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如果您是開發人員,那麼隨時了解最好的開源工具是提高生產力和交付有影響力的專案的必經之路。

在這裡,我列出了 12 個開源工具,這些工具改變了現代軟體開發各個方面的遊戲規則——從人工智慧整合到應用程式建置。無論您正在開發資料驅動應用程式、人工智慧工具還是協作軟體,這些都是您在 2025 年應該探索的一些最令人興奮的工具。

1. Taipy - 建立 Python 資料和 AI Web 應用程式

Taipy 是一個開源 Python 庫,可幫助您建立 AI 和資料 Web 應用程式,包括資料驅動的 GUI 和自動化場景管理。

➕ 它為建立資料應用程式提供了完整的解決方案,為開發人員節省了大量時間並降低了複雜性。它將用於設計儀表板的直覺式 GUI 工具與全面的場景管理功能相結合,非常適合資料科學家和分析師。

主要特點:

  • 無縫測試多個資料模擬。

  • 完全用 Python 建立完全可自訂的儀表板。

  • 即時資料視覺化

太比

{% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


2. Composio - 只需一行程式碼即可存取 +150 個工具

對於那些旨在建立人工智慧應用程式的人來說,您知道完成複雜的自動化是一場噩夢。您必須成功地將外部工具(例如 GitHub、Jira、Notion、Discord...)的連線傳遞給您的 AI 代理程式。

➕ Composio 可以非常輕鬆地連接 150 多種工具,從系統工具到 SaaS 應用程式和具有 AI 模型的應用程式,以實現代理自動化。

主要特點:

  • 託管授權

  • 90 多種工具 - 隨時可連接

  • 強大的 RPA 工具

作曲

{% cta https://dub.composio.dev/qJallgq %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


3. Postiz - 使用 AI 像專業人士一樣安排您的貼文。

Postiz 是一款用於自動化和優化社群媒體貼文安排的開源工具。

➕ 它提供了一種簡單的方法來管理和除錯 API,從而改善協作並縮短開發時間。它提供了一個集中式平台來輕鬆管理和除錯 API。

主要特點:

  • 最佳時序分析

  • 標籤生成

  • 團隊協作

波斯蒂茲

{% cta https://github.com/gitroomhq/postiz-app %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


4. LLMWare - 輕鬆部署和管理大型語言模型

LLMWare 提供了在生產環境中整合、部署和監控大型語言模型所需的工具。

➕ 它使人工智慧模型的整合變得簡單,使開發人員能夠以最少的努力建立更聰明的應用程式。它專注於簡化這些模型與使用者資料互動的方式。

主要特點:

  • 針對資源有限的環境最佳化模型。

  • 利用儀表板即時監控模型效能。

  • 使用簡單的 API 快速實作模型。

LLMs軟體

{% cta https://github.com/llmware-ai/llmware %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


5. Copilot Kit - 只需幾行程式碼即可為您的專案加入一層人工智慧輔助。

Copilot 套件是一款模組化開發套件,旨在將人工智慧助理整合到您的應用程式或系統中。

➕ 它透過提供即時編碼建議、減少錯誤並加快開發來提高生產力。它利用開放的人工智慧模型來輔助編碼並提供即時建議

主要特點:

  • 多語言支持,實現最佳定制。

  • 與 OpenAI 和其他大型語言模型輕鬆整合。

  • 帶有互動式範例的綜合文件。

副駕駛套件

{% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


6. Julep AI - 在幾分鐘內建立可擴展的人工智慧工作流程

Julep 是一個極簡但功能強大的框架,用於建立快速、輕量級的 Web 應用程式。

➕ 它透過提供品質監控來提高資料可靠性,使資料工作流程更加有效率和穩健。它提供了一個用戶友好的介面來管理、監控和改進資料工作流程。

主要特點:

  • 輕量級且高效能的路由系統。

  • 內建 RESTful API 的支援。

  • 透過強大的插件生態系統的可擴展架構。

朱利普艾

{% cta https://github.com/julep-ai/julep %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


7. Traceloop - 即時除錯分散式應用程式。

Traceloop 是分散式應用程式的即時偵錯工具,提供清晰的資料流視覺化。

➕ 它透過在不中斷服務的情況下提供即時追蹤來幫助開發人員更快地解決問題。它會即時追蹤流程,幫助您在不中斷服務的情況下了解問題所在。

主要特點:

  • 分散式系統的即時追蹤。

  • 可視化資料互動以獲得更好的洞察力。

  • 支援多種雲端環境以實現靈活性。

追蹤循環

{% cta https://github.com/traceloop/openllmetry %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


8.Classiq - 輕鬆設計和類比量子電路

Classiq 簡化了量子電路設計,讓研究人員和開發人員能夠模擬量子操作。

➕ Python 開發人員讚賞其與 Scikit-learn 和 TensorFlow 等函式庫的強大整合。它簡化了量子計算,使開發人員無需深厚的專業知識即可建立量子演算法。它可以幫助開發人員在沒有深厚的量子專業知識的情況下設計量子演算法。

主要特點:

  • 用於設計量子電路的直覺工具。

  • 與主要量子平台集成,實現無縫工作流程。

  • 即時模擬和分析功能。

經典

{% cta https://github.com/Classiq/classiq-library %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


9. ToolJet - 建立自訂業務應用程式。快速地

ToolJet 是一個開源低程式碼平台,用於建立業務應用程式,與各種資料庫和 API 相容。

➕ 它無需大量編碼即可快速開發內部工具,使其成為非開發人員的理想選擇。它與不同的資料來源集成,並提供視覺化建構器來建立介面,而無需從頭開始編碼。

主要特點:

  • 用於快速建立 UI 的拖放產生器。

  • API 與外部 API 整合以實現擴展功能。

  • 用於使用者管理的基於角色的存取控制

工具噴射器

{% cta https://github.com/ToolJet/ToolJet %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


10. Keep - 用於大規模管理警報/事件的瑞士刀

Keep 提供了一種安全的方式來管理現代應用程式的機密和配置。

➕ 它確保永遠不會錯過關鍵警報,從而縮短事件回應時間並提高團隊協調能力。透過與各種服務集成,它有助於確保您不會錯過重要通知。

主要特點:

  • 對敏感資料進行強大的加密。

  • 與流行的雲端平台整合。

  • 配置的版本控制和審核。

保持

{% cta https://github.com/keephq/keep %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


11. Digger - 使用簡化的 IaC 快速部署雲端基礎架構。

Digger 簡化了基礎架構即程式碼工作流程,實現了快速雲端資源部署。

➕ 它簡化了基礎設施部署,減少了手動任務並加快了 CI/CD 流程。它提供與主要雲端供應商的開箱即用相容性。

主要特點:

  • 用於基礎設施自動化的 Terraform 整合。

  • 針對常見用例的預先配置模板。

  • 用於基於團隊的部署的協作工具。

挖土機

{% cta https://github.com/diggerhq/digger %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


12. Skyvern - 利用LLMs和願景自動化基於瀏覽器的工作流程

Skyvern 使用LLMs和電腦視覺自動化基於瀏覽器的工作流程。它提供了一個簡單的 API 端點,可以在大量網站上完全自動化手動工作流程,從而取代脆弱或不可靠的自動化解決方案。

➕ 除了電腦視覺和LLMs之外,它還依賴提示來即時解析視窗中的專案,建立互動計劃並與它們互動。

主要特點:

  • 從網頁中自動擷取資料。

  • 使用人工智慧的可自訂工作流程。

  • 與無頭瀏覽器整合以進行擴展。

天文

{% cta https://github.com/skyvern-ai/skyvern %} Star ⭐ 倉庫 {% endcta %}


這 12 種工具適合每個人,無論您是專注於 AI 整合、應用程式開發還是工作流程自動化。您使用過或很想嘗試哪些工具?讓我們在評論中繼續討論吧!

💭透過貢獻這些工具並將其整合到您的專案中,您不僅可以提高自己的技能,還可以支援充滿活力的開源社區,推動我們行業的持續進步。


原文出處:https://dev.to/taipy/top-12-open-source-repositories-to-watch-in-2025-to-become-the-ultimate-developer-4979


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