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
效率和生產力不僅是開發人員的目標，也是必需品。我們製作了大量的工具並編寫了日常任務的腳本，所有這些都是為了騰出時間來處理真正重要的事情。在當今龐大的開發者生態系中，一系列[生產力工具](https://www.devzero.io/blog/ai-tools-for-software-developers-in-2023-to-boost-dev-productivity)隨時可以簡化我們的工作流程。 生產力工具的作用不僅僅是減少重複性任務的[時間](https://www.devzero.io/blog/time-management-tools-and-tips-boosting-productivity-for-software-developers)。它們在管理程式碼和促進團隊協作方面至關重要。借助正確的工具包，開發人員可以將注意力從平凡轉向創新，以新的自由度來應對創意挑戰。讓我們深入了解頂級開發者生產力工具，以在 2024 年提升您的遊戲水平。 衡量開發人員的生產力 ---------- 首先，讓我們解決一個基本問題：我們如何衡量開發人員的生產力？開發人員的日常生活不僅包括編寫程式碼，因此衡量生產力需要廣泛審視整個軟體開發過程的效率和有效性。 我們可以追蹤熟悉的指標，例如程式碼行數、開發的功能、修復的錯誤和交付時間表。然而，真正理解生產力需要一種整體方法，一種權衡軟體開發的有形和無形方面的方法。因此，考慮品質、影響和協作也很重要。 了解生產力工具 ------- 接下來，我們來詳細分析開發人員可以使用的不同類型的生產力工具： - IDE、程式碼編輯器和助手是任何開發人員武器庫的基石，為編碼、編輯、測試和除錯提供整合平台。 - 開發環境確保開發人員可以專注於編寫程式碼，而不是管理基礎架構。 - 專案管理和協作工具對於組織任務、追蹤進度和確保團隊溝通順暢至關重要。 - 設計和原型工具使開發人員能夠製作引人注目的視覺設計並改進其應用程式的 UI/UX。 - 偵錯工具對於快速辨識和修復錯誤和其他程式碼問題至關重要。 - 框架和抽象可以幫助開發人員透過重複使用通用元件更快地交付程式碼。 - 部署應用程式是最後一步，但確保效能和穩定性是關鍵。 從編碼的基礎工作到使用者介面和團隊協作的微調，每個類別在提高生產力方面都發揮著至關重要的作用。 IDE、程式碼編輯器和助手 ------------- 讓我們來看看 2024 年一些流行的 IDE 和程式碼編輯器。 1. IntelliJ IDEA --------- [IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/)是 Java 和 Kotlin 開發人員的首選 IDE，提供的綜合[開發環境](https://www.devzero.io/blog/why-software-development-environments-are-important-and-how-to-manage-them-effectively)遠遠超出 Atom 等簡單程式碼編輯器所提供的功能。此 IDE 具有出色的高級功能，例如深入程式碼理解以實現卓越的導航和重構。與基本編輯器不同，IntelliJ 整合了資料庫和版本控制的基本工具，透過讓您所需的一切觸手可及來簡化您的工作流程。 IntelliJ 社群版免費提供，並提供對其功能的廣泛探索，但存取權限僅限於學生、BootCamp 成員和特定焦點小組。對於其他人來說，專業版的價格約為每月 20 美元，並且可以完全存取 IntelliJ 強大的工具套件。 2. Visual Studio Code -------------------- Microsoft 的[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)是跨所有框架、語言和程式庫的開發人員的首選程式碼編輯器。其突出的特點是一個龐大的擴展庫，旨在提高生產力。想像一下，利用 TabNine 進行 AI 驅動的程式碼補全，或整合 GitHub Copilot，利用其 AI 輔助功能將編碼速度提高十倍。除此之外，Visual Studio Code 還提供內建的 Git 控制、用於 shell 命令的整合終端以及用於無縫程式碼分析的專用偵錯器。 最重要的是，它完全免費，並且與 Windows、Mac 和 Linux 平台普遍相容。 3. AppMap ------- [AppMap](https://www.appmap.io/)是一種視覺化工具，可提供應用程式程式碼庫內互動的詳細概述。它為開發人員提供了整個應用程式中資料流和控制的圖形表示，幫助他們更直觀地理解複雜的系統。透過 AppMap，開發人員可以輕鬆瀏覽不同的元件，了解模組之間的依賴關係，並確定潛在的最佳化或重構領域。透過直觀地繪製應用程式的內部工作原理，AppMap 增強了開發團隊之間的協作，並有助於在開發過程中做出更好的決策。 Appmap 最近推出了 Navie。 Navie 是一種生成編碼 AI，具有 API 和資料庫感知能力，因此它可以為整個程式碼庫中的複雜變更提供程式碼建議。 Navies 回答並建議針對開發人員問題進行程式碼更改，例如「我的資料庫查詢效能很慢。我如何解決它？或“我需要更改令牌系統以提高身份驗證安全性，我該如何進行？” 海軍的建議針對每位開發人員及其正在開發的軟體進行高度個人化，同時確保您的 IP 安全。 4.Copilot ----- 向無可爭議的版本控制統治者屈服：GitHub。憑藉其一系列強大的功能，包括透過 GitHub 工作流程進行自動化部署、 [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)的人工智慧驅動協助以及 Dependabot 的主動安全修補，GitHub 處於開發創新的前沿。就像 Visual Studio Code 是編碼的首選一樣，GitHub 是開發人員進行版本控制的首選平台。 GitHub 的免費套餐包含豐富的產品，非常適合小型團隊、獨立開發人員、自由工作者和新創公司。但對於大型組織和企業來說，Teams 計劃（每位使用者每月3.67 美元）和Enterprise 計劃（每位使用者每月19.25 美元）解鎖了一系列高級功能，例如GitHub Codespaces，這是與GitHub 無縫整合的虛擬IDE，可直接在平台內進行編碼。此外，付費方案還提供增強的協作功能，例如能夠任命多個拉取請求審閱者和指定程式碼擁有者，從而簡化開發流程並確保程式碼品質。 此類別中出現的另外兩個工具是[SuperMaven](https://supermaven.com/)和[TabbyML](https://github.com/TabbyML/tabby) ，兩者都使用快速且安全的 LLM 來完成程式碼完成和建議。 開發環境 ---- 在當今的微服務和複雜的基於雲端的服務和第三方庫的世界中，本地主機無法提供所需的適當環境。這會導致整個 SLDC 不斷重構並減慢部署週期。 5.DevZero --------- [DevZero](https://www.devzero.io/)是一個為開發人員在雲端提供一致的、類似生產的開發環境的平台。開發人員可以在他或她的本機電腦上工作，但仍然體驗生產環境的所有細微差別，例如資料庫、雲端原生服務等。到生產都是一致的。新開發人員只需幾分鐘即可入職，而不是幾天。這使工程組織具有一致性和易於管理。不再除錯本機。 DevZero 的一個顯著優勢是縮短了 CI 時間。開發人員可以節省重構和編譯基礎架構處理所花費的寶貴時間，因為現在他們可以立即在生產環境中執行本機程式碼。這也提高了整體發布頻率並消除了在不同環境中進行測試的障礙。 協作和專案管理 ------- 開發人員經常處理無數的選項卡，並且可能會跨多個顯示器進行操作，但切換平台以進行協作和任務管理的想法可能是一個真正的痛點。讓我們深入研究一些旨在提高開發人員生產力和促進無縫團隊協作的關鍵工具。 6. Slack ----- Slack 徹底改變了遠端協作，使公司能夠即時通訊和共享文件。對於開發人員來說，它是協作的動力源泉，可與 GitHub 等工具無縫集成，以即時更新程式碼推送或部署。這種整合確保每個人都能及時了解專案狀態，而無需不斷地來回訊息。您可以透過 Slack 的整合使用任何專案管理工具，例如 Trello、JIRA 等。 Slack 透過可自訂的工作流程和應用程式進一步發展，讓平台內任務和問題管理。雖然免費計劃支援基本通訊和最多十個集成，但要擴展到自訂自動化及其他功能，需要升級到專業計劃（每人每月 8.25 歐元）或商業計劃（每人每月 14.10 歐元）。這種靈活性使 Slack 成為追求效率和簡化工作流程的開發團隊不可或缺的工具。 7. Height ----- 在管理專案和維持組織性方面，擁有可靠的工作追蹤工具至關重要。 [Height](http://height.app/)是一款功能強大的專案管理工具，提供廣泛的功能，旨在簡化協作並最大限度地提高效率。借助 Height，開發人員可以輕鬆分配任務、設定截止日期、追蹤進度並監控團隊績效。其直覺的收件匣式介面和強大的分析功能使其成為希望掌控工作量並按時交付專案的團隊的首選。 8. Linear ----- [Linear.app](https://linear.app/)是一個專案管理和問題追蹤工具，旨在幫助團隊更有效地協作和管理工作。 Linear 提供了一個用於組織任務、追蹤進度和促進團隊成員之間溝通的平台。該工具以其時尚且用戶友好的介面而聞名。 9. Pullflow ----- 審查 PR 很多時候是工程組織的瓶頸。它不像編寫程式碼那樣有回報，並且需要上下文切換。 [Pullflow](https://pullflow.com/)旨在透過其人工智慧增強的程式碼審查協作功能來減少上下文切換並改善溝通和公關管理。 Pullflow 整合了 VSCode、Github 和 Slack 之間的 PR 通信，因此開發人員無需進行上下文切換。 設計和原型製作工具 --------- 開發人員從頭開始精心設計設計並仔細考慮每個佈局、顏色和字體選擇的時代已經演變。今天的 UI/UX 開發人員享受 Figma 等工具的重大飛躍，其中設計與程式碼相結合。讓我們詳細探討一下。 10. Figma ------- [Figma](https://www.figma.com/)透過提供可無縫整合到專案中的現成程式碼片段，徹底改變了設計到開發流程。在過去的一年裡，Figma 推出了許多插件，為 React、Vue 甚至 HTML 等流行框架提供樣板元件，並支援 Figma 設計直接轉換為 Webflow。 FigJam 是一項出色的功能，事實證明，它對於規劃和確定建造和發布的範圍、衝刺規劃和製作架構圖非常有價值。它在協作和策略規劃階段的效用怎麼強調都不為過。 由於其基於網路的特性，Figma 提供了無與倫比的易用性，並輔以適用於 Windows 和 macOS 的專用桌面應用程式。您需要加入其中一項付費方案才能使用開發模式並存取所有設計元素的程式碼。如果您使用組織計劃，您甚至可以使用私人插件。 11.Whimsical和Excalidraw ------------------ 在解釋複雜概念或設計系統架構時，圖表和視覺化通常是必不可少的。 [Excalidraw](https://excalidraw.com/)和[Whimsical](https://whimsical.com/)是兩種流行的快速繪圖工具，可讓開發人員輕鬆建立圖表。憑藉其簡單而強大的介面，開發人員可以立即建立線框、流程圖和其他視覺表示。這些工具非常適合集思廣益並向利害關係人展示概念，使它們成為開發人員工具包的寶貴補充。 偵錯工具 ---- 除錯是軟體開發生命週期中最具挑戰性和最耗時的部分之一。然而，正確的警報和監控系統可以節省無數時間。讓我們深入研究可以顯著簡化除錯過程、提高效率並減少開發工作流程中的停機時間的基本工具。 12.Postman ----- [Postman](https://www.postman.com/)已成為測試和記錄 API 的基礎 API 開發工具，因其在除錯生產和本地 API 方面的強大能力而贏得了開發人員的廣泛認可。它使用戶能夠發送和模擬 HTTP 請求，這項功能對於等待後端 API 準備就緒的前端開發人員特別有利，可確保持續進展。 除了在測試中的實用性之外，Postman 還充當 API 文件的集中儲存庫，促進團隊內的無縫共享和協作。其基本計劃（每個用戶每月 14 美元）對於大多數開發人員來說應該足夠了。 13.Sentry ----- [Sentry](https://sentry.io/)是效能監控和錯誤追蹤領域的強大工具，擅長自動辨識程式碼庫中的錯誤和錯誤。 Sentry 的 SDK 適用於幾乎所有廣泛使用的框架和技術（包括 JavaScript、PHP、Python 和 Ruby），可無縫整合到您的專案中。 檢測到錯誤後，Sentry 會提供全面的見解，例如堆疊追蹤、來源頁面和使用者訊息，這些對於有效診斷和解決問題非常寶貴。此外，程式碼覆蓋率和會話重播等功能被證明是不可或缺的，尤其是在面臨重現難以捉摸的錯誤的艱鉅任務時。 Sentry 的功能確保開發人員可以花更少的時間進行故障排除，而將更多的時間用於開發，從而提高整體生產力和程式碼品質。 您可以嘗試 Sentry 及其免費的單獨開發者計畫。然而，為了充分利用它，我建議嘗試團隊計劃（每月 26 美元），您可以將隊友加入到 Sentry 工作區。您還需要每月支付 29 美元購買程式碼覆蓋率。 框架和抽象 ----- 當今的許多元件在應用程式中都很常見：身份驗證、授權、資料庫存取、UI 元件等。寫內容從頭開始。 14.Vercel ------ 建置和部署 Web 應用程式可能是一項複雜的任務，尤其是當專案規模不斷擴大時。 Web 應用程式部署框架（例如 Vercel）為開發人員提供了簡化且可擴展的解決方案來部署其 Web 應用程式。 [Vercel](https://www.vercel.com/)是一個雲端平台，旨在簡化 Web 應用程式的部署和託管。它以專注於透過提供自動部署、無伺服器功能和全球內容交付等功能為開發人員提供無縫體驗而聞名。 15. Neurelo ------ [Neurelo](https://www.neurelo.com)為您的資料 API 提供了一個與資料庫無關的程式設計介面。 Neurelo 無需學習 MongoDB 或 PostgreSQL 的查詢語言並為它們建立 API，而是在幾分鐘內為您提供優化的自動生成的 API，包括模式建置器，以及使用 Git 管理開發、登台和生產環境的界面類似版本控制來管理追蹤更改。最後，它使用人工智慧提供自動生成的文件以及透過點擊生成和測試複雜查詢的能力。 許多公司最終會產生自己的抽象層來管理開發人員的資料庫存取或使用 SQLAlchemy 或 Hibernate 等物件關係映射器 (ORM)。 Neurelo 建立了一個通用的強大且與資料庫無關的替代方案。 部署應用程式 ------ 16. Fly.io --------- 部署應用程式可能是一個複雜且耗時的過程。應用程式部署工具（例如[Fly.io](http://fly.io/) ）旨在透過提供一個用於輕鬆部署和管理應用程式的平台來簡化此流程。 Fly.io是一個提供全球應用部署網路的平台。它允許開發人員在跨越全球多個地點的分散式基礎設施上部署和執行他們的應用程式。 Fly.io 專注於透過將應用程式執行個體分佈在更靠近最終用戶的位置來優化應用程式效能，減少延遲並改善整體用戶體驗。 該平台支援各種程式語言和框架，使開發人員能夠部署各種應用程式，包括Web應用程式、API和微服務。 Fly.io 使用邊緣運算和全球選播網路的組合來最佳化路由並確保使用者要求定向到最近的可用應用程式實例。 17. Tigris ----------- [Tigris](https://www.tigrisdata.com/)是一種與 S3 相容的全球分散式物件儲存服務，它將資料儲存為物件儲存桶中。物件是一個文件和描述該文件的任何元資料。桶子是存放物件的容器。 哪個才是最好的開發工具？ ------------ 只要您的武器庫中擁有每個類別中的任何一種工具，您就可以開始使用了。但如果我必須為您選擇一種工具，我會選擇 Visual Studio Code。它因其多功能性、對語言和框架的廣泛支援以及強大的擴展生態系統而脫穎而出，使其成為首選。 工程生產力工具 ------- 工程生產力工具支援軟體開發的特定工程方面。這可能包括分析、自動化測試、部署、容器化或靜態程式碼分析。使用這些工具，您可以確保程式碼品質和效能，並在開發週期的早期發現潛在問題。一些常見的工程生產力工具包括Docker、Jenkins、Confluence、JIRA等。 結論 我很想知道 2024 年您會從這個[清單](https://www.devzero.io/blog/how-to-calculate-developer-productivity-metrics-using-mergestat-and-devzero)中選擇哪種工具。從本質上講，GitHub 和 Visual Studio Code 是 2024 年的必備工具。我仍在研究它們，誰知道呢，它們可能會出現在 2025 年的清單中。 本文原刊於 https://www.devzero.io/blog/best-developer-productivity-in-2024 --- 原文出處：https://dev.to/shohams/17-best-developer-productivity-tools-to-try-1a2a
*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，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
我真的很喜歡 @abbeyperini 的[帖子](https://dev.to/abbeyperini/12-tips-from-a-mid-level-developer-29bk)，並決定在擔任軟體開發人員**5 年多**後分享我的技巧。 準備好？讓我們深入探討。 1.掌握基礎知識 ======== 建在搖搖欲墜的土地上的房子🏠，稍有問題就會倒塌。 同樣，如果你沒有紮實的基礎： - 你會很難適應 JavaScript 框架 - 你會陷入第一個不熟悉的問題 - 您無法掌握某些問題之間的共同主題 因此，如果你想提升前端開發人員的水平，首先要掌握**HTML** 、 **CSS**和**JavaScript** 。 --- 2. 了解網路的工作原理 ============ 在過去的幾年裡，前端開發變得更加複雜。 使用了許多工具（*捆綁器*、*轉譯器*等） 如果您不了解網路的工作原理（即「唯一」支援的語言是**HTML** （用於結構）、 **CSS** （用於樣式）和**JavaScript** （用於互動）），您將很難理解為什麼需要有這麼多工具可以在線執行您的程式碼。  --- 3.熟悉資料結構與演算法 ============ 由於程式設計面試，資料結構和演算法經常受到不好的評價🤦♀️。 **然而**，了解關鍵因素及其複雜性至關重要。如果沒有這些知識，您將無法編寫複雜的程式或評估程式碼效率。 以下是需要了解的資料結構/演算法的非詳盡列表： **資料結構：***棧*、*佇列*、*雜湊圖*、*集合*、*圖*等。 **演算法：***動態規劃*、*貪心演算法*、*遞迴*等。 --- 4. 透過實踐而不是閱讀/觀看來學習 ================== 教學會欺騙您，讓您感覺自己正在取得進步。 它們讓你相信你正在學習和進步，但你並沒有前進。真正的學習是透過實踐或教學發生的。 所以，多多練習，避免陷入教學地獄🔥。 --- 5.遇到困難時尋求協助 =========== 你不是一個人。 您附近很可能有高級開發人員，您可以向他們尋求協助。 所以，不要浪費時間去兔子洞裡。您的目標是提供價值，如果您浪費時間解決其他人已經解決的問題，您就無法實現這一目標。  --- 6.以正確的方式尋求協助 ============ 在尋求幫助之前，請確保您已經做了最低限度的事情。 你應該首先： - 在 Google/Stack Overflow/ChatGPT 上搜尋解決方案 - 了解你的目標以及什麼不起作用 - 記錄所有失敗的嘗試 另外，不要針對同一問題重複尋求協助。當您獲得幫助時，請在某處記下，以免忘記。 --- 7. 不要複製/貼上你不理解的程式碼 ================== 由於多種原因，這非常糟糕： - 您最終可能會得到不安全的程式碼，這些程式碼會暴露令牌等敏感資訊。 - 您將無法輕鬆除錯程式碼。 - 你將無法向你的同事解釋它。 這對 ChatGPT 尤其重要，因為它有時只能提供 80% 的準確答案。  --- 8. 不要盲目採納網路上找到的每一個建議 ==================== 我剛開始的時候就犯了這個錯誤。 我發現有人建議說 React 中的記憶化是邪惡的，所以我停止使用它。 令我尷尬的是，我的程式碼在預生產中崩潰了。 所以，別讓我「老」了。 當您在網路上看到建議時，請先問自己以下問題： - 這個建議適用於我嗎？ - 提供建議的人是否與我的情況類似？ **TLDR** ：運用常識🫠。 --- 9. 懷抱良好的意願：人們希望你成功❤️ ==================== 當你是新人時，人們通常會認為人們正在等待發現你的錯誤並解僱你。 至少，這是我的思想對我低聲說的。 但事實恰恰相反。 當一家公司僱用你時，它非常希望你成功。否則，這就是浪費他們在培訓和入職方面投入的時間和資源。 因此，相信你的公司希望你做得很好，並毫不猶豫地向你的同事尋求支持。 --- 10.完成勝於完美 ========= 追求完美往往會導致以下結果： - 拖延 - 浪費時間 - 過於複雜 - ETC。 因此，目標是在推動更多之前交付/驗證 V0。  --- 11. 始終將任務分解為可管理的任務 ================== 感到不知所措的最簡單方法是什麼？ 👉 試圖咬得比你能咀嚼的更多。 始終將專案分解為更小的任務。 這會： - 讓你不會感到不知所措 - 讓您的 PR（拉取請求）更容易審核 - 提供進步感 --- 12. 值得信賴，當你需要幫助時會伸出援手 ===================== 剛開始時，您的首要任務是贏得經理的信任。 當他們想到你時，應該安心。 他們應該相信： - 你在簡單的任務上很可靠 - 必要時您會尋求協助 - 有任何問題你都會溝通 您不想因為成為經理必須持續監控的問題而增加他們的工作量🔎。 --- 13.表現出對工作的熱情 ============ 用熱情可以彌補很多不足🤪。 當你是新人時，要充滿渴望和興奮。 只有經驗豐富的開發人員才能承受缺乏熱情的後果。 沒有人願意不斷地督促某人工作。指導已經夠困難的了；必須激勵某人會使事情變得更具挑戰性。  --- 14. 對學習新事物/工具/方法保持開放態度 ====================== 前端開發不斷發展。 因此，您需要對新技術持開放態度。 不要太拘泥於現有的工具。相反，表現出學習的興趣😋。 --- 15. 掌握你的開發工具🛠️ ============== 想要加快您的開發時間嗎？ 掌握你的開發工具： - 您的 IDE（例如 VSCode） - 您的原始碼控制系統（例如 Github） - 您的瀏覽器和檢查器（例如 Chrome 檢查器） - ETC。  --- 16. 專注於創造價值 =========== 不要在真空中編寫程式碼。 您編寫的每段程式碼都應該為以下方面提供價值： - 您的客戶 - 你的公司 - 您的利害關係人 - ETC。 您的報酬與您提供的價值掛鉤，而不是與您編寫的程式碼掛鉤。 因此，優先考慮編寫有目的的有效程式碼🥅。 --- 17. 為你的工作辯護：它不會自己說話 =================== 可能是新開發人員最常見的錯誤之一（特別是如果您來自重視謙虛的文化）。 1. 你做了一些了不起的事。 2. 沒有人知道這件事。 👉 那工作並不重要。 因此，透過寫作、演示等方式分享您的作品。  --- 18. 喜歡寫愚蠢的程式碼而不是聰明的程式碼 ====================== 程式碼被閱讀的次數遠多於寫的次數📝。 因此，不要編寫只有您才能理解的聰明程式碼。 **可讀性>效能>聰明。** 您希望您的同事能夠有效率地處理您的程式碼，並在必要時為您提供協助等。 --- 19.你的經理是你最好的盟友 ============== 除非你特別不幸，否則你的經理會支持你的成長📈。 他們通常希望你能夠蓬勃發展，為團隊做出貢獻，並留在公司，而不是在其他地方尋找機會。 因此，請務必招募他們來實現您的目標。 分享你的勝利、挫折（以積極的方式）和挫折，而不是獨自奮鬥。 --- 20.讓你的經理的生活更輕鬆 ============== 這個很簡單，但常被忽略。 您的經理可能有您可以協助解決的問題： - 他們可能需要加入文件但缺乏時間 - 他們的工作量可能龐大，需要支持 - 和更多 這可能是贏得經理支持（升遷、加薪等）的最簡單方法。他們已經意識到這些任務並且可以直接看到它們的影響（至少對他們來說）。  --- 21.了解任務背後的大局 ============ 不要成為程式碼猴子🐒。 剛開始時它可能會對您很有幫助。 但要達到下一個級別，您需要了解任務背後的背景： - 為什麼它們有價值 - 為什麼你被分配給他們 - 它們如何適應公司的整體策略 這種理解對於您的職業生涯更上一層樓至關重要。 --- 22. 為團隊做出貢獻（文件、技術講座、演示等） ======================== 這不僅對公司有利，對您也有利。 透過進行演示、共享文件等，您可以展示您的技能並提高團隊的生產力。 始終致力於盡可能提升團隊的表現：這是令人愉快且有益的😊。  --- 23. 成為特定領域的“掌門人” ================ 如果我必須提供一個建議，那就是這個。 在職業生涯的初期，探索各個領域是可以的。 但是，要晉升到中/高級級別，請專注於培養某一領域的專業知識。這對於促銷來說比多個領域的平均水平更具吸引力。 因此，我們的目標是培養[T 型](https://www.forbes.com/sites/lisabodell/2020/08/28/futurethink-forecasts-t-shaped-teams-are-the-future-of-work/)技能：在某一領域擁有廣泛的知識和深厚的專業知識。 --- 24. 培養你的溝通技巧 ============ 不幸的是，這是必須的。 溝通對於開發人員來說至關重要。我們經常需要做以下事情： - RFC（徵求意見） - 示範 - 演講 - ETC。 因此，請確保您具有基本的溝通能力。 --- 25. 當你遇到問題時休息一下 =============== 當你深陷一個問題時，很難停下來。 即使已經過去了 5 年多，我仍然在掙扎🥹。 然而，休息後我總是會產生更新鮮的想法。 所以，如果你已經被困太久了，那就離開吧。  --- 26. 發揮你的優勢，而不是劣勢 ================ 不要再浪費時間試圖修復明顯的弱點。 如果您持續花費超過 1 小時才能完成同您級別的其他人在不到 5 分鐘內完成的任務，請避開該任務。 投入更多的精力很可能不會讓你在這方面表現出色。 相反，做必要的事情並專注於最大限度地發揮你的優勢。如果某件事對你來說很自然且有價值，那就多做一點吧🚀。 --- 27. 掌控自己的職涯道路 ============= 沒有人會為你規劃你的職涯。 如果沒有計劃，你就會為別人的計劃而努力。 因此，請確保您為自己想要在 1/2/5 年內實現的目標制定計劃 💪。 --- 28. 與其他開發人員一起交流 =============== 您目前是否患有冒名頂替症候群？ 如果是這樣，請花時間與其他開發人員交流。 您很快就會意識到您並不孤單。 與其他開發人員聯繫還有其他好處： - 您可以學習新的技巧/技巧 - 你們可以討論共同的經歷 - 你們可以在工作上互相補充 - ETC。  --- 29. 指導年輕開發人員 ============ 這是冒名頂替症候群的最佳治療方法之一。 一旦你開始指導年輕的開發人員： - 你會發現你知道一些事情 - 您將把自己定位為中/高級開發人員 - ETC。 --- 30.讓你解決的問題多樣化 ============= 如果你不斷地解決同樣的問題，你的進步就會趨於穩定。 確保您正在解決不同的問題，以便您可以： - 比較各種方法 - 開發解決問題的工具包 - ETC。  --- 31.尋找導師 ======= 擁有偉大的導師是我職業生涯的亮點。 - 導師了解您的旅程，讓您腳踏實地。 - 他們會指導你避免他們所犯的錯誤。 - ETC。 **如何尋找導師？** 與您互動的更有經驗的開發人員聯繫，提出問題，討論他們的經驗等。 如果您無法聯繫資深開發人員，請與 X 等平台上的個人互動，與他們建立關係，然後聯絡 😉。 --- 32. 致力於 JavaScript 框架並掌握它 ========================= 最好的框架是能夠幫助您最快實現目標的框架。 所以，忽略網路上毫無意義的爭論。 選擇您最熟悉或需要學習的框架。 並掌握它。這就足夠了。 有了紮實的 JavaScript 基礎知識，過渡到另一個框架將會很快。  --- 33.不斷思考使用者體驗 ============ 身為前端開發人員，你應該考慮使用者。 即使您有 PM 或設計師，也要確保使用者體驗良好 😌。 - 需要時使用載入狀態 - 在 UI 中傳達進度 - 給用戶回饋 - ETC。 --- 34. 坦然地說“不” =========== 這對我來說是一件艱難的事。 我對每一個專案都感到興奮，並努力拒絕。 但身為開發人員，您經常會收到超出您處理能力的請求。 因此，請優先考慮與您的目標最相符的那些。 --- 35.不斷投資你的技能 =========== 選擇成為前端開發人員，您就致力於從事必須不斷學習的職業。 因此，透過學習新語言、掌握新技術等不斷投資你的技能。  --- 36. 當面臨太多工作時，減少功能而不是提高程式碼品質。 ============================ 您的應用程式擁有的功能越多越好，對嗎？正確的？ 最初，這似乎是正確的，但附加的功能會導致更多的程式碼。更多的程式碼意味著更多的問題（維護、錯誤等）。 因此，當時間緊迫時，應減少功能而不是犧牲程式碼品質。 --- 37. 努力了解你的合作者（設計師、後端開發人員等） ========================== 始終尊重您的合作者（後端開發人員、設計師、產品經理等）。 應用程式開發是團隊的努力。 團隊成員之間的協同越多，環境就會越快樂、越有效🥰。  --- 感謝您閱讀這篇文章🙏。 發表評論 📩 分享小貼士。 並且不要忘記加上“💖🦄🔥”。 如果您喜歡這樣的文章，請加入我的**免費時事**通訊**[FrontendJoy](https://frontendjoy.substack.com/)** 。 如果您想要每日提示，請在[X/Twitter](https://twitter.com/_ndeyefatoudiop)上找到我。 --- 原文出處：https://dev.to/_ndeyefatoudiop/37-tips-from-a-senior-frontend-developer-251b
--- 標題：使用 Typescript 和 Jest 進行單元測試 發表：真實 描述： 標籤： typescript、javascript、玩笑、單元測試 ---  *原文發佈於<https://muhajirframe.com/writing/unit-test-typescript-jest/>* 在本文中，我們將嘗試介紹 Typescript + jest 中的簡單單元測試。 我們將建立一個簡單的實用程式來檢測 url 是內部連結還是外部連結。 例如`https://www.google.com`是外部連結，而`/page1`是內部連結。我們將專案命名為`is-internal-link` ，但您可以將其命名為任何名稱。 先決條件 ---- - NodeJS - VSCode + Jest 外掛程式（可選） 建立新目錄 ``` mkdir is-internal-link ``` 初始化 npm ``` npm init ``` 安裝依賴項 ``` npm install --save-dev @types/jest @types/node jest ts-jest typescript ``` 建立`jest.config.js` ``` module.exports = { roots: ['<rootDir>/src'], transform: { '^.+\\.tsx?$': 'ts-jest', }, testRegex: '(/__tests__/.*|(\\.|/)(test|spec))\\.tsx?$', moduleFileExtensions: ['ts', 'tsx', 'js', 'jsx', 'json', 'node'], } ``` 建立`tsconfig.json` ``` { "compilerOptions": { "target": "es5", "module": "commonjs", "lib": ["es2015"], "strict": true, "declaration": true, "outDir": "dist", "sourceMap": true }, "include": ["src/**/*"], "exclude": ["node_modules", "**/*.spec.ts"] } ``` 好了，我們準備好要寫程式碼了。建立檔案`src/main.ts`和`src/main.spec.ts` 您的文件樹現在應該如下所示 ``` . ├── node_modules ├── package-lock.json ├── package.json ├── src │ ├── main.spec.ts │ └── main.ts └── tsconfig.json ``` 在您最喜歡的編輯器中打開它。 （VSCode / Atom / Sublime / 等）。 我個人使用VSCode ``` import { isInternalLink } from './main' test('should return false given external link', () => { expect(isInternalLink('https://google.com')).toBe(false) }) test('should return true given internal link', () => { expect(isInternalLink('/some-page')).toBe(true) }) ``` 現在有辦法測試這一點。 ### 方式一 打開你的`package.json` 。並將其替換為您的`scripts` ``` "scripts": { "test": "jest" }, ``` 執行`npm run test` 。 現在您應該看到錯誤，因為我們還沒有實作程式碼，對嗎？ ### 方式2 使用您的編輯器外掛程式。我比較喜歡這種方式。我只會在 VSCode 上展示它。您最喜歡的編輯器可能也有它。 安裝[vscode - 是](https://github.com/jest-community/vscode-jest)  這個 GIF 應該是一個很好的解釋 vscode-jest 是如何運作的 我們繼續吧。  您的 VSCode 現在可能如下所示。 ### 實施程式碼 讓我們實作我們的`main.ts` ``` export const isInternalLink = (link: string) => /^\/(?!\/)/.test(link) ``` 切換回`main.spec.ts` 。現在您應該看到錯誤消失了，並且它變成了綠色。 專業提示：使用[VSCode 分割編輯器](https://code.visualstudio.com/docs/getstarted/userinterface#_side-by-side-editing)同時檢視程式碼 ( `main.ts` ) 和規格 ( `main.spec.ts` )。 長話短說 在第一面開啟`main.ts` `cmd+1` `cmd+p` `main.ts` 打開第二面的`main.spec.ts` `cmd+2` `cmd+p1` `main.spec.ts` *附註：我是 VSCode 和 Vim 的忠實粉絲，我有很多關於如何使用 VSCode 提高工作效率的技巧。如果你們有興趣的話請在評論中告訴我，我可以在這裡寫下來* 恭喜！ 您剛剛使用 Typescript 和 Jest 進行了單元測試 --- 原文出處：https://dev.to/muhajirdev/unit-testing-with-typescript-and-jest-2gln
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
許多初學者可能認為只有高級開發人員才能使用終端機來提高生產力。當我開始學習程式設計時，我害怕使用終端機來執行`npm`命令等基本任務以外的任何事情。 然而，多年來，我意識到我錯過了一個提高生產力的巨大機會。因此，我們將探討您應該更多地使用終端的所有原因以及一些可以幫助您提高工作效率的工具。 另外，讓我們對所有隻使用滑鼠的使用者說實話，你們有點遲鈍。 ### 滑鼠速度慢了🐌 基本上，您使用滑鼠的次數越少，速度就越快。將手放在鍵盤上將為您節省大量時間。老實說，如果您在大部分活動中都使用滑鼠，那麼您就是菜鳥。 **瀏覽資料夾** 誰在他們的電腦上使用文件瀏覽器？我的意思是，即使你是 Windows 用戶，檔案總管基本上也很糟糕，但即使在 Mac 上，使用終端機進行導航也要快得多。對於那些在 Linux 上使用文件瀏覽器的人們，我希望上帝寬恕你們的罪。 **建立檔案和目錄** 據說右鍵建立文件的人精神有問題，雖然我不完全同意，但我是82%。像`touch` 、 `mkdir`和`ls`這樣的命令基本上是提高生產力的救星。 使用`cat`快速瀏覽文件也非常有幫助。 我想在評論中聽聽你對此的看法。您還使用哪些其他命令？ **如果我在 Windows 上怎麼辦？** 首先，如果你是Windows用戶，你的情況可能比那些使用右鍵建立檔案的人更糟。不過，這是改天再討論的事。 透過安裝**Git Bash** ，您基本上將擁有幾乎所有的 Unix 系統終端命令並遠離 PowerShell 疾病。 **Windows 用戶=🥲** ### nano 或 Vim 了解 nano 或 vim 的基礎知識將阻止您打開較慢的替代品，例如 vscode 或 jetbrains。當您想要快速編輯一個小檔案時，打開 IDE 或文字編輯器只是為了更改幾行程式碼可能是對開發人員社群的背叛。 另外，這意味著您在伺服器方面基本上毫無用處。 ### ZSH 如果您不使用[oh-my-zsh](https://ohmyz.sh/) ，您將錯過一些令人驚嘆的插件。大多數人希望終端具有的一項功能是自動完成。使用[zsh-autosuggestions](https://github.com/zsh-users/zsh-autosuggestions/blob/master/INSTALL.md)插件，您的終端將自動完成大多數命令並記住先前的命令。 因此，對於所有使用向上箭頭🔼的戰士來說，您將不再需要按向上箭頭鍵 500 次來查找舊命令，因為您厭倦了谷歌搜尋。 ### 硬核的東西 (🍆) 使用**tmux**切換到**neovim**讓你看起來像某種色情明星程式設計師。當您在會議中以及共享螢幕以顯示程式碼時，您會顯得很酷。 除了有趣的一面之外，如果您願意使用 neovim 切換到 tmux，它可以讓您成為 10 倍的開發人員。我可以花幾個小時來談論在你完成學習曲線後它有多麼有益，但那是一篇單獨的文章。 ### 結論 所以你有它！放棄滑鼠並選擇命令列就像從自行車升級到火箭飛船一樣 — 它更快、更酷，而且景色也很壯觀！ 透過熟悉終端，您不僅可以加快工作流程，還可以加入精英開發人員聯盟，只需敲擊幾下鍵盤即可創造奇蹟。 請記住，每一位大師都曾經是一場災難。 感謝您的閱讀，希望這篇文章對您有幫助。如果您有任何疑問，請隨時發送電子郵件至[**[email protected]**](mailto:[email protected]) \*\*，我會回覆。 您也可以透過查看我的 X 來了解我的最新更新： [**x.com/sotergreco**](http://x.com/sotergreco) --- 原文出處：https://dev.to/sotergreco/improve-your-productivity-by-using-more-terminal-and-less-mouse--2o7b
我來自世界各地的 DevOps 領域，在加入我現在的公司 SingleStore 之前，AI/ML 世界對我來說是全新的。我加入已經 8 個月了，一切進展得非常順利。從各種部落格、教程、工具等中學習AI/ML 中所有新的很酷的東西。這些要求的工具。順便說一句，我們有很多內容和材料可以開始，但我想看看行業之外還發生了什麼，並做我自己的研究。 正如我所說，已經過去 8 個月了。在我在這裡的整個旅程中，從舉辦網路研討會、在會議上發言，到撰寫有關新興技術趨勢的博客，我偶然發現了一系列不可或缺的工具。在本文中，我將分享這些工具，從新興程式語言到 AI 框架，再到向量資料庫，再到簡化 AI/ML 應用程式建立的開發工具。***讓我們開始吧。*** 1. 程式語言 ------- ### [翅膀](https://git.new/winglang)  我嘗試使用多種語言，但發現大多數語言都被誇大了。是的，就在那時，我遇到了一個正在討論這種為雲端和人工智慧應用程式設計的新語言的社群。那是我第一次嘗試 Wing 程式語言，發現它令人印象深刻。 你可能會問 - 為什麼是 Wing？ Wing 提供了一個統一的程式設計模型，將基礎架構和應用程式程式碼整合到一個有凝聚力的框架內。這種獨特的方法使開發人員能夠簡化他們的工作流程，消除不斷切換情境的需要，並顯著提高生產力和創造力。 這正是您在建立 AI/ML 應用程式時所需要的，更專注於核心功能而不是底層基礎設施。我遇到了他們的 Open AI Joker 應用程式，它可以產生笑話並將其翻譯成不同的語言。整個框架的流暢程度令人驚嘆。請注意，Wing 仍在積極開發中。 您可以使用最少的程式碼建立任何 AI/ML 應用程式。讓我們看看 Joker 應用程式是如何運作的。該應用程式使用 OpenAI 生成笑話並將其翻譯成不同的語言。有一個喜劇演員，一個開放人工智慧助手，可以產生笑話，每當它生成笑話時，笑話就會被放入/儲存在一個桶中。有兩個譯者，西班牙語和希伯來語。這些譯者訂閱一個主題。每當有笑話產生時，他們都會收到並翻譯。而且，他們也把翻譯好的笑話丟進桶裡了。很簡單。 以下是此範例的技術概述圖，展示如何將[OpenAI 的 API 與 Wing](https://github.com/winglang/examples/tree/main/examples/openai-joker)結合使用。  如果您還沒有嘗試過 Winglang，您可以透過簡單的命令輕鬆嘗試 ``` npm install -g winglang ``` 使用 git clone 指令將程式碼複製到本機 ``` git clone https://github.com/winglang/wing.git ``` 轉到範例資料夾，然後在終端機中執行以下命令： ``` npm install wing it ``` 呼叫“START HERE”函數，並在“Joke Store”中查看結果。 2.向量資料儲存與分析工具 ------------- ### SingleStore 和筆記本  對於 AI/ML 應用程式，您需要一個資料庫來儲存非結構化資料。我大約 8 個月前加入 SingleStore，當時我對 AI/ML 和向量資料庫還是個新手。隨著圍繞向量資料庫的大肆宣傳，我開始了解向量資料庫，並發現 SingleStore 作為向量資料庫如何為行業帶來驚人的補充。它不僅用於儲存向量資料，而且該公司還使用 SingleStore 進行即時分析。現在，看看支援即時分析的向量資料儲存的力量，這是一種超級力量。 下面我要來跟大家介紹一下SingleStore；它是一個基於雲端的資料庫管理系統（RDBMS），專為資料密集型應用程式而設計。它以其資料攝取、事務處理和查詢處理的速度而聞名。 SingleStore 早在 2017 年就開始支援向量儲存。 SingleStore 的 Notebook 功能基於流行的 Jupyter Notebook，廣泛應用於資料科學和機器學習社群。 SingleStore Notebook 擴展了 Jupyter Notebook 的功能，使資料專業人員能夠輕鬆使用 SingleStore 的分散式 SQL 資料庫，同時在語言和資料來源方面提供出色的可擴充性。 [試試 SingleStore 並獲得價值 600 美元的免費積分](https://www.singlestore.com/cloud-trial/?utm_medium=referral&utm_source=pavan&utm_term=devto&utm_content=aimltools)。 3. 資料操作與分析工具 ------------ 我只是喜歡處理資料並使用公開的資料集（例如葡萄酒資料集、泰坦尼克號資料集等）進行不同的實驗。我著迷地看到 NumPy 和 Pandas 在資料探索和提出不同解決方案方面的能力。 Pandas 和 NumPy 是 Python 生態系統中用於資料分析和科學計算的兩個最受歡迎的函式庫。 ### 熊貓和 NumPy  任何 AI/ML 應用程式的核心都是資料。 Pandas 和 NumPy 等工具是 Python 中資料操作和分析的基礎。 Pandas 提供了用於操作數值表和時間序列的高級資料結構和操作，使其成為在用於訓練模型之前預處理和清理資料的理想選擇。 NumPy 增加了對大型多維陣列和矩陣的支持，以及對這些陣列進行操作的大量數學函數的支持，這對於資料預處理和模型訓練中的效能密集型操作至關重要。 4. 人工智慧與機器學習框架 -------------- 我使用過 TensorFlow、PyTorch，最近接觸過 LangChain 和 LlamaIndex，對它們幫助 AI/ML 工程師使用 API、向量儲存功能、邏輯、推理等建立強大應用程式所需的所有工具包的能力印象深刻。讓我們一一來看看他們的超能力。 ### TensorFlow 和 PyTorch  由 Google 開發的[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)和由 Facebook 開發的[PyTorch](https://pytorch.org/)是用於建立和訓練複雜機器學習模型的兩個最受歡迎的框架。 TensorFlow 以其靈活性和強大的可擴展性而聞名，使其適用於研究原型和生產部署。 PyTorch 因其易用性、簡單性和動態計算圖而受到讚譽，可以更直觀地編碼複雜的 AI 模型。這兩個框架都支援廣泛的人工智慧模型，從簡單的線性回歸到複雜的深度神經網路。 ### 浪鏈  [LangChain](https://www.langchain.com/)由 Harrison Chase 開發，於 2022 年 10 月首次亮相，它是一個開源平台，旨在建立由大型語言模型支援的強大應用程式，例如 ChatGPT 等聊天機器人和各種客製化應用程式。 Langchain 致力於為資料工程師提供一個包羅萬象的工具包，以便在聊天機器人、自動問答、文字摘要等各種用例中利用法學碩士。 ### 駱駝指數  [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/)是一種先進的編排框架，旨在增強 GPT-4 等 LLM 的功能。雖然法學碩士本質上很強大，並且接受過大量公共資料集的培訓，但他們通常缺乏與私有或特定領域資料互動的方法。 LlamaIndex 彌補了這一差距，提供了一種結構化的方式來攝取、組織和利用各種資料來源——包括 API、資料庫和 PDF。透過將這些資料索引為針對法學碩士最佳化的格式，LlamaIndex 促進了自然語言查詢，使用戶能夠無縫地與其私有資料進行對話，而無需重新訓練模型。 5.深度學習模型 -------- 作為初學者，我一直在尋找簡單而靈活的東西來開發深度學習模型，就在那時我發現了 Keras。許多 AI/ML 專業人士欣賞[Keras](https://keras.io/)在原型設計和開發深度學習模型方面的簡單性和高效性，使其成為首選，特別是對於初學者和需要快速開發的專案。 ### 難的  對於尋求高級神經網路 API 的開發人員來說，現在已整合到 TensorFlow 中的 Keras 提供了更簡單的介面來建立和訓練深度學習模型。 Keras 抽象化了建構神經網路的大部分複雜性，使其易於初學者使用，同時仍足夠強大以進行研究。 6. 開發和版本控制平台 ------------ ### GitHub 和 DVC  由於模型開發的迭代性質和對可重複性的需求，協作和版本控制在 AI/ML 開發專案中至關重要。 [GitHub](https://github.com/)是領先的原始碼管理平台，允許團隊協作處理程式碼、追蹤問題和管理專案里程碑。 [DVC（資料版本控制）](https://dvc.org/)透過處理 Git 無法有效管理的大型資料檔案、資料集和機器學習模型來補充 Git，從而實現對 AI 專案中使用的資料和模型檔案的版本控制。 7. AI模型部署與監控 ------------ 我建立了一些 AI/ML 應用程式，但是如何以及在哪裡部署它們？這就是我的想法跳到這個類別中的兩個主要工具：Docker 和 Kubernetes。正如我之前所說，我來自世界各地的 DevOps 地區，我已經使用過這些工具，並且知道它們是如何運作的。 Docker 將您的應用程式容器化，而 Kubernetes 用於大規模部署您的應用程式。 ### Docker 和 Kubernetes  將人工智慧模型部署到生產中需要能夠打包應用程式並大規模管理它們的工具。 [Docker](https://www.docker.com/)透過容器化AI應用程式來簡化其部署，確保應用程式在任何環境中順利執行。 [Kubernetes](https://kubernetes.io/)是 Docker 容器的編排系統，可以自動部署、擴展和管理容器化應用程式，這對於需要跨多個伺服器或雲端環境進行擴展的 AI 應用程式至關重要。 8.人工智慧雲端平台 ---------- 如果沒有 AWS、Google 和 Azure 等雲端平台，您就無法擴展任何東西。雖然 AWS 是我最喜歡的，但我也探索了其他選項，並在此提到了所有三個主要雲端供應商。 ### AWS、Google雲端和 Azure  Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 和 Microsoft Azure 等雲端平台提供了一系列 AI 和機器學習服務，這些服務抽象化了訓練和部署 AI 模型所需的大部分基礎架構。這些平台為機器學習模型訓練、部署和監控提供託管服務，以及可擴展以滿足任何人工智慧專案需求的大量運算資源。 9. 專門的人工智慧開發工具 -------------- 雖然我仍然更喜歡使用 SingleStore Notebook 功能，但我知道大多數人已經在使用 Jupyter Notebook 進行資料探索和分析。我有時會使用 Jupyter Notebooks，另一個更有趣的工具是 MLflow，它將幫助您完成端到端的 ML 工作流程。 ### Jupyter 筆記本  對於探索性資料分析、模型開發和文件編制，Jupyter Notebooks 是不可或缺的工具。它們允許開發人員建立和共享包含即時程式碼、方程式、視覺化和敘述文字的文件，使其成為協作人工智慧研究和開發的絕佳工具。 ### ML流  [MLflow](https://mlflow.org/)是一個用於管理端對端機器學習生命週期的開源平台。它包括實驗追蹤、模型版本控制和部署等功能，使開發人員能夠追蹤和比較實驗、將模型打包成可重複的執行，以及管理跨多個環境的模型部署。 ### 最後的一些想法 人工智慧/機器學習領域正在像海洋一樣不斷發展。每天我們都會看到一種或另一種語言模型帶著許多期望首次亮相。有許多令人驚嘆的開發工具仍然可以包含在這個清單中，但從我個人的經驗來看，我相信這些工具是每個 AI/ML 工程師開始建立他們的 AI/ML 應用程式的良好開端。 讓我知道您目前在 AI/ML 領域最喜歡的工具是什麼。 --- 原文出處：https://dev.to/pavanbelagatti/my-favorite-devtools-to-build-aiml-applications-3c0c
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
我見過數百種人工智慧工具，其中許多正在改變世界。 作為開發人員，總是有很多事情需要學習，因此專注於節省時間來處理重要的事情非常重要。 我將介紹 21 個供開發人員使用的工具，它們可以讓您的生活更輕鬆，特別是在開發人員體驗方面。 相信我，這份清單會讓你大吃一驚！ 我們開始做吧。 --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ----------------------------------------------------------------------------  Taipy 是一個開源 Python 庫，可用於輕鬆的端到端應用程式開發，具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能，而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具，但在處理大型資料集時，其效能可能會顯著下降，這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面，Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy，您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。  Taipy 有許多整合選項，可以輕鬆地與領先的資料平台連接。  開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 我們來談談最新的[Taipy v3.1 版本](https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/)。 最新版本使得在 Taipy 的多功能零件物件中可視化任何 HTML 或 Python 物件成為可能。 這意味著[Folium](https://python-visualization.github.io/folium/latest/) 、 [Bokeh](https://bokeh.org/) 、 [Vega-Altair](https://altair-viz.github.io/)和[Matplotlib](https://matplotlib.org/)等程式庫現在可用於視覺化。 這也帶來了對[Plotly python](https://plotly.com/python/)的原生支持，使繪製圖表變得更加容易。 他們還使用分散式運算提高了效能，但最好的部分是 Taipy，它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容，因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。  另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。  您也可以使用 Taipy 雲端部署應用程式。 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構，您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了[10 多個演示教程，](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/)其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。  例如，一些演示範例和專案想法： - [即時污染儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/pollution_sensors/) 使用工廠周圍的感測器測量空氣品質的用例，展示 Taipy 儀表板流資料的能力。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution)。 - [詐欺辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/fraud_detection/) Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection)。 - [新冠儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/covid_dashboard/) 這使用 2020 年的 Covid 資料集。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard)。 - [建立 LLM 聊天機器人](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/chatbot/) 該演示展示了 Taipy 使最終用戶能夠使用 LLM 執行推理的能力。在這裡，我們使用 GPT-3 建立一個聊天機器人，並將對話顯示在互動式聊天介面中。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot)。 - [即時人臉辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/face_recognition/) 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中，使用網路攝影機提供使用者友好的即時人臉偵測體驗。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition)。 這些用例非常驚人，所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有 8.2k+ Stars，並且處於`v3.1`版本，因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} --- 2. [DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys) - 開發者的瑞士軍刀。 ----------------------------------------------------------------  DevToys 協助完成日常開發任務，例如格式化 JSON、比較文字和測試 RegExp。 這樣，就無需使用不可信的網站來處理您的資料執行簡單的任務。透過智慧型偵測，DevToys 可以偵測用於複製到 Windows 剪貼簿的資料的最佳工具。 緊湊的覆蓋範圍讓您可以保持應用程式較小並位於其他視窗之上。最好的部分是可以同時使用應用程式的多個實例。 我可以肯定地說，開發人員甚至不知道這個很棒的專案。 最後是一款專為 Windows 生態系統設計的軟體。哈哈！  他們提供的一些工具是： > 轉換器 - JSON <> YAML - 時間戳 - 數基數 - 規劃任務解析器  > 編碼器/解碼器 - 超文本標記語言 - 網址 - Base64 文字與圖片 - 壓縮包 - 智威湯遜解碼器  > 格式化程式 - JSON - SQL - XML  > 發電機 - 哈希（MD5、SHA1、SHA256、SHA512） - UUID 1 和 4 - 洛雷姆·伊普蘇姆 - 校驗和  > 文字 - 逃脫/逃脫 - 檢驗員和箱子轉換器 - 正規表示式測試器 - 文字比較 - XML驗證器 - 降價預覽   > 形象的 - 色盲模擬器 - 顏色選擇器和對比度 - PNG / JPEG 壓縮器 - 影像轉換器  我不了解你，但我不會錯過這個！ 您可以閱讀[如何執行 DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys?tab=readme-ov-file#how-to-run-devtoys) 。 關於許可證的註解。 DevToys 使用的授權允許將應用程式作為試用軟體或共享軟體重新分發而無需進行任何更改。然而，作者 Etienne BAUDOUX 和 BenjaminT 不希望你這樣做。如果您認為自己有充分的理由這樣做，請先與我們聯絡討論。 他們在 GitHub 上有 23k Stars，並且使用 C#。 {% cta https://github.com/DevToys-app/DevToys %} 明星 DevToys ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 -------------------------------------------------------  Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具，旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗，同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了：D  它與您最喜歡的工具無縫集成，以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料，讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖，以提取程式碼並修復無效字元。因此，您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項，包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 就開源流行度而言，他們仍然是新的，但他們的社群是迄今為止我見過的最好的社群之一。加入他們，成為 Pieces 的一部分！ {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Infisical－](https://github.com/Infisical/infisical)秘密管理平台。 --------------------------------------------------------------  Infisical 是一個開源秘密管理平台，團隊可以用它來集中 API 金鑰、資料庫憑證和設定等秘密。 他們讓每個人（而不僅僅是安全團隊）都可以更輕鬆地進行秘密管理，這意味著從頭開始重新設計整個開發人員體驗。 就我個人而言，我不介意使用 .env 文件，因為我並不特別謹慎。不過，您可以閱讀[立即停止使用 .env 檔案！](https://dev.to/gregorygaines/stop-using-env-files-now-kp0)由格雷戈里來理解。 他們提供了四種 SDK，分別用於<a href="">Node.js</a> 、 <a href="">Python</a> 、 <a href="">Java</a>和<a href="">.Net</a> 。您可以自行託管或使用他們的雲端。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @infisical/sdk ``` 這是使用入門 (Node.js SDK) 的方法。 ``` import { InfisicalClient, LogLevel } from "@infisical/sdk"; const client = new InfisicalClient({ clientId: "YOUR_CLIENT_ID", clientSecret: "YOUR_CLIENT_SECRET", logLevel: LogLevel.Error }); const secrets = await client.listSecrets({ environment: "dev", projectId: "PROJECT_ID", path: "/foo/bar/", includeImports: false }); ```  Infisical 還提供了一組工具來自動防止 git 歷史記錄的秘密洩露。可以使用預提交掛鉤或透過與 GitHub 等平台直接整合在 Infisical CLI 層級上設定此功能。 您可以閱讀[文件](https://infisical.com/docs/documentation/getting-started/introduction)並檢查如何[安裝 CLI](https://infisical.com/docs/cli/overview) ，這是使用它的最佳方式。 Infisical 還可用於將機密注入 Kubernetes 叢集和自動部署，以便應用程式使用最新的機密。有很多整合選項可用。  在使用整個原始程式碼之前一定要檢查他們的[許可證](https://github.com/Infisical/infisical/blob/main/LICENSE)，因為他們有一些受 MIT Expat 保護的企業級程式碼，但不用擔心，大部分程式碼都是免費使用的。 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 顆星星，並且發布了超過 125 個版本，因此他們正在不斷發展。另外，Infiscial CLI 的安裝次數超過 540 萬次，因此非常值得信賴。 {% cta https://github.com/Infisical/infisical %} 明星 Infisical ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 --------------------------------------------------------------  Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器，您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify，從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它，甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件，結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件，Mintlify 就是解決方案。 主要用例是根據我們將在此處討論的程式碼產生文件。當您編寫程式碼時，它會自動記錄程式碼，以便其他人更容易跟上。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕（或按 ⌘ + 。） 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程，那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言，並支援許多文件字串格式，例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句，他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ；回購協議中目前的似乎是錯誤的。 Mintlify 是一個方便的工具，用於記錄程式碼，這是每個開發人員都應該做的事情。它使其他人更容易有效地理解您的程式碼。 它在 GitHub 上有大約 2.5k 顆星，基於 TypeScript 建置，受到許多開發人員的喜愛。 {% cta https://github.com/mintlify/writer %} Star Mintlify ⭐️ {% endcta %} --- 6. [Replexica](https://github.com/replexica/replexica) - 用於 React 的 AI 支援的 i18n 工具包。 ------------------------------------------------------------------------------------  在地化方面的困難是真實存在的，因此人工智慧的幫助絕對是一個很酷的概念。 Replexica 是 React 的 i18n 工具包，可快速發布多語言應用程式。它不需要將文字提取到 JSON 檔案中，並使用 AI 支援的 API 進行內容處理。 它有以下兩個部分： 1. Replexica Compiler - React 的開源編譯器插件。 2. Replexica API - 雲端中的 i18n API，使用 LLM 執行翻譯。 （基於使用情況，它有免費套餐） 支援的一些 i18n 格式包括： 1. 無 JSON 的 Replexica 編譯器格式。 2. Markdown 內容的 .md 檔案。 3. 基於舊版 JSON 和 YAML 的格式。 當他們達到 500 星時，他們也在 DEV 上發布了官方公告。我是第一批讀者之一（少於 3 個反應）。 它們涵蓋了很多內容，因此您應該閱讀 Max 的[《We Got 500 Stars What Next》](https://dev.to/maxprilutskiy/we-got-500-github-stars-whats-next-2njc) 。 為了給出 Replexica 背後的總體思路，這是基本 Next.js 應用程式所需的唯一更改，以使其支援多語言。 開始使用以下 npm 指令。 ``` // install pnpm add replexica @replexica/react @replexica/compiler // login to Replexica API. pnpm replexica auth --login ``` 您可以這樣使用它。 ``` // next.config.mjs // Import Replexica Compiler import replexica from '@replexica/compiler'; /** @type {import('next').NextConfig} */ const nextConfig = {}; // Define Replexica configuration /** @type {import('@replexica/compiler').ReplexicaConfig} */ const replexicaConfig = { locale: { source: 'en', targets: ['es'], }, }; // Wrap Next.js config with Replexica Compiler export default replexica.next( replexicaConfig, nextConfig, ); ``` 您可以閱讀如何[開始使用](https://github.com/replexica/replexica/blob/main/getting-started.md)以及清楚記錄的有關[幕後使用內容的](https://github.com/replexica/replexica?tab=readme-ov-file#whats-under-the-hood)內容。 Replexica 編譯器支援 Next.js App Router，Replexica API 支援英文🇺🇸和西班牙文🇪🇸。他們計劃接下來發布 Next.js Pages Router + 法語🇫🇷語言支援！ 他們在 GitHub 上擁有 740 多個 Star，並且基於 TypeScript 建置。您應該密切關注該專案以獲得進一步進展！ {% cta https://github.com/replexica/replexica %} Star Replexica ⭐️ {% endcta %} --- 7. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 ---------------------------------------------------------------------------  Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具，用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ```  您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。  雲端主機不可用，因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例： - 假設您有一個網站（可以是商店、電子商務網站或部落格），並且您希望廢棄該網站的所有相關連結，並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。  - 您還可以建立一個自訂工具，該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。  還有許多其他用例，例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star，並擁有超過 10,000 個分叉，因此具有良好的整體比率。 {% cta https://github.com/FlowiseAI/Flowise %} 明星 Flowise ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Hexo](https://github.com/hexojs/hexo) - 一個快速、簡單且功能強大的部落格框架。 ---------------------------------------------------------------  大多數開發人員更喜歡自己的博客，如果您也是如此。 Hexo 可能是你不知道的工具。 Hexo 支援許多功能，例如超快的生成速度，支援 GitHub Flavored Markdown 和大多數 Octopress 插件，提供對 GitHub Pages、Heroku 等的一命令部署，以及可實現無限擴展性的強大 API 和數百個主題和插件。 這意味著您可以用 Markdown（或其他標記語言）編寫帖子，Hexo 在幾秒鐘內生成具有漂亮主題的靜態檔案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install hexo-cli -g ``` 您可以這樣使用它。 ``` // Setup your blog hexo init blog // Start the server hexo server // Create a new post hexo new "Hello Hexo" ``` 您可以閱讀[文件](https://hexo.io/docs/)，查看 Hexo 提供的所有[400 多個外掛程式](https://hexo.io/plugins/)和[主題集](https://hexo.io/themes/)。據我所知，這些外掛程式支援廣泛的用例，例如 Hexo 的 Ansible 部署器外掛程式。 您可以查看有關在[Hexo 上編寫和組織內容的](https://www.youtube.com/watch?v=AIqBubK6ZLc&t=6s)YouTube 教學。 Hexo 在 GitHub 上擁有超過 38,000 顆星，並被 GitHub 上超過 125,000 名開發者使用。它們位於`v7`版本中，解壓縮後大小為`629 kB` 。 {% cta https://github.com/hexojs/hexo %} Star Hexo ⭐️ {% endcta %} --- 9.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 ---------------------------------------------------------------------------  這個開源專案廣泛流行，但許多開發人員仍然不了解它。它可以幫助您以 10 倍的速度建立使用者介面。 這是一個簡單的工具，可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或獲得實驗視訊支持，您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/)，並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星，並支援許多技術堆疊，例如 React 和 Vue，以及不錯的 AI 模型，例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 {% cta https://github.com/abi/screenshot-to-code %} 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Appsmith](https://github.com/appsmithorg/appsmith) - 建立管理面板、內部工具和儀表板的平台。 -----------------------------------------------------------------------------  管理面板和儀表板是任何軟體創意（在大多數情況下）的一些常見部分，我嘗試從頭開始建立它，這會帶來很多痛苦和不必要的辛苦工作。 您可能已經看到組織建立了內部應用程式，例如儀表板、資料庫 GUI、管理面板、批准應用程式、客戶支援儀表板等，以幫助其團隊執行日常操作。正如我所說，Appsmith 是一個開源工具，可以實現這些內部應用程式的快速開發。 首先，請觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s)，該影片在 100 秒內解釋了 Appsmith。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s %} 他們提供拖放小部件來建立 UI。 您可以使用 45 多個可自訂的小工具在幾分鐘內建立漂亮的響應式 UI，而無需編寫一行 HTML/CSS。尋找[小部件的完整清單](https://www.appsmith.com/widgets)。   Appsmith 幾乎可以在 GUI 上的小部件屬性、事件偵聽器、查詢和其他設定內的任何位置編寫 JavaScript 程式碼。 Appsmith 支援在`{{ }}`內編寫單行程式碼，並將括號之間編寫的任何內容解釋為 JavaScript 表達式。 ``` /*Filter the data array received from a query*/ {{ QueryName.data.filter((row) => row.id > 5 ) }} or {{ storeValue("userID", 42); console.log(appsmith.store.userID); showAlert("userID saved"); }} ``` 您需要使用立即呼叫函數表達式（IIFE）來編寫多行。 例如，無效程式碼和有效程式碼。 ``` // invalid code /*Call a query to fetch the results and filter the data*/ {{ const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; }} /* Check the selected option and return the value*/ {{ if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } }} // valid code /* Call a query and then manipulate its result */ {{ (function() { const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; })() }} /* Verify the selected option and return the value*/ {{ (function() { if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } })() }} ``` 您可以透過幾個簡單的步驟建立從簡單的 CRUD 應用程式到複雜的多步驟工作流程的任何內容： 1. 與資料庫或 API 整合。 Appsmith 支援最受歡迎的資料庫和 REST API。 2. 使用內建小工具建立您的應用程式佈局。 3. 在編輯器中的任何位置使用查詢和 JavaScript 來表達您的業務邏輯。 4. Appsmith 支援使用 Git 進行版本控制，以使用分支來協作建立應用程式來追蹤和回滾變更。部署應用程式並分享:)  您可以閱讀[文件](https://docs.appsmith.com/)和[操作指南](https://docs.appsmith.com/connect-data/how-to-guides)，例如如何將其連接到本機資料來源或\[如何與第三方工具整合\]（與第三方工具整合）。 您可以自行託管或使用雲端。他們還提供[20 多個模板](https://www.appsmith.com/templates)，以便您可以快速入門。一些有用的是： - [維修訂單管理](https://www.appsmith.com/template/Maintenance-Order-Management) - [加密即時追蹤器](https://www.appsmith.com/template/crypto-live-tracker) - [內容管理系統](https://www.appsmith.com/template/content-management-system) - [WhatsApp 信使](https://www.appsmith.com/template/whatsapp-messenger) Appsmith 在 GitHub 上擁有超過 31,000 顆星，發布了 200 多個版本。 {% cta https://github.com/appsmithorg/appsmith %} Star Appsmith ⭐️ {% endcta %} --- 11. [BlockNote](https://github.com/TypeCellOS/BlockNote) - 基於區塊（Notion 樣式）且可擴充的富文本編輯器。 --------------------------------------------------------------------------------------  人們常說，除非您正在學習新東西，否則不要重新發明輪子。 Blocknote 是開源的 Block 為基礎的 React 富文本編輯器。您可以輕鬆地將現代文字編輯體驗加入到您的應用程式中。 Blocknote 建構在 Prosemirror 和 Tiptap 之上。 它們有很多功能，如下所示。   您可以輕鬆自訂內建 UI 元件，或建立自訂區塊、內聯內容和樣式。如果您想更進一步，您可以使用額外的 Prosemirror 或 TipTap 外掛程式來擴充核心編輯器。 其他庫雖然功能強大，但通常具有相當陡峭的學習曲線，並且要求您自訂編輯器的每個細節。這可能需要數月的專門工作。 相反，BlockNote 只需最少的設定即可提供出色的體驗，包括現成的動畫 UI。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @blocknote/core @blocknote/react ``` 您可以這樣使用它。透過`useCreateBlockNote`鉤子，我們可以建立一個新的編輯器實例，然後使用`theBlockNoteView`元件來渲染它。 `@blocknote/react/style.css`也被匯入來新增編輯器的預設樣式和 BlockNote 匯出的 Inter 字體（可選）。 ``` import "@blocknote/core/fonts/inter.css"; import { BlockNoteView, useCreateBlockNote } from "@blocknote/react"; import "@blocknote/react/style.css"; export default function App() { // Creates a new editor instance. const editor = useCreateBlockNote(); // Renders the editor instance using a React component. return <BlockNoteView editor={editor} />; } ``` 您可以閱讀可用的[文件](https://www.blocknotejs.org/docs)和[ui 元件](https://www.blocknotejs.org/docs/ui-components)。 您應該嘗試一下，特別是因為它包含廣泛的功能，例如「斜線」選單、流暢的動畫以及建立即時協作應用程式的潛力。  斜線選單  即時協作  格式選單 他們還提供了[20 多個範例](https://www.blocknotejs.org/examples)以及預覽和程式碼，您可以使用它們來快速跟進。  Blocknote 在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星，並有超過 1,500 名開發者在使用。 {% cta https://github.com/TypeCellOS/BlockNote %} 星 BlockNote ⭐️ {% endcta %} --- 12. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------------------  將 AI 功能整合到 React 中是很困難的，這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案，可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中！ 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建（完全可自訂）Copilot 原生 UX 元件，例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一，CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人，可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` （您可以稍後切換到不同的 UI 提供者）。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後，您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的，作為開發人員，我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 4,200 個星星，發布了 200 多個版本，這意味著它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 13.[自動完成](https://github.com/withfig/autocomplete)- IDE 風格的自動完成功能適用於您現有的終端和 shell。 ----------------------------------------------------------------------------------  [Fig](https://fig.io/?ref=github_autocomplete)讓命令列對個人來說更容易，對團隊來說更具協作性。 他們最受歡迎的產品是自動完成。當您鍵入時，Fig 會在現有終端機中彈出子命令、選項和上下文相關的參數。 最好的部分是您也可以將 Fig 的自動完成功能用於您自己的工具。以下是建立私人完成的方法： ``` import { ai } from "@fig/autocomplete-generators" ... generators: [ ai({ // the prompt prompt: "Generate a git commit message", // Send any relevant local context. message: async ({ executeShellCommand }) => { return executeShellCommand("git diff") }, //Turn each newline into a suggestion (can specify instead a `postProcess1 function if more flexibility is required) splitOn: "\n", }) ] ``` 您可以閱讀[Fig.io/docs](https://fig.io/docs/getting-started)了解如何開始。 他們在 GitHub 上有 24k+ Stars，這對於經常使用 shell 或終端機的開發人員來說非常有用。 {% cta https://github.com/withfig/autocomplete %} 星狀自動完成 ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Tooljet](https://github.com/ToolJet/ToolJet) - 用於建立業務應用程式的低程式碼平台。 ----------------------------------------------------------------------  我們都建立前端，但它通常非常複雜並且涉及很多因素。這樣可以省去很多麻煩。 ToolJet 是一個開源低程式碼框架，可以用最少的工程工作來建置和部署內部工具。 ToolJet 的拖放式前端建構器可讓您在幾分鐘內建立複雜的響應式前端。 您可以整合各種資料來源，包括PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch等資料庫；具有 OpenAPI 規範和 OAuth2 支援的 API 端點； SaaS 工具，例如 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable 和 Notion；以及 S3、GCS 和 Minio 等物件儲存服務來取得和寫入資料。一切 ：） 這就是 Tooljet 的工作原理。  您可以在 ToolJet 中開發多步驟工作流程以自動化業務流程。除了建置和自動化工作流程之外，ToolJet 還可以在您的應用程式中輕鬆整合這些工作流程。  您可以閱讀此[快速入門指南](https://docs.tooljet.com/docs/getting-started/quickstart-guide)，該指南向您展示如何使用 ToolJet 在幾分鐘內建立員工目錄應用程式。該應用程式將讓您透過漂亮的用戶介面追蹤和更新員工資訊。 查看可用[功能列表](https://github.com/ToolJet/ToolJet?tab=readme-ov-file#all-features)，包括 45 多個內建響應式元件、50 多個資料來源等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.tooljet.com/docs/)並查看[操作指南](https://docs.tooljet.com/docs/how-to/use-url-params-on-load)。 它們在 GitHub 上有 26k+ Stars，並且基於 JavaScript 建置。他們也獲得了 GitHub 的資助，從而建立了巨大的信任。 {% cta https://github.com/ToolJet/ToolJet %} Star ToolJet ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Apitable](https://github.com/apitable/apitable) - 用於建立協作應用程式的 API 導向的低程式碼平台。 ---------------------------------------------------------------------------------  APITable 是一個面向 API 的低程式碼平台，用於建立協作應用程式，並表示它比所有其他 Airtable 開源替代品都要好。 有很多很酷的功能，例如： - 即時協作。  - 您可以產生自動表單。  - 無限的跨錶連結。  - API 第一個面板。  - 強大的行/列功能。  您可以閱讀完整的[功能清單](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#-features)。 您可以嘗試[apitable](https://aitable.ai/)並在 apitable 的[live Gitpod demo](https://gitpod.io/#https://github.com/apitable/apitable)中查看該專案的演示。 您也可以閱讀[安裝指南](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#installation)，在本機或雲端運算環境中安裝 APITable。 {% cta https://github.com/apitable/apitable %} Star Apitable ⭐️ {% endcta %} --- 16. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 -----------------------------------------------------  n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型，n8n 將始終擁有可見的原始程式碼，可用於自託管，並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 每個開發人員都想使用的工具。自動化是生產力和簡單性的關鍵。  n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性，使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations)，這幾乎是瘋狂的！ 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項，包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後，您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)！ {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 %} 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/)，以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程，](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars，並提供兩個包供整體使用。 {% cta https://github.com/n8n-io/n8n %} 明星 n8n ⭐️ {% endcta %} --- 17. [DOMPurify](https://github.com/cure53/DOMPurify) - 一個僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML 清理程式。 ----------------------------------------------------------------------------------------  DOMPurify 是一款僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML、MathML 和 SVG 清理工具。作為開發人員，我們的應用程式需要它來確保它們足夠安全。 DOMPurify 可以淨化 HTML 並防止 XSS 攻擊。 您可以向 DOMPurify 提供一個充滿髒 HTML 的字串，它將傳回一個包含乾淨 HTML 的字串（除非另有配置）。 DOMPurify 將刪除所有包含危險 HTML 的內容，從而防止 XSS 攻擊和其他惡意行為。這也太快了。 他們使用瀏覽器提供的技術並將其轉變為 XSS 過濾器。您的瀏覽器速度越快，DOMPurify 的速度就越快。 DOMPurify 使用 JavaScript 編寫，適用於所有現代瀏覽器（Safari (10+)、Opera (15+)、Edge、Firefox 和 Chrome - 以及幾乎所有使用 Blink、Gecko 或 WebKit 的其他瀏覽器）。它不會在 MSIE 或其他舊版瀏覽器上中斷。它根本什麼都不做。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install dompurify npm install jsdom // or use the unminified development version <script type="text/javascript" src="src/purify.js"></script> ``` 您可以這樣使用它。 ``` const createDOMPurify = require('dompurify'); const { JSDOM } = require('jsdom'); const window = new JSDOM('').window; const DOMPurify = createDOMPurify(window); const clean = DOMPurify.sanitize('<b>hello there</b>'); ``` 如果您遇到問題，請參閱[文件](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#how-do-i-use-it)。他們已經記錄了使用腳本或在伺服器端執行它。 您可以看到一些 [純化樣品](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#some-purification-samples-please)並觀看[現場演示](https://cure53.de/purify)。 使用起來也非常簡單。 DOMPurify 於 2014 年 2 月啟動，同時版本已達 v3.1.0。 其中涉及到很多概念，我渴望探索它們。如果您有任何與此相關的令人興奮的事情，請告訴我。 我發現的另一個有用的替代方案是[validator.js](https://github.com/validatorjs/validator.js) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 12,000 顆星，被超過 30 萬開發者使用，每週下載量超過 5,475,000 次，這使得他們非常可信。 {% cta https://github.com/cure53/DOMPurify %} 明星 DOMPurify ⭐️ {% endcta %} --- 18. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼，更多的內容。 -----------------------------------------------------------------------   這是一個開源專案，旨在複製 Devin，一名自主人工智慧軟體工程師，能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道，這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM，因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin，包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻，您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star，並且正在快速成長。 {% cta https://github.com/OpenDevin/OpenDevin %} 明星 OpenDevin ⭐️ {% endcta %} --- 19. [Amplification－](https://github.com/amplication/amplication)後端開發平台。 -----------------------------------------------------------------------  我想我們都同意，如果我們要達到標準，設定後端並從頭開始是很困難的。 我知道 Appwrite 和 Supabase 在功能方面要好得多，但每種情況都是獨特的，這可能會點擊而不是那些。  Amplication 旨在徹底改變可擴展且安全的 Node.js 應用程式的建立。 他們消除了重複的編碼任務，並提供可立即投入生產的基礎設施程式碼，這些程式碼根據您的規範精心定制，並遵循行業最佳實踐。 其用戶友好的介面促進了 API、資料模型、資料庫、身份驗證和授權的無縫整合。 Amplication 建立在靈活的、基於插件的架構之上，允許輕鬆定製程式碼並提供大量整合選項。   您可以閱讀[文件](https://docs.amplication.com/)並查看可用的[社群插件](https://docs.amplication.com/plugins-list/)清單。 他們還提供了[逐步教程](https://docs.amplication.com/tutorials/#step-by-step-tutorials)，以幫助您使用 Angular 或 React 建立應用程式。 Amplification 在 GitHub 上擁有超過 13k 顆星，發布了 170 多個版本，因此它們不斷發展。 {% cta https://github.com/amplication/amplication %} 星狀放大 ⭐️ {% endcta %} --- 20. [Embla 旋轉木馬](https://github.com/davidjerleke/embla-carousel)-。 ------------------------------------------------------------------  我們都在應用程式中使用輪播，有時會切換到網格佈局，因為輪播並不總是好看，但這會改變您對輪播的看法。 我之所以了解 Embla Carousel，是因為 Shadcn/ui 在他們的 UI 系統中使用了它。 Embla Carousel 是一個簡單的輪播庫，具有出色的流暢運動和出色的滑動精度。它與庫無關、無依賴性且 100% 開源。 如果您不確定，我建議您查看[基本的實例](https://www.embla-carousel.com/examples/predefined/)。     我最喜歡的是視差，它可以提供非常酷且平滑的過渡。 它們支援 CDN、react、Vue、Svelte 和 Solid。 開始使用以下 npm 指令 (react)。 ``` npm install embla-carousel-react --save ``` 您可以這樣使用它。 Embla Carousel 提供了方便的 useEmblaCarousel 鉤子，用於與 React 無縫整合。最小的設定需要一個溢出包裝器和一個滾動容器。 `useEmblaCarousel`掛鉤將 Embla Carousel 選項作為第一個參數。您還需要使用 useEffect 存取 API ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef, emblaApi] = useEmblaCarousel({ loop: false }) useEffect(() => { if (emblaApi) { console.log(emblaApi.slideNodes()) // Access API } }, [emblaApi]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 他們還提供了一組插件，您可以加入它們以實現自動播放等額外功能。 ``` npm install embla-carousel-autoplay --save ``` ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' import Autoplay from 'embla-carousel-autoplay' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef] = useEmblaCarousel({ loop: false }, [Autoplay()]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 尋找[插件的完整列表](https://www.embla-carousel.com/plugins/)，包括自動滾動和滾輪手勢。 您可以閱讀有關如何實現不同部分（例如斷點或上一個/下一個按鈕）的[文件](https://www.embla-carousel.com/get-started/)和[指南](https://www.embla-carousel.com/guides/)。 最讓我驚訝的部分是，您可以使用他們的[生成器](https://www.embla-carousel.com/examples/generator/)使用您自己的一組選項來產生自訂輪播。   它們在 GitHub 上擁有 4.9K 顆星，並被超過 26000 名開發人員使用。如果我必須使用一個，我肯定會使用這個。 {% cta repo %} 明星名稱 ⭐️ {% endcta %} --- [21.Documenso](https://github.com/documenso/documenso) - 開源 DocuSign 替代方案。 --------------------------------------------------------------------------  如果您從事自由職業並需要簽署協議，這是最佳選擇。我們不應該浪費時間，而應該專注於重要的事情。 以數位方式簽署文件應該既快速又簡單，並且應該成為全球簽署的每個文件的最佳實踐。 如今，這在技術上相當簡單，但它也為每個簽名引入了一個新方：簽名工具提供者。 此專案的技術堆疊包括 TypeScript、Next.js、Prisma、Tailwind CSS、shadcn/ui、NextAuth.js、react-email、tRPC、@documenso/pdf-sign、React-PDF、PDF-Lib、Stripe 和韋爾塞爾。   免費套餐可讓您每月簽署 10 份文件，這已經足夠了。 您可以閱讀本文以了解如何[設定專案](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-setup)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-quickstart)。 我知道這不是一個非常廣泛的用例，但您仍然可以從程式碼中學習，因此這始終是一個優點。 他們在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星，並且發布了`v1.5`版本。 不是很流行但非常有用。 {% cta https://github.com/documenso/documenso %} 明星 documenso ⭐️ {% endcta %} --- 哇！ 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我知道人工智慧工具有時太多了，但我們應該使用它們來讓我們的工作更輕鬆。我的意思是，這就是我們所做的正確的事情，讓生活變得更輕鬆。 我嘗試涵蓋廣泛的工具。 不管怎樣，請讓我們知道您的想法以及您計劃在您的工作流程中使用這些工具嗎？ 祝你有美好的一天！直到下一次。 我建立了很多技術內容，因此如果您能在 Twitter 上關注我來支持我，我將不勝感激。 |如果你喜歡這類東西， 請關注我以了解更多:) | [](https://twitter.com/Anmol_Codes) [](https://github.com/Anmol-Baranwal) [](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/taipy %} --- 原文出處：https://dev.to/taipy/21-tools-to-take-your-dev-skills-to-the-moon-53mf
### 介紹 每個開發人員都知道編寫測試很重要，但是當涉及 JavaScript 測試時，[有許多框架](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unit_testing_frameworks#JavaScript)可供選擇。那麼，下次啟動專案時，如何知道該選擇哪個框架呢？ 在本文中，我將比較三個流行的框架[——Mocha](https://github.com/mochajs/mocha) 、 [Jest](https://jestjs.io/)和[Jasmine——](https://jasmine.github.io/)以幫助您做出更明智的決定。我將了解這些框架如何處理常見的測試場景，例如模擬函數和非同步呼叫。我將展示如何實施這些測試的範例。我還將討論一些最佳實踐以及為什麼應該使用測試框架。 ### 三個框架 Mocha、Jest 和 Jasmine 都是流行的框架，擁有有用的社群和多年的開發經驗。總體而言，Mocha 和 Jasmine 更適合測試後端，因為它們最初是為 Node 應用程式建立的；因此，他們比 Jest 擁有更多可用的後端工具和文件。對於前端來說，你的測試框架的選擇通常會受到你的前端框架的影響。 Jasmine 更常與 Angular 一起使用，而 Jest 是 Facebook 建立的與 React 一起使用。 無論您選擇哪一個框架，這三個框架都是成熟且有效的選擇。最好的選擇實際上取決於您的專案需求和您的個人喜好。為了幫助您決定哪個框架最適合您，讓我們看看每個框架在一些常見測試場景下的實際應用。 ### 模擬函數 您在應用程式中測試的最常見的事情是函數呼叫。為您的函數編寫可靠的測試非常重要，因為無論測試框架如何，糟糕的測試都可能觸發真實的函數，從而導致記憶體洩漏和瀏覽器中的意外行為。 測試函數呼叫時，您的測試應該： - 專注於函數呼叫的預期結果，而不是函數的實現 - 永遠不要更改應用程式的狀態 - 使用模擬函數，這樣您就不必擔心測試中出現意外的副作用 以下是如何在 Jest、Jasmine 和 Mocha 中模擬前端函數呼叫的範例。 **是** 如果您使用 React，Jest 不需要太多依賴項（如果有的話）。但是，如果您不想深入[研究react-testing-library](https://testing-library.com/docs/react-testing-library/intro) ，Jest也與一些特定於測試的函式庫（例如Enzyme）相容。此範例使用[Enzyme](https://enzymejs.github.io/enzyme/)對元件進行淺層渲染，按一下按鈕，然後查看模式是否已開啟。在這裡，您必須渲染元件並模擬單擊，以查看您的模擬函數呼叫是否按預期開啟模式。  *Jest 中的模擬函數呼叫* **茉莉花** 在所有框架中，Jasmine 更適合 Angular。但是，一旦為 React 設定了所有正確的配置和幫助程式文件，編寫測試就不需要太多程式碼。 在這裡您可以看到使用[ReactTestUtils](https://reactjs.org/docs/test-utils.html)代替 Enzyme 或 React-testing-library（以顯示其他可用工具之一）。 ReactTestUtils 使得在前端使用 Jasmine 變得更加容易，並保持較低的程式碼行數。但是，您需要了解 ReactTestUtils API。  *Jasmine 中的模擬函數呼叫* **摩卡** Mocha 為您提供了更多的靈活性，因為它通常用於前端和後端測試。您必須匯入幾個庫，例如[Chai](https://www.chaijs.com/) ，才能使其與 React 一起使用。雖然 Chai 沒有直接連接到 React，但它是 Mocha 中最常用的斷言函式庫。安裝這些依賴項後，就類似於使用 Jest。此範例結合使用 Enzyme 進行渲染和 Chai 進行斷言。  *Mocha 中的模擬函數呼叫* #### 我的看法 對於模擬函數，這三個函式庫在程式碼行數和複雜性方面都非常相似。我建議只使用最適合您的堆疊的程式庫：Jest for React、Jasmine for Angular 和 Mocha（如果您也在後端使用 Mocha 並且希望保持一致）。 ### 模擬資料 後端測試與前端測試一樣棘手。對於處理資料尤其如此，因為您不希望測試將資料插入真實資料庫中。如果您不小心，這種危險的副作用很容易潛入您的測試套件中。這就是為什麼使用模擬資料設定測試資料庫是最佳實踐的原因。 當您使用模擬資料時，您可以： - 準確地看到錯誤發生的位置，因為您知道期望的值是什麼 - 類型檢查您的後端響應並確保響應不會洩露真實資料 - 更快發現錯誤 您會經常遇到模擬資料以在請求中發送的情況，而這三個框架都支援這種情況。以下是這三個框架如何實現模擬資料的範例。 **是** 在此 Jest 測試中需要注意的最重要的事情是如何檢查資料是否已成功傳遞到 API 或資料庫。最後有幾個 Expect() 匹配器，它們的順序很重要。在發送模擬資料後，您必須準確地告訴 Jest 您希望找到什麼。這裡使用[supertest](https://www.npmjs.com/package/supertest)函式庫來使用假資料發出模擬 post 請求。  *在 Jest 後端測試中處理資料* **茉莉花** 雖然編寫良好的後端 Jasmine 測試需要更多程式碼，但您可以控制建立和重置資料的方式和時間。 Jasmine 還具有內建工具，用於在測試的其他部分引用模擬資料。此範例使用[請求](https://www.npmjs.com/package/request)庫來處理模擬發布資料請求。  *在 Jasmine 後端測試中處理資料* **摩卡** 在所有框架中，Mocha 需要最多的依賴來處理模擬資料和請求。您可能需要使用[chai-http](https://www.app.devspotlight.com/stories/draft/Comparing-the-top-3-Javascript-testing-frameworks)設定一個模擬伺服器來執行請求，而不是像其他伺服器一樣模擬請求和回應。 Mocha 確實有很好的內建工具，但需要更多時間才能上手。使用 Chai 及其相關函式庫是常見的做法，如下例所示：  *在 Mocha 後端測試中處理資料* #### 我的看法 後端測試是 Mocha 和 Jasmine 最強的地方。它們是為測試 Node 應用程式而建構的，這一點在它們的工具中得到了體現。它們使您可以透過框架中包含的選項和功能進行更精細的控制。如果您願意花時間加入一些可用的庫，Jest 仍然是一個不錯的選擇。 ### 模擬異步呼叫 眾所周知，非同步程式碼會引起問題，因此此處的測試尤其重要。您不僅必須注意自己程式碼中的非同步為，而且許多進入生產的錯誤可能來自意外的非同步來源，例如第三方服務。當您編寫具有異步行為的測試時，請盡量避免觸發真正的函數呼叫，因為測試的非同步呼叫與實際程式碼的執行重疊。 所有測試框架都為您提供了編寫非同步程式碼的多種選項。如果您的程式碼使用回調，那麼您的測試就可以使用回呼。如果可以選擇，請考慮使用[async/await 模式](https://javascript.info/async-await)。它使您的程式碼更具可讀性，並幫助您快速找到測試的問題所在。 [Promise](https://javascript.info/promise-basics)也是編寫非同步測試的選擇。如果您正在使用不支援非同步/等待的舊程式碼，請考慮使用這些。但是，請確保它們按照您在生產中期望的順序執行。在整個執行過程中檢查您的值可以幫助捕捉奇怪的行為。 以下是 JavaScript 測試框架中的非同步測試範例。 **是** 儘管使用Jest 編寫後端測試很簡單，但由於它最初是為了與React 一起使用而建立的，因此您最終可能會花一些時間閱讀文件並安裝第三方庫，因為它的大多數工具都是特定於前端的。但 Jest 確實可以處理您需要處理的任何格式的非同步呼叫，例如回呼或 Promises。此 async/await 呼叫的工作方式與其他 JavaScript 程式碼中的工作方式相同。  *使用 async/await 開玩笑非同步呼叫* **茉莉花** Jasmine 最初是為 Node.js 建立的，因此它有很多內建功能。但是，在執行測試之前和之後可能需要一些設定。例如，您可以在此處看到，您應該在 beforeAll 方法中處理非同步呼叫，以防止稍後的測試中產生殘留影響。  *使用 async/await 進行 Jasmine 非同步呼叫* **摩卡** 在這裡您可以看到用於處理返回承諾的完成方法。它使用與前面的 Mocha 範例相同的 chai-http 庫。這是在 Mocha 測試中編寫的非同步呼叫的常見方式。您可以在 Mocha 中使用 Promises 或非同步/等待模式。  *使用 async/await 進行 Mocha 非同步呼叫* #### 我的看法 對於後端測試，Jasmine 可以輕鬆處理非同步方法並且開箱即用，這將是我的首選。 Mocha 和 Jest 也很有用，儘管它們需要更多地搜尋文件才能找到您需要的內容。 ### 模擬渲染元件 另一個重要且常見的測試是確保渲染的元件在預期時可用。和以前一樣，您通常會看到 Jest 與 React 一起使用，Jasmine 與 Angular 一起使用，但您可以在任何前端程式庫上使用這三個框架中的任何一個。 渲染元件可能是一項昂貴的任務，具體取決於渲染的深度。有些開發人員喜歡使用快照測試，它保存代表 UI 當前狀態的檔案。其他人則喜歡模擬渲染的元件。當您尋找 UI 中的變更時，快照更有用，而當您想要查看元件是否按預期工作時，渲染更有用。兩種方法都很有用。 **是** 正如我之前提到的，Jest 是為 React 建置的，因此您無需導入任何特殊的庫來進行渲染測試。這使得這些測試變得簡單並節省了依賴項的空間。 [ReactDOM](https://reactjs.org/docs/react-dom.html)在許多 React 專案中都很常見，並且附帶了檢查基本渲染所需的方法，如下例所示：  *Jest 框架中的 React 渲染測試* **茉莉花** 設定 Jasmine 來進行 React 渲染測試比看起來更困難；它涉及重要的初始設定。 [Angular 團隊](https://angular.io/guide/testing)使用並推薦[Karma](https://www.npmjs.com/package/karma-jasmine)和 Jasmine 來測試元件。下面的範例用於測試 Angular 元件。您必須匯入要測試的元件，並且可以使用 Angular 隨附的 @angular/core/testing 來設定元件的環境，然後再嘗試渲染該元件並檢查它是否可用。  *Jasmine框架中的Angular渲染測試* **摩卡** 您通常會看到[Enzyme](https://enzymejs.github.io/enzyme/)和 Chai 與 Mocha 一起用於前端測試，並且測試 React 渲染沒有任何不同。一旦匯入了所需的特定方法（例如shallow 和expect），您將能夠編寫與其他框架類似的測試。下面的範例利用了 Enzyme 的淺層渲染和 Chai 的斷言。  *Mocha框架中的React渲染測試* #### 我的看法 渲染元件的最佳實踐是僅使用為您的前端庫推薦的測試框架。使用附帶安裝的工具，您無需處理設定錯誤。如果可能，請嘗試使用淺渲染和快照來節省測試時間並專注於渲染元件的核心功能。 ### 結論 希望您現在對這三個流行框架之間的差異有了更好的了解。正如我所提到的，無論您選擇哪種框架，這三個框架都是成熟且有效的選擇，並且可以為您工作，這取決於您的專案的需要和您的偏好。現在您已準備好接受測試！ --- 原文出處：https://dev.to/heroku/comparing-the-top-3-javascript-testing-frameworks-2cco
ReactJS 庫已經上市很久了，我們都非常了解它的強大功能。我們都知道如何使用 ReactJS 建立 UI、建立元件等等。如果您不了解 React，您可以使用大量線上免費資源。 在本部落格中，我們將研究 Wing 以及如何建立連接到 Wing 後端的 React 應用程式。 Wing 是世界上第一個在雲端服務上執行的雲端程式語言。 Wing 讓開發人員可以輕鬆建置和部署雲端應用程式。 Wing 使得在單一模型中編寫基礎設施程式碼 (terraform) 和應用程式程式碼成為可能。 Wing 附帶一個標準函式庫“cloud”，並有“Api”方法。 Api 方法表示客戶端可以透過 Internet 呼叫的 HTTP 端點的集合。此 Api 方法可用於建立一個 API，該 API 可以作為後端 API 來儲存和擷取資料。 您可以嘗試使用 Winglang 語言並了解它在[遊樂場功能](http://winglang.io/play)中的工作原理。 讓我們建立一個 React 應用程式，它將連接到使用 Wing 建立的 API。 安裝 -- 在您的裝置中安裝[Wing 工具鏈](https://www.winglang.io/)。確保您的裝置中有 Node.js 18.13.0 或更高版本。要安裝 Wing Toolchain，請在您的裝置中執行以下命令 - ``` npm install -g winglang ``` 安裝[VS Code 市場](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)上提供的 Wing VS code 擴充。 您可以檢查已安裝的 Wing CLI 的版本： ``` wing --version ``` 建立專案 ---- 在檔案系統中建立專案目錄並為其指定所需的名稱。在 VS Code 中開啟此目錄。在專案目錄中建立一個名為 backend 的目錄。 在後端目錄中建立一個名為“main.w”的文件，並將以下程式碼貼到其中： ``` bring cloud; let queue = new cloud.Queue(); let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(); queue.setConsumer(inflight (body: str): void => { let next = counter.inc(); let key = "key-{next}"; bucket.put(key, body); }); ``` *注意：如果您在整個過程中遇到任何困難，我們建議您加入我們的[Slack 頻道](https://t.winglang.io/slack)* 在本地執行 Wing 工具鏈以檢查其是否按預期工作。在終端機中執行此命令： ``` wing run backend/main.w ``` 輸出顯示將是：  這是 Wing Console，它充當模擬器，您可以在其中嘗試、測試和試驗雲端應用程式，看看它是否正常工作。 建立反應應用程式 -------- 現在讓我們建立一個 React App 作為前端，然後將其連接到我們建立的 Wing 後端。 我們將使用`create-react-app`在您的專案目錄中建立 React App。確保您位於主專案目錄內，而不是後端目錄內。 打開一個新終端機並執行以下命令： ``` npx create-react-app client cd client npm i --save @babel/plugin-proposal-private-property-in-object npm start ``` 一旦您看到 React 應用程式成功執行，您可以使用`CTRL+C`關閉伺服器。 連接Wing後端 -------- 現在，我們將 Wing 後端連接到我們的 React 應用程式。它將允許我們從 Wing 後端獲取資料並將其顯示在使用者介面上。 開啟`backend/main.w`檔案並將其內容替換為： 對於 Windows： ``` bring ex; bring cloud; let react = new ex.ReactApp( useBuildCommand: true, projectPath: "../client", buildCommand: "npm run start", ); ``` 對於Linux： ``` bring ex; bring cloud; let react = new ex.ReactApp( projectPath: "../client", ); ``` 使用`CTRL+C`終止`wing run`正在執行的終端，並使用設定`BROWSER=none`環境變數再次執行它： 對於 Windows： ``` set BROWSER=none wing run backend/main.w ``` 對於 Linux/Mac： ``` BROWSER=none wing run backend/main.w ``` `BROWSER=none`將限制 React 在每次執行時開啟一個新的瀏覽器視窗。 現在，您已經成功執行了一個連接到 Wing 工具鏈後端的 React 應用程式。 將配置從後端傳遞到前端 ----------- Wing 在`client/public/wing.js`中產生一個`wing.js`文件，該文件將配置從 Wing 後端傳遞到前端程式碼。 該文件的目前內容將包含： ``` // This file is generated by Wing window.wingEnv = {}; ``` 將以下程式碼加入`backend/main.w` ： ``` react.addEnvironment("key1", "value1"); ``` 正在執行的`wing run`會將此鍵值對新增至`client/public/wing.js` ： ``` // This file is generated by wing window.wingEnv = { "key1": "value1" }; ``` 現在，您需要將前端程式碼連結到`wing.js`檔案。將以下程式碼複製並貼上到`client/public/index.html`檔案中的`<title>`標記上方： ``` <script src="./wing.js"></script> ``` 我們將從後端獲取標題並將其顯示在 React 應用程式中。將`client/src/App.js`檔案中的「Learn React」（出現在第 18 行左右）字串替換為以下程式碼： ``` {window.wingEnv.title || "Learn React"} ``` 此表達式顯示從 React 應用程式中的 wingEnv 物件動態取得的標題。如果 wingEnv 物件沒有 title 屬性或 window.wingEnv.title 的值為假，它將顯示預設標題「Learn React」。 返回`backend/main.w`並加入以下程式碼： ``` react.addEnvironment("title", "Learn React with Wing"); ``` 這將在`wing.js`檔案中加入包含`Learn React with Wing`訊息的`title`鍵。 從後台取得標題 ------- 現在我們知道如何從客戶端向後端傳遞參數（資料）。我們可以使用這種做法在客戶端設定`window.wingEnv.apiUrl`並從後端取得標題。 我們需要透過在`backend/main.w`檔案中加入以下程式碼來啟用跨域資源共享（CORS）： ``` let api = new cloud.Api( cors: true ); ``` 這會將`apiUrl`鍵和後端 API 的目前 URL 新增到`main.w`檔案中。 在後端 API 中建立`/title`路由。將此程式碼加入`backend/main.w`檔案： ``` api.get("/title", inflight () => { return { status: 200, body: "Hello from the API" }; }); ``` 當向`/tite`端點發出 GET 請求時，伺服器將使用 HTTP 狀態碼 200 和`Hello from the API`進行回應。 您可以根據您的意願更改此正文資訊。 將以下程式碼替換為`client/src/App.js`中的內容： ``` import logo from './logo.svg'; import { useEffect, useState } from "react"; import './App.css'; function App() { const [title, setTitle] = useState("Default Value"); const getTitle = async () => { const response = await fetch(`${window.wingEnv.apiUrl}/title`); setTitle(await response.text()); } useEffect(() => { getTitle(); }, []); return ( <div className="App"> <header className="App-header"> <img src={logo} className="App-logo" alt="logo" /> {title} </header> </div> ); } export default App; ``` 在這裡，我們使用`fetch`方法從後端 API 取得標題， `useState`和`useEffect`鉤子用於將取得的標題儲存在`title`變數中。 最終輸出將是：  恭喜！您已成功建立一個從 Wing 工具鏈後端取得資料的 React 應用程式。 這就是您如何將資料儲存在 Winglang 後端並獲取它以將其顯示在前端 UI 上。 有什麼地方卡住了嗎？請查看我們的影片教程，我們已經實際解釋了整個過程： {% 嵌入 https://www.youtube.com/embed/LMDnTCRXzJU?si=vuFGkqoK2fKBXb00 %} --- 原文出處：https://dev.to/ayush2390/create-react-app-with-wing-30hm
Visual Studio Code 是目前市場上非常受歡迎且使用者友好的程式碼編輯器。如果您專注於使用 JavaScript 框架進行前端開發，這些擴充功能可以大大提高工作效率並節省您的時間。 在眾多類似的文章中，這篇文章有何不同？嗯，這是基於我個人的開發經驗。同事經常詢問我使用的擴充程序，本文分享了他們的見解。如果您正在尋找久經考驗的擴充功能來增強您的編碼體驗，那麼您可以在這裡找到它們。 文字格式和可讀性 -------- ### [Prettier — 程式碼格式化程序](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=esbenp.prettier-vscode) 此擴充功能會自動格式化您的程式碼，使其看起來整潔且一致。這就像有一個私人助理來整理你的程式碼，可以節省你大量的時間和精力。可以根據我們專案的需求進行配置。 ### [色彩高光](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=naumovs.color-highlight) 這個擴充功能是一個被低估且有用的工具，專門用於 UI 開發。它在程式碼編輯器中突出顯示顏色，使您可以輕鬆地使用顏色程式碼並確保精美的視覺呈現。在下面的螢幕截圖中，顏色`#43feee`被突出顯示，減少了出錯的機會。  ### [凹入彩虹](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=oderwat.indent-rainbow) 它透過使用縮排顏色視覺化縮排等級來提高程式碼的可讀性。此擴展為每個縮排層級加入了微妙的顏色變化，使嵌套程式碼結構更易於一目了然地解析。  ### [改變大小寫](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=wmaurer.change-case) 它提供了在camelCase、CONSTANT\_CASE或snake\_case之間進行轉換的直覺快捷方式，使大小寫轉換無縫且輕鬆。  ### [程式碼拼字檢查器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=streetsidesoftware.code-spell-checker) 它有助於發現程式碼中的拼字錯誤和拼字錯誤，確保程式碼更清晰、更具可讀性。它是維護程式碼品質和避免意外錯誤的有用工具。  --- 程式碼品質和改進 -------- ### [ESLint](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dbaeumer.vscode-eslint) ESLint 是確保 JavaScript 程式碼品質的寶貴工具。它會掃描您的程式碼中的錯誤、樣式不一致和常見錯誤，這有助於您維護更乾淨、更可靠的程式碼。您可以透過在設定檔中建立一組自訂[規則](https://eslint.org/docs/latest/rules/)來為您的專案配置 ESLint。 例如，如果您的專案禁止嵌套三元表達式，ESLint 將在您的編輯器中標記它們。同樣，如果沒有定義像 DDMMYYYY 這樣的變數，ESLint 會突出顯示它。您甚至可以指定每種類型問題的嚴重性級別，從而確定優先順序並相應地解決它們。這種積極主動的程式碼品質方法有助於防止錯誤並保持整個專案的一致性。  ### [誤差鏡頭](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=usernamehw.errorlens) 它是一個 VS Code 擴展，可增強程式碼編輯器中的錯誤突出顯示。它提供常見錯誤和警告的即時回饋，使開發人員能夠在編寫程式碼時快速解決問題。  ### [JS重構助手](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=p42ai.refactor) 對於使用 JavaScript、TypeScript、React 和 Vue.js 的開發人員來說，這是一個不可或缺的工具。它提供了超過 120 個程式碼操作，可以有效地編輯、現代化和重構程式碼，使程式碼維護和最佳化變得更加容易。  ### [聲納林特](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=SonarSource.sonarlint-vscode) 它提供了比簡單的 linting 更全面的程式碼分析。 SonarLint 不僅可以偵測編碼問題，還可以更深入地了解程式碼品質、安全漏洞和潛在的效能瓶頸。 它利用基於行業最佳實踐的規則集，並可以與 SonarQube 或 SonarCloud 整合以進行集中程式碼品質管理。對於較大的專案，強烈建議這樣做。  --- 開發工具和實用程式 --------- ### [控制台忍者](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WallabyJs.console-ninja) 它透過直接在程式碼旁邊顯示 console.log 輸出和執行時錯誤來改進 JS 開發工作流程。此擴充功能提供了對偵錯資訊的便捷存取，增強了程式碼理解和問題解決。  ### [Turbo 控制台日誌](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ChakrounAnas.turbo-console-log) 它加速了寫入有意義的日誌訊息的過程。此擴充功能可自動插入 console.log 語句，從而在偵錯和故障排除任務期間節省時間和精力。這是我的清單中最常用的擴充功能之一，經常被問到。 1. 選擇或懸停作為除錯主題的變數（手動選擇將始終接管懸停選擇） 2. 按`ctrl + alt + L` (Windows) 或`ctrl + option + L` (Mac) 日誌訊息將插入到與所選變數相關的下一行。  ### [吉特透鏡](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=eamodio.gitlens) 對於依賴 Git 進行版本控制的開發人員來說，它是必備的擴充。透過 GitLens，您可以輕鬆地視覺化程式碼作者身份、瀏覽 Git 儲存庫，並獲得有關專案歷史和演變的寶貴見解。  GitLens 的主要功能之一是它能夠直接與程式碼內聯顯示詳細註釋或「指責」訊息。這使您可以查看誰最後修改了每行程式碼以及進行更改的時間。透過提供這種程度的程式碼作者可見性，GitLens 可以幫助您了解每行程式碼背後的上下文，並與您的團隊更有效地協作。  ### [Mintlify 文件編寫器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document) 它是一款基於 AI 的 VS Code 文件工具。它為使用各種程式語言編寫文件提供智慧建議和自動完成功能。 透過支援 Markdown 格式並與 VS Code 無縫集成，它可以幫助開發人員輕鬆建立專業文件。  ### [進口成本](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=wix.vscode-import-cost) 此擴充功能將在編輯器中內嵌顯示導入包的大小。此擴充功能利用 webpack 來偵測導入的大小。 它透過辨識專案中使用的重型庫來幫助提高性能。  --- 特定語言的工具 ------- ### [自動關閉標籤](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.auto-close-tag) 當您在開始標記的右括號中鍵入內容時，它會自動新增 HTML/XML 結束標記。這種節省時間的功能減少了手動工作量並簡化了編碼，從而實現更快、更有效率的開發。  ### [自動重命名標籤](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.auto-rename-tag) 當我們重新命名一個標籤時，它會自動重新命名已配對的 HTML/XML 標籤。這個小但有用的功能可以節省時間，使編碼更有效率和愉快。  ### [CSS轉換器](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Lakkannawalikar.css-converter) 它將 HTML CSS 轉換為 JS CSS 以用於樣式化元件，反之亦然。 1. 選擇要轉換的 CSS 文本 2. 輸入`Shift + Command + V` (mac)、 `Shift + Ctrl + V` (windows/linux)  --- 測試和測試覆蓋率 -------- ### [是](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Orta.vscode-jest) 它可以幫助開發人員直接在編輯器中執行和除錯 Jest 測試。憑藉內嵌測試結果和直覺的導航，它簡化了 JavaScript 專案的測試工作流程。  ### [覆蓋範圍](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ryanluker.vscode-coverage-gutters) 它有助於直接在程式碼編輯器中顯示 lcov 或 xml 報告產生的測試覆蓋率資料，並提供對程式碼覆蓋率的深入了解，幫助您評估測試套件的有效性。無需切換到另一個窗口，從而節省了時間。  --- 獎金 -- ### [瓦卡時間](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WakaTime.vscode-wakatime) 它會自動追蹤您跨不同程式語言的編碼時間，提供寶貴的見解來優化您的生產力。  ### 自動儲存 VS 程式碼設定 我發現一個有用的省時技巧是將“自動儲存 VS 程式碼”設定配置為 onFocusChange。這意味著每當我切換到不同的檔案或應用程式時，我的更改都會自動儲存。這樣就無需手動儲存檔案並避免遺失任何修改的風險。此外，對於行動或網頁應用程式，此設定允許我在切換到瀏覽器或模擬器時立即看到更新的更改，從而加快開發過程。  --- 最後的話 ---- 上述這些工具透過自動化任務和簡化工作流程顯著改善了開發體驗。它們透過在程式碼編輯器中提供程式碼格式化、錯誤偵測和版本控制整合等功能，為開發人員節省了大量的時間和精力。 --- 原文出處：https://dev.to/saloniagrawal/boost-productivity-quality-essential-vs-code-extensions-18oj
上週我發現了一些很棒的圖書館！ 檢查它們、使用它們、幫助它們加星⭐️ > 「我永遠不會停止學習。 我不會只做分配給我的事情。 我知道不存在所謂的現狀。 我將透過充滿熱情和忠誠的客戶來永續地發展我們的業務。 我永遠不會放棄幫助同事的機會，我會記得我知道一切之前的日子。 影響力比金錢更能激勵我，而且我知道**開源是我們這一代最強大的想法之一**。 我會盡可能多溝通，因為這是分散式公司的氧氣。我參加的是一場馬拉松，而不是短跑，無論目標有多遠，到達目標的唯一方法就是每天把一隻腳放在另一隻腳前面。只要有時間，沒有什麼問題是解決不了的。 馬特·穆倫韋格 Automattic 首席執行官   --- Coolify -- 隆重介紹 Coolify，它是[Heroku](https://www.heroku.com/) 、 [Netlify](https://www.netlify.com/)和[Vercel](https://vercel.com/)的開源和自架替代品 這個創新平台由[Andras Bacsai](https://twitter.com/heyandras)開發，使用戶能夠輕鬆部署和管理其 Web 應用程式，同時保持對其基礎設施的完全控制。  ### 主要特徵： - **自託管**：借助 Coolify，您可以自由地將 Web 應用程式託管在自己的伺服器上，從而完全控制您的部署環境。 - **輕鬆部署**：該平台簡化了部署過程，讓您只需單擊幾下或命令即可部署應用程式。 - **可擴展性**：Coolify 旨在輕鬆擴展，在不影響效能的情況下滿足不斷增長的流量和工作負載需求。 - **客製化**：您可以自訂和配置部署環境以滿足您的特定要求，確保最佳效能和安全性。 - **整合**：Coolify 與流行的開發工具和工作流程無縫集成，使其可以輕鬆合併到您現有的專案中。 - **社區支持**：受益於充滿活力的開發者和貢獻者社區，他們提供支援、共享資源並協作改進平台。  在 GitHub 上查看 Coolify 並給它一顆星： [Coolify Repository](https://github.com/coollabsio/coolify) --- Glasskube ----- [Glasskube](https://glasskube.dev/)是一個開源 Kubernetes 套件管理器，可簡化 Kubernetes 部署的套件管理。它提供了一個用戶友好的介面，降低了管理您最喜歡的 Kubernetes 套件的複雜性並提高了透明度。  ### 主要特徵： - **使用者友善的 UI** ：Glasskube 提供直覺的使用者介面，使 Kubernetes 套件管理對於使用者來說更容易存取和理解。 - **Brew-Inspired CLI** ：對於熟悉命令列介面的高級用戶，Glasskube 提供了 Brew-inspired CLI，允許高效的套件管理操作。 - **依賴感知**：Glasskube 套件具有依賴關係感知能力，確保 Kubernetes 套件的順利管理和安裝並考慮依賴關係。 - **雲端原生應用程式**：Glasskube 設計為雲端原生應用程式，符合 GitOps 原則，有助於無縫整合到 Kubernetes 環境和工作流程中。 Glasskube 作為簡化 Kubernetes 套件管理的寶貴工具而脫穎而出。無論您是 Kubernetes 新手還是經驗豐富的 DevOps 工程師，Glasskube 都能提供使用者友善的解決方案，幫助您輕鬆有效地管理 Kubernetes 套件。 [看看 GitHub 上的 Glasskube 並給它一顆星](https://github.com/glasskube/glasskube) --- AgentCloud --- [AgentCloud](https://www.agentcloud.dev)是您建立自己的 AI 應用程式遊樂場的首選平台！想像一下，它就像擁有您自己的個人 GPT（生成式預訓練變壓器）建構器平台，但具有一些很棒的額外功能。  借助 Agent Cloud，公司可以靈活地為其員工建立和部署兩種不同類型的應用程式： 1. **對話式聊天應用程式**：這些應用程式的運作方式與 OpenAI 的 GPT 類似，允許使用者開發單代理聊天應用程式。然而，它們還具有利用任何大型語言模型 (LLM)、存取豐富的工具庫以及利用來自眾多資料來源的龐大知識庫的額外優勢。 2. **流程應用程式**：向自動化天堂問好！這些應用程式透過為代理設定要處理的目標和任務來幫助您簡化流程。這一切都是為了讓工作變得更輕鬆、更快捷、更有協作性。 因此，無論您是希望透過漂亮的聊天機器人來提高工作效率，還是像專業人士一樣自動執行任務，Agent Cloud 都能滿足您的需求。這一切都是為了為您的團隊提供他們需要的工具，讓他們更聰明地工作，而不是更辛苦地工作！ 最好的部分是什麼？它是開源的！如果您喜歡使用 Agent Cloud，為什麼不在 GitHub 上表達一些喜愛並給它一顆星呢？您的支持對開源社群來說意味著世界。 🌟 看看 GitHub 上的 Agent Cloud 並給它一顆星： [Agent Cloud Repository](https://github.com/rnadigital/agentcloud)  我還發現了一個很酷的演示，可以讓您先睹為快了解 Agent Cloud 的全部內容。請觀看此處的介紹影片，以及創始人本人在 YouTube 上對[RAG Google Bigquery](https://youtu.be/POLdnrjsy9c?si=y5MFXNSs-o5TJMMH)的一些精彩見解。  --- CrewAI ------ [CrewAI](https://www.crewai.com/)是一個突破性的框架，旨在協調角色扮演和自主人工智慧代理。這個開源專案由 João Moura 開發，使代理商能夠智慧協作，使他們能夠無縫地協作完成複雜的任務。  ### 主要特徵： - **協作智能**：CrewAI 促進人工智慧代理之間的協作智能，使他們能夠匯集資源和專業知識，更有效地完成任務。 - **自主代理**：此框架支援自主人工智慧代理的開發，能夠根據其環境和目標做出獨立決策並採取行動。 - **任務編排**：CrewAI 提供用於編排任務和協調多個代理程式的操作的工具，確保順暢的協作和同步。 - **可擴展性**：借助 CrewAI，開發人員可以擴展其 AI 系統以容納大量代理，使其適用於從小規模模擬到大規模環境的應用程式。 - **靈活性**：該框架在設計代理行為和互動方面提供了靈活性，允許開發人員自訂系統以適應特定的用例和場景。 - **社群支援**：CrewAI 受益於充滿活力的開發人員和研究人員社區，促進自主代理和人工智慧領域的協作和創新。 在 GitHub 上查看 CrewAI 並給它一顆星： [CrewAI Repository](https://github.com/joaomdmoura/crewAI) > 了解[Agent Cloud 和 CrewAI](https://www.agentcloud.dev/blog/agent-cloud-vs-crewai-a-comparison)之間的差異。 --- SuperAGI ----- [SuperAGI](https://superagi.com/)是一個尖端平台，旨在突破對話式 AI 的界限，整合通用人工智慧 (AGI) 原理，建立高度智慧且適應性強的聊天機器人。  ### 主要特徵： - **通用人工智慧（AGI）** ：SuperAGI 利用 AGI 原理開發具有類人理解和推理能力的聊天機器人。 - **深度學習模型**：該平台利用最先進的深度學習模型（例如變壓器和神經網路）來處理和產生自然語言響應。 - **知識圖**：SuperAGI 結合知識圖來表示和組織訊息，使聊天機器人能夠存取龐大的結構化知識儲存庫。 - **元學習**：SuperAGI 採用元學習技術，使聊天機器人能夠根據過去的互動和回饋不斷改進和調整其行為。 - **多輪對話**：SuperAGI 支援多輪對話，允許聊天機器人維護上下文並與用戶進行更自然、更流暢的互動。 - **可擴展性**：該平台具有高度可擴展性，使開發人員能夠整合自訂模組並根據需要擴展聊天機器人功能。 在 GitHub 上探索 SuperAGI： [SuperAGI 儲存庫](https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI) --- Gitroom ---- [Gitroom](https://gitroom.com/)提供工具並協助您擴展開源儲存庫。獲得更多知名度、明星、貢獻和客戶。  ### 主要特徵： - **統一協作**：Gitroom 將團隊協作直接引入到您的 Git 儲存庫中，從而實現無縫溝通和協調。 - **即時更新**：隨時了解儲存庫活動的即時更新，讓團隊能夠輕鬆追蹤變更和進度。 - **互動式討論**：直接在 Git 儲存庫中參與互動式討論，從而輕鬆分享想法並提供回饋。 - **任務管理**：使用內建任務管理功能追蹤任務和問題，簡化專案工作流程並提高生產力。 - **整合**：Gitroom 與 GitHub 順利集成，為已經習慣該平台的使用者提供熟悉且直覺的介面。 - **客製化**：透過可自訂的設定和首選項自訂 Gitroom，以滿足您團隊的特定需求。 在 GitHub 上探索 Gitroom：[Gitroom 儲存庫](https://github.com/gitroomhq/gitroom) 總之，這些儲存庫 - AgentCloud、Gitroom、Glasskube CrewAI、Coolify 和 SuperAGI - 都包含用於建立更聰明應用程式的令人驚嘆的工具。無論您喜歡聊天機器人、人工智慧代理還是 Web 部署，每個人都能找到適合自己的東西。 如果您喜歡所看到的內容，請在 GitHub 上給他們一顆星 ⭐️，為什麼不使用他們的工具來創造一些很棒的東西呢？ 很快會在另一篇部落格文章中見到您。  感謝您閱讀，如果您喜歡這個部落格並且想更深入地了解開發人員工具、React 等，請查看我[網站](https://theankurtyagi.com/)上的其他文章。 - [如何使用 React 和 Appwrite 建立安全的任務管理應用程式](https://theankurtyagi.com/appwrite/) - [如何使用 Hygraph 和 React 建立評論應用程式](https://theankurtyagi.com/build-review-app-hygraph-react/) - [如何使用 React 和 Supabase 建立全端 Notes 應用程式](https://theankurtyagi.com/notes-app-react-supabase/) --- 原文出處：https://dev.to/tyaga001/6-open-source-libraries-you-must-know-in-2024-5dgb
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