世界上充滿了有前景的人工智慧工具，如 Sora、ChatGPT 以及更多即將推出的工具。

我收集了一些你必須使用的令人興奮的人工智慧工具。

該清單包括 Devin AI 的開源替代品、Notion、5 秒內的語音克隆、電子郵件自動化軟體以及您從未聽說過的工具。好奇心超載！

別忘了給他們加星號🌟

讓我們涵蓋這一切！

1. Taipy - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。

Taipy 是一個開源 Python 庫，可用於輕鬆的端到端應用程式開發，具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。

我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。

因此，您可以繪製資料集的圖表，並使用類似 GUI 的滑桿來提供使用其他實用功能來處理資料的選項。

雖然 Streamlit 是一種流行的工具，但在處理大型資料集時，其效能可能會顯著下降，這使得它在生產級使用上不切實際。

另一方面，Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy，您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。

在底層，Taipy 利用各種函式庫來簡化開發並增強功能。

開始使用以下命令。

pip install taipy

我們來談談最新的Taipy v3.1 版本。

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 、 Bokeh 、 Vega-Altair和Matplotlib等程式庫現在可用於視覺化。

這也帶來了對Plotly 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。

例如，您可以看到聊天演示，它使用 OpenAI 的 GPT-4 API 來產生對您的訊息的回應。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。

另一個有用的事情是，Taipy 團隊提供了一個名為Taipy 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。

嘗試新技術通常很困難，但 Taipy 提供了10 多個演示教程，其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。

例如，一些現場演示範例和專案想法：

• 新冠儀表板

• 推文生成

• 資料視覺化

• 即時人臉辨識

• 國際象棋大師

Taipy 在 GitHub 上有 7k+ Stars，並且處於v3版本，因此它們正在不斷改進。

https://github.com/Avaiga/taipy Star Taipy ⭐️

2. PR Agent - 自動拉取請求分析、回饋、建議的工具。

這是一個開源工具，可幫助有效地審查和處理拉取請求。它有許多獨特的選項，並提供跨各種 git 提供者的廣泛的拉取請求功能。

每天有數百萬個開源專案和數百個 Pull 請求，因此有一個可以幫助您的朋友是非常好的事情。

我是開源維護者，所以我知道有時會變得多麼困難，特別是每天都要審查這麼多的 Pull 請求。

無論如何，這就是公關代理商的幕後工作方式。

您必須使用@CodiumAI-Agent /review對拉取請求發表評論，代理商將透過對 PR 的審查進行回應。有很多可用的選項，例如describe和improve 。

他們也提供了 PR-Agent 工具，每個頁面都有一個專門的頁面來解釋如何使用它。

您可以閱讀文件並查看範例結果。

最好的部分是您甚至可以將其作為GitHub Action執行。他們還提供了一個專業版本，有更多的選擇，但免費套餐足以開始使用。

如果您正在尋找好的文章，我推薦使用 CodiumAI PR-Agent 自動進行拉取請求審查和CodiumAI PR-Agent 讓開發人員的生活更輕鬆的 5 個原因。這些提供了有關 PR Agent 的大量概述。

它們在 GitHub 上有大約 3800 個 Star，被 300 多名開發人員使用，並且是使用 Python 建構的。雖然它們可能不是非常受歡迎，但它們的用例非常好。

https://github.com/Codium-ai/pr-agent 明星公關代理人 ⭐️

3. Mintlify - 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。

另一個用例是根據我們將在這裡討論的程式碼產生文件。

您可以安裝VSCode 擴充功能或將其安裝在IntelliJ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 ⌘ + 。）

您可以閱讀文件和安全指南。

如果您更喜歡教程，那麼您可以觀看Mintlify 的工作原理。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 ；回購協議中目前的似乎是錯誤的。

它在 GitHub 上有大約 2.4k 顆星，受到許多開發人員的喜愛，並且是使用 TypeScript 建構的。

https://github.com/mintlify/writer Star Mintlify ⭐️

4.螢幕截圖到程式碼- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。

這是一個非常受歡迎的開源專案，但我可以肯定地說，很多開發人員仍然沒有意識到這一點。使用此功能，您可以將使用者介面的建置速度提高 10 倍。

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 或實驗性視訊支持，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。您可以閱讀指南來開始。

您可以在託管版本上即時試用，並觀看 wiki 上提供的一系列演示影片。

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。

https://github.com/abi/screenshot-to-code 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️

5. FaceSwap - 適合所有人的 Deepfakes 軟體。

我總是對 Deepfakes 著迷，因為這就是某些人工智慧的工作原理，尤其是使用影片的人工智慧。

相信我！我們中的許多人甚至不使用它來建立影片，我們只是修改程式碼來看看它的作用，不道德的使用並不能代表它的建立原因、我們現在如何使用它，或者我們對它的未來的看法。

您應該觀看此影片以了解電腦如何辨識臉！觀看此影片以了解神經網路的基本功能。

https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo

您可以閱讀INSTALL.md以取得詳細的安裝指南。根據文件，您需要具有 CUDA 支援的現代 GPU 才能獲得最佳效能。許多 AMD GPU 透過 DirectML (Windows) 和 ROCm (Linux) 支援。

您可以閱讀文件、觀看演示影片並存取他們的部落格以觀看具有其他用例的會議影片。

我最喜歡的事實是，他們有一個非常簡單的部分，介紹任何人如何為該專案做出貢獻，包括對生成模型感興趣的人、開發人員、非開發高級用戶、最終用戶，當然還有討厭者:)

他們在 GitHub 上有 48k+ Stars，這使得他們足夠可信。

https://github.com/deepfakes/faceswap 明星 FaceSwap ⭐️

6. Amica - 讓您可以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 的工作原理及其所涉及的核心概念。

您可以克隆該存儲庫並使用它來開始。

npm i

npm run dev

您可以閱讀文件並查看演示，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 ⭐️

7. Bark - 文字提示的生成音訊模型。

Bark 是 Suno 建立的基於轉換器的文本到音訊模型。 Bark 可以產生高度逼真的多語言語音以及其他音訊 - 包括音樂、背景噪音和簡單的音效。

該模型還可以產生非語言交流，如笑、嘆息和哭泣。哇！

它擁有 MIT 許可證，這意味著它現在可用於商業用途。

Bark 支援超過 100 種語言的揚聲器預設。您可以在此處查看支援的語音預設庫。

根據文件，Bark 嘗試匹配給定預設的語氣、音高、情緒和韻律，但目前不支援自訂語音複製。該模型還嘗試保留音樂、環境噪音等。這超出了任何人的需要。

您可以這樣使用它。如果您想將其與 Transformers 庫一起使用，請閱讀本文。

from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models
from scipy.io.wavfile import write as write_wav
from IPython.display import Audio

# download and load all models
preload_models()

# generate audio from text
text_prompt = """
     Hello, my name is Suno. And, uh — and I like pizza. [laughs] 
     But I also have other interests such as playing tic tac toe.
"""
audio_array = generate_audio(text_prompt)

# save audio to disk
write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array)

# play text in notebook
Audio(audio_array, rate=SAMPLE_RATE)

Bark 開箱即用支援各種語言，並自動根據輸入文字確定語言。當提示使用程式碼轉換文字時，Bark 將嘗試使用相應語言的本地口音。

您可以在Google Colab & Replicate閱讀文件並查看演示。

您也可以在筆記本部分閱讀有關語音一致性增強和其他形式的範例。

它們支援多種語言，如英語、印地語、德語、法語等。

他們在 GitHub 上擁有 30k+ Stars，並且經營超過 300,000 人的社區，這使他們成為值得選擇的選擇。

https://github.com/suno-ai/bark 星樹 ⭐️

8. GPTDiscord - Discord 的一體化 GPT 介面。

我是 Discord 上多個社群的成員，具有出色用例的機器人可以改善整體最終用戶體驗。

這個機器人的功能與 ChatGPT 網路相當，甚至在某些事情上做得更好！

它們支援一切，從多模態圖像理解、程式碼解釋、高級資料分析、文件問答、與 Wolfram Alpha 的網路連接聊天和 Google 存取、AI 審核、使用 DALL-E 生成圖像等等！

您可以閱讀 GPTDiscord 的所有高效功能。

您可以閱讀安裝指南。

您可以查看螢幕截圖並查看不同目的的詳細指南清單。

他們在 GitHub 上有大約 1.8k+ Stars，而且肯定在進步。

https://github.com/Kav-K/GPTDiscord 星 GPTDiscord ⭐️

9. Upscayl - 開源 AI 影像擴大機。

適用於 Linux、MacOS 和 Windows 的免費開源 AI Image Upscaler 採用 Linux 優先概念建構。

它可能與全端無關，但它對於升級圖像很有用。

透過最先進的人工智慧，Upscayl 可以幫助您將低解析度影像變成高解析度。清脆又鋒利！

您可以閱讀安裝指南，並查看 Upscayl 之前/之後的比較。

它在 GitHub 上有 23k+ Stars，並且基於 TypeScript 建置。

https://github.com/upscayl/upscayl 明星 Upscayl ⭐️

10. AppFlowy - Notion 的開源替代品。

AppFlowy 是一個由人工智慧驅動的安全工作空間，類似於您在不失去資料控制的情況下實現更多目標的概念。

他們還提供行動應用程式，這是一個優點。

您可以閱讀文件並了解安裝方法。

他們還支援使用 Supabase 自託管 AppFlowy 。對於喜歡 Supabase 功能或使用 Supabase 作為其基礎設施的用戶來說，這是理想的選擇。

您還應該檢查此內容以了解有關資料儲存、Markdown、捷徑、主題、涉及的人工智慧和插件的更多資訊。

AppFlowy 在 GitHub 上擁有超過 47,000 顆星，發布了 64 個以上版本。

https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy 明星 AppFlowy ⭐️

11. Leon - 您的開源個人助理。

Leon 是一個開源個人助理，可以駐留在您的伺服器上。

當你要求他做事時，他就會做事。

你可以跟他說話，他也可以跟你說話。你也可以給他發短信，他也可以傳簡訊給你。如果您願意，Leon 可以透過離線方式與您溝通，以保護您的隱私。這是萊昂目前可以做的技能清單。

你應該讀一下萊昂背後的故事。您還可以觀看此演示以了解有關 Leon 的更多資訊。

https://www.youtube.com/watch?v=p7GRGiicO1c

這是Leon的高層架構模式。

這是開始使用 npm 指令的方法。

# install leon global cli
npm install --global @leon-ai/cli

# install leon
leon create birth

您可以閱讀文件。

它在 GitHub 上擁有超過 14k 顆星，並且還在不斷增長。

https://github.com/leon-ai/leon 明星萊昂 ⭐️

12. 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。

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，這幾乎是瘋狂的！

您可以看到所有安裝選項，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

您可以閱讀文件並閱讀本指南，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，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。

https://github.com/n8n-io/n8n 明星 n8n ⭐️

13. 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。

您可以閱讀文件並觀看示範影片。

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 Star Quivr ⭐️

14. meilisearch - 適合您的應用程式、網站和工作流程的搜尋 API。

Meilisearch 可協助您快速打造令人愉悅的搜尋體驗，提供開箱即用的功能來加快您的工作流程。

您一定看過可以使用Ctrl + k搜尋文件的軟體網站，例如 GitHub 或 Appwrite。那麼，meilisearch 可以幫助您實現相同的功能。

與 Algolia、Typesense 和 Elasticsearch 相比，這是唯一基於 Rust 建構的。您可以閱讀有關可用替代選項的比較:)

Meilisearch 不應該是您的主要資料儲存。它是一個搜尋引擎，而不是一個資料庫。 Meilisearch 應僅包含您希望使用者搜尋的資料。如果您必須加入與搜尋無關的資料，請務必使這些字段不可搜尋，以提高相關性並縮短響應時間。

無論您是在開發網站還是應用程式，Meilisearch 都能提供直覺的即輸入即搜尋體驗，回應時間低於 50 毫秒。

他們提供SDK 和庫，用於 Meilsearch 和您喜歡的語言或框架之間的無縫整合。相信我，選擇的數量是瘋狂的。

他們還提供了一個抓取工具來自動讀取文件內容並將其儲存到Meilisearch。

他們展示了許多有用的功能，例如即使查詢包含拼寫錯誤和拼寫錯誤（他們將其稱為typo tolerance ，您也可以獲得相關匹配。

有很多可用的選項，但讓我們看看如何使用 React 來做到這一點。

開始使用以下命令。

yarn add react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch
# or
npm install react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch
# or
pnpm add react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch

您可以這樣使用它。

import React from 'react';
import { InstantSearch, SearchBox, Hits, Highlight } from 'react-instantsearch';
import { instantMeiliSearch } from '@meilisearch/instant-meilisearch';

const { searchClient } = instantMeiliSearch(
  'https://ms-adf78ae33284-106.lon.meilisearch.io',
  'a63da4928426f12639e19d62886f621130f3fa9ff3c7534c5d179f0f51c4f303'
);

const App = () => (
  <InstantSearch
    indexName="steam-video-games"
    searchClient={searchClient}
  >
    <SearchBox />
    <Hits hitComponent={Hit} />
  </InstantSearch>
);

const Hit = ({ hit }) => <Highlight attribute="name" hit={hit} />;

export default App

您可以查看此codesandbox以取得詳細的範例以開始使用。

正如我所說，他們在幕後提供了很多東西。例如，您可以使用這些。

npm install @meilisearch/autocomplete-client

npm install @meilisearch/instant-meilisearch

npm install meilisearch-docsearch

meilisearch docsearch的靈感來自 Algolia 搜尋文件元件。另外，非常詳細的文件以及每個 sdk 的範例和選項使它們成為人們的最愛。

您可以閱讀文件並觀看現場演示。

他們在 GitHub 上有超過 42k 顆星，並且v1.7版本有 180 多個版本。

https://github.com/meilisearch/meilisearch 星 meilisearch ⭐️

15.收件匣清除- 幾分鐘內清理您的收件匣。

收件匣歸零是一款開源電子郵件應用程式，其目標是透過 AI 協助幫助您快速實現收件匣歸零。

它們得到了谷歌的批准，因此這是關注隱私的一個很好的部分。

它們使用 Postgres 作為資料庫，並基於 TypeScript 建置。

它們有一些瘋狂的功能，例如：

您的電子郵件人工智慧助理

1. 人工智慧代理將讓您根據您提供的規則自動回覆、轉發或存檔電子郵件。

2. 他們的人工智慧計畫可以幫助你點擊接受或拒絕。一旦您確信人工智慧可以獨立工作，就可以開啟完全自動化。

3. 您可以用簡單的英語進行指導。就像與助手交談或向 ChatGPT 發送提示一樣簡單。

您可以自動封鎖冷電子郵件

您可以告訴「收件匣零」什麼對您來說構成冷郵件。它將根據您的指示阻止它們。

分析

了解收件匣是處理它的第一步。了解您的收件匣裡裝滿了什麼。它們還為您提供了立即採取行動的方法。

您可以閱讀核心功能並觀看演示影片。您還可以查看他們的看板以了解計劃內容。

他們在 GitHub 上擁有超過 1,500 個 Star，並且絕對值得更多。

https://github.com/elie222/inbox-zero 星收件匣零 ⭐️

16. 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，看看它看起來有多瘋狂。

他們提供三種類型的壁紙，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 ，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或透過Microsoft Store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 ⭐️

17. Netron - 神經網路、深度學習和機器學習模型的視覺化工具。

Netron 是神經網路、深度學習和機器學習模型的檢視器。

Netron 支援 ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras、Caffe、Darknet、MXNet、PaddlePaddle、ncnn、MNN 和 TensorFlow.js。

Netron 對 PyTorch、TorchScript、TensorFlow、OpenVINO、RKNN、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn 提供實驗性支援。

您可以閱讀有關安裝說明。

您可以存取該網站並打開這些範例模型文件以使用它來打開。例如，您可以看到這個演示。

他們在 GitHub 上有 25k+ Stars，並且是基於 JavaScript 建構的。它們在v7.5上只有三個版本，考慮到我只使用了語義版本，這對我來說似乎很困惑。我們都同意這個用例非常出色。

https://github.com/lutzroeder/netron 明星 Netron ⭐️

18. Cursor - 以 VSCode 為基礎的人工智慧程式碼編輯器。

Cursor 是一款專為與 AI 結對程式設計而設計的程式碼編輯器。遊標適用於 Windows、Mac 和 Linux。

Cursor 不僅僅是 Visual Studio Code (VSC) 擴充功能。這是它自己的應用程式。但別擔心！這是VSC前叉。這意味著它擁有 VSC 所擁有的一切，但在此基礎上也建立了更多人工智慧功能。

https://github.com/anysphere/primpt

他們之前開源了基於 Codemirror 的編輯器。

基於 VSCodium 的 Cursor 版本不是開源的，只有它們的提示庫是開源的。

選項數量龐大，您可以查看功能列表，例如選擇用於聊天的 AI 模型、程式碼庫索引和自動終端偵錯。聽起來很酷，對吧：D

您應該檢查的一些功能是：

• 允許您透過編輯程式碼庫的「偽程式碼」版本來進行編碼。

• 一旦錯誤出現在您的終端機中，就會自動修復錯誤。

• 要求 AI 更改程式碼區塊，查看編輯的內聯差異。

您也可以閱讀他們官方網站的變更日誌。

您可以閱讀有關如何從VSCode 遷移到 Cursor 的資訊。

他們也有定價模型，但免費套餐足以讓您進行測試！

他們在 GitHub 上擁有超過 19k+ 的 Star，並將繼續成長。正如我所說，這不是開源的，但將來可能會改變。

https://github.com/getcursor/cursor 星形遊標 ⭐️

19. VSCode 除錯視覺化工具- VS Code 的擴展，可在偵錯期間可視化資料。

這個專案相當令人印象深刻。它不僅有助於高效除錯，還有助於透過視覺化學習基本概念，從長遠來看，這是無價的。

這是一個 VS Code 擴展，用於在偵錯時可視化資料結構。與 VS Code 的監視視圖類似，但具有豐富的監視值視覺化效果。

他們支援許多語言，如 Dart/Flutter、JS/TS、Go、Python、C#、Java、C++、Ruby、Rust 和 Swift，儘管它很基礎，所以這是一個優點。

其他語言和除錯器也可能有效。對於有基本支援的語言，只能視覺化 JSON 字串。您需要實作邏輯來為您的資料結建置立此 JSON。完全支援的語言提供資料提取器，可將一些眾所周知的資料結構轉換為 JSON。

安裝擴充功能後，您可以使用命令Debug Visualizer: New View開啟新的視覺化工具視圖。

您可以在 market 上查看所有可用的演示並查看擴展。

您還可以查看他們的視覺化遊樂場，其中包含眾多選項。

他們在 GitHub 上擁有超過 7800 顆星，而且還在不斷增長。

https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer 明星 VSCode 除錯視覺化工具 ⭐️

20. 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。

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 演示和貢獻指南。

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 ⭐️

21.即時語音克隆－5秒克隆語音，即時產生任意語音。

該專案是透過即時工作的聲碼器實現從說話者驗證到多說話者文字到語音合成 (SV2TTS) 的遷移學習。

SV2TTS是一個分為三個階段的深度學習架構。

在第一階段，人們從幾秒鐘的音訊中建立聲音的數位表示。

在第二和第三階段，該表示被用作參考來產生給定任意文字的語音。

您可以閱讀如何設定專案，其中包括安裝要求、下載預訓練模型、測試配置、下載資料集和啟動工具箱。

觀看下面所示的影片示範！

https://www.youtube.com/watch?v=-O_hYhToKoA

我一直喜歡開源專案的最好的部分是，他們甚至非常清楚地提到了替代方案，並且像往常一樣，他們推薦了一些專案，這些專案將為您克隆的聲音提供更好的保真度及其表現力。

他們在 GitHub 上擁有 50k+ Stars，並且僅基於 Python 建置。到目前為止使用起來還是非常可信的。

https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning Star 即時語音克隆 ⭐️

請在評論中告訴我您在此列表中發現了哪些有用的人工智慧工具：D

人工智慧正在改變世界，最好讓人工智慧成為你的朋友，而不是簡單地忽略它。

使用這些工具來提高工作效率並抓住機會創造非凡的東西。

祝你有美好的一天！直到下一次。

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https://dev.to/taipy

原文出處：https://dev.to/taipy/21-ai-tools-that-are-changing-the-world-1o54