🔧 阿川の電商水電行
正直地說，在不久前我還認為「與其花時間選擇工具，還不如直接寫程式碼來得快」。
然而，在今年年初參加的黑客松中，我看到了團隊成員使用的工具，讓我的想法發生了改變。他們從API設計到數據可視化，進行得相當順利。我之前親手花了30分鐘的工作，他們卻在5分鐘內完成了。
那時我明白了。「使用有效率的工具本身就是開發技能的一部分」。
到2025年，開發者周遭的環境已經發生了巨大的變化。AI助手、自動化工具、數據驅動型開發——能否精通這些將會使開發速度相差十倍以上的時代來臨了。
這次，我將介紹10個我實際試用過並感覺「這真有用」的工具。從開源到商用平台，只選擇那些在實務上真的很有幫助的工具。
開發流程的全體概覽
首先，我們來整理現代的開發流程。從數據收集到可視化，每個階段都使用適當的工具是非常重要的。
當意識到這一流程時，您將能夠清楚了解在何處使用哪些工具。
10個工具功能列表（比較表）
為了讓大家對整體概況有一個認識，這裡提供了一個比較表，彙總了各工具的特點及推薦的組合。
| 工具 | 類別 | 核心價值 | 開源/免費 | 官方網站/GitHub | 推薦組合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Taipy | 數據應用框架 | 簡化複雜的數據流與快速原型製作 | OSS | GitHub | Superset / MLflow |
| FastAPI | Python API 框架 | 高性能、自動文檔生成、支持異步 | OSS | GitHub | Apidog / DVC |
| Apidog | API設計・測試平台 | 支持開放標準、團隊協作、自動測試 | 免費非OSS | 官方 | FastAPI / Composio |
| Composio | 自動化工具整合 | 一行代碼整合150多種服務 | OSS | GitHub | Apidog / Continue.dev |
| Shadcn/UI | 前端組件 | 高品質組件、一致的UI | OSS | GitHub | Superset / Taipy |
| Apache Superset | 數據可視化平台 | 儀表板、SQL查詢、權限管理 | OSS | GitHub | Taipy / DVC |
| Continue.dev | AI編碼助手 | 本地/雲端AI的編碼支援 | OSS | GitHub | Composio / FastAPI |
| DVC | 數據版本管理 | 數據・模型的版本管理、實驗追踪 | OSS | GitHub | MLflow / Superset |
| MLflow | 機器學習管理 | 模型追踪、註冊、部署 | OSS | GitHub | DVC / Taipy |
| Apache Airflow | 工作流自動化 | 任務依賴管理、排程、監控 | OSS | GitHub | Composio / DVC |
現在讓我們深入了解每個工具。
1. Taipy｜Python快速構建數據應用
GitHub: https://github.com/Avaiga/taipy
我所面臨的挑戰：
每次製作內部數據分析報告時，我都在Excel和PowerPoint之間反覆切換。數據每次更新時都要手動重新製作圖表，老實說這是痛苦的。
Taipy如何改變了這一點：
使用Taipy，我可以僅用Python創建互動式儀表板。從數據流定義到UI構建，所有內容都可以用代碼進行管理，這是無與倫比的。
與傳統的BI工具不同，因為可以程式化地控制，所以很容易納入複雜的業務邏輯。當我展示原型給上司時，他驚訝地問「這是怎麼做的？」。
2. FastAPI｜Python API框架的決定版
GitHub: https://github.com/tiangolo/fastapi
我所面臨的挑戰：
用Flask寫的API可以運行，但生成文檔很麻煩。因為沒有類型檢查，導致有時在生產環境中才發現bug。
FastAPI如何改變了這一點：
FastAPI僅透過類型提示，就可以自動生成OpenAPI文檔。並且支持異步處理，性能極佳。
Swagger UI會自動生成，因此無需單獨製作API文檔。由於有類型檢查，bug也減少了。我感受到API開發的速度提高了兩倍。
3. Apidog｜API開發的全過程集中管理
官方網站: https://apidog.com/jp
我所面臨的挑戰：
API設計使用Swagger Editor，測試使用Postman，模擬使用Mockoon——工具分散在不同地方，導致團隊內的信息共享變得困難。
Apidog如何改變了這一點：
Apidog可以在一個平台上完成設計、調試、模擬和自動測試。它遵循OpenAPI標準，因此也能直接使用現有的Swagger定義。
我特別喜歡的是，設計好的API可以直接啟動為模擬伺服器。在我實現後端之前，前端開發者就可以使用模擬進行開發。整個團隊的開發速度大幅提高。
4. Composio｜一行代碼整合150多種服務
GitHub: https://github.com/ComposioHQ/composio
我所面臨的挑戰：
Slack、GitHub、Notion——每次都要閱讀API文檔來編寫自動化腳本，真是耗時。
Composio如何改變了這一點：
使用Composio，僅需一行代碼就能與主要服務整合。因為它也可用於構建AI Agent，自動化的範圍大幅擴展。
支持150多個服務，如Slack、GitHub、Notion。不再需要花時間閱讀各服務的API文檔，自動化腳本的開發時間縮短至原來的十分之一。
5. Shadcn/UI｜快速構建美觀的UI
GitHub: https://github.com/shadcn/ui
我所面臨的挑戰：
每次從零開始製作前端組件非常耗時。現有的UI庫過於笨重，且難以自定義。
Shadcn/UI如何改變了這一點：
Shadcn/UI是一個基於Tailwind CSS和Radix UI的高品質組件集合。可以只將所需的組件複製到項目中使用，因此輕量且靈活。
在保持設計一致性的同時，開發速度也提高。即使是個人開發，也能製作出產品級別的UI。
6. Apache Superset｜開源BI儀表板
GitHub: https://github.com/apache/superset
我所面臨的挑戰：
數據可視化工具通常需要支付高額的許可費用，對於公司內的小型專案來說不易導入。
Superset如何改變了這一點：
Superset是一個完全免費的開源BI工具。只需撰寫SQL查詢，便可創建互動性圖表和儀表板。
該工具還具有權限管理功能，可以在公司內的多個團隊間安全使用。提供與商用工具無異的功能，能免費使用，實在是非常感謝。
7. Continue.dev｜注重隱私的AI編碼支援
GitHub: https://github.com/continuedev/continue
我所面臨的挑戰：
GitHub Copilot雖然方便，但將公司內的代碼發送到雲端，讓我對安全性感到不安。
Continue.dev如何改變了這一點：
Continue.dev支持本地模型，因此可以在不發送代碼到外部的情況下獲得AI支援。它作為VS Code擴展運行，安裝也非常簡單。
能夠在雲端模型和本地模型之間切換也很方便。在私人專案中使用本地，而在個人開發中則使用雲端。
8. DVC｜數據與模型的Git
GitHub: https://github.com/iterative/dvc
我所面臨的挑戰：
在機器學習專案中，經常會迷失於「我在那個實驗中用的是哪個數據集？」這樣的問題。數據和代碼之間的版本並未綁定。
DVC如何改變了這一點：
使用DVC，可以像使用Git一樣進行數據和模型的版本管理。實驗的再現性顯著提高。
通過使用DVC管理數據文件，Git倉庫中僅保存輕量的元數據。實際數據則保存在其他存儲中，以免使倉庫變得龐大。團隊的機器學習開發變得更加順暢。
9. MLflow｜機器學習項目的整合管理
GitHub: https://github.com/mlflow/mlflow
我所面臨的挑戰：
每次實驗都需要在Excel中管理超參數和精度。模型的部署也是手動進行，容易出錯。
MLflow如何改變了這一點：
MLflow能整合實驗追踪、模型註冊及部屬。不論是TensorFlow、PyTorch或XGBoost等主流框架都能支持。
它會自動記錄超參數和精度，讓我不再需要在Excel中管理。Web界面可以輕鬆比較過去的實驗，這真是很方便。模型管理的工作量大幅減少。
10. Apache Airflow｜數據管道的自動化
GitHub: https://github.com/apache/airflow
我所面臨的挑戰：
數據收集 → 前處理 → 模型訓練 → 部署的整個流程，每次都需要手動執行。任務的依賴關係也複雜，容易出錯。
Airflow如何改變了這一點：
使用Airflow可以在代碼中定義任務的依賴關係。排程執行和失敗時的重試都可以自動化。
通過Web界面可以將任務的執行狀態可視化，讓我能夠一目了然地知道問題出在何處。現在每天數據管道都自動執行，讓我擺脫了手動執行的麻煩。這就是它成為數據工程標準工具的原因。
實用的工具組合範例
到目前為止已經介紹了10個工具，實際上，這些工具組合在一起使用時，才能發揮真正的價值。以下是我在實務中使用的幾個組合。
-
數據收集→可視化：Taipy + Superset + MLflow
在Taipy中自動化數據收集與前處理，使用MLflow進行機器學習模型的管理，最終在Superset中進行可視化。這是一個數據驅動型專案的經典組合。 -
API設計→自動化：FastAPI + Apidog + Composio
先用FastAPI實現API，再利用Apidog進行測試和文檔管理，最後通過Composio自動化與外部服務的整合。這樣能涵蓋API開發的全過程。 -
AI輔助開發：Continue.dev + Composio + FastAPI
使用Continue.dev提升編碼效率，通過Composio構建AI Agent，然後用FastAPI實現API。這是AI時代的開發風格。 -
ML數據管理：DVC + MLflow + Superset
使用DVC進行數據和模型的版本管理，在MLflow中追踪實驗，最後在Superset中進行結果的可視化。這是機器學習專案的鐵板配置。 -
工作流自動化：Airflow + Composio + DVC
使用Airflow進行任務排程執行，通過Composio整合外部服務，利用DVC進行數據管理。這對於大型數據管道是最理想的配置。
2025年的開發趨勢預測
使用這些工具的過程中，我對2025年的開發趨勢有了一些見解。
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開源與商用的界限變得模糊
「開源對抗商用」的對立結構已經過時。像Apidog這樣按照開放標準提供商用服務的工具越來越多。重要的是「開放標準」。數據或API的定義若標準化，工具之間的連接會變得更加流暢。
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AI深入開發的每一個環節
不僅僅是像Continue.dev這樣的AI編碼輔助，測試自動化、模型管理、文檔生成——開發的每一個環節都在使用AI。「能否使用AI」正在成為衡量開發者技能的新指標。
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數據驅動型開發成為常態
Superset、Taipy、MLflow、DVC——不論從數據處理到可視化，均擁有完善的工具來做整合管理。現在「數據科學家」與「軟體工程師」的界限變得模糊。所有開發者都應具備處理數據的能力。
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自動化與團隊協作成為標準
Composio、Airflow、Apidog——支持作業自動化與團隊合作的工具，已經成為開發的標準基礎設施。「一個人獨立完成所有任務」的時代已經結束。使用高效的工具，提升整個團隊的生產力成為了重要的課題。
總結：工具選擇就是投資
自從參加那次黑客松以來，已過了幾個月。現在的我，與當時的團隊成員一樣，能夠熟練使用有效的工具。
花時間選擇工具絕對不是浪費。相反，我認為這是對未來開發時間的重大縮短的「投資」。
到了2025年，開發者面對的環境將會再次進化。為了不被AI與自動化的浪潮所拋在腦後，請務必嘗試此次介紹的工具。
您的開發風格肯定會因此改變。
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原文出處：https://qiita.com/itodaisuke99/items/d5b59d629d5620856a2a
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