopilotKit 改進應用程式功能 ---------------------- 在這裡，您將學習如何將 AI 副駕駛加入到電子表格應用程式，以使用 CopilotKit 自動執行複雜的操作。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先，我們將 CopilotKit React 元件新增到應用程式前端。 ### 將 CopilotKit 加入前端 在`app/page.tsx`中，將以下程式碼片段加入`Main`元件的頂部。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import { INSTRUCTIONS } from "./instructions"; const HomePage = () => { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit'> <CopilotSidebar instructions={INSTRUCTIONS} labels={{ initial: "Welcome to the spreadsheet app! How can I help you?", }} defaultOpen={true} clickOutsideToClose={false} > <Main /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); }; const Main = () => { //--- Main component // }; export default HomePage; ``` - 從上面的程式碼片段來看， ``` - I imported the CopilotKit, its sidebar component, and CSS file to use its frontend components within the application. ``` ``` - The [CopilotKit component](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotKit) accepts a `url` prop that represents the API server route where CopilotKit will be configured. ``` ``` - The Copilot component also renders the [CopilotSidebar component](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotSidebar) , allowing users to provide custom instructions to the AI copilot within the application. ``` ``` - Lastly, you can export the `HomePage` component containing the `CopilotSidebar` and the `Main` components. ``` 從上面的程式碼片段中，您會注意到`CopilotSidebar`元件有一個`instructions`屬性。此屬性使您能夠為 CopilotKit 提供額外的上下文或指導。 因此，在`app`資料夾中建立`instructions.ts`檔案並將這些[命令](https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo/blob/main/src/app/instructions.ts)複製到該檔案中。  接下來，您需要將 CopilotKit 插入應用程式的狀態以存取應用程式的資料。為了實現這一點，CopilotKit 提供了兩個鉤子： [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件： - `name` - 操作的名稱。 - `description` - 操作的描述。 - `parameters` - 包含所需參數清單的陣列。 - `render` - 預設的自訂函數或字串。 - `handler` - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` [useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable)掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` 現在，讓我們回到電子表格應用程式。在`SingleSpreadsheet`元件中，將應用程式狀態傳遞到 CopilotKit 中，如下所示。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; const SingleSpreadsheet = ({ spreadsheet, setSpreadsheet }: MainAreaProps) => { //👇🏻 hook for providing the application state useMakeCopilotReadable( "This is the current spreadsheet: " + JSON.stringify(spreadsheet) ); // --- other lines of code }; ``` 接下來，您需要在`SingleSpreadsheet`元件中新增兩個操作，該元件在使用者更新電子表格資料並使用 CopilotKit 新增資料行時執行。 在繼續之前，請在`app`資料夾中建立一個包含`canonicalSpreadsheetData.ts`檔案的`utils`資料夾。 ``` cd app mkdir utils && cd utils touch canonicalSpreadsheetData.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到檔案中。它接受對電子表格所做的更新，並將其轉換為電子表格中資料行所需的格式。 ``` import { SpreadsheetRow } from "../types" export interface RowLike { cells: CellLike[] | undefined; } export interface CellLike { value: string; } export function canonicalSpreadsheetData( rows: RowLike[] | undefined ): SpreadsheetRow[] { const canonicalRows: SpreadsheetRow[] = []; for (const row of rows || []) { const canonicalRow: SpreadsheetRow = []; for (const cell of row.cells || []) { canonicalRow.push({value: cell.value}); } canonicalRows.push(canonicalRow); } return canonicalRows; } ``` 現在，讓我們使用`SingleSpreadsheet`元件中的`useCopilotAction`掛鉤建立操作。複製下面的第一個操作： ``` import { canonicalSpreadsheetData } from "../utils/canonicalSpreadsheetData"; import { PreviewSpreadsheetChanges } from "./PreviewSpreadsheetChanges"; import { SpreadsheetData, SpreadsheetRow } from "../types"; import { useCopilotAction } from "@copilotkit/react-core"; useCopilotAction({ name: "suggestSpreadsheetOverride", description: "Suggest an override of the current spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, { name: "title", type: "string", description: "The title of the spreadsheet", required: false, }, ], render: (props) => { const { rows } = props.args const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <PreviewSpreadsheetChanges preCommitTitle="Replace contents" postCommitTitle="Changes committed" newRows={newRows} commit={(rows) => { const updatedSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: spreadsheet.title, rows: rows, }; setSpreadsheet(updatedSpreadsheet); }} /> ) }, handler: ({ rows, title }) => { // Do nothing. // The preview component will optionally handle committing the changes. }, }); ``` 上面的程式碼片段執行使用者的任務並使用 CopilotKit 產生 UI 功能顯示結果預覽。 `suggestSpreadsheetOverride`操作傳回一個自訂元件 ( `PreviewSpreadsheetChanges` )，該元件接受以下內容為 props： - 要新增到電子表格的新資料行， - 一些文字 - `preCommitTitle`和`postCommitTitle` ，以及 - 更新電子表格的`commit`函數。 您很快就會學會如何使用它們。 在元件資料夾中建立`PreviewSpreadsheetChanges`元件，並將下列程式碼片段複製到檔案中： ``` import { CheckCircleIcon } from '@heroicons/react/20/solid' import { SpreadsheetRow } from '../types'; import { useState } from 'react'; import Spreadsheet from 'react-spreadsheet'; export interface PreviewSpreadsheetChanges { preCommitTitle: string; postCommitTitle: string; newRows: SpreadsheetRow[]; commit: (rows: SpreadsheetRow[]) => void; } export function PreviewSpreadsheetChanges(props: PreviewSpreadsheetChanges) { const [changesCommitted, setChangesCommitted] = useState(false); const commitChangesButton = () => { return ( <button className="inline-flex items-center gap-x-2 rounded-md bg-indigo-600 px-3.5 py-2.5 text-sm font-semibold text-white shadow-sm hover:bg-indigo-500 focus-visible:outline focus-visible:outline-2 focus-visible:outline-offset-2 focus-visible:outline-indigo-600" onClick={() => { props.commit(props.newRows); setChangesCommitted(true); }} > {props.preCommitTitle} </button> ); } const changesCommittedButtonPlaceholder = () => { return ( <button className=" inline-flex items-center gap-x-2 rounded-md bg-gray-100 px-3.5 py-2.5 text-sm font-semibold text-green-600 shadow-sm cursor-not-allowed" disabled > {props.postCommitTitle} <CheckCircleIcon className="-mr-0.5 h-5 w-5" aria-hidden="true" /> </button> ); } return ( <div className="flex flex-col"> <Spreadsheet data={props.newRows} /> <div className="mt-5"> {changesCommitted ? changesCommittedButtonPlaceholder() : commitChangesButton() } </div> </div> ); } ``` `PreviewSpreadsheetChanges`元件傳回一個電子表格，其中包含從請求產生的資料和一個按鈕（帶有`preCommitTitle`文字），該按鈕允許您將這些變更提交到主電子表格表（透過觸發`commit`函數）。這可確保您在將結果新增至電子表格之前對結果感到滿意。 將下面的第二個操作加入到`SingleSpreadsheet`元件。 ``` useCopilotAction({ name: "appendToSpreadsheet", description: "Append rows to the current spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The new rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, ], render: (props) => { const status = props.status; const { rows } = props.args const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <div> <p>Status: {status}</p> <Spreadsheet data={newRows} /> </div> ) }, handler: ({ rows }) => { const canonicalRows = canonicalSpreadsheetData(rows); const updatedSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: spreadsheet.title, rows: [...spreadsheet.rows, ...canonicalRows], }; setSpreadsheet(updatedSpreadsheet); }, }); ``` `appendToSpreadsheet`操作透過在電子表格中新增資料行來更新電子表格。 以下是操作的簡短示範： \[https://www.youtube.com/watch?v=kGQ9xl5mSoQ\] 最後，在`Main`元件中新增一個操作，以便在使用者提供指令時建立一個新的電子表格。 ``` useCopilotAction({ name: "createSpreadsheet", description: "Create a new spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, { name: "title", type: "string", description: "The title of the spreadsheet", }, ], render: (props) => { const { rows, title } = props.args; const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <PreviewSpreadsheetChanges preCommitTitle="Create spreadsheet" postCommitTitle="Spreadsheet created" newRows={newRows} commit={ (rows) => { const newSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: title || "Untitled Spreadsheet", rows: rows, }; setSpreadsheets((prev) => [...prev, newSpreadsheet]); setSelectedSpreadsheetIndex(spreadsheets.length); }} /> ); }, handler: ({ rows, title }) => { // Do nothing. // The preview component will optionally handle committing the changes. }, }); ``` 恭喜！您已成功為此應用程式建立所需的操作。現在，讓我們將應用程式連接到 Copilotkit 後端。 ### 將 Tavily AI 和 OpenAI 加入到 CopilotKit 在本教程的開頭，我向您介紹了[Tavily AI](https://tavily.com/) （一個為 AI 代理提供知識的搜尋引擎）和 OpenAI（一個使我們能夠存取[GPT-4 AI 模型的](https://openai.com/gpt-4)庫）。 在本部分中，您將了解如何取得 Tavily 和 OpenAI API 金鑰並將它們整合到 CopilotKit 中以建立高級智慧應用程式。 造訪[Tavily AI 網站](https://app.tavily.com/sign-in)，建立一個帳戶，然後將您的 API 金鑰複製到您專案的`.env.local`檔案中。  接下來，導覽至[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys)，建立 API 金鑰，並將其複製到`.env.local`檔案中。  以下是`.env.local`檔案的預覽，其中包括 API 金鑰並指定要使用的 OpenAI 模型。請注意，存取 GPT-4 模型需要[訂閱 ChatGPT Plus](https://openai.com/chatgpt/pricing) 。 ``` TAVILY_API_KEY=<your_API_key> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview OPENAI_API_KEY=<your_API_key> ``` 回到我們的應用程式，您需要為 Copilot 建立 API 路由。因此，建立一個包含`route.ts`的`api/copilotkit`資料夾並新增一個`tavily.ts`檔案。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts tavily.ts ``` 在`tavily.ts`檔案中建立一個函數，該函數接受使用者的查詢，使用 Tavily Search API 對查詢進行研究，並使用[OpenAI GPT-4 模型](https://openai.com/gpt-4)總結結果。 ``` import OpenAI from "openai"; export async function research(query: string) { //👇🏻 sends the request to the Tavily Search API const response = await fetch("https://api.tavily.com/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ api_key: process.env.TAVILY_API_KEY, query, search_depth: "basic", include_answer: true, include_images: false, include_raw_content: false, max_results: 20, }), }); //👇🏻 the response const responseJson = await response.json(); const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY! }); //👇🏻 passes the response into the OpenAI GPT-4 model const completion = await openai.chat.completions.create({ messages: [ { role: "system", content: `Summarize the following JSON to answer the research query \`"${query}"\`: ${JSON.stringify( responseJson )} in plain English.`, }, ], model: process.env.OPENAI_MODEL, }); //👇🏻 returns the result return completion.choices[0].message.content; } ``` 最後，您可以透過將使用者的查詢傳遞到函數中並向 CopilotKit 提供其回應來執行`route.ts`檔案中的`research`函數。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; import { Action } from "@copilotkit/shared"; import { research } from "./tavily"; //👇🏻 carries out a research on the user's query const researchAction: Action<any> = { name: "research", description: "Call this function to conduct research on a certain query.", parameters: [ { name: "query", type: "string", description: "The query for doing research. 5 characters or longer. Might be multiple words", }, ], handler: async ({ query }) => { console.log("Research query: ", query); const result = await research(query); console.log("Research result: ", result); return result; }, }; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: Action<any>[] = []; if (process.env.TAVILY_API_KEY!) { actions.push(researchAction); } const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); const openaiModel = process.env.OPENAI_MODEL; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-spreadsheet-app-nextjs-langchain-copilotkit-109d
這是科技進步的令人興奮的時刻。 作為開發人員，我們所有人都需要從事可以產生收入或幫助建立我們聲譽的副業專案。 今天，我們將介紹 10 個令人興奮的專案，並發現使用每個專案建立的 3-4 個流行應用程式。總共有 30 多個專案，提供程式碼存取供您學習。 這些將讓您編碼一段時間，所以讓我們開始吧！  --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------  將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 4,200 個星星，發布了 200 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ### 🎯 使用 CopilotKit 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 CopilotKit 建立許多創新應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [人工智慧驅動的部落格平台](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `Langchain` 、 `Supabase`和`CopilotKit`來建立這個令人驚嘆的應用程式。 LangChain & Tavily 用於網路搜尋人工智慧代理，Supabase 用於儲存和檢索部落格平台文章資料，而 CopilotKit 用於將人工智慧整合到應用程式中。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog)。 ### ✅ [文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)。 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`建立 Text to Powerpoint 應用程式。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅ [V0.dev 複製](https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb)。  如果您不熟悉，Vercel 的 V0 是一款人工智慧驅動的工具，可讓您根據提示產生 UI，以及許多其他有用的功能。 您可以使用`Next.js` 、 `GPT4`和`CopilotKit`建立 V0 的克隆。這篇文章名列前 7 名，總的來說，這是一個值得加入到您的作品集中的偉大專案。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)。 ### ✅[與您的履歷聊天](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)。 您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`來建立這個很棒的工具。 您不僅可以使用 ChatGPT 產生履歷，還可以將其匯出為 PDF，甚至可以透過與其對話來進一步改進它。多酷啊，對吧:) 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder)。 --- 2. [Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite) - 減少後端的麻煩。 --------------------------------------------------------------   Appwrite 的開源平台可讓您將身份驗證、資料庫、函數和儲存體新增至您的產品中，並建立任何規模的任何應用程式、擁有您的資料並使用您喜歡的編碼語言和工具。 類似的選項是supabase，但儘管它們有相似之處，但它們在幾個方面有很大不同。 Restack 非常漂亮地涵蓋了[Appwrite 與 Supabase](https://www.restack.io/docs/supabase-knowledge-supabase-vs-appwrite) 。一探究竟！ 他們有很好的貢獻指南，甚至不厭其煩地詳細解釋架構。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install appwrite ``` 您可以像這樣建立一個登入元件。 ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { account, ID } from "./appwrite"; const LoginPage = () => { const [loggedInUser, setLoggedInUser] = useState(null); const [email, setEmail] = useState(""); const [password, setPassword] = useState(""); const [name, setName] = useState(""); const login = async (email, password) => { const session = await account.createEmailSession(email, password); setLoggedInUser(await account.get()); }; const register = async () => { await account.create(ID.unique(), email, password, name); login(email, password); }; const logout = async () => { await account.deleteSession("current"); setLoggedInUser(null); }; if (loggedInUser) { return ( <div> <p>Logged in as {loggedInUser.name}</p> <button type="button" onClick={logout}> Logout </button> </div> ); } return ( <div> <p>Not logged in</p> <form> <input type="email" placeholder="Email" value={email} onChange={(e) => setEmail(e.target.value)} /> <input type="password" placeholder="Password" value={password} onChange={(e) => setPassword(e.target.value)} /> <input type="text" placeholder="Name" value={name} onChange={(e) => setName(e.target.value)} /> <button type="button" onClick={() => login(email, password)}> Login </button> <button type="button" onClick={register}> Register </button> </form> </div> ); }; export default LoginPage; ``` 您可以閱讀[文件](https://appwrite.io/docs)。 Appwrite 可以非常輕鬆地建立具有開箱即用的擴充功能的可擴展後端應用程式。 Appwrite 最近推出的「Init」發布了一些令人興奮的功能。對於我們可以用 init 做什麼，我並沒有達到 100% 的標準，所以請發表評論讓我們了解更多資訊。 它有一些很酷的功能，對於將我們的應用程式提升到一個新的水平非常有用。好奇心超載：D  我很高興它可以連接到 Twilio、Vonage 和 Mailgun。更多選擇意味著更好的產品。 Appwrite 在 GitHub 上擁有 40k+ Stars，並且發布了`v1.5`版本。 {% cta https://github.com/appwrite/appwrite %} Star Appwrite ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Appwrite 建立的熱門應用程式。 Appwrite 非常受歡迎，尤其是因為它的易用性。這些是一些很酷的專案，您可以從中獲得靈感。 ### ✅ [FoodMagic](https://github.com/Sameerkash/FoodMagic) - 擴增實境食品應用程式。  FoodMagic 是使用擴增實境和令人驚嘆的使用者介面的獨特食品配送服務。 它是使用`Appwrite`和 Flutter 建立的。 涉及 Appwrite 函數、資料庫、儲存和更多概念，因此您可以使用它學到很多東西。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅[回購評級員](https://github.com/EddieHubCommunity/RepoRater)。 此專案可讓您從開發者體驗 (DX) 的角度對 GitHub 儲存庫進行評分。 它是使用`Appwrite` 、 `Headless UI (React)` 、 `Next.js`和`Tailwind CSS`建立的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)並查看[即時執行情況](https://repo-rater.eddiehub.io/)。 ### ✅ [Twitter 克隆](https://www.youtube.com/watch?v=njLEDvoDjtk)- FreeCodeCamp (YouTube)。 它具有各種功能，例如使用電子郵件和密碼註冊和登入、發送文字、圖像和連結、辨識和儲存主題標籤、顯示推文、喜歡推文、轉發、評論/回應、關注用戶、搜尋用戶、顯示追蹤者、追蹤和最近的推文、編輯用戶個人資料、顯示帶有特定主題標籤的推文以及名為「Twitter Blue」的高級功能。 講師還實現了一個通知選項卡，當有人回覆您、追蹤您、喜歡您的推文或轉發時，該選項卡將顯示通知。在本教程結束時，您將擁有一個功能齊全的 Twitter 克隆，您可以對其進行進一步自訂和改進。意味著一切:) 他使用過`Flutter` 、 `Appwrite`和`Riverpod` ，並且教學超過 9 個小時，所以這是一個很長的教學。 ### ✅ [Dart 線上編譯器](https://github.com/aadarshadhakalg/Dart-Playground)  一個應用程式，用戶可以編寫和執行小型 dart 程序，而無需在系統中安裝 dart SDK。該應用程式使用 Appwrite 函數來執行 dart 程式碼。 它是使用`Appwrite`和`Flutter`建構的。 這使用了 Appwrite Auth、函數和資料庫來進行工作。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/aadarshadhakalg/Dart-Playground)。 --- 3.[重新發送](https://github.com/resend)- 為開發人員提供的電子郵件 API。 ------------------------------------------------------  您可以使用 React 建立和傳送電子郵件。 2023 年最受炒作的產品之一。 他們提供了大量的 SDK 選項，因此您不必從您首選的技術堆疊進行切換。  Resend 非常值得信賴，許多公司（例如 Payload 和 Dub）都使用它。您可以看到[客戶](https://resend.com/customers)清單。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-email/components -E ``` 這是將其與 next.js 專案整合的方法。 ``` import { EmailTemplate } from '@/components/email-template'; import { Resend } from 'resend'; const resend = new Resend(process.env.RESEND_API_KEY); export async function POST() { const { data, error } = await resend.emails.send({ from: '[email protected]', to: '[email protected]', subject: 'Hello world', react: EmailTemplate({ firstName: 'John' }), }); if (error) { return Response.json({ error }); } return Response.json(data); } ``` 您可以閱讀[文件](https://resend.com/docs/introduction)。  如果您是教學人員，我推薦 YouTube 上的這個[播放清單系列](https://www.youtube.com/playlist?list=PL8HkCX2C5h0VVXsgSXtj2KXpoPATnMFeF)，它涵蓋了大部分內容並且易於理解。 基本理念是一個簡單、優雅的介面，使您能夠在幾分鐘內開始發送電子郵件。它可以透過適用於您最喜歡的程式語言的 SDK 直接融入您的程式碼中。 出於顯而易見的原因，React email 在 GitHub 上擁有最高的星數（12k+），並且超過 5000 名開發人員在他們的應用程式中使用它。 {% cta https://github.com/resend %} 星標重新發送 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用重新發送發送電子郵件的熱門應用程式。 讓我們看看一些使用重新發送來發送電子郵件的應用程式。 ### ✅ [gitroom](https://github.com/gitroomhq/gitroom) 。 提前安排所有社群媒體貼文和文章。您也可以與其他團隊成員合作交換或購買貼文。 它是使用`NX (Monorepo)` 、 `NextJS (React)` 、 `NestJS` 、 `Prisma (Default to PostgreSQL)` 、 `Redis`和`Resend`建構的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/gitroomhq/gitroom)和[網站](https://gitroom.com/)。 Gitroom 在 GitHub 上有 3k+ Stars。 ### ✅[任何郵件](https://github.com/anymail/django-anymail)。 Anymail 可讓您使用您選擇的交易電子郵件服務提供者 (ESP) 在 Django 中傳送和接收電子郵件。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/anymail/django-anymail)和[網站](https://anymail.dev/en/stable/)。他們在 GitHub 上有超過 1,500 個 Stars，並且正在發布 v10 版本。 ### ✅[徽章](https://github.com/projectx-codehagen/Badget)。  Badget 旨在透過使用者友善的介面和強大的後端來簡化財務管理。 它是使用`Next.js 14` 、 `Turborepo` 、 `Drizzle ORM` 、 `Planetscale` 、 `Clerk` 、 `Resend` 、 `React Email` 、 `Shadcn/ui`和`Stripe`建置的。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/projectx-codehagen/Badget)。 這個專案很快就會在 GitHub 上達到 2k Stars。 --- 4. [Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/docs) - 您可以將其複製並貼上到應用程式中的元件。 -----------------------------------------------------------------  這個開源專案無需介紹。 由於其簡單性、自訂選項和靈活性，它一推出就受到了熱烈歡迎。 然而，我確實同意它並不像看起來那麼簡單，特別是如果您不熟悉它的語法和結構。 開始使用以下命令（Next.js 應用程式）。 ``` npx shadcn-ui@latest init ``` 其餘的將自動完成，您可以匯入[元件](https://ui.shadcn.com/docs/components/accordion)並相應地使用它們。 您可以根據您使用的框架閱讀[文件](https://ui.shadcn.com/docs)和[安裝指南](https://ui.shadcn.com/docs/installation)。 Shadcn UI 在 GitHub 上擁有超過 55,000 顆星，並被超過 3,000 名開發者使用。 {% cta https://ui.shadcn.com/docs %} Star Shadcn UI ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Shadcn UI 建立的熱門應用程式。 我不會介紹非常簡單的專案，所以不用擔心。 ### ✅ [10000+ shadcn/ui 主題](https://github.com/jln13x/ui.jln.dev/)。  有了這個，您可以探索、保存、產生新主題，甚至對隨機主題進行投票。您可以使用的好專案之一。 使用者介面也很糟糕。 它是使用很多套件建構的，例如`react-query` 、 `Framer` 、 `Zod` ，當然還有`shadcn ui` 。 您可以查看[GitHub 儲存庫](https://github.com/jln13x/ui.jln.dev/)和[現場演示](https://ui.jln.dev/)。 它在 GitHub 上有 600 多個 Star。 ### ✅[開啟 v0](https://github.com/raidendotai/openv0) 。  我正在報道 v0.dev 但意識到它不是開源的。 我不會放棄這個想法。 Openv0 是另一個使用 AI 產生 UI 元件的專案。元件產生是一個多通道管道 - 每個通道都是一個完全獨立的插件。 它支援 React、Next.js 和 Svelte 等前端框架。使用 Flowbite、NextUI 和 Shadcn 建置。 檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/raidendotai/openv0)並閱讀[安裝指南](https://github.com/raidendotai/openv0?tab=readme-ov-file#install)。 您也可以在[Replit](https://replit.com/@n-raidenai/openv0-react)上執行它。它在 GitHub 上有 3k+ Stars。 很多專案都使用Shadcn，請自行探索。 --- 5. [Buildship](https://buildship.com/) - 低程式碼視覺化後端建構器。 ------------------------------------------------------  對於您正在使用無程式碼應用程式建構器（FlutterFlow、Webflow、Framer、Adalo、Bubble、BravoStudio...）或前端框架（Next.js、React、Vue...）建立的應用程式，您需要一個後端來支援可擴展的 API、安全工作流程、自動化等。 BuildShip 為您提供了一種完全視覺化的方式，可以在易於使用的完全託管體驗中可擴展地建立這些後端任務。 這意味著您無需在雲端平台上爭論或部署事物或執行 DevOps。只需立即建造和發貨 🚀 他們甚至與 TypeSense 合作並且發展得非常快！  我嘗試過Buildship，它很強大。 {% cta https://github.com/rowyio/buildship %} 明星建造 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Buildship 建立的熱門應用程式。 大多數資源都是影片，但值得一看。 YouTube 官方頻道上有很多教程，但以下是一些有趣的教程。 ### ✅[使用低程式碼和 AI 建立旅遊 WebApp](https://www.youtube.com/watch?v=Pj08uTOzNPQ) 。  它是使用`Buildship`和`Locofy`建構的。 Locofy.ai 用於從設計到應用程式前端的過渡，而 BuildShip.com 用於應用程式的後端。 它還計算實時距離和旅程成本。他們使用 Figma 來源進行設計。 ### ✅ [Telegram 上的人工智慧助理](https://www.youtube.com/watch?v=Pz1t1KCnrbs)。 您可以使用 OpenAI Assistant 和 BuildShip 建立智慧型 Telegram 機器人，而無需編碼。這將幫助您與資料聊天。看起來很令人興奮，對吧:) ### ✅ [AI YouTube 時間戳產生器](https://www.youtube.com/watch?v=7DkLUY6kfTg)。  相信我，使用本教程您會學到很多東西。您可以查看開發人員上[未發布的有關自訂提示的帖子](https://dev.to/jamesmurdza/building-a-fcg-temp-slug-4578922?preview=4210cdff8fea25a8cd4d81363155c451b20e6484504a41fa0f0d992a272c21a3a707c0cb6ddac2f740234c032a02af5ce442841ad4033efc46424c84)。 您可以檢查[前端程式碼](https://github.com/jamesmurdza/timestamp-generator-app/)。 --- 6. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ----------------------------------------------------------------------------  Taipy 是一個開源 Python 庫，可用於輕鬆的端到端應用程式開發，具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 因此，您可以繪製資料集的圖表，並使用類似 GUI 的滑桿來提供使用其他實用功能來處理資料的選項。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具，但在處理大型資料集時，其效能可能會顯著下降，這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面，Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy，您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。 在底層，Taipy 利用各種函式庫來簡化開發並增強功能。  開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 他們還使用分散式運算提高了效能，但最好的部分是 Taipy，它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容，因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。  如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構，您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 Taipy 在 GitHub 上有 8k+ Stars，並且處於`v3`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Taipy 建立的熱門應用程式。 嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了 10 多個演示教程，其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。我們將看到開發人員建構的其他一些專案。 ### ✅[錢包方面](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE)。  WalletWise 就像是我們財務的友善幫手，幫助我們追蹤收入和支出。它使用 Gemini 進行交易，使用 Taipy 來了解支出。 對使用者的收入和支出進行分析，以數學方式顯示，並顯示 7 個做出更好、更明智的財務決策的提示。 它還具有視覺化工具，您可以在其中查看不同的標題，以了解有關您的支出的更多資訊。 就創造力而言，這是下面提到的所有內容中最好的。 ### ✅[人口普查](https://github.com/SusheelThapa/from_taipy_census)。 透過由 Taipy 提供支持的「人口普查」專案，將資料編織到動態視覺化中，揭開 2021 年尼泊爾的住房和人口故事。 這有很多選擇，所以如果您想用更少的錢學到更多，這是最好的選擇！ ### ✅[太皮象棋](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess)。  所有應用程式中我最喜歡的一個，因為我喜歡國際象棋。哈哈！ 這是一個基於20,000盤棋的國際象棋視覺化工具。您可以查看所有比賽、他們參加的開局、對手、表現最好的開局以及最成功的開局。您可以查看資料的熱圖和圖表。 您還可以查看[Olympic Medals Taipy 應用程式](https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App)，該應用程式提供了一個儀表板，其中包含有關奧運獎牌、 [Covid 儀表板](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country)和[資料視覺化的](https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization)訊息。 --- 7. [xyflow](https://github.com/xyflow/xyflow) - 使用 React 建立基於節點的 UI。 --------------------------------------------------------------------  XYFlow 是一個強大的開源程式庫，用於使用 React 或 Svelte 建立基於節點的 UI。它是一個單一的倉庫，提供[React Flow](https://reactflow.dev)和[Svelte Flow](https://svelteflow.dev) 。讓我們更多地了解可以使用 React flow 做什麼。  您可以觀看此影片，在 60 秒內了解 React Flow。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=aUBWE41a900 %} 有些功能在專業模式下可用，但免費層中的功能足以形成一個非常互動的流程。 React 流程以 TypeScript 編寫並使用 Cypress 進行測試。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install reactflow ``` 以下介紹如何建立兩個節點（ `Hello`和`World` ，並透過邊連接。節點具有預先定義的初始位置以防止重疊，並且我們還應用樣式來確保有足夠的空間來渲染圖形。 ``` import ReactFlow, { Controls, Background } from 'reactflow'; import 'reactflow/dist/style.css'; const edges = [{ id: '1-2', source: '1', target: '2' }]; const nodes = [ { id: '1', data: { label: 'Hello' }, position: { x: 0, y: 0 }, type: 'input', }, { id: '2', data: { label: 'World' }, position: { x: 100, y: 100 }, }, ]; function Flow() { return ( <div style={{ height: '100%' }}> <ReactFlow nodes={nodes} edges={edges}> <Background /> <Controls /> </ReactFlow> </div> ); } export default Flow; ``` 這就是它的樣子。您還可以新增標籤、更改類型並使其具有互動性。  您可以在 React Flow 的 API 參考中查看[完整的選項清單](https://reactflow.dev/api-reference/react-flow)以及元件、鉤子和實用程式。 最好的部分是您還可以加入[自訂節點](https://reactflow.dev/learn/customization/custom-nodes)。在您的自訂節點中，您可以渲染您想要的一切。您可以定義多個來源和目標句柄並呈現表單輸入或圖表。您可以查看此[codesandbox](https://codesandbox.io/p/sandbox/pensive-field-z4kv3w?file=%2FApp.js&utm_medium=sandpack)作為範例。 您可以閱讀[文件](https://reactflow.dev/learn)並查看 Create React App、Next.js 和 Remix 的[範例 React Flow 應用程式](https://github.com/xyflow/react-flow-example-apps)。 React Flow 附帶了幾個額外的[插件](https://reactflow.dev/learn/concepts/plugin-components)元件，可以幫助您使用 Background、Minimap、Controls、Panel、NodeToolbar 和 NodeResizer 元件製作更高級的應用程式。 例如，您可能已經注意到許多網站的背景中有圓點，增強了美觀性。要實現此模式，您可以簡單地使用 React Flow 中的後台元件。 ``` import { Background } from 'reactflow'; <Background color="#ccc" variant={'dots'} /> // this will be under React Flow component. Just an example. ```  如果您正在尋找一篇快速文章，我建議您查看 Webkid 的[React Flow - A Library for Rendering Interactive Graphs](https://webkid.io/blog/react-flow-node-based-graph-library/) 。 React Flow 由 Webkid 開發和維護。 它在 GitHub 上有超過 19k 顆星星，並且在`v11.10.4`上顯示它們正在不斷改進，npm 套件每週下載量超過 40 萬次。您可以輕鬆使用的最佳專案之一。  {% cta https://github.com/xyflow/xyflow %} 星 xyflow ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 React Flow 建立的熱門應用程式。 很多公司都使用 React flow，例如 Zapier 和 Stripe。夠可信，可以使用。我不會介紹使用 Svelte Flow 製作的應用程式，因為 React 更受歡迎。 ### ✅[條紋文件](https://docs.stripe.com/payments/checkout/how-checkout-works#lifecycle)。  Stripe 使用它，特別是在展示結帳的工作原理時。 您可以閱讀[完整的文件](https://stripe.com/docs)。 ### ✅[著色蛙](https://shaderfrog.com/2/editor/cln84z4950000pan66v5fcunv)。  我選擇這個是因為這個專案很酷。 ### ✅ [類型](https://www.typeform.com/help/a/use-the-logic-map-to-add-logic-to-your-forms-5514792640916/)。  Typeform 使用它來展示如何使用邏輯圖為表單新增邏輯。 您也可以發現它被用於[FlowwiseAI](https://flowiseai.com/)和[Doubleloop](https://app.doubleloop.app/strategy/2236/map) 。想讓您知道，Supabase 是 GitHub 上 XYflow 的贊助商之一。 --- 8. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 -------------------------------------------------------  Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具，旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗，同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了：D  它與您最喜歡的工具無縫集成，以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料，讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖，以提取程式碼並修復無效字元。因此，您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項，包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 用 Pieces 建置的熱門應用程式。 由於它更像是一個工具，因此不會有那麼多專案，但開發人員仍然使用它來建立很棒的專案。 ### ✅[辦公桌夥伴](https://github.com/ayothekingg/deskbuddy)。 一個社區專案，可透過分析和 Copilot Conversation 幫助您了解、評估和改善您的編碼習慣。 使用的主要語言是 TypeScript。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/ayothekingg/deskbuddy)。 ### ✅ [CLI 代理](https://github.com/pieces-app/cli-agent)。 一個全面的命令列介面 (CLI) 工具，旨在與 Pieces OS 無縫互動。它提供了一系列功能，例如資產管理、應用程式互動以及與各種 Pieces OS 功能的整合。 使用的主要語言是Python。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pieces-app/cli-agent)。 ### ✅ [Streamlit 和碎片](https://github.com/pieces-app/pieces-copilot-streamlit-example)。 Pieces Copilot Streamlit Bot 是一款使用 Streamlit 建立的互動式聊天機器人應用程式，旨在為用戶提供無縫介面來即時提問和接收答案。 使用的主要語言是Python。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pieces-app/pieces-copilot-streamlit-example)。 --- 9. [Typesense](https://github.com/typesense/typesense) - 快速、容錯、記憶體中模糊搜尋引擎。 --------------------------------------------------------------------------  Typesense 是一款開源、容錯的搜尋引擎，針對即時（通常低於 50 毫秒）的即輸入即搜尋體驗和開發人員工作效率進行了最佳化。 如果您聽說過 ElasticSearch 或 Algolia，那麼考慮 Typesense 的一個好方法是，它是 Algolia 的開源替代品，解決了一些關鍵問題，並且是 ElasticSearch 的更易於使用、包含電池的替代品。 您可以在[Algolia vs ElasticSearch vs Meilsearch vs Typesense](https://typesense.org/typesense-vs-algolia-vs-elasticsearch-vs-meilisearch/)中對它們進行比較。 它是一個快速、容錯、內存中模糊搜尋引擎，用於建置令人愉快的搜尋體驗  您可以使用此指令安裝 Typesense 的 python 用戶端。 ``` pip install typesense ``` 根據文件，在這些情況下不應使用 Typesense。 A。 Typesense 不應用作主資料存儲，它存儲資料的唯一副本。 b. Typesense 通常不太適合搜尋應用程式日誌。 您可以閱讀[文件](https://typesense.org/docs/)和[安裝指南](https://github.com/typesense/typesense?tab=readme-ov-file#install)。  我建議您閱讀快速入門[指南](https://typesense.org/docs/guide/#quick-start)，該指南將逐步指導您如何安裝和建立搜尋 UI。他們還提供了高達 28M 的資料集的明確[基準測試](https://typesense.org/docs/overview/benchmarks.html#typesense-benchmarks)，以便您可以檢查將獲得的效能。 如果您更喜歡教程，那麼我建議您觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=kwtHOkf7Jdg)。您將獲得 Typesense 的概述，作者將向您展示端到端演示。 TypeSense 在 GitHub 上有 17k+ Stars，而且版本為 26，這真是太瘋狂了。它是使用 C++ 建構的。 {% cta https://github.com/typesense/typesense?tab=readme-ov-file %} 明星 Typesense ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Typesense 建立的熱門應用程式。 一些使用 Typesense 的現場演示和應用程式。 ### ✅ 現場示範。 他們還提供現場演示，展示 Typesense 在大型資料集上的實際應用，例如： - [從 Linux 核心搜尋 1M Git 提交訊息](linux-commits-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-linux-commits-search) - [從 MusicBrainz 搜尋 3200 萬首歌曲資料集](songs-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-songs-search) - [具有預先輸入功能的拼字檢查器，包含 333K 英文單字](spellcheck.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-spellcheck) - [從 OpenLibrary 搜尋 28M 圖書資料集](books-search.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-books-search) - [GeoSearch / 瀏覽體驗](airbnb-geosearch.typesense.org)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-airbnb-geosearch) - [電子商務瀏覽與搜尋體驗](https://ecommerce-store.typesense.org/)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-ecommerce-store) - [搜尋 2M 烹飪食譜](https://recipe-search.typesense.org/)- [GitHub Repo](https://github.com/typesense/showcase-recipe-search) 其他一些公司使用 Typesense 雲端來完成整個工作。  這些公司包括 Codecademy、Logitech、Buildship、n8n 和 Storipress CMS。 --- 10. [Payload](https://github.com/payloadcms/payload) - 建立未來網路的最快方式。 -------------------------------------------------------------------  建立現代後端 + 管理 UI 的最佳方式。 Payload 沒有黑魔法，全是 TypeScript，並且完全開源，它既是一個應用程式框架，也是一個無頭 CMS。我全心全意欽佩的少數專案之一。 他們的網站擁有最乾淨的使用者介面之一，我看過 1000 多個網站，其中包括非常瘋狂的網站。快去看看吧！  您可以觀看這段 YouTube 影片，其中 James（聯合創始人）談論了 Payload CMS 簡介以及它如何縮小 Headless CMS 和應用程式框架之間的差距。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=In\_lFhzmbME %} 簡而言之，Payload 是一個無頭 CMS 和應用程式框架。它旨在為您的開發過程提供巨大的推動力，但重要的是，當您的應用程式變得更加複雜時，請不要妨礙您。 開始使用以下命令。 ``` npx create-payload-app@latest ``` 您可以閱讀 Payload 與普通 CMS 不同的完整[功能清單](https://github.com/payloadcms/payload?tab=readme-ov-file#-features)。 如果您是 next.js 的粉絲，我建議您閱讀[The Ultimate Guide To Use Next.js with Payload](https://payloadcms.com/blog/the-ultimate-guide-to-using-nextjs-with-payload) 。 您可以閱讀[文件](https://payloadcms.com/docs)和[安裝指南](https://payloadcms.com/docs/getting-started/installation)。 v3 beta 版本的有效負載也變得很困難，所以請密切注意。 Payload 在 GitHub 上擁有 19k+ Stars，並被 8k+ 開發者使用。 {% cta https://github.com/payloadcms/payload %} 明星有效負載 ⭐️ {% endcta %} ### 🎯 使用 Payload 的熱門應用程式 + 模板。 我們將看到可協助您將 Payload 用於特定用例的範本和應用程式。 ### ✅[混音和有效負載](https://github.com/payloadcms/remix-server) 帶有 Remix 和 Payload 的單聲道儲存庫範本。 這可以幫助您設定 Payload CMS 與 Remix 一起進行內容管理，從而將每個應用程式分為其套件（包括 Express 伺服器應用程式）。 ### ✅ [Astro 和有效負載](https://github.com/mooxl/astroad) 這是 Astro 和 Payloadcms 的預先配置設置，旨在讓您輕鬆開始建立網站。借助 Astroad，您將擁有一個可以使用 Docker 在本地執行的完整開發環境。此設定簡化了將網站部署到生產環境之前的測試和開發。 ### ✅[電子商務範本](https://github.com/payloadcms/payload/tree/main/templates/ecommerce)。 他們還提供了一個電子商務模板，可幫助您更專注於業務策略而不是技術。您的 API 是您自己的，您的資料也屬於您。您無需依賴第三方服務，這些服務可能會在每月費用之外向您收取 API 超額費用，並可能限制您對資料庫的存取。經營線上商店的成本永遠不會超過伺服器的成本（加上支付處理費）。 開始做一些我們不喜歡的事情總是感覺很奇怪，因此您可以閱讀[如何使用使用此範本的 Next.js 建立電子商務網站](https://payloadcms.com/blog/how-to-build-an-e-commerce-site-with-nextjs)。 使用 Payload 的一些流行公司包括[Speechify](https://speechify.com/) 、 [Bizee](https://bizee.com/)等。 閱讀以下案例研究。他們將告訴您 Payload 的功能以及它如何奠定堅實的基礎。 ### ✅[快速犁](https://miquikplow.com/)  Quikplow 是一個創新的隨選服務平台，通常被稱為「掃雪機的 Uber」。 Quikplow 為其應用程式開發和部署功能齊全的後端的速度不僅是無與倫比的，而且幾乎是聞所未聞的。整個應用程式涵蓋身份驗證、基於位置的搜尋、電子商務功能等，開發時間不到 120 天。 前所未有的速度歸功於 Payload 的身份驗證、CRUD 操作和管理面板生成功能，為 Quikplow 節省了寶貴的開發時間和預算資源。 ### ✅[紙三角形](https://www.papertriangles.com/)  Paper Triangles 需要在線展示，以反映其著名的沉浸式體驗，但發現自己受到過時且緩慢的內容管理系統的限制。 與他們的代理商合作夥伴 Old Friends 合作，面臨的挑戰是建立一個能夠反映他們尖端工作的網站 - 需要自動播放影片、動態動畫、整合式相機庫等，而不犧牲內容更新的速度或便利性。 有效負載成為完美的選擇。它的開源特性以及 TypeScript 和 React 的強大基礎使其成為開發高度客製化的互動式前端的理想選擇。 對於像 Old Friends 這樣的代理商來說，Payload 是向 Paper Triangles 這樣的客戶兌現承諾的最佳選擇。 「Payload 為我們的客戶提供了易於使用的介面，並為我們提供了執行客製化設計所需的開發自由度，」Old Friends 的設計工程師 James Clements 說。 ### ✅[比茲](https://bizee.com/)  他們需要在短短三個月內遷移和檢修 2,500 個頁面，同時重新建立新的 CMS 平台，並在全面品牌重塑下實施全面的網站重新設計。 為了兌現對 Bizee 的承諾，Ritters（代理商）依靠 Payload 乾淨的、TypeScript 驅動的架構，事實證明該架構具有變革性，簡化了設計整合並確保了無錯誤、可維護的程式碼。這加速了內容遷移並保留了 SEO 和用戶體驗。 它甚至促進了從設計到開發的過程，幫助 Riotters 將 Figma 概念轉化為實際實施。 至關重要的是，Payload 與 Next.js 的天然協同作用促進了開發人員、設計師、UX 專業人員、QA 團隊和行銷人員之間的跨職能協作。 有許多公司決定使用 Payload，這是他們做出的最佳決定之一。不管怎樣，去探索你能用它做什麼。 --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我得到它！ 建立良好的長期副專案可能很困難，但即使是一個簡單的用例也可以帶來顯著的成果。誰知道？從長遠來看，您甚至可能會獲得對您有幫助的直接機會。 我試圖涵蓋每個專案製作的最好和最有用的應用程式。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在未來建立任何可擴展的副專案嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 請在 Twitter 上關注我，我將非常感激。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 請關注 CopilotKit 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %} --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/30-app-ideas-with-complete-source-code-5f76
**長話短說** -------- 在本文中，您將學習如何建立一個人工智慧驅動的部落格平台，該平台可以搜尋網路並研究部落格文章的任何主題。 我們將涵蓋： - 用於應用程式框架的 Next.js 🖥️ - 法學碩士 OpenAI 🧠 - LangChain 和 Tavily 的網路搜尋人工智慧代理🤖 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到您的應用程式中 🪁 - Supabase 用於儲存和檢索部落格平台文章資料。 --- CopilotKit：開源 Copilot 框架 ======================== CopilotKit 是[開源 AI 副駕駛框架和平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBots💬：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 - CopilotTextArea📝：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能 - 聯合代理🤖：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動。由浪鏈提供技術支援。  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （原諒人工智慧的拼字錯誤並給一顆星：） 現在回到文章。 --- **先決條件** -------- 在開始建立應用程式之前，讓我們先查看建置應用程式所需的依賴項或套件 - `copilotkit/react-core` ：CopilotKit 前端包，帶有 React hooks，用於向副駕駛提供應用程式狀態和操作（AI 功能） - `copilotkit/react-ui:`聊天機器人側邊欄 UI 的 CopilotKit 前端包 - `copilotkit/react-textarea:` CopilotKit 前端包，用於在演講者筆記中進行人工智慧輔助文字編輯。 - `LangChainJS:`用於開發由語言模型支援的應用程式的框架。 - `Tavily Search API:`幫助將法學碩士和人工智慧應用程式連接到可信賴的即時知識的 API。 安裝所有專案包和依賴項 ----------- 在安裝所有專案包和依賴項之前，我們首先在終端機上執行以下命令來建立 Nextjs 專案。 ``` npx create-next-app@latest ``` 然後系統會提示您選擇一些選項。請隨意標記它們，如下所示。  之後，使用您選擇的文字編輯器開啟新建立的 Nextjs 專案。然後在命令列中執行以下命令來安裝所有專案包和依賴項。 ``` npm i @copilotkit/backend @copilotkit/shared @langchain/langgraph @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @supabase/ssr @supabase/auth-helpers-nextjs ``` **建立部落格平台前端** ------------- 在本節中，我將引導您完成使用靜態內容建立部落格平台前端的過程，以定義平台的使用者介面。 首先，前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立一個名為`Article.tsx`的檔案。 之後，將以下程式碼新增至定義名為`Article`功能元件的檔案中，該元件將用於呈現文章建立表單。 ``` "use client"; import { useRef, useState } from "react"; export function Article() { // Define state variables for article outline, copilot text, and article title const [articleOutline, setArticleOutline] = useState(""); const [copilotText, setCopilotText] = useState(""); const [articleTitle, setArticleTitle] = useState(""); return ( // Form element for article input <form action={""} className="w-full h-full gap-10 flex flex-col items-center p-10"> {/* Input field for article title */} <div className="flex w-full items-start gap-3"> <textarea className="p-2 w-full h-12 rounded-lg flex-grow overflow-x-auto overflow-y-hidden whitespace-nowrap" id="title" name="title" value={articleTitle} placeholder="Article Title" onChange={(event) => setArticleTitle(event.target.value)} /> </div> {/* Textarea for article content */} <textarea className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none" id="content" name="content" value={copilotText} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} /> {/* Publish button */} <button type="submit" className="p-4 w-full !bg-slate-800 text-white rounded-lg">Publish</button> </form> ); } ``` 接下來，將另一個檔案新增到元件資料夾中，並將其命名為`Header.tsx` 。然後將以下程式碼新增至定義名為`Header`的功能元件的檔案中，該元件將呈現部落格平台的導覽列。 ``` import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-white border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="flex-none text-xl font-semibold " href="/" aria-label="Brand"> AIBlogging </Link> </div> <div id="navbar-collapse-with-animation" className=""> <div className="flex flex-col gap-y-4 gap-x-0 mt-5 sm:flex-row sm:items-center sm:justify-end sm:gap-y-0 sm:gap-x-7 sm:mt-0 sm:ps-7"> <Link className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " href="/writearticle"> Create Post </Link> </div> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`writearticle`的資料夾。在`writearticle`資料夾中，建立一個名為`page.tsx`檔案。然後將以下程式碼加入匯入`Article`和`Header`元件的檔案中。然後，程式碼定義了一個名為`WriteArticle`的功能元件，它將呈現導覽列和文章建立表單。 ``` import { Article } from "../components/Article"; import Header from "../components/Header"; export default function WriteArticle() { return ( <> <Header /> <Article /> </> ); } ``` 接下來，前往`/[root]/src/page.tsx`文件，並新增以下程式碼，該程式碼定義一個名為`Home`功能元件，該元件呈現將顯示已發佈文章清單的部落格平台主頁。 ``` import Image from "next/image"; import Link from "next/link"; import Header from "./components/Header"; const Home = async () => { return ( <> <Header /> <div className="max-w-[85rem] h-full px-4 py-10 sm:px-6 lg:px-8 lg:py-14 mx-auto"> <div className="grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-6"> <Link key={""} className="group flex flex-col h-full bg-white border border-gray-200 hover:border-transparent hover:shadow-lg transition-all duration-300 rounded-xl p-5 " href={""}> <div className="aspect-w-16 aspect-h-11"> <Image className="object-cover h-48 w-96 rounded-xl" src={`https://source.unsplash.com/featured/?${encodeURIComponent( "hello world" )}`} width={500} height={500} alt="Image Description" /> </div> <div className="my-6"> <h3 className="text-xl font-semibold text-gray-800 "> Hello World </h3> </div> </Link> </div> </div> </> ); }; export default Home; ``` 之後，請轉到`next.config.js`檔案並加入以下程式碼，該程式碼允許您使用 Unsplash 中的圖像作為已發布文章的封面圖像。 ``` module.exports = { images: { remotePatterns: [ { protocol: "https", hostname: "source.unsplash.com", }, ], }, }; ``` 最後，在命令列上執行命令`npm run dev` ，然後導航到 http://localhost:3000/。現在您應該在瀏覽器上查看部落格平台前端，如下所示。  **將部落格平台與 CopilotKit 後端集成** --------------------------- 在本節中，我將引導您完成將部落格平台與 CopilotKit 後端整合的過程，CopilotKit 後端處理來自前端的請求，提供函數呼叫和各種 LLM 後端（例如 GPT）。此外，我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理，它可以研究網路上的任何主題。 首先，在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰，請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。  若要取得 Tavilly Search API 金鑰，請導覽至 https://app.tavily.com/home  之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中，建立一個名為`copilotkit`的資料夾。在`copilotkit`資料夾中，建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c)，複製程式碼，並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來，在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面，定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數，該函數使用下面的程式碼對某個主題進行研究。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env["TAVILY_API_KEY"]) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` **將部落格平台與 CopilotKit 前端集成** --------------------------- 在本節中，我將引導您完成將部落格平台與 CopilotKit 前端整合的過程，以促進部落格文章研究和文章大綱生成。我們將使用聊天機器人側欄元件、copilot 文字區域元件、用於向 Copilot 提供應用程式狀態和其他資訊的 useMakeCopilotReadable 掛鉤，以及用於提供 Copilot 可以呼叫的操作的 useCopilotAction 掛鉤 首先，導入`/[root]/src/app/components/Article.tsx`檔案頂部的`useMakeCopilotReadable` 、 `useCopilotAction` 、 `CopilotTextarea`和`HTMLCopilotTextAreaElement`掛鉤。 ``` import { useMakeCopilotReadable, useCopilotAction, } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotTextarea, HTMLCopilotTextAreaElement, } from "@copilotkit/react-textarea"; ``` 在 Article 函數內的狀態變數下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的文章大綱。鉤子使副駕駛可以閱讀文章大綱。 ``` useMakeCopilotReadable("Blog article outline: " + JSON.stringify(articleOutline)); ``` 在`useMakeCopilotReadable`掛鉤下方，使用以下程式碼建立一個名為`copilotTextareaRef`的引用，該引用指向名為`HTMLCopilotTextAreaElement`的文字區域元素。 ``` const copilotTextareaRef = useRef<HTMLCopilotTextAreaElement>(null); ``` 在上面的程式碼下方，加入以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`researchBlogArticleTopic`的操作，該操作將啟用對部落格文章的給定主題的研究。此操作採用兩個參數，稱為`articleTitle`和`articleOutline` ，這兩個參數可以產生文章標題和大綱。 該操作包含一個處理程序函數，該函數根據給定主題生成文章標題和大綱。在處理函數內部， `articleOutline`狀態會使用新產生的大綱進行更新，而`articleTitle`狀態會使用新產生的標題進行更新，如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "researchBlogArticleTopic", description: "Research a given topic for a blog article.", parameters: [ { name: "articleTitle", type: "string", description: "Title for a blog article.", required: true, }, { name: "articleOutline", type: "string", description:"Outline for a blog article that shows what the article covers.", required: true, }, ], handler: async ({ articleOutline, articleTitle }) => { setArticleOutline(articleOutline); setArticleTitle(articleTitle); }, }, [] ); ``` 在上面的程式碼下方，前往表單元件並新增以下`CopilotTextarea`元素，該元素將使您能夠為文章內容新增補全、插入和編輯。 ``` <CopilotTextarea value={copilotText} ref={copilotTextareaRef} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none" placeholderStyle={{ color: "white", opacity: 0.5, }} autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: articleTitle, chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 5, stop: ["\n", ".", ","], }, }, insertionApiConfig: {}, }, debounceTime: 250, }} /> ``` 然後將Tailwindcss隱藏類別加入文章內容的Textarea中，如下所示。文字區域將保存文章的內容，並在文章發布後將其插入資料庫。 ``` {/* Textarea for article content */} <textarea className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none hidden" id="content" name="content" value={copilotText} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} /> ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/writearticle/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`和`CopilotSidebar`包裹Article元件，如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/openai/` ) 的 URL，而`CopilotSidebar`則呈現應用程式內聊天機器人，您可以提示您研究文章的任何主題。 ``` export default function WriteArticle() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user research a blog article topic." defaultOpen={true} labels={{ title: "Blog Article Copilot", initial: "Hi you! 👋 I can help you research any topic for a blog article.", }} clickOutsideToClose={false}> <Article /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後，執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000/writearticle。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到部落格平台中。  給右側的聊天機器人一個提示，例如“研究一篇關於生成人工智慧的部落格文章主題，然後給我文章大綱。”聊天機器人將開始研究該主題，然後產生部落格標題。 當您開始在編輯器上寫作時，您應該會看到內容自動建議，如下所示。  **將部落格平台與 Supabase 資料庫集成** -------------------------- 在本節中，我將引導您完成將部落格平台與 Supabase 資料庫整合以插入和獲取部落格文章資料的過程。 首先，導覽至[supabase.com](http://supabase.com)並點擊主頁上的「啟動您的專案」按鈕。  然後新建一個專案，名為AiBloggingPlatform，如下圖所示。  建立專案後，將 Supabase URL 和 API 金鑰新增至 env.local 檔案中的環境變數中，如下所示。 ``` NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=”Your Supabase URL” NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=”Your Supabase API Key” ``` 之後，請前往 Supabase 上專案的儀表板並開啟 SQL 編輯器部分。然後將下列 SQL 程式碼新增至編輯器中，然後按一下 CTRL + Enter 鍵建立一個名為articles 的表。文章表包含 id、標題和內容行。 ``` create table if not exists articles ( id bigint primary key generated always as identity, title text, content text ); ``` 建立表格後，您應該會收到一條成功訊息，如下所示。  之後，轉到`/[root]/src/`資料夾並建立一個名為`utils`的資料夾。在`utils`資料夾內，建立一個名為`supabase.ts`文件，並新增以下用於建立並傳回 Supabase 用戶端的程式碼。 ``` // Importing necessary functions and types from the Supabase SSR package import { createServerClient, type CookieOptions } from '@supabase/ssr' // Define a function named 'supabase' that takes a 'CookieOptions' object as input export const supabase = (cookies: CookieOptions) => { // Retrieve cookies from the provided 'CookieOptions' object const cookieStore = cookies() // Create and return a Supabase client configured with environment variables and cookie handling return createServerClient( // Retrieve Supabase URL from environment variables process.env.NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL!, // Retrieve Supabase anonymous key from environment variables process.env.NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY!, { cookies: { // Define a custom 'get' function to retrieve cookies by name from the cookie store get(name: string) { return cookieStore.get(name)?.value }, }, } ) } ``` 然後轉到`/[root]/src/app`資料夾並建立一個名為`serveractions`的資料夾。在`serveractions`資料夾中，建立一個名為`AddArticle.ts`的文件，並新增以下程式碼，將部落格文章資料插入到 Supabase 資料庫中。 ``` // Importing necessary functions and modules for server-side operations "use server"; import { createServerComponentClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { redirect } from "next/navigation"; // Define an asynchronous function named 'addArticle' that takes form data as input export async function addArticle(formData: any) { // Extract title and content from the provided form data const title = formData.get("title"); const content = formData.get("content"); // Retrieve cookies from the HTTP headers const cookieStore = cookies(); // Create a Supabase client configured with the provided cookies const supabase = createServerComponentClient({ cookies: () => cookieStore }); // Insert the article data into the 'articles' table on Supabase const { data, error } = await supabase.from("articles").insert([ { title, content, }, ]); // Check for errors during the insertion process if (error) { console.error("Error inserting data", error); return; } // Redirect the user to the home page after successfully adding the article redirect("/"); // Return a success message return { message: "Success" }; } ``` 之後，轉到`/[root]/src/app/components/Article.tsx`檔案並導入`addArticle`函數。 ``` import { addArticle } from "../serveractions/AddArticle"; ``` 然後加入`addArticle`函數作為表單動作參數，如下所示。 ``` // Form element for article input <form action={addArticle} className="w-full h-full gap-10 flex flex-col items-center p-10"> </form> ``` 之後，導覽至http://localhost:3000/writearticle，研究您選擇的主題，新增文章內容，然後點擊底部的發布按鈕來發布文章。 然後轉到 Supabase 上專案的儀表板並導航到表編輯器部分。您應該會看到您的文章資料已插入 Supabase 資料庫，如下所示。  接下來，前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並在頂部導入 cookie 和 supabase 套件。 ``` import { cookies } from "next/headers"; import { supabase } from "@/utils/supabase"; ``` 然後在 Home 函數中加入以下程式碼，從 Supabase 資料庫中取得文章資料。 ``` const { data: articles, error } = await supabase(cookies).from('articles').select('*') ``` 之後，更新如下所示的元素程式碼，以將已發佈的文章呈現在部落格平台主頁上。 ``` return ( <> <Header /> <div className="max-w-[85rem] h-full px-4 py-10 sm:px-6 lg:px-8 lg:py-14 mx-auto"> <div className="grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-6"> {articles?.map((post: any) => ( <Link key={post.id} className="group flex flex-col h-full bg-white border border-gray-200 hover:border-transparent hover:shadow-lg transition-all duration-300 rounded-xl p-5 " href={`/posts/${post.id}`}> <div className="aspect-w-16 aspect-h-11"> <Image className="object-cover h-48 w-96 rounded-xl" src={`https://source.unsplash.com/featured/?${encodeURIComponent( post.title )}`} width={500} height={500} alt="Image Description" /> </div> <div className="my-6"> <h3 className="text-xl font-semibold text-gray-800 "> {post.title} </h3> </div> </Link> ))} </div> </div> </> ); ``` 然後導航到[http://localhost:3000](http://localhost:3000/writearticle) ，您應該會看到您發布的文章，如下所示。  之後，轉到`/[root]/src/app`資料夾並建立一個名為`[id].`在`[id]`資料夾中，建立一個名為`page.tsx`的文件，並在頂部匯入以下套件和元件。 ``` import { supabase } from '@/utils/supabase'; import { cookies } from "next/headers"; import Header from '@/app/components/Header'; ``` 在導入下面，定義一個名為「getArticles」的非同步函數，該函數根據 id 參數從 supabase 資料庫檢索文章資料，如下所示。 ``` // Define an asynchronous function named 'getArticles' that retrieves article data based on the provided parameters async function getArticles(params: any) { // Extract the 'id' parameter from the provided 'params' object const { id } = params // Retrieve article data from Supabase database where the 'id' matches the provided value const { data, error } = await supabase(cookies) .from('articles') .select('*') .eq('id', id) .single(); // Return the retrieved data return data } ``` 在上面的程式碼下面，定義一個名為“Post”的函數，它將“params”作為 props，如下所示。 ``` // Define a default asynchronous function named 'Post' that takes 'params' as props export default async function Post({ params }: { params: any }) { // Retrieve the post data asynchronously based on the provided 'params' const post = await getArticles(params); // Return JSX to render the post details return ( <> {/* Render the header component */} <Header /> {/* Main content wrapper */} <div className="max-w-3xl px-4 pt-6 lg:pt-10 pb-12 sm:px-6 lg:px-8 mx-auto"> <div className="max-w-2xl"> <div className="space-y-5 md:space-y-8"> <div className="space-y-3"> {/* Render the post title */} <h2 className="text-2xl font-bold md:text-3xl dark:text-white"> {/* Render the post title only if 'post' is truthy */} {post && post.title} </h2> {/* Render the post content */} <p className="text-lg text-gray-800 dark:text-gray-200"> {/* Render the post content only if 'post' is truthy */} {post && post.content} </p> </div> </div> </div> </div> </> ); } ``` 之後，導覽至[http://localhost:3000](http://localhost:3000/writearticle)並點擊部落格平台主頁上顯示的文章。 然後您應該被重定向到文章的內容，如下所示。  結論 -- 總而言之，您可以使用 CopilotKit 建立應用內 AI 聊天機器人，該機器人可以查看當前應用程式狀態並在應用程式內執行操作。 AI 聊天機器人可以與您的應用程式前端、後端和第三方服務對話。 完整的原始碼：https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp
> 了解更多：- https://codexdindia.blogspot.com/2024/04/how-to-make-your-website-work-offline.html > 範例網站：- https://sh20raj.github.io/offline-website/ 和原始碼：- https://github.com/SH20RAJ/offline-website 和[文章](https://dev.to/sh20raj/building-an-offline-enabled-to-do-list-web-app-89j) 那麼，您想讓您的網站即使在網路決定休息時也能正常運作嗎？就像 YouTube 如何讓您在沒有 Wi-Fi 的時刻下載影片⛱️ 一樣，您也可以對您的網站執行同樣的操作，即使在網路玩捉迷藏時也可以存取它。讓我們深入研究建立一個像值得信賴的助手一樣的網站，它始終為您的用戶提供服務，即使處於離線狀態也是如此。我們將使用**HTML5 遊戲**的範例 😚 因為，嘿，誰不喜歡好遊戲，對吧？ 🎮 ### 為什麼你需要線下的好處 首先，讓我們談談為什麼擁有一個離線就緒的網站會改變遊戲規則。想像一下：不穩定的網路、偏遠地區或只是不穩定的連線 – 並不是每個人都能獲得流暢、不間斷的網路流量。透過為您的用戶提供離線選項，您可以確保他們仍然可以盡情享受您的內容，無論他們是在野外還是在飛機上。這一切都是為了提升使用者體驗！ 🚀 ### 如何讓您的網站成為線下冠軍 #### 1.**與服務人員友好相處**： 將 Service Worker 視為網站離線表演的後台工作人員。他們就像您網站的保鏢，決定在網路中斷時顯示哪些內容。 - **註冊您的 Service Worker** ：將此腳本放入您網站的 HTML 中以使事情順利進行： ``` <script> if ('serviceWorker' in navigator) { navigator.serviceWorker.register('/service-worker.js') .then(function(registration) { console.log('Service Worker registered with scope:', registration.scope); }).catch(function(error) { console.error('Service Worker registration failed:', error); }); } </script> ``` - **快取好東西**：在您的 Service Worker 檔案 ( `service-worker.js` ) 中，儲存您想要離線使用的東西： ``` var CACHE_NAME = 'my-website-cache-v1'; var urlsToCache = [ '/', '/styles/main.css', '/scripts/main.js', '/images/logo.png' ]; self.addEventListener('install', function(event) { event.waitUntil( caches.open(CACHE_NAME) .then(function(cache) { console.log('Opened cache'); return cache.addAll(urlsToCache); }) ); }); ``` - **離線播放**：當您的使用者嘗試離線存取某些內容時，Service Worker 會介入以挽救局面： ``` self.addEventListener('fetch', function(event) { event.respondWith( caches.match(event.request) .then(function(response) { if (response) { return response; } return fetch(event.request); }) ); }); ``` #### 2.**使用離線內容開始遊戲**： 對於 HTML5 遊戲或任何其他需要離線執行的內容，請確保您已準備好所有元件。這意味著快取 HTML、CSS、JavaScript、圖片 – 基本上，您的遊戲順利執行所需的一切。 #### 3.**下載功能（為什麼不呢？）** ： 就像您可以在 YouTube 上下載貓影片一樣，您可以讓用戶直接從您的網站下載您的遊戲檔案： ``` <a href="/path/to/game.zip" download>Download Game</a> ``` ### 測試和改進 - **測試時間**：在您放鬆身心之前，先嘗試您的離線魔法。 Chrome DevTools 的應用程式面板是您的好夥伴 - 使用它來測試您的網站離線時的行為並進行任何調整。 - **優化派對**：為了獲得額外的魅力，請考慮延遲加載資源並明智地使用快取。如果您的網站稍後需要趕上伺服器，您甚至可以加入一些後台同步。 ### 包起來🎁 即使沒有網路，讓您的網站成為一個放鬆的聚會場所也是雙贏的。用戶可以隨時隨地深入了解您的內容，無需網路。透過引入 Service Worker、快取必需的內容，甚至可能加入下載功能，您正在為出色的離線體驗奠定基礎。因此，繼續吧，給您的用戶離線擊掌，讓您的網站成為他們的首選，即使在網路小睡時也是如此。 🌟 --- {% 發布 https://dev.to/sh20raj/introducing-encriptorjs-secure-text-encryption-and-decryption-in-javascript-a-jwt-easy-to-use-alternative-l02 %} --- 原文出處：https://dev.to/sh20raj/how-to-make-your-website-used-without-internet-3e3l
長話短說 ---- 在本文中，您將了解如何建立 Vercel 的 V0.dev 的克隆。這是一個很棒的專案，可以加入到您的投資組合中並磨練您的人工智慧能力。 我們將介紹使用： - 用於應用程式框架的 Next.js 🖥️ - 法學碩士 OpenAI 🧠 - v0 👾 的應用程式邏輯 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到您的應用程式中 🪁  --- CopilotKit：應用內人工智慧的作業系統框架 ========================= CopilotKit 是[開源人工智慧副駕駛平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} （原諒人工智慧的拼字錯誤並給一顆星：） 現在回到文章。 --- 先決條件 ---- 要開始學習本教程，您需要具備以下條件： - 文字編輯器（VS Code、遊標） - React、Next.js、Typescript 和 Tailwind CSS 的基本知識。 - Node.js 安裝在您的 PC/Mac 上 - 套件管理器 (npm) - [OpenAI](https://platform.openai.com/docs/overview) API 金鑰 - [CopilotKit](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)安裝在您的 React 專案中 v0是什麼？ ------ **v0**是[Vercel 開發的](https://vercel.com/blog/announcing-v0-generative-ui)生成式使用者介面 (UI) 工具，允許使用者給予提示並描述他們的想法，然後將其轉換為用於建立 Web 介面的 UI 程式碼。它利用[生成式 AI](https://medium.com/data-science-at-microsoft/generative-ai-openai-and-chatgpt-what-are-they-3c80397062c4)以及[React](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Tools_and_testing/Client-side_JavaScript_frameworks/React_getting_started) 、 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com/)和[Shadcn UI](https://ui.shadcn.com/)等開源工具，根據使用者提供的描述產生程式碼。 *這是使用 v0 產生的 Web 應用程式 UI 的範例* https://v0.dev/t/nxGnMd1uVGc 了解專案要求 ------ 在本逐步教程結束時，克隆將具有以下專案要求： 1. **使用者輸入：**使用者輸入文字作為提示，描述他們想要產生的 UI。這將使用 CopilotKit 聊天機器人來完成，該聊天機器人由[CopilotSidebar](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotSidebar)提供。 2. **CopilotKit 整合：** CopilotKit 將用於為 Web 應用程式提供 AI 功能以產生 UI。 3. **渲染 UI：**在 UI React/JSX 程式碼和渲染 UI 之間切換的切換開關。 使用 CopilotKit 建立 v0 克隆 ---------------------- **第 1 步：建立一個新的 Next.JS 應用程式** 在終端機中開啟工作區資料夾並執行以下命令建立新的 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest copilotkit-v0-clone ``` 這將建立一個名為`copilotkit-v0-clone`新目錄，其中包含 Next.JS 專案結構，並安裝了所需的依賴項。它將在您的終端中顯示這一點，並對除最後一個之外的所有選項都選擇**“是”** ，因為建議使用預設`import alias` 。其他提示安裝我們將在專案中使用的 Typescript 和 TailwindCSS。  使用`cd`指令導航到專案目錄，如下所示： ``` cd copilotkit-v0-clone ``` **步驟 2：設定 CopilotKit 後端端點。閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)以了解更多資訊。** 執行以下命令來安裝 CopilotKit 後端軟體包： ``` npm i @copilotkit/backend ``` 然後造訪 https://platform.openai.com/api-keys 以取得您的**GPT 4** OpenAI API 金鑰。  取得 API 金鑰後，在根目錄中建立一個`.env.local`檔案。 `.env.local`檔案應該是這樣的： ``` OPENAI_API_KEY=Your OpenAI API key ``` 在**app**目錄下建立該目錄； `api/copilot/openai`並建立一個名為`route.ts`的檔案。該檔案用作 CopilotKit 請求和 OpenAI 互動的**後端**端點。它處理傳入的請求，使用 CopilotKit 處理它們，並傳回適當的回應。 我們將在`route.ts`檔案中建立一個POST請求函數，在post請求內部建立一個`CopilotBackend`類別的新實例，該類別提供了處理CopilotKit請求的方法。 然後，我們呼叫`CopilotBackend`實例的`response`方法，並傳遞請求物件 ( `req` ) 和`OpenAIAdapter`類別的新實例作為參數。此方法使用 CopilotKit 和 OpenAI API 處理請求並回傳回應。 如下面的程式碼所示，我們從`@copilotkit/backend`套件導入`CopilotBackend`和`OpenAIAdapter`類別。這些類別對於與 CopilotKit 和 OpenAI API 互動是必需的。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend(); return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` **步驟 3：為 v0 克隆建立元件** 我們將使用 Shadcn UI 庫中的元件。要處理這個問題，讓我們透過執行`shadcn-ui init`命令來設定 Shadcn UI 庫來設定您的專案 ``` npx shadcn-ui@latest init ``` 然後我們將用這個問題來配置components.json ``` Which style would you like to use? › Default Which color would you like to use as base color? › Slate Do you want to use CSS variables for colors? › no / yes ``` 我們在 Shadcn UI 中使用的元件是**按鈕**和**對話框**。那麼讓我們來安裝它們吧！ 對於[按鈕](https://ui.shadcn.com/docs/components/button)，執行此命令 ``` npx shadcn-ui@latest add button ``` 若要安裝[對話](https://ui.shadcn.com/docs/components/dialog)方塊元件，請執行以下命令 ``` npx shadcn-ui@latest add dialog ``` **第 4 步：設定 CopilotKit 前端。閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)以了解更多資訊。** 若要安裝 CopilotKit 前端軟體包，請執行以下命令： ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` 根據[CopilotKit 文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)，要使用 CopilotKit，我們必須設定前端包裝器以透過 Copilot 傳遞任何 React 應用程式。當提示傳遞到 CopilotKit 時，它會透過 URL 將其傳送到 OpenAI，後者會回傳回應。 在**應用程式**目錄中，讓我們更新`layout.tsx`檔案。該文件將定義我們應用程式的佈局結構並將 CopilotKit 整合到前端。 輸入以下程式碼： ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; // also import this if you want to use the CopilotTextarea component import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { Inter } from "next/font/google"; import "./globals.css"; import { CopilotSidebar, } from "@copilotkit/react-ui"; const inter = Inter({ subsets: ["latin"] }); export default function RootLayout({ children, }: Readonly<{ children: React.ReactNode; }>) { return ( <html lang="en"> <body className={inter.className}> <CopilotKit url="/api/copilotkit/openai/"> <CopilotSidebar defaultOpen>{children}</CopilotSidebar> </CopilotKit> </body> </html> ); } ``` 該元件代表我們應用程式的根佈局。它使用 CopilotKit 包裝整個應用程式，根據我們在**步驟 2**中為後端建立的內容指定 CopilotKit 後端端點的 URL ( `/api/copilotkit/openai/` )。此外，它還包括一個 CopilotSidebar 元件，可作為 CopilotKit 的側邊欄，並將 Children 屬性作為其內容傳遞。 **第 5 步：設定主應用程式** 讓我們建立應用程式的結構。它將有一個標題、側邊欄和預覽畫面。 對於**Header** ，導航到**元件**目錄，如下所示， `src/components`然後建立一個`header.tsx`檔案並輸入以下程式碼： ``` import { CodeXmlIcon } from "lucide-react"; import { Button } from "./ui/button"; const Header = (props: { openCode: () => void }) => { return ( <div className="w-full h-20 bg-white flex justify-between items-center px-4"> <h1 className="text-xl font-bold">Copilot Kit</h1> <div className="flex gap-x-2"> <Button className=" px-6 py-1 rounded-md space-x-1" variant={"default"} onClick={props.openCode} > <span>Code</span> <CodeXmlIcon size={20} /> </Button> </div> </div> ); }; export default Header; ``` 對於**側欄，**建立一個`sidebar.tsx`檔案並輸入以下程式碼： ``` import { ReactNode } from "react"; const Sidebar = ({ children }: { children: ReactNode }) => { return ( <div className="w-[12%] min-h-full bg-white rounded-md p-4"> <h1 className="text-sm mb-1">History</h1> {children} </div> ); }; export default Sidebar; ``` 然後對於**預覽**螢幕，建立一個`preview-screen.tsx`檔案並輸入程式碼： ``` const PreviewScreen = ({ html_code }: { html_code: string }) => { return ( <div className="w-full h-full bg-white rounded-lg shadow-lg p-2 border"> <div dangerouslySetInnerHTML={{ __html: html_code }} /> </div> ); }; export default PreviewScreen; ``` 現在讓我們將它們放在一起，打開`page.tsx`檔案並貼上以下程式碼： ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { Dialog, DialogContent, DialogDescription, DialogHeader, DialogTitle, } from "@/components/ui/dialog"; import Header from "@/components/header"; import Sidebar from "@/components/sidebar"; import PreviewScreen from "@/components/preview-screen"; import { Input } from "@/components/ui/input"; export default function Home() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [showDialog, setShowDialog] = useState<boolean>(false); const [codeCommand, setCodeCommand] = useState<string>(""); return ( <> <main className="bg-white min-h-screen px-4"> <Header openCode={() => setShowDialog(true)} /> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <Sidebar> <div className="space-y-2"> {code.map((c, i) => ( <div key={i} className="w-full h-20 p-1 rounded-md bg-white border border-blue-600" onClick={() => setCodeToDisplay(c)} > v{i} </div> ))} </div> </Sidebar> <div className="w-10/12"> <PreviewScreen html_code={readableCode || ""} /> </div> </div> <div className="w-8/12 mx-auto p-1 rounded-full bg-primary flex my-4 outline-0"> <Input type="text" placeholder="Enter your code command" className="w-10/12 p-6 rounded-l-full outline-0 bg-primary text-white" value={codeCommand} onChange={(e) => setCodeCommand(e.target.value)} /> <button className="w-2/12 bg-white text-primary rounded-r-full" onClick={() => generateCode.run(context)} > Generate </button> </div> </main> <Dialog open={showDialog} onOpenChange={setShowDialog}> <DialogContent> <DialogHeader> <DialogTitle>View Code.</DialogTitle> <DialogDescription> You can use the following code to start integrating into your application. </DialogDescription> <div className="p-4 rounded bg-primary text-white my-2"> {readableCode} </div> </DialogHeader> </DialogContent> </Dialog> </> ); } ``` 我們來分解一下上面的程式碼： `const [code, setCode] = useState<string[]>([]);`將用於保存生成的程式碼 `const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || "");`將用於保存預覽畫面上顯示的程式碼。 `const [showDialog, setShowDialog] = useState<boolean>(false);`這將保持對話框的狀態，該對話框顯示您可以複製的生成程式碼。 在下面的程式碼中，我們循環產生的程式碼（一串陣列）將其顯示在側邊欄上，這樣當我們選擇一個程式碼時，它就會顯示在預覽畫面上。 ``` <Sidebar> <div className="space-y-2"> {code.map((c, i) => ( <div key={i} className="w-full h-20 p-1 rounded-md bg-white border border-blue-600" onClick={() => setCodeToDisplay(c)} > v{i} </div> ))} </div> </Sidebar> ``` `<PreviewScreen html_code={codeToDisplay} />`在這裡，我們發送要在預覽畫面上顯示的程式碼。預覽畫面元件採用 CopilotKit 產生的程式碼字串，並使用`dangerouslySetInnerHTML`來呈現產生的程式碼。 下面我們有一個`Dialog`元件，它將顯示 CoplilotKit 產生的程式碼，可以將其複製並加入到您的程式碼中。 ``` <Dialog open={showDialog} onOpenChange={setShowDialog}> <DialogContent> <DialogHeader> <DialogTitle>View Code.</DialogTitle> <DialogDescription> You can use the following code to start integrating into your application. </DialogDescription> <div className="p-4 rounded bg-primary text-white my-2"> {readableCode} </div> </DialogHeader> </DialogContent> </Dialog> ``` **步驟6：實作主要應用程式邏輯** 在這一步驟中，我們將 CopilotKit 整合到我們的 v0 克隆應用程式中，以促進人工智慧驅動的 UI 生成。我們將使用 CopilotKit 的 React hook 來管理狀態，使元件可供 Copilot 讀取和操作，並與 OpenAI API 互動。 在您的`page.tsx`檔案中，匯入以下內容： ``` import { CopilotTask, useCopilotContext, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 然後我們在`Home`元件中使用`CopilotTask`定義一個`generateCode`任務： ``` const readableCode = useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); const generateCode = new CopilotTask({ instructions: codeCommand, actions: [ { name: "generateCode", description: "Create Code Snippet with React.js, tailwindcss.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, ], handler: async ({ code }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); }, }, ], }); const context = useCopilotContext(); ``` 我們使用`useMakeCopilotReadable`來傳遞現有程式碼並確保可讀性。然後我們使用`CopilotTask`產生UI，並將`generateCode`任務綁定到**生成**按鈕，這樣就可以透過與按鈕元件互動來產生程式碼片段。 此操作由使用者互動觸發，並在呼叫時執行非同步`handler`函數。 `handler`將產生的程式碼新增至程式碼陣列中，更新應用程式狀態以包含新產生的程式碼片段，並將產生的程式碼傳送到預覽畫面上顯示和呈現，預覽畫面也可以複製。 此外， `instructions`屬性指定提供給 Copilot 的命令，該命令儲存在`codeCommand`狀態變數中。 有關`CopilotTask`運作方式的完整說明，請查看此處的文件：https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotTask **第 6 步：執行 v0 克隆應用程式** 至此，我們已經完成了 v0 克隆設置，然後可以透過執行來啟動開發伺服器 ``` npm run dev ```  可以使用此 URL 在瀏覽器中存取該 Web 應用程式 [http://本地主機:3000](http://localhost:3000/) 然後您可以輸入提示並點擊**“生成”。**這裡有些例子： - **定價頁面：**如下所示，這是產生的UI，有一個切換按鈕可以在UI和React程式碼之間切換：  如果點擊右上角的**Code** </> 按鈕，它會切換到產生的 UI 的 React 程式碼，如下所示：  - 註冊頁面 UI 範例：  - 還有一個結帳頁面  要克隆專案並在本地執行它，請打開終端並執行以下命令： ``` git clone https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next ``` 然後執行`npm install`以安裝專案所需的所有依賴項，並`npm run dev`來執行 Web 應用程式。 結論 -- 總而言之，您可以使用[CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)建立 v0 克隆，為您的設計提供 UI 提示。 CopilotKit 不僅適用於 UI 提示，它還可以用於建立[AI 驅動的 PowerPoint 生成器](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)、 [AI 簡歷產生器](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)等應用程式。 可能性是無限的，立即查看 CopilotKit，將您的 AI 想法變為現實。 在[GitHub](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)上取得完整原始碼。 從[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)中了解有關如何使用 CopilotKit 的更多資訊。 另外，別忘了[Star CopilotKit！](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) ⭐ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb
React 設計模式是開發人員用來解決使用 React 建立應用程式時遇到的常見問題和挑戰的既定實踐和解決方案。這些模式封裝了針對重複出現的設計問題的可重複使用解決方案，從而提高了可維護性、可擴展性和效率。它們提供了一種結構化的方法來組織元件、管理狀態、處理資料流和最佳化效能。 **請考慮以下 6 種 React 設計模式：** 1. 容器和呈現模式 2. HOC（高階元件）模式 3. 複合元件模式 4. 提供者模式（使用提供者進行資料管理） 5. 狀態減速器模式 6. 元件組成模式 1. 容器和呈現模式 ---------- 在此模式中，容器元件負責管理資料和狀態邏輯。它們從外部來源獲取資料，在必要時對其進行操作，並將其作為 props 傳遞給展示元件。它們通常連接到外部服務、Redux 儲存或上下文提供者。 另一方面，展示元件僅專注於 UI 元素的展示。他們透過 props 從容器元件接收資料，並以視覺上吸引人的方式呈現它。展示元件通常是無狀態的功能元件或純元件，這使得它們更容易測試和重複使用。 **讓我們考慮一個複雜的範例來說明這些模式：** 假設我們正在建立一個社群媒體儀表板，用戶可以在其中查看朋友的貼文並與他們互動。以下是我們建立元件的方式： **容器元件（FriendFeedContainer）：** 該元件將負責從 API 獲取有關好友貼文的資料、處理任何必要的資料轉換以及管理提要的狀態。它將相關資料傳遞給展示元件。 ``` import React, { useState, useEffect } from 'react'; import FriendFeed from './FriendFeed'; const FriendFeedContainer = () => { const [friendPosts, setFriendPosts] = useState([]); useEffect(() => { // Fetch friend posts from API const fetchFriendPosts = async () => { const posts = await fetch('https://api.example.com/friend-posts'); const data = await posts.json(); setFriendPosts(data); }; fetchFriendPosts(); }, []); return <FriendFeed posts={friendPosts} />; }; export default FriendFeedContainer; ``` **展示元件（FriendFeed）：** 該元件將從其父容器元件 (FriendFeedContainer) 接收好友貼文資料作為 props，並以視覺上吸引人的方式呈現它們。 ``` import React from 'react'; const FriendFeed = ({ posts }) => { return ( <div> <h2>Friend Feed</h2> <ul> {posts.map(post => ( <li key={post.id}> <p>{post.content}</p> <p>Posted by: {post.author}</p> </li> ))} </ul> </div> ); }; export default FriendFeed; ``` 透過以這種方式建立我們的元件，我們將獲取資料和管理狀態的問題與 UI 渲染邏輯分開。這種分離使得我們的 React 應用程式在擴充時可以更輕鬆地進行測試、重複使用和維護。 2.HOC（高階元件）模式 ------------- 高階元件 (HOC) 是 React 中的一種模式，可讓您跨多個元件重複使用元件邏輯。它們是接受元件並傳回具有附加功能的新元件的函數。 為了示範 HOC 在具有 React hook 的社群媒體儀表板範例中的使用，讓我們考慮一個場景，其中您有多個元件需要從 API 取得使用者資料。您可以建立一個 HOC 來處理資料獲取並將獲取的資料作為 props 傳遞給包裝的元件，而不是在每個元件中重複取得邏輯。 這是一個基本範例： ``` import React, { useState, useEffect } from 'react'; // Define a higher-order component for fetching user data const withUserData = (WrappedComponent) => { return (props) => { const [userData, setUserData] = useState(null); const [loading, setLoading] = useState(true); useEffect(() => { // Simulate fetching user data from an API const fetchData = async () => { try { const response = await fetch('https://api.example.com/user'); const data = await response.json(); setUserData(data); setLoading(false); } catch (error) { console.error('Error fetching user data:', error); setLoading(false); } }; fetchData(); }, []); return ( <div> {loading ? ( <p>Loading...</p> ) : ( <WrappedComponent {...props} userData={userData} /> )} </div> ); }; }; // Create a component to display user data const UserProfile = ({ userData }) => { return ( <div> <h2>User Profile</h2> {userData && ( <div> <p>Name: {userData.name}</p> <p>Email: {userData.email}</p> {/* Additional user data fields */} </div> )} </div> ); }; // Wrap the UserProfile component with the withUserData HOC const UserProfileWithUserData = withUserData(UserProfile); // Main component where you can render the wrapped component const SocialMediaDashboard = () => { return ( <div> <h1>Social Media Dashboard</h1> <UserProfileWithUserData /> </div> ); }; export default SocialMediaDashboard; ``` 在這個例子中： - `withUserData`是一個高階元件，用於處理從 API 取得使用者資料。它包裝傳遞的元件 ( `WrappedComponent` ) 並將取得的使用者資料作為 prop ( `userData` ) 提供給它。 - `UserProfile`是一個功能元件，它接收`userData`屬性並顯示使用者設定檔資訊。 - `UserProfileWithUserData`是透過使用`withUserData`包裝`UserProfile`傳回的元件。 - `SocialMediaDashboard`是主要元件，您可以在其中呈現`UserProfileWithUserData`或任何其他需要使用者資料的元件。 使用此模式，您可以輕鬆地跨社交媒體儀表板應用程式中的多個元件重複使用資料取得邏輯，而無需重複程式碼。 3. 複合元件模式 --------- React 中的複合元件模式是一種設計模式，可讓您建立協同工作以形成有凝聚力的 UI 的元件，同時仍保持明確的關注點分離並提供自訂元件行為和外觀的靈活性。 在此模式中，父元件充當一個或多個子元件（稱為「複合元件」）的容器。這些子元件協同工作以實現特定的功能或行為。複合元件的關鍵特徵是它們透過父元件彼此共享狀態和功能。 以下是使用 hooks 在 React 中實作複合元件模式的簡單範例： ``` import React, { useState } from 'react'; // Parent component that holds the compound components const Toggle = ({ children }) => { const [isOn, setIsOn] = useState(false); // Function to toggle the state const toggle = () => { setIsOn((prevIsOn) => !prevIsOn); }; // Clone the children and pass the toggle function and state to them const childrenWithProps = React.Children.map(children, (child) => { if (React.isValidElement(child)) { return React.cloneElement(child, { isOn, toggle }); } return child; }); return <div>{childrenWithProps}</div>; }; // Child component for the toggle button const ToggleButton = ({ isOn, toggle }) => { return ( <button onClick={toggle}> {isOn ? 'Turn Off' : 'Turn On'} </button> ); }; // Child component for the toggle status const ToggleStatus = ({ isOn }) => { return <p>The toggle is {isOn ? 'on' : 'off'}.</p>; }; // Main component where you use the compound components const App = () => { return ( <Toggle> <ToggleStatus /> <ToggleButton /> </Toggle> ); }; export default App; ``` 在這個例子中： - `Toggle`是保存複合元件（ `ToggleButton`和`ToggleStatus` ）的父元件。 - `ToggleButton`是負責渲染切換按鈕的子元件。 - `ToggleStatus`是另一個負責顯示切換狀態的子元件。 - `Toggle`元件管理狀態 ( `isOn` ) 並提供`toggle`功能來控制狀態。它克隆其子級並將`isOn`狀態和`toggle`函數作為 props 傳遞給它們。 透過使用複合元件模式，您可以建立可重複使用和可組合的元件，封裝複雜的 UI 邏輯，同時仍允許自訂和靈活性。 ### 4. Provider Pattern（使用Provider進行資料管理） React 中的提供者模式是一種設計模式，用於跨多個元件管理和共用應用程式狀態或資料。它涉及建立一個封裝狀態或資料的提供者元件，並透過 React 的上下文 API 將其提供給其後代元件。 讓我們透過一個範例來說明 React 中用於管理使用者身份驗證資料的 Provider 模式： ``` // UserContext.js import React, { createContext, useState } from 'react'; // Create a context for user data const UserContext = createContext(); // Provider component export const UserProvider = ({ children }) => { const [user, setUser] = useState(null); // Function to login user const login = (userData) => { setUser(userData); }; // Function to logout user const logout = () => { setUser(null); }; return ( <UserContext.Provider value={{ user, login, logout }}> {children} </UserContext.Provider> ); }; export default UserContext; ``` 在這個例子中： - 我們使用 React 的`createContext`函數來建立一個名為`UserContext`上下文。此上下文將用於跨元件共享用戶資料和與身份驗證相關的功能。 - 我們定義一個`UserProvider`元件作為`UserContext`的提供者。該元件使用`useState`鉤子管理使用者狀態，並提供`login`和`logout`等方法來更新使用者狀態。 - 在`UserProvider`內部，我們用`UserContext.Provider`包裝`children` ，並將`user`狀態以及`login`和`logout`函數作為提供者的值傳遞。 - 現在，任何需要存取使用者資料或驗證相關功能的元件都可以使用`useContext`掛鉤來使用`UserContext` 。 讓我們建立一個使用上下文中的使用者資料的元件： ``` // UserProfile.js import React, { useContext } from 'react'; import UserContext from './UserContext'; const UserProfile = () => { const { user, logout } = useContext(UserContext); return ( <div> {user ? ( <div> <h2>Welcome, {user.username}!</h2> <button onClick={logout}>Logout</button> </div> ) : ( <div> <h2>Please log in</h2> </div> )} </div> ); }; export default UserProfile; ``` 在此元件中： 我們匯入`UserContext`並使用`useContext`鉤子來存取`UserProvider`提供的使用者資料和`logout`功能。 根據使用者是否登錄，我們呈現不同的 UI 元素。 最後，我們用`UserProvider`包裝我們的應用程式，以使用戶資料和身份驗證相關的功能可供所有元件使用： ``` // App.js import React from 'react'; import { UserProvider } from './UserContext'; import UserProfile from './UserProfile'; const App = () => { return ( <UserProvider> <div> <h1>My App</h1> <UserProfile /> </div> </UserProvider> ); }; export default App; ``` 透過這種方式，Provider 模式允許我們跨多個元件管理和共享應用程式狀態或資料，而無需進行 prop 鑽取，從而使我們的程式碼更乾淨、更易於維護。 --- 原文出處：https://dev.to/fpaghar/react-component-design-patterns-part-1-5f0g
時間越長，我就越成為函數式程式設計的愛好者。即使當我在 OOP 程式碼庫中工作時，我也會嘗試應用旨在簡化程式碼並更輕鬆地預測結果的小概念。身為 Ruby 專家，我也喜歡使用功能程式碼編寫單元測試是多麼簡單。 本文的目的是分享我對函數式程式設計概念的看法，並提出一種可以在已編寫的 OOP 程式碼中使用函數式概念的方法。希望我們能夠停止爭論哪種範式更好，並開始編寫好的想法，每次都能產生更好的程式碼！ 目錄 -- - [一開始，有函數式編程](#in-the-beginning-there-was-functional-programming) - [進入OOP，這個範式是什麼？](#entering-oop-what-is-this-paradigm) - [什麼是類別以及我們如何以不同的方式思考它](#what-is-a-class-and-how-can-we-think-about-it-differently) - [變異還是不變異：什麼是不變性](#to-mutate-or-not-to-mutate-what-is-immutability) - [床下的怪物：有什麼副作用](#the-monster-under-the-bed-what-are-side-effects) - [隔離一切：什麼是純函數](#isolate-everything-what-are-pure-functions) - [使用函數式模式而不需要完整的 haskell](#using-functional-patterns-without-going-full-haskell) - [結論](#conclusion) 一開始，有函數式編程 ----------  函數式程式設計範式於 1958 年隨著第一個 Lisp 語言的出現而出現（美好的時光）。它的根源可以追溯到 Alonzo Church 的 lambda 演算。函數式程式設計的核心原則圍繞著最小化對程式碼庫中狀態的依賴。 與允許狀態但強調封裝的物件導向程式設計 (OOP) 不同，函數式程式設計師努力優先編寫無狀態元件。這種方法鼓勵建立獨立於外部狀態變數的程式碼。 此外，即使引入了狀態，在編寫狀態時也必須考慮不變性、函數的純度，甚至避免副作用。隨著本文的深入，所有這些概念都將進一步介紹。 進入OOP，這個範式是什麼？ --------------  OOP，或更廣為人知的名稱為“物件導向程式設計”，是一種可以追溯到 1967 年的範式。其最偉大的代表是 Simula、Smalltalk 和 Java。背後的思想過程是透過強制封裝實踐來將這些狀態以及修改它們的任何行為分組到公共「實體」或「物件」下，從而減少「全局」狀態的數量。 事實上，「物件導向程式設計」這個名字多年來一直被廣泛討論。 OOP 的建立者之一 Alan Key 實際上希望更多地關注該範例的訊息傳遞方面。這意味著我們應該強調封裝並允許物件之間進行狀態和行為的通訊。也許在不同的宇宙中，我們可以擁有「面向訊息的程式」。然而，OOP 這個名字已經經久不衰，而我們就在這裡！ 我不知道你怎麼想，但是這個考慮範式的另一個可能名稱的簡單過程讓我的思維變得瘋狂，重新思考了一些概念，並實際上簡化了我建置軟體的方式。 什麼是類別以及我們如何以不同的方式思考它 --------------------  我想每個人都聽過那個經典的講座，其中我們學到了“動物”類，其中包括“狗”類，對嗎？你可能聽過同樣的話（至少我聽過）。 > 類別是現實世界中實體的藍圖，描述其特徵和操作。 雖然不正確，但我想建議稍微改變一下單字的用法，以幫助澄清封裝，以便更好地理解，就像它對我所做的那樣。讓我們考慮以下新引文： > 類別是一種封裝狀態和在該狀態上操作的行為的方法。 這個簡單的字的改變確實讓我的思想改變了。我不再嘗試將類別視為現實世界的實體，而是開始簡單地將其視為將具有相似上下文的狀態分組在一起並公開對這些狀態進行操作的函數的另一種方式。我希望這個小小的改變也能幫助你回顧自己的概念！ 以這種方式抽象化這個概念的重要性是，在從具有不同結構（例如模組）的語言中讀取程式碼時變得熟練。我們可以觀察到這段 OOP 程式碼是用 typescript 寫的： ``` class Github { private _url: string; privale _repo: string; private _username: string; constructor(url: string, repo: string, username: string) { this._repo = repo this._username = username this._url = url } public createRepo(name: string): void { // TODO: do stuff here using the provided state in _url, _repo and _username } } ``` 與此 Elixir 程式碼完全等效，即使 Elixir 程式碼使用“模組”而不是“類別”： ``` defmodule Github do @url "" @repo "" @username "" defstruct url: @url, repo: @repo, username: @username def new(url, repo, username) do %Github{url: url, repo: repo, username: username} end def create_repo(%Github{repo: repo, username: username}, name) do # TODO: do stuff here using the provided state in url, repo, and username end end ``` 接下來我們將研究一些功能概念並進一步討論這些範例的合併，讓我們開始吧！ 變異還是不變異：什麼是不變性 --------------  現在我們正在達到第一個真正的功能概念，而且是一個非常重要的概念，我可以補充一下（一切都在這裡計劃）！為了正確理解不變性，讓我們回顧一下在程式設計中處理值的方式： 通常，我們將值綁定到變數，以便稍後可以對它們進行操作，對嗎？就像簡單的事情 ``` # Bounding values to variables name = 'Cherry' age = 23 # Operating on it and bounding to another variable year_born = Time.now.year - age # Printing it puts "#{name} has #{age} years old and was born at #{year_born}" ``` 對於這些變數，透過更新其值來更改原始變數是很常見的，但這裡缺少的是：修改變數是一種**破壞性**操作。 但為什麼？好吧，讓我們想像一下多個操作（函數或程式碼區塊）在不同時刻和頻率修改相同變數。在這種情況下，我們會產生很多問題，例如： - **1. 無法對操作重新排序或根本無法更改它們：**當我們有如此多的依賴程式碼時，甚至很難對程式碼進行重新排序或更改，因為所有內容都綁定到特定的更改順序。 - **2. 理解程式碼在做什麼的心理負擔：**雖然這是個人觀點，但我認為這是一個廣受認可的觀點。高度可變的程式碼很容易變得混亂且難以理解資料流，需要除錯器等工具來逐步完成轉換。 - **3. 測試時的困難：**模擬函數轉換的特定狀態確實很困難，這將逐漸擴展您的單元測試，直到它們不再是單元。 不變性可以定義為避免更改（或變異）程式內任何變數的做法。儘管根據語言的不同，我們可能需要做出讓步並改變一些控制變數，但這裡要學到的總體教訓是： > 我們應該不惜一切代價避免改變沒有定義範圍的變數。 透過這句話，我的意思是可以在函數內建立作用域變數並在那裡對其進行變異。然而，一旦您將這個可變變數傳遞給另一個函數，您就會增加改變相同變數的目標數量，並且您將慢慢失去控制。這正是我們想要避免的情況！ 床底下的怪物：有什麼副作用 -------------  每當有人提出這個話題來討論時，這個話題就會引起很大的熱度。我可能不會涵蓋這個主題的每一個細微差別，但我一定會向您解釋它們是什麼以及我如何在我自己的軟體中管理副作用，好嗎？ 那麼，副作用就是透過呼叫協定（HTTP、WebSocket、GraphQL 等）甚至操作 stdin/stdout 與外部資源（或「外部世界」）互動的每一次計算。是的，我知道，即使是我們無害的`print`也會在這裡受到指責。 😔 但與變異性不同的是，我們不應該盡可能避免使用它，而應該將其隔離在單獨處理副作用的特定函數中。這樣，我們將程式碼分為「不執行任何副作用的函數」和「執行副作用的函數」。但為什麼要擔心這種分離呢？ 每次我們觸發對「外部世界」的任何操作時，我們都會失去對這個特定計算部分可能發生的情況的控制（例如在執行 HTTP 呼叫時，伺服器可能會關閉或可能根本不存在）。其他問題包括測試困難和程式碼可預測性降低。 由於我們無法編寫沒有副作用的任何現實世界軟體，因此一般建議是將其聚集成小函數，透過對錯誤的適當抽象來單獨處理它。這樣，就可以只測試我們 100% 控制的函數，並模擬所有執行副作用的函數。 例如，請考慮以下執行 HTTP 請求的函數以及轉換從該請求傳回的資料的小函數。 ``` require 'faraday' module MyServiceModule # This function perform side effects def perform_http_request conn = Faraday.new(url: "fakeapi.com") begin response = conn.get {ok: true, data: response.body} rescue => e {ok: false, error: e} end end # These functions doens't perform any side effects def upcase_name(name) return '' unless name.is_a?(String) name.upcase end def retrieve_born_year(age) return 0 unless age.is_a?(Integer) Time.now.year - age end end ``` > 看到我怎麼說「錯誤周圍的抽象」了嗎？這正是上面的程式碼範例中實現的，而不是讓異常在我們針對雜湊抽象的程式碼中冒泡。 在使用「副作用」和「無副作用」之間的明確定義來定義這些函數之後，很容易預測程式碼中會發生什麼，也更容易測試，如下所示： ``` require 'minitest/autorun' class TestingStuff < Minitest::Test def test_upcase_name assert_equal MyServiceModule.upcase_name "cherry", "CHERRY" assert_equal MyServiceModule.upcase_name "kalane", "KALANE" assert_equal MyServiceModule.upcase_name "Thales", "THALES" end def test_retrieve_born_year Time.stub :now, Time.new(2024, 3, 5) do assert_equal MyServiceModule.retrieve_born_year 23, 2001 assert_equal MyServiceModule.retrieve_born_year 20, 2004 assert_equal MyServiceModule.retrieve_born_year 14, 2010 end end end ``` 這個策略真的很棒，因為您甚至不需要在測試時擔心副作用部分，只需為實際執行某些操作的程式碼轉換部分編寫斷言，您最終會得到更好的測試，真正驗證重要的內容您的程式碼庫的一部分！整齊吧？ 隔離一切：什麼是純函數 -----------  現在是時候總結到目前為止所獲得的所有知識了。在前面的範例中，我們觀察到程式碼分為「副作用」和「無副作用」。我們還看到了這些功能如何更容易測試，並且我們的主要轉換業務邏輯應該保持隔離。您想知道這些函數叫什麼嗎？它們是**純函數**！ 讓我們檢查純函數的正確形式定義並逐步探索這個概念。 > 純函數是尊重不變性、不執行任何副作用並且在給定相同參數的情況下傳回相同輸出的函數。 基本上，純函數遵循我們之前提到的所有原則，而且它們總是為相同的參數產生相同的返回。讓我們來看看之前的函數。 ``` def upcase_name(name) return '' unless name.is_a?(String) name.upcase end upcase_name('cherry') # => Will be *always* CHERRY ``` 使用純函數，我們可以輕鬆定義多個斷言，因為我們不受任何需要大量模擬的上下文的約束。我們只需用靜態值傳遞所需的參數，就這樣！ 由於純函數非常小且可組合，因此它們的數量增加得非常快。為了解決這個問題，像 Elixir 這樣的函數式語言提供了像管道這樣的組合運算符，這使得按順序執行多個純函數變得非常容易。 ``` "cherry " |> trim |> upcase # => "CHERRY" ``` > 管道運算子源自 Bash 等函數。您可以在這裡閱讀更多相關資訊：\[ <https://dev.to/cherryramatis/linux-filters-how-to-streamline-text-like-a-boss-2dp4#what-is-a-pipeline> \] 使用函數式模式而不需要完整的 haskell ----------------------  我一直害怕學習函數範式，因為社群透過使用現成的句子和大概念讓每個試圖學習一些小技巧的人變得非常複雜。在掌握了許多函數式語言並嘗試盡可能多地學習之後，我的目標是簡化這些概念，最重要的是，提倡在 OOP 程式碼中使用函數式概念。 應用純函數（或純方法，如果您願意）、不變性和副作用分離可以使您的 OOP 程式碼看起來更乾淨和解耦。你不需要知道什麼是 monad 或如何在 Haskell 中手動編寫編譯器；您可以使用簡單而有效的函數概念來堅持使用 Ruby on Rails！ 我希望透過這篇小文章（以及本系列中的文章），無論您選擇哪種語言和框架，您都可以透過可組合性和簡單性來改進您的程式碼庫。 結論 -- 這篇文章是我嘗試使函數範式的知識民主化（在我的能力和專業知識範圍內）。需要強調的是，我不是函數式專家，本文針對的是了解 OOP 並對函數式程式設計感興趣的初學者。我希望它有用，並且我願意提供任何需要的幫助。願原力與你同在🍒 --- 原文出處：https://dev.to/cherryramatis/ending-the-war-or-continuing-it-lets-bring-functional-programming-to-oop-codebases-3mhd
長話短說 ==== 在本文中，您將學習如何建立由 AI 驅動的 PowerPoint 應用程式，該應用程式可以搜尋網路以自動製作有關任何主題的簡報。 我們將介紹使用： - 用於應用程式框架的 Next.js 🖥️ - 法學碩士 OpenAI 🧠 - LangChain 和 Tavily 的網路搜尋人工智慧代理🤖 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到您的應用程式中 🪁  --- CopilotKit：為您的應用程式建立人工智慧副駕駛 --------------------------- CopilotKit 是[開源人工智慧副駕駛平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} 現在回到文章。 （本文是我們三週前發表的一篇文章的進展，但您無需閱讀該文章即可理解這一點）。 --- **先決條件** -------- 在開始建立應用程式之前，讓我們先查看建置應用程式所需的依賴項或套件 `copilotkit/react-core` ：CopilotKit 前端包，帶有 React hooks，用於向副駕駛提供應用程式狀態和操作（AI 功能） `copilotkit/react-ui` ：聊天機器人側邊欄 UI 的 CopilotKit 前端包 `copilotkit/react-textarea` ：CopilotKit 前端包，用於在演講者筆記中進行人工智慧輔助文字編輯。 `LangChainJS` ：一個用於開發由語言模型支援的應用程式的框架。 `Tavily Search API` ：幫助將法學碩士和人工智慧應用程式連接到可信賴的即時知識的 API。 安裝所有專案包和依賴項 ----------- 在安裝所有專案包和依賴項之前，我們首先在終端機上執行以下命令來建立 Nextjs 專案。 ``` npx create-next-app@latest ``` 然後系統會提示您選擇一些選項。請隨意標記它們，如下所示。  之後，使用您選擇的文字編輯器開啟新建立的 Nextjs 專案。然後在命令列中執行以下命令來安裝所有專案包和依賴項。 ``` npm i @copilotkit/backend @copilotkit/shared @langchain/langgraph @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @heroicons/react ``` **建立 PowerPoint 應用程式前端** ------------------------ 讓我們先建立一個名為`Slide.tsx`的檔案。該文件將包含顯示和編輯投影片內容的程式碼，包括其`title` 、 `body text` 、 `background image`和`spoken narration text` 。 要建立該文件，請前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立`Slide.tsx`檔案。 之後，在文件頂部加入以下程式碼。程式碼定義了兩個名為`SlideModel`和`SlideProps`的 TypeScript 介面。 ``` "use client"; // Define an interface for the model of a slide, specifying the expected structure of a slide object. export interface SlideModel { title: string; content: string; backgroundImageDescription: string; spokenNarration: string; } // Define an interface for the properties of a component or function that manages slides. export interface SlideProps { slide: SlideModel; partialUpdateSlide: (partialSlide: Partial<SlideModel>) => void; } ``` 接下來，在上面的程式碼下面加入以下程式碼。程式碼定義了一個名為`Slide`功能元件，它接受`SlideProps`類型的 props。 ``` // Define a functional component named Slide that accepts props of type SlideProps. export const Slide = (props: SlideProps) => { // Define a constant for the height of the area reserved for speaker notes. const heightOfSpeakerNotes = 150; // Construct a URL for the background image using the description from slide properties, dynamically fetching an image from Unsplash. const backgroundImage = 'url("https://source.unsplash.com/featured/?' + encodeURIComponent(props.slide.backgroundImageDescription) + '")'; // Return JSX for the slide component. return ( <> {/* Slide content container with dynamic height calculation to account for speaker notes area. */} <div className="w-full relative bg-slate-200" style={{ height: `calc(100vh - ${heightOfSpeakerNotes}px)`, // Calculate height to leave space for speaker notes. }} > {/* Container for the slide title with centered alignment and styling. */} <div className="h-1/5 flex items-center justify-center text-5xl text-white text-center z-10" > {/* Textarea for slide title input, allowing dynamic updates. */} <textarea className="text-2xl bg-transparent text-black p-4 text-center font-bold uppercase italic line-clamp-2 resize-none flex items-center" style={{ border: "none", outline: "none", }} value={props.slide.title} placeholder="Title" onChange={(e) => { props.partialUpdateSlide({ title: e.target.value }); }} /> </div> {/* Container for the slide content with background image. */} <div className="h-4/5 flex" style={{ backgroundImage, backgroundSize: "cover", backgroundPosition: "center", }} > {/* Textarea for slide content input, allowing dynamic updates and styled for readability. */} <textarea className="w-full text-3xl text-black font-medium p-10 resize-none bg-red mx-40 my-8 rounded-xl text-center" style={{ lineHeight: "1.5", }} value={props.slide.content} placeholder="Body" onChange={(e) => { props.partialUpdateSlide({ content: e.target.value }); }} /> </div> </div> {/* Textarea for entering spoken narration with specified height and styling for consistency. */} <textarea className=" w-9/12 h-full bg-transparent text-5xl p-10 resize-none bg-gray-500 pr-36" style={{ height: `${heightOfSpeakerNotes}px`, background: "none", border: "none", outline: "none", fontFamily: "inherit", fontSize: "inherit", lineHeight: "inherit", }} value={props.slide.spokenNarration} onChange={(e) => { props.partialUpdateSlide({ spokenNarration: e.target.value }); }} /> </> ); }; ``` 之後，我們現在會建立一個名為`Presentation.tsx`的檔案。 該文件將包含初始化和更新投影片狀態、渲染目前投影片以及根據目前狀態動態啟用或停用按鈕實現導覽和投影片管理操作的程式碼。 要建立該文件，請將另一個文件新增至元件資料夾中，並將其命名為`Presentation.tsx` ，然後使用下列程式碼在檔案頂部匯入`React hooks` 、 `icons` 、 `SlideModel`和`Slide`元件。 ``` "use client"; import { useCallback, useMemo, useState } from "react"; import { BackwardIcon, ForwardIcon, PlusIcon, SparklesIcon, TrashIcon } from "@heroicons/react/24/outline"; import { SlideModel, Slide } from "./Slide"; ``` 之後，在上面的程式碼下面加入以下程式碼。程式碼定義了一個`ActionButton`功能元件，它將呈現具有可自訂屬性的按鈕元素。 ``` export const ActionButton = ({ disabled, onClick, className, children, }: { disabled: boolean; onClick: () => void; className?: string; children: React.ReactNode; }) => { return ( <button disabled={disabled} className={`bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded ${disabled ? "opacity-50 cursor-not-allowed" : "hover:bg-blue-700"} ${className}`} onClick={onClick} > {children} </button> ); }; ``` 然後在上面的程式碼下面加入下面的程式碼。程式碼定義了一個名為「Presentation」的功能元件，用於初始化投影片的狀態並定義一個用於更新目前投影片的函數。 ``` // Define the Presentation component as a functional component. export const Presentation = () => { // Initialize state for slides with a default first slide and a state to track the current slide index. const [slides, setSlides] = useState<SlideModel[]>([ { title: `Welcome to our presentation!`, // Title of the first slide. content: 'This is the first slide.', // Content of the first slide. backgroundImageDescription: "hello", // Description for background image retrieval. spokenNarration: "This is the first slide. Welcome to our presentation!", // Spoken narration text for the first slide. }, ]); const [currentSlideIndex, setCurrentSlideIndex] = useState(0); // Current slide index, starting at 0. // Use useMemo to memoize the current slide object to avoid unnecessary recalculations. const currentSlide = useMemo(() => slides[currentSlideIndex], [slides, currentSlideIndex]); // Define a function to update the current slide. This function uses useCallback to memoize itself to prevent unnecessary re-creations. const updateCurrentSlide = useCallback( (partialSlide: Partial<SlideModel>) => { // Update the slides state by creating a new array with the updated current slide. setSlides((slides) => [ ...slides.slice(0, currentSlideIndex), // Copy all slides before the current one. { ...slides[currentSlideIndex], ...partialSlide }, // Merge the current slide with the updates. ...slides.slice(currentSlideIndex + 1), // Copy all slides after the current one. ]); }, [currentSlideIndex, setSlides] // Dependencies for useCallback. ); // The JSX structure for the Presentation component. return ( <div className="relative"> {/* Render the current slide by passing the currentSlide and updateCurrentSlide function as props. */} <Slide slide={currentSlide} partialUpdateSlide={updateCurrentSlide} /> {/* Container for action buttons located at the top-left corner of the screen. */} <div className="absolute top-0 left-0 mt-6 ml-4 z-30"> {/* Action button to add a new slide. Disabled state is hardcoded to true for demonstration. */} <ActionButton disabled={true} onClick={() => { // Define a new slide object. const newSlide: SlideModel = { title: "Title", content: "Body", backgroundImageDescription: "random", spokenNarration: "The speaker's notes for this slide.", }; // Update the slides array to include the new slide. setSlides((slides) => [ ...slides.slice(0, currentSlideIndex + 1), newSlide, ...slides.slice(currentSlideIndex + 1), ]); // Move to the new slide by updating the currentSlideIndex. setCurrentSlideIndex((i) => i + 1); }} className="rounded-r-none" > <PlusIcon className="h-6 w-6" /> {/* Icon for the button. */} </ActionButton> {/* Another action button, currently disabled and without functionality. */} <ActionButton disabled={true} onClick={async () => { }} // Placeholder async function. className="rounded-l-none ml-[1px]" > <SparklesIcon className="h-6 w-6" /> {/* Icon for the button. */} </ActionButton> </div> {/* Container for action buttons at the top-right corner for deleting slides, etc. */} <div className="absolute top-0 right-0 mt-6 mr-24"> <ActionButton disabled={slides.length === 1} // Disable button if there's only one slide. onClick={() => {}} // Placeholder function for the button action. className="ml-5 rounded-r-none" > <TrashIcon className="h-6 w-6" /> {/* Icon for the button. */} </ActionButton> </div> {/* Display current slide number and total slides at the bottom-right corner. */} <div className="absolute bottom-0 right-0 mb-20 mx-24 text-xl" style={{ textShadow: "1px 1px 0 #ddd, -1px -1px 0 #ddd, 1px -1px 0 #ddd, -1px 1px 0 #ddd", }} > Slide {currentSlideIndex + 1} of {slides.length} {/* Current slide and total slides. */} </div> {/* Container for navigation buttons (previous and next) at the bottom-right corner. */} <div className="absolute bottom-0 right-0 mb-6 mx-24"> {/* Button to navigate to the previous slide. */} <ActionButton className="rounded-r-none" disabled={ currentSlideIndex === 0 || true} // Example condition to disable button; 'true' is just for demonstration. onClick={() => { setCurrentSlideIndex((i) => i - 1); // Update currentSlideIndex to move to the previous slide. }} > <BackwardIcon className="h-6 w-6" /> {/* Icon for the button. */} </ActionButton> {/* Button to navigate to the next slide. */} <ActionButton className="mr-[1px] rounded-l-none" disabled={ true || currentSlideIndex + 1 === slides.length} // Example condition to disable button; 'true' is just for demonstration. onClick={async () => { setCurrentSlideIndex((i) => i + 1); // Update currentSlideIndex to move to the next slide. }} > <ForwardIcon className="h-6 w-6" /> {/* Icon for the button. */} </ActionButton> </div> </div> ); }; ``` 要在瀏覽器上呈現 PowerPoint 應用程式，請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並新增以下程式碼。 ``` "use client"; import "./style.css"; import { Presentation } from "./components/Presentation"; export default function AIPresentation() { return ( <Presentation /> ); } ``` 如果您想要在 Powerpoint 應用程式前端新增樣式，請在`/[root]/src/app`資料夾中建立名為`style.css`的檔案。 然後導航[到此 gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/e7c0b790a2e2af3e669810539ba54fed)，複製 CSS 程式碼，並將其新增至 style.css 檔案。 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 PowerPoint 應用程式，如下所示。  **將 PowerPoint 應用程式與 CopilotKit 後端集成** -------------------------------------- 讓我們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，定義一個執行時環境變數和一個註解的函數，以便使用下面的程式碼進行研究。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env["TAVILY_API_KEY"]) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` **將 PowerPoint 應用程式與 CopilotKit 前端集成** -------------------------------------- 讓我們先導入`/[root]/src/app/components/Slide.tsx`檔案頂部的`useMakeCopilotActionable`掛鉤。 ``` import { useMakeCopilotActionable } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在 Slide 函數中，新增以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotActionable`掛鉤來設定一個名為`updateSlide`的操作，該操作具有特定參數以及根據提供的值更新投影片的實作。 ``` useMakeCopilotActionable({ // Defines the action name. This is a unique identifier for the action within the application. name: "updateSlide", // Describes what the action does. In this case, it updates the current slide. description: "Update the current slide.", // Details the arguments that the action accepts. Each argument has a name, type, description, and a flag indicating if it's required. argumentAnnotations: [ { name: "title", // The argument name. type: "string", // The data type of the argument. description: "The title of the slide. Should be a few words long.", // Description of the argument. required: true, // Indicates that this argument must be provided for the action to execute. }, { name: "content", type: "string", description: "The content of the slide. Should generally consists of a few bullet points.", required: true, }, { name: "backgroundImageDescription", type: "string", description: "What to display in the background of the slide. For example, 'dog', 'house', etc.", required: true, }, { name: "spokenNarration", type: "string", description: "The spoken narration for the slide. This is what the user will hear when the slide is shown.", required: true, }, ], // The implementation of the action. This is a function that will be called when the action is executed. implementation: async (title, content, backgroundImageDescription, spokenNarration) => { // Calls a function passed in through props to partially update the slide with new values for the specified properties. props.partialUpdateSlide({ title, content, backgroundImageDescription, spokenNarration, }); }, }, [props.partialUpdateSlide]); // Dependencies array for the custom hook or function. This ensures that the action is re-initialized only when `props.partialUpdateSlide` changes. ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/components/Presentation.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件。 ``` import { useCopilotContext } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotTask } from "@copilotkit/react-core"; import { useMakeCopilotActionable, useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在演示函數中，加入以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤加入`Slides`和`currentSlide`幻燈片陣列作為應用程式內聊天機器人的上下文。掛鉤使副駕駛可以讀取簡報中的整個幻燈片集合以及當前幻燈片的資料。 ``` useMakeCopilotReadable("These are all the slides: " + JSON.stringify(slides)); useMakeCopilotReadable( "This is the current slide: " + JSON.stringify(currentSlide) ); ``` 在`useMakeCopilotReadable`掛鉤下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotActionable`掛鉤來設定名為`appendSlide`的操作，其中包含說明和加入多張幻燈片的實作函數。 ``` useMakeCopilotActionable( { // Defines the action's metadata. name: "appendSlide", // Action identifier. description: "Add a slide after all the existing slides. Call this function multiple times to add multiple slides.", // Specifies the arguments that the action takes, including their types, descriptions, and if they are required. argumentAnnotations: [ { name: "title", // The title of the new slide. type: "string", description: "The title of the slide. Should be a few words long.", required: true, }, { name: "content", // The main content or body of the new slide. type: "string", description: "The content of the slide. Should generally consist of a few bullet points.", required: true, }, { name: "backgroundImageDescription", // Description for fetching or generating the background image of the new slide. type: "string", description: "What to display in the background of the slide. For example, 'dog', 'house', etc.", required: true, }, { name: "spokenNarration", // Narration text that will be read aloud during the presentation of the slide. type: "string", description: "The text to read while presenting the slide. Should be distinct from the slide's content, and can include additional context, references, etc. Will be read aloud as-is. Should be a few sentences long, clear, and smooth to read.", required: true, }, ], // The function to execute when the action is triggered. It creates a new slide with the provided details and appends it to the existing slides array. implementation: async (title, content, backgroundImageDescription, spokenNarration) => { const newSlide: SlideModel = { // Constructs the new slide object. title, content, backgroundImageDescription, spokenNarration, }; // Updates the slides state by appending the new slide to the end of the current slides array. setSlides((slides) => [...slides, newSlide]); }, }, [setSlides] // Dependency array for the hook. This action is dependent on the `setSlides` function, ensuring it reinitializes if `setSlides` changes. ); ``` 在上面的程式碼下方，定義一個名為`context`的變數，該變數使用名為`useCopilotContext`的自訂掛鉤從 copilot 上下文中檢索當前上下文。 ``` const context = useCopilotContext(); ``` 之後，定義一個名為`generateSlideTask`的函數，它包含一個名為`CopilotTask`的類別。 `CopilotTask`類別定義用於產生與簡報的整體主題相關的新投影片的指令 ``` const generateSlideTask = new CopilotTask({ instructions: "Make the next slide related to the overall topic of the presentation. It will be inserted after the current slide. Do NOT carry any research", }); ``` 然後在上面的程式碼下面初始化一個名為`generateSlideTaskRunning`的狀態變數，預設值為false。 ``` const [generateSlideTaskRunning, **setGenerateSlideTaskRunning**] = useState(false); ``` 之後，使用下面的程式碼更新簡報元件中的操作按鈕，以透過新增、刪除和導覽投影片來新增動態互動。 ``` // The JSX structure for the Presentation component. return ( <div className="relative"> {/* Renders the current slide using a Slide component with props for the slide data and a method to update it. */} <Slide slide={currentSlide} partialUpdateSlide={updateCurrentSlide} /> {/* Container for action buttons positioned at the top left corner of the relative parent */} <div className="absolute top-0 left-0 mt-6 ml-4 z-30"> {/* ActionButton to add a new slide. It is disabled when a generateSlideTask is running to prevent concurrent modifications. */} <ActionButton disabled={generateSlideTaskRunning} onClick={() => { const newSlide: SlideModel = { title: "Title", content: "Body", backgroundImageDescription: "random", spokenNarration: "The speaker's notes for this slide.", }; // Inserts the new slide immediately after the current slide and updates the slide index to point to the new slide. setSlides((slides) => [ ...slides.slice(0, currentSlideIndex + 1), newSlide, ...slides.slice(currentSlideIndex + 1), ]); setCurrentSlideIndex((i) => i + 1); }} className="rounded-r-none" > <PlusIcon className="h-6 w-6" /> </ActionButton> {/* ActionButton to generate a new slide based on the current context, also disabled during task running. */} <ActionButton disabled={generateSlideTaskRunning} onClick={async () => { setGenerateSlideTaskRunning(true); // Indicates the task is starting. await generateSlideTask.run(context); // Executes the task with the current context. setGenerateSlideTaskRunning(false); // Resets the flag when the task is complete. }} className="rounded-l-none ml-[1px]" > <SparklesIcon className="h-6 w-6" /> </ActionButton> </div> {/* Container for action buttons at the top right, including deleting the current slide and potentially other actions. */} <div className="absolute top-0 right-0 mt-6 mr-24"> {/* ActionButton for deleting the current slide, disabled if a task is running or only one slide remains. */} <ActionButton disabled={generateSlideTaskRunning || slides.length === 1} onClick={() => { console.log("delete slide"); // Removes the current slide and resets the index to the beginning as a simple handling strategy. setSlides((slides) => [ ...slides.slice(0, currentSlideIndex), ...slides.slice(currentSlideIndex + 1), ]); setCurrentSlideIndex((i) => 0); }} className="ml-5 rounded-r-none" > <TrashIcon className="h-6 w-6" /> </ActionButton> </div> {/* Display showing the current slide index and the total number of slides. */} <div className="absolute bottom-0 right-0 mb-20 mx-24 text-xl" style={{ textShadow: "1px 1px 0 #ddd, -1px -1px 0 #ddd, 1px -1px 0 #ddd, -1px 1px 0 #ddd", }} > Slide {currentSlideIndex + 1} of {slides.length} </div> {/* Navigation buttons to move between slides, disabled based on the slide index or if a task is running. */} <div className="absolute bottom-0 right-0 mb-6 mx-24"> {/* Button to move to the previous slide, disabled if on the first slide or a task is running. */} <ActionButton className="rounded-r-none" disabled={generateSlideTaskRunning || currentSlideIndex === 0} onClick={() => { setCurrentSlideIndex((i) => i - 1); }} > <BackwardIcon className="h-6 w-6" /> </ActionButton> {/* Button to move to the next slide, disabled if on the last slide or a task is running. */} <ActionButton className="mr-[1px] rounded-l-none" disabled={generateSlideTaskRunning || currentSlideIndex + 1 === slides.length} onClick={async () => { setCurrentSlideIndex((i) => i + 1); }} > <ForwardIcon className="h-6 w-6" /> </ActionButton> </div> </div> ); ``` 現在讓我們轉到`/[root]/src/app/page.tsx`文件，使用下面的程式碼匯入 CopilotKit 前端包和文件頂部的樣式。 ``` import { CopilotKit, } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`和`CopilotSidebar`來包裝Presentation元件，如下所示。 ``` export default function AIPresentation() { return ( <CopilotKit url="/api/copilotkit/"> <CopilotSidebar instructions="Help the user create and edit a powerpoint-style presentation. IMPORTANT NOTE: SOMETIMES you may want to research a topic, before taking further action. BUT FIRST ASK THE USER if they would like you to research it. If they answer 'no', do your best WITHOUT researching the topic first." defaultOpen={true} labels={{ title: "Presentation Copilot", initial: "Hi you! 👋 I can help you create a presentation on any topic.", }} clickOutsideToClose={false} > <Presentation /> </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 PowerPoint Web 應用中。  最後，給右側的聊天機器人一個提示，例如“在 JavaScript 上建立 PowerPoint 簡報”，聊天機器人將開始產生回應，完成後，使用底部的前進按鈕瀏覽產生的幻燈片。 注意：如果聊天機器人沒有立即產生投影片，請根據其回應給予適當的後續提示。  結論 -- 總而言之，您可以使用 CopilotKit 建立應用內 AI 聊天機器人，該機器人可以查看當前應用程式狀態並在應用程式內執行操作。 AI 聊天機器人可以與您的應用程式前端、後端和第三方服務對話。 完整的原始碼：https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpowerpointapp --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-powerpoint-generator-langchain-copilotkit-openai-nextjs-4c76
歡迎使用我們精選的 JavaScript 技巧集合，它將幫助您優化程式碼、使其更具可讀性並節省您的時間。 讓我們深入研究 JavaScript 的功能和超越傳統的技巧，並發現這種強大的程式語言的全部潛力。 ### 1. 使用!!轉換為布林值 使用雙重否定快速將任何值轉換為布林值。 ``` let truthyValue = !!1; // true let falsyValue = !!0; // false ``` ### 2. 預設功能參數 設定函數參數的預設值以避免未定義的錯誤。 ``` function greet(name = "Guest") { return `Hello, ${name}!`; } ``` ### 3. 短 if-else 的三元運算符 `if-else`語句的簡寫。 ``` let price = 100; let message = price > 50 ? "Expensive" : "Cheap"; ``` ### 4. 動態字串的範本文字 使用模板文字在字串中嵌入表達式。 ``` let item = "coffee"; let price = 15; console.log(`One ${item} costs $${price}.`); ``` ### 5. 解構賦值 輕鬆從物件或陣列中提取屬性。 ``` let [x, y] = [1, 2]; let {name, age} = {name: "Alice", age: 30}; ``` ### 6. 用於陣列和物件克隆的擴展運算符 克隆陣列或物件而不引用原始陣列或物件。 ``` let originalArray = [1, 2, 3]; let clonedArray = [...originalArray]; ``` ### 7. 短路評估 使用邏輯運算子進行條件執行。 ``` let isValid = true; isValid && console.log("Valid!"); ``` ### 8. 可選連結 (?.) 如果引用為`nullish`則可以安全地存取巢狀物件屬性，而不會出現錯誤。 ``` let user = {name: "John", address: {city: "New York"}}; console.log(user?.address?.city); // "New York" ``` ### 9. 空合併運算子 (??) 使用`??`為`null`或`undefined`提供預設值。 ``` let username = null; console.log(username ?? "Guest"); // "Guest" ``` [](https://try.monday.com/9xf9ftaa4i2f) ### 10. 使用`map` 、 `filter`和`reduce`進行陣列操作 無需傳統循環即可處理陣列的優雅方法。 ``` // Map let numbers = [1, 2, 3, 4]; let doubled = numbers.map(x => x * 2); // Filter const evens = numbers.filter(x => x % 2 === 0); // Reduce const sum = numbers.reduce((accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue, 0); ``` ### 11.標記模板文字 使用模板文字進行函數呼叫以進行自訂字串處理。 ``` function highlight(strings, ...values) { return strings.reduce((prev, current, i) => `${prev}${current}${values[i] || ''}`, ''); } let price = 10; console.log(highlight`The price is ${price} dollars.`); ``` ### 12.使用Object.entries()和Object.fromEntries() 將物件轉換為陣列並返回以方便操作。 ``` let person = {name: "Alice", age: 25}; let entries = Object.entries(person); let newPerson = Object.fromEntries(entries); ``` ### 13. 唯一元素的集合物件 使用 Set 儲存任何類型的唯一值。 ``` let numbers = [1, 1, 2, 3, 4, 4]; let uniqueNumbers = [...new Set(numbers)]; ``` ### 14. 物件中的動態屬性名稱 在物件文字表示法中使用方括號來建立動態屬性名稱。 ``` let dynamicKey = 'name'; let person = {[dynamicKey]: "Alice"}; ``` ### 15. 使用bind()進行函數柯里化 建立一個新函數，在呼叫時將其 this 關鍵字設定為提供的值。 ``` function multiply(a, b) { return a * b; } let double = multiply.bind(null, 2); console.log(double(5)); // 10 ``` ### 16. 使用 Array.from() 從類別陣列物件建立陣列 將類似陣列或可迭代的物件轉換為真正的陣列。 ``` let nodeList = document.querySelectorAll('div'); let nodeArray = Array.from(nodeList); ``` ### 17. 可迭代物件的 for...of 循環 直接迭代可迭代物件（包括陣列、映射、集合等）。 ``` for (let value of ['a', 'b', 'c']) { console.log(value); } ``` ### 18. 使用 Promise.all() 實作並發 Promise 同時執行多個 Promise 並等待所有的都解決。 ``` let promises = [fetch(url1), fetch(url2)]; Promise.all(promises) .then(responses => console.log('All done')); ``` ### 19. 函數參數的剩餘參數 將任意數量的參數捕獲到陣列中。 ``` function sum(...nums) { return nums.reduce((acc, current) => acc + current, 0); } ``` [](https://imp.i384100.net/c/3922519/1320997/14726) ### 20. 用於性能優化的記憶 儲存函數結果以避免冗餘處理。 ``` const memoize = (fn) => { const cache = {}; return (...args) => { let n = args[0]; // assuming single argument for simplicity if (n in cache) { console.log('Fetching from cache'); return cache[n]; } else { console.log('Calculating result'); let result = fn(n); cache[n] = result; return result; } }; }; ``` ### 21. 使用 ^ 交換值 使用 XOR 以位元運算子交換兩個變數的值，無需使用臨時變數。 ``` let a = 1, b = 2; a ^= b; b ^= a; a ^= b; // a = 2, b = 1 ``` ### 22. 使用 flat() 展平陣列 使用`flat()`方法輕鬆展平巢狀陣列，並將展平深度作為可選參數。 ``` let nestedArray = [1, [2, [3, [4]]]]; let flatArray = nestedArray.flat(Infinity); ``` ### 23. 用一元加法轉換為數字 使用一元加運算子快速將字串或其他值轉換為數字。 ``` let str = "123"; let num = +str; // 123 as a number ``` ### 24. HTML 片段的模板字串 使用模板字串建立 HTML 片段，使動態 HTML 生成更加清晰。 ``` let items = ['apple', 'orange', 'banana']; let html = `<ul>${items.map(item => `<li>${item}</li>`).join('')}</ul>`; ``` ### 25. 使用 Object.assign() 合併物件 將多個來源物件合併到一個目標物件中，有效地組合它們的屬性。 ``` let obj1 = { a: 1 }, obj2 = { b: 2 }; let merged = Object.assign({}, obj1, obj2); ``` [](https://amzn.to/3UXGIyx) 使用符合人體工學的滑鼠優化您的編程設置，專為舒適和長時間的編碼會話而定制。 ### 26. 預設值短路 處理潛在的未定義或空變數時，使用邏輯運算子指派預設值。 ``` let options = userOptions || defaultOptions; ``` ### 27. 使用括號表示法動態存取物件屬性 使用括號表示法動態存取物件的屬性，當屬性名稱儲存在變數中時非常有用。 ``` let property = "name"; let value = person[property]; // Equivalent to person.name ``` ### 28. 使用 Array.includes() 進行存在檢查 使用includes() 檢查陣列是否包含某個值，它是indexOf 的更清晰的替代方法。 ``` if (myArray.includes("value")) { // Do something } ``` ### 29. Function.prototype.bind() 的強大功能 將函數綁定到上下文（此值）並部分套用參數，以建立更多可重複使用和模組化的程式碼。 ``` const greet = function(greeting, punctuation) { return `${greeting}, ${this.name}${punctuation}`; }; const greetJohn = greet.bind({name: 'John'}, 'Hello'); console.log(greetJohn('!')); // "Hello, John!" ``` ### 30.防止物件修改 使用`Object.freeze()`防止物件進行修改，使其不可變。對於更深層的不變性，請考慮更徹底地強制不變性的函式庫。 ``` let obj = { name: "Immutable" }; Object.freeze(obj); obj.name = "Mutable"; // Fails silently in non-strict mode ``` 我希望這些 JavaScript 技巧為您提供如何進行[JavaScript 程式設計的](https://www.w3schools.com/js/)新視角。 從利用模板文字的簡潔功能到掌握`map` 、 `filter`和`reduce`的效率，這些 JavaScript 技巧將豐富您的開發工作流程並激發您的下一個專案。 讓這些 JavaScript 技巧不僅可以完善您目前的專案，還可以在您的[程式設計之旅](https://www.webdevstory.com/programming-roadmap/)中激發未來創新的靈感。 ***支持我們的技術見解*** [](https://www.buymeacoffee.com/mmainulhasan) [](https://www.paypal.com/donate/?hosted_button_id=GDUQRAJZM3UR8) 注意：此頁面上的某些連結可能是附屬連結。如果您透過這些連結進行購買，我可能會賺取少量佣金，而無需您支付額外費用。感謝您的支持！ --- 原文出處：https://dev.to/mmainulhasan/30-javascript-tricky-hacks-gfc
想像一下，您的客戶要求您建立一個 Web 應用程式，以滿足其客戶的所有需求。這就是你的客戶會告訴你的全部內容，你能建造它嗎？很明顯，您錯過了更多訊息，並且存在要求，但您知道什麼是要求嗎？如果我們沒有明確定義它們，會產生什麼後果？存在哪些類型的需求？本文將嘗試以簡單的方式回答其中一些問題。 概括 -- - [什麼是要求？](#what-is-a-requirement) - [為什麼它們很重要以及需求定義不明確的後果](#why-they-matters-and-consequence-of-poorly-defined-requirements) - [我們怎樣才能有一個好的需求](#how-we-can-have-a-good-requirement) - [要求等級](#levels-of-requirements) ``` - [User requirements](#user-requirements) ``` ``` - [System requirements](#system-requirements) ``` - [要求類型](#types-of-requirements) ``` - [Functional requirements](#functional-requirements) ``` ``` - [Non-functional requirements](#non-functional-requirements) ``` - [結論](#conclusion) 什麼是要求？ ------ 首先，我們需要了解軟體開發環境中的需求是什麼。 Shari Pleeger 給我們下了一個很好的定義： > 系統特徵或系統為實現其目標而能夠完成的事情的描述 換句話說，要求是辨識產品或流程操作、功能或設計約束或特徵的聲明，該聲明是**明確的**、**可**測試的、**可測量**的，並且是接受產品或流程所必需的（由消費者或內部品質保證指南） 。 每個需求都是基於現實中存在的問題而建立的，而軟體只是解決它的一種方法。 為什麼它們很重要以及需求定義不明確的後果 -------------------- 現在我們知道什麼是要求，我們必須問： > “為什麼對於從事 IT 工作的人來說了解它如此重要？” 我會給你一些原因。根據要求，我們能夠： - 為專案規劃提供依據 - 對於研究變更請求至關重要 - 允許從開發的最早階段進行風險管理 - 它們是驗收測試的基礎 - 合約管理  如果我們的需求定義不明確會發生什麼事？ 第一個也是合乎邏輯的後果是專案交付的延遲。當我們開始一個專案或衝刺時，沒有對要開發的內容有所有明確的要求，存在錯誤的可能性是巨大的！因此，開發人員和 QA 團隊需要承擔更多工作，從而降低了他們的生活品質。 如果出現在Production中，就會有許多不滿意的用戶，讓產品的信心降低，甚至導致系統報廢。另一個後果是維護系統的成本。 我們怎樣才能有一個好的需求 ------------- 需求的編寫方式因團隊而異，但它們都應該具有以下三個特徵： - 明確 - 可測試 - 可測量的 要求等級 ---- ### 用戶要求 使用者需求定義了我們的軟體需要做什麼。它可以透過使用者的需求、期望、限制和介面來描述使用者面臨的問題。 此類需求是為客戶編寫的，我們使用自然語言加圖表。我們可以使用待辦事項清單應用程式的使用者需求範例： > 使用者應該能夠在清單中插入新任務 ### 系統需求 系統需求是定義系統有效運作所需的硬體、軟體和網路元件的功能和約束的規格。 這些要求對於設計、實施和維護系統至關重要。他們負責描述必須做什麼，而不是如何做。 使用我們已經使用過的相同要求，我們可以詳細了解它： |用戶需求|系統需求 | | -------------------------------------------------- ------ | -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ------------------------------------------ | |使用者應該能夠在清單中插入新任務 | - 使用者應該能夠點擊插入按鈕以新增任務 \- 當使用者點擊按鈕時，任務新增應出現在清單中 插入 \- 只有登入使用者才能存取任務清單| 要求類型 ---- ### 功能要求 功能需求描述了一個系統應該執行的操作。它們描述了系統應該提供什麼、系統應該如何對特定輸入做出反應以及系統在特定情況下應該如何表現。他們還可以描述系統不應該做什麼。 功能需求可以描述使用者或系統需求。 ### 非功能性需求 非功能性需求描述系統或環境應提供的服務或功能。他們負責定義系統的架構。我們對非功能性需求有不同的類別，它們是： 1. **表現：** ``` - _Response Time:_ Specifies the maximum acceptable time for the system to respond to user input. ``` ``` - _Throughput:_ Defines the number of transactions or operations the system can handle in a given time. ``` 2. **可用性：** ``` - _User Interface (UI) and User Experience (UX):_ Specifies criteria related to the design, ease of use, and overall user experience. ``` ``` - _Accessibility:_ Ensures that the system is usable by individuals with disabilities. ``` 3. **可靠性：** ``` - _Availability:_ Specifies the percentage of time the system should be operational. ``` ``` - _Fault Tolerance:_ Defines the system's ability to continue functioning in the presence of faults or errors. ``` 4. **安全：** ``` - _Authentication:_ Describes how users are identified and verified. ``` ``` - _Authorization:_ Specifies the level of access granted to different users or roles. ``` ``` - _Data Encryption:_ Requires the use of encryption to protect sensitive data. ``` 5. **可擴充性：** ``` - _Horizontal Scalability:_ Describes how well the system can handle an increase in load by adding more hardware. ``` ``` - _Vertical Scalability:_ Describes how well the system can handle an increase in load by increasing the capacity of existing hardware. ``` 6. **相容性:** ``` - _Hardware Compatibility:_ Ensures the system can run on specified hardware configurations. ``` ``` - _Software Compatibility:_ Ensures the system can work with specified software components. ``` 7. **可維護性：** ``` - _Modifiability:_ Describes the ease with which the system can be modified or updated. ``` ``` - _Testability:_ Specifies the ease with which the system can be tested to ensure its correctness. ``` 8. **可移植性：** ``` - _Platform Independence:_ Describes the ability of the system to run on different operating systems. ``` ``` - _Data Portability:_ Ensures that data can be easily transferred between different systems. ``` 9. **文件:** ``` - _User Documentation:_ Specifies the requirements for user manuals and guides. ``` ``` - _Technical Documentation:_ Describes the requirements for system architecture, API documentation, etc. ``` 10. **監理與合規：** ``` - _Legal Requirements:_ Ensures that the system complies with relevant laws and regulations. ``` ``` - _Industry Standards:_ Specifies adherence to industry-specific standards. ``` 結論 -- 正如我們所看到的，軟體需求對我們來說非常重要，並且有很多不同類型的需求，但最重要的是確保在開始開發之前，我們已經很好地定義了它們。 我希望這些內容對您有用。 如果您有任何疑問，請隨時與我聯繫！ 親吻💅🏼 --- 原文出處：https://dev.to/m4rri4nne/what-you-need-to-know-about-software-requirements-2hc0
您可以使用無數的框架和函式庫來改進您的全端應用程式。 我們將介紹令人興奮的概念，例如應用程式內通知、使用 React 製作影片、從為開發人員提供的電子郵件 API 到在瀏覽器中建立互動式音樂。 那我們就開始吧。 （不要忘記為這些庫加註星標以表示您的支持）。  https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------  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 @copilotkit/react-textarea ``` 這是整合 CopilotTextArea 的方法。 ``` import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { useState } from "react"; export function SomeReactComponent() { const [text, setText] = useState(""); return ( <> <CopilotTextarea className="px-4 py-4" value={text} onValueChange={(value: string) => setText(value)} placeholder="What are your plans for your vacation?" autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: "Travel notes from the user's previous vacations. Likely written in a colloquial style, but adjust as needed.", chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 20, stop: [".", "?", "!"], }, }, }, }} /> </> ); } ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的全端應用程式的 AI 聊天機器人。 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 2. [Storybook](https://github.com/storybookjs/storybook) - UI 開發、測試和文件變得簡單。 ---------------------------------------------------------------------------  Storybook 是一個用於獨立建立 UI 元件和頁面的前端工作坊。它有助於 UI 開發、測試和文件編制。 他們在 GitHub 上有超過 57,000 次提交、81,000 多個 star 和 1300 多個版本。 這是您為專案建立簡單元件的方法。 ``` import type { Meta, StoryObj } from '@storybook/react'; import { YourComponent } from './YourComponent'; //👇 This default export determines where your story goes in the story list const meta: Meta<typeof YourComponent> = { component: YourComponent, }; export default meta; type Story = StoryObj<typeof YourComponent>; export const FirstStory: Story = { args: { //👇 The args you need here will depend on your component }, }; ``` 您可以閱讀[文件](https://storybook.js.org/docs/get-started/setup)。 如今，UI 除錯起來很痛苦，因為它們與業務邏輯、互動狀態和應用程式上下文糾纏在一起。 Storybook 提供了一個獨立的 iframe 來渲染元件，而不會受到應用程式業務邏輯和上下文的干擾。這可以幫助您將開發重點放在元件的每個變體上，甚至是難以觸及的邊緣情況。 https://github.com/storybookjs/storybook --- 3. [Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite) - 您的後端減少麻煩。 ---------------------------------------------------------------   Appwrite 的開源平台可讓您將身份驗證、資料庫、函數和儲存體新增至您的產品中，並建立任何規模的任何應用程式、擁有您的資料並使用您喜歡的編碼語言和工具。 他們有很好的貢獻指南，甚至不厭其煩地詳細解釋架構。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install appwrite ``` 您可以像這樣建立一個登入元件。 ``` "use client"; import { useState } from "react"; import { account, ID } from "./appwrite"; const LoginPage = () => { const [loggedInUser, setLoggedInUser] = useState(null); const [email, setEmail] = useState(""); const [password, setPassword] = useState(""); const [name, setName] = useState(""); const login = async (email, password) => { const session = await account.createEmailSession(email, password); setLoggedInUser(await account.get()); }; const register = async () => { await account.create(ID.unique(), email, password, name); login(email, password); }; const logout = async () => { await account.deleteSession("current"); setLoggedInUser(null); }; if (loggedInUser) { return ( <div> <p>Logged in as {loggedInUser.name}</p> <button type="button" onClick={logout}> Logout </button> </div> ); } return ( <div> <p>Not logged in</p> <form> <input type="email" placeholder="Email" value={email} onChange={(e) => setEmail(e.target.value)} /> <input type="password" placeholder="Password" value={password} onChange={(e) => setPassword(e.target.value)} /> <input type="text" placeholder="Name" value={name} onChange={(e) => setName(e.target.value)} /> <button type="button" onClick={() => login(email, password)}> Login </button> <button type="button" onClick={register}> Register </button> </form> </div> ); }; export default LoginPage; ``` 您可以閱讀[文件](https://appwrite.io/docs)。 Appwrite 可以非常輕鬆地建立具有開箱即用的擴充功能的可擴展後端應用程式。 https://github.com/appwrite/appwrite --- 4. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 用於 React、node.js 和 prisma 的類似 Rails 的框架。 ---------------------------------------------------------------------------------------  使用 React 和 Node.js 開發全端 Web 應用程式的最快方法。這不是一個想法，而是一種建立瘋狂快速全端應用程式的不同方法。 這是將其整合到元件中的方法。 ``` import getRecipes from "@wasp/queries/getRecipes"; import { useQuery } from "@wasp/queries"; import type { User } from "@wasp/entities"; export function HomePage({ user }: { user: User }) { // Due to full-stack type safety, `recipes` will be of type `Recipe[]` here. const { data: recipes, isLoading } = useQuery(getRecipes); // Calling our query here! if (isLoading) { return <div>Loading...</div>; } return ( <div> <h1>Recipes</h1> <ul> {recipes ? recipes.map((recipe) => ( <li key={recipe.id}> <div>{recipe.title}</div> <div>{recipe.description}</div> </li> )) : 'No recipes defined yet!'} </ul> </div> ); } ``` 您可以閱讀[文件](https://wasp-lang.dev/docs)。 https://github.com/wasp-lang/wasp --- 5. [Novu](https://github.com/novuhq/novu) - 將應用程式內通知新增至您的應用程式！ --------------------------------------------------------------  Novu 提供開源通知基礎架構和功能齊全的嵌入式通知中心。 這就是如何使用`React`建立 novu 元件以用於應用程式內通知。 ``` import { NovuProvider, PopoverNotificationCenter, NotificationBell, } from "@novu/notification-center"; function App() { return ( <> <NovuProvider subscriberId={process.env.REACT_APP_SUB_ID} applicationIdentifier={process.env.REACT_APP_APP_ID} > <PopoverNotificationCenter> {({ unseenCount }) => <NotificationBell unseenCount={unseenCount} />} </PopoverNotificationCenter> </NovuProvider> </> ); } export default App; ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.novu.co/getting-started/introduction)。 https://github.com/novuhq/novu --- 6. [Remotion](https://github.com/remotion-dev/remotion) - 使用 React 以程式設計方式製作影片。 -------------------------------------------------------------------------------  使用 React 建立真正的 MP4 影片，使用伺服器端渲染和參數化擴展影片製作。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init video ``` 它為您提供了一個幀號和一個空白畫布，您可以在其中使用 React 渲染任何您想要的內容。 這是一個範例 React 元件，它將當前幀渲染為文字。 ``` import { AbsoluteFill, useCurrentFrame } from "remotion"; export const MyComposition = () => { const frame = useCurrentFrame(); return ( <AbsoluteFill style={{ justifyContent: "center", alignItems: "center", fontSize: 100, backgroundColor: "white", }} > The current frame is {frame}. </AbsoluteFill> ); }; ``` 您可以閱讀[文件](https://www.remotion.dev/docs/)。 過去兩年，remotion 團隊因製作 GitHub Wrapped 而聞名。 https://github.com/remotion-dev/remotion --- [7.NocoDB](https://github.com/nocodb/nocodb) - Airtable 的替代品。 -------------------------------------------------------------  Airtable 的免費開源替代品是 NocoDB。它可以使用任何 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、SQLite 或 MariaDB 資料庫製作智慧型電子表格。 其主要目標是讓強大的計算工具得到更廣泛的使用。 開始使用以下 npx 指令。 ``` npx create-nocodb-app ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.nocodb.com/)。 NocoDB 的建立是為了為世界各地的數位企業提供強大的開源和無程式碼資料庫介面。 您可以非常快速地將airtable資料匯入NocoDB。 https://github.com/nocodb/nocodb --- 8.[新穎](https://github.com/steven-tey/novel)- 所見即所得編輯器，具有人工智慧自動完成功能。 -------------------------------------------------------------------  它使用`Next.js` 、 `Vercel AI SDK` 、 `Tiptap`作為文字編輯器。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i novel ``` 您可以這樣使用它。有多種選項可用於改進您的應用程式。 ``` import { Editor } from "novel"; export default function App() { return <Editor />; } ``` https://github.com/steven-tey/novel --- 9. [Blitz](https://github.com/blitz-js/blitz) - 缺少 NextJS 的全端工具包。 -----------------------------------------------------------------  Blitz 繼承了 Next.js 的不足，為全球應用程式的交付和擴展提供了經過實戰考驗的函式庫和約定。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g blitz ``` 這就是您如何使用 Blitz 建立新頁面。 ``` const NewProjectPage: BlitzPage = () => { const router = useRouter() const [createProjectMutation] = useMutation(createProject) return ( <div> <h1>Create New Project</h1> <ProjectForm submitText="Create Project" schema={CreateProject} onSubmit={async (values) => { // This is equivalent to calling the server function directly const project = await createProjectMutation(values) // Notice the 'Routes' object Blitz provides for routing router.push(Routes.ProjectsPage({ projectId: project.id })) }} /> </div> ); }; NewProjectPage.authenticate = true NewProjectPage.getLayout = (page) => <Layout>{page}</Layout> export default NewProjectPage ``` 您可以閱讀[文件](https://blitzjs.com/docs/get-started)。 它使建築物改善了數倍。  https://github.com/blitz-js/blitz --- 10. [Supabase](https://github.com/supabase/supabase) - 開源 Firebase 替代品。 -----------------------------------------------------------------------  我們大多數人都已經預料到 SUPABASE 會出現在這裡，因為它實在是太棒了。 開始使用以下 npm 指令 (Next.js)。 ``` npx create-next-app -e with-supabase ``` 這是使用 supabase 建立用戶的方法。 ``` import { createClient } from '@supabase/supabase-js' // Initialize const supabaseUrl = 'https://chat-room.supabase.co' const supabaseKey = 'public-anon-key' const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey) // Create a new user const { user, error } = await supabase.auth.signUp({ email: '[email protected]', password: 'example-password', }) ``` 您可以閱讀[文件](https://supabase.com/docs)。 您可以使用身份驗證、即時、邊緣功能、儲存等功能建立一個速度極快的應用程式。 Supabase 涵蓋了這一切！ 他們還提供了一些入門套件，例如 AI 聊天機器人和 Stripe 訂閱。 https://github.com/supabase/supabase --- [11.Refine](https://github.com/refinedev/refine) - 企業開源重組工具。 ------------------------------------------------------------  建立具有無與倫比的靈活性的管理面板、儀表板和 B2B 應用程式 您可以在一分鐘內使用單一 CLI 命令進行設定。 它具有適用於 15 多個後端服務的連接器，包括 Hasura、Appwrite 等。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create refine-app@latest ``` 這就是使用 Refine 新增登入資訊的簡單方法。 ``` import { useLogin } from "@refinedev/core"; const { login } = useLogin(); ``` 您可以閱讀[文件](https://refine.dev/docs/)。 https://github.com/refinedev/refine --- 12. [Zenstack](https://github.com/zenstackhq/zenstack) - 資料庫到 API 和 UI 只需幾分鐘。 -----------------------------------------------------------------------------  TypeScript 工具包，透過強大的存取控制層增強 Prisma ORM，並釋放其全端開發的全部功能。 開始使用以下 npx 指令。 ``` npx zenstack@latest init ``` 這是透過伺服器適配器建立 RESTful API 的方法。 ``` // pages/api/model/[...path].ts import { requestHandler } from '@zenstackhq/next'; import { enhance } from '@zenstackhq/runtime'; import { getSessionUser } from '@lib/auth'; import { prisma } from '@lib/db'; // Mount Prisma-style APIs: "/api/model/post/findMany", "/api/model/post/create", etc. // Can be configured to provide standard RESTful APIs (using JSON:API) instead. export default requestHandler({ getPrisma: (req, res) => enhance(prisma, { user: getSessionUser(req, res) }), }); ``` 您可以閱讀[文件](https://zenstack.dev/docs/welcome)。 https://github.com/zenstackhq/zenstack --- 13. [Buildship](https://github.com/rowyio/buildship) - 低程式碼視覺化後端建構器。 --------------------------------------------------------------------  對於您正在使用無程式碼應用程式建構器（FlutterFlow、Webflow、Framer、Adalo、Bubble、BravoStudio...）或前端框架（Next.js、React、Vue...）建立的應用程式，您需要一個後端來支援可擴展的 API、安全工作流程、自動化等。BuildShip 為您提供了一種完全視覺化的方式，可以在易於使用的完全託管體驗中可擴展地建立這些後端任務。 這意味著您不需要在雲端平台上爭論或部署東西、執行 DevOps 等。只需立即建置和交付 🚀 https://github.com/rowyio/buildship --- 14. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 -----------------------------------------------------------------------------  Taipy 是一個開源 Python 庫，用於輕鬆的端到端應用程式開發， 具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 這是一個典型的Python函數，也是過濾器場景中使用的唯一任務。 ``` def filter_genre(initial_dataset: pd.DataFrame, selected_genre): filtered_dataset = initial_dataset[initial_dataset['genres'].str.contains(selected_genre)] filtered_data = filtered_dataset.nlargest(7, 'Popularity %') return filtered_data ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 他們還有很多可供您建立的[演示應用程式教學](https://docs.taipy.io/en/latest/knowledge_base/demos/)。 https://github.com/Avaiga/taipy --- 15. [LocalForage](https://github.com/localForage/localForage) - 改進了離線儲存。 ------------------------------------------------------------------------  LocalForage 是一個 JavaScript 函式庫，它透過使用非同步資料儲存和簡單的、類似 localStorage 的 API 來改善 Web 應用程式的離線體驗。它允許開發人員儲存多種類型的資料而不僅僅是字串。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install localforage ``` 只需包含 JS 檔案並開始使用 localForage。 ``` <script src="localforage.js"></script> ``` 您可以閱讀[文件](https://localforage.github.io/localForage/#installation)。 https://github.com/localForage/localForage --- 16. [Zod](https://github.com/colinhacks/zod) - 使用靜態類型推斷的 TypeScript-first 模式驗證。 -------------------------------------------------------------------------------  Zod 的目標是透過最大限度地減少重複的類型聲明來對開發人員友好。使用 Zod，您聲明一次驗證器，Zod 將自動推斷靜態 TypeScript 類型。將更簡單的類型組合成複雜的資料結構很容易。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install zod ``` 這是您在建立字串架構時自訂一些常見錯誤訊息的方法。 ``` const name = z.string({ required_error: "Name is required", invalid_type_error: "Name must be a string", }); ``` 您可以閱讀[文件](https://zod.dev/)。 它適用於 Node.js 和所有現代瀏覽器 https://github.com/colinhacks/zod --- 17.[多普勒](https://github.com/DopplerHQ)- 管理你的秘密。 -----------------------------------------------  您可以透過在具有開發、暫存和生產環境的專案中組織機密來消除機密蔓延。 開始使用以下指令 (MacOS)。 ``` $ brew install dopplerhq/cli/doppler $ doppler --version ``` 這是安裝 Doppler CLI[的 GitHub Actions 工作流程](https://github.com/DopplerHQ/cli-action)。 您可以閱讀[文件](https://docs.doppler.com/docs/start)。 ``` name: Example action on: [push] jobs: my-job: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Install CLI uses: dopplerhq/cli-action@v3 - name: Do something with the CLI run: doppler secrets --only-names env: DOPPLER_TOKEN: ${{ secrets.DOPPLER_TOKEN }} ``` https://github.com/DopplerHQ --- 18. [FastAPI](https://github.com/tiangolo/fastapi) - 高效能、易於學習、快速編碼、可用於生產。 -------------------------------------------------------------------------  FastAPI 是一個現代、快速（高效能）的 Web 框架，用於基於標準 Python 類型提示使用 Python 3.8+ 建立 API。 開始使用以下命令。 ``` $ pip install fastapi ``` 這是您開始使用 FastAPI 的方式。 ``` from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` 您的編輯器將自動完成屬性並了解它們的類型，這是使用 FastAPI 的最佳功能之一。 您可以閱讀[文件](https://fastapi.tiangolo.com/)。 https://github.com/tiangolo/fastapi --- 19. [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/)。 https://github.com/FlowiseAI/Flowise --- 20. [Scrapy](https://github.com/scrapy/scrapy) - Python 的快速進階網頁爬行和抓取框架.. ------------------------------------------------------------------------  Scrapy 是一個快速的高級網路爬行和網頁抓取框架，用於爬行網站並從頁面中提取結構化資料。它可用於多種用途，從資料探勘到監控和自動化測試。 開始使用以下命令。 ``` pip install scrapy ``` 建造並執行您的網路蜘蛛。 ``` pip install scrapy cat > myspider.py <<EOF import scrapy class BlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://www.zyte.com/blog/'] def parse(self, response): for title in response.css('.oxy-post-title'): yield {'title': title.css('::text').get()} for next_page in response.css('a.next'): yield response.follow(next_page, self.parse) EOF scrapy runspider myspider.py ``` 您可以閱讀[文件](https://scrapy.org/doc/)。 它擁有大約 50k+ 的星星，因此對於網頁抓取來說具有巨大的可信度。 https://github.com/scrapy/scrapy --- 21. [Tone](https://github.com/Tonejs/Tone.js) - 在瀏覽器中製作互動式音樂。 -------------------------------------------------------------  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install tone ``` 這是您開始使用 Tone.js 的方法 ``` // To import Tone.js: import * as Tone from 'tone' //create a synth and connect it to the main output (your speakers) const synth = new Tone.Synth().toDestination(); //play a middle 'C' for the duration of an 8th note synth.triggerAttackRelease("C4", "8n"); ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/Tonejs/Tone.js?tab=readme-ov-file#installation)。 https://github.com/Tonejs/Tone.js --- 22. [Spacetime](https://github.com/spencermountain/spacetime) - 輕量級 javascript 時區庫。 -----------------------------------------------------------------------------------  您可以計算遠端時區的時間；支持夏令時、閏年和半球。按季度、季節、月份、週來定位時間.. 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install spacetime ``` 您可以這樣使用它。 ``` <script src="https://unpkg.com/spacetime"></script> <script> var d = spacetime('March 1 2012', 'America/New_York') //set the time d = d.time('4:20pm') d = d.goto('America/Los_Angeles') d.time() //'1:20pm' </script> ``` https://github.com/spencermountain/spacetime --- 23. [Mermaid](https://github.com/mermaid-js/mermaid) - 從類似 markdown 的文字產生圖表。 ----------------------------------------------------------------------------  您可以使用 Markdown with Mermaid 等文字產生流程圖或序列圖等圖表。 這就是建立圖表的方法。 ``` sequenceDiagram Alice->>John: Hello John, how are you? loop Healthcheck John->>John: Fight against hypochondria end Note right of John: Rational thoughts! John-->>Alice: Great! John->>Bob: How about you? Bob-->>John: Jolly good! ``` 它將做出如下圖。  您可以閱讀[VS Code](https://docs.mermaidchart.com/plugins/visual-studio-code)的[文件](https://mermaid.js.org/intro/getting-started.html)和外掛程式。 請參閱[即時編輯器](https://mermaid.live/edit#pako:eNpVkE1PwzAMhv9KlvM-2AZj62EIxJd24ADXXLzEbaKlcUkdUDX1v5MONomcnNevXz32UWoyKAvZ4mfCoPHRQRWhVuHeO42T7XZHNhTiFb0nMdRjYelbQETRUbpTwRM1uQ2erbaoDyqI_AbnZfjZVZYFVOBCy8J2DWlLwUQHKmAwKrwRo4gnF5Xid-gd2FEAL9hSyp12pMIpNcee2ArxEhH4LG-3D7TPoAPcnhL_4WVxcgHZkfedqIjMSI5ljbEGZ_LyxwFaSbZYo5JFLg3Eg5Iq9NkHiemjC1oWHBOOZWoM8PlQ_8Un45iiLErwbRY9gcH8PUrumuHKlWs5J2oKpasGPUWfZcvctMVsNrSnlWOb9lNN9ax1xkJk-7VZzVaL1RoWS1zdLuFmuTR6P9-sy8X1vDS3V_MFyL7vfwD_bJ1W)中的範例。 https://github.com/mermaid-js/mermaid --- 24.[公共 API](https://github.com/public-apis/public-apis) - 20 多個類別的 1400 多個 API。 -------------------------------------------------------------------------------  我們主要使用外部 API 來建立應用程式，在這裡您可以找到所有 API 的清單。網站連結在最後。 它在 GitHub 上擁有大約 279k+ 顆星。  從儲存庫取得網站連結非常困難。所以，我把它貼在這裡。 網址 - [Collective-api.vercel.app/](https://collective-api.vercel.app/) https://github.com/public-apis/public-apis --- 25. [Framer Motion](https://github.com/framer/motion) - 像魔法一樣的動畫。 -----------------------------------------------------------------  可用的最強大的動畫庫之一。 Framer 使用簡單的聲明性語法意味著您編寫的程式碼更少。更少的程式碼意味著您的程式碼庫更易於閱讀和維護。 您可以建立事件和手勢，並且使用 Framer 的社區很大，這意味著良好的支援。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install framer-motion ``` 您可以這樣使用它。 ``` import { motion } from "framer-motion" <motion.div whileHover={{ scale: 1.2 }} whileTap={{ scale: 1.1 }} drag="x" dragConstraints={{ left: -100, right: 100 }} /> ``` 您可以閱讀[文件](https://www.framer.com/motion/introduction/)。 https://github.com/framer/motion --- 26.[順便說一句](https://github.com/btw-so/btw)- 在幾分鐘內建立您的個人部落格。 ----------------------------------------------------------  順便說一句，您可以註冊並使用，而無需安裝任何東西。您也可以使用開源版本自行託管。  使用順便說一句建立的[範例部落格](https://www.siddg.com/about)。 https://github.com/btw-so/btw --- 27. [Formbricks](https://github.com/formbricks/formbricks) - 開源調查平台。 --------------------------------------------------------------------  Formbricks 提供免費、開源的測量平台。透過精美的應用程式內、網站、連結和電子郵件調查收集用戶旅程中每個點的回饋。在 Formbricks 之上建置或利用預先建置的資料分析功能。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @formbricks/js ``` 這就是您開始使用 formbricks 的方法。 ``` import formbricks from "@formbricks/js"; if (typeof window !== "undefined") { formbricks.init({ environmentId: "claV2as2kKAqF28fJ8", apiHost: "https://app.formbricks.com", }); } ``` 您可以閱讀[文件](https://formbricks.com/docs/getting-started/quickstart-in-app-survey)。 https://github.com/formbricks/formbricks --- 28. [Stripe](https://github.com/stripe) - 支付基礎設施。 -------------------------------------------------  數以百萬計的各種規模的公司在線上和親自使用 Stripe 來接受付款、發送付款、自動化財務流程並最終增加收入。 開始使用以下 npm 指令 (React.js)。 ``` npm install @stripe/react-stripe-js @stripe/stripe-js ``` 這就是使用鉤子的方法。 ``` import React, {useState} from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import {loadStripe} from '@stripe/stripe-js'; import { PaymentElement, Elements, useStripe, useElements, } from '@stripe/react-stripe-js'; const CheckoutForm = () => { const stripe = useStripe(); const elements = useElements(); const [errorMessage, setErrorMessage] = useState(null); const handleSubmit = async (event) => { event.preventDefault(); if (elements == null) { return; } // Trigger form validation and wallet collection const {error: submitError} = await elements.submit(); if (submitError) { // Show error to your customer setErrorMessage(submitError.message); return; } // Create the PaymentIntent and obtain clientSecret from your server endpoint const res = await fetch('/create-intent', { method: 'POST', }); const {client_secret: clientSecret} = await res.json(); const {error} = await stripe.confirmPayment({ //`Elements` instance that was used to create the Payment Element elements, clientSecret, confirmParams: { return_url: 'https://example.com/order/123/complete', }, }); if (error) { // This point will only be reached if there is an immediate error when // confirming the payment. Show error to your customer (for example, payment // details incomplete) setErrorMessage(error.message); } else { // Your customer will be redirected to your `return_url`. For some payment // methods like iDEAL, your customer will be redirected to an intermediate // site first to authorize the payment, then redirected to the `return_url`. } }; return ( <form onSubmit={handleSubmit}> <PaymentElement /> <button type="submit" disabled={!stripe || !elements}> Pay </button> {/* Show error message to your customers */} {errorMessage && <div>{errorMessage}</div>} </form> ); }; const stripePromise = loadStripe('pk_test_6pRNASCoBOKtIshFeQd4XMUh'); const options = { mode: 'payment', amount: 1099, currency: 'usd', // Fully customizable with appearance API. appearance: { /*...*/ }, }; const App = () => ( <Elements stripe={stripePromise} options={options}> <CheckoutForm /> </Elements> ); ReactDOM.render(<App />, document.body); ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/stripe/react-stripe-js?tab=readme-ov-file#minimal-example)。 您幾乎可以整合任何東西。它有一個巨大的選項清單。  https://github.com/stripe --- 29. [Upscayl](https://github.com/upscayl/upscayl) - 開源 AI 影像升級器。 ----------------------------------------------------------------  適用於 Linux、MacOS 和 Windows 的免費開源 AI Image Upscaler 採用 Linux 優先概念建構。 它可能與全端無關，但它對於升級圖像很有用。  透過最先進的人工智慧，Upscayl 可以幫助您將低解析度影像變成高解析度。清脆又鋒利！ https://github.com/upscayl/upscayl --- 30.[重新發送](https://github.com/resend)- 為開發人員提供的電子郵件 API。 -------------------------------------------------------  您可以使用 React 建立和傳送電子郵件。 2023 年最受炒作的產品之一。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-email/components -E ``` 這是將其與 next.js 專案整合的方法。 ``` import { EmailTemplate } from '@/components/email-template'; import { Resend } from 'resend'; const resend = new Resend(process.env.RESEND_API_KEY); export async function POST() { const { data, error } = await resend.emails.send({ from: '[email protected]', to: '[email protected]', subject: 'Hello world', react: EmailTemplate({ firstName: 'John' }), }); if (error) { return Response.json({ error }); } return Response.json(data); } ``` 您可以閱讀[文件](https://resend.com/docs/introduction)。  基本概念是一個簡單、優雅的介面，讓您可以在幾分鐘內開始發送電子郵件。它可以透過適用於您最喜歡的程式語言的 SDK 直接融入您的程式碼中。 https://github.com/resend --- 哇！如此長的專案清單。 我知道您有更多想法，分享它們，讓我們一起建造：D 如今建立全端應用程式並不難，但每個應用程式都可以透過有效地使用優秀的開源專案來解決任何問題來增加這一獨特因素。 例如，您可以建立一些提供通知或建立 UI 流來抓取資料的東西。 我希望其中一些內容對您的開發之旅有用。他們擁有一流的開發人員經驗；你可以依賴他們。 由於您將要建造東西，因此您可以在這裡找到一些[瘋狂的想法](https://github.com/florinpop17/app-ideas)。 祝你有美好的一天！直到下一次。 --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/im-building-a-full-stack-app-here-are-the-libraries-im-going-to-use-51nk
你的轉職路上，還缺少一份自學作業包！寫完這幾包，直接拿作品去面試上班！
本論壇另有附設一個 LINE 新手發問＆交流群組！歡迎加入討論！
