介紹 -- 在上一篇部落格文章中，我們共同探討了以下內容的綜合指南： https://dev.to/louaiboumediene/mastering-relational-database-design-a-compressive-guide-3jh8 在本文中，我們將在較高層次上發現實際用於實現資料庫模式設計的語言的語法和核心功能... SQL。 那麼...讓我們深入探討吧！  --- 什麼是 SQL ------- SQL，即結構化查詢語言，是用於與所有**RDMS**對話的外觀語言，但是大多數時候，作為後端工程師（我們不是資料庫工程師），我們不直接使用 SQL，而是使用物件關係映射器**ORM**它在原始SQL 之上提供了一個更好、更可靠的接口，以便用我們首選的程式語言與資料庫進行通信，但是我們仍然需要SQL 的基本知識，以便快速、簡單地操作以及與資料庫互動。  --- 基本 SQL 查詢 --------- 基本 SQL 查詢涉及使用 SELECT、DISTINCT、WHERE、LIMIT 和 OFFSET 等命令從資料庫表中選擇特定資料。 ``` -- Selecting all columns from a table SELECT * FROM employees; -- Selecting specific columns SELECT first_name, last_name FROM employees; -- Using DISTINCT to get unique values SELECT DISTINCT department_id FROM employees; -- Using WHERE to filter results SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10; -- Using LIMIT to limit the number of results SELECT * FROM employees LIMIT 5; -- Using OFFSET to skip certain rows SELECT * FROM employees OFFSET 5; ``` --- 過濾資料 ---- 在 SQL 中篩選資料可讓您根據某些條件從表格中擷取特定記錄，例如使用 >、<、= 等比較運算子以及 AND、OR 和 NOT 等邏輯運算子。 ``` -- Using comparison operators SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000; -- Using logical operators SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10 AND salary > 50000; -- Using IN and NOT IN SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (10, 20); -- Using BETWEEN SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 40000 AND 60000; -- Using LIKE for pattern matching SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE 'S%'; ``` --- 資料排序 ---- SQL 中的資料排序是使用 ORDER BY 子句根據指定列以升序或降序排列檢索到的記錄。 ``` -- Sorting data in ascending order SELECT * FROM employees ORDER BY salary; -- Sorting data in descending order SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC; -- Sorting by multiple columns SELECT * FROM employees ORDER BY department_id, salary DESC; ``` --- 聚合函數 ---- SQL 中的聚合函數對一組值執行計算並傳回單一值。常見的聚合函數包括 COUNT、SUM、AVG、MIN 和 MAX。 ``` -- Counting the number of rows SELECT COUNT(*) FROM employees; -- Calculating total salary SELECT SUM(salary) FROM employees; -- Finding average salary SELECT AVG(salary) FROM employees; -- Finding minimum salary SELECT MIN(salary) FROM employees; -- Finding maximum salary SELECT MAX(salary) FROM employees; ``` --- 資料分組 ---- 在 SQL 中將資料分組可讓您使用 GROUP BY 子句（通常與聚合函數結合使用）對指定列中具有相同值的行進行分組。 ``` -- Grouping data by department SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id; -- Using HAVING to filter grouped data SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id HAVING COUNT(*) > 5; ``` --- 加入 -- SQL 中的聯結會根據相關資料列組合來自多個資料表的資料，以擷取跨這些資料表的資料。 ``` -- Inner Join SELECT * FROM employees INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -- Left Join SELECT * FROM employees LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -- Right Join SELECT * FROM employees RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -- Full Outer Join SELECT * FROM employees FULL OUTER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; ``` --- 子查詢 --- SQL 中的子查詢是另一個查詢中的巢狀查詢，用於檢索依賴另一個查詢結果的資料。 ``` -- Subquery example SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700); -- Correlated subquery example SELECT * FROM employees e WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id); ``` --- 意見 -- SQL 中的檢視是根據查詢結果產生的虛擬表，提供了一種簡化複雜查詢並限制對某些資料的存取的方法。 ``` -- Creating a view CREATE VIEW high_paid_employees AS SELECT * FROM employees WHERE salary > 80000; -- Updating a view CREATE OR REPLACE VIEW high_paid_employees AS SELECT * FROM employees WHERE salary > 90000; -- Dropping a view DROP VIEW IF EXISTS high_paid_employees; ``` --- 索引 -- SQL 中的索引透過在列上建立索引來提高查詢效能，從而實現更快的資料檢索。 ``` -- Creating an index CREATE INDEX idx_lastname ON employees(last_name); -- Dropping an index DROP INDEX idx_lastname; ``` --- 交易 -- SQL 中的交易透過將 SQL 語句分組為原子單元來確保資料完整性，從而確保所有語句都成功執行或全部都不執行。 ``` -- Beginning a transaction BEGIN TRANSACTION; -- Committing a transaction COMMIT; -- Rolling back a transaction ROLLBACK; ``` --- 儲存過程 ---- SQL中的預存程序是儲存在資料庫中的預編譯的SQL程式碼，可以透過單一命令執行，通常用於封裝頻繁執行的任務 ``` -- Creating a stored procedure CREATE PROCEDURE get_employee (IN employee_id INT) BEGIN SELECT * FROM employees WHERE employee_id = employee_id; END; -- Executing a stored procedure CALL get_employee(100); -- Modifying a stored procedure ALTER PROCEDURE get_employee (IN employee_id INT) BEGIN SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE employee_id = employee_id; END; -- Dropping a stored procedure DROP PROCEDURE IF EXISTS get_employee; ``` --- 備份與復原 ----- SQL 中的備份和復原涉及建立資料庫備份以防止資料遺失，並在資料庫發生故障或損壞時還原它們。 ``` -- Creating a full backup BACKUP DATABASE dbname TO disk = 'path_to_backup'; -- Creating a differential backup BACKUP DATABASE dbname TO disk = 'path_to_backup' WITH DIFFERENTIAL; -- Creating a transaction log backup BACKUP LOG dbname TO disk = 'path_to_backup'; -- Restoring from a backup RESTORE DATABASE dbname FROM disk = 'path_to_backup'; ``` --- SQL 方言和特定於供應商的擴展 ---------------- 雖然 SQL 是一種標準化語言，但不同的資料庫供應商已經實作了自己的擴充和方言，導致不同 RDBMS 之間 SQL 的編寫和執行方式略有不同。這些變更可能會影響使用特定資料庫系統的開發人員可用的語法、函數和特性。 例如，以下是特定於供應商的 SQL 方言和擴展的一些範例： **甲骨文SQL** ： - Oracle SQL 包括專有擴展，例如分層查詢、分析函數和用於資料建模的 MODEL 子句。 - 範例： `SELECT CUBE(product, region) FROM sales;` （CUBE 是 Oracle 特定的用於產生小計的擴充） **SQL Server（微軟）** ： - SQL Server 包含 T-SQL (Transact-SQL)，它透過串流控制語言建構、錯誤處理和流程程式設計建構等功能擴展了標準 SQL。 - 範例： `SELECT ISNULL(column_name, 'default_value') FROM table_name;` （ISNULL 是一個 T-SQL 函數） **MySQL** ： - MySQL 包括空間資料類型和函數、視窗函數以及用於正規表示式匹配的 REGEX 運算子等擴充。 - 範例： `SELECT column_name REGEXP '^pattern' FROM table_name;` （REGEXP 是 MySQL 特定的運算子） **PostgreSQL** ： - PostgreSQL 包括陣列、JSON 支援、全文搜尋和範圍資料類型等擴充。 - 範例： `SELECT column_name || 'suffix' FROM table_name;` （|| 是 PostgreSQL 特定的字串連接運算子）  所以最合乎邏輯的方法是： 1. **基礎知識**：了解關聯式資料庫設計的基礎：實體、鍵、關係…。 。 2. **SQL** ：學習 SQL 作為獨立語言的基礎知識。 3. **選擇 RDBM** ：選擇最適合您的 RDBMS，然後按照其所有特殊語法和結構來使用它。 結論 -- SQL 本身就是一個廣闊的領域，包含許多我們沒有涉及的概念。事務、備份和文件管理只是更廣泛範圍的幾個範例。然而，對於像我們這樣的後端工程師來說，我們所介紹的基礎知識足以作為 SQL 的基礎概述。 --- 原文出處：https://dev.to/louaiboumediene/mastering-sql-comprehensive-guide-to-structured-query-language-4gh
效率和生產力不僅是開發人員的目標，也是必需品。我們製作了大量的工具並編寫了日常任務的腳本，所有這些都是為了騰出時間來處理真正重要的事情。在當今龐大的開發者生態系中，一系列[生產力工具](https://www.devzero.io/blog/ai-tools-for-software-developers-in-2023-to-boost-dev-productivity)隨時可以簡化我們的工作流程。 生產力工具的作用不僅僅是減少重複性任務的[時間](https://www.devzero.io/blog/time-management-tools-and-tips-boosting-productivity-for-software-developers)。它們在管理程式碼和促進團隊協作方面至關重要。借助正確的工具包，開發人員可以將注意力從平凡轉向創新，以新的自由度來應對創意挑戰。讓我們深入了解頂級開發者生產力工具，以在 2024 年提升您的遊戲水平。 衡量開發人員的生產力 ---------- 首先，讓我們解決一個基本問題：我們如何衡量開發人員的生產力？開發人員的日常生活不僅包括編寫程式碼，因此衡量生產力需要廣泛審視整個軟體開發過程的效率和有效性。 我們可以追蹤熟悉的指標，例如程式碼行數、開發的功能、修復的錯誤和交付時間表。然而，真正理解生產力需要一種整體方法，一種權衡軟體開發的有形和無形方面的方法。因此，考慮品質、影響和協作也很重要。 了解生產力工具 ------- 接下來，我們來詳細分析開發人員可以使用的不同類型的生產力工具： - IDE、程式碼編輯器和助手是任何開發人員武器庫的基石，為編碼、編輯、測試和除錯提供整合平台。 - 開發環境確保開發人員可以專注於編寫程式碼，而不是管理基礎架構。 - 專案管理和協作工具對於組織任務、追蹤進度和確保團隊溝通順暢至關重要。 - 設計和原型工具使開發人員能夠製作引人注目的視覺設計並改進其應用程式的 UI/UX。 - 偵錯工具對於快速辨識和修復錯誤和其他程式碼問題至關重要。 - 框架和抽象可以幫助開發人員透過重複使用通用元件更快地交付程式碼。 - 部署應用程式是最後一步，但確保效能和穩定性是關鍵。 從編碼的基礎工作到使用者介面和團隊協作的微調，每個類別在提高生產力方面都發揮著至關重要的作用。 IDE、程式碼編輯器和助手 ------------- 讓我們來看看 2024 年一些流行的 IDE 和程式碼編輯器。 1. IntelliJ IDEA --------- [IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/)是 Java 和 Kotlin 開發人員的首選 IDE，提供的綜合[開發環境](https://www.devzero.io/blog/why-software-development-environments-are-important-and-how-to-manage-them-effectively)遠遠超出 Atom 等簡單程式碼編輯器所提供的功能。此 IDE 具有出色的高級功能，例如深入程式碼理解以實現卓越的導航和重構。與基本編輯器不同，IntelliJ 整合了資料庫和版本控制的基本工具，透過讓您所需的一切觸手可及來簡化您的工作流程。 IntelliJ 社群版免費提供，並提供對其功能的廣泛探索，但存取權限僅限於學生、BootCamp 成員和特定焦點小組。對於其他人來說，專業版的價格約為每月 20 美元，並且可以完全存取 IntelliJ 強大的工具套件。 2. Visual Studio Code -------------------- Microsoft 的[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)是跨所有框架、語言和程式庫的開發人員的首選程式碼編輯器。其突出的特點是一個龐大的擴展庫，旨在提高生產力。想像一下，利用 TabNine 進行 AI 驅動的程式碼補全，或整合 GitHub Copilot，利用其 AI 輔助功能將編碼速度提高十倍。除此之外，Visual Studio Code 還提供內建的 Git 控制、用於 shell 命令的整合終端以及用於無縫程式碼分析的專用偵錯器。 最重要的是，它完全免費，並且與 Windows、Mac 和 Linux 平台普遍相容。 3. AppMap ------- [AppMap](https://www.appmap.io/)是一種視覺化工具，可提供應用程式程式碼庫內互動的詳細概述。它為開發人員提供了整個應用程式中資料流和控制的圖形表示，幫助他們更直觀地理解複雜的系統。透過 AppMap，開發人員可以輕鬆瀏覽不同的元件，了解模組之間的依賴關係，並確定潛在的最佳化或重構領域。透過直觀地繪製應用程式的內部工作原理，AppMap 增強了開發團隊之間的協作，並有助於在開發過程中做出更好的決策。 Appmap 最近推出了 Navie。 Navie 是一種生成編碼 AI，具有 API 和資料庫感知能力，因此它可以為整個程式碼庫中的複雜變更提供程式碼建議。 Navies 回答並建議針對開發人員問題進行程式碼更改，例如「我的資料庫查詢效能很慢。我如何解決它？或“我需要更改令牌系統以提高身份驗證安全性，我該如何進行？” 海軍的建議針對每位開發人員及其正在開發的軟體進行高度個人化，同時確保您的 IP 安全。 4.Copilot ----- 向無可爭議的版本控制統治者屈服：GitHub。憑藉其一系列強大的功能，包括透過 GitHub 工作流程進行自動化部署、 [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)的人工智慧驅動協助以及 Dependabot 的主動安全修補，GitHub 處於開發創新的前沿。就像 Visual Studio Code 是編碼的首選一樣，GitHub 是開發人員進行版本控制的首選平台。 GitHub 的免費套餐包含豐富的產品，非常適合小型團隊、獨立開發人員、自由工作者和新創公司。但對於大型組織和企業來說，Teams 計劃（每位使用者每月3.67 美元）和Enterprise 計劃（每位使用者每月19.25 美元）解鎖了一系列高級功能，例如GitHub Codespaces，這是與GitHub 無縫整合的虛擬IDE，可直接在平台內進行編碼。此外，付費方案還提供增強的協作功能，例如能夠任命多個拉取請求審閱者和指定程式碼擁有者，從而簡化開發流程並確保程式碼品質。 此類別中出現的另外兩個工具是[SuperMaven](https://supermaven.com/)和[TabbyML](https://github.com/TabbyML/tabby) ，兩者都使用快速且安全的 LLM 來完成程式碼完成和建議。 開發環境 ---- 在當今的微服務和複雜的基於雲端的服務和第三方庫的世界中，本地主機無法提供所需的適當環境。這會導致整個 SLDC 不斷重構並減慢部署週期。 5.DevZero --------- [DevZero](https://www.devzero.io/)是一個為開發人員在雲端提供一致的、類似生產的開發環境的平台。開發人員可以在他或她的本機電腦上工作，但仍然體驗生產環境的所有細微差別，例如資料庫、雲端原生服務等。到生產都是一致的。新開發人員只需幾分鐘即可入職，而不是幾天。這使工程組織具有一致性和易於管理。不再除錯本機。 DevZero 的一個顯著優勢是縮短了 CI 時間。開發人員可以節省重構和編譯基礎架構處理所花費的寶貴時間，因為現在他們可以立即在生產環境中執行本機程式碼。這也提高了整體發布頻率並消除了在不同環境中進行測試的障礙。 協作和專案管理 ------- 開發人員經常處理無數的選項卡，並且可能會跨多個顯示器進行操作，但切換平台以進行協作和任務管理的想法可能是一個真正的痛點。讓我們深入研究一些旨在提高開發人員生產力和促進無縫團隊協作的關鍵工具。 6. Slack ----- Slack 徹底改變了遠端協作，使公司能夠即時通訊和共享文件。對於開發人員來說，它是協作的動力源泉，可與 GitHub 等工具無縫集成，以即時更新程式碼推送或部署。這種整合確保每個人都能及時了解專案狀態，而無需不斷地來回訊息。您可以透過 Slack 的整合使用任何專案管理工具，例如 Trello、JIRA 等。 Slack 透過可自訂的工作流程和應用程式進一步發展，讓平台內任務和問題管理。雖然免費計劃支援基本通訊和最多十個集成，但要擴展到自訂自動化及其他功能，需要升級到專業計劃（每人每月 8.25 歐元）或商業計劃（每人每月 14.10 歐元）。這種靈活性使 Slack 成為追求效率和簡化工作流程的開發團隊不可或缺的工具。 7. Height ----- 在管理專案和維持組織性方面，擁有可靠的工作追蹤工具至關重要。 [Height](http://height.app/)是一款功能強大的專案管理工具，提供廣泛的功能，旨在簡化協作並最大限度地提高效率。借助 Height，開發人員可以輕鬆分配任務、設定截止日期、追蹤進度並監控團隊績效。其直覺的收件匣式介面和強大的分析功能使其成為希望掌控工作量並按時交付專案的團隊的首選。 8. Linear ----- [Linear.app](https://linear.app/)是一個專案管理和問題追蹤工具，旨在幫助團隊更有效地協作和管理工作。 Linear 提供了一個用於組織任務、追蹤進度和促進團隊成員之間溝通的平台。該工具以其時尚且用戶友好的介面而聞名。 9. Pullflow ----- 審查 PR 很多時候是工程組織的瓶頸。它不像編寫程式碼那樣有回報，並且需要上下文切換。 [Pullflow](https://pullflow.com/)旨在透過其人工智慧增強的程式碼審查協作功能來減少上下文切換並改善溝通和公關管理。 Pullflow 整合了 VSCode、Github 和 Slack 之間的 PR 通信，因此開發人員無需進行上下文切換。 設計和原型製作工具 --------- 開發人員從頭開始精心設計設計並仔細考慮每個佈局、顏色和字體選擇的時代已經演變。今天的 UI/UX 開發人員享受 Figma 等工具的重大飛躍，其中設計與程式碼相結合。讓我們詳細探討一下。 10. Figma ------- [Figma](https://www.figma.com/)透過提供可無縫整合到專案中的現成程式碼片段，徹底改變了設計到開發流程。在過去的一年裡，Figma 推出了許多插件，為 React、Vue 甚至 HTML 等流行框架提供樣板元件，並支援 Figma 設計直接轉換為 Webflow。 FigJam 是一項出色的功能，事實證明，它對於規劃和確定建造和發布的範圍、衝刺規劃和製作架構圖非常有價值。它在協作和策略規劃階段的效用怎麼強調都不為過。 由於其基於網路的特性，Figma 提供了無與倫比的易用性，並輔以適用於 Windows 和 macOS 的專用桌面應用程式。您需要加入其中一項付費方案才能使用開發模式並存取所有設計元素的程式碼。如果您使用組織計劃，您甚至可以使用私人插件。 11.Whimsical和Excalidraw ------------------ 在解釋複雜概念或設計系統架構時，圖表和視覺化通常是必不可少的。 [Excalidraw](https://excalidraw.com/)和[Whimsical](https://whimsical.com/)是兩種流行的快速繪圖工具，可讓開發人員輕鬆建立圖表。憑藉其簡單而強大的介面，開發人員可以立即建立線框、流程圖和其他視覺表示。這些工具非常適合集思廣益並向利害關係人展示概念，使它們成為開發人員工具包的寶貴補充。 偵錯工具 ---- 除錯是軟體開發生命週期中最具挑戰性和最耗時的部分之一。然而，正確的警報和監控系統可以節省無數時間。讓我們深入研究可以顯著簡化除錯過程、提高效率並減少開發工作流程中的停機時間的基本工具。 12.Postman ----- [Postman](https://www.postman.com/)已成為測試和記錄 API 的基礎 API 開發工具，因其在除錯生產和本地 API 方面的強大能力而贏得了開發人員的廣泛認可。它使用戶能夠發送和模擬 HTTP 請求，這項功能對於等待後端 API 準備就緒的前端開發人員特別有利，可確保持續進展。 除了在測試中的實用性之外，Postman 還充當 API 文件的集中儲存庫，促進團隊內的無縫共享和協作。其基本計劃（每個用戶每月 14 美元）對於大多數開發人員來說應該足夠了。 13.Sentry ----- [Sentry](https://sentry.io/)是效能監控和錯誤追蹤領域的強大工具，擅長自動辨識程式碼庫中的錯誤和錯誤。 Sentry 的 SDK 適用於幾乎所有廣泛使用的框架和技術（包括 JavaScript、PHP、Python 和 Ruby），可無縫整合到您的專案中。 檢測到錯誤後，Sentry 會提供全面的見解，例如堆疊追蹤、來源頁面和使用者訊息，這些對於有效診斷和解決問題非常寶貴。此外，程式碼覆蓋率和會話重播等功能被證明是不可或缺的，尤其是在面臨重現難以捉摸的錯誤的艱鉅任務時。 Sentry 的功能確保開發人員可以花更少的時間進行故障排除，而將更多的時間用於開發，從而提高整體生產力和程式碼品質。 您可以嘗試 Sentry 及其免費的單獨開發者計畫。然而，為了充分利用它，我建議嘗試團隊計劃（每月 26 美元），您可以將隊友加入到 Sentry 工作區。您還需要每月支付 29 美元購買程式碼覆蓋率。 框架和抽象 ----- 當今的許多元件在應用程式中都很常見：身份驗證、授權、資料庫存取、UI 元件等。寫內容從頭開始。 14.Vercel ------ 建置和部署 Web 應用程式可能是一項複雜的任務，尤其是當專案規模不斷擴大時。 Web 應用程式部署框架（例如 Vercel）為開發人員提供了簡化且可擴展的解決方案來部署其 Web 應用程式。 [Vercel](https://www.vercel.com/)是一個雲端平台，旨在簡化 Web 應用程式的部署和託管。它以專注於透過提供自動部署、無伺服器功能和全球內容交付等功能為開發人員提供無縫體驗而聞名。 15. Neurelo ------ [Neurelo](https://www.neurelo.com)為您的資料 API 提供了一個與資料庫無關的程式設計介面。 Neurelo 無需學習 MongoDB 或 PostgreSQL 的查詢語言並為它們建立 API，而是在幾分鐘內為您提供優化的自動生成的 API，包括模式建置器，以及使用 Git 管理開發、登台和生產環境的界面類似版本控制來管理追蹤更改。最後，它使用人工智慧提供自動生成的文件以及透過點擊生成和測試複雜查詢的能力。 許多公司最終會產生自己的抽象層來管理開發人員的資料庫存取或使用 SQLAlchemy 或 Hibernate 等物件關係映射器 (ORM)。 Neurelo 建立了一個通用的強大且與資料庫無關的替代方案。 部署應用程式 ------ 16. Fly.io --------- 部署應用程式可能是一個複雜且耗時的過程。應用程式部署工具（例如[Fly.io](http://fly.io/) ）旨在透過提供一個用於輕鬆部署和管理應用程式的平台來簡化此流程。 Fly.io是一個提供全球應用部署網路的平台。它允許開發人員在跨越全球多個地點的分散式基礎設施上部署和執行他們的應用程式。 Fly.io 專注於透過將應用程式執行個體分佈在更靠近最終用戶的位置來優化應用程式效能，減少延遲並改善整體用戶體驗。 該平台支援各種程式語言和框架，使開發人員能夠部署各種應用程式，包括Web應用程式、API和微服務。 Fly.io 使用邊緣運算和全球選播網路的組合來最佳化路由並確保使用者要求定向到最近的可用應用程式實例。 17. Tigris ----------- [Tigris](https://www.tigrisdata.com/)是一種與 S3 相容的全球分散式物件儲存服務，它將資料儲存為物件儲存桶中。物件是一個文件和描述該文件的任何元資料。桶子是存放物件的容器。 哪個才是最好的開發工具？ ------------ 只要您的武器庫中擁有每個類別中的任何一種工具，您就可以開始使用了。但如果我必須為您選擇一種工具，我會選擇 Visual Studio Code。它因其多功能性、對語言和框架的廣泛支援以及強大的擴展生態系統而脫穎而出，使其成為首選。 工程生產力工具 ------- 工程生產力工具支援軟體開發的特定工程方面。這可能包括分析、自動化測試、部署、容器化或靜態程式碼分析。使用這些工具，您可以確保程式碼品質和效能，並在開發週期的早期發現潛在問題。一些常見的工程生產力工具包括Docker、Jenkins、Confluence、JIRA等。 結論 我很想知道 2024 年您會從這個[清單](https://www.devzero.io/blog/how-to-calculate-developer-productivity-metrics-using-mergestat-and-devzero)中選擇哪種工具。從本質上講，GitHub 和 Visual Studio Code 是 2024 年的必備工具。我仍在研究它們，誰知道呢，它們可能會出現在 2025 年的清單中。 本文原刊於 https://www.devzero.io/blog/best-developer-productivity-in-2024 --- 原文出處：https://dev.to/shohams/17-best-developer-productivity-tools-to-try-1a2a
--- 標題：使用 NextJS 和 Wing 建立您自己的 ChatGPT 圖形客戶端 🤯 描述：使用 Winglang 和 NextJS 建立的 ChatGPT 客戶端應用程式 canonical\_url：https://www.winglang.io/blog/2024/05/16/chatgpt-client-with-nextjs-and-wing 發表：真實 --- 長話短說 ---- 在本文結束時，您將使用 Wing 和 Next.js 建置並部署 ChatGPT 用戶端。 該應用程式可以在本地執行（在本地雲端模擬器中）或將其部署到您自己的雲端提供者。  --- 介紹 -- 建置 ChatGPT 用戶端並將其部署到您自己的雲端基礎架構是確保對資料進行控制的好方法。 將 LLM 部署到您自己的雲端基礎架構可為您的專案提供隱私和安全性。 有時，在使用 OpenAI 的 ChatGPT 等專有 LLM 平台時，您可能會擔心資料在遠端伺服器上儲存或處理，這可能是由於輸入平台的資料的敏感度或其他隱私原因。 在這種情況下，將 LLM 自託管到您的雲端基礎架構或在您的電腦上本地執行可以讓您更好地控制資料的隱私和安全性。 > [Wing](https://git.new/wing-repo)是一種面向雲端的程式語言，可讓您建置和部署基於雲端的應用程式，而無需擔心底層基礎架構。 它允許您使用相同的語言定義和管理雲端基礎架構和應用程式程式碼，從而簡化了您在雲端上建置的方式。 Wing 與雲端無關——用它建置的應用程式可以編譯並部署到各種雲端平台。 > {% cta https://git.new/wing-repo %} 看 ⭐ Wing {% endcta %} [](https://git.new/wing-repo) --- 讓我們開始吧！ ------- 要繼續操作，您需要： - 對 Next.js 有一定了解 - 在您的機器上[安裝 Wing](https://www.winglang.io/docs/) 。如果您不知道如何操作，請不要擔心。我們將在這個專案中一起討論它。 - 取得您的 OpenAI API 金鑰。 建立您的專案 ------ 首先，您需要在電腦上安裝 Wing。執行以下命令： ``` npm install -g winglang ``` 透過檢查版本確認安裝： ``` wing -V ``` ### 建立您的 Next.js 和 Wing 應用程式。 ``` mkdir assistant cd assistant npx create-next-app@latest frontend mkdir backend && cd backend wing new empty ``` 我們已在 Assistant 目錄中成功建立了 Wing 和 Next.js 專案。我們的 ChatGPT 用戶端的名稱是 Assistant。聽起來很酷，對吧？ 前端和後端目錄分別包含我們的 Next 和 Wing 應用程式。 `wing new empty`建立三個檔案： `package.json` 、 `package-lock.json`和`main.w` 。後者是應用程式的入口點。 ### 在 Wing 模擬器中本地執行您的應用程式 Wing 模擬器可讓您在本機電腦內執行程式碼、編寫單元測試和偵錯程式碼，而無需部署到實際的雲端供應商，從而幫助您更快地進行迭代。 使用以下命令在本機上執行您的 Wing 應用程式： ``` wing it ``` 您的 Wing 應用程式將在`localhost:3000`上執行。  設定您的後端 ------ - 讓我們安裝 Wing 的 OpenAI 和 React 函式庫。 OpenAI 庫提供了與 LLM 互動的標準介面。 React 程式庫可讓您將 Wing 後端連接到 Next 應用程式。 ``` npm i @winglibs/openai @winglibs/react ``` - 將這些套件匯入到`main.w`檔案中。我們還導入需要的所有其他庫。 ``` bring openai bring react bring cloud bring ex bring http ``` `bring`是 Wing 中的導入語句。這樣想，Wing 使用`bring`來實現與 JavaScript 中`import`相同的功能。 `cloud`是 Wing 的雲端庫。它公開了雲端 API、儲存桶、計數器、網域、端點、函數和更多雲端資源的標準介面。 `ex`是用於與表格和雲端 Redis 資料庫介面的標準庫， `http`用於呼叫不同的 HTTP 方法 - 從遠端資源發送和檢索資訊。 取得您的 OpenAI API 金鑰 ------------------ 我們將在我們的應用程式中使用`gpt-4-turbo`但您可以使用任何 OpenAI 模型。 - 如果您還沒有[OpenAI](https://platform.openai.com/signup)帳戶，請建立一個。若要建立新的 API 金鑰，請前往[platform.openai.com/api-keys](http://platform.openai.com/api-keys)並選擇**建立新金鑰。**  - 設定**名稱**、**專案**和**權限，**然後按一下**建立金鑰。**  初始化 OpenAI ---------- 建立一個`Class`來初始化您的 OpenAI API。我們希望它可以重複使用。 我們將向`Assistant`類別加入`personality` ，以便在向 AI 助手傳遞提示時可以指定 AI 助手的個性。 ``` let apiKeySecret = new cloud.Secret(name: "OAIAPIKey") as "OpenAI Secret"; class Assistant { personality: str; openai: openai.OpenAI; new(personality: str) { this.openai = new openai.OpenAI(apiKeySecret: apiKeySecret); this.personality = personality; } pub inflight ask(question: str): str { let prompt = `you are an assistant with the following personality: ${this.personality}. ${question}`; let response = this.openai.createCompletion(prompt, model: "gpt-4-turbo"); return response.trim(); } } ``` Wing 分別使用`preflight`和`inflight`概念來統一基礎設施定義和應用程式邏輯。 **預檢**程式碼（通常是基礎設施定義）在編譯時執行一次，而執行**中**程式碼將在執行時執行以實現應用程式的行為。 雲端儲存桶、佇列和 API 端點是預檢的一些範例。定義預檢時不需要新增預檢關鍵字，Wing 預設知道這一點。但對於飛行塊，您需要在其中加入“飛行”一詞。 > 上面的程式碼中有一個飛行中的區塊。 Inflight 區塊是您編寫非同步執行時間程式碼的地方，這些程式碼可以透過其 inflight API 直接與資源互動。 > 測試和儲存雲端秘密 --------- 讓我們來看看如何保護我們的 API 金鑰，因為我們肯定要[考慮安全性](https://techhq.com/2022/09/hardcoded-api-keys-jeopardize-data-in-the-cloud/)。 讓我們在後端的根目錄中建立一個`.env`檔案並傳入我們的 API 金鑰： ``` OAIAPIKey = Your_OpenAI_API_key ``` 我們可以在本地引用 .env 檔案來測試 OpenAI API 金鑰，然後由於我們計劃部署到 AWS，因此我們將逐步設定[AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html) 。  首先，我們前往 AWS 並登入控制台。如果您沒有帳戶，可以免費建立一個。  導覽至 Secrets Manager，讓我們儲存 API 金鑰值。   我們已將 API 金鑰儲存在名為`OAIAPIKey`的雲端機密中。複製您的金鑰，我們將跳到終端並連接到現在儲存在 AWS 平台中的金鑰。 ``` wing secrets ``` 現在將您的 API 金鑰貼上為終端中的值。您的密鑰現已正確存儲，我們可以開始與我們的應用程式互動。 --- 將人工智慧的回應儲存在雲端。 -------------- 將人工智慧的回應儲存在雲端可以讓您控制資料。它駐留在您自己的基礎設施上，與 ChatGPT 等專有平台不同，您的資料位於您無法控制的第三方伺服器上。您也可以在需要時檢索這些回應。 讓我們建立另一個類，使用 Assistant 類來傳遞 AI 的個性和提示。我們還將每個模型的回應作為`txt`檔案儲存在雲端儲存桶中。 ``` let counter = new cloud.Counter(); class RespondToQuestions { id: cloud.Counter; gpt: Assistant; store: cloud.Bucket; new(store: cloud.Bucket) { this.gpt = new Assistant("Respondent"); this.id = new cloud.Counter() as "NextID"; this.store = store; } pub inflight sendPrompt(question: str): str { let reply = this.gpt.ask("{question}"); let n = this.id.inc(); this.store.put("message-{n}.original.txt", reply); return reply; } } ``` --- 我們為我們的助理設定了「受訪者」的個性。我們希望它能夠回答問題。您也可以讓前端使用者在發送提示時指定此個性。 每次產生回應時，計數器都會遞增，並且計數器的值會傳遞到用於在雲端中儲存模型回應的`n`變數中。然而，我們真正想要的是建立一個資料庫來儲存來自前端的使用者提示和模型的回應。 讓我們定義我們的資料庫。 定義我們的資料庫 -------- Wing 內建了`ex.Table` - 一個用於儲存和查詢資料的 NoSQL 資料庫。 ``` let db = new ex.Table({ name: "assistant", primaryKey: "id", columns: { question: ex.ColumnType.STRING, answer: ex.ColumnType.STRING } }); ``` --- 我們在資料庫定義中新增了兩列 - 第一列用於儲存使用者提示，第二列用於儲存模型的回應。 建立 API 路由和邏輯 ------------ 我們希望能夠在後端發送和接收資料。讓我們建立 POST 和 GET 路由。 ``` let api = new cloud.Api({ cors: true }); api.post("/assistant", inflight((request) => { // POST request logic goes here })); api.get("/assistant", inflight(() => { // GET request logic goes here })); ``` --- ``` let myAssistant = new RespondToQuestions(store) as "Helpful Assistant"; api.post("/assistant", inflight((request) => { let prompt = request.body; let response = myAssistant.sendPrompt(JSON.stringify(prompt)); let id = counter.inc(); // Insert prompt and response in the database db.insert(id, { question: prompt, answer: response }); return cloud.ApiResponse({ status: 200 }); })); ``` 在 POST 路由中，我們希望將從前端收到的使用者提示傳遞到模型中並獲得回應。提示和回應都將儲存在資料庫中。 `cloud.ApiResponse`可讓您傳送對使用者要求的回應。 新增前端發出 GET 請求時檢索資料庫專案的邏輯。 --- 新增前端發出 GET 請求時檢索資料庫專案的邏輯。 ``` api.get("/assistant", inflight(() => { let questionsAndAnswers = db.list(); return cloud.ApiResponse({ body: JSON.stringify(questionsAndAnswers), status: 200 }); })); ``` 我們的後端已經準備好了。我們在本地雲端模擬器中測試一下。 跑`wing it` 。 讓我們轉到`localhost:3000`並向我們的助理詢問一個問題。  我們的問題和助理的回答都已儲存到資料庫中。看一看。  向前端公開您的 API URL --------------- 我們需要將後端的 API URL 公開給 Next 前端。這就是之前安裝的 React 函式庫派上用場的地方。 ``` let website = new react.App({ projectPath: "../frontend", localPort: 4000 }); website.addEnvironment("API_URL", api.url); ``` 將以下內容加入 Next 應用程式的`layout.js`中。 ``` import { Inter } from "next/font/google"; import "./globals.css"; const inter = Inter({ subsets: ["latin"] }); export const metadata = { title: "Create Next App", description: "Generated by create next app", }; export default function RootLayout({ children }) { return ( <html lang="en"> <head> <script src="./wing.js" defer></script> </head> <body className={inter.className}>{children}</body> </html> ); } ``` 我們現在可以在 Next 應用程式中存取`API_URL` 。 實作前端邏輯 ------ 讓我們實作前端邏輯來呼叫後端。 ``` import { useEffect, useState, useCallback } from 'react'; import axios from 'axios'; function App() { const [isThinking, setIsThinking] = useState(false); const [input, setInput] = useState(""); const [allInteractions, setAllInteractions] = useState([]); const retrieveAllInteractions = useCallback(async (api_url) => { await axios ({ method: "GET", url: `${api_url}/assistant`, }).then(res => { setAllInteractions(res.data) }) }, []) const handleSubmit = useCallback(async (e)=> { e.preventDefault() setIsThinking(!isThinking) if(input.trim() === ""){ alert("Chat cannot be empty") setIsThinking(true) } await axios({ method: "POST", url: `${window.wingEnv.API_URL}/assistant`, headers: { "Content-Type": "application/json" }, data: input }) setInput(""); setIsThinking(false); await retrieveAllInteractions(window.wingEnv.API_URL); }) useEffect(() => { if (typeof window !== "undefined") { retrieveAllInteractions(window.wingEnv.API_URL); } }, []); // Here you would return your component's JSX return ( // JSX content goes here ); } export default App; ``` `retrieveAllInteractions`函數取得後端資料庫中的所有問題和答案。 `handSubmit`函數將使用者的提示傳送到後端。 讓我們加入 JSX 實作。 ``` import { useEffect, useState } from 'react'; import axios from 'axios'; import './App.css'; function App() { // ... return ( <div className="container"> <div className="header"> <h1>My Assistant</h1> <p>Ask anything...</p> </div> <div className="chat-area"> <div className="chat-area-content"> {allInteractions.map((chat) => ( <div key={chat.id} className="user-bot-chat"> <p className='user-question'>{chat.question}</p> <p className='response'>{chat.answer}</p> </div> ))} <p className={isThinking ? "thinking" : "notThinking"}>Generating response...</p> </div> <div className="type-area"> <input type="text" placeholder="Ask me any question" value={input} onChange={(e) => setInput(e.target.value)} /> <button onClick={handleSubmit}>Send</button> </div> </div> </div> ); } export default App; ``` 在本地執行您的專案 --------- 導航到您的後端目錄並使用以下命令在本地執行您的 Wing 應用程式 ``` cd ~assistant/backend wing it ``` 也執行您的 Next.js 前端： ``` cd ~assistant/frontend npm run dev ``` 讓我們看一下我們的應用程式。  讓我們透過 Next 應用程式向 AI 助理詢問幾個開發人員問題。  將您的應用程式部署到 AWS -------------- 我們已經了解了我們的應用程式如何在本地執行。 Wing 也允許您部署到包括 AWS 在內的任何雲端提供者。要部署到 AWS，您需要使用您的憑證來設定[Terraform](https://terraform.io/downloads)和[AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/) 。 - 使用`tf-aws`編譯到 Terraform/AWS 。此指令指示編譯器使用 Terraform 作為配置引擎，將所有資源綁定到預設的 AWS 資源集。 ``` cd ~/assistant/backend wing compile --platform tf-aws main.w ``` --- - 執行 Terraform 初始化並應用 ``` cd ./target/main.tfaws terraform init terraform apply ``` --- 注意： `terraform apply`需要一些時間才能完成。 您可以[在此處](https://github.com/NathanTarbert/chatgpt-client-wing-nextjs)找到本教程的完整程式碼。 總結一下 ---- 正如我之前提到的，我們都應該關心我們的應用程式的安全性，建立您自己的 ChatGPT 用戶端並將其部署到您的雲端基礎設施可以為您的應用程式提供一些非常好的[保障](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/security-and-compliance.html#:~:text=Keep%20Your%20data%20safe%20%E2%80%94%20The,compliance%20programs%20in%20its%20infrastructure.)。 我們在本教程中演示了[Wing](https://git.new/wing-repo)如何提供一種簡單的方法來建置可擴展的雲端應用程式，而無需擔心底層基礎設施。 如果您有興趣建立更酷的東西，Wing 擁有一個活躍的開發人員社區，他們可以合作建立雲端願景。我們很高興在那裡見到你。 只需前往我們的[Discord](https://t.winglang.io/discord)打個招呼即可！ --- 原文出處：https://dev.to/winglang/building-your-own-chatgpt-graphical-client-with-nextjs-and-wing-29jj
**TL;DR：**在這篇文章中，我將向您介紹使用 React 和 Node.js 輕鬆建立全端應用程式的超高效堆疊 - Supabase 和 Wasp！我們將這兩種技術結合起來，使身份驗證、非同步作業、全端類型安全性、託管資料庫和託管儲存開箱即用。 ### 嘿，我是美穗！ 👋 我是一名高級全端開發人員，我從事夢想和建立專案的工作已經近 10 年了。幾乎每天我都會偶然發現一個問題，並想建立一個應用程式來解決它！這就是為什麼我必須盡快做好這件事，盡可能少麻煩。 在使用 Wasp 和 Supabase 一段時間後，將它們組合在一起對我來說似乎是理所當然的。事實證明我是對的！ 沒有理論，我們將建立一個應用程式！ ----------------- 我們製作了一些有趣的東西：賀卡產生器，它不僅可以工作，而且還具有無限的*創意！*利用開源人工智慧模式——是的，閃亮的全新 Llama 3 和超高速的 SDXL-Lighting——我們將這個想法變成了現實。 需要視覺效果嗎？這是我製作的一個快速草圖（幸好我有那台平板電腦！）：  這就是我們的應用程式在完善並準備就緒後的樣子： {% 嵌入 https://twitter.com/infomiho/status/1782416172111024600 %} 查看[我們應用程式的部署版本](https://lazy-greeting-cards-client.fly.dev/)- 使用 Google 登入並獲得一些甜蜜的卡片！ ### 駱駝有最後發言權 在我們的應用程式中，多個模型協作產生漂亮的結果。  它的工作原理如下： 1. 用戶給我們一個主題 2. Llama 3 產生賀卡文字（「text」） 3. ……它還描述了一些適合文字的藝術作品（“圖像提示”） 4. 穩定擴散繪製藝術品 5. ??? 6. 利潤！ 想像一下，為你三歲的、專橫的、喜歡穿紅衣服的美洲駝索要一張賀卡（因為誰不會呢？！）。 你會得到這樣可愛的東西！ 🦙：  > 提示：“為我的美洲駝三歲生日準備的賀卡，它很專橫，喜歡穿紅色衣服” 支持我們！ 🙏⭐️ ---------  如果您覺得這篇文章有幫助，[請考慮在 Github 上給我們一顆星](https://github.com/wasp-lang/wasp)！我們在 Wasp 所做的一切都是開源的，您的支援幫助我們使 Web 開發變得更容易，並激勵我們撰寫更多這樣的文章。  {% cta [https://github.com/wasp-lang/wasp](https://www.github.com/wasp-lang/wasp) %} ⭐️ 感謝您的支持🙏 {% endcta %} 我們是如何成功的 -------- 恕我直言，這是一張非常酷的賀卡，但我們還需要更多的東西才能使其成為適合我們用戶的合適應用程式。 ### 我們想用Google登入 我們使用[Wasp](https://wasp-lang.dev/)的內建[身份驗證](https://wasp-lang.dev/docs/auth/overview)，這使您的身份驗證完全屬於您自己，並且獨立於任何第三方服務。在底層，它使用[Lucia](https://lucia-auth.com/)和[Arctic](https://arctic.js.org/)為您提供開箱即用的電子郵件、使用者名稱和多個 OAuth 提供者。 除了這段程式碼之外，我們不需要做太多的工作來設定它：  > Wasp設定檔程式碼 ### 我們想把製卡過程分開 使用 Wasp 的非同步作業，我們將卡片建立過程分成可管理的步驟，因此使用者不會被蒙在鼓裡。他們獲得了有趣的更新，例如“預熱人工智慧”和“繪製圖像”——讓等待變得更容易忍受🐻 這些任務由[pg-boss](https://github.com/timgit/pg-boss/)在幕後管理（基於 PostgreSQL），哦，看，無縫連接到... ### 託管 PostgreSQL 在這個應用程式中使用[Supabase](https://supabase.com/)堅如磐石的 PostgreSQL 資料庫是一次很棒的體驗。該產品的 DX 是驚人的：當您不想從頭開始建立自己的管理面板時，查看和管理資料庫資料是一個救星。  > 表編輯器非常適合對資料庫進行快速管理工作 ### 現代應用程式需要現代存儲 對於存儲，我們選擇了 Supabase 的[S3 相容存儲](https://supabase.com/blog/s3-compatible-storage?utm_source=postmark&utm_medium=email&utm_campaign=launch-week-11)選項。這意味著我們的應用程式不依賴專用磁碟儲存 - 使其更便攜且更容易擴展。  > 賀卡圖像概述 ### [火焰3-70B](https://replicate.com/meta/meta-llama-3-70b-instruct)型號 Meta 最新的 Llama3 是 GPT-4（仍在訓練的 405B 模型）的開源競爭者。 {% 嵌入 https://twitter.com/lmsysorg/status/1782483699449332144 %} 它產生的文本在大多數情況下總是有用且有趣的。我覺得不需要那麼多的及時調整就能獲得好的結果。 **我們使用的提示** 寫賀卡： ``` Write a greeting card text for the following topic: "<topic>". Make it clever. Return it as plain text, no quotes, no extra syntax. Return only the greeting card text. Max chars: 80! ``` 例如，如果我們使用**“笑”**這個主題，我們會得到以下結果：“笑是最好的良藥，除非您有健康保險，否則可能會更好。” 取得可用影像提示： ``` Based on the text I'll provide, give me a nice artwork to go alongside it. Describe it in a way of a short list of features of the artwork. Use descriptive language so someone can paint it. Only respond with the description, no extra syntax. Max words: 30 Context: <original_topic> Text: <text> ``` 對於上面的範例，我們會得到以下圖像提示：「一個微笑的藥瓶的異想天開的插圖，周圍環繞著旋轉的笑聲氣泡，背景中有一個微妙的醫療十字架，襯託在溫暖、陽光明媚的黃色天空的映襯下。 現在，我們為什麼要做第二步？只需比較“文字”和“圖像提示”直接生成的圖像：  > 直接使用“文字”  > 使用 Llama 3 產生的“影像提示” 正如您所看到的，基於圖像提示的版本在美學上與賀卡氛圍更加一致——色彩豐富且友好。 ### [SDXL-Lighting](https://replicate.com/bytedance/sdxl-lightning-4step) （4 步變體）模型 位元組跳動基於Stable Diffusion XL製作了這個模型，並使其*速度超快*。賀卡圖像在 1-2 秒內建立。這些圖像讓我想起了 Midjourney 的質量，這意味著模型做得很好。    ### 生成成本和時間 我們使用[Replicate](https://replicate.com/)來執行模型，到目前為止，90 張卡的成本為 26 美分，這意味著每張卡的成本不到三分之一美分！ 開源模型、最少的代幣使用和快速圖像生成的結合使成本保持在令人印象深刻的低水平。 製作一張卡片只需不到 5 秒，如果您趕時間，這會有所幫助 🙂 試一試！ ---- 在[我們應用程式的部署版本](https://lazy-greeting-cards-client.fly.dev/)中查看[ShadCN](https://ui.shadcn.com/)製作的漂亮 UI — 使用 Google 登入並獲得一些可愛的卡片！另外，整個專案是開源的。從[GitHub](https://github.com/wasp-lang/lazy-card-generator)取得程式碼。 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/wasp-x-supabase-smokin-hot-full-stack-combo-ioe
介紹 -- 在當今資料驅動的世界中，有效儲存和管理資訊對於各種規模的企業和組織都至關重要。關聯式資料庫已成為以結構化和可擴展的方式組織和操作資料的強大解決方案。在這篇文章中，我們將探討關聯式資料庫的基礎知識、它們的管理系統以及支援有效資料庫設計的原則。 --- 什麼是資料庫？ ------- 資料庫是資料的結構化集合，其組織和儲存方式有利於高效檢索、操作和管理。將其視為數位文件櫃，其中不是實體資料夾和文件，而是整齊排列的表格和記錄，以便於存取。 什麼是關係資料庫？ --------- 關聯式資料庫是一種將資料組織成具有行（記錄）和列（欄位）的表（關係）的資料庫。這些表透過關係互連，允許以各種方式存取和組合資料。想像一下電子表格的集合，每個電子表格代表資料的不同方面，但能夠無縫連結和組合它們之間的資訊。 關係型資料庫管理系統 ---------- 關聯式資料庫管理系統 (RDBMS) 是一種軟體應用程式，旨在建立、管理關聯式資料庫並與之互動。它提供了一個用於在資料庫中儲存、檢索和操作資料的結構化框架。 RDBMS 的一些熱門範例包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 Microsoft SQL Server。 --- SQL簡介 ----- SQL（結構化查詢語言）是用於與關聯式資料庫互動的標準程式語言。它允許您建立、讀取、更新和刪除資料庫中的資料，以及定義和修改資料庫結構本身。 SQL 就像一種通用語言，可讓您與不同的 RDBMS 平台進行通訊。 命名約定 ---- 在 SQL 中，遵循一致的命名約定對於清晰度和可維護性至關重要。這是一個例子： ``` -- Good naming conventions CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(100), last_name VARCHAR(100), email VARCHAR(100) ); ``` 什麼是資料庫設計？ --------- 資料庫設計是建立用於儲存和管理資料庫中的資料的高效且有組織的結構的過程。它涉及定義表、列、關係和約束，以確保資料完整性、最小化冗餘並優化效能。正確的資料庫設計是建立健全且可擴展的應用程式的基礎。  資料的完整性 ------ 資料完整性是指資料庫中儲存的資料的準確性、一致性和可靠性。它確保資料遵循特定的規則和約束，防止錯誤和不一致。資料完整性分為三種： 1. **實體完整性**：確保表中的每一行都可以透過主鍵唯一標識，且主鍵不能有空值。 2. **參照完整性**：透過確保一個表中的外鍵值與另一表中的主鍵值相符來維護表之間的關係。 3. **域完整性**：透過限制可儲存的資料類型、格式和值範圍，強制給定列輸入有效的條目。 ``` -- Example: Enforcing data integrity CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, -- Entity integrity customer_id INT FOREIGN KEY REFERENCES customers(customer_id), -- Referential integrity order_date DATE NOT NULL, -- Domain integrity total_amount DECIMAL(10, 2) CHECK (total_amount >= 0) -- Domain integrity ); ``` 資料庫術語 ----- - **表**：按行和列組織的相關資料的集合。 - **行**：表中的單一實例或條目（也稱為記錄或元組）。 - **列**：表中資料的特定特徵或屬性（也稱為欄位或屬性）。 - **主鍵**：唯一標識表中每一行的列或列組合。 - **外鍵**：引用另一個表的主鍵的列或列的組合，在兩個表之間建立關係。 - **連接**：根據相關列組合兩個或多個表中的行的操作。 - **索引**：一種資料結構，透過建立表格中資料的排序表示來提高資料檢索操作的效能。 - **視圖**：從一個或多個基礎表動態產生的虛擬表。 - **預存程序**：預先編譯的 SQL 語句集合，可以作為單一單元執行。 - **觸發器**：特殊類型的預存程序，當表中發生特定事件（例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE 語句）時會自動執行。 原子值 --- 在資料庫設計中，儲存原子值非常重要，這意味著儲存無法進一步劃分的最小資訊片段。這項原則有助於保持資料完整性並避免冗餘。 例如，與其將客戶的全名儲存在單一欄位中，不如將其分成名字和姓氏欄位。這樣，您可以輕鬆地獨立搜尋、排序或操作名稱的每個部分。 ``` -- Example: Storing atomic values CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), email VARCHAR(100) ); ``` --- 按鍵簡介 ---- 鍵是資料庫設計中的重要組成部分，有助於確保資料完整性並建立表之間的關係。它們充當記錄的唯一標識符，並實現高效的資料檢索和操作。 主鍵索引 ---- 主鍵是唯一標識表中每筆記錄的列或列的組合。它確保每個記錄都是唯一的並且可以輕鬆找到。通常會對主鍵建立索引以提高查詢效能。 ``` CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), email VARCHAR(100) ); ``` 查找表 --- 查找表也稱為參考表或程式碼表，是包含預定義值集的表，這些值可用於填入其他表中的列。查找表透過確保一致性和減少冗餘來幫助維護資料完整性。 ``` -- Lookup table for product categories CREATE TABLE product_categories ( category_id INT PRIMARY KEY, category_name VARCHAR(100) ); -- Products table referencing the lookup table CREATE TABLE products ( product_id INT PRIMARY KEY, product_name VARCHAR(100), category_id INT, FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES product_categories(category_id) ); ``` 超級密鑰和候選密鑰 --------- 超級鍵是表中唯一標識每筆記錄的一組或多列。候選鍵是最小超鍵，這意味著它不包含不必要的列。換句話說，候選鍵是一個超級鍵，具有唯一標識每個記錄所需的最少列數。 主鍵和備用鍵 ------ 主鍵是選擇作為表的主要唯一辨識符的候選鍵。備用鍵也稱為唯一鍵，是任何其他本來可以被選為主鍵但沒有被選為主鍵的候選鍵。 ``` CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, email VARCHAR(100) UNIQUE, -- Alternate key first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); ``` 代理鍵和自然鍵 ------- 代理鍵是用作表中主鍵的人工鍵（通常是序號或 GUID）。它與資料本身沒有固有的意義或關係。另一方面，自然金鑰是從資料本身衍生的金鑰，例如員工 ID 或產品程式碼。 ``` -- Surrogate key CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), -- Surrogate key customer_name VARCHAR(100), order_date DATE ); -- Natural key CREATE TABLE products ( product_code VARCHAR(10) PRIMARY KEY, -- Natural key product_name VARCHAR(100), price DECIMAL(10,2) ); ``` 我應該使用代理鍵還是自然鍵？ -------------- 代理鍵和自然鍵之間的選擇取決於多個因素，包括資料的性質、資料變更的可能性以及重複或衝突的可能性。 代理鍵通常是首選，因為它們是： - 不可變：即使資料發生變化，它們也不會隨著時間而改變。 - 保證唯一性：由資料庫系統生成，保證唯一性。 - 不透明：它們不會洩露有關資料本身的任何訊息，這對於安全和隱私來說是有益的。 另一方面，自然鍵在以下情況下可能會很有優勢： - 資料具有固有的唯一性，例如產品程式碼或員工 ID。 - 資料不太可能隨著時間的推移而改變，從而降低了衝突或重複的風險。 - 需要人類可讀且有意義的辨識符。 外鍵 -- 外鍵是一個表中引用另一個表的主鍵的列或列的組合。它在兩個表之間建立連結並強制引用完整性，確保子表中的資料有效且與父表中的資料一致。 ``` CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ); ``` NOT NULL 外鍵 ----------- 在某些情況下，可能需要對外鍵列設定 NOT NULL 約束，這表示該列不能有空值。此約束可確保子表中的每筆記錄都與父表中的有效記錄相關聯。 ``` CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT NOT NULL, order_date DATE, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ); ``` 外鍵約束 ---- 外鍵約束定義表之間引用完整性的規則。這些約束可以包括更新或刪除父表中引用的記錄時要採取的操作，例如： - `CASCADE` ：當父表中的記錄被更新或刪除時，子表中對應的記錄也會被更新或刪除。 - `SET NULL` ：當父表中的記錄被更新或刪除時，子表中對應的外鍵值被設定為NULL。 - `NO ACTION` ：當父表中的記錄被更新或刪除時，子表中對應的外鍵值保持不變，如果違反引用完整性則回滾操作。 ``` CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ON UPDATE CASCADE ON DELETE SET NULL ); ``` 簡單鍵、複合鍵、複合鍵 ----------- - 簡單鍵是用作主鍵或外鍵的單一欄位。 - 複合鍵是用作主鍵或外鍵的兩個或多個列的組合。 - 複合鍵是用作外鍵的兩個或多個簡單鍵的組合。 ``` -- Simple key CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, ... ); -- Composite key CREATE TABLE order_items ( order_id INT, product_id INT, quantity INT, PRIMARY KEY (order_id, product_id) ); -- Compound key CREATE TABLE shipments ( shipment_id INT PRIMARY KEY, order_id INT, product_id INT, FOREIGN KEY (order_id, product_id) REFERENCES order_items(order_id, product_id) ); ``` --- 關係 ---- 關係是關聯式資料庫的基石，可讓您連接和組合來自不同表的資料。關係主要分為三種：  一對一的關係 ------ 在一對一關係中，一個表中的每筆記錄都與另一個表中的一筆記錄相關聯，反之亦然。例如，考慮一個資料庫，其中每位員工都有一名且僅有一名經理，且每位經理管理一名且僅有一名員工。這種關係在實務上比較少見。  一對多關係 ----- 在一對多關係中，一個表格（「一」側）中的每筆記錄都可以與另一個表（「多」側）中的多個記錄關聯。例如，在學校的資料庫中，一位老師可以教授多個班級，但每個班級只有一位老師授課。  多對多關係 ----- 在多對多關係中，一個表中的每筆記錄可以與另一表中的多筆記錄關聯，反之亦然。例如，在大學的資料庫中，一個學生可以註冊多個課程，每個課程可以有多個學生註冊。  ### 關係摘要 - 一對一：表A中的一筆記錄與表B中的一筆且只有一筆記錄相關，反之亦然。 - 一對多：A表中的一筆記錄可以與B表中的多筆記錄相關，但B表中的一筆記錄只能與A表中的一筆記錄相關。 - 多對多：表A中的多筆記錄可以與表B中的多筆記錄相關，反之亦然。 設計關係（SQL 實作） ------------ **1 - 設計一對一關係** 要設計一對一關係，您可以將兩個表中的所有列包含在一個表中，也可以建立兩個單獨的表並使用外鍵約束來連結它們。 ``` -- Option 1: Single table CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), manager_first_name VARCHAR(50), manager_last_name VARCHAR(50) ); -- Option 2: Two tables with foreign key CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), manager_id INT UNIQUE, FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id) ); ``` 2 -**設計一對多關係** 要設計一對多關係，通常會建立兩個表：父表（“一”側）和子表（“多”側）。子表包含引用父表主鍵的外鍵列。 ``` -- Parent table CREATE TABLE teachers ( teacher_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); -- Child table CREATE TABLE classes ( class_id INT PRIMARY KEY, class_name VARCHAR(100), teacher_id INT, FOREIGN KEY (teacher_id) REFERENCES teachers(teacher_id) ); ``` **3 - 設計多對多關係** 要設計多對多關係，通常會建立第三個表（稱為聯結表或關聯表），將兩個主表連結在一起。此聯結表包括引用主表的外鍵列 ``` -- Table 1 CREATE TABLE students ( student_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); -- Table 2 CREATE TABLE courses ( course_id INT PRIMARY KEY, course_name VARCHAR(100), description TEXT ); -- Junction or Intemediary table CREATE TABLE enrollments ( enrollment_id INT PRIMARY KEY, student_id INT, course_id INT, FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id), FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(course_id) ); ``` 父表和子表 ----- 在一對多或多對多關係中， **“一”**側的表通常稱為父表，而**“多”**側的表稱為子表。子表包含引用父表主鍵的外鍵。 例如，在教師-班級關係中， `teachers`表是父表， `classes`表是子表。同樣，在學生-課程關係中， `students`和`courses`表是父表，而`enrollm`是父表。 實體關係建模簡介 -------- 實體關係建模（ER Modeling）是資料庫設計中使用的一種技術，用於直觀地表示資料庫的邏輯結構。它有助於辨識實體（表）、屬性（列）以及它們之間的關係，從而更容易理解和傳達資料庫設計。 ER 圖由以下部分組成： - **實體**：以矩形表示，實體是資料庫中的表或物件。 - **屬性**：在實體矩形內列出，屬性是描述實體的列或欄位。 - **關係**：以連接實體的線表示，關係描述了實體之間的關聯。 基數 -- 基數定義了兩個實體之間的數值關係。它指定一個實體可以與另一個實體的單一實例關聯的最大實例數。最常見的基數是： - 一對一（1:1）：實體 A 的一個實例最多可以與實體 B 的一個實例關聯，反之亦然。 - 一對多（1:N）：實體 A 的一個實例可以與實體 B 的多個實例關聯，但實體 B 的一個實例只能與實體 A 的一個實例關聯。 - 多對多 (M:N)：實體 A 的多個實例可以與實體 B 的多個實例關聯，反之亦然。 在 ER 圖中，基數以特定的符號表示，例如單線表示一對一，帶箭頭的線表示一對多，兩端帶箭頭的線表示多對多關係。  模態 -- 模態是指一個實體實例的存在是否依賴它與另一個實體的關係。有兩種類型的模態： - 部分模態：實例的存在不依賴它與另一個實體的關係。例如，客戶可以在沒有任何訂單的情況下存在。 - 總模態：實例的存在取決於它與另一個實體的關係。例如，沒有訂單，訂單項就不可能存在。 在 ER 圖中，模態使用特定的符號表示，例如單一條表示部分模態，雙條表示總模態。 --- 資料庫規範化簡介 -------- 資料庫規範化是組織資料庫中的資料以減少冗餘、最大限度地減少資料異常（插入、更新和刪除異常）並提高資料完整性的過程。它涉及將資料庫分解為較小的表，並根據特定規則或範式定義它們之間的關係。 資料庫規範化的主要目標是： - 消除冗餘資料 - 確保資料完整性 - 促進資料操作和維護 資料庫規範化有多種範式，每種都建立在前一種範式的基礎上。最常用的範式是： 1. 第一範式 (1NF) 2. 第二範式 (2NF) 3. 第三範式 (3NF) 1NF（資料庫規範化第一範式） --------------- 第一範式（1NF）是最基本的規範化形式。它規定表中的屬性（列）必須具有原子值，這意味著表中的每個單元格應包含單一值，而不是一組值。 例如，假設一個表格具有名為「PhoneNumbers」的資料列，該資料列儲存客戶的多個電話號碼。這違反了 1NF，因為該列包含一組值而不是單一值。為了符合 1NF，您需要將電話號碼分成單獨的列或為電話號碼建立單獨的表。 ``` -- Violates 1NF CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), phone_numbers VARCHAR(200) -- Stores multiple phone numbers, violating 1NF ); -- Conforms to 1NF CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), phone1 VARCHAR(20), phone2 VARCHAR(20), phone3 VARCHAR(20) ); ``` 2NF（資料庫規範化的第二範式） ---------------- 第二範式 (2NF) 建立在 1NF 的基礎上，解決了部分依賴問題。如果表屬於 1NF，且每個非主屬性（列）完全依賴整個主鍵，則該表屬於 2NF。 換句話說，如果一個表有一個複合主鍵（由多個列組成），那麼所有非鍵列必須依賴整個主鍵，而不僅僅是它的一部分。 例如，考慮一個具有複合主鍵`(student_id, course_id)`和列`grade`的表。如果`grade`欄位僅取決於`course_id` ，而不取決於`student_id`和`course_id`的組合，則該表違反了 2NF。 ``` -- Violates 2NF CREATE TABLE student_courses ( student_id INT, course_id INT, course_name VARCHAR(100), grade CHAR(2), -- Depends only on course_id, not the entire primary key PRIMARY KEY (student_id, course_id) ); -- Conforms to 2NF CREATE TABLE student_courses ( student_id INT, course_id INT, grade CHAR(2), PRIMARY KEY (student_id, course_id) ); CREATE TABLE courses ( course_id INT PRIMARY KEY, course_name VARCHAR(100) ); ``` 3NF（資料庫規範化的第三範式） ---------------- 第三範式 (3NF) 建立在 2NF 的基礎上，解決了傳遞依賴問題。如果表屬於 2NF，且每個非主屬性都非傳遞依賴於主鍵，則該表屬於 3NF。 換句話說，如果一個非鍵列依賴另一個非鍵列，那麼該表就違反了 3NF，並且非鍵列應該分離到它們自己的表中。 例如，考慮一個包含`student_id` 、 `student_name` 、 `class_id`和`class_name`欄位的表。 `student_name`欄位取決於`student_id` ，而`class_name`欄位取決於`class_id` 。但是， `class_name`欄位也透過`class_id`欄位傳遞依賴`student_id` 。這違反了 3NF。 ``` -- Violates 3NF CREATE TABLE student_classes ( student_id INT, student_name VARCHAR(100), class_id INT, class_name VARCHAR(100), PRIMARY KEY (student_id, class_id) ); -- Conforms to 3NF CREATE TABLE students ( student_id INT PRIMARY KEY, student_name VARCHAR(100) ); CREATE TABLE classes ( class_id INT PRIMARY KEY, class_name VARCHAR(100) ); CREATE TABLE student_classes ( student_id INT, class_id INT, PRIMARY KEY (student_id, class_id), FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id), FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES classes(class_id) ); ``` 透過遵循資料庫規範化的原則，您可以建立結構良好且高效的資料庫，從而最大限度地減少冗餘、保持資料完整性並促進資料操作和維護。 --- 索引（聚集索引、非聚集索引、複合索引） ------------------- 索引是提高資料庫中資料檢索操作效能的資料結構。它們在表中建立資料的排序表示，從而允許更快的搜尋和查詢。索引有幾種類型： - **聚集索引**：聚集索引根據索引鍵值對表中的行進行實體重新排序。每個表只能有一個聚集索引。 - **非聚集索引**：非聚集索引是一個單獨的物件，其中包含索引鍵值和指向表中相應行的指標。一個表可以有多個非聚集索引。 - **複合索引**：複合索引是索引鍵中包含多個欄位的索引。它可以是集群的，也可以是非集群的。 ``` -- Clustered index CREATE CLUSTERED INDEX idx_customers_name ON customers (last_name, first_name); -- Nonclustered index CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_orders_date ON orders (order_date); -- Composite index CREATE INDEX idx_products_category_price ON products (category_id, price); ``` 資料類型 ---- 在資料庫領域，資料類型就像是保存特定類型資訊的不同形狀的容器。就像您不會將液體儲存在籃子中或將固體物體儲存在罐子中一樣，資料庫需要強制執行特定的資料類型以確保資料的完整性和一致性。 SQL 中的一些常見資料類型包括： - `INT`或`INTEGER` ：儲存整數，例如`42`或`17` 。 - `FLOAT`或`DOUBLE` ：儲存十進制數，例如`3.14159`或`0.00005` 。 - `VARCHAR`或`TEXT` ：儲存文字資料，例如名稱或描述。 - `DATE`或`DATETIME` ：儲存日期和時間值，例如`'2023-05-06'`或`'2024-01-01 12:34:56'` 。 - `BOOLEAN` ：儲存真/假值，例如`1` （真）或`0` （假）。 選擇正確的資料類型至關重要，因為它會影響資料的儲存、查詢和操作方式。例如，嘗試在`INT`列中儲存大字串會導致錯誤或資料截斷。 ``` CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, age INT, is_active BOOLEAN DEFAULT 1 ); ``` 在此範例中，我們建立一個`users`表，其中包含`id` （整數）、 `name` （最多 50 個字元的字串）、 `age` （整數）和`is_active` （布林值，預設值為`1`或 true）欄位。 --- 連接簡介 ---- 連接就像連接資料庫中不同表的橋樑，允許您組合和檢索來自多個來源的相關資料。它們是關係資料庫中的基本概念，對於有效查詢和操作資料至關重要。  內部聯接 ---- 內部聯結就像兩個表之間的友好握手，其中只有在兩個表中具有匹配值的行才會包含在結果集中。這是一種基於公共列或列集組合多個表中的資料的方法。 ``` SELECT users.name, orders.order_date FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id; ``` 在這個範例中，我們從`users`表中檢索`name`列，從`orders`表中檢索`order_date`列，但僅限於`users`表中的`id`與`orders`表中的`user_id`相符的行。 3 個表上的內連接（範例） ------------- 假設我們有三個表： `users` 、 `orders`和`products` 。我們想要檢索每個訂單的使用者名稱、訂單日期和產品名稱。我們可以透過在所有三個表之間執行內部聯結來實現這一點： ``` SELECT users.name, orders.order_date, products.product_name FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id INNER JOIN products ON orders.product_id = products.id; ``` 在這裡，我們首先在`id`和`user_id`列上連接`users`和`orders`表。然後，我們將該連接的結果與`products`表的`product_id`和`id`列連接起來。這樣，我們可以在單一查詢中從所有三個表中檢索資料，但僅限於滿足連接條件的行。 外連接簡介 ----- 內部連接就像友好的握手，而外部連接更像是歡迎的擁抱。它們不僅包括兩個表中的匹配行，還包括一個或兩個表中的不匹配行，具體取決於外連接的類型。 右外連接 ---- 右外連接就像從右表到左表的溫暖擁抱。它包括右表中的所有行以及左表中的匹配行。如果左表中沒有符合的行，則結果將包含左表列的`NULL`值。 ``` SELECT users.name, orders.order_date FROM users RIGHT OUTER JOIN orders ON users.id = orders.user_id; ``` 在此範例中，我們從`orders`表（右表）中檢索所有行，以及`users`表（左表）中的符合`name`值。如果訂單沒有符合的用戶，則`name`列將包含`NULL` 。 JOIN 與 NOT NULL 列 ----------------- 有時，您可能只想對不為空的列執行聯接。當您想要從結果集中排除缺少資料的行時，這會很有用。 ``` SELECT users.name, orders.order_date FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id AND users.name IS NOT NULL; ``` 在此範例中，我們在`users`和`orders`表之間執行內部聯接，但我們新增了一個附加條件`users.name IS NOT NULL`以確保結果集中僅包含具有非空`name`值的行。 跨 3 個表的外連接 ---------- 與內連接範例類似，我們可以跨多個表執行外連接。假設我們想要檢索所有訂單以及使用者名稱和產品名稱，即使`users`或`products`表中缺少值。 ``` SELECT users.name, orders.order_date, products.product_name FROM orders LEFT OUTER JOIN users ON orders.user_id = users.id LEFT OUTER JOIN products ON orders.product_id = products.id; ``` 在這裡，我們從`orders`表開始，並對`users`和`products`表執行左外連接。這可確保所有訂單以及符合的使用者名稱和產品名稱（如果可用）都包含在結果集中。如果`users`或`products`表中沒有符合的行，則對應的列將包含`NULL`值。 別名 -- 別名就像 SQL 查詢中表格或欄位的暱稱。它們可以使查詢更具可讀性和更容易理解，特別是在處理長表或列名時，或在查詢中多次引用同一個表時。 ``` SELECT u.name, o.order_date, p.product_name FROM users u INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id INNER JOIN products p ON o.product_id = p.id; ``` 在此範例中，我們對`users`表使用別名`u` ，對`orders`表使用別名`o` ，對`products`表使用`p` 。這使得查詢更加簡潔且更易於閱讀，而不必多次重複完整的表名稱。 自加入 --- 自連結就像一張表在與自己對話。這是一種根據同一個表中的特定條件或關係將表與其自身連接的方法。這在處理分層或遞歸資料結構（例如員工-經理關係或巢狀類別）時非常有用。 ``` SELECT e.name AS employee, m.name AS manager FROM employees e LEFT OUTER JOIN employees m ON e.manager_id = m.id; ``` 在此範例中，我們對`employees`表執行自聯接以檢索每位員工的姓名及其對應經理的姓名。我們使用左外連接來確保所有員工都包含在結果集中，即使他們沒有指派經理。 --- 資料庫標記語言 (DBML) -------------- 資料庫建模語言（DBML）是一種簡單直觀的標記語言，用於描述關係型資料庫的結構。它提供了一種人類可讀的方式來定義表、列、關係和約束，從而使資料庫設計方面的溝通和協作變得輕鬆。 **DBML 入門** 要開始使用 DBML，您需要一個文字編輯器並對資料庫概念有基本的了解。讓我們建立第一個 DBML 檔案： ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } ``` 在這個範例中，我們定義了一個`users`表，其中包含`id` 、 `username` 、 `email`和`created_at`列。 `[pk]`標記指定`id`為主鍵， `[increment]`表示自動遞增， `[unique]`確保`email`的唯一性， `[default:` now() `]`將`created_at`的預設值設為目前時間戳記。 **建立表** DBML 可讓您在單一檔案中定義多個表格及其列。讓我們為資料庫新增更多表： ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar content text user_id int [ref: > users.id] created_at datetime [default: `now()`] } ``` 在這個範例中，我們新增了一個`posts`表，其中包含`id` 、 `title` 、 `content` 、 `user_id`和`created_at`欄位。 `[ref: > users.id]`標籤在`posts`表中的`user_id`欄位和`users`表中的`id`列之間建立外鍵關係。 **定義關係** DBML 支援表之間各種類型的關係，包括一對一、一對多和多對多。讓我們在資料庫中定義一些關係： ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar content text user_id int [ref: > users.id] created_at datetime [default: `now()`] } Ref: users.id < posts.user_id ``` 在此範例中，我們定義了`users`和`posts`表之間的一對多關係。 `Ref: users.id < posts.user_id`行指定`users`表中的`user_id`欄位引用`posts`表中的`id`列。 **新增約束** 約束確保資料完整性並在資料庫上強制執行規則。 DBML 支援各種約束，例如主鍵、外鍵、唯一約束和預設值。讓我們在表格中加入一些約束： ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar [unique] email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar content text user_id int [ref: > users.id] created_at datetime [default: `now()`] } Ref: users.id < posts.user_id ``` 在此更新的範例中，我們為`users`表中的`username`名列新增了`[unique]`約束，以確保每個使用者名稱都是唯一的。 **記錄您的資料庫** DBML 可讓您為資料庫模式新增註解和註釋，使其更易於理解和維護。讓我們用註釋來記錄我們的表格： ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] // Unique identifier for users username varchar [unique] // User's username email varchar [unique] // User's email address created_at datetime [default: `now()`] // Date and time when the user was created } Table posts { id int [pk, increment] // Unique identifier for posts title varchar // Title of the post content text // Content of the post user_id int [ref: > users.id] // ID of the user who created the post created_at datetime [default: `now()`] // Date and time when the post was created } Ref: users.id < posts.user_id // Relationship between users and posts ``` **DBML 的好處** - 簡單且人類可讀的語法 - 與資料庫無關的方法 - [dbdiagram.io](dbdiagram.io)上的免費視覺化工具 - 一致的可讀性和可維護性約定 - 豐富的文件和範例 --- 結論 -- 總而言之，關聯式資料庫設計構成了現代應用程式中高效能資料組織的支柱。了解其原理使您能夠建立強大且可擴展的資料庫。接下來，我們將深入研究 SQL 語法，釋放與資料庫有效互動的能力。請繼續關注我們對 SQL 世界的探索！ --- 原文出處：https://dev.to/louaiboumediene/mastering-relational-database-design-a-comprehensive-guide-3jh8
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
在當今時代，保持簡單確實很難。我見過許多開發人員使用 6 到 10 種技術的組合來建立簡單的 CRUD 應用程式。抽象可能是好的，但也有一定的限度。我們生活在一個開發人員只知道 Tailwind 但不知道 CSS 的時代。他們很難編寫簡單的 SQL 查詢，但他們知道如何使用 ORM。他們被嚴重欺騙了，認為他們可以建立任何東西，因為他們在 YouTube 上觀看了無數業餘克隆的一切，但他們甚至不了解資料庫設計是什麼，系統實際上是如何運作的。他們不知道 JavaScript 是如何運作的，但正在嘗試學習 Next.js 並向前輩尋求建議。 您可能不喜歡它，但事實是您不是軟體工程師；你是一個「框架工作者」、是一個專精複製貼上的人。 軟體工程師是了解基礎知識並掌握它們的人，他們可以簡化最複雜的任務，並且對幕後的工作原理感到好奇。 這不僅僅是編寫程式碼，而是理解整個系統，相信我，這並不難 - 很簡單。 如果你掌握了正確的基礎知識，那麼學習一個框架或其他任何東西將只需要幾個小時，甚至幾天的時間。 --- 原文出處：https://dev.to/themuneebh/youre-not-a-software-engineer-youre-a-frameworker-3bkk
我來自世界各地的 DevOps 領域，在加入我現在的公司 SingleStore 之前，AI/ML 世界對我來說是全新的。我加入已經 8 個月了，一切進展得非常順利。從各種部落格、教程、工具等中學習AI/ML 中所有新的很酷的東西。這些要求的工具。順便說一句，我們有很多內容和材料可以開始，但我想看看行業之外還發生了什麼，並做我自己的研究。 正如我所說，已經過去 8 個月了。在我在這裡的整個旅程中，從舉辦網路研討會、在會議上發言，到撰寫有關新興技術趨勢的博客，我偶然發現了一系列不可或缺的工具。在本文中，我將分享這些工具，從新興程式語言到 AI 框架，再到向量資料庫，再到簡化 AI/ML 應用程式建立的開發工具。***讓我們開始吧。*** 1. 程式語言 ------- ### [翅膀](https://git.new/winglang)  我嘗試使用多種語言，但發現大多數語言都被誇大了。是的，就在那時，我遇到了一個正在討論這種為雲端和人工智慧應用程式設計的新語言的社群。那是我第一次嘗試 Wing 程式語言，發現它令人印象深刻。 你可能會問 - 為什麼是 Wing？ Wing 提供了一個統一的程式設計模型，將基礎架構和應用程式程式碼整合到一個有凝聚力的框架內。這種獨特的方法使開發人員能夠簡化他們的工作流程，消除不斷切換情境的需要，並顯著提高生產力和創造力。 這正是您在建立 AI/ML 應用程式時所需要的，更專注於核心功能而不是底層基礎設施。我遇到了他們的 Open AI Joker 應用程式，它可以產生笑話並將其翻譯成不同的語言。整個框架的流暢程度令人驚嘆。請注意，Wing 仍在積極開發中。 您可以使用最少的程式碼建立任何 AI/ML 應用程式。讓我們看看 Joker 應用程式是如何運作的。該應用程式使用 OpenAI 生成笑話並將其翻譯成不同的語言。有一個喜劇演員，一個開放人工智慧助手，可以產生笑話，每當它生成笑話時，笑話就會被放入/儲存在一個桶中。有兩個譯者，西班牙語和希伯來語。這些譯者訂閱一個主題。每當有笑話產生時，他們都會收到並翻譯。而且，他們也把翻譯好的笑話丟進桶裡了。很簡單。 以下是此範例的技術概述圖，展示如何將[OpenAI 的 API 與 Wing](https://github.com/winglang/examples/tree/main/examples/openai-joker)結合使用。  如果您還沒有嘗試過 Winglang，您可以透過簡單的命令輕鬆嘗試 ``` npm install -g winglang ``` 使用 git clone 指令將程式碼複製到本機 ``` git clone https://github.com/winglang/wing.git ``` 轉到範例資料夾，然後在終端機中執行以下命令： ``` npm install wing it ``` 呼叫“START HERE”函數，並在“Joke Store”中查看結果。 2.向量資料儲存與分析工具 ------------- ### SingleStore 和筆記本  對於 AI/ML 應用程式，您需要一個資料庫來儲存非結構化資料。我大約 8 個月前加入 SingleStore，當時我對 AI/ML 和向量資料庫還是個新手。隨著圍繞向量資料庫的大肆宣傳，我開始了解向量資料庫，並發現 SingleStore 作為向量資料庫如何為行業帶來驚人的補充。它不僅用於儲存向量資料，而且該公司還使用 SingleStore 進行即時分析。現在，看看支援即時分析的向量資料儲存的力量，這是一種超級力量。 下面我要來跟大家介紹一下SingleStore；它是一個基於雲端的資料庫管理系統（RDBMS），專為資料密集型應用程式而設計。它以其資料攝取、事務處理和查詢處理的速度而聞名。 SingleStore 早在 2017 年就開始支援向量儲存。 SingleStore 的 Notebook 功能基於流行的 Jupyter Notebook，廣泛應用於資料科學和機器學習社群。 SingleStore Notebook 擴展了 Jupyter Notebook 的功能，使資料專業人員能夠輕鬆使用 SingleStore 的分散式 SQL 資料庫，同時在語言和資料來源方面提供出色的可擴充性。 [試試 SingleStore 並獲得價值 600 美元的免費積分](https://www.singlestore.com/cloud-trial/?utm_medium=referral&utm_source=pavan&utm_term=devto&utm_content=aimltools)。 3. 資料操作與分析工具 ------------ 我只是喜歡處理資料並使用公開的資料集（例如葡萄酒資料集、泰坦尼克號資料集等）進行不同的實驗。我著迷地看到 NumPy 和 Pandas 在資料探索和提出不同解決方案方面的能力。 Pandas 和 NumPy 是 Python 生態系統中用於資料分析和科學計算的兩個最受歡迎的函式庫。 ### 熊貓和 NumPy  任何 AI/ML 應用程式的核心都是資料。 Pandas 和 NumPy 等工具是 Python 中資料操作和分析的基礎。 Pandas 提供了用於操作數值表和時間序列的高級資料結構和操作，使其成為在用於訓練模型之前預處理和清理資料的理想選擇。 NumPy 增加了對大型多維陣列和矩陣的支持，以及對這些陣列進行操作的大量數學函數的支持，這對於資料預處理和模型訓練中的效能密集型操作至關重要。 4. 人工智慧與機器學習框架 -------------- 我使用過 TensorFlow、PyTorch，最近接觸過 LangChain 和 LlamaIndex，對它們幫助 AI/ML 工程師使用 API、向量儲存功能、邏輯、推理等建立強大應用程式所需的所有工具包的能力印象深刻。讓我們一一來看看他們的超能力。 ### TensorFlow 和 PyTorch  由 Google 開發的[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)和由 Facebook 開發的[PyTorch](https://pytorch.org/)是用於建立和訓練複雜機器學習模型的兩個最受歡迎的框架。 TensorFlow 以其靈活性和強大的可擴展性而聞名，使其適用於研究原型和生產部署。 PyTorch 因其易用性、簡單性和動態計算圖而受到讚譽，可以更直觀地編碼複雜的 AI 模型。這兩個框架都支援廣泛的人工智慧模型，從簡單的線性回歸到複雜的深度神經網路。 ### 浪鏈  [LangChain](https://www.langchain.com/)由 Harrison Chase 開發，於 2022 年 10 月首次亮相，它是一個開源平台，旨在建立由大型語言模型支援的強大應用程式，例如 ChatGPT 等聊天機器人和各種客製化應用程式。 Langchain 致力於為資料工程師提供一個包羅萬象的工具包，以便在聊天機器人、自動問答、文字摘要等各種用例中利用法學碩士。 ### 駱駝指數  [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/)是一種先進的編排框架，旨在增強 GPT-4 等 LLM 的功能。雖然法學碩士本質上很強大，並且接受過大量公共資料集的培訓，但他們通常缺乏與私有或特定領域資料互動的方法。 LlamaIndex 彌補了這一差距，提供了一種結構化的方式來攝取、組織和利用各種資料來源——包括 API、資料庫和 PDF。透過將這些資料索引為針對法學碩士最佳化的格式，LlamaIndex 促進了自然語言查詢，使用戶能夠無縫地與其私有資料進行對話，而無需重新訓練模型。 5.深度學習模型 -------- 作為初學者，我一直在尋找簡單而靈活的東西來開發深度學習模型，就在那時我發現了 Keras。許多 AI/ML 專業人士欣賞[Keras](https://keras.io/)在原型設計和開發深度學習模型方面的簡單性和高效性，使其成為首選，特別是對於初學者和需要快速開發的專案。 ### 難的  對於尋求高級神經網路 API 的開發人員來說，現在已整合到 TensorFlow 中的 Keras 提供了更簡單的介面來建立和訓練深度學習模型。 Keras 抽象化了建構神經網路的大部分複雜性，使其易於初學者使用，同時仍足夠強大以進行研究。 6. 開發和版本控制平台 ------------ ### GitHub 和 DVC  由於模型開發的迭代性質和對可重複性的需求，協作和版本控制在 AI/ML 開發專案中至關重要。 [GitHub](https://github.com/)是領先的原始碼管理平台，允許團隊協作處理程式碼、追蹤問題和管理專案里程碑。 [DVC（資料版本控制）](https://dvc.org/)透過處理 Git 無法有效管理的大型資料檔案、資料集和機器學習模型來補充 Git，從而實現對 AI 專案中使用的資料和模型檔案的版本控制。 7. AI模型部署與監控 ------------ 我建立了一些 AI/ML 應用程式，但是如何以及在哪裡部署它們？這就是我的想法跳到這個類別中的兩個主要工具：Docker 和 Kubernetes。正如我之前所說，我來自世界各地的 DevOps 地區，我已經使用過這些工具，並且知道它們是如何運作的。 Docker 將您的應用程式容器化，而 Kubernetes 用於大規模部署您的應用程式。 ### Docker 和 Kubernetes  將人工智慧模型部署到生產中需要能夠打包應用程式並大規模管理它們的工具。 [Docker](https://www.docker.com/)透過容器化AI應用程式來簡化其部署，確保應用程式在任何環境中順利執行。 [Kubernetes](https://kubernetes.io/)是 Docker 容器的編排系統，可以自動部署、擴展和管理容器化應用程式，這對於需要跨多個伺服器或雲端環境進行擴展的 AI 應用程式至關重要。 8.人工智慧雲端平台 ---------- 如果沒有 AWS、Google 和 Azure 等雲端平台，您就無法擴展任何東西。雖然 AWS 是我最喜歡的，但我也探索了其他選項，並在此提到了所有三個主要雲端供應商。 ### AWS、Google雲端和 Azure  Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 和 Microsoft Azure 等雲端平台提供了一系列 AI 和機器學習服務，這些服務抽象化了訓練和部署 AI 模型所需的大部分基礎架構。這些平台為機器學習模型訓練、部署和監控提供託管服務，以及可擴展以滿足任何人工智慧專案需求的大量運算資源。 9. 專門的人工智慧開發工具 -------------- 雖然我仍然更喜歡使用 SingleStore Notebook 功能，但我知道大多數人已經在使用 Jupyter Notebook 進行資料探索和分析。我有時會使用 Jupyter Notebooks，另一個更有趣的工具是 MLflow，它將幫助您完成端到端的 ML 工作流程。 ### Jupyter 筆記本  對於探索性資料分析、模型開發和文件編制，Jupyter Notebooks 是不可或缺的工具。它們允許開發人員建立和共享包含即時程式碼、方程式、視覺化和敘述文字的文件，使其成為協作人工智慧研究和開發的絕佳工具。 ### ML流  [MLflow](https://mlflow.org/)是一個用於管理端對端機器學習生命週期的開源平台。它包括實驗追蹤、模型版本控制和部署等功能，使開發人員能夠追蹤和比較實驗、將模型打包成可重複的執行，以及管理跨多個環境的模型部署。 ### 最後的一些想法 人工智慧/機器學習領域正在像海洋一樣不斷發展。每天我們都會看到一種或另一種語言模型帶著許多期望首次亮相。有許多令人驚嘆的開發工具仍然可以包含在這個清單中，但從我個人的經驗來看，我相信這些工具是每個 AI/ML 工程師開始建立他們的 AI/ML 應用程式的良好開端。 讓我知道您目前在 AI/ML 領域最喜歡的工具是什麼。 --- 原文出處：https://dev.to/pavanbelagatti/my-favorite-devtools-to-build-aiml-applications-3c0c
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
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
Supabase Auth 現在支援[匿名登錄](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-anonymous)，這是社群[最需要的功能](https://github.com/supabase/auth/issues/68)之一。 {% cta https://supabase.com/ga-week %} ⚡️ 了解有關 GA 週的更多資訊 {% endcta %} 匿名登入可用於建立尚未註冊您的應用程式的**臨時使用者**。這降低了新用戶試用您的產品的阻力，因為他們不必提供任何註冊憑證。 {% 嵌入 https://youtu.be/WNN7Pp5Ftk4 %} 啟用匿名登入 ------ 您今天可以從儀表板為您的專案[啟用匿名登入](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth)：  對於本機開發，請升級 Supabase CLI 並將設定新增至`config.toml`檔案： ``` [auth] enable_anonymous_sign_ins = true ``` 現在您可以透過[Javascript](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-signinanonymously) 、 [Flutter](https://supabase.com/docs/reference/dart/auth-signinanonymously)或[Swift](https://supabase.com/docs/reference/swift/auth-signinanonymously) SDK 建立匿名使用者。以下是如何使用`supabase-js`建立匿名用戶。 ``` const { data, error } = await supabase .auth .signInAnonymously() ``` 術語 -- 使用匿名登入建立的個人資料也會經過`authenticated` ！ 呼叫`.signInAnonymously()`後，您已將使用者移至驗證流程，我們將他們視為登入使用者：  限制匿名用戶的存取 --------- 與永久使用者一樣，匿名使用者也保留在`auth.users`表中： |編號 |角色 |電子郵件 |是\_匿名 | | ------------------------------------------------ | ------------- | ----------------- | ------------ | | e053e470-afa1-4625-8963-37adb862fd11 |已驗證 |空|真實 | | 5563108e-ac81-4063-9288-4f3db068efa1 |已驗證 | [email protected] |假 | 匿名用戶可以透過用戶 JWT 中傳回的`is_anonymous`聲明來辨識，該聲明可從行級安全策略 (RLS) 存取。如果您想限制對應用程式中某些功能的存取，這會很有幫助。 例如，假設我們有一個線上論壇，用戶可以在其中建立和閱讀貼文。 給定這個表來儲存帖子： ``` create table public.posts ( id serial primary key, name text not null, description text ); ``` 如果我們只想允許永久用戶建立帖子，我們可以透過檢查 JWT `select auth.jwt() ->> 'is_anonymous'`來檢查使用者是否是匿名的。 在 RLS 策略中使用此函數： ``` create policy "Only permanent users can create posts" on public.posts for insert to authenticated -- Note: user is still authenticated with check ( (select auth.jwt() ->> 'is_anonymous')::boolean is false ); ``` RLS 為我們提供了建立各種規則的充分靈活性。 例如，允許永久用戶對所有帖子進行讀取存取，並限制匿名用戶只能存取今天建立的帖子： ``` create policy "Limit access to anonymous users" on public.posts for select to authenticated -- Note: user is still authenticated using ( case when (select (auth.jwt() ->> 'is_anonymous'))::boolean is true then (created_at >= current_date) else true end ); ``` 將匿名用戶轉換為永久用戶 ------------ 在某些時候，匿名用戶可能決定他們想要建立一個貼文。我們在這裡提示他們註冊一個帳戶，將他們轉換為永久用戶。 > 當匿名使用者俱有與其關聯的身份時，他們被視為永久使用者。 轉換後，使用者 ID 保持不變，這表示與使用者 ID 關聯的任何資料都將被保留。 Supabase Auth 提供了 2 種方法來實現此目的： 1-連結電子郵件或電話身份 2-連結 OAuth 身份 連結電子郵件或電話身份 ----------- 若要連結電子郵件或電話身分： ``` const { data, error } = await supabase .auth .updateUser({ email }) ``` 連結 OAuth 身份 ----------- 要將 OAuth 身分連結到匿名用戶，您需要為專案[啟用手動連結](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth)。了解[身分連結](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-identity-linking)如何與 Supabase Auth 配合使用。  啟用後，您可以呼叫`linkIdentity()`方法： ``` const { data, error } = await supabase .auth .linkIdentity({ provider: 'google' }) ``` 冒充匿名用戶 ------ 在建立 RLS 策略來區分匿名使用者的存取權時，您可以利用 SQL 編輯器中的[使用者模擬功能](https://supabase.com/blog/studio-introducing-assistant)來測試您的策略：  *SQL 編輯器中的資料庫角色設定。您可以從下拉清單中選擇使用者來模擬匿名使用者。* [使用者管理畫面](https://supabase.com/dashboard/project/_/auth/users)提供了匿名使用者過濾的選項，這可以幫助了解已建立了多少匿名使用者。  下一步是什麼 ------ 管理匿名用戶可能很棘手，尤其是當您的網站有大量訪客時。我們正在開發「自動清理」選項，以刪除超過 30 天不活動的匿名用戶。同時，由於匿名使用者儲存在資料庫的 auth 模式中，因此您可以透過執行下列查詢來清理孤立的匿名使用者： ``` -- deletes anonymous users created more than 30 days ago delete from auth.users where is_anonymous is true and created_at < now() - interval '30 days'; ``` 我們也正在開發[linter，](https://github.com/supabase/splinter/pull/28)以檢查您的 RLS 策略並突出顯示那些允許匿名用戶存取的策略 - 請繼續關注本月稍後的更新！ 入門 -- - 文件：[匿名登入](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-anonymous) - API方法參考： [Javascript](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-signinanonymously) 、 [Flutter](https://supabase.com/docs/reference/dart/auth-signinanonymously) 、 [Swift](https://supabase.com/docs/reference/swift/auth-signinanonymously) **更多關於 GA 週的訊息** - [斯帕巴斯威夫特](https://supabase.com/blog/supabase-swift) - [AWS Marketplace 上的 Supabase](https://supabase.com/blog/supabase-aws-marketplace) - [Supabase 開源黑客馬拉松 2024](https://supabase.com/blog/supabase-oss-hackathon) - [Supabase引導程式](https://supabase.com/blog/supabase-bootstrap) - \[分支現已公開 \](https://supabase.com/blog/branching-publicly-available) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/supabase-auth-now-supports-anonymous-sign-ins-1j00
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
--- title：恭喜 Cloudflare AI 挑戰賽獲勝者！ 發表：真實 描述：從假新聞偵測到生成藝術，再到 AI 支援的 PostgreSQL，我們看到了一些真正令人印象深刻且富有創意的專案，我們將在未來幾週內討論這些專案。 標籤： cloudflarechallenge、devchallenge、人工智慧、無伺服器 封面圖：https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xv3z4g8nufk501he4eyl.jpg 使用 100:42 的比例可獲得最佳效果。 ===================== --- 今天就是這一天！我們非常高興地宣布我們首個贊助挑戰賽的獲獎者： [Cloudflare AI 挑戰賽](https://dev.to/devteam/join-us-for-the-cloudflare-ai-challenge-3000-in-prizes-5f99)。 我們對社區在不到兩週內所取得的成就感到非常震驚。從假新聞偵測到生成藝術，再到人工智慧驅動的 PostgreSQL，我們看到了一些真正令人印象深刻且富有創意的專案，我們將在未來幾週內討論這些專案。但遺憾的是，勝利者只能是少數。 恭喜… --- ### 總冠軍 @kaarthik108，我們[Di1 的整體提示獲勝者 - 利用 Cloudflare 進行 AI 驅動的見解](https://dev.to/kaarthik108/di1-ai-driven-insights-with-cloudflare-1jbd) {% 嵌入 https://dev.to/kaarthik108/di1-ai-driven-insights-with-cloudflare-1jbd %} 正如 Kaarthik 在帖子中所說，該專案“全力以赴提供 cloudflare 產品”，同時建立了[RAG](https://dev.to/t/rag)架構的流暢實用演示。 Kaarthik 結合了網路、資料和法學碩士技術，提供了一種以直觀且有用的方式查詢有趣資料集的方法，同時提供一些奇妙的資料視覺化。提交的內容立即有用，但也為探索其他有趣的資料集和未來的擴展提供了良好的基礎！ ### 多個型號獎項類別得主 @anselm94，我們的多模型獲獎者，因為每個任務利用多個模型[，透過 Cloudflare AI 為兒童製作有趣、美麗、安全、可列印的“故事卡”](https://dev.to/anselm94/fun-beautiful-printable-story-cards-for-kids-with-cloudflare-ai-3fbf) {% 嵌入 https://dev.to/anselm94/fun-beautiful-printable-story-cards-for-kids-with-cloudflare-ai-3fbf %} 受到最近為兒子購買的故事書的啟發，Merbin 建立了一個有趣且引人入勝的故事卡生成器，配有生成的圖像、上下文感知故事和翻譯功能。 Merbin 不僅建立了一個功能齊全的應用程式，展示了可用文本生成模型強大的講故事功能，而且他還重要地使用了額外的文本生成模型來確保生成內容的安全性和適用性。使用多個模型來平滑生成內容可能存在的粗糙邊緣是這一概念的一個很好的演示，並且足以確保我們的多模型獎類別。 ### 三重任務類型獎項類別獲獎者 @julianandreszb，我們的三重任務類型獲勝者，因為在他們的專案中利用了三個或更多任務，即[AI 協作講故事 + 圖像生成器 + 翻譯（英語-西班牙語）](https://dev.to/julianandreszb/ai-collaborative-storytelling-image-generator-translate-english-spanish-939) {% 嵌入 https://dev.to/julianandreszb/ai-collaborative-storytelling-image-generator-translate-english-spanish-939 %} @julianandreszb 展示了多種任務類型的無縫集成，這些任務類型相互交接，以建立令人愉悅的協作講故事體驗！調整聊天機器人介面的熟悉度，但讓人工智慧產生第一個提示，保持了體驗的吸引力，並很好地展示了以新的強大方式使用多種任務類型的力量。 我們的三位獲獎者將獲得以下獎品： **整體提示獲勝者** - $1,500 禮品卡或同等金額 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **其他獎項類別獲獎者** - $750 禮品卡或同等金額 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **所有提交有效提交的參與者都**將在其 DEV 個人資料中收到完成徽章。 我們的贊助商 ------ 我們只是想對 Cloudflare 與我們一起組織這次挑戰表示大力的讚揚。他們正在建立最具創新性和最重要的網路平台之一，我們很高興能夠與他們合作。 @saulitis 和團隊合作非常愉快！ 下一步是什麼？ ------- 當然還有更多挑戰！查看我們的[挑戰頁面](https://dev.to/challenges)，了解接下來將推出什麼，並遵循挑戰標籤，這樣您就不會錯過任何公告： {% 標籤 devchallenge %} 感謝所有參與的人！我們希望您玩得開心，感受到挑戰，並可能為您的職業檔案加入一兩件事。下次見！ --- 原文出處：https://dev.to/devteam/congrats-to-the-cloudflare-ai-challenge-winners-25lm
*揭露：這篇文章包含附屬連結；如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務，我可能會獲得補償。* [](https://bit.ly/3cNF0vw) image\_credit -[指數](https://bit.ly/3cNF0vw) 您好，作為開發人員，充分理解基本系統設計概念對於開發可擴展、可靠和高效能的軟體系統至關重要。 [**系統設計**](https://medium.com/javarevisited/7-system-design-problems-to-crack-software-engineering-interviews-in-2023-13a518467c3e)涉及設計軟體系統的體系結構和元件，以滿足特定要求並實現所需的性能特徵。 隨著技術的快速進步和軟體應用的複雜性不斷增加，掌握系統設計概念對於程式設計師建立高效且有效的系統至關重要。 在上幾篇文章中，我回答了流行的系統設計問題，例如[API 網關與負載平衡器](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)以及[水平與垂直擴展](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)，今天，我們將看看每個程式設計師都應該學習的 10 個關鍵系統設計概念。 這些概念為設計能夠處理大規模資料、容納並髮用戶並提供最佳效能的軟體系統奠定了堅實的基礎。 無論您是初學者還是經驗豐富的開發人員，了解這些系統設計概念都將使您能夠建立強大且可擴展的軟體系統，以滿足現代應用程式的需求。那麼，讓我們深入探討這些基本的系統設計原則吧！ 順便說一句，如果您正在準備系統設計面試並想深入學習系統設計，那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**Design Guru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站，它們有許多很棒的系統設計課程 以下是每個程式設計師都應該考慮學習的 10 個重要的系統設計概念： 1. **可擴展性** 2. **可用性** 3. **可靠性** 4. **容錯能力** 5. **快取策略** 6. **負載平衡** 7. **安全** 8. **可擴展的資料管理** 9. **設計模式** 10. **效能最佳化** 理解和應用這些系統設計概念可以幫助程式設計師和開發人員建立強大的、可擴展的、高效能的軟體系統，以滿足現代應用程式和使用者的需求。 現在，讓我們深入研究它們中的每一個並了解它們是什麼以及如何在您的應用程式中實現它們。 ### 1. 可擴展性 可擴展性是指系統或應用程式處理不斷增加的工作負載或使用者而不顯著降低效能或功能的能力。 它是系統設計中的一個重要概念，因為它允許系統成長並適應不斷變化的需求，**例如增加的資料量、使用者流量或處理需求，**而不會遇到效能瓶頸或限制。 在現代運算環境中，系統需要處理大量且不斷成長的資料和用戶，可擴展性至關重要。例如，流行的網站、行動應用程式和基於雲端的服務需要能夠同時處理數百萬甚至數十億個請求，而分散式資料庫和大資料平台需要擴展以處理 PB 或 EB 的資料。 對於需要適應尖峰負載的系統來說，可擴展性也很重要，例如假期期間的線上購物或因病毒事件導致的用戶活動突然激增。 > 可擴展性主要有兩種：**垂直可擴展性和水平可擴展性**。垂直可擴展性涉及向單一伺服器或節點加入更多資源（例如 CPU、記憶體或儲存）以處理增加的工作負載。另一方面，水平可擴展性涉及向系統加入更多伺服器或節點以分配工作負載並處理增加的需求。 水平可擴展性通常透過[負載平衡](https://medium.com/javarevisited/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-microservices-8c8b552a024)、 [分片](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-sharding-scaling-your-data-horizontally-1dc12b33193f)、分區和分散式處理等技術來實現。 實現可擴展性需要仔細的系統設計、架構和實作。它涉及設計能夠有效處理不斷增加的工作負載、有效利用資源、最大限度地減少依賴性以及跨多個節點或伺服器分佈處理的系統。 > 快取、非同步處理、平行處理和分散式資料庫等技術通常用於提高可擴展性。測試和效能監控對於確保系統在擴展時繼續保持良好效能也至關重要。 可擴展性是建立強大的高效能係統的重要考慮因素，這些系統可以處理成長並適應隨時間變化的需求。它使系統能夠滿足不斷增長的需求，提供無縫的用戶體驗，並支援業務成長，而不會遇到效能限製或停機。 這是來自[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN)的一個很好的圖表，這是準備系統設計面試的好地方，它顯示了[*垂直擴展和水平擴展之間的區別*](https://medium.com/javarevisited/difference-between-horizontal-scalability-vs-vertical-scalability-67455efc91c) [](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### 2. 可用性 可用性是指軟體系統即使在發生故障或中斷時也能保持運作並可供使用者存取的能力。 高可用性是許多系統的關鍵要求，特別是那些任務關鍵型或時間敏感型系統，例如線上服務、電子商務網站、金融系統和通訊網路。 此類系統的停機可能會導致重大的財務損失、聲譽受損和客戶不滿。因此，保證高可用性是系統設計時重點考慮的問題。 可用性通常**使用正常運作時間（衡量系統運作時間的百分比）和停機時間（衡量系統不可用的時間）等指標**來量化。 實現**高可用性涉及設計具有冗餘、容錯和故障轉移機制的系統**，以最大限度地降低因硬體故障、軟體故障或其他意外事件而導致停機的風險。 > 在系統設計中，採用了各種技術和策略來提高可用性，例如負載平衡、叢集、複製、備份和復原、監控和主動維護。 實施這些措施是為了最大限度地減少單點故障、檢測故障並從故障中恢復，並確保系統即使在發生故障或中斷時也能保持運作。 透過設計具有高可用性的系統，工程師可以確保系統可以長時間存取和執行，從而提高客戶滿意度、減少停機時間並提高業務連續性。 [](https://www.linkedin.com/pulse/top-20-system-design-interview-questions-answers-soma-sharma-g0pqc/) --- ### 3、可靠性 可靠性是指**軟體系統在交付預期結果時的一致性和可靠性**。建立具有可靠元件、錯誤處理機制和備份/復原策略的系統對於確保系統按預期運作並產生準確的結果至關重要。 可靠性是系統設計的關鍵因素，因為它直接影響系統的整體性能和品質。可靠的系統應始終按預期執行，不會出現意外故障、錯誤或中斷。 **關鍵任務應用通常需要高可靠性，**因為系統故障可能會造成嚴重後果，例如在航空、醫療保健、金融和其他安全關鍵領域。 可靠性通常使用各種指標來量化，例如**平均故障間隔時間 (MTBF)** （測量故障之間的平均持續時間）和故障率 (FR)（測量一段時間內故障發生的速率）。 > 可靠性可以透過各種技術和策略來實現，例如冗餘、錯誤檢測和糾正、容錯和穩健設計。 在系統設計中，要實現高可靠性需要仔細考慮各種因素，包括元件品質、系統架構、錯誤處理、容錯機制、監控和維護策略。 透過**設計高可靠性的系統**，工程師可以確保系統始終如一地按預期執行，從而提高客戶滿意度、減少停機時間並提高系統效能和可用性。 --- ### 4. 容錯性 容錯是指系統或元件在故障或故障（例如硬體故障、軟體錯誤或其他不可預見的問題）時繼續正常運作的能力。 容錯系統旨在檢測、隔離故障並從故障中恢復，而不會完全故障或停機。 容錯是系統設計中的重要概念，特別是在分散式系統或需要在具有挑戰性的環境中可靠運作的系統中。 它涉及實現冗餘、錯誤檢測、錯誤糾正和錯誤恢復機制，以確保即使某些元件或子系統發生故障，系統也能繼續運作。 > 有多種技術和策略可以實現容錯，例如**複製**，即在不同位置維護相同資料或服務的多個副本，以便在一個發生故障時，其他副本可以接管；檢查點，定期保存系統狀態，以便在發生故障時，系統可以恢復到先前已知的良好狀態；優雅降級，即係統在故障時可以繼續執行，但功能會減少。 容錯對於確保系統的高可用性、可靠性和彈性至關重要，特別是在系統故障可能造成嚴重後果的關鍵任務應用程式中。 透過在系統設計中納入容錯機制，工程師可以建立強大且可靠的系統，即使在遇到意外故障時也可以繼續運作並提供預期結果。 [](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### 5. 快取策略 快取策略是一種用於優化系統效能的技術，它透過將經常存取的資料或結果儲存在稱為快取的臨時儲存位置中，以便可以快速檢索資料，而無需重新計算或從原始來源取得。 系統設計中常用的快取策略有以下幾種： 1. **完全緩存** 在此策略中，整個資料集或結果都會快取在快取中，提供對所有資料或結果的快速存取。當資料或結果相對較小且可以輕鬆儲存在記憶體或本地快取中時，此策略非常有用。 2. **部分快取** 在此策略中，通常基於使用模式或頻繁存取的資料，僅快取資料或結果的子集。當資料或結果規模很大，或並非所有資料或結果都被頻繁存取，並且快取整個資料集不可行時，此策略很有用。 3. \*\*基於時間的到期時間 在此策略中，資料或結果被快取特定的時間，之後快取被認為是陳舊的，並且資料或結果從原始來源獲取並在快取中更新。當資料或結果相對穩定且不經常變化時，此策略很有用。 4. **LRU（最近最少使用）或 LFU（最不常使用）替換策略** 在這些策略中，最近最少使用或最不頻繁使用的資料或結果被從快取中逐出，以為新資料或結果騰出空間。當快取的儲存容量有限且需要驅逐不常存取的資料以容納新資料時，這些策略非常有用。 5. **直寫式或後寫式緩存** 在這些策略中，資料或結果在更新或插入時寫入快取和原始來源（直寫）或僅寫入快取（後寫）。當系統需要保持快取和原始來源之間的一致性或原始來源無法直接更新時，這些策略就非常有用。 6. **分散式快取** 在此策略中，快取分佈在多個節點或伺服器上，通常使用分散式快取框架或技術。當系統跨多個節點或伺服器分佈或擴展並且需要保持分散式快取的一致性和效能時，此策略就非常有用。 7. **自訂快取** 可以根據系統或應用程式的特定要求和特徵來實施自訂快取策略。這些策略可能涉及上述策略或其他自訂方法的組合，以滿足系統的獨特需求。 選擇*合適的快取策略取決於資料或結果的大小、存取頻率、資料或結果的易變性、儲存容量、一致性要求以及系統的效能目標等多種因素*。仔細考慮和實施快取策略可以顯著提高系統效能、降低資源利用率、提高可擴展性並增強使用者體驗。 [](https://bit.ly/3P3eqMN) --- ### **6.負載平衡** 負載平衡是分散式系統或網路中使用的技術，用於在多個伺服器或資源之間均勻分配傳入的網路流量或工作負載，確保沒有任何單一伺服器或資源因過多的流量或工作負載而不堪負荷。 負載平衡的目的是優化資源利用率，最大化系統可用性，提高系統整體效能和可靠性。在微服務架構中， [*負載平衡和 API 閘道*](https://medium.com/javarevisited/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-microservices-8c8b552a024)通常指的是相同的，但事實並非如此，API 閘道可以做更多的事情，如[本文](https://medium.com/javarevisited/what-is-api-gateway-pattern-in-microservices-architecture-what-problem-does-it-solve-ebf75ae84698)所述。 負載平衡可以透過各種演算法或方法來實現，例如： 1. **循環：**傳入請求以輪流方式依序分發到每個伺服器或資源，確保所有伺服器或資源之間的流量平均分配 2. **最少連線：**傳入請求分發到活動連線數最少的伺服器或資源，確保負載最少的伺服器或資源接收新請求。 3. **來源 IP 關聯性：**來自相同客戶端 IP 位址的傳入請求將導向至相同伺服器或資源，確保來自特定用戶端的請求始終由相同伺服器或資源處理。 4. **加權循環：**傳入請求根據分配給每個伺服器或資源的預定義權重進行分配，從而允許根據伺服器或資源容量或功能採用不同的流量分配比率。 5. **自適應負載平衡：**負載平衡演算法根據伺服器或資源健康、效能或其他指標的即時監控，動態調整流量分配，確保最佳的資源利用率和系統效能。 負載平衡可以使用基於硬體的負載平衡器、基於軟體的負載平衡器或基於雲端的負載平衡服務來實現。 它在具有高流量負載或資源密集型工作負載的分散式系統或網路中發揮著至關重要的作用，可以實現資源的高效利用，增強系統的可用性和可靠性，並提供無縫的用戶體驗。 這裡還有一個來自[DesignGuru.io](https://bit.ly/3pMiO8g)的漂亮圖表，這是一個學習面試準備系統設計的優秀網站，它強調了負載平衡器和 API 閘道之間的區別： [](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### **7. 安全** 系統設計中的安全性是指考慮和實施保護系統免受潛在安全威脅、漏洞或攻擊的措施。 它涉及設計和實施具有內建安全功能和實踐的系統，以防止未經授權的存取、資料外洩、資料外洩、惡意軟體攻擊和其他安全風險。 系統設計中的安全性通常涉及以下原則： 1. **身份驗證：**確保使用者或實體經過驗證並根據其身分和憑證被授予適當的存取權限。 2. **授權**：實施存取控制和權限，限制使用者或實體存取未經授權的資源或執行未經授權的操作。 3. **加密**：透過使用加密技術來保護敏感資料，以防止未經授權的存取或資料外洩。 4. **稽核和日誌記錄**：實施機制來追蹤和記錄系統活動和事件，以用於監視、稽核和取證目的。 5. **輸入驗證：**驗證和清理所有輸入資料，以防止常見的安全漏洞，例如 SQL 注入、跨站腳本 (XSS) 和跨站請求偽造 (CSRF) 攻擊。 6. **修補程式和更新**：使用最新的安全性修補程式和更新使系統保持最新狀態，以解決已知的安全漏洞。 7. **深度防禦**：實施多層安全控制，例如防火牆、入侵偵測系統和防毒軟體，以提供針對安全威脅的多層防禦。 8. **最小權限原則**：將使用者或實體的存取權限限製到執行其任務所需的最低限度，減少安全漏洞或攻擊的潛在影響。 9. **安全通訊**：使用安全通訊協定（例如 HTTPS 或 SSL/TLS）來保護傳輸中的資料免於攔截或竊聽。 系統設計中的安全性對於保護資料和資源的完整性、機密性和可用性以及確保系統的整體安全狀況至關重要。應考慮並納入系統的設計、開發和部署階段，以減輕潛在的安全風險並防範安全威脅。 --- ### **8. 可擴展的資料管理** 可擴展的資料管理是指系統或應用程式有效處理不斷增長的資料量而不會出現效能下降或功能遺失的能力。 它涉及設計和實施資料管理實務和技術，這些實務和技術可以處理不斷增加的資料量、使用者負載和處理要求，同時保持可接受的效能和可靠性水準。 可擴展的資料管理通常涉及以下原則： 1. **資料分區：**將大型資料集分割成更小的、可管理的區塊或分區，以將資料分佈在多個儲存或處理資源上。這有助於減少單一資源的負載，並允許並行處理和提高效能。 2. **分散式資料庫系統：**使用分散式資料庫或資料儲存解決方案，可以將資料分佈在多個節點或伺服器上，從而實現水平擴展並提高效能。 3. **資料複製**：跨多個節點或伺服器複製資料，以確保資料可用性和容錯性。這可能涉及資料鏡像、資料分片或資料快取等技術，以提高效能和可靠性。 4. **快取和記憶體中資料儲存：快取**經常存取的資料或將資料儲存在記憶體中，以便更快地檢索和處理，減少對昂貴的磁碟 I/O 操作的需求並提高效能。 5. **索引和查詢最佳化**：使用高效的索引和查詢最佳化技術來加速資料檢索和處理操作，尤其是在大型資料集中。 6. **資料壓縮：**實施資料壓縮技術以減少儲存佔用空間並提高資料傳輸效率，特別是對於大型資料集。 7. **資料歸檔和清除**：實施資料歸檔和清除實踐以刪除或歸檔舊的或不經常存取的資料，減少儲存和處理開銷並提高效能。 8. **可擴展的資料處理框架：**使用可擴展的資料處理框架，例如 Apache Hadoop、Apache Spark 或 Apache Flink，可以分散式並行方式處理大規模資料處理和分析任務。 9. **雲端的資料管理**：利用雲端的資料管理服務，例如 Amazon S3、Amazon RDS 或 Google Bigtable，提供可擴充和託管的資料儲存和處理功能。 10. **監控和可擴展性測試**：定期監控系統效能並進行可擴展性測試，以辨識和解決效能瓶頸、資源限製或其他可擴展性挑戰，並確保資料管理實踐能夠有效處理不斷增長的資料量和負載。 簡而言之，可擴展的資料管理對於需要處理大量資料、使用者負載和處理要求的現代應用程式和系統至關重要。 它使系統能夠成長並適應不斷變化的需求，而無需犧牲效能或可靠性，從而確保資料管理實踐能夠有效地處理不斷增加的資料量和負載。 --- ### **9. 設計模式** 系統設計中的[設計模式](https://medium.com/javarevisited/top-10-microservice-design-patterns-for-experienced-developers-f4f5f782810e)是指用於解決軟體系統開發過程中遇到的常見設計挑戰或問題的可重複使用解決方案或最佳實踐。 [設計模式](https://medium.com/javarevisited/21-software-design-pattern-interview-questions-and-answers-b7d1774b5dd2)是被廣泛接受和經過驗證的設計和架構軟體系統的方法，它們為設計高效、可維護和可擴展的系統提供了一組明確的指南。 系統設計中的設計模式可分為多種類型，包括： 1. **建立模式：**這些模式專注於物件建立機制，並提供以靈活且可重複使用的方式建立物件的方法。建立模式的範例包括 Singleton、Factory Method、Abstract Factory、Builder 和 Prototype 模式。 2. **結構模式：**這些模式著重於類別和物件的組織以形成更大的結構或系統。結構模式的範例包括適配器、橋、複合、裝飾器和外觀模式。 3. **行為模式：**這些模式著重於系統內物件或元件之間的互動和通訊。行為模式的範例包括觀察者、策略、命令、迭代器和模板方法模式。 4. **架構模式：**這些模式為設計系統的整體架構提供了高階指南和策略。架構模式的範例包括模型-視圖-控制器 (MVC)、模型-視圖-視圖模型 (MVVM)、分層架構、微服務和事件驅動架構模式。 設計模式在系統設計中非常重要，因為它們提供了經過驗證的標準化方法來解決常見的設計挑戰、提高程式碼品質並確保軟體系統的可維護性和可擴展性。 它們促進程式碼的可重複使用性、關注點分離和功能封裝，從而更容易管理複雜的系統並使其適應不斷變化的需求。 透過使用設計模式，開發人員可以利用現有知識和最佳實踐來設計強大而高效的系統，以滿足使用者和利害關係人的需求。 在過去的幾篇文章中，我還討論了常見的微服務設計模式，如[**事件來源**](https://medium.com/javarevisited/what-is-event-sourcing-design-pattern-in-microservices-architecture-how-does-it-work-b38c996d445a)**、** [**CQRS**](https://medium.com/javarevisited/what-is-cqrs-command-and-query-responsibility-segregation-pattern-7b1b38514edd) \*\*、SAGA\*\*、 [**每個微服務的資料庫**](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-per-microservices-pattern-what-problem-does-it-solve-60b8c5478825)**、** [**API 閘道**](https://medium.com/javarevisited/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-microservices-8c8b552a024)、 [**斷路器**](https://medium.com/javarevisited/what-is-circuit-breaker-design-pattern-in-microservices-java-spring-cloud-netflix-hystrix-example-f285929d7f68)，並分享了[*設計微服務的最佳實踐*](https://medium.com/javarevisited/10-microservices-design-principles-every-developer-should-know-44f2f69e960f)，您也可以查看這些文章以了解有關微服務通訊的更多訊息，包括同步和非同步通訊。 --- ### 10. 性能 雖然我們已經知道效能意味著什麼，但還記得速度慢的筆記型電腦嗎？在系統設計中，效能是指軟體系統處理資料和交付結果的速度、反應能力和效率。 透過高效的演算法、快取、索引和其他技術來優化系統效能對於建立能夠處理大規模資料處理並提供最佳回應時間的系統至關重要。 系統設計中的效能是指軟體系統或應用程式有效率且有效地執行其預期功能或任務，同時滿足效能要求和期望的能力。它涵蓋了系統的回應時間、吞吐量、資源利用率、可擴展性和效率等各個方面。 效能是系統設計中的關鍵因素，因為它直接影響使用者體驗、系統可靠性和整體系統效率。效能不佳的系統可能會導致反應時間慢、吞吐量低、資源利用率高以及系統資源使用效率低下，導致系統效能下降和使用者不滿意。 系統設計人員在設計過程中需要考慮各種與效能相關的因素，例如選擇適當的演算法和資料結構、最佳化程式碼、最大限度地減少不必要的開銷、有效管理系統資源以及確保正確的系統配置和調優。 效能測試和分析技術還可用於辨識和解決效能瓶頸並優化系統效能。 優化系統設計中的效能需要在功能、複雜性和資源利用率之間進行仔細的平衡。它涉及做出明智的設計決策、使用最佳實踐以及持續監控和優化系統性能，以確保系統滿足其性能要求並提供流暢高效的用戶體驗。 ### 結論 這就是面試的基本系統設計概念。理解和掌握這些關鍵的系統設計概念對於程式設計師建立健壯、可擴展且高效的軟體系統至關重要。 這些概念，包括容錯、可靠性、可用性、快取策略、負載平衡、安全性、可擴展資料管理、設計模式和效能，在確保軟體系統滿足其預期目標、最佳執行並提供卓越的效能方面發揮著關鍵作用。 透過對這些系統設計概念的深入理解，您可以做出明智的設計決策，選擇適當的技術和技巧，並優化系統效能。 它還允許您設計具有彈性、可擴展、安全和高效的系統，能夠應對現代軟體開發的挑戰並滿足最終用戶的期望。 順便說一句，如果您正在*準備系統設計面試*並想要深入學習系統設計，那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**DesignGuru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站，它們有許多很棒的系統設計課程，如果您需要免費的系統設計課程您也可以查看下面的文章。 --- 原文出處：https://dev.to/somadevtoo/10-must-know-system-design-concepts-for-interviews-2fii
**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
--- 標題：針對程式設計師的 50 多個核心 Java 面試問題及其答案 發表：真實 描述：核心 Java 面試常見問題及其答案，幫助初學者和初級開發人員獲得第一份 Java 開發工作。 標籤： java、程式設計、職業 封面圖：https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/k63545lbbjmh582tiosr.png --- *揭露：這篇文章包含附屬連結；如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務，我可能會獲得補償。* Java程式設計師大家好！在過去的幾年裡，我一直在分享許多[Java 面試問題](http://javarevisited.blogspot.sg/2015/10/133-java-interview-questions-answers-from-last-5-years.html)、答案和單獨討論。我的許多讀者要求我將他們聚集在一起，以便他們可以在同一個地方進行面試準備。 這篇文章就是這個結果。 本文包含**50 多個 Java 面試問題和答案**，涵蓋所有重要主題，如核心 Java 基礎知識、 [Java 集合框架](https://javarevisited.blogspot.com/2011/11/collection-interview-questions-answers.html)、 [Java 多執行緒和並發](https://javarevisited.blogspot.com/2014/07/top-50-java-multithreading-interview-questions-answers.html)、 [Java IO](https://javarevisited.blogspot.com/2014/08/socket-programming-networking-interview-questions-answers-Java.html) 、 [JDBC](https://javarevisited.blogspot.com/2012/12/top-10-jdbc-interview-questions-answers.html) 、 [JVM 內部原理](http://www.java67.com/2016/08/10-jvm-options-for-java-production-application.html)、 [編碼問題](http://www.java67.com/2018/06/data-structure-and-algorithm-interview-questions-programmers.html)、 [物件導向程式設計](http://www.java67.com/2015/12/top-30-oops-concept-interview-questions-answers-java.html)等。 這些問題是從我做過的各種 Java 訪談中挑選出來的，我的朋友、讀者和其他人根據自己的經驗分享了一些問題。它們絕不是非常困難。您可能已經在電話或面對面的面試中見過它們。 這些問題對於複習重要的 Java 主題（例如核心 Java 概念、多執行緒、lambda、流和集合）也非常有用。 我還分享了一些*用於進一步學習和提高的有用資源*，例如 Udemy 上的[**完整 Java 大師**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fjava-the-complete-java-developer-course%2F)課程，您可以加入課程來提高和填補 Java 技能方面的空白。 我還寫過有關 Java 面試準備的書籍，例如[《Grokking the Java Interview》](https://gumroad.com/l/QqjGH)和[《Grokking the Spring Boot Interviews》](https://gumroad.com/l/hrUXKY) ，其中我為 Java 開發人員分享了很多問題。 如果你今年正在準備 Java 面試，你也可以**[在 Gumroad 上取得我的 Java + Spring Interview + SQL Bundle](https://javinpaul.gumroad.com/l/sowpfg)** ，使用程式碼**Friends20**還可獲得 20% 的折扣 [](https://javinpaul.gumroad.com/l/sowpfg) 那我們還在等什麼？以下是針對初學者和經驗豐富的 Java 開發人員的面試中最常見的一些 Java 問題的清單。 2 至 3 年經驗豐富的程式設計師的 50 個 Java 面試問題 --------------------------------- 因此，為了不浪費您的時間，這裡列出了一些針對初學者程式設計師的常見[核心 Java 面試問題](http://www.java67.com/2018/03/top-50-core-java-interview-questions.html)。此清單主要針對初學者和經驗不足的開發人員，例如具有 2 到 3 年 Java 經驗的人。 1） **Java如何實現平台無關性？** （[回答](http://www.java67.com/2012/08/how-java-achieves-platform-independence.html)） 提示：字節碼和Java虛擬機 答案 - Java 透過產生字節碼然後在 Java 虛擬機器上執行來實現平台獨立性，該虛擬機將這些字節碼轉換為依賴計劃的機器程式碼。由於不同平台的 JVM 不同，我的意思是，對於 Windows，您有單獨的 JRE（其中包括 JVM），對於 Linux，您將有單獨的 JRE。由於 Java 程式碼不會編譯為本機機器碼，而是編譯為字節碼，這使得它們獨立於平台。 2） **Java中的**`**ClassLoader**`**是什麼**？ （[回答](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/12/how-classloader-works-in-java.html#axzz59AWpr6cb)） 提示：JVM 的一部分，用於載入類別的字節碼。你可以自己寫。 答：在Java中，程式碼被封裝在類別中，因為Java是物件導向的程式設計。你的程式是在類別中寫的，為了執行它們，JVM 會載入這些包含你的程式碼的類別。負責載入類別的 JVM 元件稱為類別載入器。它們是存在的三個主要類別載入器：引導類別載入器、擴充類別載入器和應用程式類別載入器。 這是一個很好的圖表，顯示了每個 Java 類別載入器的功能： [](https://javarevisited.blogspot.com/2021/05/java-classloader-interview.html) 3）**寫一個Java程式來檢查一個數字是偶數還是奇數？** （[回答](http://javarevisited.blogspot.sg/2013/04/how-to-check-if-number-is-even-or-odd.htm)） 提示：您可以使用位元運算符，例如位元與，記住，二進位格式中偶數末尾為 0，奇數末尾為 1。 4） **Java中**`**ArrayList**`**和**`**HashSet**`**的差別**？ （[回答](http://www.java67.com/2012/07/difference-between-arraylist-hashset-in-java.html)） 提示： `List`和`Set`之間的所有差異都適用於此，例如排序、重複、隨機搜尋等。請參閱 Richard Warburton 的[**《Java 基礎知識：集合》**](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-collections)以了解有關Java 中的ArrayList、HashSet 和其他重要集合的更多資訊。 [](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-collections) 5）**什麼是單例中的雙重檢查鎖定？** （[回答](http://www.java67.com/2016/04/why-double-checked-locking-was-broken-before-java5.html)） 提示：兩次檢查實例是否已初始化，第一次不加鎖，第二次加鎖。 **6）如何在Java中建立線程安全的Singleton？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/12/how-to-create-thread-safe-singleton-in-java-example.html)**）** 提示：有很多方法，例如使用 Enum 或使用雙重檢查鎖定模式或使用巢狀靜態類別。 **7) Java中Serialized和Externalized的差別？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2012/10/difference-between-serializable-vs-externalizable-interface.html)**）** 提示：Externalized 讓您可以更好地控制序列化過程。 **8) Java中何時使用瞬態變數？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/08/what-is-transient-variable-in-java.html)**）** 提示：當您想要在實作 Serialized 介面的類別中使變數不可序列化時。換句話說，您可以將其用於不想保存其值的變數。請參閱[**完整的 Java MasterClass**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fjava-the-complete-java-developer-course%2F)以了解 Java 中的瞬態變數。 **9) Java中transient變數和volatile變數的差別？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2012/11/difference-between-transient-vs-volatile-modifier-variable-java.html)**）** 提示：完全不同，一個用於序列化上下文，另一個用於並發。 **10) Java中什麼時候使用易失性變數？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/08/what-is-volatile-variable-in-java-when.html)**）** 提示：當你需要指示JVM一個變數可以被多個執行緒修改並提示JVM不緩存其值。 **11）我們可以重寫Java中的私有方法嗎？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2013/08/can-we-override-private-method-in-java-inner-class.html)**）** 提示：不，因為它在子類別中不可見，這是在 Java 中重寫方法的主要要求。 12） **Java中**`**Hashtable**`**和**`**HashMap**`**的差別**？ **（** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2010/10/difference-between-hashmap-and.html#axzz53B6SD769)\*\*） \*\*提示：有幾個但最重要的是`Hashtable` ，它是同步的，而`HashMap`不是。與`HashMap`相比，它也是遺留的且緩慢的。 13） **Java中**`**List**`**和**`**Set**`**的差別**？ **（** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/04/difference-between-list-and-set-in-java.html#axzz53n9YK0Mb)**）** 提示： `List`是有序的並且允許重複。 `Set`是無序的，不允許有重複的元素。 14） **Java中**`**ArrayList**`**和**`**Vector**`**的區別**（[**答案**](http://www.java67.com/2012/09/arraylist-vs-vector-in-java-interview.html)**）** 提示：很多，但最重要的是， `ArrayList`是非同步的，速度很快，而`Vector`是同步的，速度很慢。它也是像`Hashtable`這樣的遺留類別。 **15)** **Java 中**`**Hashtable**`**和**`**ConcurrentHashMap**`的差異？ **（** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2011/04/difference-between-concurrenthashmap.html#axzz4qw7RoNvw)**）** 提示：更具可擴展性。請參閱 Richard Warburton 的[**《Java 基礎知識：集合》**](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-collections)以了解更多資訊。 16） `**ConcurrentHashMap**`**如何實現可擴充性？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2017/08/top-10-java-concurrenthashmap-interview.html#axzz50U9xyqbo)**）** 提示：透過將映射分為段並僅在寫入操作期間鎖定。 **17) 您將重寫哪兩個方法來將**`**Object**`**用作**`**HashMap**`**中的**`**Key**` **？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2013/06/how-get-method-of-hashmap-or-hashtable-works-internally.html)**）** 提示：等於和哈希碼 **18) Java中wait和sleep的差別？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/08/what-are-difference-between-wait-and.html)**）** \\ 提示： `wait()`方法釋放鎖定或監視器，而 sleep 則不會。 19\) **Java中**`**notify**`**和**`**notifyAll**`**的差別**？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2013/03/difference-between-wait-vs-notify-vs-notifyAll-java-thread.html)**）** 提示： `notify`通知一個隨機執行緒正在等待該鎖，而`notifyAll`通知所有等待監視器的執行緒。如果你確定只有一個執行緒在等待，那麼使用`notify` ，否則`notifyAll`會更好。請參閱 Java Champion Heinz Kabutz 的[**線程基礎迷你課程，**](https://javaspecialists.teachable.com/p/threading-essentials/?product_id=539197&coupon_code=SLACK100?affcode=92815_johrd7r8)以了解有關線程基礎知識的更多資訊。 20\) 為什麼要**在 Java 中重寫 hashcode 以及**`**equals()**` ？ **（** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2015/01/why-override-equals-hashcode-or-tostring-java.html#axzz55oDxm8vv)**）** 提示：遵守 equals 和 hashcode 約定，如果您打算將物件儲存到集合類別（例如`HashMap`或`ArrayList`中，則需要遵守這一點。 21） `**HashMap**`**的負載因子是什麼意思？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2017/08/top-10-java-hashmap-interview-questions.html)**）** 提示：觸發`HashMap`調整大小的閾值一般為 0.75，這表示如果 HashMap 已滿 75%，則`HashMap`會自行調整大小。 **22)** **Java 中**`**ArrayList**`**和**`**LinkedList**`之間的差異？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2012/12/difference-between-arraylist-vs-LinkedList-java.html)**）** 提示：與陣列和鍊錶相同，其中一個允許隨機搜尋，而另一種則不允許。在鍊錶上插入和刪除很容易，但在陣列上搜尋很容易。請參閱[**《Java 基礎知識：集合》**](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-collections) **（** Richard Warburton 在 Pluralsight 上的課程），以了解更多關於 Java 中基本集合資料結構的資訊。 **23)** **Java 中**`**CountDownLatch**`**和**`**CyclicBarrier**`之間的差異？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2012/08/difference-between-countdownlatch-and-cyclicbarrier-java.html)**）** 提示：屏障被打破後，您可以重複使用`CyclicBarrier` ，但計數為零後，您無法重複使用`CountDownLatch` 。 24)**在 Java 中什麼時候使用**`**Runnable**`**和**`**Thread**` ？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2016/01/7-differences-between-extends-thread-vs-implements-Runnable-java.html)**）** 提示：總是 **25) Java 中 Enum 類型安全的意義是什麼？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2014/04/what-java-developer-should-know-about-Enumeration-type-in-Java.html)**）** 提示：這表示您不能將不同 Enum 類型的實例指派給 Enum 變數。例如，如果您有一個像`DayOfWeek` day 這樣的變數，那麼您無法從`DayOfMonth`枚舉中為其指派值。 **26) Java 中整數的自動裝箱如何運作？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/auto-boxing-and-unboxing-in-java-be.html#axzz59AWpr6cb)**）** 提示：透過使用Java中的`valueOf()`方法。 **27)** **Java 中**`**PATH**`**和**`**Classpath**`之間的差異？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2012/08/what-is-path-and-classpath-in-java-difference.html)**）** 提示：作業系統使用`PATH` ，而JVM 使用`Classpath`來定位Java 二進位文件，例如JAR 檔案或Class 檔案。請參閱[**Java 基礎知識：核心平台**](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-core-platform)，以了解有關`PATH` 、 `Classpath`和其他 Java 環境變數的更多資訊。 [](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-core-platform) **28) Java中方法重載和重寫的差別？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2015/08/top-10-method-overloading-overriding-interview-questions-answers-java.html)**）** 提示：重寫發生在子類別中，而重載發生在同一個類別中。此外，覆蓋是執行時活動，而重載是在編譯時解決的。 **29) 如何防止 Java 中的類別被子類化？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2017/06/10-points-about-final-modifier-in-java.html)**）** \\ 提示：只需將其建構函數設為私有即可 **30) 你如何限制你的類別被你的客戶使用？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2016/01/why-jpa-entity-or-hibernate-persistence-should-not-be-final-in-java.html)**）** \\ 提示：使建構子私有或從建構子拋出異常 **31)** **Java 中**`**StringBuilder**`**和**`**StringBuffer**`之間的差異？ **（**[**回答**](http://www.java67.com/2016/10/5-difference-between-stringbuffer.html)**）** 提示： `StringBuilder`不同步，而`StringBuffer`同步。 **32) Java 中多態性與繼承的差別？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2014/04/difference-between-polymorphism-and-Inheritance-java-oops.html)**）** 提示：繼承允許程式碼重複使用並建構類別之間的關係，這是多態性所需要的，多態性提供動態行為。請參閱\[**物件導向的 Java 程式設計：資料結構及超越專業化**\]( https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fjava-object-orientation）在Coursera 上，了解有關OOP 功能的更多資訊。適合初學者的最深入的課程之一。 \[ \]( https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Fjava-物件導向） 順便說一句，如果您發現 Coursera 課程很有用，因為它們是由世界各地的知名公司和大學建立的，我建議您加入[**Coursera Plus**](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fcourseraplus) ，這是Coursera 的訂閱計劃，可以讓您無限制地存取他們最受歡迎的課程、專業、專業憑證和指導專案。它的費用約為 399 美元/年，但它完全物有所值，因為您可以獲得無限的憑證。 **33）我們可以在Java中重寫靜態方法嗎？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/08/can-we-override-static-method-in-java.html)**）** \\ 提示：否，因為重寫在執行時間解析，而靜態方法呼叫在編譯時解析。 **34) 我們可以存取Java中的私有方法嗎？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/08/can-we-override-private-method-in-java.html)**）** \\ 提示：可以，在同一個班級內，但不能在班級外 **35) Java中介面和抽象類別的區別？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2017/08/difference-between-abstract-class-and-interface-in-java8.html)**）** 提示：從[Java 8](https://dzone.com/articles/5-courses-to-crack-java-certification-ocajp-1z0-80)開始，差異變得模糊。然而，一個Java類別仍然可以實作多個接口，但只能擴展一個類別。 **36) Java 中 DOM 和 SAX 解析器的差別？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/09/dom-vs-sax-parser-in-java-xml-parsing.html)**）** \\ 提示：DOM 將整個 XML 檔案載入到記憶體中，而 SAX 則不會。它是一個基於事件的解析器，可用於解析大文件，但 DOM 速度很快，對於小文件應該是首選。 **37) Java 中 throw 和 throws 關鍵字的差異？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/10/difference-between-throw-vs-throws-in.html)**）** \\ 提示： throws 聲明方法在發生錯誤時可以拋出什麼異常，但 throw 關鍵字實際上會拋出異常。請參閱[**Java 基礎知識：異常處理**](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-exception-handling)以了解有關 Java 中異常處理的更多資訊。 [](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fjava-fundamentals-exception-handling) **38) Java 中的故障安全迭代器和故障快速迭代器的差異？ （** [**回答**](http://www.java67.com/2015/06/what-is-fail-safe-and-fail-fast-iterator-in-java.html)**）** 提示：故障安全性不會拋出`ConcurrentModificationException` ，而`fail-fast`則在迭代時檢測到底層集合的外部變更時拋出 ConcurrentModificationException。 **39) Java 中迭代器和枚舉的差別？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2010/10/what-is-difference-between-enumeration.html#axzz59AWpr6cb)**）** 提示：迭代器還使您能夠在迭代時刪除元素，而枚舉不允許這樣做。 **40)** **Java 中的**`**IdentityHashMap**`是什麼？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2016/09/difference-between-identityhashmap-weakhashmap-enummap-in-java.html)**）** 提示：一個`Map` ，它使用`==`相等運算子來檢查相等性，而不是`equals()`方法。 **41)** **Java 中的**`**String**`池是什麼？ **（** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2016/07/difference-in-string-pool-between-java6-java7.html#axzz4pGGwsyna)**）** 提示： `String`文字池。請記住，它已從 JDK 7 中的永久代空間移至堆疊。 **42)** Java 中`**Serializable**`**類別可以包含不可序列化欄位嗎？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2016/09/how-to-serialize-object-in-java-serialization-example.html)\*\*） \*\*提示：是的，但您需要將其設定為靜態或瞬態。 **43) Java 中 this 和 super 的差別？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2013/06/difference-between-this-and-super-keyword-java.html)**）** 提示：this 指的是目前實例，而 super 指的是超類別的實例。 **44)** **Java 中**`**Comparator**`**和**`**Comparable**`之間的差異？ **（** [**回答**](http://www.java67.com/2013/08/difference-between-comparator-and-comparable-in-java-interface-sorting.html)**）** \\ 提示： `Comparator`定義自訂排序，而`Comparable`定義物件的自然順序，例如`String`字母順序。請參閱[**完整的 Java 大師課程**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fjava-the-complete-java-developer-course%2F)以了解有關 Java 排序的更多資訊。 [](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fjava-the-complete-java-developer-course%2F) **45)** **Java 中**`**java.util.Date**`**和**`**java.sql.Date**`之間的差異？ **（**[**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/04/difference-between-javautildate-and.html)**）** 提示：前者包含日期和時間，後者僅包含日期部分。 46）為什麼**Java中的**`**Object**`類別**中宣告了wait和notify方法**？ **（**[**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/02/why-wait-notify-and-notifyall-is.html)**）** 提示：因為它們需要僅對物件可用的鎖。 **47）為什麼Java不支援多重繼承？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2011/07/why-multiple-inheritances-are-not.html)**）** 提示：它不支持，因為 C++ 的體驗不好，但對於 Java 8，它在某種意義上是支援的 --- 現在 Java 中不支援`Type`的多重繼承。 **48) Java 中檢查異常和非檢查異常的差異？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2011/12/checked-vs-unchecked-exception-in-java.html)**）** 提示：如果是選取的，則必須使用 catch 區塊處理異常，而如果是未選取的，則由您決定；編譯不會打擾你。 **49) Java 中錯誤和異常的區別？ （**[**回答**](http://www.java67.com/2012/12/difference-between-error-vs-exception.html)**）** 提示：我厭倦了打字，請檢查答案 **50) Java 中的競爭條件和死鎖的差異？ （** [**回答**](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/02/what-is-race-condition-in.html#axzz59AbkWuk9)**）** 提示：這兩種錯誤都是並發應用程式中發生的錯誤，一種是由於執行緒調度而發生的，另一種是由於編碼不良而發生的。請參閱[Java 中的多執行緒和平行計算](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fmultithreading-and-parallel-computing-in-java%2F)，以了解有關死鎖、競爭條件和其他多執行緒問題的更多資訊。 其他資源 --- - [Java 面試指南：200+ 面試題目及答案](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fjava-interview-questions-and-answers%2F) - [Spring框架面談指南---200+問答](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fspring-interview-questions-and-answers%2F) - [準備工作面試 作者：John Sonmez](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fdeveloper-job-interviews) - [Markham 曝光的 Java 程式設計面試](http://www.amazon.com/Java-Programming-Interviews-Exposed-Markham/dp/1118722868?tag=javamysqlanta-20) - [破解編碼面試 --- 189 個問題和答案](http://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-6th-Edition/dp/0984782850/?tag=javamysqlanta-20) - [求職面試的資料結構與演算法分析](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fdata-structure-and-algorithms-analysis%2F) - [過去 5 年 130 多道 Java 面試題](http://javarevisited.blogspot.sg/2015/10/133-java-interview-questions-answers-from-last-5-years.html) - [Grokking the Java Interview - 免費範例 PDF](https://javinpaul.gumroad.com/l/HMOAv) - [深入了解 Spring Boot 面試 - 免費 PDF 範本](https://javinpaul.gumroad.com/l/grokking-springboot-interview-sample) ### 結束語 謝謝，您已經讀到了文章的結尾...祝您程式設計面試順利！這當然不會很容易，但這些問題肯定會對您有所幫助。它還會鼓勵您了解更多。 如果您喜歡這篇文章，請與您的朋友和同事分享，並且不要忘記在 Twitter 上關注[javinpaul](https://twitter.com/javinpaul) ！ > **PS ---**如果您需要一些免費資源來學習 Java，您可以查看[**我最喜歡的免費 Java 課程**](https://medium.com/javarevisited/10-free-courses-to-learn-java-in-2019-22d1f33a3915)清單來開始您的準備。 > > **PSS ---**我沒有提供圖片中分享的面試問題的答案“程式碼中建立了多少個 String 物件？”你能猜出並解釋一下嗎？ 而且，如果你今年正在準備 Java 面試，你還可以**[在 Gumroad 上取得我的 Java + Spring Interview + SQL Bundle](https://javinpaul.gumroad.com/l/sowpfg)** ，使用程式碼**friends20**也可以獲得 20% 的折扣 --- 原文出處：https://dev.to/javinpaul/50-core-java-interview-questions-with-answers-for-programmers-3bc
我整理了一系列一流的電子書來增強您的網頁開發學習之旅，這肯定會讓您受益匪淺；即使您是一位經驗豐富的開發人員，仍然有一些您不知道的東西。 那麼，事不宜遲，讓我們開始吧！ --- 🤔 小知識 ----- **世界上第一個網站**由*Tim Berners-Lee*在*1991 年*建立，致力於萬維網計畫本身。 它提供了有關網路基本功能以及如何建立網頁的資訊。 有趣的是，該網站的 URL 是**“http://info.cern.ch”** ，並且作為網路早期的*歷史文物*仍然存在。 --- 1️⃣ CSS 的魔力 ----------- 本電子書中的內容適合所有級別的開發人員。透過範例程式碼片段了解佈局、盒子模型、定位等。 → https://adamschwartz.co/magic-of-css/  --- 2️⃣ DOM啟示 --------- 《DOM Enlightenment》是一本免費的線上書籍，深入探討 DOM，提供對其工作原理的清晰詳細的理解。 → http://domenlightenment.com  --- 3️⃣ 雄辯的 JavaScript ------------------ JavaScript 程式設計簡介重點在於撰寫真實世界的網站。 → https://eloquentjavascript.net  --- 4️⃣ Pro Git 書籍 -------------- 透過資訊圖表了解有關 Git 的一切。 → https://git-scm.com/book/en/v2  --- 5️⃣ SQLZap ---------- 透過 16 個結構良好的課程和一個程式碼遊樂場來學習完整的 SQL。 → https://sqlzap.com  --- 6️⃣ 反應表達 -------- React Express 是一本免費的電子書/指南，涵蓋了 React 的基礎知識，包括元件、狀態、道具等。 → https://react.express  --- 🙌 總結 ---- 最後問一個問題：**您覺得這個清單有幫助嗎？** 請在下面的評論中告訴我。 如果你喜歡這篇文章，你會喜歡這個： https://dev.to/arjuncodess/7-chrome-extensions-for-web-developers-54ib 另外，*分享*您最喜歡的網頁開發資源來幫助這裡的初學者！ 與我聯絡@ [Linktree](https://linktr.ee/arjuncodess/) 。 快樂編碼！ 🚀 感謝23592！ 🤗 --- 原文出處：https://dev.to/arjuncodess/6-free-ebooks-to-learn-web-development-e01
無論您**剛開始**學習程式設計還是**已經有**一些經驗，我很確定您已經問過自己（或其他人）資料庫到底是什麼，如何處理它，關聯式資料庫和資料庫之間有什麼區別？和非關聯式資料庫及其用途。 當談到程式設計時，感覺我們的疑慮無窮無盡，有時我們會在資訊的海洋中迷失。我將討論每個初學者在建立第一個資料庫時應該了解的一些概念。我希望至少能教您一些有關資料庫的知識，資料庫是軟體最重要的部分之一。 - [什麼是 SQL？](#what-is-sql) 什麼是資料庫？ ------- 在一切之前，了解什麼是**資料**很重要。嗯，它是一個值，例如 21。但是除非我們對其進行組織並建立訊息，否則該資料將沒有意義。例如，這個數字可以是年齡，可以是登入您網站的總人數，甚至可以是您所在州的號碼。現在，如果我告訴你我們有資料： `age = 21` ，我們幾乎可以理解值 21 是某人的年齡。這就是我們所說的**訊息**。 知道了這一點，我可以告訴你資料庫是有組織的資訊的集合。我喜歡把資料庫想像成類似搬到新家的過程。例如，當我們搬家時，將東西裝進盒子裡是很正常的。我們會有一個盒子裝書，一個盒子裝衣服，另一個盒子裝電子產品。最後，我們把所有東西都裝進卡車，運到我們的新家。 在此範例中，我們的資料庫將是卡車，因為我們有許多特定物品的盒子 - 有組織的資訊的集合。該資訊是結構化的並且通常儲存在電腦系統中。 （我們使用資料庫來儲存、存取和維護資料。） 為了控制資料庫，我們將使用所謂的資料庫管理系統（DBMS），該軟體用於可視化資料庫的表、其訊息，以及我們還可以執行查詢（對資料庫執行操作的命令）和許多功能。其他事情。它基本上是用戶（使用資料庫的人）和資料庫本身之間的介面。 可以說，每次建立、刪除、更新和讀取等等，我們都會處理 DBMS。  資料庫管理系統範例： - MySQL - SQL伺服器 - 甲骨文資料庫 有很多選擇，我們應該選擇更適合我們和專案的一種。 資料庫類型 ----- 每個初學者都應該了解的最重要的資料庫類型是： - 關係型資料庫 - 非關係型資料庫 ### 關係型 這種類型的資料庫是使用具有列和行的表來建構的，如下圖所示，我們使用 SQL 來處理這種結構。 在表格中，我們將有： - 列，定義每條資料是什麼（ID、姓名、年齡...）及其類型； - 行，保存給定的資料。  表中的每一行都是一筆具有唯一 ID 的記錄，我們稱之為**鍵**。例如，在這個表中，鍵是數字1、2、3…我們可以看到每筆記錄都有自己的鍵，用來標識自己。 每個初學者都應該了解至少三種類型的密鑰： - **鍵**：它基本上是表中的一列或多列，負責以獨佔方式辨識行。 - **主鍵**：這種類型將確保暫存器的**唯一性**，將在表之間的關係上引用暫存器並對其**進行索引**，這提高了 DBMS 的效率。 - **外鍵**：它是一個使用每個表的主鍵連接表的列。我們使用這種類型的鍵來建立表之間的關係。重要的是要理解，具有外鍵的表稱為**引用表**，而被引用的表稱為**引用表**或**父表**。 ### 非關係型 非關聯式資料庫，也稱為NoSQL（現在是Not Only SQL），是一種不使用表格及其列和行作為組織方案的資料庫。它提供了更大的靈活性，因為您不必像我們在關聯式資料庫上所做的那樣擔心建立表。 NoSQL 上的儲存經過最佳化，可以自我調整以滿足各種需求。例如，可以將資料儲存為鍵/值、JSON 文件或圖形。 NoSQL 資料庫的建立是為了解決人們直到 90 年代末期才遇到的問題，即難以設計能夠滿足使用關聯式資料庫所需的規模和敏捷性的資料庫，而當時無法做到這一點。  NoSQL 最重要的功能之一是： - 更高的可擴展性 - 沒有複雜的關係 - 降低成本 非關係型資料庫也有類型，其中兩種是： - **鍵值**：最常見的一個。資料庫中的每個專案都將儲存為屬性名稱（或“鍵”）及其值。例如： `{"name": "Maria"}` 。鍵是“name”，值是“Maria”。在這些情況下最常使用的資料庫是**Redis** 、 **DynamoDB**和**Berkeley DB** 。 - **文件**：將每個金鑰與其文件一起存儲，其主要特徵是將所有資訊包含在一個文件中。該文件通常是 JSON，但也可以是 XML。最著名的文件資料庫是 MongoDB 關於此類資料庫的更多資訊有很多，但這是您開始之前必須了解的基礎知識！除此之外，不要讓這個開始阻止您深入挖掘以了解更多資訊。 什麼是 SQL？ -------- SQL 代表**結構化查詢語言**，這是一種用於處理 70 年代左右在 IBM 實驗室建立的資料庫的程式語言。一段時間後，它成為資料管理的模式。 我們使用這種程式語言在資料庫上執行查詢，並且可以使用各種參數從資料庫中檢索、建立或刪除資訊。我們只需要遵循語法，就像任何其他程式語言一樣。 SQL 有許多**指令**，但最重要的是： - **SELECT** ：搜尋資料庫表中的行。 - **INSERT** ：在表中插入新行。 - **UPDATE** ：用於更新表中已存在的資料。 - **DELETE** ：刪除一個暫存器。 重要的是，我們將此命令與其他參數一起使用，以便我們可以使查詢非常具體。在 Capslock 上使用 SQL 是一種約定。 SQL 還具有一些我們可以在查詢中新增的條件，以便修改將傳回的暫存器，例如： - **FROM** ：用於表示將查詢哪個表。 - **ORDER BY** ：用於以特定順序組織傳回的資料。 - **WHERE** ：用於**指定傳回資料的條件**。例如，如果我們想查看表中年齡超過 18 歲的用戶，我們將使用「where」。 SQL 中還有許多其他命令，但這是我們建立第一個表並學習建立第一個 CRUD（代表建立、讀取、更新和刪除）所需的基本命令。 就是這樣！ ----- 透過這篇文章我們了解了資料庫的基礎知識，例如它是什麼、它的類型以及什麼是 SQL。現在，我們必須學習如何建立一個主題，該主題將在本系列的下一篇文章中介紹。 這個內容是根據我在 100 天的程式碼中的筆記建立的，在這段期間我了解了資料庫、PHP 和 Laravel，所以我真的很自豪，因為在開始挑戰之前我對此幾乎一無所知。另外，如果需要的話，請隨時向我提問！ 感謝那些審查我的文章並幫助我到達這裡的人： - @danielhe4rt - @cherryramatis - @reenatoteixeira --- 原文出處：https://dev.to/basementdevs/database-for-newbies-n46
在快節奏的軟體開發世界中，時間至關重要，快速存取重要資訊可能意味著編碼幸福和編碼混亂之間的差異。輸入備忘單 - 這些寶貴的資源已成為開發人員最好的朋友，作為簡潔的參考指南，可以節省無數時間的挫敗感和無休止的谷歌搜尋。在本文中，我們將探索專為開發人員量身訂製的備忘單集合。 備忘錄集合💥 ------ ### 1. 通用編程： - [Codecademy Cheat Sheets](https://www.codecademy.com/resources/cheatsheets/all) ：Codecademy 的集合提供了一系列全面的備忘單，涵蓋各種程式語言，從 Python 和 JavaScript 到 Ruby 和 SQL。這些精心設計且易於瀏覽的資源非常適合初學者和經驗豐富的程式設計師。  - [很棒的備忘單](https://lecoupa.github.io/awesome-cheatsheets/)：這個精選的備忘單清單涵蓋了廣泛的主題，包括程式語言、框架、資料庫等，使其成為各個層級的開發人員的寶貴資源。  - [DevHints](https://devhints.io/)：DevHints 以簡潔且易於存取的格式提供了大量針對各種程式語言、工具和技術的備忘單。  ### 2. 專門備忘單： - [CSS Grid Cheat Sheet](https://alialaa.github.io/css-grid-cheat-sheet/) ：這份備忘錄是前端開發人員使用CSS Grid 的必備工具，為使用CSS Grid 提供了簡潔的參考與這個強大的佈局系統相關的所有屬性和值。  - [Grid Malven](https://grid.malven.co/)：CSS Grid 的另一個精彩資源，Grid Malven 提供了視覺化和互動式備忘單，讓開發人員嘗試不同的網格配置並即時查看結果。  - [Flex Malven](https://flexbox.malven.co/)：CSS Flexbox 的另一個精彩資源，Flex Malven 提供了類似 Grid Malven 的視覺化和互動式備忘單。  - [Easings](https://easings.net/)：在處理動畫和過渡時，Easings 為各種緩動函數提供了全面的備忘單，使開發人員能夠可視化並為他們的專案選擇完美的時序曲線。  ### 3. 綜合館藏： - [免費編程備忘錄](https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books?tab=readme-ov-file)：此GitHub 儲存庫提供了大量免費備忘單，適用於多種編程語言、框架、和工具，所有這些都方便組織且易於存取。  - [OverAPI](https://overapi.com/)：OverAPI 是一個綜合中心，為開發人員收集和整理備忘單。它不僅僅是與 API 相關的內容，還充當涵蓋多種程式語言的備忘單的集中儲存庫。從 Python、JavaScript 和 Ruby 等流行選擇到更小眾的語言，OverAPI 都能滿足您的需求。  ### 最後的想法 在軟體開發領域，擁有可靠的參考指南可以產生重大影響。這些工具不僅可以節省您的時間和精力，還支援無縫編碼過程，使您能夠專注於專案的創意方面。 如果您知道任何有用的資源或根據自己的經驗有任何建議，請隨時在下面的評論部分分享。👇 如果您發現這有幫助並願意給我的專案一顆星以支持，我將不勝感激！ [黏土主題🚀](https://github.com/lilxyzz/clay-theme) --- 原文出處：https://dev.to/lilxyzz/2024-cheat-sheet-collection-47h8
長話短說 ==== 我收集了您應該了解的 React 庫，以建立許多不同類型的專案並成為 React 奇才🧙♂️。 其中每一項都是獨一無二的，並且都有自己的用例。 別忘了給他們加星號🌟 讓我們開始吧！  --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 建立應用內人工智慧聊天機器人、代理程式和文字區域 ------------------------------------------------------------------------------------  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。 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit Star CopilotKit ⭐️ --- 2. [xyflow](https://github.com/xyflow/xyflow) - 使用 React 建立基於節點的 UI。 --------------------------------------------------------------------  XYFlow 是一個功能強大的開源程式庫，用於使用 React 或 Svelte 建立基於節點的 UI。它是一個 monorepo，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。 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，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。  https://github.com/xyflow/xyflow 星 xyflow ⭐️ --- 3. [Zod](https://github.com/colinhacks/zod) + [React Hook Form](https://github.com/react-hook-form) - 致命的驗證組合。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------  第一個問題是：為什麼我在同一個選項中包含 Zod 和 React Hook 表單？好吧，請閱讀它來找出答案。 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", }); ``` ``` // It does provide lots of options // validations z.string().min(5, { message: "Must be 5 or more characters long" }); z.string().max(5, { message: "Must be 5 or fewer characters long" }); z.string().length(5, { message: "Must be exactly 5 characters long" }); z.string().email({ message: "Invalid email address" }); z.string().url({ message: "Invalid url" }); z.string().emoji({ message: "Contains non-emoji characters" }); z.string().uuid({ message: "Invalid UUID" }); z.string().includes("tuna", { message: "Must include tuna" }); z.string().startsWith("https://", { message: "Must provide secure URL" }); z.string().endsWith(".com", { message: "Only .com domains allowed" }); z.string().datetime({ message: "Invalid datetime string! Must be UTC." }); z.string().ip({ message: "Invalid IP address" }); ``` 請閱讀[文件](https://zod.dev/)以了解有關 Zod 的更多資訊。 它適用於 Node.js 和所有現代瀏覽器。 現在，第二部分來了。 有很多可用的表單整合。  雖然 Zod 可以驗證物件，但如果沒有自訂邏輯，它不會影響您的用戶端和後端。 React-hook-form 是用於客戶端驗證的優秀專案。例如，它可以顯示輸入錯誤。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-hook-form ``` 這就是如何使用`React Hook Form` 。 ``` import { useForm, SubmitHandler } from "react-hook-form" type Inputs = { example: string exampleRequired: string } export default function App() { const { register, handleSubmit, watch, formState: { errors }, } = useForm<Inputs>() const onSubmit: SubmitHandler<Inputs> = (data) => console.log(data) console.log(watch("example")) // watch input value by passing the name of it return ( /* "handleSubmit" will validate your inputs before invoking "onSubmit" */ <form onSubmit={handleSubmit(onSubmit)}> {/* register your input into the hook by invoking the "register" function */} <input defaultValue="test" {...register("example")} /> {/* include validation with required or other standard HTML validation rules */} <input {...register("exampleRequired", { required: true })} /> {/* errors will return when field validation fails */} {errors.exampleRequired && <span>This field is required</span>} <input type="submit" /> </form> ) } ``` 您甚至可以隔離重新渲染，從而提高整體效能。 您可以閱讀[文件](https://react-hook-form.com/get-started)。 兩者結合起來就是一個很好的組合。嘗試一下！ 我透過 Shadcn 發現了它，它使用它作為表單元件的預設值。我自己在幾個專案中使用過它，效果非常好。它提供了很大的靈活性，這確實很有幫助。 https://github.com/colinhacks/zod Star Zod ⭐️ https://github.com/react-hook-form Star React Hook Form ⭐️ --- 4. [React DND](https://github.com/react-dnd/react-dnd) - 用於 React 的拖放。 ----------------------------------------------------------------------  我還沒有完全實現拖放功能，而且我經常發現自己對選擇哪個選項感到困惑。我遇到的另一個選擇是[interactjs.io](https://interactjs.io/) ，根據我讀過的文件，它似乎非常有用。由於他們提供了詳細的範例，這非常容易。  但我現在只介紹 React DND。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-dnd react-dnd-html5-backend ``` 除非您正在編寫自訂後端，否則您可能想要使用 React DnD 隨附的 HTML5 後端。 這是安裝`react-dnd-html5-backend`方法。閱讀[文件](https://react-dnd.github.io/react-dnd/docs/backends/html5)。 這是起點。 ``` import { HTML5Backend } from 'react-dnd-html5-backend' import { DndProvider } from 'react-dnd' export default class YourApp { render() { return ( <DndProvider backend={HTML5Backend}> /* Your Drag-and-Drop Application */ </DndProvider> ) } } ``` 透過這種方式，您可以非常輕鬆地實現卡片的拖放操作。 ``` // Let's make <Card text='Write the docs' /> draggable! import React from 'react' import { useDrag } from 'react-dnd' import { ItemTypes } from './Constants' export default function Card({ isDragging, text }) { const [{ opacity }, dragRef] = useDrag( () => ({ type: ItemTypes.CARD, item: { text }, collect: (monitor) => ({ opacity: monitor.isDragging() ? 0.5 : 1 }) }), [] ) return ( <div ref={dragRef} style={{ opacity }}> {text} </div> ) } ``` 請注意，HTML5 後端不支援觸控事件。因此它不適用於平板電腦和行動裝置。您可以將`react-dnd-touch-backend`用於觸控裝置。閱讀[文件](https://react-dnd.github.io/react-dnd/docs/backends/touch)。 ``` import { TouchBackend } from 'react-dnd-touch-backend' import { DndProvider } from 'react-dnd' class YourApp { <DndProvider backend={TouchBackend} options={opts}> {/* Your application */} </DndProvider> } ``` 這個codesandbox規定了我們如何正確使用React DND。 https://codesandbox.io/embed/3y5nkyw381?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx&hidenavigation=1 你可以看看React DND的[例子](https://react-dnd.github.io/react-dnd/examples)。 它們甚至有一個乾淨的功能，您可以使用 Redux 檢查內部發生的情況。 您可以透過為提供者新增 debugModeprop 來啟用[Redux DevTools](https://github.com/reduxjs/redux-devtools) ，其值為 true。 ``` <DndProvider debugMode={true} backend={HTML5Backend}> ``` 它提供了多種元件選項，我需要親自測試一下。總的來說，這看起來相當不錯，特別是如果你剛開始的話。 React DND 已獲得`MIT`許可，並在 GitHub 上擁有超過 20k Stars，這使其具有令人難以置信的可信度。 https://github.com/react-dnd/react-dnd Star React DND ⭐️ --- 5. [Cypress](https://github.com/cypress-io/cypress) - 快速測試瀏覽器中執行的內容。 --------------------------------------------------------------------  近年來已經證明了測試的重要性，而 Jest 和 Cypress 等選項使其變得異常簡單。 但我們只會介紹 Cypress，因為它本身就很方便。 只需一張圖片就能證明 Cypress 值得付出努力。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install cypress -D ``` 如果您在專案中沒有使用 Node 或套件管理器，或者您想快速試用 Cypress，您始終可以[直接從 CDN 下載 Cypress](https://download.cypress.io/desktop) 。 一旦安裝並打開它。您必須使用`.cy.js`建立一個規範檔案。  現在，您可以編寫並測試您的應用程式（範例程式碼）。 ``` describe('My First Test', () => { it('Does not do much!', () => { expect(true).to.equal(true) }) }) ``` Cypress 提供了多種選項，例如`cy.visit()`或`cy.contains()` 。由於我沒有廣泛使用 Cypress，因此您需要在其[文件](https://docs.cypress.io/guides/end-to-end-testing/writing-your-first-end-to-end-test)中進一步探索它。 如果它看起來很可怕，那麼請前往這個[為初學者解釋 Cypress 的](https://www.youtube.com/watch?v=u8vMu7viCm8&pp=ygUQY3lwcmVzcyB0dXRvcmlhbA%3D%3D)freeCodeCamp 教程。 Freecodecamp 影片確實是金礦 :D Cypress 在 GitHub 上擁有超過 45,000 顆星，並且在目前的 v13 版本中，它正在不斷改進。 https://github.com/cypress-io/cypress 星柏 ⭐️ --- [6.Refine](https://github.com/refinedev/refine) - 面向企業的開源 Retool。 -----------------------------------------------------------------  Refine 是一個元 React 框架，可以快速開發各種 Web 應用程式。 從內部工具到管理面板、B2B 應用程式和儀表板，它可作為建立任何類型的 CRUD 應用程式（例如 DevOps 儀表板、電子商務平台或 CRM 解決方案）的全面解決方案。  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。 您可以查看可用的[整合清單](https://refine.dev/integrations/)。  但最好的部分是，Refine `headless by design` ，從而提供無限的樣式和自訂選項。 由於該架構，您可以使用流行的 CSS 框架（如 TailwindCSS）或從頭開始建立樣式。 這是最好的部分，因為我們不希望最終受到與特定庫的兼容性的樣式限制，因為每個人都有自己的風格並使用不同的 UI。 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(); ``` 使用 Refine 概述程式碼庫的結構。 ``` const App = () => ( <Refine dataProvider={dataProvider} resources={[ { name: "blog_posts", list: "/blog-posts", show: "/blog-posts/show/:id", create: "/blog-posts/create", edit: "/blog-posts/edit/:id", }, ]} > /* ... */ </Refine> ); ``` 您可以閱讀[文件](https://refine.dev/docs/)。 您可以看到一些使用 Refine 建立的範例應用程式： - [全功能管理面板](https://example.admin.refine.dev/) - [優化不同的用例場景](https://github.com/refinedev/refine/tree/master/examples)。 他們甚至提供模板，這就是為什麼這麼多用戶喜歡Refine。 你可以看到[模板](https://refine.dev/templates/)。  他們在 GitHub 上擁有大約 22k+ 顆星。 https://github.com/refinedev/refine 星際精煉 ⭐️ --- 7. [Tremor](https://github.com/tremorlabs/tremor) - React 元件來建立圖表和儀表板。 ----------------------------------------------------------------------  Tremor 提供了 20 多個開源 React 元件，用於建立基於 Tailwind CSS 的圖表和儀表板，使資料視覺化再次變得簡單。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @tremor/react ``` 這就是您如何使用 Tremor 快速建立東西。 ``` import { Card, ProgressBar } from '@tremor/react'; export default function Example() { return ( <Card className="mx-auto max-w-md"> <h4 className="text-tremor-default text-tremor-content dark:text-dark-tremor-content"> Sales </h4> <p className="text-tremor-metric font-semibold text-tremor-content-strong dark:text-dark-tremor-content-strong"> $71,465 </p> <p className="mt-4 flex items-center justify-between text-tremor-default text-tremor-content dark:text-dark-tremor-content"> <span>32% of annual target</span> <span>$225,000</span> </p> <ProgressBar value={32} className="mt-2" /> </Card> ); } ``` 這就是基於此生成的內容。  您可以閱讀[文件](https://www.tremor.so/docs/getting-started/installation)。其間，他們在引擎蓋下使用混音圖標。 從我見過的各種元件來看，這是一個很好的起點。相信我！ Tremor 還提供了一個[乾淨的 UI 工具包](https://www.figma.com/community/file/1233953507961010067)。多麼酷啊！  Tremor 在 GitHub 上擁有超過 14k 顆星，並有超過 280 個版本，這意味著它正在不斷改進。 https://github.com/tremorlabs/tremor 星震 ⭐️ --- 8. [Watermelon DB](https://github.com/Nozbe/WatermelonDB) - 用於 React 和 React Native 的反應式和非同步資料庫。 ------------------------------------------------------------------------------------------------  我不知道為什麼資料庫有這麼多選項；甚至很難全部數清。但如果我們使用 React，Watermelon DB 是一個不錯的選擇。即使在 4k+ 提交之後，它們仍然處於`v0.28`版本，這是一個相當大的問題。 Rocket.chat 使用 Watermelon DB，這給了他們巨大的可信度。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @nozbe/watermelondb ``` 您需要做的第一件事是建立模型和後續遷移（閱讀文件）。 ``` import { appSchema, tableSchema } from '@nozbe/watermelondb' export default appSchema({ version: 1, tables: [ // We'll add to tableSchemas here ] }) ``` 根據文件，使用 WatermelonDB 時，您正在處理模型和集合。然而，在 Watermelon 之下有一個底層資料庫（SQLite 或 LokiJS），它使用不同的語言：表格和欄位。這些一起稱為資料庫模式。 您可以閱讀有關[CRUD 操作的](https://watermelondb.dev/docs/CRUD)[文件](https://watermelondb.dev/docs/Installation)和更多內容。 https://github.com/Nozbe/WatermelonDB 明星 WatermelonDB ⭐️ --- 9. [Evergreen UI](https://github.com/segmentio/evergreen) - 按 Segment 劃分的 React UI 框架。 --------------------------------------------------------------------------------------  沒有 UI 框架的清單幾乎是不可能的。有許多受歡迎的選項，例如 Material、Ant Design、Next UI 等等。 但我們正在報道 Evergreen，它本身就非常好。 開始使用以下 npm 指令。 ``` $ npm install evergreen-ui ``` [Evergreen Segment 網站](https://evergreen.segment.com/foundations)上顯示了任何使用者介面的基礎以及詳細的選項。  它提供了很多元件，其中一些非常好，例如`Tag Input`或`File uploader` 。   您可以看到 Evergreen UI 提供的所有[元件](https://evergreen.segment.com/components)。 https://github.com/segmentio/evergreen Star Evergreen UI ⭐️ --- 10. [React Spring](https://www.react-spring.dev/) - 流暢的動畫來提升 UI 和互動。 --------------------------------------------------------------------   如果您喜歡 React-Motion 但感覺過渡不流暢，那是因為它專門使用 React 渲染。 如果你喜歡 Popmotion，但感覺自己的能力受到限制，那是因為它完全跳過了 React 渲染。 `react-spring`提供了兩種選擇，試試看！ 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @react-spring/web ``` 這就是導入高階元件來包裝動畫的方法。 ``` import { animated } from '@react-spring/web' // use it. export default function MyComponent() { return ( <animated.div style={{ width: 80, height: 80, background: '#ff6d6d', borderRadius: 8, }} /> ) } ``` 由於以下程式碼和框，我決定嘗試 React Spring。令人驚訝的是，我們可以使用 React Spring 做很多事情。 https://codesandbox.io/embed/mdovb?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx&hidenavigation=1 您可以閱讀[文件](https://www.react-spring.dev/docs/getting-started)。 他們還提供了很多您可以學習的[範例](https://www.react-spring.dev/examples)。  它提供了大量的選項，例如`useScroll` ，它允許您建立滾動連結動畫。 例如，這個codesandbox告訴了`useScroll`的用法。 https://codesandbox.io/embed/b07dmz?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx&hidenavigation=1 React Spring 在 GitHub 上有大約 27k+ Stars。 https://github.com/pmndrs/react-spring Star React Spring ⭐️ --- 11. [React Tweet](https://github.com/vercel/react-tweet) - 將推文嵌入到你的 React 應用程式中。 --------------------------------------------------------------------------------  `React Tweet`可讓您在使用 Next.js、Create React App、Vite 等時將推文嵌入到 React 應用程式中。 該函式庫不需要使用 Twitter API。推文可以靜態呈現，從而無需包含 iframe 和額外的客戶端 JavaScript。 它是 Vercel 的開源專案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-tweet ``` 為了顯示推文，我們需要從 Twitter 的 API 請求資料。透過此 API 進行速率限制具有挑戰性，但如果您僅依賴我們提供的 SWR 端點 ( `react-tweet.vercel.app/api/tweet/:id` )，這是可能的，因為伺服器的IP 位址向Twitter 發出了許多請求API。這也適用於 RSC，其中 API 端點不是必需的，但伺服器仍然從相同 IP 位址發送請求。 為了避免 API 限制，您可以使用 Redis 或 Vercel KV 等資料庫快取推文。例如，您可以使用 Vercel KV。 ``` import { Suspense } from 'react' import { TweetSkeleton, EmbeddedTweet, TweetNotFound } from 'react-tweet' import { fetchTweet, Tweet } from 'react-tweet/api' import { kv } from '@vercel/kv' async function getTweet( id: string, fetchOptions?: RequestInit ): Promise<Tweet | undefined> { try { const { data, tombstone, notFound } = await fetchTweet(id, fetchOptions) if (data) { await kv.set(`tweet:${id}`, data) return data } else if (tombstone || notFound) { // remove the tweet from the cache if it has been made private by the author (tombstone) // or if it no longer exists. await kv.del(`tweet:${id}`) } } catch (error) { console.error('fetching the tweet failed with:', error) } const cachedTweet = await kv.get<Tweet>(`tweet:${id}`) return cachedTweet ?? undefined } const TweetPage = async ({ id }: { id: string }) => { try { const tweet = await getTweet(id) return tweet ? <EmbeddedTweet tweet={tweet} /> : <TweetNotFound /> } catch (error) { console.error(error) return <TweetNotFound error={error} /> } } const Page = ({ params }: { params: { tweet: string } }) => ( <Suspense fallback={<TweetSkeleton />}> <TweetPage id={params.tweet} /> </Suspense> ) export default Page ``` 您可以直接使用它，方法非常簡單。 ``` <div className="dark"> <Tweet id="1629307668568633344" /> </div> ``` 如果您不喜歡使用 Twitter 主題，您也可以使用多個選項建立自己的[自訂主題](https://react-tweet.vercel.app/custom-theme)。 例如，您可以建立自己的推文元件，但沒有回覆按鈕，如下所示： ``` import type { Tweet } from 'react-tweet/api' import { type TwitterComponents, TweetContainer, TweetHeader, TweetInReplyTo, TweetBody, TweetMedia, TweetInfo, TweetActions, QuotedTweet, enrichTweet, } from 'react-tweet' type Props = { tweet: Tweet components?: TwitterComponents } export const MyTweet = ({ tweet: t, components }: Props) => { const tweet = enrichTweet(t) return ( <TweetContainer> <TweetHeader tweet={tweet} components={components} /> {tweet.in_reply_to_status_id_str && <TweetInReplyTo tweet={tweet} />} <TweetBody tweet={tweet} /> {tweet.mediaDetails?.length ? ( <TweetMedia tweet={tweet} components={components} /> ) : null} {tweet.quoted_tweet && <QuotedTweet tweet={tweet.quoted_tweet} />} <TweetInfo tweet={tweet} /> <TweetActions tweet={tweet} /> {/* We're not including the `TweetReplies` component that adds the reply button */} </TweetContainer> ) } ``` 您可以閱讀[文件](https://react-tweet.vercel.app/#installation)。 您可以查看[React Tweet 的演示，](https://react-tweet-next.vercel.app/light/1761133168772489698)以了解它如何在頁面上呈現。 它們已發布`v3.2`版本，這表明它們正在不斷改進，並且[每週下載量超過 46k+](https://www.npmjs.com/package/react-tweet) 。 https://github.com/vercel/react-tweet Star React 推文 ⭐️ --- 12. [React 360](https://github.com/facebookarchive/react-360) - 使用 React 建立令人驚嘆的 360 度和 VR 內容。 ----------------------------------------------------------------------------------------------  儘管 Facebook 已將其存檔，但許多開發人員仍然發現它足夠有用，因此繼續使用。 React 360 是一個函式庫，它利用大量 React Native 功能來建立在 Web 瀏覽器中執行的虛擬實境應用程式。 它使用 Three.js 進行渲染，並作為 npm 套件提供。透過將 WebGL 和 WebVR 等現代 API 與 React 的聲明性功能結合，React 360 有助於簡化建立跨平台 VR 體驗的過程。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g react-360-cli ``` 涉及的事情有很多，但您可以使用 VrButton 加入重要的互動功能到您的 React VR 應用程式。 ``` import { AppRegistry, StyleSheet, Text, View, VrButton } from 'react-360'; state = { count: 0 }; _incrementCount = () => { this.setState({ count: this.state.count + 1 }) } <View style={styles.panel}> <VrButton onClick={this._incrementCount} style={styles.greetingBox}> <Text style={styles.greeting}> {`You have visited Simmes ${this.state.count} times`} </Text> </VrButton> </View> ``` 除了許多令人驚奇的東西之外，您還可以加入聲音。請參閱[使用 React 360 的 React Resources](https://reactresources.com/topics/react-360)範例。 您也可以閱讀 Log Rocket 撰寫的關於[使用 React 360 建立 VR 應用](https://blog.logrocket.com/building-a-vr-app-with-react-360/)程式的部落格。 這個codesandbox代表了我們可以使用React 360做什麼的一個常見範例。 https://codesandbox.io/embed/2bye27?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.js&hidenavigation=1 https://github.com/facebookarchive/react-360 Star React 360 ⭐️ --- 13. [React Advanced Cropper](https://github.com/advanced-cropper/react-advanced-cropper) - 建立適合您網站的裁剪器。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------   React Advanced Cropper 是一個高級庫，可讓您建立適合任何網站設計的裁剪器。這意味著您不僅可以更改裁剪器的外觀，還可以自訂其行為。 它們仍處於測試版本，這意味著 API 可能會在未來版本中發生變化。 簡單的用例是設計軟體和裁剪圖像表面以獲得進一步的見解。 他們有很多選擇，因此值得。   開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install --save react-advanced-cropper ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { useState } from 'react'; import { CropperRef, Cropper } from 'react-advanced-cropper'; import 'react-advanced-cropper/dist/style.css' export const GettingStartedExample = () => { const [image, setImage] = useState( 'https://images.unsplash.com/photo-1599140849279-1014532882fe?ixlib=rb-1.2.1&ixid=eyJhcHBfaWQiOjEyMDd9&auto=format&fit=crop&w=1300&q=80', ); const onChange = (cropper: CropperRef) => { console.log(cropper.getCoordinates(), cropper.getCanvas()); }; return ( <Cropper src={image} onChange={onChange} className={'cropper'} /> ) }; ``` 您可以閱讀[文件](https://advanced-cropper.github.io/react-advanced-cropper/docs/intro)，它們提供了[20 多個自訂選項](https://github.com/advanced-cropper/react-advanced-cropper?tab=readme-ov-file#cropper)。 他們主要提供三種類型的[裁剪器選項](https://advanced-cropper.github.io/react-advanced-cropper/docs/guides/cropper-types/)：固定、經典和混合以及範例和程式碼。 您可以使用 React Advanced Cropper 製作一些令人興奮的東西來向世界展示:) https://github.com/advanced-cropper/react-advanced-cropper Star React 進階裁剪器 ⭐️ --- 14. [Mobx](https://github.com/mobxjs/mobx) - 簡單、可擴展的狀態管理。 ---------------------------------------------------------  MobX 是一個經過驗證的基於訊號的函式庫，可透過函數反應式程式設計簡化和擴展狀態管理。它提供了靈活性，使您能夠獨立於任何 UI 框架來管理應用程式狀態。 這種方法會產生解耦、可移植且易於測試的程式碼。 以下是使用 MobX 的任何應用程式中處理事件的方式。  圖片來自文件 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install mobx-react --save // CDN is also available ``` 這就是它的樣子。 ``` import { observer } from "mobx-react" // ---- ES6 syntax ---- const TodoView = observer( class TodoView extends React.Component { render() { return <div>{this.props.todo.title}</div> } } ) // ---- ESNext syntax with decorator syntax enabled ---- @observer class TodoView extends React.Component { render() { return <div>{this.props.todo.title}</div> } } // ---- or just use function components: ---- const TodoView = observer(({ todo }) => <div>{todo.title}</div>) ``` 您可以使用 props、全域變數或使用 React Context 在觀察者中使用外部狀態。 您可以閱讀[有關 React Integration](https://mobx.js.org/react-integration.html)和[npm docs](https://www.npmjs.com/package/mobx-react#api-documentation)的文件。 您也可以閱讀[MobX 和 React 的 10 分鐘互動介紹](https://mobx.js.org/getting-started)。 MobX 在 GitHub 上擁有超過 27k 顆星，並在 GitHub 上被超過 140K 開發者使用。 https://github.com/mobxjs/mobx 明星 Mobx ⭐️ --- 15. [React Virtualized](https://github.com/bvaughn/react-virtualized) - 渲染大型清單和表格資料。 ------------------------------------------------------------------------------------  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-virtualized --save ``` 以下是如何在網格中使用 ColumnSizer 元件。探索演示（文件）以詳細了解可用選項。 ``` import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import {ColumnSizer, Grid} from 'react-virtualized'; import 'react-virtualized/styles.css'; // only needs to be imported once // numColumns, numRows, someCalculatedHeight, and someCalculatedWidth determined here... // Render your list ReactDOM.render( <ColumnSizer columnMaxWidth={100} columnMinWidth={50} columnCount={numColumns} width={someCalculatedWidth}> {({adjustedWidth, getColumnWidth, registerChild}) => ( <Grid ref={registerChild} columnWidth={getColumnWidth} columnCount={numColumns} height={someCalculatedHeight} cellRenderer={someCellRenderer} rowHeight={50} rowCount={numRows} width={adjustedWidth} /> )} </ColumnSizer>, document.getElementById('example'), ); ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/bvaughn/react-virtualized/tree/master/docs#documentation)和[演示](https://bvaughn.github.io/react-virtualized/#/components/List)。 他們提供了 React-window 作為輕量級的替代方案，但這個在發布和明星方面更受歡迎，所以我介紹了這個選項。您可以閱讀哪個選項更適合您： [React-Window 與 React-Virtualized 有何不同？](https://github.com/bvaughn/react-window?tab=readme-ov-file#how-is-react-window-different-from-react-virtualized) 。 它被超過 85,000 名開發人員使用，並在 GitHub 上擁有超過 25,000 顆星。它還擁有令人印象深刻的[170 萬+ 每週下載量](https://www.npmjs.com/package/react-virtualized)。 https://github.com/bvaughn/react-virtualized Star React 虛擬化 ⭐️ --- 16.React [Google Analytics](https://github.com/react-ga/react-ga) - React Google Analytics 模組。 ----------------------------------------------------------------------------------------------  這是一個 JavaScript 模組，可用於在使用 React 作為前端程式碼庫的網站或應用程式中包含 Google Analytics 追蹤程式碼。 該模組對我們如何在前端程式碼中進行追蹤有一定的看法。我們的 API 比核心 Google Analytics 庫稍微詳細一些，以使程式碼更易於閱讀。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-ga --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import ReactGA from 'react-ga'; ReactGA.initialize('UA-000000-01'); ReactGA.pageview(window.location.pathname + window.location.search); <!-- The core React library --> <script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/react.min.js"></script> <!-- The ReactDOM Library --> <script src="https://unpkg.com/[email protected]/dist/react-dom.min.js"></script> <!-- ReactGA library --> <script src="/path/to/bower_components/react-ga/dist/react-ga.min.js"></script> <script> ReactGA.initialize('UA-000000-01', { debug: true }); </script> ``` 執行`npm install` `npm start`並前往`port 8000 on localhost`後，您可以閱讀[文件](https://github.com/react-ga/react-ga?tab=readme-ov-file#installation)並查看[演示](https://github.com/react-ga/react-ga/tree/master/demo)。 它每週的下載量超過 35 萬次，在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星（已存檔）。 https://github.com/react-ga/react-ga Star React Google Analytics ⭐️ --- 17.react [-i18next](https://github.com/i18next/react-i18next) - React 的國際化做得很好。 -------------------------------------------------------------------------------  無需更改 webpack 配置或加入額外的 babel 轉譯器。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-i18next ``` 我們來比較一下程式碼結構。 > 在使用react-i18next之前。 ``` ... <div>Just simple content</div> <div> Hello <strong title="this is your name">{name}</strong>, you have {count} unread message(s). <Link to="/msgs">Go to messages</Link>. </div> ... ``` > 使用react-i18next後。 ``` ... <div>{t('simpleContent')}</div> <Trans i18nKey="userMessagesUnread" count={count}> Hello <strong title={t('nameTitle')}>{{name}}</strong>, you have {{count}} unread message. <Link to="/msgs">Go to messages</Link>. </Trans> ... ``` 您可以閱讀[文件](https://react.i18next.com/)並前往[Codesandbox 的互動式遊樂場](https://codesandbox.io/s/1zxox032q)。 該工具已被超過 182,000 名開發人員使用，在 GitHub 上擁有超過 8,000 顆星。軟體包中令人印象深刻的 3400k+ 下載量進一步鞏固了它的可信度，使其成為您下一個 React 專案的絕佳選擇。 您也可以閱讀 Locize 關於[React Localization - Internationalize with i18next](https://locize.com/blog/react-i18next/)的部落格。 https://github.com/i18next/react-i18next 明星react-i18next ⭐️ --- 哇！如此長的有用專案清單。 我知道您有更多想法，分享它們，讓我們一起建造：D 現在就這些了！ 在開展新專案時，開發人員經驗至關重要，這就是為什麼有些專案擁有龐大的社區，而有些則沒有。 React 社群非常龐大，所以成為這些社群的一部分，並使用這些開源專案將您的專案提升到一個新的水平。 祝你有美好的一天！直到下一次。 在 GitHub 上關注我。 https://github.com/Anmol-Baranwal 請關注 CopilotKit 以了解更多此類內容。 https://dev.to/copilotkit --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/libraries-you-should-know-if-you-build-with-react-1807
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