想要知道作為開發人員建立強大職業生涯的好方法嗎？學習 Python、JavaScript 和 AI。這三種技能共同作用，打造出令人驚嘆的應用程式。如果你掌握了它們，你不只是找到了一份工作，你還在建立一份持久的事業。
科技正在發生哪些變化：
網站和應用程式不再簡單。人們想要智能、互動和個人化的體驗。這就是為什麼同時學習 Python、JavaScript 和 AI 如此重要。
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Python非常適合建立應用程式的「幕後」部分，由於它擁有許多有用的工具，因此也是 AI 的首選。
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JavaScript使網站看起來美觀且易於使用。它也可以用於後端（使用 Node.js），有助於建立整個應用程式。
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人工智慧（AI）確實是一件大事。它不再只是專家的專利。人工智慧正在被加入到各種應用程式中。想想智慧建議（例如在購物網站上）、預測可能發生的事情的工具或有用的自動助理。人工智慧正在改變軟體的功能。
為什麼學習全端人工智慧有助於你的職業生涯：
能夠使用 Python 作為後端、JavaScript 作為前端並加入 AI 功能的開發人員正在建立未來。當你學習建立全端 AI 應用程式時：
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您可以建立新的、令人興奮的事物：您將能夠建立不僅有用而且智慧的應用程式，並可以以新的方式解決棘手的問題。
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您將擁有更多的工作選擇：許多不同的行業都需要這些技能——從大型科技公司和新興新創公司到醫療保健和金融等領域。他們都想使用人工智慧。
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您將成為一位寶貴的團隊成員：隨著人工智慧變得越來越普遍，懂得如何在應用程式中使用人工智慧的人將會很受歡迎。這不僅僅是關乎更高的薪水；這是為了成為一個重要且不斷發展的領域的專家。
這 6 個專案將為您提供建立使用 AI 的全端應用程式的實際實踐。它們是建立作品集的絕佳方式，可以向公司展示您可以建立他們正在尋找的智慧應用程式。
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履歷表匹配器
履歷表匹配器是一種旨在幫助求職者根據特定職位描述優化履歷表的工具。它會分析工作詳情和您的履歷，突出顯示關鍵字匹配和需要改進的領域。這有助於您有效地客製化您的申請，以增加您獲得面試的機會。
技術堆疊： Python、Next、FastAPI、Vector Matching、Docker、TypeScript。
您將學到的內容：用於文字分析和關鍵字提取的實用 AI、使用 Python（FastAPI）和 TypeScript（NextJS）建立 Web 應用程式、恢復優化策略以及使用 Docker 進行容器化部署。
試試看履歷表匹配器： https://github.com/srbhr/Resume-Matcher
https://github.com/srbhr/Resume-Matcher 🌟 GitHub 上的履歷表匹配器
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OpenHands
OpenHands 是一個專注於建立開源、人工智慧代理的專案，它可以像人類一樣理解和執行電腦上的複雜任務。它旨在使用自然語言控制您的電腦、與應用程式互動並執行操作。該專案處於建構可操作 GUI 的 AI 助理的前沿。
技術堆疊： Python、PyTorch、LangChain、電腦視覺庫（例如 OpenCV）、各種作業系統互動庫。您將學到：如何建立能夠進行 UI 自動化的 AI 代理、用於螢幕理解的高級電腦視覺技術、整合用於任務解釋的大型語言模型 (LLM) 以及透過 AI 進行人機互動的複雜性。
試試 OpenHands： https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands 🌟 GitHub 上的 OpenHands
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AgenticSeek（代理搜尋）
AgenticSeek 旨在提供超越傳統關鍵字匹配的強大、人工智慧驅動的搜尋體驗。它可能採用人工智慧代理來更深入地理解用戶意圖，從多個來源收集資訊並綜合答案。本計畫探索智慧資訊檢索的未來。
技術堆疊： Python、大型語言模型 (LLM)、向量資料庫、Web 抓取程式庫、JavaScript。
您將學到：建立人工智慧搜尋系統，使用 LLM 進行查詢理解和答案生成，利用向量資料庫進行語義搜尋，以及從不同網路來源聚合資訊的技術。
試試看 AgenticSeek：https://github.com/Fosowl/agenticSeek
https://github.com/Fosowl/agenticSeek 🌟 GitHub 上的 AgenticSeek
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Browser Use
瀏覽器使用似乎是一個專注於使人工智慧代理或自動化系統能夠以程式設計方式與網頁瀏覽器互動和控製網頁瀏覽器的專案。這可能涉及自動化網路測試、資料提取甚至人工智慧驅動的網路導航等任務。它是關於賦予人工智慧像人類一樣「使用」瀏覽器的能力。
技術堆疊： JavaScript/TypeScript（可能使用 Puppeteer 或 Playwright 等函式庫）、Python（用於 AI 代理整合）、可能使用 LLM 進行指令遵循。
您將學到：瀏覽器自動化技術、從動態網站進行網頁抓取和資料提取、如何為 AI 代理程式建立與網路環境互動的介面，以及可能整合 AI 以實現更智慧的瀏覽器任務。
試試使用瀏覽器：https://github.com/browser-use/browser-use
~https://github.com/browser-use/browser-use 🌟 GitHub 上的瀏覽器使用
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Pathway
Pathway 是一個強大的 Python 框架，用於建立即時資料處理管道，特別適用於機器學習和 AI 應用。它允許您輕鬆定義、部署和管理可以對串流資料做出反應的複雜資料工作流程，使其成為需要即時洞察的應用程式的理想選擇。 Pathway 簡化了事件驅動 AI 系統的發展。
技術堆疊： Python（與 Kafka、Redpanda、Debezium 和各種資料庫/儲存系統整合）。
您將學到的內容：即時資料處理概念、為 ML/AI 建立可擴展資料管道、使用串流資料來源以及為響應式 AI 應用程式開發事件驅動架構。
試試 Pathway：https://github.com/pathwaycom/pathway
https://github.com/pathwaycom/pathway 🌟 GitHub 上的 Pathway
6.FlowiseAI
FlowiseAI 是一種低程式碼/無程式碼工具，使用者可以使用視覺化拖放介面建立和客製化大型語言模型 (LLM) 應用程式。它簡化了建立聊天機器人、問答系統和其他 LLM 驅動工具的過程。這使得 LLM 應用程式開發能夠被更廣泛的受眾所接受。
技術堆疊： Node.js、React、JavaScript、TypeScript、LangChain。
您將學到：如何快速製作原型和建立 LLM 應用程式、AI 的視覺化程式設計概念、整合各種 LLM 工具和 API，以及了解低程式碼 AI 平台的架構。
試試看FlowiseAI：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
https://github.com/FlowiseAI/Flowise 🌟 GitHub 上的 FlowiseAI
支援履歷表匹配器❤️❤️
簡歷匹配器專案是一個出色的社群驅動平台，可供所有人免費使用。它不斷推出新的更新和功能來幫助求職者。該專案依靠用戶的支持和貢獻而蓬勃發展。
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我希望這篇文章對您有所幫助，並且您能夠找到一些很酷的開源專案。為他們做出貢獻，了解他們在做什麼並提陞技能！
到那時，
謝謝。
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