JavaScript 是一種函數式程式語言，函數扮演著至關重要的角色。它們允許您封裝可重複使用程式碼並執行特定任務。以下是一些可以讓您的生活更輕鬆的功能的快速範例： {%youtube CUWQGt5rz28 %} ### 常規功能 ``` function sum(a, b) { return a + b; } ``` ### 函數表達式 ``` const sum = function (a, b) { return a + b; }; ``` ### 箭頭功能 ``` const sum = (a, b) => { return a + b; }; // OR const sum = (a, b) => a + b; ``` ### 發電機功能 ``` function* indexGenerator() { let index = 0; while (true) { yield index++; } } const g = indexGenerator(); console.log(g.next().value); // => 0 console.log(g.next().value); // => 1 ``` ### 建立一個從 1 到 n 的數字陣列 ``` const range = (n) => Array.from({ length: n }, (_, i) => i + 1); console.log(range(10)); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ``` ### 使用步驟建立一個從 1 到 n 的數字陣列 ``` const range = (n, step = 1) => Array.from({ length: n }, (_, i) => i * step); console.log(range(10, 2)); // [1, 3, 5, 7, 9] ``` ### 建立一個陣列並用一個值填充它 ``` const fill = (len, value) => Array(len).fill(value); console.log(fill(3, 0)); // [0, 0, 0] ``` ### 打亂陣列 ``` const shuffleArray = (arr) => arr.sort(() => 0.5 - Math.random()); console.log(shuffleArray([1, 2, 3, 4])); // [3, 2, 1, 4] ``` ### 從陣列中刪除重複項 ``` const removeDuplicated = (arr) => [...new Set(arr)]; console.log(removeDuplicated([1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6])); // Result: [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ] const removeDuplicate = (arr) => Object.values(arr.reduce((a, b) => (a[b] ? a : { ...a, [b]: b }), {})); console.log(removeDuplicate([1, 2, 3, 3])); // Result: [ 1, 2, 3, ] ``` ### 產生隨機數 ``` const random = (min, max) => Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; console.log(random(1, 10)); // Result: 1 ~ 10 ``` ### 找到最大的數字 ``` const findLargest = (arr) => arr.map((subArr) => Math.max(...subArr)); console.log( findLargest([ [4, 5, 1, 3], [13, 27, 18, 26], [32, 35, 37, 39], [1000, 1001, 857, 1], ]) ); // [5, 27, 39, 1001] ``` ### 找出最小的數字 ``` const findSmallest = (arr) => arr.map((subArr) => Math.min(...subArr)); console.log( findSmallest([ [4, 5, 1, 3], [13, 27, 18, 26], [32, 35, 37, 39], [1000, 1001, 857, 1], ]) ); // [1, 18, 32, 857] ``` ### 從陣列中選擇一個隨機元素 ``` const pick = (arr) => arr[Math.floor(Math.random() * arr.length)]; console.log(pick([1, 2, 3, 4])); // 2 ``` ### 將陣列轉換為物件 ``` const toObject = (arr) => ({ ...arr }); console.log(toObject(["a", "b"])); // { 0: 'a', 1: 'b' } ``` ### 找出兩個陣列的交集 ``` const intersection = (arr1, arr2) => { const set = new Set(arr1); return arr2.filter((x) => set.has(x)); }; console.log(intersection([1, 2, 3], [2, 3, 4])); // [2, 3] ``` ### 從陣列中刪除虛假值 ``` const compact = (arr) => arr.filter(Boolean); console.log(compact([0, 1, false, 2, "", 3, "a", "e" * 23, NaN, "s", 34])); // [1, 2, 3, 'a', 's', 34] ``` ### 反轉字串 ``` const reverseString = (str) => str.split("").reverse().join(""); console.log(reverseString("hello")); // olleh ``` ### 字串是回文嗎 ``` const isPalindrome = (str) => str === str.split("").reverse().join(""); console.log(isPalindrome("madam")); // true ``` ### 檢查物件是否為空 ``` const isEmpty = (obj) => Object.keys(obj).length === 0; console.log(isEmpty({})); // true ``` ### 找出一個月中的天數 ``` const getDaysInMonth = (date) => new Date(date.getFullYear(), date.getMonth() + 1, 0).getDate(); console.log(getDaysInMonth(new Date())); // 31 ``` ### 產生隨機顏色 ``` const getRandomColor = () => `#${Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16)}`; console.log(getRandomColor()); // #f0f0f0 const randomHex = () => `#${Math.floor(Math.random() * 0xffffff) .toString(16) .padEnd(6, "0")}`; console.log(randomHex()); // #f0f0f0 ``` --- ##### 必須閱讀（如果還沒有） {% 連結 https://dev.to/devsmitra/how-to-create-the-app-using-jsx-without-react-k08 %} {% 連結 https://dev.to/devsmitra/reactjs-signal-for-state-mangement-21pf %} {% 連結 https://dev.to/devsmitra/simplify-javascripts-async-concepts-with-one-gif-3c6a %} --- ###### 更多內容請造訪[Dev.to](https://dev.to/devsmitra "拉胡爾·夏爾馬（DevsMitra）") 。 {% 用戶 devsmitra %} ###### 抓住我 < p> {% cta https://www.youtube.com/@bit-buddy?sub\_confirmation=1 %} YouTube {% endcta %} {% cta https://github.com/devsmitra %} Github {% endcta %} {% cta https://www.linkedin.com/in/rahul-sharma-18b8b374 %} LinkedIn {% endcta %} {% cta https://devsmitra.medium.com %} 中 {% endcta %} {% cta https://stackblitz.com/@devsmitra %} Stackblitz {% endcta %} {% cta https://devsmitra.hashnode.dev %} 雜湊節點 {% endcta %} {% cta https://hackernoon.com/u/devsmitra %} HackerNoon {% endcta %} --- 原文出處：https://dev.to/devsmitra/20-handy-javascript-functions-to-simplify-your-code-javascript-tutorial-i0e
我仍然記得我第一天與數百名其他員工一起參加公司會議。經過幾個月成功的自由工作後，我終於能夠加入一家大公司，焦慮和興奮的混合是真實的。現在的挑戰不同了，風險更高了，環境也勢不可擋。 但這並不是唯一讓我感到壓力的情況。我還清楚記得有一天，在一家小型新創公司工作時，我向整個公司展示了我們將要使用的新前端架構的一部分。我們規模很小，會議上的每個人都在專心聽我說的話。 從在新創公司中發揮重要作用，到成為公司中更大群體中的一小部分，每一次經驗都有自己的一套學習經驗。 當然，情況並非總是如此。我們都知道存在沒有做好準備的公司，這就是建立本文的原因。在這裡，我們將探討**我在新創公司和大公司工作時獲得的一些**關鍵經驗和收穫，這樣你就可以從你目前工作的公司中學習到這些知識，甚至可以自己決定你下一步的職業步驟，看看哪一個更適合您。 流程和文化 -----  讓我們從流程開始，因為它們是第一個非常明顯的差異。在新創公司工作時，大多數流程仍在實施中，您工作的很大一部分實際上可能涉及**嘗試和試驗**這些任務的不同流程。 文化也可能處於創造階段，因此，定義公司及其員工的共同價值觀，或「在這裡做事的方式」。可以改變很多而且很快！ 當然，這使得體驗方式更加混亂，但也更加靈活。兼顧多重角色和責任並不罕見，這可能是在不同方面學習和成長的絕佳機會，例如創造新的良好文化模式。 另一方面，在更企業化的環境中，流程更加結構化和明確，這可以提供穩定性和明確的期望，但也會帶來官僚主義的缺點，需要很長時間才能真正通過多個管道和渠道。 這裡的關鍵要點是**平衡**。流程的稀缺會讓整個生態系統變得混亂，這讓人不舒服，但流程太多，你就什麼都做不了。平衡缺勤和超額的權重將為每個人創造一個更好的環境。 敏捷性和適應性 -------  在新創公司工作通常需要身兼數職，並隨時適應變化。在快節奏的新創環境中，敏捷性和適應性是關鍵。你必須準備好轉變，這可以讓你成長很多，不要太執著於自己的想法。您還必須準備好調整您的策略並接受新技術和方法（如果它們看起來合適）。 這可能是一次令人興奮的經歷，可以促進創造力和創新，但從長遠來看，也可能導致分散且充滿壓力的環境（公司的各個方面都採用不同的技術，讓所有混亂的工作變得**困難**）。 相較之下，大公司擁有豐富的時間和資源，可以進行更徹底的規劃和執行。此外，大公司傾向於依賴他們已經信任的東西，並且通常不太願意接受新事物。 雖然這不如動態的創業環境那麼令人興奮，但它提供了不同類型的學習體驗。在這裡，您可以加深對策略規劃、專案管理和業務營運其他方面的理解。 這裡的關鍵要點是學會**在需要時**變得敏捷、多才多藝和適應能力強。如果您不想相信我的話，我建議您閱讀[這篇關於無聊技術的文章](https://mcfunley.com/choose-boring-technology)。這是令人驚訝的洞察力和偉大的閱讀！ --- 哦！在我忘記之前，這篇文章之所以成為可能，是因為[Wasp](https://wasp-lang.dev/) ，他們正在建立一個非常酷的全端 React + NodeJS 框架，如果您能透過[在 GitHub 上為我們的儲存庫加註星標](https://www.github.com/wasp-lang/wasp)來幫助我們，那將意義重大。 透過這樣做，您將幫助我們繼續使網頁開發更快、更輕鬆，並每週為您帶來這樣的內容！ 🚀  https://www.github.com/wasp-lang/wasp ⭐️ 在 GitHub 上給我們一個 star 🙏 --- 社交機會 ----  新創公司和大公司之間的另一個主要區別是它們提供的網路機會。大公司通常擁有廣泛的員工、客戶、供應商和合作夥伴網路。在這樣的環境中工作可以提供大量建立人際網絡和建立有價值的專業關係的機會。這些聯繫對於您的職業發展非常有益。 另一方面，新創公司由於規模較小，提供了更親密的社交機會。您可能會與團隊的每個成員密切合作，讓您有機會建立更牢固的關係並直接向同事和上級學習。 這裡的關鍵要點是擁抱每一個聯繫，並**嘗試在任何地方創造一個良好的工作環境**。這將使您更輕鬆地度過困難時期，並且您一定會在一生中結交一些友誼😃 影響 --  現在，我們來談談影響。在較大的公司中，您的程式碼庫可能會被數千（更可能是數百萬人）人存取。這意味著做一個小的改變可以改變很多人對應用程式的看法，並且看到你的工作被這麼多人使用是非常令人滿意的。不幸的是，第一次必須為數百萬用戶存取的程式碼庫部署一個小的程式碼變更絕對是令人傷腦筋的——儘管這對於增加您的經驗和彈性是必要的。 在新創公司中，您可能會看到有數百人（相信有數千人）造訪的程式碼庫。這意味著，你的工作將被更少的人看到，但是，由於你可以創造更多，你可能會創造出更多的東西，而不僅僅是一個小小的改變。頁面、使用者旅程和所有內容都可以在您的範圍內單獨或與您的團隊一起進行。但它並非沒有缺點。由於流程更加稀缺，因此回滾和恢復變更有時可能是一個困難的過程（甚至更糟的是，沒有記錄）。 這裡的關鍵要點是了解您的角色以及您在不同環境中帶來的價值的重要性。無論您是在一家新創公司，您的工作直接推動公司的成功，還是在一家大公司，您的行為有助於更廣泛的目標，**您的工作都很重要，您應該為此感到自豪。** 舉個例子，我為在一個巨大的電子商務網站上製作一個簡單的產品過濾器（他們一直使用到今天）感到非常自豪，並且我也為積極實施/參與至少 2 個專案的實施感到自豪/3是我曾經合作過的新創公司的設計師所提出的新設計系統的每個元件的/3。**好的工作不會讓別人貶低。** 結論 --  如果這段穿越新創公司和企業領域的旅程為您帶來了啟發，為什麼不支持[Wasp](https://wasp-lang.dev/)呢？我們正在精心打造工具和內容，為像您這樣的開發人員提供協助，無論您是獨自編碼還是克服企業挑戰。 如果您想看到更多這樣的內容，您可以[在 GitHub 上給我們一個星星，非常輕鬆地幫助我們！](https://www.github.com/wasp-lang/wasp)  https://www.github.com/wasp-lang/wasp ⭐️ GitHub 上的 Star Wasp 🙏 新創企業和大公司都提供寶貴的經驗。在新創公司，你可以做不同的任務，嘗試新事物，並直接影響公司的未來。這是一種親身實踐的學習經驗。 在大公司中，您可以存取許多資源和結構化環境。您可以與多元化專家團隊合作，這有助於您學習和成長。既定的流程、穩定性和可預測性可以幫助提高您的技能並塑造您的職業生涯。 但是，這並不是要選擇其中之一。這是關於學習在兩種環境中都表現出色。汲取兩者中最好的部分，並隨時隨地使用它們。保持敏捷、適應力強、樂於接受新體驗。這兩種經歷對你的職業生涯都很重要。 總之，每種環境都有其獨特的挑戰與機會。擁抱差異，從經驗中學習，並利用它們為你帶來優勢。畢竟，正是這些多樣化的經驗可以幫助您實現個人和職業成長。因此，無論您是在新創公司還是大公司，請始終記住 - 您的工作很重要，並有助於實現更大的目標。 您對新創公司和大公司之間的比較有何看法？我們很想聽聽您的經驗和收穫。請在下面的評論中分享您的想法！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/start-ups-vs-big-companies-the-best-takeaways-for-you-to-know-28n5
*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) 開發者們大家好，如果您一直從事程式設計和軟體開發，那麼您就會知道，在我們的領域中只有一個常數，那就是「變化」。 我們總是需要學習新的工具、技術、框架和技能來完成我們的工作，而且永無止境。如果你不學習，你就會和其他人一起落後，這就是為什麼我總是尋找新技能來學習。 在本文中，我將分享程式設計師和開發人員在 2024 年可以學習的 5 項技能，以更好地完成工作並提高效率。 過去，我討論過[API 網關與負載平衡器、](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)[水平與垂直擴展](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5)之間的區別，你們非常喜歡，在本文中我將分享最重要的五種開發人員技能2024 年成為舞台中心。 ***PS 繼續閱讀直到最後。我有一份獎金給你。*** 這些技能包括新舊但必不可少的技能，例如快速工程、編碼、雲端運算領域、系統設計和Python，這些技能是任何軟體開發人員都需要的基本技能。 無論您是想要提升自己的經驗豐富的開發人員，還是想要提升自己形象的中級開發人員，這些技能都一定會對您有所幫助。 2024 年軟體工程師應該學習的 5 項技能 ---------------------- 在不斷發展的技術領域，對於尋求在 2024 年及以後蓬勃發展的開發人員來說，保持領先地位至關重要。 當我們探索軟體開發的動態領域時，某些技能已經成為現代開發人員不可或缺的技能，這就是您將在本文中學到的內容。 讓我們深入探討預計在 2024 年產生重大影響的前五項開發人員技能。 ### 1. 系統設計 到 2024 年，開發人員需要超越傳統的程式設計實踐，擁抱現代系統設計原則。這涉及了解分散式系統、微服務架構以及設計可擴展和彈性的應用程式。 能夠應對系統設計複雜性的開發人員能夠更好地建立強大的解決方案，以滿足快速發展的技術環境的需求。 如果您想深入學習系統設計，那麼您也可以查看[**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 [](https://bit.ly/3pMiO8g) 如果您需要更多資源，那麼這裡有[系統設計書籍](https://www.linkedin.com/pulse/8-best-system-design-books-programmers-developers-soma-sharma/)、 [課程](https://www.linkedin.com/pulse/10-best-system-design-courses-beginners-experienced-2023-soma-sharma/)和[網站](https://javarevisited.blogspot.com/2022/08/top-7-websites-to-learn-system-design.html)的列表，供您在 2024 年學習和掌握軟體設計和架構。 --- 2. 快速工程 ------- 在這個人工智慧工具的時代，軟體開發並非一成不變，越來越多的人工智慧工具來幫助您進行編碼、除錯和測試，但您需要及時的工程設計才能有效地利用這些工具。 換句話說，快速工程已成為旨在快速交付高品質產品的開發人員的關鍵技能。 這不僅涉及編寫高效、簡潔的程式碼，還涉及採用敏捷方法和工具來簡化整個開發過程。 精通即時工程的開發人員可以快速回應不斷變化的需求，確保他們的軟體在面對不斷變化的市場需求時保持適應性和彈性。 如果您需要資源來學習 ChatGPT 和提示工程，那麼我建議您查看 Coursera 上的[針對開發人員的 ChatGPT 提示工程](https://datacamp.pxf.io/c/1193463/1012793/13294?u=https%3A%2F%2Fwww.datacamp.com%2Fcourses%2Fchatgpt-prompt-engineering-for-developers)課程。 [](https://medium.com/javarevisited/top-5-chatgpt-online-courses-for-2023-e6fc706cc483) 如果您需要更多選項，那麼您也可以查看這些[ChatGPT 和 Prompt Engineering 課程](https://javinpaul.medium.com/top-10-udemy-courses-to-learn-artificial-intelligence-in-2023-85a10ef473ca)以了解更多資訊。 --- 3. 編碼 ----- 雖然編碼似乎是一項顯而易見的技能，但其重要性怎麼強調也不為過。掌握編碼不僅限於編寫功能性程式；它涉及編寫乾淨、可維護和可擴展的程式碼。 開發人員應該專注於提高程式語言的熟練程度、理解演算法和實施最佳實踐。 堅實的編碼基礎是任何開發工作成功的基石。而且，如果您需要資源，可以查看[《2024 年完整 JavaScript 課程：建立真實專案》](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%2Fthe-complete-javascript-course%2F)作為開始。 [](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%2Fthe-complete-javascript-course%2F) 如果您需要更多選擇，您也可以查看這些[**程式設計和程式設計課程**](https://medium.com/javarevisited/7-best-coding-course-to-learn-programming-with-zero-experience-in-2020-52f7d0d9cb80) --- 4.雲端運算 ------ 雲端運算已經從一個流行詞變成了開發人員的基本技能。隨著對雲端服務的依賴日益增加，開發人員必須精通在雲端環境中部署、管理和最佳化應用程式。 AWS、Azure 和 Google Cloud 等平台是現代開發不可或缺的一部分，精通雲端運算的開發人員可以建立可擴展且經濟高效的解決方案。 而且，如果您需要資源，可以查看這些文章，您可以在其中找到強烈建議的[**資源來學習雲端運算**](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Faws-fundamentals) [](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Faws-fundamentals) 而且，如果您需要更多選擇，還可以參考這篇文章，您可以在 Coursera 上找到強烈推薦的[AWS 基礎專業課程](https://medium.com/javarevisited/top-10-courses-to-learn-amazon-web-services-aws-cloud-in-2020-best-and-free-317f10d7c21d)。該程式是AWS自己建立的。 --- ### 5.Python [Python](https://www.python.org/)繼續維護其作為多功能且強大的程式語言的主導地位。從 Web 開發到資料科學、機器學習和人工智慧，Python 始終處於創新的前沿。 2024 年的開發人員應該投資掌握 Python，因為它不僅有助於快速開發，而且還提供了通往塑造產業未來的眾多尖端技術的入口網站。 如果你想在 2024 年學習並掌握 Python，你可以從 Python 課程[100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 2024 開始](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2F100-days-of-code%2F)，我現在也用它來學習 Python。 [](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2F100-days-of-code%2F) 如果您需要更多資源，您也可以查看這些[Python 書籍](https://javarevisited.blogspot.com/2019/07/top-5-books-to-learn-python-in-2019.html)、 [課程](https://betterprogramming.pub/top-5-courses-to-learn-python-in-2018-best-of-lot-26644a99e7ec)和[網站](https://medium.com/javarevisited/10-free-python-tutorials-and-courses-from-google-microsoft-and-coursera-for-beginners-96b9ad20b4e6)來深入學習 Python。 這就是**您在 2024 年可以學習的 5 項最重要的開發人員技能**。總之，2024 年頂尖開發人員技能反映了業界對敏捷性、適應性和卓越技術的需求。 無論您是經驗豐富的開發人員還是剛開始編碼之旅，磨練這些技能無疑將使您成為不斷發展的軟體開發世界中的寶貴資產。 迎接挑戰，保持好奇心，踏上持續學習之旅，在 2024 年及以後的動態格局中蓬勃發展。 ### 獎金 正如所承諾的，這是給您的獎勵，一本免費的書，您可以閱讀它來學習分散式系統設計，您可以下載免費的 PDF 或在 Microsoft 上在線閱讀 --- [https://info. microsoft.com/rs/ 157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf](https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf)  請在評論中告訴我您 2024 年將學習哪些技能？我總是渴望學習可以提升我作為軟體開發人員的形象的技能。 謝謝 --- 原文出處：https://dev.to/somadevtoo/5-skills-programmers-and-developers-should-learn-in-2024-3bmp
過去幾天對於人工智慧來說是令人興奮的。 然而，作為開發人員，我們中的許多人還不了解人工智慧的易用性。 今天，我們將介紹您可以使用人工智慧輕鬆建立的精彩專案。無需成為人工智慧專家，每個工具都附帶教學或程式碼演練。 讓我們跳進去吧！  --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------ [](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本想法是非常快速地建立人工智慧聊天機器人，而無需在製作任何基於法學碩士的應用程式時費力。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星，發布了 200 多個版本，這意味著它們不斷改進。  {% cta https://go.copilotkit.ai/Anmol %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ### 🎯 使用 CopilotKit 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 CopilotKit 建立許多創新應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [人工智慧驅動的部落格平台](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `Langchain` 、 `Supabase`和`CopilotKit`來建立這個令人驚嘆的應用程式。 LangChain＆Tavily用作網路搜尋人工智慧代理，Supabase用於儲存和檢索部落格平台文章資料，CopilotKit用於將人工智慧整合到應用程式中。  您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog)。 ### ✅ [V0.dev 複製](https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb)。  如果您不熟悉，Vercel 的 V0 是一款人工智慧驅動的工具，可讓您根據提示產生 UI，以及許多其他有用的功能。 shadcn 元件現在可以在文件本身的 v0 中進行編輯（如其網站所示）。  您可以使用`Next.js` 、 `GPT4`和`CopilotKit`建立 V0 的克隆。這個詳細的教程名列前 7 名，總的來說，這是一個值得加入到您的作品集中的偉大專案。 簽名頁的產生輸出如下所示。  您可以透過點擊右上角的按鈕輕鬆在`React Code`和`UI`之間切換。這麼酷的概念！ 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)。 ### ✅ [人工智慧行銷經理](https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii)。  您可以使用`Next.js` 、 `OpenAI` 、 `Radix UI` （用於實現可存取性）、 `Recharts` （用於建立互動式圖表）以及`CopilotKit`來建立這個出色的專案來閱讀本文。 您可以觀看 David 的示範！ {% 嵌入 https://youtu.be/gCJpH6Tnj5g %} 如果你想用更少的錢學到更多，這是我最喜歡的一個。 我喜歡它的 UI（一般教學不是這樣），這正是它成為你的編碼清單上的一個乾淨專案的原因:)  您可以查看該應用程式的[現場演示](https://campaign-manager-demo.vercel.app/)。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo)。 ### ✅ [附有人工智慧副駕駛的電子表格應用程式](https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-spreadsheet-app-nextjs-langchain-copilotkit-109d)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `GPT-4` 、 `LangChain`和`CopilotKit`來建立這個很棒的工具。 為了使工作更輕鬆，它使用[React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet)套件為 React 和[Tavily AI](https://tavily.com/)建立簡單的可自訂電子表格作為搜尋引擎，使 AI 代理能夠進行研究並存取即時知識 你可以觀看這個演示！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=kGQ9xl5mSoQ %} 您也可以查看[現場演示](https://spreadsheet-demo-tau.vercel.app/)。我可以肯定地說，這是一個獨特的案例，你可以得到很多啟發。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo)。 ### ✅[與您的履歷聊天](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`來建立這個很棒的用例。 您不僅可以使用 ChatGPT 產生履歷，還可以將其匯出為 PDF，甚至可以透過與其對話來進一步改進它。多酷啊，對吧:)  您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder)。 ### ✅ [文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)。  您可以閱讀本文，使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`建立 Text to Powerpoint 應用程式。 這是一個簡單但非常強大的概念，本文也清楚地說明如何在任何幻燈中加入背景圖像。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅ [StudyPal：您的人工智慧驅動的個人化學習伴侶](https://dev.to/rajesh-adk-137/studypal-your-ai-powered-personalized-learning-companion-59d)。  您可以從精選清單中選擇您想要的主題，為個人化的學習旅程奠定基礎。 您需要提供有關您的教育背景的詳細訊息，以便 StudyPal 能夠根據他們當前的知識水平定製材料和練習。 `Additional Details`部分可讓學生指定重點領域，確保內容與其學習目標一致。 您可以閱讀本文，使用`React` 、 `Node`和`CopilotKit`來建立這個很棒的用例。 您可以觀看該應用程式的[演示](https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/89499267/328419789-a06b11c6-ffbc-44b6-96b0-648d2a38cd7c.mp4?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAVCODYLSA53PQK4ZA%2F20240512%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20240512T083208Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=f6fe016e65e167e94b8322b70743a7fb02fed91f2c87c5af7459e1fa022faac2&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=74038190&key_id=0&repo_id=793889064)。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/rajesh-adk-137/StudyPal)。 --- 2.什麼是郎鏈？ -------- 其餘專案將與 langchain 和 AI 相關（有些使用 python）。最好稍微了解一下這一點。 LangChain 是用於開發由大型語言模型（LLM）支援的應用程式的框架。   總體而言，LangChain 簡化了 LLM 申請生命週期的每個階段。您可以閱讀[官方文件](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/)以了解更多內容。 如果您想了解有關 langchain 的更多訊息，我建議您觀看 freeCodeCamp 的[本教程](https://www.youtube.com/watch?v=HSZ_uaif57o)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=HSZ\_uaif57o %} --- ### 🎯 使用 Langchain/AI/Python 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 langchain 建立很多很多高級應用程式，所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式！ ### ✅ [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。  您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如，打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了：D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分： A。語音命令：它使用本地執行的 Whisper（Buzz 的一個分支）來產生命令。 b.命令到行動：您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後，就像任何優秀的人工智慧一樣，我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」（如果您以前沒有使用過，請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World！」）。 我們製作了一個自訂工具，讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串： ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的，GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後，它使用LangChain Agent 選擇一組操作，包括使用OpenAI 的GPT-3（“text-davinci-003”）從提示符號產生AppleScript（用於桌面自動化）和JavaScript（用於瀏覽器自動化）命令，然後執行產生的腳本。 請記住，這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼，可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用： ⚡ 求計算結果。 > 提示：“2 + 2 是什麼？” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ⚡ 尋找附近的餐廳。 > 提示：“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome，谷歌搜尋附近的餐廳，解析頁面，然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥，反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候，它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容： ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得，請自行承擔風險。哈哈！ ⚡ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機，它會的。 是的，如果您要求的話，它會擦除您的電腦！ 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示！ {% 嵌入 https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f %} 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star，但它非常酷。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)。 ✅ [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端中整合人工智慧。 -------------------------------------------------------------  Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台，用戶可以： - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們，並且為了安全起見，在安全容器（目前使用 Docker 實作）中執行它們，以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ```  有許多令人興奮的功能，例如： - 基於終端的介面，讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互，以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理，這是一個簡潔的小功能。  Instrukt 已獲得 AGPL 許可證，這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說，Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星，但用例非常好。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/blob42/Instrukt)。 ✅ [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 -----------------------------------------------------------------------  文件聊天機器人 — 多個文件，由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話，考慮到他們使用了另一個著名的開源專案，UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase（向量 DB）建構。 如果您想了解該方法和技術架構，那麼就在這裡！  此環境僅用於試用，支援最大檔案大小為 10 MB，這是一個缺點，如果您想要更大的大小，則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star，並且發布了`v0.3`版本。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles)。 ✅ [具有多代理協作的終極人工智慧自動化 - LangGraph + GPT 研究人員](https://blog.langchain.dev/how-to-build-the-ultimate-ai-automation-with-multi-agent-collaboration/)。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- LangGraph 是一個使用 LLM 建立有狀態、多參與者應用程式的函式庫。此範例使用 Langgraph 自動化對任何給定主題的深入研究過程。 簡而言之，這個範例展示了人工智慧代理團隊如何協同工作，對給定主題進行從規劃到發布的研究。此範例還將利用領先的自主研究代理[GPT Researcher](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher) ，我已在過去的一篇文章中介紹過該代理。 研究團隊由七名法學碩士代理人： ⚡ `Chief Editor` - 監督研究過程並管理團隊。這是使用 LangGraph 協調其他代理程式的「主」代理程式。該代理充當主要的 LangGraph 介面。 ⚡ `GPT Researcher` - 專門的自主代理，對給定主題進行深入研究。 ⚡ `Editor` - 負責規劃研究大綱和結構。 ⚡ `Reviewer` - 根據一組標準驗證研究結果的正確性。 ⚡ `Reviser` - 根據審查者的回饋修改研究結果。 ⚡ `Writer` - 負責編譯和撰寫最終報告。 ⚡ `Publisher` - 負責以各種格式發布最終報告。 自動化過程基於以下階段（架構），文章中清楚地顯示了這一點。 - 策劃階段。 - 資料收集和分析。 - 審查和修訂。 - 寫作並提交。 - 出版品.  您可以閱讀有關正在發生的事情的[詳細步驟文件](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/master/multi_agents?ref=blog.langchain.dev#steps)。 助手的最終運作將產生 Markdown、PDF 和 Docx 等格式的最終研究報告。 您可以閱讀這篇文章，其中介紹[如何透過多代理協作來建立終極人工智慧自動化](https://blog.langchain.dev/how-to-build-the-ultimate-ai-automation-with-multi-agent-collaboration/)，其中 Wix 研發主管 Assaf Elovic 介紹如何使用 LangGraph 與專業代理團隊建立自主研究助理。它具有易於理解的程式碼範例，並清楚地說明正在發生的事情。開發者必讀！ 最好的部分是，如果您想更改研究查詢並自訂報告，只需編輯主目錄中的`task.json`檔案。真的很棒:) 它由 GPT 研究人員負責，擁有 10k 顆星，但自從上次提交是在幾天前以來，它經常更新。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/master/multi_agents)。 ✅[僚機AI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) 。 ---------------------------------------------------  WingmanAI 是一款功能強大的工具，可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。 它使用 ChatGPT，讓您與文字記錄即時交互，作為機器人的廣泛記憶體基礎，提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的文字記錄時，機器人甚至可以回答有關過去對話的問題。 所有精彩功能的詳細介紹： ⚡ 它可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻，讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 ⚡ 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄，因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 ⚡ 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天，機器人會即時讀取您的文字記錄。 ⚡ 您可以繼續附加到已儲存的記錄中，隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 ⚡ 它允許您保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們，並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用，從而為機器人提供更豐富的上下文。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您只需將 OpenAI API 金鑰放入`keys.env`檔案中並執行`main.py` 。 唯一的缺點是該應用程式目前僅與 Windows 相容。 Windows 用戶現在更高興了:) 您可以觀看[完整的示範影片](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#demo)。由於限制，下面所附的 gif 很短（86 秒中只有 30 秒）。  我對這個概念感到非常驚訝，因為我從來沒有想過它可以以這種方式實現。當開發人員用非常簡單的概念創造出一些很酷的東西時，感覺真的很棒:) 它在 GitHub 上有 420 多顆星，並且不再維護。但你可以用它來建造更好的東西。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI)。 ✅[考試](https://github.com/codeacme17/examor)。 --------------------------------------------  一款允許您根據知識筆記參加考試的應用程式。它可以讓您專注於您所學和所寫的內容🧠。 它不斷提示您提出問題以複習筆記內容，這對於學生、學者、受訪者和終身學習者非常有用。 專案管理員正在使用 next.js 重構專案，這對於使用`next.js`開發人員來說非常好。 讓我們來詳細分析一下一些很棒的功能： ⚡ 建立筆記時可以上傳相關文件。該應用程式根據這些文件的內容產生一組問題。這些問題將在未來呈現給大家。建立筆記時，您作為使用者還可以選擇要產生的問題類型。  ⚡ 收到每日問題後，您可以提供答案。 GPT 將評分、驗證並提供正確答案。透過評估答案和連結文件的正確性來確定分數（0 ~ 10 分）。這個分數會影響隨後的艾賓浩斯評審過程。將會在未來的發布版本中進行最佳化。 ⚡ 角色可以為問題產生和評估提供更多可能性。您可以在設定頁面上設定角色。有關各種角色的更多訊息，建議參閱詳細的[角色手冊指南](https://github.com/codeacme17/examor/blob/main/docs/en-role.md)。  ⚡ 練習問題時，可以用不同的方法作答。下圖顯示了單選題的範例。  ⚡ 它有一個包含多個[模組](https://github.com/codeacme17/examor?tab=readme-ov-file#-modules)的列表，例如`Examine` 、 `Note` 、 `Notes Management`和`Random Question`使用這些模組您可以在筆記中導入問題，刪除或加入新文件到上傳的筆記中，等等。 我喜歡整個概念，這會引起任何曾經面臨過修改筆記問題的人的注意。 您可以閱讀包含如何正確使用它的詳細指南的[文件](https://github.com/codeacme17/examor/blob/main/README.md)。 它在 GitHub 上有 1k star，目前版本為`v0.4.2` 。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/codeacme17/examor)。 ✅[語音GPT](https://github.com/hahahumble/speechgpt) 。 ---------------------------------------------------   SpeechGPT 是一個 Web 應用程式，可讓您與 ChatGPT 進行對話。 您可以利用此應用程式來提高您的語言技能，或只是透過 ChatGPT 享受聊天的樂趣。 大多數人會說這有什麼獨特之處，但事實確實如此。 讓我們來打破一些很棒的功能： ⚡ 所有資料儲存在本地，隱私性更強。 ⚡ 根據文件，它支援 100 多種語言，但我在現場演示中只能看到對三種語言的支援。  ⚡ 包含內建語音辨識以及與 Azure 語音服務的整合。  ⚡ 包含內建語音合成，以及與 Amazon Polly 和 Azure 語音服務的整合。  請按照[文件中的教學](https://github.com/hahahumble/speechgpt?tab=readme-ov-file#-tutorial)了解如何使用它。 您可以在[speechgpt.app](https://speechgpt.app/)上觀看現場演示。這是一個完美的例子，說明了一些額外的功能如何將您的應用程式提升到一個新的水平！ SpeechGPT 在 GitHub 上有 2700 顆星，目前版本為`v0.5.1` 。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/hahahumble/speechgpt)。 ✅ [myGPTReader](https://github.com/madawei2699/myGPTReader) - 閱讀並與 AI 機器人聊天。 ----------------------------------------------------------------------------  myGPTReader 是 Slack 上的機器人，可以閱讀和總結任何網頁、文件（包括電子書），甚至來自 YouTube 的影片。它可以透過語音與您交流。 一些有價值的功能是： ⚡ 使用 myGPTReader 透過對話快速閱讀和理解任何網頁內容，甚至是影片（目前僅支援帶有字幕的 YouTube 影片）。  ⚡ 使用 myGPTReader 快速閱讀任何文件的內容，支援電子書、PDF、DOCX、TXT 和 Markdown。  ⚡ 透過與 myGPTReader 語音對話來練習外語，它可以成為您的私人導師，支援中文、英語、德語和日語。  ⚡ 內建大量提示模板，使用它們可以更好地與chatGPT對話。  ⚡ myGPTReader 每天發送最新熱點新聞，並自動產生摘要，讓您快速了解今日熱點。 您可以造訪[官方網站](https://www.myreader.io/)。 您可以加入擁有超過 5000 名會員的儲存庫上的 Slack 頻道，免費體驗所有這些功能。 它們在 GitHub 上有 4.4k 顆星，並且像此列表中的其他專案一樣使用 Python 建置。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/madawei2699/myGPTReader)。 ✅ [RepoChat](https://github.com/pnkvalavala/repochat) - 支援 GitHub 儲存庫互動的聊天機器人助理。 --------------------------------------------------------------------------------  Repochat 是一個互動式聊天機器人專案，旨在使用大型語言模型 (LLM) 參與有關 GitHub 儲存庫的對話。 它允許用戶進行有意義的討論、提出問題並從 GitHub 儲存庫檢索相關資訊。本自述文件提供了在本機電腦上設定和使用 Repochat 的逐步說明。 他們建立了兩個具有不同功能的分支，這對我來說有點新鮮。 ⚡ Repochat 的主要分支被設計為完全在本機上執行。此版本的 Repochat 不依賴外部 API 呼叫，並且可以更好地控制您的資料和處理。如果您正在尋找獨立的解決方案，那麼主分支就是您的最佳選擇。 ⚡ Repochat 的雲端分支主要依賴對外部服務的 API 呼叫來進行模型推理和儲存。它非常適合那些喜歡基於雲端的解決方案並且不想設定本地環境的人。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/pnkvalavala/repochat?tab=readme-ov-file#installation)。 Repochat 讓您與聊天機器人進行對話。您可以提出問題或提供輸入，聊天機器人將從向量資料庫中檢索相關文件。 然後，它將您的輸入以及檢索到的文件傳送到語言模型以產生回應。 預設情況下，我已將模型設為`codellama-7b-instruct` ，但您可以根據計算機的速度更改它，甚至可以嘗試 13b 量化模型進行回應。 聊天機器人在對話過程中保留記憶以提供上下文相關的回應。 您可以查看[即時網站](https://repochat.streamlit.app/)，您可以使用 API 金鑰進行檢查。 你可以觀看這個演示！  如果您想查看的話，我找到了另一種[選擇](https://github.com/peterw/Chat-with-Github-Repo)。 Repochat 擁有 200 多顆星，並部署在 Streamlit 上。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pnkvalavala/repochat)。 ✅ [NextChat - ChatGPT Next Web](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) 。 -------------------------------------------------------------------------------------  這不是一個典型的副專案，因為程式碼庫足夠大，但值得一看作為靈感。 您只需一鍵即可獲得精心設計的跨平台 ChatGPT Web UI，支援 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro（Web / PWA / Linux / Win / MacOS）。 一些很棒的功能是： ⚡ 隱私 首先，所有資料都儲存在瀏覽器本地。 ⚡ 首屏載入速度快（~100kb），支援串流響應。 ⚡ 自動壓縮聊天歷史記錄以支援長時間對話，同時儲存您的代幣。 ⚡ Linux/Windows/MacOS 上的緊湊型用戶端 (~5MB)。 ⚡ 您只需在 Vercel 上一鍵點擊即可在 1 分鐘內免費部署。 ⚡ 與自行部署的法學碩士完全相容。 ⚡ Markdown 支援：LaTex、mermaid、程式碼高亮等。  您可以查看 NextChat 的[現場演示](https://app.nextchat.dev/)和[文件，](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web?tab=readme-ov-file#roadmap)其中包括所有環境變數（主要是 API 金鑰）的清單。  在本地處理它並不難，他們還提供了 GitHub 操作工作流程，每小時都會自動更新。 NextChat 在 GitHub 上擁有 69k+ 顆星，目前已發布`v2.2`版本。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web)。 --- 如果您喜歡觀看教程來建立專案，我有一些很好的建議。 🎯 [LangChain GEN AI 教學 – 使用 OpenAI、Google Gemini Pro、LLAMA2 的 6 個端到端專案](https://www.youtube.com/watch?v=x0AnCE9SE4A)– 4 小時。 本教學涵蓋的專案： ✅ LangChain 速成課程 - 打下基礎。 ✅ 使用 Langchain 和 Astradb 與 PDF 聊天。 ✅ 使用 Llama 2 LLM 模型產生部落格。 ✅ 使用 Pinecone VectorDB 的端到端法學碩士課程。 ✅ Google Gemini 專業版示範。 ✅ 多語言發票提取器 LLM 專案。 ✅ 使用 Gemini Pro API 的對話式問答聊天機器人。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=x0AnCE9SE4A %} 🎯 Streamlit 的 LangChain 速成課程。 本教學涵蓋的專案： ✅ 發票資料提取器。 ✅ 針對自訂資料的基本 QA。 ✅ 總結和有用的鏈類型。 ✅ WordPress 程式碼助理。 ✅ 將語音備忘錄轉換為文字。 你可以找到[速成課程](https://learnlangchain.streamlit.app/)。側邊欄中將有一個關於實踐專案的部分！ --- 這麼多很棒的專案:) 但說實話，我見過很多開發人員建立相同的應用程式，您可以獲得無限的靈感。我希望你喜歡這個。 繼續，保存它，並建造每一個，以展示誰是技術老大！ 讓我知道哪個專案最讓你驚訝。 祝你有美好的一天！直到下一次。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %} --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/20-projects-you-can-build-with-ai-today-352k
最近買了一台 macbook air 使用 m3 晶片 使用 docker 以及 npm 裝套件、裝 image 時，會出現各種警告 x86、x64、amd64、arm64 到底是怎樣？ 簡單研究，結論如下： --- - x86 是 32 位元的，因為初始產品線命名都是 86 結尾 - 然後 PC 其它代號都是 64 位元的，包含 x86_64、x64、AMD64 基本上是同一个东西，现在用的intel/amd的桌面级CPU基本上都是x86_64 - 命名搞這麼複雜，是因為 Intel 不愿承认这玩意是AMD设计出来的 - arm 是 arm 公司的省電晶片，大量使用在手機晶片上 - 蘋果 m 晶片算是 arm64 系列，應該是因為蘋果有投資 arm 公司吧 --- https://blog.csdn.net/bruce_van/article/details/129920807 https://www.reddit.com/r/linuxquestions/comments/ra4vjj/difference_between_x86_x8664_amd64_and_x64/ https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_31d2895e-d197-4341-801e-75ef72e626cc https://www.ithome.com.tw/tech/56880
### 單一職責原則（SRP） **一個元件應該只有一個改變的理由，這意味著它應該只有一項工作。** #### 範例：使用者設定檔元件 **應該這樣：** - 將職責分解為更小的功能元件。 ``` // UserProfile.js const UserProfile = ({ user }) => { return ( <div> <UserAvatar user={user} /> <UserInfo user={user} /> </div> ); }; // UserAvatar.js const UserAvatar = ({ user }) => { return <img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}'s avatar`} />; }; // UserInfo.js const UserInfo = ({ user }) => { return ( <div> <h1>{user.name}</h1> <p>{user.bio}</p> </div> ); }; ``` **不要這樣：** - 將顯示、資料取得和業務邏輯組合在一個元件中。 ``` // IncorrectUserProfile.js const IncorrectUserProfile = ({ user }) => { // Fetching data, handling business logic and displaying all in one const handleEdit = () => { console.log("Edit user"); }; return ( <div> <img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}'s avatar`} /> <h1>{user.name}</h1> <p>{user.bio}</p> <button onClick={handleEdit}>Edit User</button> </div> ); }; ``` ### 開閉原理 (OCP) **軟體實體應該對擴充開放，但對修改關閉。** #### 範例：主題按鈕 **應該這樣：** - 使用 props 來擴充元件功能，而無需修改原始元件。 ``` // Button.js const Button = ({ onClick, children, style }) => { return ( <button onClick={onClick} style={style}> {children} </button> ); }; // Usage const PrimaryButton = (props) => { const primaryStyle = { backgroundColor: 'blue', color: 'white' }; return <Button {...props} style={primaryStyle} />; }; ``` **不要這樣：** - 修改原有元件程式碼，直接加入新的樣式或行為。 ``` // IncorrectButton.js // Modifying the original Button component directly for a specific style const Button = ({ onClick, children, primary }) => { const style = primary ? { backgroundColor: 'blue', color: 'white' } : null; return ( <button onClick={onClick} style={style}> {children} </button> ); }; ``` ### 里氏替換原理 (LSP) **超類別的物件可以用其子類別的物件替換，而不會破壞應用程式。** #### 範例：基本按鈕和圖示按鈕 **應該這樣：** - 確保子類元件可以無縫替換超類元件。 ``` // BasicButton.js const BasicButton = ({ onClick, children }) => { return <button onClick={onClick}>{children}</button>; }; // IconButton.js const IconButton = ({ onClick, icon, children }) => { return ( <button onClick={onClick}> <img src={icon} alt="icon" /> {children} </button> ); }; ``` **不要這樣：** - 引入特定於子類別的屬性，這些屬性在替換時會破壞功能。 ``` // IncorrectIconButton.js // This button expects an icon and does not handle the absence of one, breaking when used as a BasicButton const IncorrectIconButton = ({ onClick, icon }) => { if (!icon) { throw new Error("Icon is required"); } return ( <button onClick={onClick}> <img src={icon} alt="icon" /> </button> ); }; ``` ### 介面隔離原則（ISP） **任何客戶端都不應該被迫依賴它不使用的方法。** #### 範例：文字元件 **應該這樣：** - 針對不同的用途提供特定的介面。 ``` // Text.js const Text = ({ type, children }) => { switch (type) { case 'header': return <h1>{children}</h1>; case 'title': return <h2>{children}</h2>; default: return <p>{children}</p>; } }; ``` **不要這樣：** - 用不必要的屬性使元件變得混亂。 ``` // IncorrectText.js // This component expects multiple unrelated props, cluttering the interface const IncorrectText = ({ type, children, onClick, isLoggedIn }) => { if (isLoggedIn && onClick) { return <a href="#" onClick={onClick}>{children}</a>; } return type === 'header' ? <h1>{children}</h1> : <p>{children}</p>; }; ``` ### 依賴倒置原則（DIP） **高層模組不應該依賴低層模組。兩者都應該依賴抽象。** #### 範例：資料獲取 **應該這樣：** - 使用鉤子或類似的模式來抽象資料獲取 和狀態管理。 ``` // useUserData.js (Abstraction) const useUserData = (userId) => { const [user, setUser] = useState(null); useEffect(() => { fetchData(userId).then(setUser); }, [userId]); return user; }; // UserProfile.js const UserProfile = ({ userId }) => { const user = useUserData(userId); if (!user) return <p>Loading...</p>; return <div><h1>{user.name}</h1></div>; }; ``` **不要這樣：** - 在元件內部硬編碼資料取得。 ``` // IncorrectUserProfile.js const IncorrectUserProfile = ({ userId }) => { const [user, setUser] = useState(null); useEffect(() => { // Fetching data directly inside the component fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`) .then(response => response.json()) .then(setUser); }, [userId]); if (!user) return <p>Loading...</p>; return <div><h1>{user.name}</h1></div>; }; ``` --- 原文出處：https://dev.to/drruvari/mastering-solid-principles-in-react-easy-examples-and-best-practices-142b
最近，我受邀參加亞馬遜的線上編碼評估。由於我與目前的工作簽訂了一段時間的合同，我認為嘗試一下可能會很有趣，沒有壓力。以下是我從徹底崩潰和燃燒的編碼評估中學到的東西： \#1.先解決問題 --------- 我花了很多時間來驗證論點，儘管這可能是您在現實生活中所做的事情，但這對於編碼評估來說並不是一個好主意。有時，公司會拋出邊緣情況 - 也許您的`List`為空，或者為`null` - 但通常是在他們驗證您的解決方案對有效輸入的行為之後。 \#2.了解基礎知識 ---------- 您不想在計時器倒數時浪費時間谷歌搜尋如何深度複製陣列。了解如何使用所有標準資料結構並練習、練習、再練習。 #3。仔細閱讀提示 --------- 有時您的提示會出現警告。也許提示希望您返回最佳解決方案（如果存在），但如果您的解決方案低於某個閾值，則根本不返回任何內容。確保您滿足提示的要求。 #4。使用您自己的編輯器 ------------ 線上編碼評估或多或少必須提供某種線上 IDE 來幫助您編譯、偵錯和執行程式。**不要使用它。**它將變得陌生、緩慢，並且可能具有您不想要的特定功能（程式碼完成），或缺少一些您需要的功能（自動庫導入）。 #5。限制時間練習 --------- 這些編碼評估旨在快速進行，但如果您知道自己在做什麼，又不會太快以致您耗盡時間。話雖這麼說，當您完成後，您可能會想返回並清理一些程式碼、優化並加入一些註釋。練習的時間比你應該分配的時間*少*。 有[第三方](https://coderbyte.com/)評估平台，亞馬遜有線上[編碼評估演示](https://www.myamcat.com/start-demo?data=VvSY8gb%2BBAAefK0phJWENBOPoTXDc8na4fhRROtwuZ9MIbQ7gXB2pLYyDf%2B4UUy3bjNJmcgRqJuzDgML1nQF%2Bg%3D%3D)。我確信其他公司也存在這些，如果有人可以在評論中提供它們。 --- 就是這樣！我想如果我遵循了上面我自己的建議，我可能至少能夠及時完成提示。如果你像我一樣是個完美主義者，你需要把它留在門口，以便能夠先制定一個有效的解決方案，然後回去清理它。祝你好運！ 如果您喜歡這篇文章，請考慮[為我買杯咖啡](https://ko-fi.com/Z8Z811E9B)來支持我的工作！ --- 原文出處：https://dev.to/awwsmm/what-i-learned-from-bombing-an-amazon-coding-assessment-4aom
這個故事的開始方式和它的標題一樣古怪。我於 2021 年開始[整合推理](https://integrated-reasoning.com/)，以找出在解決[背包問題](https://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem)（例如 9、33 和 65 位元暫存器）時使用[任意精度](https://docs.amd.com/r/en-US/ug1399-vitis-hls/Overview-of-Arbitrary-Precision-Integer-Data-Types)整數會發生什麼。我的想法是，靈活的字長將使解決背包問題的[偽多項式時間演算法](https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudo-polynomial_time#Knapsack_problem)更有效。簡而言之，它確實有幫助，但最大的收益來自[管道化](https://www.xilinx.com/developer/articles/task-level-parallelism-and-pipelining-in-hls.html)。 快進到 2024 年 4 月[中旬](https://irx.app)。我們規劃了一個 MVP，從本質上將執行[HiGHS](https://github.com/ERGO-Code/HiGHS)等開源求解器的體驗從命令列轉移到瀏覽器中。賣點是這些過程可能需要數月或更長時間才能完成，並且不必爭論它們將幫助我們的用戶專注於優化而不是執行優化所需的基礎設施。 將日誌從 AWS 即時推送到瀏覽器是我以前從未做過的事情。我認為這與[從 LLM 串流文字](https://vercel.com/docs/recipes/streaming-from-llm)的問題大致相似，這是我以前從未做過的事情，最近已經有了大量的發展。一方面，即時日誌事件對 MVP 來說可能有些過大了。另一方面，即時渲染日誌看起來很漂亮，並且可以幫助我們提供像命令列一樣流暢的使用者體驗。我們就這麼做了。  我們最初的計劃是使用[Prisma Pulse](https://www.prisma.io/docs/pulse/what-is-pulse)在邊緣函數中訂閱 Postgres 寫入，該邊緣函數使用[Vercel 串流回應](https://vercel.com/docs/functions/streaming)將每一行標準輸出從[HiGHS](https://github.com/ERGO-Code/HiGHS) 、 [CBC](https://github.com/coin-or/Cbc)和[SCIP](https://github.com/scipopt/scip)傳送到瀏覽器。除了複雜性之外，該計劃還存在兩個主要問題。找到一個具有正確的[表複製功能](https://www.prisma.io/docs/pulse/database-setup/general-database-instructions)組合來滿足 Pulse 和我們後端的要求的託管 Postgres 實例並非易事，這導致了本文標題前半部分的荒謬之處。兩天內五次更換 Postgres 提供者所引發的一系列事件仍然令我震驚。  當來自 Supabase 的 Long ( [@beertocode](https://x.com/beertocode) ) 提出挑戰時，骨牌效應開始了。他解釋說，他希望為使用 Supabase 進行建造的新人提供額外的推動力。如果我們在兩週內與 Supabase 一起建立並發布，他們將利用社交媒體上的超級粉絲來使此次發布成為一項重大活動。挑戰被接受了，挑戰確實如此。 在評估資料庫選項時，社群媒體機會通常不被考慮在內。然而，我們的發布目標是收集盡可能多的用戶回饋，因此這是我們不能忽視的因素。我對 Supabase 的產品幾乎一無所知，因此花了一個下午的時間閱讀了他們的所有文件。到那天晚上，我對於如何建立 IRX 有了一個完全不同、更簡單的思維模型。 Supabase 的[匿名登入](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-anonymous)功能與[行級安全性相](https://supabase.com/docs/guides/auth/row-level-security)結合，這意味著人們可以在發布當天使用 IRX，而無需執行註冊程序。我們談論的是零准入門檻，在 2024 年看似永無止境的「建立另一個帳戶並重置密碼」的循環中，我什至認為這是不可能的。 事實證明，匿名登入對我們來說非常有價值，因為它使近 300 人能夠在發布當天嘗試使用 IRX 解決混合整數程式 - 即使他們不知道 IRX 是什麼並且只是玩玩。我們從比我想像的更廣泛的背景中獲得了令人難以置信的反饋。  我們的即時日誌流方法的兩個問題中的第二個問題直到我們實現該功能之後才出現。 Prisma Pulse 每個表最多有 20 個同時訂閱。直到資源洩漏瞬間消耗了我們的整個連接配額之前，這個限制並不明顯。如果將並髮用戶數限制在 20 個，則不會帶來良好的啟動效果，而且時間真的很緊迫。  當 Long 在三小時後向我們發推文時，我們仍在除錯串流媒體。幸運的是，到目前為止，我已經閱讀了有關 Supabase 的所有內容，包括他們的[即時事件](https://supabase.com/docs/guides/realtime)[配額表](https://supabase.com/docs/guides/realtime/quotas)，該表支援開箱即用的 10,000 個並發用戶端。進行切換很容易，這很大程度上要歸功於 Supabase 的 TypeScript[類型產生](https://supabase.com/docs/reference/cli/supabase-gen-types-typescript)。 除了一些[背壓](https://sdk.vercel.ai/docs/advanced/backpressure)問題之外，我們還設法為在可能不同的現場實例上同時執行的三個求解器提供即時日誌流。   （IRX 內部基礎架構圖，作者： [@baykovr](https://twitter.com/baykovr) ） 龍說得最好：  真正瘋狂的是，我因為 Supabase 整合而註冊了 Resend。他們的創辦人[@zenorocha](https://x.com/zenorocha)在發布前幾天炸毀了[我們的 Twitter](https://twitter.com/IntegrateReason/) ，僅用一條推文就為我們的發布周流量增加了 16,000 次瀏覽。  這是我在發布當天對 IRX 基礎設施的草圖：  我們驚慌地發射了。感謝您對 Supabase 的挑戰！  --- 原文出處：https://dev.to/supabase/changing-databases-5-times-in-48-hours-boosted-our-launch-to-35000-views-1oc2
**長話短說** -------- 在本文中，您將了解如何建立由 AI 驅動的前端 UI 元件產生器，該產生器使您能夠透過實作教學產生 Next.js Tailwind CSS UI 元件。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立 UI 元件產生器 Web 應用程式。 - 使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到 UI 元件產生器中。 - 整合嵌入式程式碼編輯器以變更產生的程式碼。 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立 AI 支援的 UI 元件產生器所需的工具： - [Ace 程式碼編輯器](https://ace.c9.io/)- 用 JvaScript 編寫的嵌入式程式碼編輯器，與本機編輯器的功能和效能相符。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架，使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰，讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎，使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest aiuigenerator ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，安裝 Ace 程式碼編輯器和 Langchain 軟體套件及其相依性。 ``` npm install react-ace @langchain/langgraph ``` 最後，安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構 UI 元件產生器前端** ----------------- 在本節中，我將引導您完成使用靜態內容建立 UI 元件產生器前端的過程，以定義生成器的使用者介面。 首先，請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立兩個名為`Header.tsx`和`CodeTutorial.tsx`的檔案。 在`Header.tsx`檔案中，新增以下程式碼，定義一個名為`Header`的功能元件，該元件將呈現生成器的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="w-full flex-none text-xl text-white font-semibold p-6" href="/" aria-label="Brand"> AI-UI-Components-Generator </Link> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`CodeTutorial.tsx`檔案中，加入以下程式碼，定義一個名為`CodeTutorial`的功能元件，該元件呈現 UI 元件產生器主頁，該首頁將顯示產生的 UI 元件、嵌入式程式碼編輯器和產生的實作教學。 ``` "use client"; import Markdown from "react-markdown"; import { useState } from "react"; import AceEditor from "react-ace"; import React from "react"; export default function CodeTutorial() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [codeTutorial, setCodeTutorial] = useState(``); function onChange(newCode: any) { setCodeToDisplay(newCode); } return ( <> <main className=" min-h-screen px-4"> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <div className="w-2/3 min-h-[60vh] rounded-lg bg-white shadow-lg p-2 border mt-8 overflow-auto"> <div className="w-full min-h-[60vh] rounded-lg" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: codeToDisplay }} /> </div> <AceEditor placeholder="Placeholder Text" mode="html" theme="monokai" name="blah2" className="w-[50%] min-h-[60vh] p-2 mt-8 rounded-lg" onChange={onChange} fontSize={14} lineHeight={19} showPrintMargin={true} showGutter={true} highlightActiveLine={true} value={codeToDisplay} setOptions={{ enableBasicAutocompletion: true, enableLiveAutocompletion: true, enableSnippets: false, showLineNumbers: true, tabSize: 2, }} /> </div> <div className="w-10/12 mx-auto"> <div className="mt-8"> <h1 className="text-white text-center text-xl font-semibold p-6"> Code Tutorial </h1> {codeTutorial ? ( <Markdown className="text-white">{codeTutorial}</Markdown> ) : ( <div className="text-white"> The Code Tutorial Will Appear Here </div> )} </div> </div> </main> </> ); } ``` 接下來，前往`/[root]/src/page.tsx`文件，新增以下程式碼，導入`CodeTutorial`和`Header`元件，並定義名為`Home`的功能元件。 ``` import React from "react"; import Header from "./components/Header"; import CodeTutorial from "./components/CodeTutorial"; export default function Home() { return ( <> <Header /> <CodeTutorial /> </> ); } ``` 接下來，刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } pre { margin: 1rem; padding: 1rem; border-radius: 10px; background-color: black; overflow: auto; } h2, p { padding-bottom: 1rem; padding-top: 1rem; } code { margin-bottom: 2rem; } ``` 最後，在命令列上執行命令`npm run dev` ，然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看 UI 元件產生器前端，如下所示。  **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到元件產生器** --------------------------------- 在本節中，您將學習如何為 UI 元件產生器新增 AI 副駕駛以產生 UI 元件程式碼以及使用 CopilotKit 的實作教學。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先，讓我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 前端整合的過程，以方便產生 UI 元件程式碼和實作教學。 首先，使用下面的程式碼片段導入`/[root]/src/app/components/CodeTutorial.tsx`檔案頂部的自訂掛鉤`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction` 。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在`CodeTutorial`函數內的狀態變數下方，加入以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的程式碼。該鉤子使副駕駛可以讀取程式碼。 ``` useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); ``` 在上面的程式碼下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`generateCodeAndImplementationTutorial`的操作，該操作將啟用 UI 元件程式碼和實作教學課程的產生。 這個操作接受兩個參數，稱為`code`和`tutorial` ，這兩個參數可以產生 UI 元件程式碼和實作教程。 該操作包含一個處理函數，該函數根據給定的提示產生 UI 元件程式碼和實作教程。 在處理函數內部， `codeToDisplay`狀態會使用新產生的程式碼進行更新，而`codeTutorial`狀態會使用新產生的教學課程進行更新，如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "generateCodeAndImplementationTutorial", description: "Create Code Snippet with React.js(Next.js), tailwindcss and an implementation tutorial of the code generated.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, { name: "tutorial", type: "string", description: "Markdown of step by step guide tutorial on how to use the generated code accompanied with the code. Include introduction, prerequisites and what happens at every step accompanied with code generated earlier. Don't forget to add how to render the code on browser.", required: true, }, ], handler: async ({ code, tutorial }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); setCodeTutorial(tutorial); }, }, [codeToDisplay, codeTutorial] ); ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilotSidebar`和`CodeTutorial`元件，如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL，而`CopilotSidebar`呈現應用程式內聊天機器人，您可以提示產生 UI 元件程式碼和實作教學。 ``` export default function Home() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user generate code. Ask the user if to generate its tutorial." defaultOpen={true} labels={{ title: "Code & Tutorial Generator", initial: "Hi! 👋 I can help you generate code and its tutorial.", }}> <CodeTutorial /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後，執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到 UI 元件產生器中。  ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 後端整合的過程，該後端處理來自前端的請求，並提供函數呼叫和各種 LLM 後端（例如 GPT）。 此外，我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理，它可以研究網路上的任何主題。 首先，在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰，請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。  若要取得 Tavilly Search API 金鑰，請導覽至 https://app.tavily.com/home  之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中，建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中，建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c)，複製程式碼，並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來，在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面，定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數，該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env.TAVILY_API_KEY) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 如何產生 UI 元件 ---------- 現在轉到您之前整合的應用程式內聊天機器人，並給它一個提示，例如「產生聯絡表單」。 生成完成後，您應該會看到生成的聯絡表單元件及其實作教程，如下所示。您也可以使用嵌入式程式碼編輯器修改產生的程式碼。   恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredUIComponentsGenerator> --- 原文出處：https://dev.to/tcms/ai-powered-frontend-ui-components-generator-nextjs-gpt4-langchain-copilotkit-1hac
**長話短說** -------- 在本文中，您將了解如何建立由 AI 驅動的前端 UI 元件產生器，該產生器使您能夠透過實作教學產生 Next.js Tailwind CSS UI 元件。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立 UI 元件產生器 Web 應用程式。 - 使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到 UI 元件產生器中。 - 整合嵌入式程式碼編輯器以變更產生的程式碼。 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立 AI 支援的 UI 元件產生器所需的工具： - [Ace 程式碼編輯器](https://ace.c9.io/)- 用 JvaScript 編寫的嵌入式程式碼編輯器，與本機編輯器的功能和效能相符。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架，使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰，讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎，使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app@latest aiuigenerator ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，安裝 Ace 程式碼編輯器和 Langchain 軟體套件及其相依性。 ``` npm install react-ace @langchain/langgraph ``` 最後，安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構 UI 元件產生器前端** ----------------- 在本節中，我將引導您完成使用靜態內容建立 UI 元件產生器前端的過程，以定義生成器的使用者介面。 首先，請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中，建立兩個名為`Header.tsx`和`CodeTutorial.tsx`的檔案。 在`Header.tsx`檔案中，新增以下程式碼，定義一個名為`Header`的功能元件，該元件將呈現生成器的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="w-full flex-none text-xl text-white font-semibold p-6" href="/" aria-label="Brand"> AI-UI-Components-Generator </Link> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`CodeTutorial.tsx`檔案中，加入以下程式碼，定義一個名為`CodeTutorial`的功能元件，該元件呈現 UI 元件產生器主頁，該首頁將顯示產生的 UI 元件、嵌入式程式碼編輯器和產生的實作教學。 ``` "use client"; import Markdown from "react-markdown"; import { useState } from "react"; import AceEditor from "react-ace"; import React from "react"; export default function CodeTutorial() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [codeTutorial, setCodeTutorial] = useState(``); function onChange(newCode: any) { setCodeToDisplay(newCode); } return ( <> <main className=" min-h-screen px-4"> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <div className="w-2/3 min-h-[60vh] rounded-lg bg-white shadow-lg p-2 border mt-8 overflow-auto"> <div className="w-full min-h-[60vh] rounded-lg" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: codeToDisplay }} /> </div> <AceEditor placeholder="Placeholder Text" mode="html" theme="monokai" name="blah2" className="w-[50%] min-h-[60vh] p-2 mt-8 rounded-lg" onChange={onChange} fontSize={14} lineHeight={19} showPrintMargin={true} showGutter={true} highlightActiveLine={true} value={codeToDisplay} setOptions={{ enableBasicAutocompletion: true, enableLiveAutocompletion: true, enableSnippets: false, showLineNumbers: true, tabSize: 2, }} /> </div> <div className="w-10/12 mx-auto"> <div className="mt-8"> <h1 className="text-white text-center text-xl font-semibold p-6"> Code Tutorial </h1> {codeTutorial ? ( <Markdown className="text-white">{codeTutorial}</Markdown> ) : ( <div className="text-white"> The Code Tutorial Will Appear Here </div> )} </div> </div> </main> </> ); } ``` 接下來，前往`/[root]/src/page.tsx`文件，新增以下程式碼，導入`CodeTutorial`和`Header`元件，並定義名為`Home`的功能元件。 ``` import React from "react"; import Header from "./components/Header"; import CodeTutorial from "./components/CodeTutorial"; export default function Home() { return ( <> <Header /> <CodeTutorial /> </> ); } ``` 接下來，刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } pre { margin: 1rem; padding: 1rem; border-radius: 10px; background-color: black; overflow: auto; } h2, p { padding-bottom: 1rem; padding-top: 1rem; } code { margin-bottom: 2rem; } ``` 最後，在命令列上執行命令`npm run dev` ，然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看 UI 元件產生器前端，如下所示。  **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到元件產生器** --------------------------------- 在本節中，您將學習如何為 UI 元件產生器新增 AI 副駕駛以產生 UI 元件程式碼以及使用 CopilotKit 的實作教學。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先，我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 前端整合的過程，以方便產生 UI 元件程式碼和實作教學。 首先，使用下面的程式碼片段導入`/[root]/src/app/components/CodeTutorial.tsx`檔案頂部的自訂掛鉤`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction` 。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在`CodeTutorial`函數內的狀態變數下方，加入以下程式碼，該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的程式碼。該鉤子使副駕駛可以讀取程式碼。 ``` useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); ``` 在上面的程式碼下方，新增以下程式碼，該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`generateCodeAndImplementationTutorial`的操作，該操作將啟用 UI 元件程式碼和實作教學課程的產生。 這個操作接受兩個參數，稱為`code`和`tutorial` ，這兩個參數可以產生 UI 元件程式碼和實作教程。 該操作包含一個處理函數，該函數根據給定的提示產生 UI 元件程式碼和實作教程。 在處理函數內部， `codeToDisplay`狀態會使用新產生的程式碼進行更新，而`codeTutorial`狀態會使用新產生的教學課程進行更新，如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "generateCodeAndImplementationTutorial", description: "Create Code Snippet with React.js(Next.js), tailwindcss and an implementation tutorial of the code generated.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, { name: "tutorial", type: "string", description: "Markdown of step by step guide tutorial on how to use the generated code accompanied with the code. Include introduction, prerequisites and what happens at every step accompanied with code generated earlier. Don't forget to add how to render the code on browser.", required: true, }, ], handler: async ({ code, tutorial }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); setCodeTutorial(tutorial); }, }, [codeToDisplay, codeTutorial] ); ``` 之後，請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilotSidebar`和`CodeTutorial`元件，如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL，而`CopilotSidebar`呈現應用程式內聊天機器人，您可以提示產生 UI 元件程式碼和實作教學。 ``` export default function Home() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user generate code. Ask the user if to generate its tutorial." defaultOpen={true} labels={{ title: "Code & Tutorial Generator", initial: "Hi! 👋 I can help you generate code and its tutorial.", }}> <CodeTutorial /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後，執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到 UI 元件產生器中。  ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡，我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 後端整合的過程，該後端處理來自前端的請求，並提供函數呼叫和各種 LLM 後端（例如 GPT）。 此外，我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理，它可以研究網路上的任何主題。 首先，在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰，請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。  若要取得 Tavilly Search API 金鑰，請導覽至 https://app.tavily.com/home  之後，轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中，建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中，建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c)，複製程式碼，並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來，在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面，定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數，該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env.TAVILY_API_KEY) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 如何產生 UI 元件 ---------- 現在轉到您之前整合的應用程式內聊天機器人，並給它一個提示，例如「產生聯絡表單」。 生成完成後，您應該會看到生成的聯絡表單元件及其實作教程，如下所示。您也可以使用嵌入式程式碼編輯器修改產生的程式碼。   恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredUIComponentsGenerator> --- 原文出處：https://dev.to/the_greatbonnie/ai-powered-frontend-ui-components-generator-nextjs-gpt4-langchain-copilotkit-1hac
我們聽到開發人員一次又一次地表達同樣的痛點：很難將應用程式的前端與後端集成，您需要在日常工作負載中解決不斷擴大的技術範圍，並且很難駕馭廣泛的雲端產品。雖然後端即服務產品提供了一個簡單的入口，但它們通常要求開發人員隨著公司規模的擴大而遷移。這就是我們從頭開始重建[AWS Amplify 的](https://aws.amazon.com/amplify/?trk=60cc8d4a-110e-474c-ac1a-69b65329c4ff&sc_channel=el)原因，以直接解決前端開發人員每天在工作中面臨的這些挑戰。 我們非常高興地宣布推出全新的 Amplify 體驗，旨在讓前端開發人員僅使用 TypeScript 即可建立全端、雲端驅動的應用程式。讓我們更深入地了解第二代 Amplify 的樣子！ https://www.youtube.com/watch?v=BCXdLx6xHmc 只需幾分鐘即可將您的前端運送到全球 ----------------- 您可以使用 Amplify Hosting 透過幾個快速簡單的步驟部署您的應用程式前端。首先前往 AWS 控制台，選擇您的 Git 供應商，選擇您的儲存庫和分支，更新您想要自訂的任何建置設置，然後「儲存並部署」。幾分鐘後，您的應用程式將在全球部署！您可以使用下列步驟託管使用 Next.js、Nuxt、Astro 和 Vite 等框架建立的靜態或伺服器端渲染應用程式。  快速從前端到全端 -------- 當您建立新的 Amplify 應用程式時，您將獲得一些為您建立的文件，您可以在其中保存後端程式碼。 ``` ├── amplify/ │ ├── auth/ │ │ └── resource.ts │ ├── data/ │ │ └── resource.ts ``` 在這些檔案中，您可以編寫 TypeScript 程式碼來建立應用程式後端。您可以使用以下程式碼建立資料模型，該程式碼還為您的資料設定授權規則。 ``` // amplify/data/resource.ts import { a, defineData, type ClientSchema } from '@aws-amplify/backend'; // Create a data model with two fields, `content` and `done`. The default authorization mode is apiKey -- meaning anyone authenticated using an API key can create, read, update, and delete todos. const schema = a.schema({ Todo: a.model({ content: a.string(), isDone: a.boolean() }) .authorization(allow => [allow.publicApiKey()]) }); // Used for code completion / highlighting when making requests from frontend export type Schema = ClientSchema<typeof schema>; // defines the data resource to be deployed export const data = defineData({ schema, authorizationModes: { defaultAuthorizationMode: 'apiKey', apiKeyAuthorizationMode: { expiresInDays: 30 } } }); ``` 然後，您可以使用 Amplify 用戶端庫與應用程式前端的資料模型進行交互，例如要列出所有待辦事項，您可以編寫如下程式碼： ``` import type { Schema } from "../amplify/data/resource"; import { generateClient } from "aws-amplify/data"; const client = generateClient<Schema>(); const fetchTodos = async () => { const { data: items, errors } = await client.models.Todo.list(); }; ``` Amplify 擁有為許多不同框架和語言編寫的程式庫 - 從適用於行動開發人員的 Swift、Android 和 Flutter 到適用於 Next.js 應用程式的 SSR 功能。 您可以執行類似的身份驗證操作！下面的程式碼定義並配置了一個身分驗證資源，向新使用者發送一封主題行為「Welcome to Amplify 🚀」的驗證電子郵件。 ``` import { defineAuth } from "@aws-amplify/backend" export const auth = defineAuth({ loginWith: { email: { verificationEmailSubject: "Welcome to Amplify 🚀" }, }, }) ``` 然後，您可以使用`withAuthenticator`高階 React 元件建立完整的使用者驗證流程，包括登入和註冊！ ``` import { Authenticator } from '@aws-amplify/ui-react' function App() { return ( <Authenticator> <h1>You can't see this until you log in!</h1> </Authenticator> ) } export default App ``` 您可以執行類似的操作來在應用程式中建立無伺服器函數和檔案儲存資源。部署所需要做的就是`git push`您的程式碼！ ### 與您的團隊合作，而不是對抗 在本機開發 Amplify 應用程式時，您可以執行沙箱，每次變更後端程式碼時，該沙箱都會自動快速重新部署雲端資源。您團隊中的每個開發人員都將擁有自己的沙箱，因此您在迭代時不會相互覆蓋。 ``` npx ampx sandbox ``` 您也可以為專案中的每個 Git 分支設定部署環境 - 例如`dev` 、 `prod`和`my-new-feature` 。您可以在交付生產之前在隔離環境中測試變更！ Amplify 現在建立在 AWS 雲端開發套件 (AWS CDK) 之上，因此您可以連接到 Amplify 本身不支援的服務 - 例如用於 AI/ML 的 Amazon Bedrock！ 試試看！ ---- 要了解有關 Amplify 的更多訊息，請嘗試我們的[快速入門教程](https://docs.amplify.aws/react/start/quickstart/?trk=c33e0637-74b4-466d-8750-a7d201b6c7a5&sc_channel=el)之一，該教程將指導您完成建立全端 Amplify 應用程式的步驟。 --- 原文出處：https://dev.to/aws/introducing-a-new-fullstack-typescript-dx-for-aws-1ap9
此頁面詳細介紹了我作為開發人員使用的大部分內容。我使用 Mac，因此許多工具都是 macOS 特定的，但清單中也有一些與作業系統無關的工具。 在我們開始之前要提到的一件事是，這些工具可以提高我的工作效率。也許他們不會像他們為我所做的那樣讓你有生產力。我總是說，*使用能讓你最有效率的工具*。 其中一些工具是免費的，但有些是付費的。我個人認為付費的是值得的，但這取決於你和你的錢包。 *注意：我在這裡放置了一些推薦連結。只是想坦率地說明這一點而已。* 編輯 -- 這一切都從編輯器開始。 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) (VS Code) 是我的首選編輯器。我使用[Insider 版本的](https://code.visualstudio.com/insiders/)時間最長，但有些擴充功能會嘗試登入並重定向到 VS Code 普通版，所以我決定回到它。也就是說，VS Code Insider 非常穩定。 我很長時間以來都是 Dank Mono 的忠實粉絲，但 GitHub 今年發布了一堆等寬字體，我一直很喜歡[Monaspace Krypton](https://monaspace.githubnext.com/) 。 對於主題，它有所不同。我最近一直在使用輕現代預設主題，因為我發現它更適合[我的直播](https://nickyt.live)，但我也是[休士頓](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=astro-build.houston)和[堡壘之夜](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sdras.fortnite-vscode-theme)主題的粉絲。 [](https://x.com/nickytonline/status/1787621116636221727) 雖然我安裝了[iTerm](https://iterm2.com/) ，這是一個很棒的 macOS 終端，但老實說，99.999% 的時間我都住在 VS Code 終端中。 ### 編輯器設定 如果您對我的編輯器設定感興趣，[這是我目前的設定](https://gist.github.com/nickytonline/e6ceb17a1fb7b6438c3f09ff800748da)。 更有趣的事情之一是您可以更改標題欄，因此我加入了一些表情符號。 ``` "window.title": "🦙⚡🫡 – ${activeEditorShort}${separator}${rootName} – 🫡⚡🦙", ```  我發現超級方便的另一個設定是`terminal.integrated.autoReplies` 。我從來不想獲取我的 .env 文件，這可以完美地處理它。 ``` "terminal.integrated.autoReplies": { "dotenv: found '.env' file. Source it? ([Y]es/[n]o/[a]lways/n[e]ver)": "e\r" }, ``` ### 也許澤德很快？ 我確實想向[Zed](https://zed.dev/)編輯大聲喊叫。我偶爾會使用它，而且速度超級快，但它還沒有成為我的主要編輯器。我認為一旦擴展生態系統進一步發展，我就會轉向這個。也許在明年。我們拭目以待。 😎 瀏覽器擴充 ----- 我並不是每天都使用所有這些，但這些是我首選的瀏覽器擴充功能。 - [精緻的 GitHub](https://chrome.google.com/webstore/detail/refined-github/hlepfoohegkhhmjieoechaddaejaokhf) - GitHub 上的類固醇 - [VisBug](https://chrome.google.com/webstore/detail/visbug/cdockenadnadldjbbgcallicgledbeoc?hl=en) - 一個很棒的前端工具（這對我來說是新工具）（僅適用於基於 Chromium 的瀏覽器） - [React 開發者工具](https://chrome.google.com/webstore/detail/react-developer-tools/fmkadmapgofadopljbjfkapdkoienihi?hl=en)- 因為 React - [Preact DevTools](https://preactjs.github.io/preact-devtools/) - 因為 Preact - [Axe](https://chrome.google.com/webstore/detail/axe-web-accessibility-tes/lhdoppojpmngadmnindnejefpokejbdd) - 用於網路可存取性測試 - [WAVE](https://wave.webaim.org/extension/) - 用於網路可存取性測試 - [HTTPS 無所不在](https://www.eff.org/https-everywhere) - [優布洛克](https://ublock.org/) - [LanguageTool](https://languagetool.org) - 文法和拼字檢查工具 - [Pocket](https://getpocket.com/) - 用於為要閱讀的內容加入書籤 - [JSONView](https://chrome.google.com/webstore/detail/jsonview/chklaanhfefbnpoihckbnefhakgolnmc) - JSON 有效負載的美化視圖 - [調整新 Twitter](https://github.com/insin/tweak-new-twitter/) - 消除 Twitter 使用者介面中的大量噪音 - [a11y Twitter](https://github.com/nickytonline/a11y-twitter) - 對如何使用 Twitter 進行小幅更改，以方便的方式推廣推文。 桌面應用程式 ------ 這些是我每天使用的大部分桌面應用程式。讓我們從一些通用的開始。 ### 我每天做的常見事情的通用工具 [Arc 瀏覽器](https://arc.net/gift/93e342bc)是一款基於 Chromium 的瀏覽器，在我看來，它解決了我在使用任何其他瀏覽器時遇到的大量使用者體驗 (UX) 問題。垂直選項卡、命令面板和自動畫中畫影片等等。 我在頂部選單列圖示上使用[Vanilla 的](https://matthewpalmer.net/vanilla/)時間最長，但當我拿到帶有瀏海的 MacBook Pro 後，它就不太好用了。從那以後，我開始使用[Bartender](https://www.macbartender.com)來管理我的選單列。 macOS 上的表情符號選擇器並不是那麼好，但[Rocket](https://matthewpalmer.net/rocket/)讓加入表情符號變得如此簡單。我無法告訴你我一天使用它多少次。 [Raycast](https://raycast.com)是我首選的 macOS 聚光燈替代品。這就像類固醇的聚光燈。我之前使用過[Alfred](https://www.alfredapp.com/) ，這是另一個出色的 Spotlight 替代品，但由於某種原因 Raycast 越來越吸引我了。我也用它來進行視窗管理。 對於那些坐在電腦前的夜晚， [f.lux](https://justgetflux.com/)是必須的。正如一些智者所說：「善待你的眼球」。 macOS 的[Nightshift](https://support.apple.com/en-ca/102191)還可以，但 f.lux 卻破壞了它。 對於管理會議， [Dato](https://sindresorhus.com/dato)是一款更好的 macOS 約會應用程式。在網址列中顯示多個時區非常有用。我有當地時間和 UTC。我還將它用於即將舉行的會議和活動。以前我使用的是[Meeter](https://trymeeter.com) ，它對此非常有用，但現在我需要的應用程式少了一個。 我幾乎每天都會截取螢幕截圖或錄製短影片， [Cleanshot X](https://cleanshot.com/)非常適合此操作。 ### Git 工具 我的大部分「git」工作都是在命令列上進行的，但有時我需要圖形使用者介面（GUI）來真正了解正在發生的事情。當我需要它時，我會伸手去拿[Fork](https://git-fork.com/) 。  向 Cassidy (@cassidoo) 的精彩 GIF 致敬！ 如果你使用 Git（我想你們大多數人都使用 Git）， [那麼簽署你的提交](https://docs.github.com/en/authentication/managing-commit-signature-verification/signing-commits)就非常重要。 [GPG Suite](https://gpgtools.org/)讓設定變得簡單。 ### 前端工具 我做了很多建立使用者介面 (UI) 的工作，這些都是這類工作不可或缺的工具。 [xScope](https://xscope.app)是一個非常棒的前端開發工具組。標尺、指南等 當我需要與設計師協調、查看設計或提取一些資源時， [Figma](https://www.figma.com/)就是我居住的地方。 我以前聽說過[Polypane](https://polypane.app/) ，我想幾年前我可能已經嘗試過它，但現在，它是前端的必備品。它可以幫助您建立具有各種優點的響應靈敏、易於存取的應用程式。對此感到好奇嗎？今年早些時候，我在一次直播中與 Polypane 的創作者 Kilian Valkhof (@kilianvalkhof) 進行了交流。 https://www.youtube.com/watch?v=fsIhghVlHJE 對於顏色對比問題，TPGi 的[顏色對比分析儀](https://www.tpgi.com/color-contrast-checker/)是頂級的。我強烈推薦它。感謝 Todd Libby (@colabottles) 去年向我推薦了這個。 ### 我使用的其他桌面應用程式 - [Cloudflare Warp](https://blog.cloudflare.com/1111-warp-better-vpn/) - 更快的網路和一些 VPN 優點 - [Plash](https://apps.apple.com/us/app/plash/id1494023538) - 適用於 Mac 的互動式桌面背景（一個或多個網頁） - [CleanMyMac X](https://macpaw.com/cleanmymac) - 一套實用程序，可讓您的 Mac 保持最佳狀態。 - [Starship](https://starship.rs/) - 跨 shell 提示符 直播軟體 ---- 我確信有些擁有更多觀眾的主播擁有更好的設置，但這就是我的工作方式。 我使用[Restream.io](https://restream.io/join/zZ8Wr)串流傳輸到多個平台，目前包括 Twitch、YouTube、X/Twitter 和 LinkedIn。 [OBS](https://obsproject.com/download)被很多人使用，包括我自己。這是一個很棒的開源軟體。我使用它來進行串流傳輸，而不是 Restream Studio 或 Streamyard 等類似工具，因為我有自訂疊加層和其他一些自訂功能。 https://github.com/obsproject/obs-studio [Krisp](https://krisp.ai/)在過濾通話和串流中不需要的噪音方面表現出色。在直播時告別背景的消防車。 🤣 我將[Loopback](https://rogueamoeba.com/loopback/)用於虛擬音訊來源。這非常有用，因為我建立了一個音頻源，即我的麥克風和客人的音頻，並將其視為一個輸入源。我使用這個音訊來源作為即時字幕的音訊來源。 我沒有用於串流媒體的精美相機。我曾經使用我的羅技網路攝像頭，這很好，但當我終於得到一部像樣的 iPhone 時，我覺得它的相機太棒了！所以我決定用它來進行直播。 [Camo](https://reincubate.com/camo/)使這成為可能，並且它有很多細節，如縮放、水印、濾鏡等。 ### 直播嘉賓工具 在很長一段時間裡，我都不明白人們是如何把嘉賓帶上直播的。在我從事串流媒體的早期，我曾經引入完整的 Discord 螢幕並在我的直播中分享。雖然這有效，但並不理想。我也嘗試了類似的 Zoom，然後我也開始在螢幕上裁剪 Zoom 的部分內容，但同樣不理想。 最終，我發現了[vdo.ninja](https://vdo.ninja/) 。 TLDR 是，它使用點對點技術將遠端攝影機引入 OBS 或其他工作室軟體。 https://github.com/steveseguin/vdo.ninja 這是一個很棒的專案，我強烈推薦它。如果您的客人有 Twitch 帳戶，另一個類似的軟體是 Twitch 的[Stream Together](https://help.twitch.tv/s/article/stream-together-host-guide?language=en_US) 。我也用這個，取決於客人。 命令列介面 (CLI) 工具 -------------- 我沒有很多 CLI 工具，但以下是一些我常用的工具： - [Homebrew](https://brew.sh) - macOS（或 Linux）缺少的套件管理器 - [GitHub CLI](https://github.com/cli/cli) - 命令列上的 GitHub。非常適合建立 PR 等。 https://dev.to/opensauced/boost-productivity-with-the-github-cli-2mne - [nvm](https://github.com/nvm-sh/nvm) - 節點版本管理器 - [cloudflared](https://github.com/cloudflare/cloudflared) - 透過安全隧道將本地伺服器公開到公共網路 如果您對我的設定（例如硬體和辦公室設定）的重置或我在旅途中攜帶的物品感到好奇，請隨時查看[我的使用頁面](https://nickyt.co/uses)。 直到下一篇！ --- 原文出處：https://dev.to/nickytonline/tools-that-keep-me-productive-1no5
今天，我們將介紹 30 個或更多可以使用 AI 建置的專案。 所有專案都是開源的，因此您可以做出貢獻以使其變得更好。 有些專案可能擁有龐大的程式碼庫，但您可以從中獲得靈感並建立一個很酷的副專案。 相信我，如果這個清單沒有讓你感到驚訝，那麼沒有什麼會讓你感到驚訝:) 讓我們開始吧！  --- 1. [CopilotKit](https://go.copilotkit.ai/Anmol) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------- [](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5700 顆星，發布了 200 多個版本，這意味著它們不斷改進。 https://go.copilotkit.ai/Anmol Star CopilotKit ⭐️ --- 2. [AgentGPT](https://github.com/reworkd/AgentGPT) - 組裝、配置和部署自主 AI 代理程式。 ------------------------------------------------------------------------  AgentGPT 可讓您設定和部署自主 AI 代理程式。 它將嘗試透過思考要完成的任務、執行任務並從結果中學習來實現目標:) 它是使用以下方式建構的： - 引導：create-t3-app + FastAPI-模板。 - 框架：Nextjs 13 + Typescript + FastAPI - 驗證：Next-Auth.js - ORM：Prisma 和 SQLModel。 - 資料庫：Planetscale。 - 樣式：TailwindCSS + HeadlessUI。 - 架構驗證：Zod + Pydantic。 - 法學碩士工具：Langchain。 開始使用本[指南](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#getting-started-rocket)在本地安裝它。 您可以查看該應用程式的[演示](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#-demo)並查看[即時網站](https://agentgpt.reworkd.ai/)。  他們在 GitHub 上擁有 29k+ 顆星，並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/reworkd/AgentGPT 明星 AgentGPT ⭐️ --- 3.[私人 GPT](https://github.com/zylon-ai/private-gpt) - 無需網路即可詢問有關您文件的問題。 ------------------------------------------------------------------------  PrivateGPT 是一個可立即投入生產的 AI 專案，即使在沒有網路連線的情況下，您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有意味著任何時候都沒有資料離開您的執行環境。 API 分為兩個邏輯區塊： A。高級 API，抽象化了 RAG（檢索增強生成）管道實現的所有複雜性： - 文件攝取：內部管理文件解析、分割、元資料擷取、嵌入產生和儲存。 - 使用所攝取文件中的上下文進行聊天和完成：抽像上下文檢索、提示工程和回應產生。 b.低階 API，允許高階用戶實現複雜的管道： - 嵌入生成：基於一段文字。 - 上下文區塊檢索：給定查詢，從攝取的文件中傳回最相關的文字區塊。 您可以閱讀[安裝指南](https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation)來開始。 您可以閱讀[文件](https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction)以及所涉及的[詳細架構](https://github.com/zylon-ai/private-gpt?tab=readme-ov-file#-architecture)。 PrivateGPT 現在正在發展成為產生 AI 模型和原語的網關，包括補全、文件攝取、RAG 管道和其他低階建置塊。 他們在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星，並且發展迅速。 https://github.com/zylon-ai/private-gpt 明星私人 GPT ⭐️ --- 4. [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端機中整合人工智慧。 ---------------------------------------------------------------  Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台，用戶可以： - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們，並且為了安全起見，在安全容器（目前使用 Docker 實作）中執行它們，以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ```  有許多令人興奮的功能，例如： - 基於終端的介面，讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互，以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理，這是一個簡潔的小功能。  Instrukt 已獲得 AGPL 許可證，這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說，Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星，但用例非常好。 https://github.com/blob42/Instrukt 舊指令 ⭐️ --- 5. [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 -------------------------------------------------------------------------------  您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如，打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了：D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分： A。語音命令：它使用本地執行的 Whisper（Buzz 的一個分支）來產生命令。 b.命令到行動：您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後，就像任何優秀的人工智慧一樣，我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」（如果您以前沒有使用過，請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World！」）。 我們製作了一個自訂工具，讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串： ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的，GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後，它使用LangChain Agent 選擇一組操作，包括使用OpenAI 的GPT-3（“text-davinci-003”）從提示符號產生AppleScript（用於桌面自動化）和JavaScript（用於瀏覽器自動化）命令，然後執行產生的腳本。 請記住，這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼，可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用： ✅ 求計算結果。 > 提示：“2 + 2 是什麼？” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ✅ 尋找附近的餐廳。 > 提示：“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome，谷歌搜尋附近的餐廳，解析頁面，然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥，反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候，它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容： ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得，請自行承擔風險。哈哈！ ✅ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機，它會的。 是的，如果您要求的話，它會擦除您的電腦！ 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示！ https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案，因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star，但它非常酷。 https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator 明星 GPT Automator ⭐️ --- 6. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 ---------------------------------------------------------------------------  Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具，用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ```  您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。  雲端主機不可用，因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例： - 假設您有一個網站（可以是商店、電子商務網站或部落格），並且您希望廢棄該網站的所有相關連結，並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。  - 您還可以建立一個自訂工具，該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。  還有許多其他用例，例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star，並擁有超過 10,000 個分叉，因此具有良好的整體比率。 https://github.com/FlowiseAI/Flowise 明星 Flowise ⭐️ --- 7. [Twitter Agent](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent) - 從社群媒體抓取資料並使用 Langchain 與其聊天。 ---------------------------------------------------------------------------------------------  Media Agent 抓取 Twitter 和 Reddit 提交的內容，對其進行總結，並在互動式終端中與它們聊天。這麼酷的概念！ 您可以閱讀[說明](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent?tab=readme-ov-file#run-the-app-locally)以在本地安裝它。 它是使用以下方式建構的： - Langchain 🦜 用於建構和撰寫法學碩士。 - ChromaDB 用於儲存向量（也稱為嵌入）並查詢它們以建立對話機器人。 - Tweepy 連接到您的 Twitter API 並提取推文和元資料。 - Praw 連接到 Reddit API。 - Rich 建造了一個很酷的終端 UX/UI。 - 管理依賴關係的詩。 一些很棒的功能： - 代表您從使用者帳戶清單或關鍵字清單中抓取推文/提交內容。 - 使用 OpenAI 嵌入推文/提交內容。 - 建立推文/提交內容的摘要並提供需要回答的潛在問題。 - 在推文之上打開聊天會話。 - 儲存對話及其元資料。 - 豐富的終端使用者介面和日誌記錄功能。 您可以觀看演示！ https://www.loom.com/share/f4954e7d34ef4b7b8491e2bf910e8521 它在 GitHub 上有近 100 顆星，並且不再維護。您可以用它來建造更好的東西。 https://github.com/ahmedbesbes/media-agent 明星 Twitter 代理商 ⭐️ --- 8. [GPT 遷移](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate)- 輕鬆將程式碼庫從一種框架或語言遷移到另一種框架或語言。 ----------------------------------------------------------------------------------  如果您曾經面臨將程式碼庫遷移到新框架或語言的痛苦，那麼這個專案適合您。 我想我們都同意我們在某個時候需要這個。您也可以使用工作流程來完成此操作，據我所知，Stripe 曾經將其整個 JS 程式碼庫轉換為 TS。 遷移是一個成本高、乏味且重要的問題。 不要盲目相信當前版本，請負責任地使用它。另請注意，成本可能會迅速增加，因為 GPT-Migrate 旨在編寫（並可能重寫）整個程式碼庫。 您可以使用 Poetry[安裝](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-installation-using-poetry)它並了解[它的工作原理](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-how-it-works)。 > 請注意。 GPT-Migrate 目前處於開發 alpha 階段，尚未準備好投入生產使用。例如，在相對簡單的基準測試中，它在約 50% 的時間內順利通過 Python 或 JavaScript 等「簡單」語言，並且在沒有人工幫助的情況下無法通過 C++ 或 Rust 等更複雜的語言。 您可以在這裡觀看演示！  他們在 GitHub 上有 6500+ 顆星，最後一次提交是 6 個月前，所以我認為它不再被維護了！ https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate 明星 GPT 遷移 ⭐️ --- 9. [Plandex](https://github.com/plandex-ai/plandex) - 用於使用法學碩士建置複雜的真實世界軟體的人工智慧編碼引擎。 -----------------------------------------------------------------------------------  Plandex 使用長時間執行的代理程式來完成跨多個檔案且需要多個步驟的任務。它將大任務分解為更小的子任務，然後實現每個子任務，一直持續到完成工作為止。 它可以幫助您處理積壓的工作，使用不熟悉的技術，擺脫困境，並花更少的時間在無聊的事情上。 您可以在這裡查看演示！ https://vimeo.com/926634577 變更會累積在受保護的沙箱中，以便您可以在自動將它們套用到專案文件之前查看它們。內建版本控制可讓您輕鬆返回並嘗試不同的方法。分支允許您嘗試多種方法並比較結果。 您可以在終端機中有效地管理上下文。輕鬆將檔案或整個目錄新增至上下文中，並在工作時自動更新它們，以便模型始終具有專案的最新狀態。 Plandex 依賴 OpenAI API，並且需要`OPENAI_API_KEY`環境變數。 Plandex 支援 Mac、Linux、FreeBSD 和 Windows。它從沒有依賴關係的單一二進位檔案執行。 您甚至可以嘗試不同的模型和模型設置，然後比較結果。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/plandex-ai/plandex?tab=readme-ov-file#install)。 Plandex Cloud 是使用 Plandex 最簡單、最可靠的方式。當您使用 plandex new 建立第一個計劃時，系統會提示您開始匿名試用（無需電子郵件）。試用帳戶僅限 10 個計劃，每個計劃有 10 個 AI 模型回复。 Plandex Cloud 帳戶目前是免費的，這是一件好事。 Plandex 在 GitHub 上擁有 8k+ 顆星，並使用 Go 建造。 https://github.com/plandex-ai/plandex 明星PLandex ⭐️ --- 10. [SQL Translator](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator) - 使用人工智慧將自然語言查詢轉換為 SQL 程式碼的工具。 --------------------------------------------------------------------------------------------------  我試圖建立一個類似的專案，發現它已經存在。 該工具旨在讓任何人都可以輕鬆地將 SQL（結構化查詢語言）命令轉換為自然語言，反之亦然。 SQL 是一種用於管理和操作關聯式資料庫中的資料的程式語言，雖然它是一個強大的工具，但它也可能非常複雜且難以理解。 另一方面，自然語言是我們在日常生活中說和寫的語言，對於不熟悉技術術語的人來說，它通常是首選的溝通方式。 透過 SQL 和自然語言翻譯器，您無需成為 SQL 專家即可了解資料庫中發生的情況或編寫 SQL 查詢。您只需用自然語言輸入查詢即可取得對應的 SQL 程式碼，反之亦然。 其中一些功能是： - 深色模式。 - 小寫/大寫切換。 - 複製到剪貼簿。 - SQL 語法高亮。 - 模式意識（測試版）。 - 查詢歷史記錄。 你可以閱讀 [安裝說明](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-installation)，它非常簡單，因為它使用 Nextjs。 此查詢適合您。哈哈！  SQL Translator 在 GitHub 上有 4k star，是使用 TypeScript 建構的。 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator 明星 SQL 翻譯機 ⭐️ --- 11. [WingmanAI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) - 音訊即時轉錄，與 ChatGPT 整合。 --------------------------------------------------------------------------------  WingmanAI 是一款功能強大的工具，可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。該工具由 ChatGPT 提供支援，可讓您與腳本即時交互，作為機器人的廣泛記憶體基礎，提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的記錄時，機器人可以回答有關過去對話的問題。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您可以在這裡觀看演示！  一些簡潔的功能是： - WingmanAI 可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻，讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 - 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天，該機器人會即時讀取您的文字記錄。 - 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄，因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 - WingmanAI 讓您可以保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們，並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用，從而為機器人提供更豐富的上下文。 - 您可以繼續附加到已儲存的記錄中，隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 它在 GitHub 上有 420 個星，並且不再維護。 https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI 明星 WingmanAI ⭐️ --- 12. [Lively](https://github.com/rocksdanister/lively) - 允許使用者設定動畫桌面桌布和螢幕保護程式。 -----------------------------------------------------------------------------  這只是為了好玩，我們可以使用程式碼學到很多關於它是如何完成的。 你可以看看這個[影片](https://www.pexels.com/video/blue-texture-abstract-leaves-7710243/)，看看它看起來有多瘋狂。  他們提供[三種類型的壁紙，](https://github.com/rocksdanister/lively?tab=readme-ov-file#types-of-wallpapers)包括影片/GIF、網頁和應用程式/遊戲。 它基於 C# 和 live 支援的一些很酷的功能建置： 1. Lively 可以透過終端機的[命令列參數](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Command-Line-Controls)進行控制。您可以將其與其他語言（例如 Python 或腳本軟體 AutoHotKey）整合。 2. 一組強大的[API](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/API) ，供開發人員建立互動式壁紙。取得硬體讀數、音訊圖表、音樂資訊等。 3. 當電腦上執行全螢幕應用程式/遊戲時（~0% CPU、GPU 使用率），桌布播放會暫停。 4. 您還可以利用[機器學習推理](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Machine-Learning)來建立動態壁紙。您可以預測任何 2D 影像與相機的距離並產生類似 3D 的視差效果。酷：D 我見過很多人使用它，其中許多人甚至不知道它是開源的。 您可以使用[安裝程式](https://github.com/rocksdanister/lively/releases/download/v2.0.7.4/lively_setup_x86_full_v2074.exe)或透過[Microsoft Store](https://www.microsoft.com/store/productId/9NTM2QC6QWS7?ocid=pdpshare)下載它。 它是 2023 年 Microsoft Store 的獲勝者。 它在 GitHub 上擁有 13k+ Stars，有 60 個版本。 https://github.com/rocksdanister/lively 明星活潑 ⭐️ --- 13. [RestGPT](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT) - 基於 LM 的自主代理透過 RESTful API 控制應用程式。 -------------------------------------------------------------------------------------------  這項工作旨在建立一個基於大型語言模型的自主代理 RestGPT，以控制現實世界的應用程式，例如電影資料庫和音樂播放器。為了實現這一目標，我們將法學碩士與 RESTful API 連接起來，並解決規劃、API 呼叫和回應解析的實際挑戰。為了全面評估 RestGPT 的效能，我們提出了 RestBench，這是一個高品質的基準測試，由兩個真實場景和具有黃金解決方案路徑的人工註釋指示組成。 RestGPT採用迭代式從粗到精的線上規劃框架，並使用執行器呼叫RESTful API。以下是 RestGPT 的概述。  您可以閱讀[文件](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT?tab=readme-ov-file#data)以使用 RestBench 評估 RestGPT 的效能。 使用 TMDB 電影資料庫搜尋 Sofia Coppola 執導的電影數量的範例。  您可以閱讀康乃爾大學發表的程式碼研究論文： [RestGPT - Connecting Large Language Models with Real-World RESTful APIs](https://arxiv.org/abs/2306.06624) 。 他們在 GitHub 上有 1.2k Stars，雖然不是很大，但涵蓋了一個很好的用例。 https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT 明星 RestGPT ⭐️ --- 14. [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 -------------------------------------------------------------------------  文件聊天機器人 — 多個文件，由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話，考慮到他們使用了另一個著名的開源專案，UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase（向量 DB）建構。 如果您想了解該方法和技術架構，那麼就在這裡！  此環境僅用於試用，支援最大檔案大小為 10 MB，這是一個缺點，如果您想要更大的大小，則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star，並且發布了`v0.3`版本。 https://github.com/guangzhengli/ChatFiles 明星 ChatFiles ⭐️ --- 15. [MindsDB](https://github.com/mindsdb/mindsdb) - 從企業資料客製化人工智慧的平台。 --------------------------------------------------------------------  MindsDB 是一個利用企業資料客製化人工智慧的平台。 透過 MindsDB，您可以利用資料庫、向量儲存或應用程式中的資料即時部署、服務和微調模型，以建立人工智慧驅動的應用程式 - 使用開發人員已知的通用工具。 借助 MindsDB 及其與資料來源和 AI/ML 框架的近[200 個集成](https://docs.mindsdb.com/integrations/data-overview)，任何開發人員都可以使用其企業資料更快、更安全地自訂符合其目的的 AI。  您可以閱讀[文件](https://docs.mindsdb.com/)和[快速入門指南](https://docs.mindsdb.com/quickstart-tutorial)來開始使用。 目前，他們總共支援[3 個使用 Mongo-QL、Python 和 JavaScript 的 SDK](https://docs.mindsdb.com/sdks/overview) 。 MindsDB 有多種應用程式，例如與眾多資料來源和 AI 框架集成，因此您可以輕鬆地將資料和 AI 結合在一起以建立和自動化自訂工作流程。 其他常見用例包括微調模型、聊天機器人、警報系統、內容生成、自然語言處理、分類、回歸和預測。閱讀有關[用例的](https://docs.mindsdb.com/use-cases/)更多訊息，每個用例都有一個包含一些資訊的架構圖。  例如，MindsDB 的聊天機器人架構圖。您可以閱讀提供的所有[解決方案](https://github.com/mindsdb/mindsdb?tab=readme-ov-file#-get-started)及其 SQL 查詢範例。 ``` // SQL Query Example for Chatbot CREATE CHATBOT slack_bot USING database='slack',agent='customer_support'; ```  只是為了告訴您總體的可能性，您可以查看[如何使用 AI + IoT 感測器資料預測氣溫](https://mindsdb.com/blog/how-to-forecast-air-temperatures-with-ai-iot-sensor-data)。令人興奮的權利:)  他們在 GitHub 上擁有超過 21k 個 star，並且在`v24.4.3.0`上有超過 200 個版本。順便說一句，這是我第一次在任何版本中看到 4 個部分，因為我一直遵循語義版本。 https://github.com/mindsdb/mindsdb 明星 MindsDB ⭐️ --- 16. [Quivr](https://github.com/QuivrHQ/quivr) - 你的 GenAI 第二腦。 -------------------------------------------------------------  Quivr，您的第二個大腦，利用 GenerativeAI 的力量成為您的私人助理！可以將其視為黑曜石，但增強了人工智慧功能。  您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#getting-started-)。 您可以閱讀[文件](https://docs.quivr.app/home/intro)並觀看[示範影片](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#demo-highlights-)。 他們可以提供更好的免費套餐，但這足以在您端進行測試。 它在 GitHub 上擁有超過 30k 顆星，發布了 220 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。 https://github.com/QuivrHQ/quivr 明星 Quivr ⭐️ --- 17.[動畫繪畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings)- 一種將兒童人物繪畫動畫化的方法。 ---------------------------------------------------------------------------------  我的意思是哇！這麼酷的概念。我不知道你怎麼想，但我真的很興奮。 這是 Facebook 的一個開源專案，主要用於研究目的，包含論文《 [A Method for Animating Children's Drawings of the Human Figure》](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3592788)中描述的演算法的實作。 該專案已在 macOS Ventura 13.2.1 和 Ubuntu 18.04 上進行了測試。如果您在其他作業系統上安裝，則可能會遇到問題。 他們強烈建議在安裝 Animated Drawings 之前啟動 Python 虛擬環境。 閱讀有關[安裝說明](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#installation)以及如何快速入門的更多資訊。 您可以按照這個完整的指南來為[您的繪圖製作動畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#animating-your-own-drawing)，包括如何在場景中加入多個角色、加入背景圖像以及更多令人興奮的事情。 他們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星，並且僅用於具有 MIT 許可的研究目的。 https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings 明星動畫繪圖 ⭐️ --- 18.[背景移除器](https://github.com/nadermx/backgroundremover)- 讓您可以透過簡單的 CLI 使用 AI 從影像和影片中移除背景。 ------------------------------------------------------------------------------------------  這是一個使用 AI 從圖像和影片中刪除背景的命令列工具。 首先從 pypi 安裝 backgroundremover。 ``` pip install --upgrade pip pip install backgroundremover ``` 也可以在不透過 pip 安裝的情況下執行它，只需克隆 git 以在本地啟動虛擬環境安裝要求並執行。 您可以使用的一些命令： - 從本機檔案圖像中刪除背景 ``` backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png" ``` - 從本地影片中刪除背景並將其覆蓋在圖像上 ``` backgroundremover -i "/path/to/video.mp4" -toi "/path/to/videtobeoverlayed.mp4" -o "output.mov" ``` 您可以檢查可透過 CLI 使用的所有[命令](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#usage-as-a-cli)。 您甚至可以將它用作圖書館。 ``` from backgroundremover.bg import remove def remove_bg(src_img_path, out_img_path): model_choices = ["u2net", "u2net_human_seg", "u2netp"] f = open(src_img_path, "rb") data = f.read() img = remove(data, model_name=model_choices[0], alpha_matting=True, alpha_matting_foreground_threshold=240, alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_structure_size=10, alpha_matting_base_size=1000) f.close() f = open(out_img_path, "wb") f.write(img) f.close() ``` 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#installation)並觀看[現場演示](https://www.backgroundremoverai.com/)。 > 輸入與輸出。  他們在 GitHub 上有 6k star，我們絕對可以用它來學習一些重要的概念。 https://github.com/nadermx/backgroundremover 明星背景去除器 ⭐️ --- 19. [Lobe Chat](https://github.com/lobehub/lobe-chat) - 現代設計的法學碩士/人工智慧聊天框架。 ---------------------------------------------------------------------------  一個開源、現代設計的 ChatGPT/LLM UI/框架。 支援語音合成、多模式和可擴展（函數呼叫）插件系統。您可以一鍵部署您的私有 OpenAI。  讓我們來看看 LobeChat 的一些令人興奮的功能： ✅ 多模式服務提供者支援。  他們將我們的支援擴展到多個模型服務提供者，而不是局限於單一服務提供者，為用戶提供更多樣化和豐富的對話選擇。 尋找他們支援的[10 多個模型服務提供者](https://lobehub.com/docs/usage/features/multi-ai-providers)的完整清單。 ✅ 市場助理。  在LobeChat的[助手市場](https://lobehub.com/assistants)中，創作者可以發現一個充滿活力和創新的社區，匯集了許多精心設計的助手。這些助手不僅在工作場景中發揮著至關重要的作用，而且在學習過程中也提供了極大的便利。在這裡，每個人都可以貢獻自己的智慧，分享自己開發的助手。  那裡有很多很棒的應用程式。哇！ ✅ 模型視覺辨識。  LobeChat現在支援OpenAI的gpt-4-vision、Google Gemini Pro Vision、Zhipu GLM-4 Vision等具有視覺辨識能力的大型語言模型，使LobeChat具備多模態互動能力。用戶可以輕鬆地將圖片上傳或拖放到聊天框中，助理將能夠辨識圖片內容並據此進行智慧對話，打造更聰明、更多樣化的聊天場景。 ✅ 文字到圖像生成。  LobeChat 支援最新的文字到圖像生成技術，現在允許使用者在與助手對話時直接使用文字到圖像工具。透過利用 DALL-E 3、MidJourney 和 Pollinations 等 AI 工具的功能，助手現在可以將您的想法轉化為圖像。 ✅ 本地大語言模型 (LLM) 支援。  借助 Ollama AI 強大的基礎設施和社區的協作努力，現在您可以在 LobeChat 中與本地 LLM（大型語言模型）進行對話！ 透過執行以下 Docker 指令，您可以在 LobeChat 中體驗與本機 LLM 的對話。 ``` docker run -d -p 3210:3210 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 lobehub/lobe-chat ``` ✅ 漸進式網頁應用程式 (PWA)。  他們採用了漸進式 Web 應用程式 PWA 技術，這是一種現代 Web 技術，可將 Web 應用程式提升到接近本機應用程式的體驗。透過 PWA，LobeChat 可以在桌面和行動裝置上提供高度優化的使用者體驗，同時保持輕量級和高效能的功能。 ✅ 自訂主題。  LobeChat在介面設計上非常注重個人化的使用者體驗，因此引入了靈活多樣的主題模式，包括白天的淺色模式和夜間的深色模式。 除了主題模式切換之外，我們還提供了一系列顏色自訂選項，讓使用者可以根據自己的喜好調整應用程式的主題顏色。 了解所有[功能和用例](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以自行託管或使用 docker 部署它。 lobe chat 的[生態系統](https://github.com/lobehub/lobe-chat/tree/main?tab=readme-ov-file#-ecosystem)提供了 4 個軟體包： `lobehub/ui` 、 `lobehub/icons` 、 `lobehub/tts`和`lobehub/lint` 。 他們還提供[插件市場](https://lobehub.com/plugins)，您可以在其中找到許多有用的插件，這些插件可用於引入新的函數呼叫，甚至是呈現訊息結果的新方法。如果你想開發自己的插件，請參考 wiki 中的[📘插件開髮指南](https://lobehub.com/docs/usage/plugins/development)。  您可以閱讀[文件](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以查看[現場演示](https://chat-preview.lobehub.com/chat)。它太酷了！  他們在 GitHub 上擁有超過 28k 顆星，發布了 500 多個版本。 https://github.com/lobehub/lobe-chat 星瓣聊天 ⭐️ --- 20.[微代理](https://github.com/aymenfurter/microagents)- 能夠自我編輯提示的代理。 ------------------------------------------------------------------  它是一個實驗框架，用於動態建立自我改進的代理來回應任務。 微代理代表了一種建立自我改進代理的新方法。小型的微服務大小（因此稱為微代理）代理是根據用戶分配給助手的任務動態生成的，評估其功能，並在成功驗證後存儲以供將來重用。 這使得跨聊天會話的學習成為可能，使系統能夠獨立推斷任務執行的方法。 這是使用`Python` 、 `OpenAI's GPT-4 Turbo`和`Text-Embedding-Ada-002`建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#installation)。他們提到您應該擁有一個可以存取 gpt-4-turbo 和 text-embedding-ada-002 的 OpenAI 帳戶。 讓我們看一個獲取天氣預報代理的範例。 ``` You are an adept weather informant. Fetch the weather forecast by accessing public API data using this Python code snippet: ``python import requests import json def fetch_weather_forecast(location, date): response = requests.get(f"https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/compact?lat={location[0]}&lon={location[1]}") weather_data = response.json() for day_data in weather_data['properties']['timeseries']: if date in day_data['time']: print(day_data['data']['instant']['details']) break `` # Example usage: fetch_weather_forecast((47.3769, 8.5417), '2024-01-22T12:00:00Z') Note: Replace the (47.3769, 8.5417) with the actual latitude and longitude of the location and the date string accordingly. ``` 如果您想知道如何建立代理，那麼此架構圖將對此進行解釋。  您可以看到[工作演示](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#demo)。 他們在 GitHub 上有大約 700 顆星，值得一看。 https://github.com/aymenfurter/microagents 明星微代理 ⭐️ --- 21. [GPT-4 & LangChain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain) - 用於大型 PDF 文件的 GPT4 和 LangChain 聊天機器人。 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  這可用於新的 GPT-4 API 來為多個大型 PDF 檔案建立 chatGPT 聊天機器人。 該系統是使用 LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI 和 Next.js 建構的。 LangChain 是一個簡化可擴展 AI/LLM 應用程式和聊天機器人開發的框架。 Pinecone 用作向量存儲，用於以文字格式儲存嵌入和 PDF，以便以後檢索類似文件。 您可以閱讀涉及複製、安裝依賴項和設定環境 API 金鑰的[開發指南](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain?tab=readme-ov-file#development)。 您可以觀看[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=ih9PBGVVOO4)，了解如何遵循和使用它。 他們在 GitHub 上擁有 14k+ Stars，僅提交了 34 次。在您的下一個人工智慧應用程式中嘗試！ https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain 明星 GPT-4 和 Langchain ⭐️ --- 22. [Buzz](https://github.com/chidiwilliams/buzz) - 在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 ----------------------------------------------------------------------  使用 OpenAI 的 Whisper 的強大功能在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 Buzz 甚至出現在[App Store](https://apps.apple.com/us/app/buzz-captions/id6446018936?mt=12&itsct=apps_box_badge&itscg=30200) 。取得 Buzz 的 Mac 原生版本，具有更簡潔的外觀、音訊播放、拖放匯入、文字記錄編輯、搜尋等功能。 您可以閱讀[安裝說明](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/installation)。 令人興奮的功能： - 匯入音訊和視訊檔案並將文字記錄匯出為 TXT、SRT 和 VTT（演示）。 - 從電腦麥克風轉錄和翻譯為文字（資源密集且可能不是即時的。 - 它可在 Mac、Windows 和 Linux 上使用。 - 還有一個[CLI](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/cli)選項。 在這裡查看演示！ https://www.loom.com/share/564b753eb4d44b55b985b8abd26b55f7 您可以閱讀[文件](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs)。 它們在 GitHub 上擁有近 10k star，並且自兩週前上次提交以來仍在維護中。 https://github.com/chidiwilliams/buzz 明星嗡嗡聲 ⭐️ --- 23. [Deepgram](https://github.com/deepgram) - 將語音 AI 建置到您的應用程式中。 ----------------------------------------------------------------  從新創公司到 NASA，Deepgram API 每天都用於轉錄和理解數百萬分鐘的音訊。快速、準確、可擴展且經濟高效。 它為開發人員提供語音到文字和音訊智慧模型。  儘管他們有免費增值模式，但免費套餐的限制足以讓您入門。 可視化效果更上一層樓。您可以檢查即時串流媒體回應或音訊檔案並比較音訊的智慧程度。   您可以閱讀[文件](https://developers.deepgram.com/docs/introduction)。 您也可以閱讀 Deepgram 撰寫的關於[如何將語音辨識新增至您的 React 和 Node.js 專案的範例部落格](https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project)。 如果您想嘗試 API 來親自了解模型的靈活性，請查看他們的[API Playground](https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2) 。 https://github.com/deepgram 明星 Deepgram ⭐️ --- 24. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼，更多的內容。 -----------------------------------------------------------------------   這是一個開源專案，旨在複製 Devin，一名自主人工智慧軟體工程師，能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道，這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM，因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin，包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻，您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star，並且正在快速成長。 https://github.com/OpenDevin/OpenDevin 明星 OpenDevin ⭐️ --- 25. [NPM Copilot](https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot) - Next.js 的 CLI 工具，可以即時分析日誌。 ------------------------------------------------------------------------------------------  npm/yarn/pnpm copilot 是一個命令列工具，它使用 OpenAI 的 GPT-3 語言模型來提供修復程式碼中錯誤的建議。 CLI 工具可偵測目前目錄中正在使用的專案類型和套件管理器。 然後，它執行適當的開發伺服器命令（例如，npm run dev、yarn run dev、pnpm run dev）並偵聽正在執行的應用程式產生的日誌。 當遇到錯誤時，CLI 工具會即時提供錯誤修復建議。 首先使用以下 npm 指令安裝 npm-copilot 套件。 ``` npm install -g npm-copilot ``` CLI 工具將開始監視 Next.js 應用程式產生的日誌，並即時提供錯誤修復建議。 您可以透過該命令在專案中使用它。 ``` npm-copilot ``` 他們在 GitHub 上有 338 顆星，支援`Next,js` 、 `React` 、 `Angular`和`Vue.js` https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot 明星 NPM Copilot ⭐️ --- 26. [Mentat](https://github.com/AbanteAI/mentat) - 人工智慧編碼助理。 ------------------------------------------------------------  Mentat 是一款人工智慧工具，可直接從命令列幫助您完成任何編碼任務。 與 Copilot 不同，Mentat 協調多個位置和文件的編輯。與 ChatGPT 不同的是，Mentat 已經擁有您專案的上下文 - 無需複製和貼上！ 您可以觀看此演示以了解基本概述。 https://www.youtube.com/watch?v=lODjaWclwpY 如果需要協助，您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#install)或觀看安裝[教學](https://www.youtube.com/watch?v=bVJP8hY8uRM)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#-usage)。 他們在 GitHub 上有 2.3k 顆星，並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/AbanteAI/mentat Star Mentat ⭐️ --- 27. [FlowGPT](https://github.com/nilooy/flowgpt) - 使用 AI 產生流程圖。 ---------------------------------------------------------------  FlowGPT是一個用ai（gpt-3.5）產生流程圖的工具。 它是使用 Next.js、Langchain、Mermaid 和 DaisyUI 建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#installation)。 你可以查看[gif 示範](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#flowgpt-is-a-tool-to-generate-flowchart-with-ai-gpt-35)。 它只有 11 次提交，但在 GitHub 上有 238 顆星，並且是使用 TypeScript 建置的。作為一個小專案值得一試。 https://github.com/nilooy/flowgpt Star FlowGPT ⭐️ --- 28. [reor](https://github.com/reorproject/reor) - 自組織人工智慧筆記應用程式。 ----------------------------------------------------------------  迄今為止我見過的最令人興奮的專案之一，特別是因為它在本地執行模型。 Reor 是一款基於人工智慧的桌面筆記應用程式：它會自動連結相關筆記、回答筆記上的問題並提供語義搜尋。 所有內容都儲存在本地，您可以使用類似黑曜石的 Markdown 編輯器來編輯筆記。該專案假設人工智慧思維工具預設應該在本地執行模型。 Reor 站在 Ollama、Transformers.js 和 LanceDB 等巨頭的肩膀上，使 LLM 和嵌入模型都可以在本地執行。也支援連接到 OpenAI 或 OpenAI 相容 API（例如 Oobabooga）。 > 我知道你想知道它怎麼可能是`self-organizing` ？ A。您寫的每個筆記都會被分塊並嵌入到內部向量資料庫中。 b.相關筆記透過向量相似度自動連接。 C。 LLM 支援的問答對筆記語料庫進行 RAG。 d.一切都可以進行語義搜尋。 您可以在這裡觀看演示！  將 Reor 視為一個帶有兩個生成器的 RAG 應用程式：LLM 和人類。在問答模式下，法學碩士會從語料庫中取得檢索到的上下文來幫助回答查詢。 類似地，在編輯器模式下，人們可以切換側邊欄以顯示從語料庫「檢索」的相關註釋。這是透過將當前筆記中的想法與語料庫中的相關想法交叉引用來「增強」您的想法的一種非常有效的方法。 您可以閱讀[文件](https://www.reorproject.org/docs)並從網站[下載](https://www.reorproject.org/)。 Mac、Linux 和 Windows 皆支援。 他們還提供了入門指南，以便幫助您入門。  它們在 GitHub 上有 4.2k 顆星，並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/reorproject/reor 星標 reor ⭐️ --- 29. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 讓您在瀏覽器中輕鬆地與 3D 角色聊天。 ---------------------------------------------------------------------  Amica 是一個開源接口，用於透過語音合成和語音辨識與 3D 角色進行互動式通訊。 您可以匯入 VRM 文件，調整聲音以適合角色，並產生包含情緒表達的回應文字。 他們使用 Three.js、OpenAI、Whisper、Bakllava 等進行視覺處理。您可以閱讀[Amica 的工作原理](https://docs.heyamica.com/overview/how-amica-works)及其所涉及的[核心概念](https://docs.heyamica.com/overview/core-concepts)。 您可以克隆該存儲庫並使用它來[開始](https://docs.heyamica.com/getting-started/installation)。 ``` npm i npm run dev ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.heyamica.com/)並查看[演示](https://amica.arbius.ai/)，這真是太棒了：D  您可以觀看這段簡短的影片，了解它的功能。 https://www.youtube.com/watch?v=hUxAEnFiXH8 Amica 使用 Tauri 建立桌面應用程式。 他們在 GitHub 上有 400+ Stars，而且看起來非常容易使用。 https://github.com/semperai/amica Star Amica ⭐️ --- 30.[繼續](https://github.com/continuedev/continue)- 使您能夠建立人工智慧軟體開發系統。 -------------------------------------------------------------------  繼續讓開發人員保持流動。我們的開源 VS Code 和 JetBrains 擴充功能可讓您輕鬆建立自己的模組化 AI 軟體開發系統並進行改進。 它們有很多很棒的功能，讓我們看看其中的一些： > 輕鬆理解程式碼部分。  > 選項卡可自動完成程式碼建議。  > 詢問有關您的程式碼庫的問題。  > 快速使用文件作為上下文。  > 立即了解終端錯誤。  > 使用斜槓指令開始操作。  > 重構您正在編碼的函數。  了解所有[功能](https://docs.continue.dev/how-to-use-continue)。 您必須從市場安裝[VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue)，然後閱讀[快速入門指南](https://docs.continue.dev/quickstart)。 您可以閱讀[文件](https://docs.continue.dev/intro)。 它們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星，並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/continuedev/continue 星繼續 ⭐️ --- 我從來沒有如此詳細地介紹過這麼多專案！ 我希望這能幫助您創造一些鼓舞人心的東西。 請分享更多專案或任何您想要其他人可以學習的內容！ 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 https://dev.to/copilotkit --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/30-ai-libraries-you-can-use-for-your-next-project-ideas-5ded
開發者生態系統已經發展了很多，並且有許多開發者不知道的框架。 我們「作為開發人員」有很多關於如何建立我們的應用程式的框架選項。這些選擇非常重要。 讓我們介紹 15 個框架，供您製作下一個專案。我將提供詳細的資源，以便您可以學習其中的每一個。 相信我！這份清單就是您所需要的。 讓我們開始吧。  --- ### 庫與框架 在開始之前，讓我們先來了解一下框架與函式庫有何不同。開發人員可以互換使用它！ 函式庫和框架都是由其他人編寫的可重複使用程式碼。 > 簡單來說： 將圖書館想像成IKEA之旅。您家裡有自己的空間，但您需要一些家具幫助。您不想從頭開始，所以您可以前往宜家，在那裡您可以挑選您需要的東西。你是做出決定的人。 現在，框架更像是建造一個樣品房。您已經有了一套計劃以及一些佈局和設計的選擇。但最終，藍圖和建造者處於控制之中。他們會讓你知道在哪裡可以加入你的意見，但他們正在掌控一切。 > 從技術角度來說。 透過庫，您可以指導應用程式的流程。您決定何時何地使用庫的功能。但有了框架，框架就控制了流程。它為您提供了一些插入程式碼的位置，但它是程式碼執行時發號施令的地方。 我使用了 Freecodecamp 的這篇文章“ [框架和庫之間的區別](https://www.freecodecamp.org/news/the-difference-between-a-framework-and-a-library-bd133054023f/)”，特別是因為它的解釋很簡單。完整閱讀一下！ --- 1. [Wing](https://git.new/winlang-repo) - 一種雲端程式語言。 ---------------------------------------------------  Wing是一個旨在開發雲端應用程式的框架。 它允許您在雲端中建立應用程式，並且具有相當簡單的語法。 核心概念是您可以直接在應用程式中指定資源。 您可以執行本機模擬並使用 Winglang 控制台視覺化每個步驟中發生的情況。  你**程式碼**。**本地測試**。**編譯**。**部署到雲端提供者**。 Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄（我們使用的是`shared-counter` ）並使用 Vite 使用新的 React 應用程式設定前端。您可以使用這個 npm 指令。 ``` npm create -y vite frontend --template react-ts // once installed, you can check if it's running properly. cd frontend npm install npm run dev ``` 您可以使用此 npm 命令安裝 Wing。 ``` npm install -g winglang ``` 您可以使用`wing -V`驗證安裝。 Wing 還提供官方[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)和[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22353-wing) ，後者提供語法突出顯示、補全、轉到定義和嵌入式 Wing 控制台支援。您可以在建立應用程式之前安裝它！ 您可以使用 Wing 作為雲端後端來建立任何全端應用程式。 建立後端目錄。 ``` mkdir ~/shared-counter/backend cd ~/shared-counter/backend ``` 建立一個新的空 Wing 專案。 ``` wing new empty // This will generate three files: package.json, package-lock.json and main.w file with a simple "hello world" program wing it // to run it in the Wing simulator // The Wing Simulator will be opened in your browser and will show a map of your app with a single function. //You can invoke the function from the interaction panel and check out the result. ``` 使用指令`wing new empty`後的結構如下。 ``` bring cloud; // define a queue, a bucket, and a counter let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(initial: 1); let queue = new cloud.Queue(); // When a message is received in the queue -> it should be consumed // by the following closure queue.setConsumer(inflight (message: str) => { // Increment the distributed counter, the index variable will // store the value before the increment let index = counter.inc(); // Once two messages are pushed to the queue, e.g. "Wing" and "Queue". // Two files will be created: // - wing-1.txt with "Hello Wing" // - wing-2.txt with "Hello Queue" bucket.put("wing-{index}.txt", "Hello, {message}"); log("file wing-{index}.txt created"); }); ``` 您可以安裝`@winglibs/vite`來啟動開發伺服器，而不是使用`npm run dev`來啟動本機 Web 伺服器。 ``` // in the backend directory npm i @winglibs/vite ``` 您可以使用`backend/main.w`中提供的 publicEnv 將資料傳送到前端。 讓我們來看一個小例子。 ``` // backend/main.w bring vite; new vite.Vite( root: "../frontend", publicEnv: { TITLE: "Wing + Vite + React" } ); // import it in frontend // frontend/src/App.tsx import "../.winglibs/wing-env.d.ts" //You can access that value like this. <h1>{window.wing.env.TITLE}</h1> ``` 你還可以做更多： - 讀取/更新 API 路線並使用 Wing Simulator 檢查它。 - 使用後端獲取值。 - 使用`@winglibs/websockets`來同步瀏覽器，在後端部署一個 WebSocket 伺服器，你可以連接這個 WebSocket 來接收即時通知。 可以節省大量時間的一些功能包括熱重載，以獲得即時回饋並順利產生必要的安全策略。 無需學習每個雲端提供者的語法。 您的程式碼可以編譯到 AWS、GCP、Azure 或任何自訂平台。太棒了：D 您可以閱讀完整的逐步指南，以了解[如何使用 React 作為前端和 Wing 作為後端建立簡單的 Web 應用程式](https://www.winglang.io/docs/guides/react-vite-websockets)。測試是使用 Wing Simulator 完成的，並使用 Terraform 部署到 AWS。 部署後的AWS架構是這樣的。  為了提供開發者選擇和更好的體驗，Wing 推出了對[TypeScript (Wing)](https://www.winglang.io/docs/typescript/)等其他語言的全面支援。唯一強制的事情是您必須安裝 Wing SDK。 這也將使控制台完全可用於本地偵錯和測試，而無需學習 Wing 語言。 該翼目前支援以下輸出： - AWS CDK 平台 - Terraform/AWS 平台 - Terraform/GCP 平台 - Terraform/Azure 平台 - 模擬器平台 - 客製化平台 Wing 甚至還有其他[指南](https://www.winglang.io/docs/category/guides)，因此更容易遵循。  您可以閱讀[文件](https://www.winglang.io/docs)並查看[範例](https://www.winglang.io/docs/category/examples)。 您也可以在[Playground](https://www.winglang.io/play/)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo %}  Wing 在 GitHub 上有 4500+ 顆星，1600+ 個版本，但仍未進入 v1 版本，這意味著意義重大。 {% cta https://git.new/winlang-repo %} 星翼 ⭐️ {% endcta %} --- 2. [Nest](https://github.com/nestjs/nest) - 高效且可擴展的伺服器端應用程式。 ------------------------------------------------------------  一個先進的 Node.js 框架，用於使用 TypeScript/JavaScript 建立高效且可擴展的伺服器端應用程式。 它使用現代 JavaScript，使用 TypeScript 建構（保留與純 JavaScript 的兼容性），並結合了 OOP（物件導向程式設計）、FP（函數式程式設計）和 FRP（函數式反應式程式設計）的元素。 在底層，Nest 使用 Express，但也提供與 Fastify 等各種其他庫的兼容性，從而可以輕鬆使用無數可用的第三方外掛程式。 Nest 提供了高於這些常見 Node.js 框架（Express/Fastify）的抽象級別，但也直接向開發人員公開其 API。這為開發人員提供了一定程度的自由。 在我們了解更多之前，請觀看 100 秒內的 Nestjs！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=0M8AYU\_hPas&pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 考慮到它們提供的靈活性，您當然不必重新發明輪子。  這是使用 Nest CLI 設定新專案的方法。 ``` npm i -g @nestjs/cli nest new project-name ``` 這將引導該應用程式。 ``` import { NestFactory } from '@nestjs/core'; import { AppModule } from './app.module'; async function bootstrap() { const app = await NestFactory.create(AppModule); await app.listen(3000); } bootstrap(); ``` 您可以閱讀[文件](docs.nestjs.com)。 他們還提供一套付費課程（我想知道為什麼）。如果您需要完整的路線圖並想成為 Nest 的使用專家，請隨時查看它們。 但我建議使用 Freecodecamp 提供的這些免費教學來學習。 - [NestJs 初學者課程 - 建立 REST API](https://www.youtube.com/watch?v=GHTA143_b-s) - 大約 3.42 小時，涵蓋許多[主題](https://www.freecodecamp.org/news/learn-nestjs-by-building-a-crud-api/)。 - [綜合 NestJS 課程](https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&t=1s)- 涵蓋 20 個模組，時長 14 小時。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&t=1s %} 如果您正在尋找入門專案，請學習[如何在 NestJS 中使用 Nodemailer 發送電子郵件](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-nodemailer-in-nestjs/)。您可以使用它來獲得紮實的基礎知識。 Nest.js 擁有龐大的開發人員社區，並被許多公司使用。尋找已使用 Nest[的專案和公司的完整清單](https://docs.nestjs.com/discover/companies)。  順便說一句，作為初學者，我最常擔心的是相似的名稱：Nextjs、Nuxtjs 和 Nestjs。我涵蓋了所有內容，這樣您就不必感到困惑。哈哈！ Nest 在 GitHub 上擁有超過 64k 個 star，提交次數超過 15k，並且已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/nestjs/nest %} 星巢 ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Gatsby](https://github.com/gatsbyjs/gatsby) - 最好的基於 React 的框架，具有內建的效能、可擴展性和安全性。 -----------------------------------------------------------------------------------  Gatsby 是一個基於 React 的免費開源框架，可協助開發人員建立速度極快的網站和應用程式。 它將動態呈現網站的控制和可擴展性與靜態網站生成的速度結合起來，創造了一個全新的可能性網絡。 Gatsby 從任何資料來源提取資料，無論是 Markdown 檔案、Contentful 或 WordPress 等無頭 CMS，還是 REST 或 GraphQL API。使用來源插件載入資料，然後使用 Gatsby 的統一 GraphQL 介面進行開發。 與 Next.js 不同，Gatsby 不執行伺服器端渲染。相反，它會在建置期間在客戶端產生 HTML 內容。 我見過一些使用 Gatsby 建立的優秀作品集。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 它會要求提供網站標題和專案目錄的名稱。繼續按照提示選擇您的首選語言（JavaScript 或 TypeScript）、CMS、樣式工具和其他功能。 您可以這樣使用它。 ``` cd my-gatsby-site // to start the local dev server npm run develop ``` 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs)。我個人很喜歡文件的流程。 您也可以按照[教學](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/getting-started/)開始，[操作指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/how-to/)和[概念指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/)深入了解 Gatsby 概念以及網站架構。 Gatsby 提供了開箱即用的 PWA 和大量主題。使用 Gatsby 主題，您的所有預設配置（共享功能、資料來源、設計）都會從您的網站中抽象化出來，並放入可安裝的套件中。您可以閱讀有關[主題的](https://www.gatsbyjs.com/docs/themes/)更多資訊。 例如， `gatsby-theme-blog`是用於建立部落格的官方 Gatsby 主題。可能有可以透過`gatsby-config.js`配置的主題選項。 ``` npm install gatsby-theme-blog ``` 對於電子商務商店或廣泛的媒體網站等內容密集的企業級網站來說，Gatsby 並不是理想的解決方案。隨著內容大小的增加，建置時間將急劇增加。 尋找使用 Gatsby 建立的[606 個網站](https://www.gatsbyjs.com/showcase/)的清單。其中，53 個網站是開源的，因此這可以提供靈感，也是一個起點。  他們還提供了[大量按類別劃分的插件](https://www.gatsbyjs.com/plugins)以及每個插件中清晰的文件。其中一個範例是將 Google Analytics 新增至您的應用程式的插件。 ``` npm install gatsby-plugin-google-analytics ```  您也可以使用 Gatsby 的[Starter 庫](https://www.gatsbyjs.com/starters/)。使用 Gatsby 建立下一個應用程式還需要什麼？  使用這些[參考指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/reference/)來獲取有關 Gatsby API 的詳細資訊。 如果您喜歡完整的課程，我建議您觀看[Gatsby 靜態網站產生器教學](https://www.youtube.com/watch?v=RaTpreA0v7Q)- Freecodecamp 提供的 9 小時教學。 Gatsby 在 GitHub 上有 55,000 顆星，目前處於 v5 版本，並有超過 245,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/gatsbyjs/gatsby %} 明星蓋茲比 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Nextjs](https://github.com/vercel/next.js) - Web 的 React 框架。 ----------------------------------------------------------------  由於它提供的優化級別，它是我最喜歡的框架之一。 Next.js 使您能夠透過擴展最新的 React 功能並整合強大的基於 Rust 的 JavaScript 工具來建立全端 Web 應用程式，以實現最快的建置。 Next.js 由荷蘭公司 Vercel（以前稱為 ZEIT）於 2017 年建立。 Next.js 也像 Gatsby 一樣提供靜態產生器。 Next.js 的建置遵循`Build once, runs everywhere`的原則，因此您可以使用 Next.js 製作 Web 應用程式、行動應用程式、桌面應用程式和漸進式 Web 應用程式。  Nextjs 提供了許多功能，例如檔案路由、渲染技術（例如 ISR）以及深層的圖像和字體最佳化。你可以檢查任何 nextjs 網站的 SEO 統計資料，在大多數情況下它都是一流的。   開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-next-app@latest ``` 您可以閱讀[文件](https://nextjs.org/docs)並按照[本指南](https://nextjs.org/docs/getting-started/installation)開始使用。 其中涉及很多概念，閱讀完整的文件需要幾個月的時間。我前段時間寫過一篇文章，你可以看看。它並沒有出名，但它是我憑藉多年的 Nextjs 經驗編寫的最好的文章之一。我還提到了 Nextjs 團隊提供的[官方課程](https://nextjs.org/learn/dashboard-app/getting-started)。 {% 嵌入 https://dev.to/anmolbaranwal/12-things-you-didnt-know-you-could-do-with-nextjs-386b %} 如果您想透過 YouTube 教學進行學習，我建議您觀看這些最近的教程，因為文件更新得非常頻繁，因此最好觀看最近的內容，而不是幾年前的內容。 - \[帶有 TypeScript 的 Nextjs 13（應用程式路由器）\](https://www.youtube.com/watch?v=ZVnjOPwW4ZA&pp=ygUTbmV4dGpzIGNyYXNoIGNvdXJzZQ%3D%3D ) - 1 小時教程。 - [Next.js 14 完整課程 2024](https://www.youtube.com/watch?v=wm5gMKuwSYk) - 3 小時教學。 您也可以觀看 Nextjs 100 秒。他們加入了一個基本教程，使其長達 11 分鐘。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Sklc\_fQBmcs&t=4s&pp=ygUObmV4dGpzIGluIDEwMHM%3D %} 我自己使用文件學習了它，並使用它建置了超過 6 個專案，甚至是一個超過 20k 程式碼庫的 SAAS 應用程式。這就是為什麼我說，它是您可以選擇的最佳框架之一。 使用 Next.js 建立的一些熱門網站包括 Auth0、Coinbase、Docker、GitHub、Hulu、Netflix、Sesame、Starbucks、Trulia、Twitch 和 Uber。你可以看到所有使用Nextjs的[網站](https://nextjs.org/showcase)。  他們還提供了各種可以直接使用的[入門模板](https://vercel.com/templates/next.js)。   Next 在 GitHub 上有 12 萬顆星，發布`v14.2`版本，在 NPM 上每週下載量超過 600 萬次。如其儲存庫所示，有 260 萬開發人員使用。 {% cta https://github.com/vercel/next.js %} 明星 Nextjs ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Preact](https://github.com/preactjs/preact) - 具有相同現代 API 的快速 3kB React 替代品。 -------------------------------------------------------------------------------  Preact 是一個輕量級、快速、高效能的函式庫，是 React 的替代品。 Preact 的大小僅為 3kb（經過壓縮和壓縮），但卻為您提供了 React 所需的所有功能，使其成為最好的 JavaScript 框架之一。 Preact 的建立者 Jason Miller 是 Google 的高級開發者計畫工程師。 Preact 基本上具有 Virtual DOM 元件的所有功能，而沒有諸如以下的開銷： - 熟悉 React API 和 ES6 類別、鉤子和功能元件模式。 - 透過簡單的 preact/compat 別名實現廣泛的 React 相容性。 - 您需要的一切，例如 JSX、VDOM、DevTools、HMR、SSR。 在生產過程中，您可以輕鬆地從現有專案中的 React 切換到 Preact，因為它們支援相同的 API。 程式碼範例結構如下所示。您也可以查看此範例[程式碼筆](https://codepen.io/developit/pen/LpNOdm)，您可以查看它以了解 Preact 中程式碼庫的結構。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init preact ``` 這是執行開發伺服器的方式。 ``` # Go into the generated project folder cd my-preact-app # Start a development server npm run dev ``` 您將必須配置一些東西，尤其是別名。請遵循[本指南](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started)。 您可以閱讀[文件](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started/)並查看詳細的[演示和範例](https://preactjs.com/about/demos-examples)清單。 他們還提供了基於 Web 的[教程](https://preactjs.com/tutorial/)，您可以按照該教程來學習 Preact。 如果您需要範例應用程式、樣板檔案、元件、工具包等，請使用[Awesome Preact](https://github.com/preactjs/awesome-preact) 。 Preact 在 GitHub 上有 36,000 顆星，目前已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/preactjs/preact %} Star Preact ⭐️ {% endcta %} --- 6. [tRPC](https://github.com/trpc/trpc) - 端到端類型安全性 API 變得簡單。 ------------------------------------------------------------  tRPC 可讓您輕鬆建立和使用完全類型安全的 API，而無需模式或程式碼產生。  上面的客戶端沒有從伺服器導入任何程式碼，僅導入其類型聲明 如果我們要深入了解，那麼您絕對應該閱讀一些歷史。 {% 嵌入 https://dev.to/zenstack/a-brief-history-of-api-rpc-rest-graphql-trpc-fme %} 目前，GraphQL 是在 TypeScript 中實作型別安全 API 的主要方式（這太棒了！）。由於 GraphQL 被設計為用於實現 API 的與語言無關的規範，因此它沒有充分利用 TypeScript 這樣的語言的強大功能。 如果您的專案是使用全端 TypeScript 建置的，您可以直接在客戶端和伺服器之間共用類型，而無需依賴程式碼生成。 tRPC 適用於全端 TypeScript 開發人員。它使您可以輕鬆編寫可以在應用程式的前端和後端安全使用的端點。 API 合約的類型錯誤將在建置時被捕獲，從而減少應用程式在執行時出現錯誤的可能性。 這是為 Mono 儲存庫設計的，因為您需要從伺服器匯出/匯入類型定義。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @trpc/server@next @trpc/client@next ``` 您必須使用實例定義後端路由器。閱讀[快速入門指南](https://trpc.io/docs/quickstart)以了解更多詳細資訊。 了解[trpc 中涉及的概念](https://trpc.io/docs/concepts)（例如 rpc 和使用的術語）非常重要。 您可以閱讀[文件](https://trpc.io/docs)。 如果您已經在一個混合語言的團隊中工作，或者擁有您無法控制的第三方消費者，那麼您應該建立一個與語言無關的 GraphQL-API。 如果您想測試一下，我建議使用此[模板](https://github.com/new?template_name=examples-minimal&template_owner=trpc)，其中包含一個最小的範例。 您還可以觀看這個[45 分鐘的 YouTube 教學](https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj)來了解有關 trpc 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj %} 它們在 GitHub 上擁有超過 32,000 顆星，目前處於`v11` beta 版本，並被 51,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/trpc/trpc %} 啟動 tRPC ⭐️ {% endcta %} --- [7.Nuxtjs](https://github.com/nuxt/nuxt) - 直覺的 Vue 框架。 ------------------------------------------------------  Nuxt 是一個基於 Vue.js 生態系統的漸進式開源框架，用於建立高效能 Web 應用程式，尤其是伺服器端渲染應用程式。 但請記住，Nuxt 並不是 Vue.js 的替代品，因為它無法單獨運作。而且它也不能被視為像 Express 這樣成熟的後端框架。 100 秒觀看 Nuxtjs，掌握整體概念。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=dCxSsr5xuL8 %} Nuxt 是建立這三種 Web 應用程式的最佳 JavaScript 框架之一 - 預先渲染靜態頁面、單頁 Web 應用程式 (SPA)、伺服器端渲染 Web 應用程式 (SSR) 甚至通用應用程式。 開發人員特別喜歡 Nuxt，因為它有豐富的函式庫和模組。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npx nuxi@latest init <my-project> ``` 您可以閱讀[文件](https://nuxt.com/docs/getting-started/introduction)並檢查[codesandbox範例](https://codesandbox.io/s/github/nuxt/starter/tree/v3/)。 您可以按照本[指南](https://nuxt.com/docs/guide/concepts/auto-imports)了解更多關鍵概念。 有許多整合選項，因此您可以更輕鬆地繼續使用您喜歡的工具和服務。  您可以查看[免費課程清單](https://nuxt.com/video-courses)來了解 Nuxt 生態系統。 如果您想要推薦的課程，請學習[Nuxt 3 — 初學者課程](https://www.youtube.com/watch?v=fTPCKnZZ2dk)— Freecodecamp 提供的 3 小時教學。 使用 Nuxt 建立的一些流行網站包括 Aircall、Amplitude、Backmarket、Bitpay、Bootstrap Vue、Fox News、Gitlab、Icons8、Instrument、MyScript、Nespresso、Note.com、Ozon.ru、Roland Garros、System76、Todoist、加油，Wappalyzer 。尋找不同類別下[展示網站的完整清單](https://nuxt.com/showcase)。 如果您想快速測試和建置，那麼我建議您查看[入門模板](https://nuxt.com/templates)。  Nuxt 在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星，並被超過 318,000 名開發者使用。 {% cta https://github.com/nuxt/nuxt %} Star Nuxt ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Ember.js](https://github.com/emberjs/ember.js) - 用於建立雄心勃勃的 Web 應用程式的 JavaScript 框架。 ---------------------------------------------------------------------------------------  Ember.js 是一個 JavaScript 框架，用於為企業建立可擴展的單頁 Web 應用程式。與其他框架不同，模型-視圖-視圖模型 (MVVW) 架構是 Ember 的基礎。 Ember.js 最初是一個 SproutCore 2.0 框架，由其建立者 Yehuda Katz 更名為 Ember.js，Yehuda Katz 是一位出色的開發人員，被譽為 jQuery 的主要建立者之一。 他們還提供命令列介面工具。 Ember CLI 是建立、建置、測試和提供構成 Ember 應用程式或外掛程式的檔案的官方方式。 ``` npm install -g ember-cli ``` 儘管與 React、Vue 和 Svelte 相比，Ember.js 是一個較舊的前端 JavaScript 框架，但它仍然具有強大的功能，並且在 Microsoft、LinkedIn、Netflix 和 Twitch 等大公司中擁有龐大的用戶群。查看[完整清單](https://emberjs.com/ember-users/)。  借助強大的預設設置，您可能永遠不需要在應用程式中配置任何內容，但如果您需要的話，選項就在那裡！ 這意味著 Ember.js 遵循「CoC – 約定優於配置」方法，這可確保在大多數情況下不需要任何配置，以便您可以直接跳到編碼和建立 Web 應用程式。 它們還支援類似於 AngularJS 的 2 路資料綁定。 當我們深入研究時，了解 ember.js 是如何誕生的、其建立背後的先驅者以及製作開源軟體時做出的改變生活的決定非常重要。看這個！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Cvz-9ccflKQ %} 安裝 Ember CLI 後。 ``` npm install -g ember-cli ``` 您可以建立一個新應用程式，如圖所示。 ``` ember new ember-quickstart --lang en cd ember-quickstart npm start ``` 您可以閱讀[詳細的快速入門文件](https://guides.emberjs.com/release/getting-started/quick-start/)和[官方指南](https://guides.emberjs.com/release/)。 要學習 ember.js，您可以按照他們的官方團隊建立的[逐步教程](https://guides.emberjs.com/release/tutorial/part-1/)進行操作。您可以在[Ember API 文件](https://api.emberjs.com/ember/release)上閱讀有關 API 的更多資訊。 有數以千計的 JavaScript 庫可以在 Ember 中很好地工作。當 npm 套件提供一些 Ember 特定的功能時，他們稱之為`addon` 。外掛程式提供了一種編寫可重複使用程式碼、共用元件和樣式、擴充建置工具等的方法，所有這些都只需最少的配置。尋找[插件的完整清單](https://emberobserver.com/)。  如果您正在尋找更多文章來學習 Ember.js，我推薦這些： - [Ember JS Essentials：Startech 提供的安裝及其功能的初學者指南](https://www.startechup.com/blog/ember-js/)。 - Toptal [建立您的第一個 Ember.js 應用程式的指南](https://www.toptal.com/javascript/a-step-by-step-guide-to-building-your-first-ember-js-app)。 這足以理解結構並決定 Ember 何時適合您的專案。 他們在 GitHub 上有 22k+ 顆星，而`v5.8`版本有 500 多個版本。 {% cta https://github.com/emberjs/ember.js %} 明星 Ember.js ⭐️ {% endcta %} --- 9. [Backbone.js](https://github.com/jashkenas/backbone) - 為您的 JS 應用程式提供一些帶有模型、視圖、集合和事件的 Backbone。 -------------------------------------------------------------------------------------------------  Backbone.js 是一個基於 JavaScript 的框架，透過 RESTful JSON 介面連接到 API。 Jeremy Ashkenas 因建立一些最好的 JavaScript 框架（例如 CoffeeScript 和 Underscore.js）而聞名，他於 2010 年 10 月推出了 Backbone.js。 它旨在建立單頁 Web 應用程式並維護不同 Web 應用程式元件（例如眾多客戶端和伺服器）之間的同步。 Backbone.js 以小而輕而聞名，因為它只需要 jQuery 和一個 JavaScript 函式庫 Underscore.js 即可使用整個函式庫。 Backbone.js 透過提供具有鍵值綁定和自訂事件的模型、具有豐富的可枚舉函數API 的集合、具有聲明性事件處理的視圖，為JavaScript 密集型應用程式提供結構，並透過RESTful JSON 接口將其全部連接到您現有的應用程式。 這是一個簡單的主幹視圖。 ``` var AppView = Backbone.View.extend({ // el - stands for element. Every view has an element associated with HTML // content will be rendered. el: '#container', // It's the first function called when this view is instantiated. initialize: function(){ this.render(); }, // $el - it's a cached jQuery object (el), in which you can use jQuery functions // to push content. Like the Hello World in this case. render: function(){ this.$el.html("Hello World"); } }); ``` 您可以閱讀[文件](https://backbonejs.org/)。 Backbone.js 被許多值得信賴的公司使用，例如 Walmart、Pinterest、SoundCloud 等。 您可以參考他們的[wiki](https://github.com/jashkenas/backbone/wiki/Tutorials%2C-blog-posts-and-example-sites) ，其中記錄了教程、部落格文章和範例網站。 您可以參考幾篇很棒的文章來了解更多： - [BackboneJS：入門](https://auth0.com/blog/backbonejs-getting-started/)- 推薦。 - [適合絕對初學者的 Backbone.js](https://adrianmejia.com/backbone-dot-js-for-absolute-beginners-getting-started/) - [BackboneJS 教學](https://www.tutorialspoint.com/backbonejs/index.htm)- 教學點。 根據儲存庫統計，它們在 GitHub 上擁有超過 28,000 顆星，並被超過 66,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/jashkenas/backbone %} 明星 Backbone.js ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Svelte](https://github.com/sveltejs/svelte) - 控制論增強的網路應用程式。 ----------------------------------------------------------------  Svelte 是一種建立 Web 應用程式的新方法。 它是由 Rich Harris（著名前端開發人員）建立的。 Svelte 於 2016 年首次推出，人氣暴漲。 許多開發人員認為 Svelte 是一個真正改變遊戲規則的革命性想法，它從根本上改變了我們編碼 Web 應用程式的方式。 與 React 或 Vue.js 等其他 JavaScript 框架不同，Svelte 沒有虛擬 DOM。相反，您可以使用簡單的 HTML、CSS 和 JavaScript 程式碼來建立無樣板的元件。 然後，Svelte Compiler 在建置期間將此程式碼編譯成小型的無框架的普通 JavaScript 模組，並在狀態變更時精確地更新 DOM。 因此，與 React 或 Vue.js 等其他傳統框架不同，Svelte 不需要很高的瀏覽器處理能力。 Svelte 依靠反應式程式來徹底更新 DOM。因此，與幾乎任何其他框架相比，它可以實現最快的渲染，並且在大多數效能基準測試中名列前茅。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create svelte@latest my-app ``` 您可以這樣使用它。 ``` cd my-app npm install npm run dev -- --open ``` 您可以閱讀[文件](https://svelte.dev/docs/introduction)。該團隊還提供了[官方的 VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=svelte.svelte-vscode)，它也可以與各種其他編輯器和工具整合。  他們還提供了[詳細的基於網路的教程](https://svelte.dev/tutorial/basics)來學習 Svelte。 您可以查看所有[範例](https://svelte.dev/examples/nested-components)來了解關鍵概念和結構，包括 DOM 事件、生命週期、運動、過渡和處理 SVG。  您可以觀看這些教學來了解有關 Svelte 的所有知識。 - [Learn Svelte – 初學者完整課程](https://www.youtube.com/watch?v=UGBJHYpHPvA)– Freecodecamp 的 23 小時教學。 - [Sveltekit & Tailwind](https://www.youtube.com/watch?v=vb7CgDcA_6U&t=2s) - Freecodecamp 的 2 小時教學。 非常感謝老師們免費提供如此詳細的教學！ Svelte 在 GitHub 上擁有超過 76k 顆星，目前處於`v4.2`版本，有 282k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/sveltejs/svelte %} Star Svelte ⭐️ {% endcta %} --- 11. [Remix](https://github.com/remix-run/remix) - 建立更好的網站。 ----------------------------------------------------------  Remix 是一個全端Web 框架，可讓您專注於使用者介面並透過Web 基礎知識進行工作，以提供快速、流暢且有彈性的使用者體驗，可部署到任何Node.js 伺服器，甚至非Node. js 環境像 Cloudflare Workers 這樣的邊緣。 Remix 建構在 React Router 之上，有四個特點： - 一個編譯器 - 伺服器端 HTTP 處理程序 - 一個伺服器框架 - 一個瀏覽器框架 您可以觀看此內容以了解有關 Remix by Fireship 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=r4B69HAOXnA&pp=ygUUcmVtaXggaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 透過嵌套路由，Remix 可以消除幾乎所有載入狀態，如圖所示。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-remix@latest ``` 您可以這樣使用它。 ``` mkdir my-remix-app cd my-remix-app npm init -y # install runtime dependencies npm i @remix-run/node @remix-run/react @remix-run/serve isbot@4 react react-dom # install dev dependencies npm i -D @remix-run/dev vite ``` 如果您想包含您的伺服器，請閱讀此[快速入門指南](https://remix.run/docs/en/main/start/quickstart)，並了解更多有關如何透過 Remix Vite 插件提供 Vite 配置的訊息，因為 Remix 使用 Vite。 您可以閱讀[文件](https://remix.run/docs/en/main)。他們根據你想做的事情來分發它，順便說一句，我很喜歡。  尋找使用 Remix 建立的[網站的完整清單](https://remix.run/showcase)。  您還應該查看社區製作的[Remix 資源](https://remix.run/resources?category=all)。其中一些是有幫助的，可以改善整個生態系統。  如果您是第一次接觸 Remix，我建議您閱讀官方團隊建立的[Remix 教學 -30min](https://remix.run/docs/en/main/start/tutorial) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 27k 個 star，並且發布了`v2.8`版本。 {% cta https://github.com/remix-run/remix %} 明星混音 ⭐️ {% endcta %} --- 12. [AdonisJS](https://github.com/adonisjs/core) - TypeScript 優先的 Web 框架，用於建立 Web 應用程式和 API 伺服器。 ------------------------------------------------------------------------------------------------  AdonisJS 是一個功能齊全的 Node.js 後端框架。該框架是從頭開始建立的，非常重視開發人員的人體工學和易用性。 AdonisJS 專注於後端，讓您選擇您選擇的前端堆疊，這意味著前端不可知。 它是 Node.js 社群中最稀有的框架之一，附帶一套第一方包，可幫助您建立和發布產品，而無需浪費數百小時組裝不同的 npm 包。 在基礎層面上，AdonisJS 為您的應用程式提供架構，配置無縫的 TypeScript 開發環境，為您的後端程式碼配置 HMR，並提供大量維護良好且記錄廣泛的軟體包。 他們強調了一點測試，這是非常好的。  開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init adonisjs@latest hello-world ``` AdonisJS 採用經典的 MVC 設計模式。首先，使用函數式 JavaScript API 定義路由，將控制器綁定到它們，並編寫邏輯來處理控制器內的 HTTP 請求。 ``` import router from '@adonisjs/core/services/router' import PostsController from '#controllers/posts_controller' router.get('posts', [PostsController, 'index']) ``` 控制器可以使用模型從資料庫中獲取資料並呈現視圖（也稱為模板）作為回應。 ``` import { HttpContext } from '@adonisjs/core/http' import Post from '#models/post' export default class PostsController { async index({ view }: HttpContext) { const posts = await Post.all() return view.render('pages/posts/list', { posts }) } } ``` 如果您正在建立 API 伺服器，則可以用 JSON 回應取代視圖層。但是，處理和回應 HTTP 請求的流程保持不變。 您可以閱讀[文件](https://docs.adonisjs.com/guides/introduction)。 您也可以參考[入門套件](https://docs.adonisjs.com/guides/installation#starter-kits)。 他們還提供了[VSCode 擴展，](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jripouteau.adonis-vscode-extension)如果您開始使用 Adonisjs，則應該使用該擴展。 您必須查看[Awesome Adonisjs](https://github.com/adonisjs-community/awesome-adonisjs) ，它提供了一系列很棒的書籤、軟體包、教程、影片、課程、擁有使用此內容的網站的公司以及來自 AdonisJS 生態系統的其他很酷的資源。 大多數時候，開始接觸一些非常新的東西是很困難的，因此團隊提供了[10 多個課程](https://adonismastery.com/)來了解 Adonisjs 生態系統。   他們在 GitHub 上擁有超過 15k 個 star，並且發布了`v6.8`版本。 {% cta https://github.com/adonisjs/core %} 明星 AdonisJS ⭐️ {% endcta %} --- 13. [Astro](https://github.com/withastro/astro) - 內容驅動網站的網頁框架。 --------------------------------------------------------------  Astro 是一個開源、伺服器優先的 Web 框架，它結合了靜態網站產生 (SSG) 和伺服器端渲染 (SSR) 的優點，可建立快速、SEO 友善的網站。 Astro 專門為部落格和電子商務等內容豐富的網站提供支持，並擁有良好的開發生態系統。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create astro@latest ``` 您可以閱讀使用 Astro 建立的[文件](https://docs.astro.build/en/getting-started/)和[展示的網站](https://astro.build/showcase/)。其中一些真的很棒並且視覺上令人驚嘆！ Astro 支援 React、Preact、Svelte、Vue、Solid、Lit、HTMX、Web 元件等。閱讀所有[記錄的功能](https://docs.astro.build/en/concepts/why-astro/#features)。 您可以按照本教學[使用 Astro 建立您的第一個部落格](https://docs.astro.build/en/tutorial/0-introduction/)。或使用主題來快速啟動您的下一個專案。其中一些是免費的，而另一些則是付費的！  您可以看到如圖所示的加載性能，甚至我對此感到驚訝。  性能至關重要，尤其是在您從事商業活動時，因為高效的演算法將節省更多資金並減少麻煩。  無論是在可存取性、圖標還是使用不同的庫方面，[整合選項](https://astro.build/integrations/)都是巨大的。  您可以觀看 Freecodecamp 提供的一小時[Astro Web 框架速成課程](https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI %} Astro 在 GitHub 上擁有超過 42k 顆星，處於`v4.6` （1800 多個版本），並由超過 112k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/withastro/astro %} Star Astro ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Fresh](https://github.com/denoland/fresh) - 下一代網路框架。 ---------------------------------------------------------  Fresh 是下一代 Web 框架，專為速度、可靠性和簡單性而建置。 一些突出的特點： - 島上的客戶水合作用可達到最大程度的互動。 - 零執行時開銷意味著預設不會將 JS 傳送到客戶端。 - 無需配置。 - 開箱即用的 TypeScript 支援。 該框架使用 Preact 和 JSX 進行渲染和模板化，處理伺服器和客戶端上的任務。 此外，Fresh 消除了建造步驟的需要。您編寫的程式碼直接在伺服器端和客戶端執行。 TypeScript 或 JSX 到純 JavaScript 的轉換是在需要時動態發生的。這有助於實現極其快速的迭代周期和快速部署。 從這個開始吧。 ``` deno run -A -r https://fresh.deno.dev ``` Fresh 採用的最重要的架構決策是其對[島嶼架構模式](https://www.patterns.dev/vanilla/islands-architecture)的使用。 這意味著 Fresh 應用程式預設將純 HTML 發送到客戶端。然後，伺服器渲染頁面的某些部分可以透過互動式小工具（島嶼）獨立重新水化。 客戶端只負責渲染頁面中互動性足以保證額外工作的部分。任何純靜態內容都沒有相關的客戶端 JavaScript，因此非常輕量級。 您可以閱讀[文件](https://fresh.deno.dev/docs/introduction)。 您可以找到所有使用此建立的[網站](https://fresh.deno.dev/showcase)，例如[Max Schmidt](https://mooxl.dev/)的投資組合網站。  他們在 GitHub 上擁有超過 11k 個 star，並且發布了`v1.6`版本。 {% cta https://github.com/denoland/fresh %} 明星新鮮 ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Vue.js](https://github.com/vuejs/core) - 用於在網路上建立 UI 的漸進式 JavaScript 框架。 -----------------------------------------------------------------------------  Vue.js 是一個漸進式框架，因為它能夠透過雙整合模式促進高階單頁 Web 應用程式的設計。閱讀[使用 Vue 的所有方法](https://vuejs.org/guide/extras/ways-of-using-vue.html)，包括從嵌入 Web 元件到獨立腳本，甚至使用伺服器端渲染或靜態網站生成來建立複雜的應用程式。  使用 MVVM（模型-視圖-視圖模型）架構，Vue.js 讓事情變得簡單、靈活且適合初學者。 Vue.js 於 2014 年由 Google 的開發人員 Evan You 首次推出，他從 AngularJS 中汲取靈感，提供了一種簡單、輕量級且高效的替代方案。 Vue.js 借用了 ReactJS 和 AngularJS 的一些功能，並對其進行了增強，以提供更流暢、更用戶友好的體驗。例如，Vue.js 將 AngularJS 的 2 路資料綁定與 React 的高效虛擬 DOM 結合。 與 React 不同，Vue 有一個內建的 MVC，可以快速輕鬆地進行設定。此外，Vue.js 的壓縮版本只有 18-20 kb，比其臃腫笨重的競爭對手（如 React 或 AngularJS）輕得多。 Vue.js 還包含一個方便的內建 CSS 過渡和動畫元件。 100 秒觀看 Vue.js 了解更多！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=nhBVL41-\_Cw&pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create vue@latest ``` 該命令將安裝並執行 create-vue，官方的 Vue 專案腳手架工具。您將收到有關多個可選功能的提示，例如 TypeScript 和測試支援。 這是啟動開發伺服器的方法。 ``` cd <your-project-name> npm install npm run dev ``` 一個簡單的應用程式。 ``` import { createApp } from 'vue' createApp({ data() { return { count: 0 } } }).mount('#app') <div id="app"> <button @click="count++"> Count is: {{ count }} </button> </div> ``` 上面的例子展示了Vue的兩個核心特性： 1. **聲明式渲染**：Vue 使用模板語法擴充了標準 HTML，該模板語法基於 JavaScript 狀態以聲明方式描述 HTML 輸出。 2. **反應性**：Vue 會自動追蹤 JavaScript 狀態變化，並在變化發生時有效地更新 DOM。 您也可以使用 CDN 來使用它，CDN 將使用全域建置。閱讀[快速入門指南](https://vuejs.org/guide/quick-start)以了解更多資訊。 您可以閱讀[文件](https://vuejs.org/guide/introduction)並查看不同主題的[程式碼編輯器範例](https://vuejs.org/examples/#hello-world)，甚至可以了解如何建立 Markdown 編輯器。 要體驗 Vue.js，您也可以直接在他們的[現場 Playground](https://play.vuejs.org/#eNp9kVFLwzAQx7/KeS9TmBuiT6MOVAbqg4oKvuSltLeuM01CcpmF0u/utaXVhzEISe7/vyS/yzV459ziEAlXmITMl47XylDtrGfIaZtGzdAoA5CnnJ5fDHsATxy9GSOAKhQrmD2S1ha+rNf52Wyw2m6RSUaynB6QgKlyOmWSCCDZXa2bprsF2jZZStSrpXGR4XBZ2Zz0rULxFYqVLKfTOEcOmTXbsljsgzVSRw+lMLOVKzX5V8elNUHhasRVmArnz3OvsY80H/VsR9n3EX0f6k5T+OYpkD+Qwsnj1BfEg735eKFa9pMp5FFL9gnznYLVsWMc0u6jyQX7X15P+1R1PSlN8Rk2NZMJY1EdaP/Jfb5CaebDidL/cK8XN2NzsP0F+HSp8w==)中嘗試。 我非常喜歡的一篇關於 Vue 的文章是 Michael 在 DEV 上發表的。必讀！ {% 嵌入 https://dev.to/michaelthiessen/25-vue-tips-you-need-to-know-2h70 %} 如果您剛開始，您可以按照他們的團隊建立的[官方教程](https://vuejs.org/tutorial/#step-1)進行操作。  與 Astro 類似，他們也有[課程部分](https://www.vuemastery.com/courses/)和[Vue School](https://vueschool.io/) ，您可以在其中找到各種主題。  Vue.js 為許多知名網站提供支持，包括 Font Awesome、Upwork 和 Namecheap 等。 Freecodecamp 有一個[針對初學者的 3 小時 Vue](https://www.youtube.com/watch?v=4deVCNJq3qc)教程，但我不推薦它，因為它是 2019 年的，而且我們知道這些框架中的概念變化有多快。 他們在 GitHub 上擁有超過 44k 個 star，並且發布了`v3.4`版本。它是有史以來最受開發人員喜愛的框架之一。 {% cta https://github.com/vuejs/core %} Star Vuejs ⭐️ {% endcta %} --- 還有很多其他框架，您可以查看其中一些： [Aurelia.js](https://github.com/aurelia/framework) 、 [Mithril.js](https://github.com/MithrilJS/mithril.js) 、 [Stimulus.js](https://github.com/hotwired/stimulus) 、 [Meteor.js](https://github.com/meteor/meteor) 、 [Angular.js](https://github.com/angular/angular) 、 [React.js](https://github.com/facebook/react) 、 [Knockout.js](https://github.com/knockout/knockout)和[Alpine.js](https://github.com/alpinejs/alpine) 。 是的，我知道，我同時感到 😵 和興奮。哈哈！ 我有一些影片推薦，可以讓本文更加深入。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=cuHDQhDhvPE&pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=WJRf7dh5Zws&pp=ygURZW1iZXIganMgdHV0b3JpYWw%3D %} --- 我特意製作了這一系列教程，以幫助您在一個地方找到所有內容。我希望你喜歡這個！ 雖然我是 Next.js 的忠實粉絲，但探索 Wing 等其他出色的框架可能非常適合您的下一個專案。 讓我們知道您計劃使用哪些框架，或者您認為其他人是否應該了解其他內容。 祝你有美好的一天！直到下一次。 我建立技術內容是為了幫助其他人每天成長 1%，這樣您就可以在 Twitter 和 LinkedIn 上關注我以獲得每日見解。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注Winglang以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/winglang %} --- 原文出處：https://dev.to/winglang/15-javascript-frameworks-for-your-next-project-1o7n
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
算法是計算的命脈。它們是電腦解決問題、分析資料和做出決策所遵循的逐步指令。就像食譜一樣，它們將複雜的任務分解為易於管理的程式。理解這些基本演算法是掌握電腦科學和程式設計的基石。 > [什麼是演算法](https://github.com/m-mdy-m/algorithms-data-structures/tree/main/1.IntroductionToAlgorithmsAndProblemSolving) 1. 搜尋演算法： --------- ### 什麼是搜尋？ 搜尋是在資料集合中定位特定元素或專案的基本過程。此資料集合可以採用各種形式，例如陣列、列表、樹或其他結構化表示。搜尋的主要目標是確定資料中是否存在所需元素，如果存在，則辨識其精確位置或檢索它。它在各種計算任務和現實應用中發揮重要作用，包括資訊檢索、資料分析、決策過程等。 ### 介紹搜尋演算法 所有搜尋演算法都使用搜尋關鍵字來繼續執行該過程。搜尋演算法預計會返回成功或失敗狀態，通常以布林 true/false 表示。可以使用不同的搜尋演算法，其效能和效率取決於資料及其使用方式。 線性搜尋演算法被認為是所有搜尋演算法中最基本的。最好的也許是二分搜尋。還有其他搜尋演算法，例如深度優先搜尋演算法、廣度優先演算法等。搜尋演算法中使用的符號是 O(n)，其中 n 是完成的比較次數。它給出了演算法在給定條件下所需執行時間的漸近上限的概念。 搜尋演算法中的搜尋案例可以分為最佳情況、平均情況和最壞情況。在某些演算法中，所有三種情況可能漸近相同，而在其他一些演算法中可能存在很大差異。搜尋演算法的平均行為有助於確定演算法的有用性。 > 摘要： 搜尋演算法是用於在資料集合中定位特定資料的逐步過程。它被認為是計算中的基本過程。在電腦科學中，搜尋資料時，快速應用程式和較慢應用程式之間的差異通常在於使用正確的搜尋演算法。 ### 術語： - **目標元素：**這就是你要尋找的寶藏！這是您想要在集合中尋找的特定資料。想像搜尋電話簿 - 目標元素是特定人的電話號碼。 - **搜尋空間：**將其視為可能隱藏針的大海撈針。它代表您正在搜尋的整個資料集合。這可以是數字陣列、名稱列表或更複雜的資料結構。 - **複雜度：**這是指搜尋演算法所需的工作量。這就像衡量圖書館員需要做多少工作才能找到你的書。複雜性通常以時間（找到目標需要多長時間）和空間（演算法需要多少額外記憶體）來衡量。 - **確定性與非確定性：**搜尋演算法可以像遵循食譜（確定性）或進行有根據的猜測（非確定性）。確定性演算法始終遵循相同的清晰步驟，例如二分搜尋，它將搜尋空間一分為二。非確定性演算法（例如線性搜尋）可能需要在最壞的情況下檢查整個集合。 ### 實際應用 - **資訊檢索：**想像在網路上搜尋特定的食譜。像Google這樣的搜尋引擎利用複雜的搜尋演算法來篩選大量資料集，為網站和內容建立索引。當您輸入查詢時，這些演算法會辨識與您的搜尋字詞最相關的網頁，並在幾分之一秒內提供您要尋找的資訊。 - **資料庫系統：**資料庫儲存大量訊息，從客戶記錄到金融交易。搜尋演算法是高效資料檢索的支柱。當您在資料庫管理系統中提交查詢時，搜尋演算法會快速找到符合您條件的特定記錄，從而節省您的時間和精力。 - **電子商務：**線上購物因高效搜尋而蓬勃發展。電子商務平台使用搜尋演算法來幫助您找到完美的產品。它們允許您根據價格、品牌或顏色等各種標準進行過濾和搜尋。在幕後，搜尋演算法為這些過濾器提供支持，精確定位滿足您偏好的產品，使您的購物體驗順暢高效。 - **網路：**網路是一個由互連設備組成的複雜網路。搜尋演算法在有效路由資料包方面發揮著至關重要的作用。它們可協助確定訊息在網路上傳輸的最佳路徑，確保您的視訊通話或線上遊戲順利運作。 - **人工智慧（AI）：**人工智慧正在為許多領域帶來革命性的變化。搜尋演算法是人工智慧應用的基本工具。它們使人工智慧系統能夠解決問題、做出決策，甚至玩國際象棋等遊戲。透過有效地搜尋大量資料並辨識模式，搜尋演算法有助於人工智慧背後的智慧。 - **模式辨識：**模式辨識允許電腦辨識和理解資料中的模式，例如圖像、語音或手寫。搜尋演算法對於模式辨識很有幫助。它們可協助電腦將新資料與現有模式進行匹配，從而實現照片中的臉部辨識或虛擬助理的語音辨識等應用。 ### 演算法類型：  **1. `Linear Search` ：** 想像一下，在一個雜亂無章的書架中尋找一本特定的書。線性搜尋模仿了這種方法。這是一種簡單的方法，可以**逐項**檢查集合中的每個專案，直到找到目標元素（您想要的書）。 **它的工作原理如下：** 1. 搜尋從集合中的第一項開始。 2. 此演算法將目標元素與目前專案進行比較。 ``` * If they match, the search is successful, and the algorithm returns the location (index) of the target element. ``` ``` * If they don't match, the algorithm moves on to the next item in the collection. ``` 3. 這種比較和移動的過程將持續下去，直到找到目標元素或耗盡整個集合。 **例子：** 讓我們在未排序清單中搜尋值「25」：\[10, 4, 12, 25, 18, 7\]。 - 搜尋從第一個元素 (10) 開始。由於 10 不是 25，我們繼續。 - 我們將目標 (25) 與下一個元素 (4) 進行比較。沒有匹配項，所以我們繼續。 - 重複此過程，直到到達索引 3 處的元素「25」。 **優勢：** - 易於理解和實施，使其成為初學者的好選擇。 - 適用於未排序的資料，在各種情況下提供靈活性。 **弱點：** - 對於大型資料集來說速度很慢。隨著集合大小的增加，搜尋時間也會成比例增加，導致海量資料集效率低。 > 怎麼運作的 ：  **2. `Binary Search` ：** 二分搜尋在**排序資料**上蓬勃發展。想像一下在一本精心組織的字典中搜尋特定單字。在這種情況下，二分搜尋比線性搜尋快得多。它透過重複地將已排序的集合分成兩半來進行操作。策略如下： 1. 此演算法首先將目標元素與集合的中間元素進行比較。 2. 如果目標元素等於中間元素，則搜尋成功，演算法會傳回中間元素的索引。 3. 如果目標元素**小於**中間元素，則在剩餘集合的**左半部**（不包括中間元素）繼續搜尋。 4. 如果目標元素**大於**中間元素，則在剩餘集合的**右半部**繼續搜尋。 5. 在集合的縮小範圍的一半上重複步驟 1-4，直到找到目標元素或搜尋空間減少到單一元素（與目標不符）。 **例子：** 讓我們在排序清單中搜尋值「18」：\[4, 7, 10, 12, 18, 25\]。 - 中間的元素是 12。 - 現在，右半部的中間元素是18。目標元素位於索引 4 處。 **優勢：** - 對於大型排序資料集，比線性搜尋快得多。透過在每次比較時消除一半的剩餘元素，二分搜尋可以快速縮小搜尋空間。 **弱點：** - 要求預先對資料進行排序，如果資料尚未組織，則加入額外的步驟。 - 不適合未排序的資料。二分搜尋策略依賴資料的排序性質，以在每次迭代期間有效地消除一半的可能性。 > 怎麼運作的 ：  --- 2. 排序演算法： --------- ### 什麼是排序？ 排序是指根據元素上的比較運算子對給定陣列或元素列表進行重新排列。比較運算子用於決定對應資料結構中元素的新順序。排序意味著將所有元素按升序或降序重新排序。 ### 介紹 在計算機科學中，排序演算法是將列表中的元素依序排列的演算法。最常用的順序是數字順序和字典順序，以及升序或降序。高效排序對於優化需要輸入資料位於排序清單中的其他演算法（例如搜尋和合併演算法）的效率非常重要。排序對於規範化資料和產生人類可讀的輸出通常也很有用。 形式上，任何排序演算法的輸出必須滿足兩個條件： 輸出是單調順序的（根據所需的順序，每個元素不小於/大於前一個元素）。 1. 輸出是輸入的排列（重新排序，但保留所有原始元素）。 2. 為了獲得最佳效率，輸入資料應儲存在允許隨機存取的資料結構中，而不是僅允許順序存取的資料結構中。 > 摘要：排序演算法是一組指令，它將陣列或列表作為輸入並將專案排列成特定的順序。排序最常見的是數字或字母（或字典）順序，並且可以按升序（AZ，0-9）或降序（ZA，9-0）。 ### 術語： - **就地分類：**想像一下重新整理抽屜裡的衣服而不把所有東西都拿出來。就地排序的工作原理類似。這些演算法透過修改現有清單本身內元素的順序來對資料進行排序，從而需要最少的額外空間。例如選擇排序、冒泡排序和插入排序。 - **內部排序：**這是指完全在電腦主記憶體 (RAM) 內執行的排序演算法。整個資料集可以一次載入到記憶體中，使其適合中小型資料集。堆排序、冒泡排序和合併排序等內部排序演算法通常用於記憶體資料操作。 - **外部排序：**當處理超出主存容量的海量資料集時，外部排序就發揮作用。這些演算法將大型資料集分解為較小的區塊，在磁碟（輔助儲存）上對它們進行排序，然後按特定順序將排序後的區塊合併在一起。合併排序是外部排序演算法的一個流行範例。 - **穩定排序：**想像一下按標題對書籍清單進行排序，但您也希望保留具有相同標題的書籍最初列出的順序。穩定的排序演算法在排序過程中保持具有相等鍵（值）的元素的相對順序。歸併排序和插入排序是穩定排序演算法的範例。 - **不穩定排序：**並非所有排序演算法都優先考慮順序保留。不穩定的排序演算法僅專注於實現所需的排序順序（例如，升序或降序），並且可能會打亂具有相同鍵的元素的相對位置。快速排序和堆排序是不穩定排序演算法的例子。 ### 排序演算法的特徵： - **時間複雜度：**這是指排序演算法完成其工作所需的時間（以步驟或比較而言）。我們通常在三種情況下分析時間複雜度： ``` * **Worst-case:** This represents the maximum amount of time the algorithm could take for a particular data size, considering the worst possible input scenario. ``` ``` * **Average-case:** This reflects the average time the algorithm takes across various random inputs of the same size. ``` ``` * **Best-case:** This represents the minimum amount of time the algorithm could take for a specific data size, considering the most favorable input scenario (e.g., data already partially sorted). ``` - **空間複雜度：**這是指排序演算法在原始資料所佔用的空間之外執行其操作所需的額外記憶體量。就地排序演算法透過在現有記憶體分配中操作資料來使用最少的額外空間，而某些演算法在排序過程中可能需要額外的臨時儲存。 - **穩定性：**此屬性決定排序演算法是否保留排序輸出中具有相等值的元素的原始順序。穩定的排序演算法維護這些元素的相對位置，這在特定應用中可能很重要。例如，如果您按姓名對客戶記錄清單進行排序，並且兩個客戶具有相同的姓名，您可能需要穩定的排序來維護它們最初列出的順序（例如，按帳戶建立日期）。 - **就地排序：**如前所述，就地排序演算法非常節省內存，因為它們透過修改原始列表本身來對資料進行排序，從而需要最少的額外空間。當處理大型資料集或記憶體有限時，這可能是有利的。 - **適應性：**一些排序演算法可以適應它們正在排序的資料的特徵。自適應排序演算法可以利用資料中預先存在的順序來提高其效能。例如，如果資料已經部分排序，自適應演算法可能會調整其方法以利用該部分順序並實現更快的排序。 ### 排序演算法的應用： - **搜尋演算法：**想像在電話簿中搜尋特定聯絡人。排序演算法是二分搜尋等高效搜尋演算法的無聲夥伴。透過確保電話簿條目按字母順序組織（排序），二分搜尋可以比透過未排序清單的線性搜尋更快找到您的聯絡人。 - **資料管理：**資料是現代計算的命脈，但有效管理資料需要組織。排序演算法在資料管理中起著至關重要的作用。當您按名稱、日期或大小對文件清單進行排序時，您可以更輕鬆地找到所需的特定文件。此外，排序的資料有助於更快地檢索和分析，從而節省您的時間和精力。 - **資料庫最佳化：**資料庫儲存大量訊息，從客戶記錄到金融交易。排序演算法顯著提高了資料庫查詢的效能。當您在電子商務資料庫中搜尋特定產品時，資料庫可能會根據您的搜尋條件（例如價格）對產品清單進行排序，以快速提供最相關的結果。 - **機器學習：**機器學習演算法從資料中學習以進行預測或分類。然而，需要準備好資料才能進行有效的學習。排序演算法通常用於資料預處理步驟，以在將資料輸入機器學習模型之前組織和建構資料。這可以顯著提高學習過程的準確性和效率。 - **資料分析：**資料分析就是從資訊中提取見解。排序演算法在這個過程中起著至關重要的作用。透過按各種屬性（例如日期、位置、客戶人口統計）對資料進行排序，您可以辨識在未排序的資料集中可能不易明顯的模式、趨勢和異常值。這使得資料分析師能夠更深入地了解資料，為金融、行銷和科學研究等各個領域的更好決策提供資訊。 - **作業系統：**作業系統管理電腦的資源。排序演算法適用於各種作業系統任務。例如，排序演算法可用於確定 CPU 任務的優先權、有效管理記憶體分配或以目錄結構組織文件，從而確保電腦系統的平穩運作。 > 這些只是排序演算法如何滲透到我們日常生活中的幾個例子。 ### 簡單解釋： 想像一下，你有一個雜亂的書架，裡面擺滿了各種主題的書。您想要按類型來組織它們（對它們進行排序）。以下是應用於此場景的排序演算法背後的主要概念和邏輯： 1. **比較：**您一次拿兩本書，並根據它們的類型進行比較（就像比較清單中的兩個元素）。 2. **交換：**如果類型不符合所需的順序（例如，歷史書放在小說之前），則交換它們在書架上的位置（就像重新排列清單中的元素一樣）。 3. **重複：**您繼續一次比較和交換兩本書，直到所有書籍按類型按所需順序排列（清單中的所有元素都根據所選標準排序）。 ### 排序演算法:: **1. 冒泡排序** **概念：**冒泡排序是一種簡單的排序演算法，它迭代列表，反覆比較相鄰元素，如果順序錯誤則交換它們。想像氣泡上升到液體表面 - 具有較大值的元素每次通過都會「冒泡」到清單中。這個過程一直持續到不需要交換為止，這表示清單已排序。 **解釋：** 想像一下將一堆亂七八糟的玩具進行分類。冒泡排序的工作原理如下： 1. **進行多次遍歷：**您多次瀏覽玩具清單。 2. **比較鄰居：**在每一遍中，您將每個玩具與其鄰居進行比較。如果第一個玩具更大（或排序術語中的“更高”），則交換它們的位置。 3. **泡泡上升：**每次交換時，較大的玩具（如泡泡）往往會移向清單的末端。 4. **繼續直到沒有交換：**您在整個清單中重複這些比較和交換，直到完成一次完整的傳遞而無需交換。這表示列表已排序。 **時間複雜度：**不幸的是，在最壞情況和平均情況下，冒泡排序的時間複雜度都是 O(n^2)。這意味著排序時間隨著元素數量 (n) 的二次方增加。對於大型資料集，冒泡排序變得非常低效。 **2.選擇排序** **概念：**選擇排序也遍歷列表，但它不是直接比較相鄰元素，而是專注於尋找未排序部分中的最小（或降序最大）元素。然後，該元素與未排序部分中的第一個元素交換，有效地將其放置在正確的排序位置。重複此過程，在每次通過時逐漸將未排序部分減少一個位置。 **解釋：** 想像一下根據身高安排學生拍照。選擇排序的工作原理如下： 1. **尋找最矮的（或最高的）：**在每次遍歷中，您搜尋該行的整個未排序部分以尋找最矮的學生（或按降序排列最高的學生）。 2. **與第一個學生交換：**一旦找到最矮的學生，就可以與未排序部分中的第一個學生交換他們的位置，有效地將他們放在行開頭的正確排序位置（最矮的在前面） 。 3. **重複並減少未排序部分：**繼續此過程，將交換的元素視為已排序部分的開頭，並在剩餘的未排序部分中搜尋最小元素。 **時間複雜度：**與冒泡排序類似，選擇排序在平均情況和最壞情況下的時間複雜度均為 O(n^2)。這意味著排序時間隨元素數量呈二次方增長，從而導致大型資料集效率低下。 **3.插入排序** **概念：**插入排序的工作原理是維護一個已排序的子列表，並迭代地將未排序部分中的元素插入到子列表中的正確位置。想像一下用塊建造一座塔，但您只能將它們一一加入，並且希望保持塔按高度排序。插入排序就像策略性地將每個新區塊放置在不斷增長的排序塔中的正確位置。 **解釋：** 想像一下按高度對書架上的書籍進行排序。插入排序的工作原理如下： 1. **從單一排序元素開始：**從一個空的排序子清單開始（就像書架上只有一本書）。 2. **從未排序的部分中取出一個元素：**您從未排序的堆中挑選一本書。 3. **移動與插入：**您可以將新書與已排序子清單中的每本書進行比較，從右端開始。如果新書較短（或按降序排列較高），則可以移動現有書籍以騰出空間，並將新書插入到正確的位置以保持排序順序。 4. **重複並增長已排序的子清單：**繼續此過程，從未排序的堆中獲取元素，將它們與已排序的子列表進行比較，並將它們插入到正確的已排序位置。這會逐漸增長排序的子列表，直到合併所有元素。 **時間複雜度：**插入排序適用於部分排序的資料。在一般情況下，對於已經排序的資料，它的時間複雜度為 O(n)，因此非常有效率。然而，對於完全隨機的資料（最壞情況），它可以回落到 O(n^2)，類似於冒泡排序和選擇排序。 **4. 歸併排序** **概念：**合併排序採用巧妙的「分而治之」策略來有效地對清單進行排序。它將問題分解為更小、更易於管理的子問題，然後按排序順序將解決方案重新組合在一起。 **解釋：** 想像一下，你有一支龐大的軍隊，需要按照身高來組織。歸併排序的工作原理如下： 1. **劃分：**將軍隊（列表）分成越來越小的組（子列表），直到每組只有一名士兵（元素）。這就像將一個大問題分解成更小、更容易解決的部分。 2. **征服：**由於現在每個子清單只有一名士兵（元素），因此它已被視為「已排序」。這是分而治之方法的基本情況。 3. **合併：**現在到了合併部分。您可以策略性地將已排序的子清單重新組合在一起，但以特定的方式。您比較每個子清單中的第一個士兵（元素），並將較短的士兵（較小的元素）放入最終的排序清單中。您不斷重複這種比較和放置，直到兩個子清單中的所有士兵（元素）都合併到最終的排序清單中。 4. **重複：**您繼續遞歸地應用這種分而治之的策略，直到整個原始軍隊（列表）從最短到最高（最小到最大）排序。 **時間複雜度：**合併排序的美妙之處在於它的時間複雜度。在平均情況和最壞情況下，其複雜度為 O(n log n)。這意味著對清單進行排序所需的時間隨著元素數量(n) 呈對數增長，這比冒泡排序、選擇排序或插入排序（其複雜度為O(n^2)）要快得多。 **5. 快速排序** **概念：**快速排序是另一種分而治之的排序演算法，但採用不同的方法。它依賴一個被稱為“樞軸”的策略性選擇元素來對列表進行分區並解決排序問題。 **解釋：** 想像一下，你的書架上堆滿了雜亂的書。快速排序的工作原理如下： 1. **選擇樞軸：**您從書架中選擇一本書（樞軸）。可以透過不同的方式選擇該主元，但通常它是清單中的第一個或最後一個元素。 2. **分區：**依樞軸重新排列書架上的書。類型按字母順序排列在樞軸類型之前的書籍位於一側，類型按字母順序排列在樞軸類型之後的書籍位於另一側。樞軸本身尚未放置。這種劃分有效地將較大的排序問題劃分為兩個較小的子問題。 3. **遞歸地征服：**現在，您將兩個子清單（成堆的書）中的每一個都視為單獨的排序問題。您可以遞歸地將快速排序策略套用到這些子列表，為每個子列表選擇一個新的主元並相應地對它們進行分割。 4. **合併：**兩個子清單排序後，將原始樞軸元素放置在兩個子清單之間正確的排序位置。現在，整個書架（清單）按字母順序排序。 **時間複雜度：**平均而言，快速排序的時間複雜度為 O(n log n)，這使得它對大型資料集非常有效率。然而，其性能可能會根據所選樞軸元件的不同而有所不同。選擇不當的主元（例如，總是排序或部分排序清單中的第一個或最後一個元素）可能會導致O(n^2) 的最壞情況，類似於冒泡排序、選擇排序和插入排序。 --- 3.樹的遍歷演算法： ---------- ### 什麼是樹遍歷？ 樹遍歷是指探索樹資料結構的系統方法。這就像有一個路線圖可以精確地存取鄰裡（樹）中的每個房屋（節點）一次，確保您不會迷路或重新存取同一棟房屋。與可以直接按位置存取元素的簡單資料結構不同，樹需要特定的演算法來導航節點之間的連接。這些遍歷演算法定義了存取每個節點的順序，可讓您對它們包含的資料執行操作，例如搜尋特定值、新增節點或刪除現有節點。遍歷技術有多種，每種技術都有其優點和應用，這使得樹遍歷成為電腦科學中的基本概念。 ### 介紹 樹遍歷，也稱為樹搜尋，是在僅包含樹邊的圖上執行的演算法，該演算法僅存取每個節點一次。此類別中的演算法僅在存取每個節點的順序上有所不同。遍歷樹的兩種經典方法是廣度優先搜尋（bfs），即在進入下一層之前存取同一級別或距根部距離的節點；深度優先搜尋，其中分支中的所有節點或從根到葉的一組路徑在傳遞到下一個分支之前都會被存取。還有其他方法，它們使用啟發式或隨機採樣在樹中移動來加速該過程。 #### 概括： - **目的：**系統探索樹資料結構，確保每個節點僅被存取一次。 - **優點：**支援搜尋特定資料、插入新節點或刪除現有節點等操作。 - **主要區別：**演算法分為兩種主要方法： ``` * **Breadth-First Search (BFS):** Visits nodes level by level, starting from the root and progressing outward. ``` ``` * **Depth-First Search (DFS):** Explores one branch (path) as far as possible before backtracking and exploring another branch. Further variations of DFS exist for specific applications. ``` - **其他技術：**其他方法利用啟發式或隨機取樣來加快遍歷速度。 ### 術語： **1. 樹：**一種分層資料結構，模擬顛倒的樹，其節點（資料點）透過邊（連結）連接。節點可以有零個或多個子節點，形成分支，並最終導致底部的葉節點（沒有子節點的節點）。 **2. 節點：**樹的基本建構塊，包含資料和對其子節點的潛在引用。想像一下附近的一棟房子——它保存資訊（資料）並透過道路（邊緣）連接到其他房子（子節點）。 **3.根節點：**樹中最頂層的節點，作為遍歷演算法的起點。將其視為附近的主屋，從這裡開始探索。 **4.葉子節點：**沒有子節點的節點，代表樹中分支的「末端」。想像位於社區邊緣的房屋，沒有進一步的聯繫。 **5.邊：**樹中兩個節點之間的連接，描述它們之間的關係。想想連接附近房屋的道路。 **6. 遍歷：**僅存取樹中每個節點一次的系統過程。這就像探索整個社區，確保您參觀每棟房屋而不會錯過任何一棟或重新參觀同一棟房屋。 **7.廣度優先搜尋（BFS）：**一種從根開始向外逐階存取節點的遍歷方法。想像一下，透過造訪第一條街道（層）上的所有房屋，然後再前往下一條街道（層）上的房屋來探索社區。 **8.深度優先搜尋（DFS）：**一種遍歷方法，在回溯和探索另一個分支之前，先沿著一個分支（路徑）探索盡可能遠的地方。想像一下，沿著一條路（分支）探索附近區域，直到到達死胡同（葉節點），然後回溯並嘗試另一條路。 DFS 的常見變體包括前序、中序和後序，每種形式都有存取分支內節點的特定順序。 ### 樹遍歷演算法的特點： **1. 只存取每個節點一次：** - 樹遍歷的核心原則是保證樹中的每個節點都被恰好存取一次。這可以防止冗餘處理並確保對樹結構的完整探索。 **2. 探訪順序：** - 雖然每個節點僅被存取一次，但樹遍歷演算法的定義特徵在於它們存取節點的順序。不同的演算法會優先考慮以特定順序探索節點，從而產生不同的遍歷模式。 **3. 遞歸與迭代實作：** - 樹遍歷演算法可以遞歸或迭代地實現。遞歸方法涉及定義在子樹上呼叫自身的函數，模仿樹的層次結構性質。迭代方法利用迴圈和堆疊來管理遍歷過程。 **4.時間與空間複雜度：** - 與任何演算法一樣，樹遍歷方法具有相關的時間和空間複雜度。時間複雜度是指基於樹中節點數 (n) 執行演算法所需的時間量。常見的複雜度包括 O(n)（線性）和 O(n log n)（對數），BFS 和 DFS 變體根據實現的不同具有不同的複雜度。空間複雜度反映了演算法執行所需的額外記憶體量，通常取決於用於遍歷的資料結構（例如堆疊）。 **5.特定於應用的選擇：** - 樹遍歷演算法的選擇在很大程度上取決於手頭上的具體任務。例如，BFS 可能更適合尋找樹中兩個節點之間的最短路徑，而具有變體的 DFS 可用於搜尋特定資料或探索所有可能的路徑。 **6. 不可修改：** - 一般來說，樹遍歷演算法旨在探索現有的樹結構，而不修改樹本身。它們存取節點，對它們包含的資料執行操作，但通常不會更改樹中的連接或資料。 ### 樹遍歷演算法的應用： **1. 檔案系統導航：** - 作業系統使用樹遍歷演算法來導航電腦上的目錄結構。將您的檔案系統想像成一棵樹，其中資料夾作為節點，子資料夾和檔案作為子節點。廣度優先搜尋 (BFS) 可用於列出目錄及其子目錄中的所有文件，而深度優先搜尋 (DFS) 可用於在層次結構中定位特定文件。 **2. 網頁抓取：** - 像 Google 這樣的搜尋引擎利用 BFS 或 DFS 變體來抓取網路。他們從種子 URL（根節點）開始，有系統地探索連結的網頁（子節點）。 BFS 確保在進入更深層次之前探索特定層級（網站）的所有頁面，而 DFS 可能會在回溯和探索其他網站之前更深入地研究特定網站。 **3.人工智慧（AI）：** - 人工智慧中的遊戲演算法通常使用樹遍歷來探索可能的動作及其結果。將西洋棋遊戲想像成一棵樹，當前棋盤狀態作為根節點，潛在的移動作為通往新棋盤狀態（子節點）的分支。具有修剪技術的深度優先搜尋可用於評估潛在的移動並確定最有希望的策略。 **4.社會網絡分析：** - 社群媒體平台利用樹遍歷來推薦聯繫或探索朋友網路。將您的個人資料想像為一個節點，將朋友作為子節點。遍歷演算法可用於建議基於共同朋友（樹中的共同祖先）的連接或探索網路以了解資訊流或影響力。 **5.電腦圖形學：** - 光線追蹤是一種用於在 3D 圖形中實現逼真光照效果的技術，通常採用樹遍歷演算法。虛擬場景可以表示為一棵樹，其中物件作為節點，它們的空間關係作為邊緣。遍歷有助於確定光線與哪些物件交互，從而建立逼真的陰影和反射。 **6. 網路路由：** - 電腦網路中的路由協定使用樹遍歷的變體來找到資料包到達目的地的最佳路徑。將網路想像成一棵樹，路由器作為節點，連接作為邊緣。遍歷演算法有助於確定資料在網路中不同點之間傳輸的最有效路徑。 ### 簡單解釋： 想像一下，您是一名送貨員，您有一堆包裹要在附近送貨。附近的房屋透過道路連接起來，形成樹狀結構。 - **房屋是節點：**每個房屋代表樹中的一個節點，包含地址（資料）等資訊以及可能由道路（邊）連接的相鄰房屋（子節點）的地址。 - **您的遞送路線就是遍歷：**樹遍歷演算法定義您存取每個房屋（節點）以遞送包裹（對資料執行操作）的順序。 **您可以透過兩種主要方式進行交付，這對應於兩種常見的樹遍歷方法：** **1. 廣度優先搜尋（BFS）：像一個不斷擴大的圓圈一樣提供：** - 您從清單中的第一個房子（根節點）開始。 - 您將包裹運送到該房屋，然後**存取同一條街道（層）上與其直接相連的所有房屋（鄰居/子節點），**然後繼續前進。 - 一旦您運送到第一條街道（層）上的所有房屋，您就會移動到下一條街道（層）並重複該過程，在前往下一層之前存取該層上的所有房屋。 這就像一個不斷擴大的圓圈——您從中心（根部）開始，逐漸向外工作，確保在移動到下一個之前，您可以運送到街道（層）上的所有房屋。如果您想先優先考慮向附近區域的所有房屋送貨，這種方法很有用，也許是因為它們都在同一個街區，並且最大限度地減少行程時間很重要。 **2. 深度優先搜尋（DFS）：深入研究一條街道：** - 您從清單中的第一棟房子（根節點）開始。 - 您將包裹運送到該房屋，然後**選擇一條從該房屋引出的相連道路（分支），並沿著它一直走到終點（葉節點）** ，在原路返回之前運送到該路徑（分支）上的所有房屋。 - 一旦到達該路的盡頭（分支），您就回溯到最後一個路口（父節點）並選擇另一條路（分支）進行探索，將物品運送到該新路徑上的所有房屋，直到到達另一個死胡同（葉節點） 。 這就像探索迷宮一樣——你選擇一條路徑（分支）並沿著它一路走下去，運送到沿途的房屋，直到你到達死胡同（葉節點）。然後你原路返回並嘗試另一條路徑（分支），直到你到達所有房屋。如果您正在快速查找特定地址並希望在前往另一條街道（分支）之前探索整條街道（分支），則此方法可能會很有用。 ### 演算法類型： **1.廣度優先搜尋（BFS）：** - **概念：** BFS逐級存取節點，從根節點開始，逐層向外進行。想像一下探索一個家譜； BFS 將在向下移動到其子節點（下一層）之前存取所有兄弟節點（同一層級的節點）。 - **怎麼運作的：** ``` 1. Start at the root node and add it to a queue (a data structure that follows a "first-in, first-out" principle). ``` ``` 2. Remove the first node from the queue and visit it (process its data). ``` ``` 3. Add all the unvisited child nodes of the removed node to the back of the queue. ``` ``` 4. Repeat steps 2 and 3 until the queue is empty. ``` - **例子：** 考慮一棵簡單的樹： ``` A / \ B C / \ / \ D E F G ``` BFS 遍歷將依下列順序存取節點：A、B、C、D、E、F、G。 **2.深度優先搜尋（DFS）：** - **概念：** DFS 沿著一個分支（路徑）探索盡可能遠的距離，然後回溯並探索另一個分支。 DFS 還有更多變體，但這裡我們將重點放在基本方法上。 - **怎麼運作的：** ``` 1. Start at the root node. ``` ``` 2. Visit the node (process its data). ``` ``` 3. If there are any unvisited child nodes, choose one and repeat steps 2 and 3, essentially following that branch (path) until you reach a leaf node (a node with no children). ``` ``` 4. Once you reach a leaf node, backtrack to the parent node and repeat step 3, exploring another unvisited child node (if any) of the parent. ``` ``` 5. Continue backtracking and exploring until all nodes have been visited. ``` - **例子：** 使用與之前相同的樹： ``` A / \ B C / \ / \ D E F G ``` DFS 遍歷可以以各種順序存取節點，具體取決於每一步選擇的子節點。可能的順序是：A、B、D、E、C、F、G。 **主要區別：** - BFS強調逐級存取節點，確保在深入之前先進行更廣泛的探索。 - DFS 優先考慮完全探索一個分支（路徑），然後再轉向另一個分支（路徑），可能會更快到達特定節點，但不能保證逐級存取。 結論 ： ---- 總而言之，這個基本演算法之旅為您理解基本的搜尋、排序和樹遍歷技術奠定了堅實的基礎。這些解釋使用了清晰的語言和相關的類比，使這些抽象概念更加平易近人、直觀。無論您是經驗豐富的程式設計師還是剛開始涉足電腦科學，這種理解都為建立高效且有效的程式奠定了基石。 隨著您對知識的渴望與日俱增，請更深入研究！我的儲存庫充滿了各種演算法和資料結構，等待您的探索（[演算法-資料-結構](https://github.com/m-mdy-m/algorithms-data-structures)）。這是一個寶庫，您可以在這裡進行實驗、練習並鞏固您對這些基本建置模組的掌握。 **雖然某些部分仍在建設中，**反映了我自己正在進行的學習旅程（這個旅程可能需要 2-3 年才能完成！），但儲存庫正在不斷發展。 冒險不止於探索！我非常重視您的反饋。在文章中遇到障礙？有建設性的批評要分享嗎？還是只是想引發一場關於演算法的對話？我的門（或者更確切地說，我的收件匣）總是開著的。在 Twitter 上聯絡： [@m\_\_mdy\_\_m](https://twitter.com/m__mdy__m)或 Telegram：@m\_mdy\_m。此外，我的 GitHub 帳戶[m-mdy-m](https://github.com/m-mdy-m)歡迎討論和貢獻。讓我們共同建立一個充滿活力的學習社區，在這裡我們分享知識並突破我們的理解界限。 --- 原文出處：https://dev.to/m__mdy__m/basic-algorithms-5bep
*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) 朋友們大家好，如果您正在準備技術面試，那麼您必須準備系統設計問題，因為這是大多數人都遇到困難的地方。 即使經驗豐富的程式設計師也很難解決常見問題，例如如何設計 WhatsApp 或 YouTube，或回答[API 閘道與負載平衡器](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)、[水平與垂直擴充](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5)之間的差異。 在當今日益分散的世界中，建立強大且可擴展的系統的能力是頂級科技公司所追求的基本技能。 系統設計面試已成為評估候選人解決現實挑戰、評估權衡以及設計能夠處理複雜需求的系統的能力的關鍵組成部分。 之前也分享過[資料庫分片](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-sharding-scaling-your-data-horizontally-1dc12b33193f)、[系統設計主題](https://dev.to/somadevtoo/10-must-know-system-design-concepts-for-interviews-2fii)、 [微服務架構](https://medium.com/javarevisited/10-microservices-design-principles-every-developer-should-know-44f2f69e960f)、 [系統設計演算法](https://dev.to/somadevtoo/10-distributed-data-structures-and-system-design-algorithms-for-interviews-a4j)，今天就分享一下系統設計面試題。 在本文中，我精心設計了*50 多個系統設計面試問題，*以指導應徵者從基本概念到複雜的設計場景。 無論您是旨在掌握要點的初學者，還是尋求提高技能的經驗豐富的工程師，這些問題不僅可以幫助您為面試做好準備，還可以提高您對系統設計和軟體架構的了解。 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 [](https://bit.ly/3pMiO8g) PS 繼續閱讀直到最後。我有一份免費獎金給你。 --- 2024 年 50 道系統設計面試題 ------------------ 這裡列出了針對初學者和經驗豐富的開發人員的 50 個流行的系統設計面試問題，您可以解決這些問題來開始準備。 在此列表中，我不僅分享了簡單、中等和困難的系統設計問題，還分享了基於概念的問題，例如 API 閘道與負載平衡器或微服務與整體式設計。您可以練習這些系統設計問題和麵試問題。 ### 基於系統設計概念的問題 1\. API網關和負載平衡器有什麼差別？ \[ [解決方案](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-api-gateway-and?utm_source=profile&utm_medium=reader2)\] 2\. 反向代理和正向代理有什麼不同？ [（回答）](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5) 3\. 水平縮放和垂直縮放有什麼不同？ [（回答）](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09) 4\. 微服務和單體架構有什麼差別？ [（回答）](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-microservices-vs-monolithic-applications-for-system-design-interview-2lb5) 5\. 垂直分區和水平分區有什麼差別？ 6.什麼是速率限制器？它是如何運作的？ [（回答）](https://javarevisited.substack.com/p/what-is-rate-limiter-how-does-it?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 7\. 單一登入 (SSO) 的工作原理是什麼？ [（回答）](https://javarevisited.substack.com/p/how-does-sso-single-sign-on-authentication?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 8\. Apache Kafka 是如何運作的？為什麼這麼快？ [（回答）](https://javarevisited.substack.com/p/how-does-apache-kafka-works?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 9\. Kafka、ActiveMQ 和 RabbitMQ 之間的差異？ [（回答）](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-kafka-rabbitmq?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 10\. JWT、OAuth 和 SAML 之間的差異？ [（回答）](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-jwt-oauth-and?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 這是來自 DesignGuru.io 的一個很好的圖表，它解釋了垂直和水平資料庫分區之間的區別 [](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 𝐄𝐚𝐬𝐲 系統設計問題 現在，讓我們開始討論簡單的系統設計問題。這些是常見問題，您需要設計隨處使用的小型實用程序，例如 URL 縮短器： 1\. 如何設計像TinyURL這樣的URL縮短器 \[[解決方案](https://bit.ly/3dZoQ2G)\] 2\. 如何設計像Pastebin這樣的文字儲存服務？ \[[解決方案](https://www.youtube.com/watch?v=9wAj-5IMdyU)\] 3\. 設計內容傳遞網路（CDN）？ \[[解決方案](https://bit.ly/3dZoQ2G)\] 4\. 設計停車庫【[解決方案](https://bit.ly/3eMUosX)】 5.設計自動販賣機【[解決方案](https://javarevisited.blogspot.com/2016/06/design-vending-machine-in-java.html)】 6\. 如何設計分散式鍵值存儲 7.設計分散式緩存 8.設計分散式作業調度器 9\. 如何設計認證系統 10\. 如何設計統一支付介面（UPI） 並且，以下是來自 Educative.io 的 YouTube 高級設計供您參考： [ ](https://bit.ly/3Mnh6UR) --- ### 𝐌𝐞𝐝𝐢𝐮𝐦 系統設計問題 現在，是時候看看中等難度的系統設計問題了。這些問題既不簡單也不太困難，但您需要對各種軟體架構元件和系統設計概念有深入的了解才能回答這些問題。 11.設計Instagram【[解決方案](https://bit.ly/3BqamCL)】 12\. 如何設計 Tinder 13.設計WhatsApp（[解決方案](https://bit.ly/3SbA9Eu)） 14\. 如何設計 Facebook 15.設計推特 16.設計Reddit 17.設計Netflix【[解決方案](https://bit.ly/3bbNnAN)】 18.設計Youtube【[解決方案](https://bit.ly/3bbNnAN)】 19\. 設計谷歌搜尋 20.設計像亞馬遜這樣的電子商務商店 21.設計Spotify 22.設計TikTok 23\. 設計 Shopify 24\. 設計愛彼迎 25\. 為搜尋引擎設計自動完成功能 26.設計速率限制器 27.像Kafka一樣設計分散式訊息佇列 28.設計航班預訂系統 29.設計線上程式碼編輯器 30.設計證券交易所繫統 31.設計一個分析平台（指標和日誌記錄） 32.設計通知服務 33.設計支付系統 而且，這是來自 DesignGuru 的 Netflix 高級系統設計，這是我最喜歡的學習系統設計的地方之一 [](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 𝐇𝐚𝐫𝐝 系統設計問題 現在，讓我們來看看一些需要你付出更多努力的難題。解決這些問題你可能會感到不舒服，但透過這樣做你會變得更好。 34\. 如何設計像 Yelp 這樣的基於位置的服務 35\. 設計優步 36.設計像 Doordash 這樣的送餐應用程式 37.設計Google文件 38\. 如何設計Google地圖 39\. 設計縮放 40\. 如何設計像 Dropbox 這樣的檔案共用系統 41\. 如何設計像BookMyShow這樣的訂票系統 42.設計分散式網路爬蟲 43.如何設計程式碼部署系統 44.設計像S3這樣的分散式雲端存儲 45\. 如何設計分散式鎖定服務 這是 Educative.io 的 Google 地圖的高級設計 [](https://bit.ly/3Mnh6UR) 而且，如果您需要解決方案，則可以在 @ Ashish Pratap Singh 的 GitHub 儲存庫中找到它們：https://github.com/ashishps1/awesome-system-design-resources/blob/main/README.md#system-design-interview-problems 而且，現在可以看到更多有關係統設計面試準備的資源 --- ### 系統設計訪談資源： 而且，這裡列出了最佳系統設計書籍、線上課程和練習網站，您可以查看這些內容，以便更好地為系統設計面試做好準備。這些課程中的大多數也回答了我在這裡分享的問題。 1. [**DesignGuru 的 Grokking 系統設計課程**](https://bit.ly/3pMiO8g)：一個互動式學習平台，提供實作練習和真實場景，以增強您的系統設計技能。 2. [**《系統設計面試》作者：Alex Xu**](https://amzn.to/3nU2Mbp) ：這本書深入探討了系統設計概念、策略和麵試準備技巧。 3. Martin Kleppmann 的[**「設計資料密集型應用程式」**](https://amzn.to/3nXKaas) ：綜合指南，涵蓋了設計可擴展且可靠的系統的原則和實踐。 4. [LeetCode 系統設計 標籤](https://leetcode.com/explore/learn/card/system-design)：LeetCode 是一個受歡迎的技術面試準備平台。 LeetCode 上的系統設計標籤包含各種練習問題。 5. GitHub 上的[**「系統設計入門」**](https://bit.ly/3bSaBfC) ：精選的資源列表，包括文章、書籍和影片，可幫助您準備系統設計面試。 6. [**Educative 的系統設計課程**](https://bit.ly/3Mnh6UR)：一個互動式學習平台，提供實作練習和真實場景，以增強您的系統設計技能。 7. **高可擴展性部落格**：該部落格包含有關高流量網站和可擴展系統架構的文章和案例研究。 8. **[YouTube 頻道](https://medium.com/javarevisited/top-8-youtube-channels-for-system-design-interview-preparation-970d103ea18d)**：請參閱「Gaurav Sen」和「Tech Dummies」等頻道，以取得有關係統設計概念和麵試準備的富有洞察力的影片。 9. [**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) ：Alex Xu 的一本現場書籍和課程，用於系統設計面試準備。它包含《系統設計訪談》第一捲和第二卷的所有內容，並將隨即將推出的第三卷進行更新。 10. [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) ：一個專為面試準備的網站，特別是針對亞馬遜和谷歌等 FAANG 公司，他們還有很棒的系統設計課程和許多其他材料，可以幫助您破解 FAAN 面試。 [](https://bit.ly/3P3eqMN) image\_credit - [ByteByteGo](https://bit.ly/3P3eqMN) 請記住透過參與實際專案和參加模擬面試將理論知識與實際應用結合。不斷的練習和學習無疑會提高你在系統設計面試中的熟練程度。 這就是2024 年50 個系統設計面試問題。有線上課程以及我分享過的書籍。 無論您是準備技術面試的候選人，還是希望提高技能的經驗豐富的專業人士，掌握系統設計都是在不斷發展的科技行業中推進職業生涯的關鍵一步，這些問題將對您有所幫助。 。 ### 獎金 正如承諾的，這是給你的獎金，一本免費的書。我剛剛找到一本新的免費書籍來學習分散式系統設計，您也可以在 Microsoft 上閱讀它 --- [https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT -eBook-設計分散式系統.pdf](https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf)  謝謝 --- 原文出處：https://dev.to/somadevtoo/top-50-system-design-interview-questions-for-2024-5dbk
身為開發人員，我們一直在尋找不僅能簡化我們的工作流程，還能提升專案視覺美感的工具。不起眼的圖標是實現流暢、專業的數位介面的無名英雄之一。圖示可能很小，但它們對使用者體驗和設計的影響卻很大。這就是為什麼選擇正確的圖標庫不僅僅是一個美觀問題；更是一個問題。它是高效前端開發的重要組成部分。 到 2024 年，圖標庫的格局變得既龐大又複雜，提供的功能可以滿足從互動式網路、應用程式到商業平台的廣泛需求。無論您是追求高品質的向量圖示、SVG 精靈還是無縫融入 React 應用程式的可自訂選項，總有一個專為您量身定制的圖示庫。 今天，我將深入探討每個開發人員都應該考慮的 5 個最佳圖示庫。這些函式庫不僅種類豐富、風格豐富，而且還提供全面的實現支持，尤其是在基於 React 的專案中。無論您是經驗豐富的開發人員還是剛起步的開發人員，這些工具都將幫助您建立更具吸引力、響應更快且更具視覺吸引力的數位體驗。讓我們探索這些標誌性的寶藏以及如何將它們整合到您的下一個專案中。敬請關注！ 1.Hugeicons 專業版 --------------- **網址：https://hugeicons.com/**  當談到為現代網路和行動應用程式量身定制的圖標庫時，Hugeicons Pro 脫穎而出，成為頂級競爭者。此圖標庫擁有大量高品質向量圖標，旨在滿足專業設計專案和商業用途的需求。 ### 為開發人員提供的主要功能： **廣泛的集合：** Hugeicons Pro 提供了無限的圖標集合，適用於各種主題和應用程式，非常適合希望找到符合任何專案美學的圖標的開發人員。尋找圖標很容易，因為他們使用 Algolia。 **SVG 格式：** Hugeicons Pro 中的每個圖示都有多種格式，包括 SVG，確保它們可擴展並在任何螢幕尺寸或解析度下保持其品質。 **可自訂：** Hugeicons Pro 圖示是完全可自訂的，可讓開發人員調整顏色和尺寸以滿足其特定的設計要求，從而在不影響視覺吸引力的情況下增強使用者體驗。 **與 Web 專案輕鬆整合：**此程式庫支援 CSS 和 SVG sprite 系統，可輕鬆整合到現有 Web 專案或新開發專案中。 ### 如何在 React 專案中安裝 Hugeicons Pro： 將 Hugeicons Pro 整合到您的 React 專案中非常簡單，可以輕鬆增強您的開發工作流程。以下是有關如何執行此操作的簡單指南： 新增圖示庫：首先，您需要安裝 Hugeicons Pro 軟體包。 Hugeicons Pro提供了一個NPM包，您可以使用npm或yarn將其加入到您的專案中。 ``` npm install hugeicons-react ``` 或者 ``` yarn add hugeicons-react ``` **匯入圖示：**安裝後，您可以將圖示匯入到 React 元件中。例如，要使用特定圖標，您可以像這樣匯入它： ``` import { Home01Icon } from "hugeicons-react"; <Home01Icon size={32} /> ``` **根據需要自訂：**使用內聯樣式或 CSS 自訂圖標，以更好地適應您的應用程式的設計。此步驟增強了圖標與現有設計風格的適應性和視覺整合。 **自訂圖示顏色** 透過傳遞 color 屬性來變更圖示的顏色： ``` import { MarketingIcon } from "hugeicons-react"; <MarketingIcon color="#00FF00" /> // Green color ``` **旋轉圖示** ``` import { ListSettingIcon } from "hugeicons-react"; <ListSettingIcon rotate={90} /> // Rotate 90 degrees ``` **動畫圖示** ``` import { MarketingIcon } from "hugeicons-react"; <MarketingIcon animate={true} /> // Enable animation ``` Hugeicons Pro 不僅僅是一個圖標集；它是一個強大的工具，使開發人員能夠透過視覺吸引力、功能強大且易於整合的圖標來增強他們的專案。無論您是建立網站、行動應用程式還是桌面應用程式，Hugeicons Pro 都能提供現代開發人員成功所需的功能和風格。 #### 3,800 多個免費 SVG 圖示：https://hugeicons.com/icons #### Hugeicons 免費 React 圖示：https://github.com/hugeicons/hugeicons-react --- 2. 盒子圖標 ------- **網址：https://boxicons.com/**  Boxicons 以其適應性和易用性而聞名，使其成為從事 Web 和商業專案的開發人員的最愛。該圖標庫提供了廣泛的圖標，非常適合增強任何專案的視覺吸引力和用戶體驗，因為圖標發揮著重要作用。 **為開發人員提供的主要功能：** **綜合庫：** Boxicons 提供了廣泛的圖標，涵蓋各種類別和風格，從基本圖標到更精緻的設計，確保您擁有滿足每種需求的完美圖標。 **完全開源：**開發人員欣賞 Boxicons 的開源性質，它允許廣泛的客製化並整合到個人和商業專案中，而無需任何授權費用。 **SVG 和 Web 字體支援：** Boxicons 包括 SVG 和 Web 字體格式的圖示。它提供可擴展性和易於自訂性，而網頁字體非常適合跨大型應用程式一致實施。 **定期更新和加入：** Boxicons 庫定期更新新的圖標和功能，使其與現代開發專案保持相關性和有用性。 **如何在 React 專案中安裝 Boxicons：** 將 Boxicons 合併到您的 React 專案中是一個順利且簡單的過程，非常適合希望透過高品質圖示快速增強其應用程式的開發人員。 **新增圖示庫：**要開始在 React 應用程式中使用 Boxicons，首先需要從 npm 安裝它。您可以使用以下命令來執行此操作： ``` npm install boxicons ``` 或者如果您使用紗線，您可以執行： ``` yarn add boxicons ``` **匯入圖示：**安裝後，您可以將所需的圖示直接匯入到 React 元件中。 Boxicons 可以作為 SVG 或 Web 字體包含在內，但導入 SVG 圖示的方法如下： ``` import { bxAlarm } from 'boxicons'; ``` 在元件中使用圖示：在 React 元件中使用圖示非常簡單。只需將導入的圖示放入 JSX 中需要的地方即可。以下是如何執行此操作的範例： ``` function App() { return ( <div> <h1>Don't Forget Your Meeting!</h1> <bxAlarm style={{ color: 'red', fontSize: '48px' }} /> </div> ); } ``` **根據需要設定樣式：**使用 CSS 或內聯樣式自訂圖標，以符合應用程式的美感。這種靈活性可確保 Boxicons 無縫整合到您的專案中，從而增強功能和風格。 Boxicons 旨在滿足需要為其 Web 和行動應用程式提供可靠、多功能且易於整合的圖標的開發人員的需求。憑藉其強大的功能和易用性，Boxicons 使開發人員能夠有效地建立更具吸引力和視覺吸引力的專案。無論您是建立小型個人網站還是大型商業平台，Boxicons 都能提供您所需的工具，將漂亮的圖示無縫融入您的設計中。您也可以考慮引導圖示。 3. 表格圖標 ------- **網址：https://tabler.io/icons**  Tabler Icons 是開源圖標庫領域的佼佼者，提供了一組乾淨簡約的圖標，非常適合現代 Web 和行動應用程式。這個免費的圖標庫為開發人員提供了設計精美、易於整合的圖標，可增強任何專案的功能和美感。 **為開發人員提供的主要功能：** **純 SVG 圖示：** Tabler 圖示庫中的每個圖示均以可擴展的 SVG 形式提供，確保它們在任何尺寸下都顯得清晰明快。這種 SVG 格式非常適合在各種應用程式中實現高品質的視覺吸引力。 **開源：**作為一個完全開源的圖標庫，Tabler Icons 允許開發人員完全自由地在個人和商業專案中使用、修改和分發圖標，沒有任何限制。 **廣泛的集合：** Tabler Icons 擁有超過 1250 個可用圖標，可確保您擁有幾乎所有場景（從一般操作到特定資料表示）的完美圖標。 **圖示字體和 CSS 整合：**除了 SVG 之外，Tabler Icons 還支援圖示字體，使其能夠靈活地整合到各種 Web 專案中，包括那些使用 Bootstrap 等框架的專案。 **如何在 React 專案中安裝 Tabler 圖示：** 由於 Tabler Icons 對現代開發實踐的支持，將 Tabler Icons 合併到 React 專案中非常簡單。您可以透過以下方式開始： 新增圖示庫：首先，使用npm或yarn安裝Tabler圖示。此步驟簡單快捷，可以立即存取圖示： ``` npm install @tabler/icons ``` 或者 ``` yarn add @tabler/icons ``` 匯入圖示：安裝後，您可以將所需的圖示直接匯入到 React 元件中。例如： ``` import { IconAlertCircle } from '@tabler/icons'; ``` 在元件中使用圖示：在 React 元件中實作圖示很容易。以下是如何將圖示整合到 JSX 中的範例： ``` function App() { return ( <div> <h1>Attention Needed!</h1> <IconAlertCircle style={{ color: 'red', fontSize: '24px' }} /> </div> ); } ``` **自訂選項：** Tabler 圖示是可自訂的，可讓開發人員直接透過 props 或 CSS 調整大小、顏色、描邊寬度，自訂圖示以完美適應任何專案的設計和品牌。 對於尋求無縫融入任何專案的高品質開源圖示庫的開發人員來說，Tabler Icons 是一個絕佳的選擇。該程式庫的易用性以及與 React 和其他現代 Web 技術的整合使其成為開發人員的首選資源，旨在以最小的麻煩增強應用程式的視覺吸引力和功能。 4.字體真棒 ------ **網址：https://fontawesome.com/**  Font Awesome 是開發社群中最知名、最廣泛使用的圖示庫之一。該工具包以其多功能性和廣泛的收藏而聞名，提供適合任何專案（從 Web 應用程式到行動介面）的免費和高級圖示。 Font Awesome 的受歡迎程度得益於它與包括 Bootstrap 在內的眾多框架的兼容性，這使其成為開發人員資源中的主要內容。 **為開發人員提供的主要功能：** **全面的圖標集：** Font Awesome 提供了數千個圖標，被稱為“完美圖標”，這些圖標經過精心設計，清晰度和視覺吸引力。這個廣泛的集合確保開發人員能夠存取適合每種可能用途的正確圖標，從常見的介面操作到專用符號。 **Bootstrap 相容性：** Font Awesome 圖示可輕鬆與 Bootstrap 集成，透過與現有設計模式和樣式保持一致來增強使用者介面，使其成為利用 Bootstrap 進行專案的開發人員的最愛選擇。 **材質符號及更多：**除了傳統圖示之外，Font Awesome 還包括各種非常適合現代 Web 和行動應用程式的材質符號，提供遵循 UI/UX 最新趨勢的設計。 **開源和進階版本：** Font Awesome 提供的開源圖示使從事個人專案或商業活動的開發人員可以使用它。此外，優質圖標提供更專業和多樣化的設計，滿足更廣泛的需求。 **如何在 React 專案中安裝 Font Awesome：** Font Awesome 可以無縫整合到 React 應用程式中，為開發人員提供了觸手可及的強大圖標工具包。以下是如何在 React 專案中包含 Font Awesome 的方法： 新增圖示庫：透過npm 或yarn 將Font Awesome 加入到您的專案中來安裝Font Awesome。如果您使用免費版本，可以使用以下命令安裝： ``` npm install @fortawesome/fontawesome-free ``` 或者 ``` yarn add @fortawesome/fontawesome-free ``` **匯入圖示：**安裝後，將您需要的特定圖示匯入到 React 元件中。 Font Awesome 使用庫系統來加入圖標，因此您首先導入打算使用的圖標，然後將它們加入到庫中： ``` import { library } from '@fortawesome/fontawesome-svg-core'; import { faCoffee } from '@fortawesome/free-solid-svg-icons'; library.add(faCoffee); ``` **在元件中使用圖示：**您可以輕鬆地在元件中使用匯入的圖示。以下是使用 FontAwesomeIcon 元件的範例： ``` import { FontAwesomeIcon } from '@fortawesome/react-fontawesome'; function App() { return ( <div> <h1>Enjoy Your Coffee!</h1> <FontAwesomeIcon icon="coffee" style={{ color: 'brown', fontSize: '24px' }} /> </div> ); } ``` **自訂和設計您的圖標：** Font Awesome 允許輕鬆自訂圖標，例如更改大小、顏色和其他 CSS 屬性，確保圖標完美匹配您的應用程式的風格。 Font Awesome 與 React 的整合不僅簡化了開發過程，還透過其多樣化的圖示增強了整體使用者體驗，這些圖示在介面設計中發揮著至關重要的作用。無論您是在開發 Web 專案、行動應用程式或商業軟體，Font Awesome 都能為您提供建立具有視覺吸引力和功能強大的數位產品所需的工具。 5. 螢光粉圖標 -------- **網址：https://phosphoricons.com/**  Phosphor Icons 是一個多功能、免費的圖標庫，專門針對為其專案尋求輕量級、有凝聚力的圖標集的設計師和開發人員。 Phosphor 的設計讓人想起羽毛圖標，提供了一種微妙的、基於線條的風格，與從簡約的 Web 介面到豐富的行動應用程式等各種設計美學無縫整合。 **為開發人員提供的主要功能：** **廣泛的圖標：** Phosphor Icons 提供了多種風格的免費圖標，包括常規、粗體和填充，使設計人員能夠保持一致性，同時根據需要靈活地強調不同的 UI 元素。 **多功能格式：** Phosphor Icons 提供 SVG 和 PNG 格式，可供下載並整合到任何專案中，確保設計人員和開發人員幾乎可以在從 Web 到印刷的任何環境中使用它們。 **專為 Bootstrap 設計：**這些圖標經過精心設計，可與 Bootstrap 等流行框架無縫協作，使其成為希望透過高品質、可擴展的圖標增強專案的開發人員的理想選擇。 **完全開源：**作為一個免費的圖示庫，Phosphor Icons 鼓勵修改和重新分發，支援開源愛好者社群和商業專案。 **如何在 React 專案中安裝 Phosphor 圖示：** 在 React 應用程式中實現 Phosphor Icons 非常簡單，提供了一種有效的方法來透過漂亮的圖示來增強專案的視覺化介面。 **新增圖示庫：**要開始在 React 專案中使用 Phosphor Icons，請先透過 npm 或 YARN 安裝圖示套件： ``` npm install phosphor-react ``` 或者 ``` yarn add phosphor-react ``` **導入圖示：**磷光體圖示可以單獨匯入，使您可以保持較小的套件大小並提高應用程式的效率。將您需要的圖示直接匯入到您的 React 元件中： ``` import { Camera, Heart } from 'phosphor-react'; ``` 在元件中使用圖示：您可以輕鬆地將磷光體圖示整合到元件中。以下是您可以如何使用它們： ``` function App() { return ( <div> <h1>Capture Your Best Moments</h1> <Camera size={32} color="#333" /> <h2>Don’t forget to share the love!</h2> <Heart size={32} color="red" /> </div> ); } ``` **客製化：**螢光粉圖示是高度可自訂的。您可以直接在元件中調整大小、顏色和其他屬性，從而輕鬆自訂圖標以適應應用程式的設計和感覺。 Phosphor Icons 是需要強大、免費的圖標集（可以下載並無縫整合到各種設計專案中）的設計師和開發人員的首選。憑藉其廣泛的圖標和易於自訂的特點，Phosphor Icons 確保您的專案不僅看起來很棒，而且與最新的設計趨勢和最佳實踐保持一致。無論您是建立新應用程式、更新網站還是為商業軟體製作使用者介面，Phosphor Icons 都能為您提供成功所需的視覺化工具。 常見問題 (FAQ) ---------- #### Q：在哪裡可以找到我的專案的免費圖示？ 答：有幾個信譽良好的開源圖示庫提供適合各種專案的免費圖示。 Hugeicons Pro、Font Awesome、Phosphor Icons 和 Tabler Icons 等庫提供了大量圖標，可免費供個人和商業用途使用。 #### Q：使用開源圖示庫有什麼好處？ 答：開源圖示庫具有許多優勢，包括靈活性、免費和社群支援。它們允許開發人員和設計人員使用、修改甚至重新分發圖標，而無需支付任何許可費用。這種靈活性非常適合自訂圖示以滿足專案的特定需求，同時也有助於其他社群成員的改進並從中受益。 #### Q：圖標字體會影響我網站的效能嗎？ 答：圖標字體對於效能來說非常高效，因為它們本質上是字體，因此只需要單個 HTTP 請求即可加載，這與 PNG 等單獨的圖像檔案不同，後者需要對每個檔案進行單獨的請求。然而，明智地使用它們很重要，因為過度使用或實施不當可能會導致檔案大小膨脹和載入時間增加。將圖標字體與其他 SVG 和靜態文件優化整合可以幫助維護平衡且高效能的網站。 --- 原文出處：https://dev.to/masumparvej/best-icon-libraries-for-a-dev-412d
[訂閱我的程式設計 YouTube 頻道](https://www.youtube.com/@alexmercedcoder) [訂閱我的資料 YouTube 頻道](https://www.youtube.com/@alexmerceddata) 函數式程式設計 (FP) 在軟體開發領域獲得了巨大的關注，JavaScript 開發人員越來越多地轉向這種範例，以更有效地解決問題並減少錯誤。從本質上講，函數式程式設計強調使用純函數、不變性以及柯里化、記憶化和 monad 等先進技術來建立更清晰、更可預測的程式碼。 在這篇文章中，我們將深入研究每個概念，以了解它們的工作原理以及它們在 JavaScript 開發中的重要性。我們將探索**純函數**的無副作用性質、用於維護狀態可預測性的**不變性**、用於增強函數重用和組合的**柯里化**、用於優化性能的**記憶化**以及用於以函數式風格處理副作用的**monad** 。 無論您是函數式程式設計的新手，還是希望加深對其在 JavaScript 中的應用的理解，這篇文章都將為您提供堅實的基礎和實際範例，以便將這些原則整合到您的編碼實踐中。讓我們揭開這些概念的神秘面紗，看看它們如何改變您編寫 JavaScript 程式碼的方式。 1. 純函數 ------ **純函數**是一種函數，在給定相同的輸入的情況下，將始終返回相同的輸出，並且不會導致任何可觀察到的副作用。這個概念在函數式程式設計中至關重要，因為它允許開發人員編寫更可預測和可測試的程式碼。 ### 在 JavaScript 中使用純函數的好處： - **可預測性：**由於純函數不依賴或修改其範圍之外的資料狀態，因此它們更容易推理和除錯。 - **可重複使用性：**純函數可以在應用程式的不同部分重複使用，而無需考慮外部上下文。 - **可測試性：**沒有隱藏狀態或副作用，純函數很容易測試；輸入和輸出是您需要考慮的全部。 ### JavaScript 中純函數的範例： 考慮一個簡單的函數來計算矩形的面積： ``` function rectangleArea(length, width) { return length * width; } ``` 這個函數是純粹的，因為它總是使用相同的參數來傳回相同的結果，而且它不會修改任何外部狀態或產生副作用。 ### 常見陷阱以及如何避免它們： 雖然純函數提供了許多好處，但開發人員在嘗試將它們整合到與資料庫、外部服務或全域狀態互動的應用程式時可能會面臨挑戰。以下是保持純度的一些技巧： - **避免副作用：**不要修改函數內的任何外部變數或物件。 - **本機處理狀態：**如果您的函數需要存取應用程式狀態，請考慮將狀態作為參數傳遞並傳回新狀態而不修改原始狀態。 透過理解和實現純函數，開發人員可以在充分利用 JavaScript 中函數式程式設計的全部功能方面邁出重要一步。 2. 不變性 ------ **不變性**是指資料建立後永不更改的原則。您無需修改現有物件，而是建立一個包含所需變更的新物件。這是函數式程式設計的基石，因為它有助於防止副作用並在應用程式的整個生命週期中保持資料的完整性。 ### JavaScript 如何處理不變性： 預設情況下，JavaScript 物件和陣列是可變的，這表示在需要時必須注意強制執行不變性。但是，有幾種技術和工具可以提供幫助： - **使用`const` ：**雖然`const`不會使變數變得不可變，但它可以防止將變數辨識碼重新指派給新值，這是邁向不變性的一步。 - **Object.freeze()：**此方法可以透過防止向物件新增屬性和修改現有屬性來使物件不可變。 - **陣列和物件的擴展語法：**使用擴展語法可以幫助建立新的陣列或物件，同時合併現有陣列或物件的元素或屬性，而無需修改原始陣列或物件。 ### 確保 JavaScript 中資料不變性的技術： 1. **寫入時複製：**始終建立一個新的物件或陣列，而不是修改現有的物件或陣列。例如： ``` const original = { a: 1, b: 2 }; const modified = { ...original, b: 3 }; // 'original' is not changed ``` 2. **使用函式庫：**像 Immutable.js 這樣的函式庫提供了高度最佳化的持久不可變資料結構，可以簡化不變性的實作。 ### 幫助實施不變性的函式庫： - **Immutable.js：**提供一系列本質上不可變的資料結構。 - **immer：**允許您透過使用臨時草稿狀態並套用變更來產生新的不可變狀態，以更方便的方式處理不可變狀態。 透過將不變性整合到 JavaScript 專案中，您可以增強資料完整性、提高應用程式效能（透過減少防禦性複製的需求）並提高程式碼的可預測性。它完全符合函數式程式設計的原則，從而產生更乾淨、更健壯的軟體。 3.柯里化 ----- **柯里化**是函數式程式設計中的一種變革性技術，其中具有多個參數的函數被轉換為一系列函數，每個函數採用一個參數。這種方法不僅使您的函數更加模組化，而且還增強了程式碼的可重複使用性和可組合性。 ### JavaScript 柯里化的實際用途： 柯里化允許建立高階函數，這些函數可以在應用程式的不同點使用不同的參數進行自訂和重複使用。它特別適用於： - **事件處理：**建立針對特定事件自訂的部分應用函數，但重複使用通用處理程序邏輯。 - **API 呼叫：**使用預定義參數（例如 API 金鑰或使用者 ID）設定函數，這些參數可以在不同的呼叫中重複使用。 ### 說明柯里化的逐步範例： 考慮一個簡單的函數來加兩個數字： ``` function add(a, b) { return a + b; } // Curried version of the add function function curriedAdd(a) { return function(b) { return a + b; }; } const addFive = curriedAdd(5); console.log(addFive(3)); // Outputs: 8 ``` 此範例展示了柯里化如何將簡單的加法函數轉變為更通用和可重複使用的函數。 ### 柯里化與部分應用： 雖然柯里化和部分應用都涉及將函數分解為更簡單、更具體的函數，但它們並不相同： - **柯里化（Currying）：**將具有多個參數的函數轉換為一系列巢狀函數，每個函數只接受一個參數。 - **部分應用：**涉及透過預先填充一些參數來建立具有較少參數的函數。 這兩種技術在函數式程式設計中都很有價值，可以用來簡化複雜的函數簽名並提高程式碼模組化。 透過利用柯里化，開發人員可以增強函數的可重複使用性和組合性，從而在 JavaScript 專案中產生更清晰、更易於維護的程式碼。 4. 記憶 ----- **記憶化**是函數式程式設計中使用的最佳化技術，透過儲存昂貴的函數呼叫的結果並在相同的輸入再次發生時返回快取的結果來加速電腦程式。它在 JavaScript 中對於優化涉及繁重計算任務的應用程式的效能特別有用。 ### 為什麼記憶化在 JavaScript 很重要： - **效率：**減少使用相同參數重複呼叫函數所需的計算次數。 - **效能：**透過快取耗時操作的結果來提高應用程式回應能力。 - **可擴展性：**透過最小化計算開銷來幫助管理更大的資料集或更複雜的演算法。 ### 實現記憶化：範例和常用方法： 以下是 JavaScript 中記憶函數的基本範例： ``` function memoize(fn) { const cache = {}; return function(...args) { const key = args.toString(); if (!cache[key]) { cache[key] = fn.apply(this, args); } return cache[key]; }; } const factorial = memoize(function(x) { if (x === 0) { return 1; } else { return x * factorial(x - 1); } }); console.log(factorial(5)); // Calculates and caches the result console.log(factorial(5)); // Returns the cached result ``` 此範例示範了記憶化如何快取階乘計算的結果，從而顯著減少重複呼叫的計算時間。 ### 記憶化的優點和潛在缺點： #### 好處： - 顯著減少重複操作的處理時間。 - 透過避免冗餘計算來提高應用程式效率。 - 易於用高階函數實現。 #### 缺點： - 由於快取而增加記憶體使用量。 - 不適合具有不確定性輸出的函數或具有副作用的函數。 透過理解和實現記憶化，開發人員可以優化他們的 JavaScript 應用程式，使其更快、更有效率。然而，重要的是要考慮額外記憶體使用方面的權衡，並確保僅在能夠提供明顯好處的地方應用記憶化。 5. 單子 ----- **Monad**是函數式程式設計中使用的抽象資料類型，用於處理副作用，同時保持純函數原則。它們將行為和邏輯封裝在靈活的可連結結構中，允許順序操作，同時保持函數的純淨。 ### Monad 簡介及其在 FP 中的意義： Monad 提供了一個以受控方式處理副作用（如 IO、狀態、異常等）的框架，有助於保持功能的純度和可組合性。在 JavaScript 中，Promise 是一個常見的一元結構範例，可以乾淨且有效率地管理非同步操作。 ### JavaScript 中 Monad 的範例： - **Promises：**透過封裝待處理操作、成功值或錯誤來處理非同步操作，允許方法連結（如`.then()`和`.catch()` ）： ``` new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => resolve("Data fetched"), 1000); }) .then(data => console.log(data)) .catch(error => console.error(error)); ``` - **Maybe Monad：**透過封裝可能存在或不存在的值來幫助處理 null 或未定義的錯誤： ``` function Maybe(value) { this.value = value; } Maybe.prototype.bind = function(transform) { return this.value == null ? this : new Maybe(transform(this.value)); }; Maybe.prototype.toString = function() { return `Maybe(${this.value})`; }; const result = new Maybe("Hello, world!").bind(value => value.toUpperCase()); console.log(result.toString()); // Outputs: Maybe(HELLO, WORLD!) ``` ### Monad 定律與結構： Monad 必須遵循三個核心定律——同一性、關聯性和單位——以確保它們的行為可預測： - **同一性：**直接應用函數或透過 monad 傳遞函數應該會產生相同的結果。 - **關聯性：**執行操作的順序（連結）不影響結果。 - **單位：**一個值必須能夠被提升為一個單子而不改變其行為。 理解這些定律對於在函數式程式設計中有效地實現或利用 monad 至關重要。 ### Monad 如何管理副作用並保持功能純度： 透過封裝副作用，monad 允許開發人員保持程式碼庫的其餘部分純淨，從而更易於理解和維護。它們使副作用可預測和可管理，這對於維護狀態一致性和錯誤處理可能變得具有挑戰性的大型應用程式至關重要。 透過利用 monad，開發人員可以增強 JavaScript 應用程式的功能，確保它們以功能性的方式處理副作用，從而提高程式碼的可靠性和可維護性。 6. 這些概念如何相互關聯 ------------- 純函數、不變性、柯里化、記憶化和 monad 的概念不僅僅是單獨的元素，而是增強 JavaScript 應用程式的健全性和可維護性的互連工具。以下是他們如何共同創造一個有凝聚力的函數式程式設計環境。 ### 建立功能協同： - **純函數與不變性：**純函數確保函數沒有副作用，並為相同的輸入傳回相同的輸出，並透過防止資料意外變更的不變性來補充。它們共同確保了可預測且穩定的程式碼庫。 - **柯里化和記憶化：**柯里化允許將函數分解為更簡單的單參數函數，這些函數更易於管理和記憶。然後可以將記憶化應用於這些柯里化函數以緩存其結果，透過避免重複計算來優化應用程式的效能。 - **Monad 和純函數：** Monad 有助於以受控方式管理副作用，這使得純函數即使在處理 I/O 或狀態轉換等操作時也能保持純淨。這種副作用的封裝保留了功能架構的完整性。 ### 範例：一個小型功能模組： 讓我們考慮一個將這些概念結合在一起的實際範例。假設我們正在建立一個簡單的用戶註冊模組： ``` // A pure function to validate user input const validateInput = input => input.trim() !== ''; // A curried function for creating a user object const createUser = name => ({ id: Date.now(), name }); // Memoizing the createUser function to avoid redundant operations const memoizedCreateUser = memoize(createUser); // A monad for handling potential null values in user input const getUser = input => new Maybe(input).bind(validateInput); // Example usage const input = getUser(' John Doe '); const user = input.bind(memoizedCreateUser); console.log(user.toString()); // Outputs user details or empty Maybe ``` 在此範例中， `validateInput`是確保輸入有效性的純函數。 `createUser`是一個柯里化和記憶化的函數，針對效能進行了最佳化，而`getUser`使用 monad 來安全地處理潛在的 null 值。 結論： --- 理解和整合這些函數式程式設計概念可以顯著提高 JavaScript 程式碼的品質和可維護性。透過同時使用純函數、不變性、柯里化、記憶化和 monad，開發人員可以建立更可靠、更有效率、更乾淨的應用程式。 透過採用這些相互關聯的原則，JavaScript 開發人員可以充分利用函數式程式設計的潛力來編寫更好、更永續的程式碼。 --- 原文出處：https://dev.to/alexmercedcoder/deep-dive-into-functional-programming-in-javascript-851
長話短說 ---- 在本文中，您將了解如何建立基於 AI 的行銷活動管理應用程式，該應用程式可讓您建立和分析廣告活動，從而使您能夠為您的業務做出正確的決策。 我們將介紹如何： - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式， - 使用 CopilotKit 將 AI 助理整合到軟體應用程式中，以及 - 建立特定於操作的人工智慧副駕駛來處理應用程式中的各種任務。 - 建立一名競選經理  --- CopilotKit：建構應用內人工智慧副駕駛的框架 -------------------------- CopilotKit是一個[開源的AI副駕駛平台](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)。我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造： - ChatBot：上下文感知的應用內聊天機器人，可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea：人工智慧驅動的文字字段，具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理：應用程式內人工智慧代理，可以與您的應用程式和使用者互動🤖  {% cta https://git.new/devtoarticle1 %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 先決條件 ---- 要完全理解本教程，您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 我們還將利用以下內容： - [Radix UI](https://www.radix-ui.com/) - 用於為應用程式建立可存取的 UI 元件。 - [OpenAI API 金鑰](https://platform.openai.com/api-keys)- 使我們能夠使用 GPT 模型執行各種任務。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架，用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 --- 專案設定和套件安裝 --------- 首先，透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式： ``` npx create-next-app campaign-manager ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中，我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。  接下來，將[Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react) 、 [Radix UI](https://www.radix-ui.com/)及其原始元件安裝到專案中。 ``` npm install @heroicons/react @radix-ui/react-avatar @radix-ui/react-dialog @radix-ui/react-dropdown-menu @radix-ui/react-icons @radix-ui/react-label @radix-ui/react-popover @radix-ui/react-select @radix-ui/react-slot @radix-ui/react-tabs ``` 另外，安裝[Recharts 程式庫](https://recharts.org/en-US)（一個用於建立互動式圖表的 React 程式庫）以及以下實用程式套件： ``` npm install recharts class-variance-authority clsx cmdk date-fns lodash react-day-picker tailwind-merge tailwindcss-animate ``` 最後，安裝[CopilotKit 軟體套件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)。這些套件使 AI copilot 能夠從 React 狀態檢索資料並在應用程式中做出決策。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜！您現在已準備好建立應用程式。 --- 使用 Next.js 建立 Campaign Manager 應用程式 ----------------------------------- 在本節中，我將引導您建立活動管理器應用程式的使用者介面。 首先，讓我們進行一些初始設定。 在`src`資料夾中建立一個`components`和`lib`資料夾。 ``` cd src mkdir components lib ``` 在**`lib`**資料夾中，我們將聲明應用程式的靜態類型和預設活動。因此，在**`lib`**資料夾中建立**`data.ts`**和**`types.ts`**檔案。 ``` cd lib touch data.ts type.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`type.ts`檔中。它聲明了活動屬性及其資料類型。 ``` export interface Campaign { id: string; objective?: | "brand-awareness" | "lead-generation" | "sales-conversion" | "website-traffic" | "engagement"; title: string; keywords: string; url: string; headline: string; description: string; budget: number; bidStrategy?: "manual-cpc" | "cpa" | "cpm"; bidAmount?: number; segment?: string; } ``` 為應用程式建立預設的行銷活動清單並將其複製到`data.ts`檔案中。 ``` import { Campaign } from "./types"; export let DEFAULT_CAMPAIGNS: Campaign[] = [ { id: "1", title: "CopilotKit", url: "https://www.copilotkit.ai", headline: "Copilot Kit - The Open-Source Copilot Framework", description: "Build, deploy, and operate fully custom AI Copilots. In-app AI chatbots, AI agents, AI Textareas and more.", budget: 10000, keywords: "AI, chatbot, open-source, copilot, framework", }, { id: "2", title: "EcoHome Essentials", url: "https://www.ecohomeessentials.com", headline: "Sustainable Living Made Easy", description: "Discover our eco-friendly products that make sustainable living effortless. Shop now for green alternatives!", budget: 7500, keywords: "eco-friendly, sustainable, green products, home essentials", }, { id: "3", title: "TechGear Solutions", url: "https://www.techgearsolutions.com", headline: "Innovative Tech for the Modern World", description: "Find the latest gadgets and tech solutions. Upgrade your life with smart technology today!", budget: 12000, keywords: "tech, gadgets, innovative, modern, electronics", }, { id: "4", title: "Global Travels", url: "https://www.globaltravels.com", headline: "Travel the World with Confidence", description: "Experience bespoke travel packages tailored to your dreams. Luxury, adventure, relaxation—your journey starts here.", budget: 20000, keywords: "travel, luxury, adventure, tours, global", }, { id: "5", title: "FreshFit Meals", url: "https://www.freshfitmeals.com", headline: "Healthy Eating, Simplified", description: "Nutritious, delicious meals delivered to your door. Eating well has never been easier or tastier.", budget: 5000, keywords: "healthy, meals, nutrition, delivery, fit", }, ]; ``` 由於我們使用 Radix UI 建立可以使用 TailwindCSS 輕鬆自訂的基本 UI 元件，因此請在**`lib`**資料夾中建立一個**`utils.ts`**文件，並將以下程式碼片段複製到該文件中。 ``` //👉🏻 The lib folder now contains 3 files - data.ts, type.ts, util.ts //👇🏻 Copy the code below into the "lib/util.ts" file. import { type ClassValue, clsx } from "clsx"; import { twMerge } from "tailwind-merge"; export function cn(...inputs: ClassValue[]) { return twMerge(clsx(inputs)); } export function randomId() { return Math.random().toString(36).substring(2, 15); } ``` 導航到`components`資料夾並在其中建立其他三個資料夾。 ``` cd components mkdir app dashboard ui ``` `components/app`資料夾將包含應用程式中使用的各種元件，而儀表板資料夾包含某些元素的 UI 元件。 `ui`資料夾包含使用 Radix UI 建立的多個 UI 元素。將[專案儲存庫中的這些元素](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components/ui)複製到該資料夾中。 恭喜！ `ui`資料夾應包含必要的 UI 元素。現在，我們可以使用它們來建立應用程式中所需的各種元件。 ### 建立應用程式 UI 元件 在這裡，我將引導您完成為應用程式建立使用者介面的過程。  首先，導航至**`app/page.tsx`**檔案並將以下程式碼片段貼到其中。該文件呈現在**`components/app`**資料夾中聲明的 App 元件。 ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; export default function DashboardPage() { return <App />; } ``` 在`components/app`資料夾中建立`App.tsx` 、 `CampaignForm.tsx` 、 `MainNav.tsx`和`UserNav.tsx`檔案。 ``` cd components/app touch App.tsx CampaignForm.tsx MainNav.tsx UserNav.tsx ``` 將下面的程式碼片段複製到`App.tsx`檔案中。 ``` "use client"; import { DEFAULT_CAMPAIGNS } from "@/lib/data"; import { Campaign } from "@/lib/types"; import { randomId } from "@/lib/utils"; import { Dashboard } from "../dashboard/Dashboard"; import { CampaignForm } from "./CampaignForm"; import { useState } from "react"; import _ from "lodash"; export function App() { //👇🏻 default segments const [segments, setSegments] = useState<string[]>([ "Millennials/Female/Urban", "Parents/30s/Suburbs", "Seniors/Female/Rural", "Professionals/40s/Midwest", "Gamers/Male", ]); const [campaigns, setCampaigns] = useState<Campaign[]>( _.cloneDeep(DEFAULT_CAMPAIGNS) ); //👇🏻 updates campaign list function saveCampaign(campaign: Campaign) { //👇🏻 newly created campaign if (campaign.id === "") { campaign.id = randomId(); setCampaigns([campaign, ...campaigns]); } else { //👇🏻 existing campaign - search for the campaign and updates the campaign list const index = campaigns.findIndex((c) => c.id === campaign.id); if (index === -1) { setCampaigns([...campaigns, campaign]); } else { campaigns[index] = campaign; setCampaigns([...campaigns]); } } } const [currentCampaign, setCurrentCampaign] = useState<Campaign | undefined>( undefined ); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` - 從上面的程式碼片段來看， - 我為行銷活動建立了預設細分列表，並對已定義的行銷活動列表進行了深層複製。 - `saveCampaign`函數接受行銷活動作為參數。如果行銷活動沒有 ID，則表示它是新建立的，因此會將其新增至行銷活動清單。否則，它會找到該活動並更新其屬性。 - `Dashboard`和`CampaignForm`元件接受細分和行銷活動作為 props。 [Dashboard 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/dashboard/Dashboard.tsx)在儀表板上顯示各種 UI 元素，而[CampaignForm 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/app/CampaignForm.tsx)使用戶能夠在應用程式中建立和保存新的行銷活動。 您也可以使用[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components)中的程式碼片段來更新儀表板和應用程式元件。 恭喜！您應該有一個有效的 Web 應用程式，可讓使用者查看和建立新的行銷活動。 在接下來的部分中，您將了解如何將 CopilotKit 加入到應用程式中，以根據每個行銷活動的目標和預算進行分析和決策。  --- 使用 CopilotKit 透過 AI 分析廣告活動 -------------------------- 在這裡，您將學習如何將人工智慧加入到應用程式中，以幫助您分析行銷活動並做出最佳決策。 在繼續之前，請造訪[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys)並建立一個新的金鑰。  建立一個`.env.local`檔案並將新建立的金鑰複製到該檔案中。 ``` OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_SECRET_KEY> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview ``` 接下來，您需要為 CopilotKit 建立 API 端點。在 Next.js 應用程式資料夾中，建立一個包含`route.ts`檔案的`api/copilotkit`資料夾。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`route.ts`檔中。 [CopilotKit 後端](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotBackend)接受使用者的請求並使用 OpenAI 模型做出決策。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend({}); const openaiModel = process.env["OPENAI_MODEL"]; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 若要將您的應用程式連接到此 API 端點，請更新`app/page.tsx`文件，如下所示： ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; export default function DashboardPage() { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit/'> <CopilotSidebar instructions='Help the user create and manage ad campaigns.' defaultOpen={true} labels={{ title: "Campaign Manager Copilot", initial: "Hello there! I can help you manage your ad campaigns. What campaign would you like to work on?", }} clickOutsideToClose={false} > <App /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` `CopilotKit`元件包裝整個應用程式並接受包含 API 端點連結的`url`屬性。 `CopilotSidebar`元件為應用程式加入了一個聊天機器人側邊欄面板，使我們能夠向 CopilotKit 提供各種指令。  ### 如何讓AI副駕駛執行各種動作 CopilotKit 提供了兩個鉤子，使我們能夠處理使用者的請求並插入應用程式狀態： [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 `useCopilotAction`掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件： - name - 操作的名稱。 - 描述 - 操作的描述。 - 參數 - 包含所需參數清單的陣列。 - render - 預設的自訂函數或字串。 - handler - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` `useMakeCopilotReadable`掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` CopilotKit 還允許您為使用者提示提供上下文，使其能夠做出充分且準確的決策。 將`guidance.ts`和`script.ts`加入到專案內的`lib`資料夾中，並將此[指導](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/guideline.ts)和[腳本建議](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/script.ts)複製到檔案中，以便 CopilotKit 做出決策。 在應用程式元件中，將當前日期、腳本建議和指導傳遞到 CopilotKit。 ``` import { GUIDELINE } from "@/lib/guideline"; import { SCRIPT_SUGGESTION } from "@/lib/script"; import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; export function App() { //-- 👉🏻 ...other component functions //👇🏻 Ground the Copilot with domain-specific knowledge for this use-case: marketing campaigns. useMakeCopilotReadable(GUIDELINE); useMakeCopilotReadable(SCRIPT_SUGGESTION); //👇🏻 Provide the Copilot with the current date. useMakeCopilotReadable("Today's date is " + new Date().toDateString()); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` 在`App`元件中建立一個 CopilotKit 操作，該操作可在使用者提供此類指令時建立新的活動或編輯現有的活動。 ``` useCopilotAction({ name: "updateCurrentCampaign", description: "Edit an existing campaign or create a new one. To update only a part of a campaign, provide the id of the campaign to edit and the new values only.", parameters: [ { name: "id", description: "The id of the campaign to edit. If empty, a new campaign will be created", type: "string", }, { name: "title", description: "The title of the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "keywords", description: "Search keywords for the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "url", description: "The URL to link the ad to. Most of the time, the user will provide this value, leave it empty unless asked by the user.", type: "string", required: false, }, { name: "headline", description: "The headline displayed in the ad. This should be a 5-10 words", type: "string", required: false, }, { name: "description", description: "The description displayed in the ad. This should be a short text", type: "string", required: false, }, { name: "budget", description: "The budget of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "objective", description: "The objective of the campaign", type: "string", enum: [ "brand-awareness", "lead-generation", "sales-conversion", "website-traffic", "engagement", ], }, { name: "bidStrategy", description: "The bid strategy of the campaign", type: "string", enum: ["manual-cpc", "cpa", "cpm"], required: false, }, { name: "bidAmount", description: "The bid amount of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "segment", description: "The segment of the campaign", type: "string", required: false, enum: segments, }, ], handler: (campaign) => { const newValue = _.assign( _.cloneDeep(currentCampaign), _.omitBy(campaign, _.isUndefined) ) as Campaign; setCurrentCampaign(newValue); }, render: (props) => { if (props.status === "complete") { return "Campaign updated successfully"; } else { return "Updating campaign"; } }, }); ``` {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=gCJpH6Tnj5g %} 新增另一個模擬 API 呼叫的操作，以允許 CopilotKit 從先前建立的活動中檢索歷史資料。 ``` // Provide this component's Copilot with the ability to retrieve historical cost data for certain keywords. // Will be called automatically when needed by the Copilot. useCopilotAction({ name: "retrieveHistoricalData", description: "Retrieve historical data for certain keywords", parameters: [ { name: "keywords", description: "The keywords to retrieve data for", type: "string", }, { name: "type", description: "The type of data to retrieve for the keywords.", type: "string", enum: ["CPM", "CPA", "CPC"], }, ], handler: async ({ type }) => { // fake an API call that retrieves historical data for cost for certain keywords based on campaign type (CPM, CPA, CPC) await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); function getRandomValue(min: number, max: number) { return (Math.random() * (max - min) + min).toFixed(2); } if (type == "CPM") { return getRandomValue(0.5, 10); } else if (type == "CPA") { return getRandomValue(5, 100); } else if (type == "CPC") { return getRandomValue(0.2, 2); } }, render: (props) => { // Custom in-chat component rendering. Different components can be rendered based on the status of the action. let label = "Retrieving historical data ..."; if (props.args.type) { label = `Retrieving ${props.args.type} for keywords ...`; } if (props.status === "complete") { label = `Done retrieving ${props.args.type} for keywords.`; } const done = props.status === "complete"; return ( <div className=''> <div className=' w-full relative max-w-xs'> <div className='absolute inset-0 h-full w-full bg-gradient-to-r from-blue-500 to-teal-500 transform scale-[0.80] bg-red-500 rounded-full blur-3xl' /> <div className='relative shadow-xl bg-gray-900 border border-gray-800 px-4 py-8 h-full overflow-hidden rounded-2xl flex flex-col justify-end items-start'> <h1 className='font-bold text-sm text-white mb-4 relative z-50'> {label} </h1> <p className='font-normal text-base text-teal-200 mb-2 relative z-50 whitespace-pre'> {props.args.type && `Historical ${props.args.type}: ${props.result || "..."}`} </p> </div> </div> </div> ); }, }); ```  恭喜！您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具，可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣，還是對複雜任務的自動化感興趣，CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中，您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼： <https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo> 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii
你的轉職路上，還缺少一份自學作業包！寫完這幾包，直接拿作品去面試上班！
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