碰巧有些 Linux 終端機命令很難記住，將它們作為備忘單保存在電腦或紙上是一個很好的做法。此列表並不詳盡，但包含最常用的命令。請隨意在下面的評論中加入您最常用的命令並分享此列表✌️。 ## 用戶 - **Id** – 有關使用者的詳細資訊（uid、gid 和群組）。 - **last** – 列出有關最近登入的訊息，包括時間、使用者名稱、IP 位址和會話持續時間。 - **who** – 顯示授權使用者。 - **groupadd "testgroup"** – 建立一個名為「testgroup」的群組。 - **adduser NewUser** – 新增名為「NewUser」的使用者。 - **userdel NewUser** – 刪除名為「NewUser」的使用者。 - **usermod NewUser** – 修改使用者「NewUser」的資訊。 ## 目錄導航 - **cd /**- 導覽至根目錄。 - **cd** - 導航到主目錄（使用 $HOME 變數）。 - **cd /root** - 導覽至 /root 目錄。 - **cd ..** - 向上移動一級。 - **cd /root/.ssh** - 導航到隱藏資料夾 .ssh。 ## 使用文件 - **ls -al** – 顯示目前資料夾中的檔案和目錄。 - **pwd** – 顯示目前工作目錄。 - **mkdir NewFolder** – 建立一個名為「NewFolder」的新目錄。 - **rm NewFile** – 刪除名為「NewFile」的檔案。 - **rm -f NewFile** – 強制刪除名為「NewFile」的檔案。 - **rm -r NewFolder** – 遞歸刪除名為「NewFolder」的目錄。 - **rm -rf NewFolder** – 強制遞歸刪除名為「NewFolder」的目錄。 - **cp oldfile1 newfile2** – 將「oldfile1」的內容複製到「newfile2」。 - **cp -r olddir1 newdir2** – 遞歸地將目錄「olddir1」複製到「newdir2」。如果 Dir2 不存在，則會建立它。 - **mv oldfile1 newfile2** – 將「oldfile1」重新命名為「newfile2」。 - **ln -s /etc/log/file logfile** – 建立到檔案的符號連結。 - **touch newfile** – 建立一個名為「newfile」的空白檔案。 - **cat > newfile** – 取得 STDIN 並將其放入「newfile」中。 - **head newfile** – 輸出檔案「newfile」的前 10 行。 - **tail newfile** – 輸出「newfile」的最後 10 行。 - **gpg -c newfile** – 使用密碼以 gpg 格式加密「newfile」並將其儲存在同一目錄中。 - **gpg newfile.gpg** – 解密 gpg 檔案。 - **wc newfile** – 顯示新檔案中的位元組數、字數和行數。 ## 檔案/目錄權限 - **chmod 777 /root/ssh** – 為有權存取伺服器的每個人（擁有者、群組、其他人）設定讀取、寫入和執行權限。 - **chmod 755 /root/ssh** – 將擁有者的權限配置為 rwx，將群組和其他人的權限配置為 r_x。 - **chmod 766 /root/ssh** – 設定擁有者的 rwx 以及群組和其他人的 rw。 - **chown newuser newfile** – 將 newfile 的擁有者改為 newuser。 - **chown newuser:newgroup newfile** – 將 newfile 的擁有者和群組擁有者變更為 newuser 和 newgroup。 - **chown newuser:newgroup newfolder** – 將目錄 newfolder 的擁有者和群組擁有者變更為 newuser 和 newgroup。 - **stat -c “%U %G” newfile** – 顯示 newfile 的使用者和群組擁有者。 ## 搜尋 - **grep searchargument newfile** – 在 newfile 中搜尋 searchargument。 - **grep -r searchargument newfolder** – 遞歸搜尋 newfolder 中所有檔案中的 searchargument。 - **定位新檔案** – 顯示新檔案的所有位置。 - **find /etc/ -name "searchargument"** – 在 /etc 目錄中尋找名稱以 searchargument 開頭的檔案。 - **find /etc/ -size +50000k** – 在 /etc 目錄中尋找大小大於 50000k 的檔案。 ## 檔案 - **tar -cf archive.tar newfile** – 從檔案「newfile」建立檔案「archive.tar」。 - **tar -xf archive.tar** – 提取檔案「archive.tar」的內容。 - **tar -zcvf archive.tar.gz /var/log/** – 從 /var/log/ 目錄建立檔案並使用 gzip 對其進行壓縮。 - **gzip newfile** – 壓縮新檔案（副檔名為 .gz）。 ## 從套件中安裝程式 - **rpm -i pkg_program.rpm** – 在 CentOS、RHEL 等上安裝 RPM 軟體包。 - **rpm -e pkg_name** – 刪除 CentOS、RHEL 等上的 RPM 軟體包。 - **dnf install pkg_name** – 在 CentOS、RHEL 等上使用 DNF 從儲存庫安裝軟體包。以前使用 YUM，但最近已被 DNF 取代。 - **dpkg -i pkg_name** – 從 Debian、Ubuntu、Mint 等上的 DEB 軟體包安裝。 - **dpkg -r pkg_name** – 刪除 Debian、Ubuntu、Mint 等上的 DEB 軟體包。 - **apt install pkg_name** – 在 Debian、Ubuntu、Mint 等上從儲存庫安裝軟體套件。 - **apt remove pkg_name** – 移除 Debian、Ubuntu、Mint 等上的軟體套件。 - **apt update && apt update** – 更新系統中的軟體包（Debian、Ubuntu、Mint 等）並更新儲存庫。 ## 流程 - **ps** – 顯示目前正在執行的進程。 - **ps aux | grep 'bash'** – 尋找 'bash' 的程序 ID (PID)。 - **pmap -x 11** – 在進程記憶體中映射 PID 11 的進程。 - **top** – 顯示所有正在執行的進程。 - **kill pid** – 透過 PID 終止進程。 - **killall process** – 終止名為「process」的所有程序。 - **pkill process-name** – 按名稱向程序發送訊號。 - **bg** – 將掛起的程序傳送到背景。 - **fg** – 將正在執行的進程帶到前台。 - **fg process** – 將名為「process」的進程帶到前台。 - **lsof** – 列出進程開啟的檔案。 - **renice 19 PID** – 設定進程的最低優先權。 - **pgrep bash** – 尋找「bash」的進程 ID。 - **pstree** – 顯示進程的樹狀表示。 ## 系統 - **uname** – 顯示系統資訊。 - **uname -r** – 顯示有關 Linux 核心的資訊。 - **hostname** – 顯示主機名稱。 - **hostname -i** – 顯示主機的 IP 位址。 - **date** – 顯示日期和時間。 - **timedatectl** – 輸出和修改日期和時間設定。 - **cal** – 顯示日曆。 - **w** – 顯示目前登入的使用者。 - **whoami** – 顯示您的使用者名稱。 - **finger root** – 顯示有關 root 使用者（需要使用「apt-get install Finger」的資訊進行安裝）。 ## 硬體指令 - **dmesg** – 在啟動期間顯示系統訊息。 - **cat /proc/cpuinfo** – 顯示有關處理器的資訊。 - **cat /proc/meminfo** – 顯示有關記憶體的資訊。 - **lshw** – 顯示有關裝置的詳細資訊。 - **lsblk** – 顯示有關區塊裝置的資訊。 - **free -m** – 釋放記憶體：RAM 和交換（切換 -m 表示 MB）。 - **lspci -tv** – 在樹狀圖視圖中顯示 PCI 裝置資訊。 - **lsusb -tv** – 在樹狀圖視圖中顯示 USB 裝置。 - **dmidecode** – 顯示有關 BIOS 設備的資訊。 - **hdparm -i /dev/xda** – 顯示有關磁碟的資訊。 - **hdparm -tT /dev/xda** – 顯示 xda 的讀寫速度。 - **badblocks -s /dev/xda** – 執行壞扇區測試。 ## 光碟管理指令 - **df -h** – 顯示已安裝分割區上的可用空間（以位元組為單位）。 - **df -i** – 顯示檔案系統中的空閒 inode。 - **fdisk -l** – 提供有關磁碟、分割區和檔案系統的資訊。 - **du -sh** – 顯示已安裝分割區上的未分配空間（以 MB、GB、TB 為單位）。 - **findmnt** – 顯示所有安裝點。 - **mount /dev/sdb1 /mnt** – 將 sdb 磁碟的分割區 1 掛載到 /mnt 目錄。 ## 網絡 - **ip addr show** – 顯示所有可用網路介面的 IP 位址。 - **ip address add 192.168.0.1/24 dev eth0** – 將位址 192.168.0.1 指派給 eth0 介面。 - **ifconfig** – 顯示所有可用網路介面的 IP 位址。 - **ping 192.168.0.1** – 發送 ICMP 協定請求以連接到 192.168.0.1 處的節點。 - **whois 網域** – 顯示有關網域的資訊。 - **dig 網域 **– 檢索有關網域的 DNS 資訊。 - **dig -x 192.168.0.1 ** – 執行反向 DNS 解析。 - **host serverspace.us** – 解析主機位址。 - **hostname -I ** – 顯示本機位址。 - **wget file_name（連結到檔案）** – 下載檔案。 - **netstat -pnltu ** – 顯示主機上正在偵聽的所有連接埠（需要「apt-get install net-tools」）。 ## 遠端連線 - **ssh root@host** – 以 root 使用者身分透過 ssh 連線到遠端主機。 - **ssh -p port_number user@host** – 使用非預設 ssh 連接埠連接到遠端主機，指定使用者。 - **ssh host** – 使用目前使用者的預設連線。 - **telnet host** – 使用 telnet 連線（連接埠 23）。 --- 原文出處：https://dev.to/serverspace/linux-commands-cheat-sheet-aif
承接前面幾篇 > 開發人員平台現在需要商家驗證才能取得進階存取權限 https://developers.facebook.com/blog/post/2023/02/01/developer-platform-requiring-business-verification-for-advanced-access/ > 針對今天之後建立的應用程式（在 developers.facebook.com 上建立的應用程式），我們會開始逐步在新應用程式要求進階存取權限時，實施此規定。從 2023 年 5 月 1 日開始（除非需要提前要求此程序），在今天（2023 年 2 月 1 日）之前建立且具有進階存取權限的應用程式，必須連結至已驗證的商家。為了管理初期大量的商家驗證要求，我們將在 2023 年針對我們平台上現有的應用程式逐步實施此規定。從 2023 年 7 月 1 日開始，現有的開發人員將會收到開發人員重要通知，告知其應用程式何時可以進行商家驗證程序；收到通知後，開發人員有至少 30 天的時間可以提交商家驗證要求。屆時應用程式若未連結到已驗證的商家或等待驗證的商家，將會被撤銷進階存取權限。如果您已經有經過驗證的商家，強烈建議您確認所有現有的應用程式都已連結到該商家，以免存取時遭到中斷。另請注意，商家驗證程序完成後，將不再允許存取個別驗證。 所以是進階權限才要公司登記？ --- https://developers.facebook.com/docs/graph-api/overview/access-levels/ > 針對 2021 年 2 月 16 日之前建立的商家和遊戲應用程式，其 email 和 public_profile 權限，以及通過應用程式審查批准的任何權限或功能（若有使用），都會自動獲准進階存取權限。 所以我工程師做 side project，只要 email 跟用戶大頭貼，應該不用登記公司囉？ > 進階存取權限現在需要商家驗證 > 自 2023 年 2 月 1 日起，要求進階存取權限的應用程式「可能」必須連結已驗證的商家。詳情請參閱此部落格文章。 「可能」要？到底要還是不要？ --- https://developers.facebook.com/docs/permissions > App Review is required for all permissions except for email and public_profile if your app needs access to data that you do not own or manage > Business Verification is required for all apps making requests for Advanced Access Only select permissions that your app needs to function as intended. Selecting unneeded permissions is a common reason for rejection during app review 到底在寫什麼？誰看得懂？ 所以我工程師 side project 會通過 app review 但無法拿到 business verification 然後還是會被撤銷「FB 登入」功能？ 如果是我誤會了，那為啥我會收到 FB 緊急停權通知？ > REMINDER: Business verification Urgent > Here’s what a person with full control of your Business Account needs to do for Meme 梗圖倉庫 by 2023年12月24日 to maintain access: > Connect the app to a Business Account, if you haven't already. > Complete business verification for the Business Account. > If business verification isn't completed, this app will lose access data from users (for some apps this means permissions and features will be switched to standard access). > 11月20日 --- 一般權限，是只有ＡＰＰ開發者自己可以登入，那這ＡＰＰ跟本就不能用啊！ 只要做ＦＢ登入功能，就需要進階權限，那到底有沒有包含 email 跟用戶大頭貼？ 寫一大堆文章，怎麼還是不清不楚？ 一堆冗言贅詞、「可能」、「必須」、「進階」、「一般」、反面表達，到底在寫什麼？ 我認了，不能去賭我ＡＰＰ被關掉、用戶無法登入的風險 我直接去登記公司了 大家串接 FB API 要小心，不要跟我一樣，變成傻瓜
## 第 1 部分：將 MongoDB 與 Flask 結合使用 你好！在本系列的最後一個[部分](https://dev.to/paurakhsharma/flask-rest-api-part-0-setup-basic-crud-api-4650)中，我們學習瞭如何建立基本的“ CRUD” ` 使用 python `list` 的 REST API 功能。但這不是現實世界應用程式的建構方式，因為如果您的伺服器重新啟動或上帝禁止崩潰，那麼您將丟失伺服器中儲存的所有資訊。為了解決這些問題（以及許多其他問題），使用了資料庫。所以，這就是我們要做的。我們將使用 [MongoDB](https://docs.mongodb.com/manual/) 作為我們的資料庫。 如果您剛從這部分開始，您可以在[此處]找到我們迄今為止編寫的所有程式碼（https://github.com/paurakhsharma/flask-rest-api-blog-series/tree/master/Part% 20 -%200）。 在開始之前，請確保您已在系統中安裝了 MongoDB。如果您還沒有安裝，可以安裝 [Linux](https://docs.mongodb.com/manual/administration/install-on-linux/)、[Windown](https://docs.mongodb.com/手冊/教學/install-mongodb-on-windows/）和[macOS]（https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-os-x/）。 主要有一些流行的函式庫可以讓 MongoDB 的使用變得更容易： 1) [Pymongo](https://api.mongodb.com/python/current/) 是 MongoDB 的低階 Python 包裝器，使用 `Pymongo` 類似於直接編寫 MongoDB 查詢。 以下是使用“Pymongo”更新“id”與給定“id”相符的電影名稱的簡單範例。 ``` db['movies'].update({'_id': id}, {'$set': {'name': 'My new title'}}) ``` `Pymongo` 不使用任何預先定義的模式，因此它可以充分利用 MongoDB 的無模式特性。 2) [MongoEngine](http://docs.mongoengine.org/) 是物件文件映射器，它使用文件模式，使 MongoDB 的使用變得清晰、更容易。 這是使用“mongoengine”的相同範例。 ``` Movies.objects(id=id).update(name='My new title') ``` 「Mongoengine」對資料庫中的欄位使用預先定義架構，這限制了它使用 MongoDB 的無架構性質。 正如我們所看到的，雙方都有各自的優點和缺點。因此，請選擇最適合您的專案的一種。在本系列中，我們將學習“Mongoengine”，如果您希望我也介紹“Pymongo”，請在下面的評論部分告訴我。 為了在我們的`Flask` 應用程式中更好地使用`Mongoengine`，有一個很棒的`Flask` 擴展，名為[Flask-Mongengine](http://docs.mongoengine.org/projects/flask- mongoengine/en/latest/)。 那麼，讓我們開始安裝「flask-mongoengine」。 ``` pipenv install flask-mongoengine ``` *注意：由於`flask-mongoengine` 是在`mongoengine` 之上建造的，所以在安裝Flask-mongoengine 時會自動安裝，而且`mongoengine` 是在`pymongo` 之上建造的，所以它也會被安裝* 現在，讓我們在「movie-bag」中建立一個新資料夾。我將其稱為“資料庫”。在「database」資料夾中建立一個名為「db.py」的檔案。另外，建立另一個檔案並將其命名為“models.py” 讓我們看看文件/資料夾現在是什麼樣子。 ``` movie-bag │ app.py | Pipfile | Pipfile.lock └───database │ db.py └───models.py ``` 現在，讓我們深入探討有趣的部分。 首先，讓我們透過將以下程式碼新增至「db.py」來初始化我們的資料庫 ``` #~movie-bag/database/db.py from flask_mongoengine import MongoEngine db = MongoEngine() def initialize_db(app): db.init_app(app) ``` 在這裡，我們導入了“MongoEngine”並建立了“db”物件，並定義了一個函數“initialize_db()”，我們將從“app.py”中呼叫該函數來初始化資料庫。 讓我們在“models”目錄中的“movie.py”中編寫以下程式碼 ``` #~movie-bag/database/models.py from .db import db class Movie(db.Document): name = db.StringField(required=True, unique=True) casts = db.ListField(db.StringField(), required=True) genres = db.ListField(db.StringField(), required=True) ``` 我們剛剛建立的是資料庫的文件。因此，使用者無法新增此處定義的其他欄位。 這裡我們可以看到「Movie」文件有三個欄位： 1）`name`：是一個`String`類型的字段，我們在這個字段上也有兩個約束。 - “必需”，這意味著用戶在不提供標題的情況下無法建立新電影。 - “唯一”，這意味著電影名稱必須是唯一的，不能重複。 2) `casts`：是一個`list`類型的字段，其中包含`String`類型的值 3) `genres`: 與`casts`相同 最後，我們可以在「app.py」中初始化資料庫，並更改「view」函數（處理 API 請求的函數）以使用我們先前定義的「Movie」文件。 ``` #~movie-bag/app.py -from flask import Flask, jsonify, request +from flask import Flask, request, Response +from database.db import initialize_db +from database.models import Movie app = Flask(__name__) -movies = [ - { - "name": "The Shawshank Redemption", - "casts": ["Tim Robbins", "Morgan Freeman", "Bob Gunton", "William Sadler"], - "genres": ["Drama"] - }, - { - "name": "The Godfather ", - "casts": ["Marlon Brando", "Al Pacino", "James Caan", "Diane Keaton"], - "genres": ["Crime", "Drama"] - } -] +app.config['MONGODB_SETTINGS'] = { + 'host': 'mongodb://localhost/movie-bag' +} + +initialize_db(app) [email protected]('/movies') -def hello(): - return jsonify(movies) [email protected]('/movies') +def get_movies(): + movies = Movie.objects().to_json() + return Response(movies, mimetype="application/json", status=200) [email protected]('/movies', methods=['POST']) -def add_movie(): - movie = request.get_json() - movies.append(movie) - return {'id': len(movies)}, 200 [email protected]('/movies', methods=['POST']) + body = request.get_json() + movie = Movie(**body).save() + id = movie.id + return {'id': str(id)}, 200 [email protected]('/movies/<int:index>', methods=['PUT']) -def update_movie(index): - movie = request.get_json() - movies[index] = movie - return jsonify(movies[index]), 200 [email protected]('/movies/<id>', methods=['PUT']) +def update_movie(id): + body = request.get_json() + Movie.objects.get(id=id).update(**body) + return '', 200 [email protected]('/movies/<int:index>', methods=['DELETE']) -def delete_movie(index): - movies.pop(index) - return 'None', 200 [email protected]('/movies/<id>', methods=['DELETE']) +def delete_movie(id): + Movie.objects.get(id=id).delete() + return '', 200 app.run() ``` 哇！變化很多，讓我們一步一步地進行變化。 ``` -from flask import Flask, jsonify, request +from flask import Flask, request, Response +from database.db import initialize_db +from database.models.movie import Movie ``` 這裡我們刪除了“jsonify”，因為我們不再需要，並加入了“Response”，我們用它來設定回應的類型。然後我們從之前定義的「db.py」導入「initialize_db」來初始化資料庫。最後，我們從“movie.py”導入“Movie”文件 ``` +app.config['MONGODB_SETTINGS'] = { + 'host': 'mongodb://localhost/movie-bag' +} + +db = initialize_db(app) ``` 這裡我們設定 mongodb 資料庫的配置。這裡主機的格式為「<host-url>/<database-name>」。由於我們已經在本地安裝了 mongodb，因此我們可以從“mongodb://localhost/”存取它，並且我們將資料庫命名為“movie-bag”。 最後，我們初始化資料庫。 ``` [email protected]('/movies') +def get_movies(): + movies = Movie.objects().to_json() + return Response(movies, mimetype="application/json", status=200) + ``` 在這裡，我們使用“Movies.objects()”從“Movie”文件中獲取所有物件，並使用“to_json()”將它們轉換為“JSON”。最後，我們傳回一個「Response」物件，其中我們將回應類型定義為「application/json」。 ``` [email protected]('/movies', methods=['POST']) + body = request.get_json() + movie = Movie(**body).save() + id = movie.id + return {'id': str(id)}, 200 ``` 在「POST」請求中，我們首先取得發送的「JSON」和一個請求。然後我們使用“Movie(**body)”請求中的欄位來載入“Movie”文件。這裡的「**」稱為擴充運算符，在 JavaScript 中寫為「...」（如果您熟悉的話）。顧名思義，它的作用是傳播「dict」物件。 <br/> 所以，`Movie(**body)` 變成了 ``` Movie(name="Name of the movie", casts=["a caste"], genres=["a genre"]) ``` 最後，我們保存文件並獲取其“id”，我們將其作為回應返回。 ``` [email protected]('/movies/<id>', methods=['PUT']) +def update_movie(id): + body = request.get_json() + Movie.objects.get(id=id).update(**body) + return '', 200 ``` 這裡我們先找到與請求中發送的「id」相符的Movie文件，然後更新它。這裡我們也應用了擴充運算子將值傳遞給「update()」函數。 ``` [email protected]('/movies/<id>', methods=['DELETE']) +def delete_movie(id): + Movie.objects.get(id=id).delete() + return '', 200 ``` 與此處的“update_movie()”類似，我們獲取與給定“id”匹配的電影文件並將其從資料庫中刪除。 哦，**我剛剛想起來**，我們還沒有將 API 端點加入到“GET”，僅從我們的伺服器獲取一個文件。 讓我們加入它： 在 `app.run()` 上方加入以下程式碼 ``` @app.route('/movies/<id>') def get_movie(id): movies = Movie.objects.get(id=id).to_json() return Response(movies, mimetype="application/json", status=200) ``` 現在您可以從 API 端點「/movies/<valid_id>」取得單一影片。 要執行伺服器，請確保您位於“movie-bag”目錄。 然後執行 ``` pipenv shell python app.py ``` 在終端機中啟動虛擬環境並啟動伺服器。 哇！恭喜您已經走到這一步了。要測試API，請使用我們在[上一篇]((https://dev.to/paurakhsharma/flask-rest-api-part-0-setup-basic-crud-api-4650)) 中使用的“ Postman」本系列的一部分。 您可能已經注意到，如果我們向端點發送無效資料，例如：沒有名稱或其他字段，我們會收到“HTML”形式的不友善錯誤。如果我們嘗試取得資料庫中不存在的「id」影片文件，那麼我們也會收到「HTML」回應形式的不友善錯誤。這並不是一個精心建構的 API 的例外行為。我們將在本系列的後面部分中了解如何處理此類錯誤。 ### 我們從本系列的這一部分學到了什麼？ - `Pymongo` 和 `Mongoengine` 之間的差異。 - 如何使用「Mongoengine」建立文件架構。 - 如何使用「Mongoengine」執行「CRUD」操作。 - Python 擴充運算子。 您可以在[此處]找到這部分的完整程式碼(https://github.com/paurakhsharma/flask-rest-api-blog-series/tree/master/Part%20-%201) 在下一部分中，我們將學習如何使用「Blueprint」來更好地建立 Flask 應用程式。以及如何使用“flask-restful”以最少的設定遵循最佳實踐，更快地建立 REST API 直到那時快樂編碼😊 --- 原文出處：https://dev.to/paurakhsharma/flask-rest-api-part-1-using-mongodb-with-flask-3g7d
我們正在開發一個 [React 和 Node.js 的全端 Web 框架](https://github.com/wasp-lang/wasp)，它使用簡單的設定語言來擺脫樣板檔案。很多次，我們被問到，*「為什麼你要費心去建立一個新的 Web 應用程式開發框架？無論如何，ChatGPT / LLM X 不是很快就會為開發人員生成所有程式碼嗎？」*。 這是我們對當前情勢的看法，也是我們相信未來的情況。 ## 為什麼我們需要（AI）程式碼產生？ 為了讓開發速度更快，我們首先提出了 IDE 自動補全 - 如果您正在使用 React 並開始輸入 `use`，IDE 將自動向 `useState()` 或 `useEffect()` 提供補全。除了節省擊鍵次數之外，也許更有價值的是能夠查看目前範圍內有哪些方法/屬性可供我們使用。 IDE 對專案結構和程式碼層次結構的感知也使重構變得更加容易。 **雖然這已經很棒了，但是我們如何將其提升到一個新的水平？** 傳統的 IDE 支援是基於人類編寫的規則，例如，如果我們想讓 IDE 能夠為我們實現常用功能（例如， *使用API Y* 取得X，或*實現快速排序*），其中的數量太多，無法手動進行分類和維護。 如果有一種方法可以讓電腦分析我們迄今為止編寫的所有程式碼，並自行學習如何自動完成我們的程式碼以及如何對待人類，而不是我們做所有艱苦的工作... [除了美味又濕潤的蛋糕](https://www.youtube.com/watch?v=Y6ljFaKRTrI)，我們其實已經做到了！由於機器學習的最新進展，IDE 現在可以做一些非常酷的事情，例如根據函數的名稱和頂部的簡短註釋來建議函數的完整實現：  這真是太神奇了！上面的範例由 [Github Copilot](https://copilot.github.com/) 提供支援 - 它本質上是一個在大量公開可用程式碼上訓練的神經網路。我不會深入了解其幕後工作原理的技術細節，但有很多精彩的文章和影片涵蓋了背後的科學知識。 **看到這一點，問題出現了 - 這對程式設計的未來意味著什麼？** 這只是 IDE 自動補全功能還是其他什麼？如果我們只需在註釋中輸入我們想要的內容就可以了，我們還需要繼續手動編寫程式碼嗎？ ## 支持我們！ 🙏⭐️  如果您想表達對我們正在做的事情的支持，請考慮[在 Github 上給我們一顆星](https://github.com/wasp-lang/wasp)！我們在 Wasp 所做的一切都是開源的，您的支持激勵我們並幫助我們不斷簡化 Web 應用程式開發並減少樣板程式碼。  ## 大問題：程式碼產生後由誰維護？ 在思考 ML 程式碼產生如何影響整個開發過程時，有一點需要考慮，但在查看所有令人印象深刻的範例時，通常不會立即想到這一點。 問題是 - **生成程式碼後會發生什麼？誰負責，將來誰來維護和重構？**  儘管 ML 程式碼產生有助於編寫特定功能的初始程式碼，但它不能做更多的事情 - 如果將來要維護和更改該程式碼（如果有人使用該產品，那麼開發人員仍然會這樣做）需要完全擁有並理解它。你可以再次使用人工智慧來幫助你，但最終，你是負責的人。 想像一下，我們擁有的只是一種彙編語言，但程式碼生成非常適合它，你可以說“實現一個對陣列進行升序排序的函數”，它將完美地生成所需的程式碼。一旦您需要將排序更改為降序，您是否仍想在將來返回該功能？ 或者，更貼近我們的日常生活，如果產生的 React 程式碼使用舊的類別語法，或者函數式元件和鉤子，對你來說是否都是一樣的？ **換句話說，這意味著GPT 和其他LLM 不會降低程式碼複雜性，也不會降低建置功能所需的知識量**，它們只是幫助更快地編寫初始程式碼並使知識/範例更接近程式碼（其中真的很有幫助）。 **如果開發人員盲目接受生成的程式碼，他們只是在創造技術債並推動其向前發展**。 ## 認識大 A - 抽象 👆 如果 ChatGPT 和這群人無法解決我們學習如何編碼和詳細理解（例如透過 JWT 進行會話管理）工作原理的所有麻煩，還有什麼可以呢？ 抽象化——這就是程式設計師幾十年來透過建立庫、框架和語言來處理程式碼重複和降低複雜性的方式。這就是我們從普通 JS 和直接 DOM 操作到 jQuery，最後到 React 和 Vue 等 UI 函式庫的方式。 引入抽像不可避免地意味著放棄一定的功能和靈活性（例如，在 Python 中對數字求和時，您無法準確指定將使用哪些 CPU 寄存器），但重點是，如果如果做得好，在大多數情況下你不需要也不想要這樣的權力。  **不對一段程式碼負責的唯一方法是它從一開始就不存在。** 因為一旦螢幕上的像素改變顏色，你就必須擔心，這就是為什麼所有框架、語言等的主要好處是_更少的程式碼==更少的決策==更少的責任_。 擁有更少程式碼的唯一方法是做出更少的決定，並向計算機提供更少的關於如何完成某項任務的細節- 理想情況下，我們只需要說明我們想要什麼，我們甚至不會關心它是如何完成的，只要它在我們擁有的時間/記憶體/成本邊界內（所以我們可能也需要說明這些）。 讓我們來看看網路應用程式世界中非常常見（也是每個人最喜歡的）功能 - 身份驗證（yaay ☠️ 🔫）！它的典型程式碼如下所示： ``` import jwt from 'jsonwebtoken' import SecurePassword from 'secure-password' import util from 'util' import prisma from '../dbClient.js' import { handleRejection } from '../utils.js' import config from '../config.js' const jwtSign = util.promisify(jwt.sign) const jwtVerify = util.promisify(jwt.verify) const JWT_SECRET = config.auth.jwtSecret export const sign = (id, options) => jwtSign({ id }, JWT_SECRET, options) export const verify = (token) => jwtVerify(token, JWT_SECRET) const auth = handleRejection(async (req, res, next) => { const authHeader = req.get('Authorization') if (!authHeader) { return next() } if (authHeader.startsWith('Bearer ')) { const token = authHeader.substring(7, authHeader.length) let userIdFromToken try { userIdFromToken = (await verify(token)).id } catch (error) { if (['TokenExpiredError', 'JsonWebTokenError', 'NotBeforeError'].includes(error.name)) { return res.status(401).send() } else { throw error } } const user = await prisma.user.findUnique({ where: { id: userIdFromToken } }) if (!user) { return res.status(401).send() } const { password, ...userView } = user req.user = userView } else { return res.status(401).send() } next() }) const SP = new SecurePassword() export const hashPassword = async (password) => { const hashedPwdBuffer = await SP.hash(Buffer.from(password)) return hashedPwdBuffer.toString("base64") } export const verifyPassword = async (hashedPassword, password) => { try { return await SP.verify(Buffer.from(password), Buffer.from(hashedPassword, "base64")) } catch (error) { console.error(error) return false } } ``` 這只是後端程式碼的一部分（僅適用於用戶名和密碼方法）！正如您所看到的，我們在這裡有很大的靈活性，可以執行/指定以下操作： - 選擇身份驗證的實作方法（例如會話或基於 JWT） - 選擇我們想要用於令牌（如果使用 JWT）和密碼管理的確切 npm 套件 - 解析 auth 標頭並指定每個值（授權、承載等）如何回應 - 為每個可能的結果選擇回傳程式碼（例如 401、403） - 選擇密碼的解碼/編碼方式 (base64) 一方面，在我們的程式碼中擁有這種程度的控制和靈活性確實很酷，但另一方面，需要做出很多決定（==錯誤），特別是對於像身份驗證這樣常見的事情！ 如果後來有人問“_那麼你到底為什麼選擇secure-password npm 包，或者為什麼到底是base64 編碼？_”，我們可能應該用其他東西來回答，而不是“_好吧，2012 年有一篇看起來相當合法的帖子，它有近 50 票贊成。嗯，不過現在找不到了。另外，它的名字裡有‘安全’，聽起來不錯，對吧？_” 另一件要記住的事情是，我們還應該追蹤事情如何隨著時間的推移而變化，並確保幾年後，我們仍然使用最佳實踐，並且軟體包定期更新。 如果我們嘗試應用上面的原則（更少的程式碼，更少的詳細說明，說明我們想要什麼**而不是需要做什麼**），身份驗證的程式碼可能如下所示： ``` auth: { userEntity: User, externalAuthEntity: SocialLogin, methods: { usernameAndPassword: {}, google: {} }, onAuthFailedRedirectTo: "/login", onAuthSucceededRedirectTo: "/dashboard" } ``` 基於此，計算機/編譯器可以處理上面提到的所有內容，然後根據抽象級別，提供某種接口（例如表單元件或函數）來“掛鉤”我們自己的接口，例如React/Node.js 程式碼（順便說一句，這就是它實際上[在 Wasp 中工作](https://wasp-lang.dev/docs/auth/overview) 的方式）。 我們不需要關心底層使用了什麼確切的套件或加密方法 - 這是我們信任抽象層的作者和維護者的責任，就像我們相信 Python 最了解如何將兩個數字相加一樣裝配水平，並與該領域的最新進展保持同步。當我們依賴內建資料結構或依靠垃圾收集器來很好地管理程式記憶體時，也會發生同樣的情況。 ## 但是我產生的漂亮程式碼😿💻！那麼會發生什麼事呢？ 別擔心，一切都還在這裡，您可以產生您想要的所有程式碼！這裡要理解的要點是，人工智慧程式碼生成和框架/語言開發是相互補充而不是替代，並且將繼續存在，這最終對開發人員社群來說是一個巨大的勝利——它們將繼續讓我們的生活更輕鬆，讓我們能夠做更多有趣的事情（而不是第 n 次實作 auth 或 CRUD API）！ 我將這裡的演變視為一個循環（或實際上是螺旋式上升，但這超出了我的繪圖能力）： 1. **語言/框架：存在**，是主流，很多人使用它 2. **模式開始出現**（例如實作身份驗證，或進行 API 呼叫）→ AI 學習它們，透過自動完成提供 3. **其中一些模式成熟**並變得穩定→抽象的候選者 4. **新的、更抽象的語言/框架**出現 5. **返回步驟 1。**  ## 結論 這意味著我們雙贏——當語言成為主流時，我們可以從人工智慧驅動的程式碼產生中受益，幫助我們更快地編寫程式碼。另一方面，當我們不想重複/處理的程式碼模式出現並變得穩定時，我們就得到了一種全新的語言或框架，它允許我們編寫更少的程式碼並關心更少的實作細節！  感謝您的閱讀，並希望您發現這篇文章內容豐富！我很想聽聽您是否同意（或不同意）這一點，以及您如何看待人工智慧工具驅動的程式設計的未來。 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/ai-code-generation-vs-coding-by-hand-what-programming-is-going-to-look-like-in-202x-1idh
在這篇部落格中，我想向您解釋 SSH，就好像您是我的 Uber 司機一樣。此練習的目的是假裝您以前沒有 SSH 經驗，甚至沒有太多一般技術知識，並讓您達到以下目標： 1. 不要害怕「SSH」這個模糊的術語，因為你腦子裡有一個具體的形象。 2. 了解業界級開發人員如何使用SSH來測試程式碼變更、進行伺服器設定等。 3. 了解 SSH 的加密/授權協定如何使其優於其他工具。 讓我們開始吧！ ## SSH 概念化 什麼是 SSH？讓我用一個類比來幫助您概念化它，而不是從您在 Cloudflare 文章或維基百科頂部看到的傳統技術巨頭開始。  想像一下您剛放學，回到家的臥室。您感到無聊，決定戴上 VR 耳機來存取元宇宙 - 一種沉浸式體驗，將實體世界拒之門外，將您嵌入虛擬環境中。您登入並輸入使用者名稱和密碼以驗證您的身分。完成後，您會看到您的數位化身彈出。它看起來和你一模一樣——身材高大，頭髮漂亮，還有一種奇妙的時尚感。在您面前，您會看到一片森林，或者更確切地說，是森林的數位表示。仍然戴著 VR 耳機站在臥室裡，您可以移動頭部環顧四周，您的化身也會做同樣的事情。你在臥室裡說“你好森林”，你的頭像也在 VR 世界中說“你好森林”。 在現實生活中，這個類比可以翻譯為： - 你==開發者。 - 你的臥室==你的筆記型電腦，或任何你正在打字的本機。 - Metaverse == 您嘗試從本機電腦存取的遠端電腦/伺服器。 - VR 耳機 == SSH 隧道，可讓您從本機（臥室）存取遠端電腦（Metaverse）。 - 登入畫面==確保只有授權方才能使用SSH 隧道的SSH 金鑰對。我將在本部落格的後面部分更徹底地解釋這一點。  這個類比對你有什麼幫助？下次當您聽到有人說「我透過 SSH 連接到伺服器」時，您無需對「SSH」這個模糊的概念感到驚慌。相反，在你的腦海中將其改寫為“我戴上 VR 耳機來存取元宇宙”，這將使它變得更具體。 *通俗地說，SSH 就像一個安全、秘密的隧道，可讓您透過網路連接到另一台電腦。它可以幫助您在計算機上執行操作，就像您坐在計算機前面一樣。* 當然，這只是對SSH的表面、概念性理解。我希望您現在正在思考一些問題來幫助您更深入地了解 SSH。我無法讀懂你的想法，但這裡有一些我自己回答的問題，我認為向你解釋會很有用。 ## 為什麼我需要使用 SSH？ SSH 很重要，因為開發人員通常需要存取遠端電腦。例如，在您自己的筆記型電腦上會消耗太多記憶體和運算能力的大型應用程式託管在 AWS、Azure 或 Google Cloud 等雲端平台上，而這些平台都需要遠端存取。其他時候，開發團隊分佈在不同的地點，因此遠端伺服器允許團隊成員在一個一致的位置進行協作和共享程式碼，即使他們實際上不在同一位置。 讓我向您介紹兩個行業級開發人員何時需要透過 SSH 連接到遠端電腦的範例。 **1：部署程式碼** 作為開發人員，您需要將網站的新版本部署到臨時伺服器。這就是它的工作原理，使用 SSH。 在本機上，您可以使用 Git 推送最新的程式碼變更。  然後，您可以透過 SSH 連線到具有臨時環境的遠端伺服器。 （順便說一句，您可能會想為什麼我需要在遠端伺服器而不是本地電腦上建立臨時環境。以下是一些原因。其中之一是最好模擬真實的設置，例如檢查效能瓶頸或可擴展性問題只會發生在伺服器環境中，而不是您的筆記型電腦中。另一個是簡單地確保所有團隊成員都可以在一致的環境中進行測試，而不是他們都在自己的電腦上擁有臨時環境，或者（上帝禁止）使用您的每當他們需要測試某些東西時就在本地機器上。）  最後，您已經透過 SSH 連接到託管臨時環境的遠端伺服器，您可以從該遠端伺服器提取最新的程式碼變更、執行建置並測試您的應用程式（透過導航至 http://staging.example.com）。 **2：更新伺服器設定** 假設您正在建立的 Web 應用程式已經成長，並且您需要調整伺服器配置以適應增加的流量。以下是您可能執行的一些命令的範例： A。透過 SSH 連接到伺服器 `ssh 用戶@您的伺服器 IP` b.找到 Apache 設定檔 `cd /etc/apache2` C。備份設定檔 `cp apache2.conf apache2.conf.bak` d.編輯設定檔。 `vi apache2.conf` e.驗證配置 `apache2ctl 配置測試` **請不要覺得您需要知道這些指令的作用。** 老實說，我要求 ChatGPT 為我產生一個範例，但我自己不太明白。這裡的要點是了解開發人員在透過 SSH 連接到伺服器時可能執行的命令類型。其中很多是移動目錄（cd）、操作文件（cp）和編輯文件（vi）的簡單命令。 ## 為什麼要使用 SSH？ 我在學習 SSH 時遇到的一個問題是「SSH 的替代方案是什麼，為什麼 SSH 會勝出」？ 我想現在是快速上歷史課的好時機。 在 SSH 被廣泛採用之前，還有其他協定用於兩台機器之間的通訊。一些著名的包括 Telnet、RSH、FTP 和 Rlogin。但它們都缺乏加密和安全功能。 為了描繪一幅圖景，以下是它可能發生的情況。我（惡意駭客）獲得了 Telnet 所經過的網路的存取權限 - 您試圖透過 Telnet 協定將資訊從筆記型電腦發送到另一台電腦的網路。我使用像 Wireshark 這樣的工具來擷取流量。一旦我以下載的“資料包”的形式獲得計算機上的流量，我就可以單擊它們並查找任何登入嘗試。所有資料都是明文形式（這意味著它是人類可讀的，而不是一些亂碼），所以如果我找到它，我實際上可以使用我在我面前看到的登入資訊。正如您所看到的，這些舊工具不是很安全！  1995 年，SSH 被發明。它更好有兩個主要原因。 1. 加密資料 假設從我的機器傳輸到遠端機器的部分資料是字串「用戶名：jesswang 密碼：？IamC00l！」。如果沒有加密（因此使用 Telnet 或 FTP 等舊協定），駭客將能夠像您讀取該字串一樣讀取該字串。透過加密，他們返回的資料可能看起來像「H23kLs*^!d8%PwZx0KsL!9B#N%u@i8」。實際上，加密資料將是遵守加密演算法標準（我不太了解）的不同位元組序列，但這只是為了給您一個想法。 2. 認證 Telnet 等較舊的程式僅依賴基於密碼的身份驗證。當您使用 Telnet 連線到遠端系統時，Telnet 伺服器會提示您輸入使用者名稱和密碼進行登入。然而，Telnet 以明文形式傳輸您的密碼，使駭客很容易讀取。 SSH 主要使用一種不同的（也是更好的）方法，稱為公鑰身份驗證。我將在下面解釋它的工作原理，以便您了解如何更好地保護您的資訊免受駭客攻擊。 首先，您的訊息被放入公文包中，並且您自己給它上鎖。  您將公文包傳送到遠端伺服器。遠端伺服器沒有鑰匙來解鎖您的鎖，因此遠端伺服器將自己的鎖放在公文包上。  遠端伺服器將公文包傳回給您，然後您打開鎖。  您將公文包發送回遠端伺服器，它會用鑰匙解鎖它的鎖。然後它打開公文包，閱讀便條。  這就是公鑰認證的要點！順便說一句，SSH 仍然**支援基於密碼的身份驗證，但即使如此，密碼也是加密的，因此如果駭客攔截它，他們將無法讀取它。 ## 如何使用 SSH？ 概念學習已經足夠了。下面是我透過 SSH 執行到伺服器的實際命令。 若要透過 SSH 連線到伺服器，您通常會執行下列命令：`ssh username@server_ip_or_hostname` 您可以將使用者名稱替換為您在伺服器上的實際使用者名稱 您可以將 server_ip_or_hostname 替換為伺服器的 IP 位址或主機名稱。例如，「ssh [email protected]」。 執行該命令後，系統可能會提示您輸入伺服器使用者名稱的密碼。或者，如果您的伺服器使用我們在上一節中介紹的基於金鑰的身份驗證，則可能不會提示您輸入密碼。 進入後，您可以開始執行命令。這些命令將在您連接的遠端伺服器上執行。 我知道，如果您不自己親自輸入內容並看看會發生什麼，就很難充分學習。如果您已經設定了用於工作或個人的遠端伺服器，請隨意嘗試。如果您沒有可連接的遠端伺服器，那也沒關係。您可以按照以下步驟操作： 1. 存取http://sdf.org/ 2. 建立帳戶。您可能會收到一封電子郵件，為您提供為您的帳戶產生的密碼。您可能需要等待 1-2 秒才能收到該電子郵件（至少這是我的經驗）。 3. 您可以透過執行「ssh <your_username>@sdf.org」透過 SSH 存取公共 UNIX 系統。例如，我的用戶名是 poop123。所以我執行了“ssh [email protected]”。 4. 出現提示時，輸入您先前獲得的密碼。 5. 您已成功透過 SSH 連線到伺服器！您可以執行「echo 'hello world'」等指令來列印「hello world」或「ls」來查看目前目錄中的檔案清單。  ## 讀者須知/結論 雖然透過SSH 連接到另一台伺服器相對容易（也許你的同事給你一個命令，你只需將其貼到命令列中），但我發現如果我不理解（至少在高層次上）什麼，則很難使用該命令當我執行它時發生。希望其他人能與我聯繫，這個部落格將有助於解決這個問題。 如果您好奇我是如何想出這個標題的，這個故事位於本系列原始博客的介紹段落中，[“向我的 Uber 司機解釋 Kubernetes”](https://dev.to/therubberduckiee/explaining-kubernetes-to-my-uber-driver-4f60)。 一如既往，我希望收到有關此部落格中的訊息、圖畫或故事講述的任何反饋。請告訴我您還想讓我寫哪些其他主題。 以下是我在撰寫此部落格時參考的一些資源： - 聊天GPT - SSH 初學者指南 [Youtube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=qWKK_PNHnnA) - 我對上述影片的 60 秒 [TikTok 影片摘要](https://www.tiktok.com/@therubberduckiee/video/7213401342403005738?lang=en)。 - 我使用 [Charm VHS](https://github.com/charmbracelet/vhs) 來產生您看到的最後一個 gif。非常酷的工具，可讓您建立並輕鬆編輯與 CLI 相關的簡報。 - 我用來拍攝示範的終端，[Warp](https://www.warp.dev/)（這也是我工作的公司。我強烈建議您查看我們）。 --- 原文出處：https://dev.to/therubberduckiee/explaining-ssh-to-my-uber-driver-38a
這是[使用 Express、Sequelize 和 Postgres 建立 API](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/) 的第三部分。在[第二部分](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/)中，我們建立了簡單的API端點來示範Sequelize中的CRUD操作。在本文中，我們將重點放在為第二部分中建立的 API 端點編寫端到端測試。 ### 術語解釋 - **端對端測試** - 一種測試類型，用於測試應用程式從開始到結束的流程是否如預期運作。這也稱為功能測試。此類測試的一個範例是測試端點或路由，其中涉及測試端點工作所需的所有內容，例如資料庫連接、依賴項等。 - **測試執行器** - 在給定目錄或檔案中取得原始程式碼（測試）、執行測試並將結果寫入控制台或任何指定位置的程式庫或工具，例如 Jest、Mocha。 - **Jest** - [Jest](https://jestjs.io/) 是 Facebook 開發的 JavaScript 測試框架。它以最少的配置開箱即用，並具有內建的測試執行器、斷言庫和模擬支援。 - [**Supertest**](https://www.npmjs.com/package/supertest) - 用於測試 Node.js HTTP 伺服器的函式庫。它使我們能夠以程式設計方式向 HTTP 伺服器發送 HTTP 請求（例如 GET、POST、PATCH、PUT、DELETE）並獲取結果。 現在我們已經解釋了基本術語，讓我們深入了解主要業務。 如果您一直按照先前的[文章](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/)進行操作，那麼請在您最喜歡的文字編輯器中開啟它，否則克隆使用的儲存庫[此處](https://github.com/oriechinedu/sequelize-with-postgres-tutorial)。 **第 1 步 - 安裝 Jest 和 supertest** 打開終端機並“cd”到專案根目錄並執行以下命令： ``` npm install --save-dev jest supertest ``` **步驟 2 - 設定 Jest** 打開“package.json”並將以下程式碼新增至其中。 ``` "jest": { "testEnvironment": "node", "coveragePathIgnorePatterns": [ "/node_modules/" ] }, ``` 這是我們測試 API 時需要設定 jest 的基本配置。您希望 `jest` 忽略的任何檔案都放置在 `"coveragePathIgnorePatterns"` 內。 `"coveragePathIgnorePatterns"` 指定一個與要排除的目錄相符的正規表示式，在我們的例子中，我們希望它忽略 `node_modules` 目錄。 接下來我們新增“test”腳本。在 `package.json` 的 `scripts` 部分中，加入以下腳本： ``` "test": "jest" ``` **步驟 3 - 測試配置** 現在，讓我們確認「jest」已準備好執行我們的測試。在終端機中執行“npm test”。您會注意到控制台上列印如下所示的錯誤，這表示「jest」已設定。  讓我們新增一個簡單的測試來驗證配置。建立一個名為「tests」的新目錄並新增一個新檔案「sample.test.js」。在「sample.test.js」中，加入以下程式碼： ``` describe('Sample Test', () => { it('should test that true === true', () => { expect(true).toBe(true) }) }) ``` 現在，執行“npm test”，您將得到如下所示的輸出：  ##### Jest 如何辨識測試檔？ Jest 以三種方式辨識測試文件： - 副檔名為「.test.js」的文件 - 副檔名為「.spec.js」的文件 - `__tests__` 資料夾或目錄中的所有檔案。 ## 測試 API 端點 現在我們已經設定了測試環境，是時候開始測試 API 端點了。由於我們的端點需要向資料庫發出請求，因此我們需要設定一個測試資料庫。設定測試資料庫的原因是每次執行測試時我們都會刪除該資料庫。每次執行測試時刪除資料庫可確保測試的完整性。也就是說，如果一個測試是在資料庫中建立一個「post」記錄，我們要確保在測試執行之前資料庫中沒有「post」記錄，這樣，我們就可以確定得到的結果從測試中。 **第 4 步 - 建立測試資料庫** 在本文的[第一部分](https://www.oriechinedu.com/posts/getting-started-with-sequelize-and-postgres/)中，我們建立了兩個資料庫，一個用於開發，另一個用於測試。如果您尚未建立測試資料庫，請依照[連結](https://www.oriechinedu.com/posts/getting-started-with-sequelize-and-postgres/)建立測試資料庫。 **步驟 5 - 設定測試腳本** 我們需要以下腳本： - `pretest` - `pretest` 是一個 npm 腳本，當呼叫 `npm test` 指令時會自動呼叫。我們將掛接命令來更改環境以進行測試，並在每次測試執行之前刷新資料庫。 - `migrate:reset`：此命令將負責在每次測試執行之前刷新資料庫。 現在編輯“package.json”的“scripts”，如下所示： ``` "scripts": { "start-dev": "nodemon index.js", "migrate": "npx sequelize-cli db:migrate", "migrate:reset": "npx sequelize-cli db:migrate:undo:all && npm run migrate", "test": "cross-env NODE_ENV=test jest --testTimeout=10000", "pretest": "cross-env NODE_ENV=test npm run migrate:reset" } ``` 腳本修改需要注意的地方： - [`cross-env`](https://www.npmjs.com/package/cross-env) - 用於設定環境變數的與作業系統無關的套件。我們用它將`NODE_ENV`設為`test`，以便我們的測試可以使用測試資料庫。執行以下命令來安裝跨環境。 ``` npm i -D cross-env ``` - `--testTimeout` 標誌 - 這會增加 Jest 的預設逾時時間，即 5000 毫秒。這很重要，因為測試執行者需要在執行測試之前刷新資料庫。 **第 6 步 - 測試腳本** ``` npm test ``` 如果一切正常，您應該在終端機上看到以下輸出：  仔細觀察上面的螢幕截圖，您會注意到一行 _`using environment "test"`_ 表示 `cross-env` 已更改了 `NODE_ENV`。 **最後一步 - 測試路由/端點** 現在，讓我們開始為端點編寫測試。在測試目錄中建立一個名為routes.test.js的文件 ``` touch tests/routes.test.js ``` - **測試建立後端點** 將以下程式碼複製到“tests/routes.test.js”中： ``` const request = require('supertest') const app = require('../server') describe('Post Endpoints', () => { it('should create a new post', async () => { const res = await request(app) .post('/api/posts') .send({ userId: 1, title: 'test is cool', }) expect(res.statusCode).toEqual(201) expect(res.body).toHaveProperty('post') }) }) ``` - `describe` 函數用於將相關測試分組在一起 - `it` 是執行實際測試的 `test` 函數的別名。 -“expect”函數使用一組“matcher”函數測試值。 請造訪 [Jest 文件](https://jestjs.io/docs/en/api.html) 以取得 jest 函數的完整清單和詳細資訊。 現在，執行測試 ``` npm test ``` 輸出如下圖所示：  有關所有端點測試的完整程式碼，請檢查[儲存庫](https://github.com/oriechinedu/sequelize-with-postgres-tutorial/blob/master/tests/routes.test.js)。 ### 結論 我們已經能夠完成為與資料庫互動的 API 端點編寫測試的過程。在本文的最後部分，我將撰寫有關將 CI/CD 和程式碼覆蓋工具整合到測試環境的文章。在那之前請繼續關注。 如果您對改進文章有任何疑問或建議，請隨時與我聯繫。您也可以透過下面的評論部分分享您的想法。謝謝！ _本文最初發表在我的[部落格](https://www.oriechinedu.com/posts/testing-nodejs-express-api-with-jest-and-supertest/)_ --- 原文出處：https://dev.to/nedsoft/testing-nodejs-express-api-with-jest-and-supertest-1km6
我們很高興地宣布 Supabase Auth 的四項新功能： 1. 身份連結 2. 會話控制 3. 密碼外洩保護 4. 帶有 Postgres 函數的 Auth Hooks {% 嵌入 https://youtu.be/LF8GABnAFyE %} ## 身份連結 當使用者登入時，系統會使用身份驗證方法和登入提供者建立身分。從歷史上看，如果身分與使用者共享相同的經過驗證的電子郵件，[Supabase Auth](https://supabase.com/docs/guides/auth) 會自動將身分連結到使用者。這可以方便地刪除重複的用戶帳戶。然而，一些開發人員還需要靈活地連結不共享相同電子郵件的帳戶。 今天，我們推出身份連結，開發人員可以使用它手動連結兩個單獨的身份。我們為開發人員新增了兩個新端點來管理身分連結流程： 使用者登入後，使用「linkIdentity()」[連結 OAuth 身分：](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-linkidentity) ``` const { data, error } = await supabase.auth.linkIdentity({ provider: 'google', }) ``` 使用 `unlinkIdentity()` 來[取消連結身分](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-unlinkidentity)： ``` // retrieve all identities linked to a user const { data: { identities }, } = await supabase.auth.getUserIdentities() // find the google identity linked to the user const googleIdentity = identities.find(({ provider }) => provider === 'google') // unlink the google identity from the user const { data, error } = await supabase.auth.unlinkIdentity(googleIdentity) ``` 目前，這些方法支援連結 OAuth 身分。要將電子郵件或電話身分連結到用戶，您可以使用 [updateUser()](https://supabase.com/blog/supabase-auth-identity-linking-hooks#:~:text=can%20use% 20the -,updateUser(),-method.)方法。 預設情況下禁用手動連結。您可以在[儀表板驗證設定](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth) 中為您的專案啟用它。  > 有關更多訊息，請參閱[身份連結文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-identity-linking)。 ## 會話控制 Supabase Auth 從使用者登入應用程式那一刻起管理整個會話生命週期。這涉及以下步驟： 1. 為使用者建立會話。 2. 刷新會話以使其保持活動狀態。 3. 過期或登出時撤銷會話。 對於想要更好地控制使用者會話的開發人員，我們公開了 3 個新設定： - **時間盒使用者會話：** 強制使用者在一段時間間隔後再次登入。 - **不活動逾時：** 如果使用者在一段時間內不活動，則強制使用者重新登入。 - **每個使用者單一會話：** 將使用者限制為單一會話。保留最近的活動會話，並終止所有其他會話。 這些會話控制設定在專業版及以上版本中可用。  > 有關更多訊息，請參閱[會話管理文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/sessions)。 ## 密碼外洩保護 由於常見的使用者行為（例如選擇可猜測的密碼或在不同平台上重複使用密碼），密碼本質上可能是不安全的。 儘管 OAuth 和 magiclinks 更安全，但我們認識到密碼將繼續存在。我們希望讓用戶不易陷入潛在的陷阱。為了實現這一目標，我們在 Supabase Auth 中整合了 [HaveIBeenPwned.org](https://haveibeenpwned.com/) _Pwned Passwords API_，以防止使用者使用洩漏的密碼。 > **去圖書館** ℹ️ 我們開源了一個 Go 函式庫，用於與我們在身分驗證伺服器中使用的 [HaveIBeenPwned.org](http://haveibeenpwned.org/) Pwned 密碼 API 互動。查看 [存儲庫](https://github.com/supabase/hibp) 並隨時貢獻！ 作為附加步驟，我們新增了為您的使用者指定密碼要求的功能。這可以透過[儀表板：](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth) 中專案的身份驗證設定進行配置  > 請參閱[密碼文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/passwords) 以了解更多資訊。 ## 驗證掛鉤 我們收到了大量回饋，詢問如何自訂 Auth，例如： - 將自訂聲明新增至存取權杖 JWT - 多次嘗試 MFA 驗證失敗後註銷用戶 - 對密碼驗證嘗試套用自訂規則 我們的目標是保持簡單、無縫的 Supabase Auth 體驗。對於大多數開發人員來說，它應該可以輕鬆工作，而無需自訂。但是，認識到應用程式的多樣性，您現在可以透過 Auth Hook 擴展標準 Auth 功能。 Auth Hooks 只是 Postgres 函數，它們在 Auth 生命週期的關鍵點同步執行，以更改操作的結果。 例如，要使用 Auth Hooks 自訂 JWT 聲明，您可以建立一個 Postgres 函數，該函數接受第一個參數中的 JWT 聲明並傳回您希望 Supabase Auth 使用的 JWT。 假設您正在建立一個遊戲化應用程式，並且希望將用戶的層級作為自訂聲明附加到 JWT： ``` create function custom_access_token_hook(event jsonb) returns jsonb language plpgsql as $$ declare user_level jsonb; begin -- fetch the current user's level select to_jsonb(level) into user_level from profiles where user_id = event->>'user_id'::uuid; -- change the event.claims.level return jsonb_set( event, '{claims,level}', user_level); end; $$ ``` 在資料庫中建立函數後，您只需使用 Supabase Auth 註冊它：  目前，您可以為流程中的以下點註冊 Auth Hook： - **自訂存取權杖：** 每次產生新的 JWT 時都會呼叫。 - **MFA 驗證嘗試：** 每次驗證 MFA 因素時都會呼叫，從而可以更好地控制檢測和阻止嘗試。 - **密碼驗證嘗試：** 每次使用密碼登入使用者時都會呼叫，從而可以更好地控制使用者帳戶的安全性。 如果編寫 PL/pgSQL 函數不是您的強項，您始終可以使用 [pg_net](https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/pg_net) 向後端 API 發送請求，或使用[plv8]( https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/plv8) 透過用JavaScript 編寫函數來更輕鬆地操作JSON。 Auth Hooks 今天可供自架，並將於下個月推出到該平台。如果您需要盡快存取，請透過[支援](https://supabase.help/)與我們聯繫！ 那不是全部！ Postgres 函數並不是寫鉤子的唯一方法。 Supabase 是 [Standard Webhooks](https://www.standardwebhooks.com/) 的創始貢獻者，這是一組關於輕鬆、安全、可靠地發送和接收 Webhook 的開源工具和指南。當然，Auth Hooks 將在 2024 年第一季支援 Webhooks。 ## 還有一件事… 如果您從一開始就關注我們（https://supabase.com/blog/supabase-auth），您就會知道Supabase Auth 是透過分叉[Netlify 的GoTrue 伺服器]（https://github.com）開始的/netlify/gotrue）。從那時起，發生了很多變化，我們已經偏離了上游儲存庫。在這個階段，將專案重新命名為其他名稱是有意義的（提示鼓聲）－Auth。 這僅僅意味著儲存庫將從使用“gotrue”重新命名為“auth”。但別擔心！ Docker 映像和庫（如“@supabase/gotrue-js”）將繼續發布，只要當前 v2 版本受支持，您就可以互換使用“@supabase/auth-js”。所有類別和方法都保持不變。這裡沒有重大變化！ ## 結論 感謝您閱讀到最後！我們希望您喜歡第 X 週發布的 Supabase Auth 更新：身分連結、會話控制、洩露密碼保護和帶有 Postgres 功能的 Auth Hooks。 我們期待看到您使用這些新功能建立的內容，當然還有您的回饋意見，以使它們變得更好。 ## 更多發布第 X 週 - [第 1 天 - Supabase Studio 更新：AI 助理與使用者模擬](https://supabase.com/blog/studio-introducing-assistant) - [第 2 天 - Edge Functions：節點和本機 npm 相容性 ](https://supabase.com/blog/edge-functions-node-npm) -[第 3 天 - 介紹 Supabase Branching，這是一個針對每個拉取請求的 Postgres 資料庫](https://supabase.com/blog/supabase-branching) - [Postgres語言伺服器：實作解析器](https://supabase.com/blog/postgres-language-server-implementing-parser) - [Supabase 專輯](https://www.youtube.com/watch?v=r1POD-IdG-I) - [Supabase 啟動週 X 黑客松](https://supabase.com/blog/supabase-hackathon-lwx) - [啟動週 X 社群聚會](https://supabase.com/blog/community-meetups-lwx) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/supabase-auth-identity-linking-hooks-and-haveibeenpwned-integration-19e1
## 設定 Next.js 先執行以下指令，使用supabase、typescript和tailwind初始化下一個js專案：`npx create-next-app@latest`。選擇所有預設選項： ## 設定 Prisma 執行以下命令安裝 prisma： `npm install prisma --save-dev` 安裝 prisma 後，執行以下命令來初始化架構檔案和 .env 檔案： `npx 棱鏡熱` 現在應該有一個 .env 檔案。您應該加入您的database_url 將 prisma 連接到您的資料庫。應該看起來像這樣： ``` // .env DATABASE_URL=url ``` 在你的 schema.prisma 中你應該要加入你的模型，我現在只是使用一些隨機模型： ``` generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "postgresql" url = env("DATABASE_URL") } model Post { id String @default(cuid()) @id title String content String? published Boolean @default(false) author User? @relation(fields: [authorId], references: [id]) authorId String? } model User { id String @default(cuid()) @id name String? email String? @unique createdAt DateTime @default(now()) @map(name: "created_at") updatedAt DateTime @updatedAt @map(name: "updated_at") posts Post[] @@map(name: "users") } ``` 現在您可以執行以下命令將資料庫與架構同步： `npx prisma 資料庫推送` 為了在客戶端存取 prisma，您需要安裝 prisma 用戶端。您可以透過執行以下命令來執行此操作： `npm 安裝@prisma/client` 您的客戶端也必須與您的架構同步，您可以透過執行以下命令來做到這一點： `npx prisma 生成` 當您執行“npx prisma db push”時，會自動呼叫產生指令。 為了存取 prisma 用戶端，您需要建立它的一個實例，因此在 src 目錄中建立一個名為 lib 的新資料夾，並在其中新增一個名為 prisma.ts 的新檔案。 ``` // prisma.ts import { PrismaClient } from "@prisma/client"; const prisma = new PrismaClient(); export default prisma; ``` 現在您可以在任何檔案中匯入相同的 Prisma 實例。 ## 設定 Shadcn 首先執行以下命令開始設定 shadcn： `npx shadcn-ui@latest init` 我選擇了以下選項： 打字稿：是的 風格：預設 底色: 板岩色 全域 CSS：src/app/globals.css CSS 變數：是 順風配置：tailwind.config.ts 元件：@/元件（預設） utils：@/lib/utils（預設） 反應伺服器元件：是 寫入 Components.json：是 接下來執行以下命令來設定下一個主題： `npm 安裝下一個主題` 然後將一個名為 theme-provider.tsx 的檔案加入到您的元件庫中並新增以下程式碼： ``` // theme-provider.tsx "use client" import * as React from "react" import { ThemeProvider as NextThemesProvider } from "next-themes" import { type ThemeProviderProps } from "next-themes/dist/types" export function ThemeProvider({ children, ...props }: ThemeProviderProps) { return <NextThemesProvider {...props}>{children}</NextThemesProvider> } ``` 設定完提供者後，您需要將其新增至 layout.tsx 中，以便在整個應用程式上實現它。使用主題提供者包裝 {children}，如下所示： ``` // layout.tsx return ( <html lang="en" suppressHydrationWarning> <body className={inter.className}> <ThemeProvider attribute="class" defaultTheme="system" enableSystem disableTransitionOnChange > {children} </ThemeProvider> </body> </html> ); ``` 現在前往 shadcn [主題頁](https://ui.shadcn.com/themes)。然後選擇您要使用的主題並按複製程式碼。然後將複製的程式碼加入您的 globals.css 中，如下所示： ``` // globals.css @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @layer base { :root { --background: 0 0% 100%; --foreground: 224 71.4% 4.1%; --card: 0 0% 100%; --card-foreground: 224 71.4% 4.1%; --popover: 0 0% 100%; --popover-foreground: 224 71.4% 4.1%; --primary: 262.1 83.3% 57.8%; --primary-foreground: 210 20% 98%; --secondary: 220 14.3% 95.9%; --secondary-foreground: 220.9 39.3% 11%; --muted: 220 14.3% 95.9%; --muted-foreground: 220 8.9% 46.1%; --accent: 220 14.3% 95.9%; --accent-foreground: 220.9 39.3% 11%; --destructive: 0 84.2% 60.2%; --destructive-foreground: 210 20% 98%; --border: 220 13% 91%; --input: 220 13% 91%; --ring: 262.1 83.3% 57.8%; --radius: 0.5rem; } .dark { --background: 224 71.4% 4.1%; --foreground: 210 20% 98%; --card: 224 71.4% 4.1%; --card-foreground: 210 20% 98%; --popover: 224 71.4% 4.1%; --popover-foreground: 210 20% 98%; --primary: 263.4 70% 50.4%; --primary-foreground: 210 20% 98%; --secondary: 215 27.9% 16.9%; --secondary-foreground: 210 20% 98%; --muted: 215 27.9% 16.9%; --muted-foreground: 217.9 10.6% 64.9%; --accent: 215 27.9% 16.9%; --accent-foreground: 210 20% 98%; --destructive: 0 62.8% 30.6%; --destructive-foreground: 210 20% 98%; --border: 215 27.9% 16.9%; --input: 215 27.9% 16.9%; --ring: 263.4 70% 50.4%; } } ``` 現在您應該能夠在專案中使用 shadcn 元件和主題。 ## 設定 Supabase 第一步是建立一個新的 SUPABASE 專案。接下來，安裝 next.js 驗證幫助程式庫： `npm install @supabase/auth-helpers-nextjs @supabase/supabase-js` 現在您必須將您的 supabase url 和您的匿名金鑰新增至您的 .env 檔案中。您的 .env 檔案現在應如下所示： ``` // .env DATABASE_URL=url NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=your-supabase-url NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=your-supabase-anon-key ``` 我們將使用 supabase cli 根據我們的架構產生類型。使用以下命令安裝 cli： `npm install supabase --save-dev` 為了登入 supabase，請執行“npx supabase login”，它會自動讓您登入。 現在我們可以透過執行以下命令來產生我們的類型： `npx supabase gen types typescript --project-id YOUR_PROJECT_ID > src/lib/database.types.ts` 應該在您的 lib 資料夾中新增文件，其中包含基於您的架構的類型。 現在在專案的根目錄中建立一個 middleware.ts 檔案並新增以下程式碼： ``` import { createMiddlewareClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { NextRequest } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function middleware(req: NextRequest) { const res = NextResponse.next(); const supabase = createMiddlewareClient<Database>({ req, res }); await supabase.auth.getSession(); return res; } ``` 現在，在應用程式目錄中建立一個名為 auth 的新資料夾，然後在 auth 中建立另一個名為callback 的資料夾，最後建立一個名為route.ts 的檔案。在該文件中加入以下程式碼： ``` // app/auth/callback/route.ts import { createRouteHandlerClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { NextRequest } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function GET(request: NextRequest) { const requestUrl = new URL(request.url); const code = requestUrl.searchParams.get("code"); if (code) { const cookieStore = cookies(); const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore, }); await supabase.auth.exchangeCodeForSession(code); } // URL to redirect to after sign in process completes return NextResponse.redirect(requestUrl.origin); } ``` 透過該設置，我們可以建立一個登入頁面。在應用程式目錄中建立一個名為「login with page.tsx」的新資料夾。 ``` // app/login/page.tsx "use client"; import { createClientComponentClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { useRouter } from "next/navigation"; import { useState } from "react"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export default function Login() { const [email, setEmail] = useState(""); const [password, setPassword] = useState(""); const router = useRouter(); const supabase = createClientComponentClient<Database>(); const handleSignUp = async () => { await supabase.auth.signUp({ email, password, options: { emailRedirectTo: `${location.origin}/auth/callback`, }, }); router.refresh(); }; const handleSignIn = async () => { await supabase.auth.signInWithPassword({ email, password, }); router.refresh(); }; const handleSignOut = async () => { await supabase.auth.signOut(); router.refresh(); }; return ( <> <input name="email" onChange={(e) => setEmail(e.target.value)} value={email} /> <input type="password" name="password" onChange={(e) => setPassword(e.target.value)} value={password} /> <button onClick={handleSignUp}>Sign up</button> <button onClick={handleSignIn}>Sign in</button> <button onClick={handleSignOut}>Sign out</button> </> ); } ``` 現在，在 auth 目錄中建立一個名為「sign-up」的新資料夾，並在該檔案中建立一個「route.ts」。新增以下程式碼： ``` // app/auth/sign-up/route.ts import { createRouteHandlerClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function POST(request: Request) { const requestUrl = new URL(request.url); const formData = await request.formData(); const email = String(formData.get("email")); const password = String(formData.get("password")); const cookieStore = cookies(); const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore, }); await supabase.auth.signUp({ email, password, options: { emailRedirectTo: `${requestUrl.origin}/auth/callback`, }, }); return NextResponse.redirect(requestUrl.origin, { status: 301, }); } ``` 在同一位置建立另一個名為「登入」的資料夾。 ``` // app/auth/login/route.ts import { createRouteHandlerClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function POST(request: Request) { const requestUrl = new URL(request.url); const formData = await request.formData(); const email = String(formData.get("email")); const password = String(formData.get("password")); const cookieStore = cookies(); const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore, }); await supabase.auth.signInWithPassword({ email, password, }); return NextResponse.redirect(requestUrl.origin, { status: 301, }); } ``` 最後在同一位置新增註銷路由。 ``` // app/auth/logout/route.ts import { createRouteHandlerClient } from '@supabase/auth-helpers-nextjs' import { cookies } from 'next/headers' import { NextResponse } from 'next/server' import type { Database } from '@/lib/database.types' export async function POST(request: Request) { const requestUrl = new URL(request.url) const cookieStore = cookies() const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore }) await supabase.auth.signOut() return NextResponse.redirect(`${requestUrl.origin}/login`, { status: 301, }) } ``` 現在，當您導航至 localhost http://localhost:3000/login 時，應該有基本的登入登出註冊功能。 現在我們有了一些帶有 prisma shadcn 和 supabase auth 設定的下一個 js 應用程式的基本樣板。 --- 原文出處：https://dev.to/isaacdyor/setting-up-nextjs-project-with-prisma-200j
我們很高興地宣布，[Edge Functions](https://supabase.com/docs/guides/functions) 現在原生支援 npm 模組和 Node 內建 API。您可以將數百萬個流行、常用的 npm 模組直接匯入 Edge Functions 中。 `從 'npm:drizzle-orm/node-postgres' 導入 { drizzle }` ## 將現有 Node 應用程式遷移到 Edge Functions 您可以透過最少的變更將現有的 Node 應用程式遷移到 Supabase Edge Functions。 我們建立了一個示範來展示如何遷移使用 Express、Node Postgres 和 Drizzle 的 Node 應用程式。有關在 Edge Functions 中使用 npm 模組和 Node 內建程式的更多訊息，請參閱[管理依賴項指南](https://supabase.com/docs/guides/functions/import-maps)。 {% 嵌入 https://youtu.be/eCbiywoDORw %} **npm 模組的底層運作原理** 我們執行一個開源 Deno 伺服器來託管 Edge Functions，稱為 [Supabase Edge Runtime](https://supabase.com/blog/edge-runtime-self-hosted-deno-functions)。此自訂版本可協助我們保持 Edge Functions 以相同的方式運作，無論部署在何處 - 在我們的託管平台上、在本地開發中還是在您的自託管環境中。 加入 npm 支援時最大的挑戰是找到適用於所有環境的方法。我們希望保持工作流程接近 Deno CLI 體驗。應該可以直接在原始程式碼中導入 npm 模組，而無需額外的建置步驟。 部署函數時，我們將其模組圖序列化為單一檔案格式（[eszip](https://github.com/denoland/eszip)）。在託管環境中，所有模組引用都會從 eszip 中載入。這可以防止獲取模組時出現任何額外的延遲以及模組依賴關係之間的潛在衝突。 我們也在本機和自架環境中使用了 eszip 模組載入器，因此我們只需要為所有環境實作一種模組載入策略。作為本地開發的另一個好處，此方法避免了與使用者係統中安裝的 npm 模組的潛在衝突，因為 Edge Function 的 npm 模組是獨立於 eszip 中的。 [重構模組載入器](https://github.com/supabase/edge-runtime/pull/223)修正了一些其他錯誤，例如[邊緣函數錯誤](https://github.com/supabase/cli /issues/1584#issuecomment-1848799355) 當專案中已存在`deno.lock` 檔案時。 ## 您要求的其他一些東西... **區域呼叫** 現在，您可以選擇在執行邊緣函數時指定區域（也許我們將來應該更改名稱）。通常，邊緣函數在最靠近呼叫函數的使用者的區域中執行。但是，有時您希望在靠近 Postgres 資料庫或其他第 3 方 API 的地方執行它，以獲得最佳效能。 功能仍然部署到所有區域。但是，在呼叫過程中，您可以提供“x-region”標頭以將執行限制在特定區域。 **捲曲** ``` # https://supabase.com/docs/guides/functions/deploy#invoking-remote-functions curl --request POST 'https://<project_ref>.supabase.co/functions/v1/hello-world' \ --header 'Authorization: Bearer ANON_KEY' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'x-region: eu-west-3' \ --data '{ "name":"Functions" }' ``` **JavaScript** ``` // https://supabase.com/docs/reference/javascript/installing import { createClient } from '@supabase/supabase-js' // Create a single supabase client for interacting with your database const supabase = createClient('https://xyzcompany.supabase.co', 'public-anon-key') // https://supabase.com/docs/reference/javascript/functions-invoke const { data, error } = await supabase.functions.invoke('hello-world', { body: { name: 'Functions' }, headers: { 'x-region': 'eu-west-3' }, }) ``` > ℹ️查看[區域呼叫指南](https://supabase.com/docs/guides/functions/regional-inspiration)以了解更多詳情。 **更好的指標** 我們在 [Supabase 儀表板](https://supabase.com/dashboard/project/_/functions) 的 Edge Functions 部分中加入了更多指標：它現在顯示 CPU 時間和使用的記憶體。我們也按 HTTP 狀態碼細分了呼叫。 這些變更可協助您發現邊緣功能的任何問題並採取行動。 > ℹ️ 請參閱 Edge Functions 的[日誌記錄和指標指南](https://supabase.com/docs/guides/functions/debugging) 以了解更多資訊。  **使用 Sentry 追蹤錯誤** 我們 Sentry 的朋友最近發布了官方的 [Sentry SDK for Deno](https://deno.land/x/[email protected])。有了這個，現在可以輕鬆追蹤 Sentry 邊緣函數中的錯誤和異常。 以下是一個簡單的範例，說明如何處理函數中的異常並將其傳送到 Sentry。 ``` import * as Sentry from 'https://deno.land/x/sentry/index.mjs' Sentry.init({ dsn: _DSN_, integrations: [], // Performance Monitoring tracesSampleRate: 1.0, // Set sampling rate for profiling - this is relative to tracesSampleRate profilesSampleRate: 1.0, }) // Set region and execution_id as custom tags Sentry.setTag('region', Deno.env.get('SB_REGION')) Sentry.setTag('execution_id', Deno.env.get('SB_EXECUTION_ID')) Deno.serve(async (req) => { try { const { name } = await req.json() const data = { message: `Hello ${name}!`, } return new Response(JSON.stringify(data), { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } }) } catch (e) { Sentry.captureException(e) return new Response(JSON.stringify({ msg: 'error' }), { status: 500, headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, }) } }) ``` ## 下一步是什麼 NPM 支援是 Edge Functions 最受歡迎的功能之一。如果您之前因缺乏支援而無法使用 Edge Functions，我們希望此更新能夠吸引您[再試一次](https://supabase.com/dashboard/project/_/functions)。如果您遇到任何問題，我們只需[一個支援請求](https://supabase.help/)。 對於現有的 Edge Functions 用戶來說，區域呼叫、更好的指標和錯誤處理只是接下來會發生的事情的一瞥。我們繼續迭代平台穩定性並對邊緣功能可以使用的資源設定自訂限制。請留意新的一年的另一篇文章。 ## 更多發布第 X 週 - [第 1 天 - Supabase Studio 更新：AI 助理與使用者模擬](https://supabase.com/blog/studio-introducing-assistant) - [pg_graphql：現在支援 Postgres 函式](https://supabase.com/blog/pg-graphql-postgres-functions) - [Postgres語言伺服器：實作解析器](https://supabase.com/blog/postgres-language-server-implementing-parser) - [Supabase 設計如何運作](https://supabase.com/blog/how-design-works-at-supabase) - [Supabase 專輯](https://www.youtube.com/watch?v=r1POD-IdG-I) - [Supabase 啟動週 X 黑客松](https://supabase.com/blog/supabase-hackathon-lwx) - [啟動週 X 社群聚會](https://supabase.com/blog/community-meetups-lwx) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/edge-functions-node-and-native-npm-compatibility-77f
隨著每個人和他們的貓為他們的應用程式建立一個“2023 Wrapped”，我無法阻止，不得不為這個很棒的 dev.to 社區建立一個小型開源應用程式 🥰 造訪[devto-wrapped.sliplane.app](https://devto-wrapped.sliplane.app/?username=code42cate)，輸入您的用戶名，看看您作為dev.to 的作者在2023 年取得了什麼成就！ **無需 API 金鑰或登入！** 這是我在 dev.to 的第一年的經驗：  PS：在評論中分享你的截圖，我會隨機挑選一個人，給他們發送一些免費的開發者貼紙作為提前的聖誕禮物🎅🎁 不管怎樣，你來這裡是為了學習一些東西，所以讓我們深入研究程式碼吧！ ## 教程 建立這個小應用程式的速度對我來說至關重要，因此我決定使用我最近使用的自己的[Hackathon Starter Template](https://dev.to/code42cate/how-to-win-any-hackathon -3i99)寫了關於。我剝離了一些我不需要的功能，從而產生了一個非常精簡的 monorepo： 1.Next.js + Tailwind 2. ShadcnUI 你可以在這個[Github儲存庫](https://github.com/Code42Cate/devto-wrapped)中看到所有內容 ### 設定 如果您想長期關注並親自嘗試一下，請按照以下步驟操作： ``` # Clone repository git clone https://github.com/Code42Cate/devto-wrapped.git # Install dependencies pnpm install # Start app pnpm run dev --filter web ``` 該應用程式現在應該從 http://localhost:3000 啟動。如果它不起作用，請在評論中告訴我！ ### 存取 dev.to 資料 這個小應用程式最有趣的部分可能是我們如何存取 dev.to 資料。雖然有幾種方法可以解決這個問題，但我有一些要求幫助我決定前進的方向： 1. 不抓取 - 花費太長時間，我希望資料可用 <1 秒 2. 僅公開資料 - 我不想向使用者詢問 API 金鑰或使用我自己的 3.不需要資料庫－我很懶，想避免無用的複雜性 這為我們提供了兩種可能的獲取資料的方式： 1. [記錄和未經驗證的 API 呼叫](https://developers.forem.com/api/v1) 2. 即使您未登錄，dev.to 網站也會進行未記錄的公開 API 呼叫 考慮到這兩種獲取資料的方式，我們基本上可以獲得 3 類資料： 1.使用API公開使用者資訊：`dev.to/api/users/by_username` 2. 使用 `dev.to/search/feed_content` API 和 `class_name=Article` 發布帖子 3. 包含 `dev.to/search/feed_content` 和 `class_name=Comment&search_fields=xyz` 的搜尋查詢的評論 這些 API 呼叫都是在伺服器端進行的，以加快請求速度，可以在「/apps/web/actions/api.ts」中找到。由於這只是組合在一起，因此功能相當簡單，錯誤處理也非常少： ``` export async function getUserdata(username: string): Promise<User | undefined> { const res = await fetch( `https://dev.to/api/users/by_username?url=${username}`, ); if (!res.ok) { return undefined; } const data = await res.json(); return data as User; } ``` 對於這個用例來說，這很好，但如果您不希望用戶發生意外崩潰，請記住正確捕獲異常並驗證您的類型😵 ### 計算統計資料 計算統計資料出奇地容易，主要是因為我們的資料非常小。即使你每天發帖，我們只會瀏覽 365 個帖子。迭代 365 個專案的陣列幾乎不需要時間，這給了我們很大的空間來完成工作，而無需關心效能！您在頁面上看到的每個統計資料都是在單一函數中計算的。以「總反應」為例： ``` const reactionsCount = posts?.reduce( (acc: number, post: Article) => acc + post.public_reactions_count, 0, ); ``` 我們需要做的就是檢查帖子陣列並總結每個帖子的“public_reactions_count”數量。田田，完成！ 即使對於更複雜的，它也只不過是一個嵌套循環： ``` const postsPerTag: Record<string, number> = posts?.reduce( (acc: Record<string, number>, post: Article) => { post.tag_list.forEach((tag) => { acc[tag] = acc[tag] ? acc[tag] + 1 : 1; }); return acc; }, {} as Record<string, number>, ); ``` ### 前端 由於這是使用 Next.js 建構的，因此所有內容都可以在「/apps/web/app/page.tsx」檔案中找到。 在元件的頂部，您可以先看到我們如何取得資料並檢查使用者是否存在或是否有足夠的資料來顯示任何內容： ``` const user = await getUserdata(username); if (!user) { return <EmptyUser message="This user could not be found 🫠" />; } const stats = await getStats(user.id.toString()); const mentionsCount = await getMentionedCommentCount(user.username); if (stats.postCount === 0) { return <EmptyUser message="This user has no posts 🫠" />; } ``` 不同的統計資料都是它們自己的元件，它們是 CSS 網格的一部分，看起來像這樣（縮短） ``` <div className="grid grid-cols-2 gap-2 w-full text-sm text-gray-800"> <PublishedPostsCard count={stats.postCount} /> <ReactionsCard count={stats.reactionsCount} /> <BusiestMonthCard busiestMonth={stats.busiestMonth} postsPerMonth={stats.postsPerMonth} /> <CommentsCard count={stats.commentsCount} /> <ReadingTimeCard readingTime={stats.readingTime} totalEstimatedReadingTime={stats.totalEstimatedReadingTime} /> </div> ``` 這些元件都是「啞」的，這意味著它們只負責顯示資料。他們不獲取或計算任何東西。其中大多數都非常簡單，就像這張「最佳貼文」卡： ``` import Image from "next/image"; import { Article } from "@/actions/api"; export default function BestPostCard({ post, coverImage, }: { post: Article; coverImage: string; }) { return ( <div className="flex w-full flex-col justify-between gap-2 rounded-xl border border-gray-300 bg-white p-4 shadow-md"> Your fans really loved this post: <br /> <Image src={coverImage} alt={post.title} width={500} height={500} className="rounded-md border border-gray-300" /> <a className="font-semibold underline-offset-2" href={`https://dev.to${post.path}`} > {post.title} </a> </div> ); } ``` ### 部署 為了部署我們的應用程式，我們將對其進行dockerize，然後使用Sliplane（稍微有偏見，我是聯合創始人！）將其託管在我們自己的[Hetzner Cloud](https://www.hetzner.com /cloud) 伺服器上。我在[上一篇部落格文章](https://dev.to/sliplane/understanding-nextjs-docker-images-2g08)中介紹瞭如何對Next.js 應用程式進行docker 化，這基本上是相同的，只是做了一些小的更改適應我的 Turborepo 設定:) ``` # src Dockerfile: https://github.com/vercel/turbo/blob/main/examples/with-docker/apps/web/Dockerfile FROM node:18-alpine AS alpine # setup pnpm on the alpine base FROM alpine as base ENV PNPM_HOME="/pnpm" ENV PATH="$PNPM_HOME:$PATH" RUN corepack enable RUN pnpm install turbo --global FROM base AS builder # Check https://github.com/nodejs/docker-node/tree/b4117f9333da4138b03a546ec926ef50a31506c3#nodealpine to understand why libc6-compat might be needed. RUN apk add --no-cache libc6-compat RUN apk update # Set working directory WORKDIR /app COPY . . RUN turbo prune --scope=web --docker # Add lockfile and package.json's of isolated subworkspace FROM base AS installer RUN apk add --no-cache libc6-compat RUN apk update WORKDIR /app # First install the dependencies (as they change less often) COPY .gitignore .gitignore COPY --from=builder /app/out/json/ . COPY --from=builder /app/out/pnpm-lock.yaml ./pnpm-lock.yaml COPY --from=builder /app/out/pnpm-workspace.yaml ./pnpm-workspace.yaml RUN pnpm install # Build the project COPY --from=builder /app/out/full/ . COPY turbo.json turbo.json RUN turbo run build --filter=web # use alpine as the thinest image FROM alpine AS runner WORKDIR /app # Don't run production as root RUN addgroup --system --gid 1001 nodejs RUN adduser --system --uid 1001 nextjs USER nextjs COPY --from=installer /app/apps/web/next.config.js . COPY --from=installer /app/apps/web/package.json . # Automatically leverage output traces to reduce image size # https://nextjs.org/docs/advanced-features/output-file-tracing COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/.next/standalone ./ COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/.next/static ./apps/web/.next/static COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/public ./apps/web/public CMD node apps/web/server.js ``` 在 Docker 化並推送到 Github 儲存庫後，我們需要做的就是在 Sliplane 中建立一個新服務並選擇我們想要託管的伺服器。我已經有一台伺服器，在上面執行一些小型專案，所以我只使用該伺服器：  點擊「部署」後，需要幾分鐘時間來建置並啟動我們的 Docker 映像。可以在日誌檢視器中監視進度：  第一次成功部署後，我們將獲得一個可以存取我們的應用程式的免費子網域，或者我們可以加入自己的自訂網域：  就是這樣！我們的應用程式在線，世界上每個人都可以存取，並且不會產生令人驚訝的無伺服器帳單 🤑 感謝您到目前為止的閱讀，不要忘記用您的截圖進行評論，以_可能_贏得一些貼紙😊 乾杯，喬納斯 --- 原文出處：https://dev.to/code42cate/devto-wrapped-2023-13o
為優秀的開源庫做出貢獻是建立作品集的好方法。 我已經編譯了 23 個優秀的開源程式庫和一些很好的入門問題。 不要忘記加星號並支持這些🌟  --- #產品中的人工智慧： ### 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 應用內 AI 聊天機器人與 AI 文字區域  開源平台，用於使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。 CopilotPortal：應用程式內人工智慧聊天機器人，可以「查看」當前應用程式狀態並採取行動。 CopilotTextarea：AI 驅動的 <textarea /'> 替換。具有自動完成、插入和生成功能。 ###[好第一期：](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit/issues/62) ``` Support bold and italicized text in CopilotTextarea Proposal: Add support for bold and italicized text in CopilotTextarea CopilotTextarea uses slate-js under the hood. Lots of examples for adding bold/italicized support Initially only add programatic support. UI support will be added separately in [TODO add issue] Implementation tips: changes will be made to render-element.tsx and base-copilot-textarea.tsx custom-editor.tsx structures may also require changes ``` {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ###2.[Tavily GPT 研究員](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher){% embed https://github.com/assafelovic/gpt-researcher no-readme %} ###3.[Pezzo.ai](https://github.com/pezzolabs/pezzo){% 嵌入 https://github.com/pezzolabs/pezzo no-readme %} ###4.[Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate){% 嵌入 https://github.com/weaviate/weaviate no-readme %} ###5.[LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain){% 嵌入 https://github.com/langchain-ai/langchain no-readme %} --- #🛜網頁開發： ### 6. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 使用 React 和 Node.js 開發全端 Web 應用程式  使用 React 和 Node.js 進行快速全端 Web 應用程式開發。 Wasp 提供了一種建立現代 Web 應用程式的簡化方法，將前端的 React 和後端的 Node.js 結合在一個緊密結合的框架中。 ###[好第一期：](https://github.com/wasp-lang/wasp/issues/874) ``` Add images (or link to the example app) of auth UI helpers Wasp provides At this point in docs (also in the tutorial if we're using it), it would be nice to add an image of UI helpers for Auth (login/signup form, Google/GitHub button, ...) so developers can immediately see what they are getting and how nice it looks. ``` {% cta https://github.com/wasp-lang/wasp %} 星黃蜂 ⭐️ {% endcta %} --- ###7.[ClickVote](https://github.com/clickvote/clickvote) {% 嵌入 https://github.com/clickvote/clickvote no-readme %} ###8.[ReactFlow](https://github.com/xyflow/xyflow) {% 嵌入 https://github.com/xyflow/xyflow no-readme %} ###9.[Trigger.dev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) {% 嵌入 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev no-readme %} ###10.[Novu](https://github.com/novuhq/novu) {% 嵌入 https://github.com/novuhq/novu no-readme %} --- #🧑💻DevOps： ### 11. [Logstash](https://github.com/elastic/logstash) - 由 elastic 傳輸和處理日誌和事件。  輕鬆將點讚、按讚和評論加入到您的網路應用程式中。 用於加入這些元件的簡單反應程式碼。 ### [第一期好](https://github.com/elastic/logstash/issues/15561) ``` Allow comments in pipeline config between hash entries Currently it seems not allowed to make comments between hash entries, this is a feature request to allow it. ``` {% cta https://github.com/elastic/logstash %} 明星 Logstash ⭐️ {% endcta %} --- ###12.[Odigos](https://github.com/keyval-dev/odigos) {% 嵌入 https://github.com/keyval-dev/odigos no-readme %} ###13.[Glasskube](https://github.com/glasskube/operator) {% 嵌入 https://github.com/glasskube/operator no-readme %} ###14.[鏡像](https://github.com/metalbear-co/mirrord){% 嵌入 https://github.com/metalbear-co/mirrord no-readme %} ###15.[挖土機](https://github.com/diggerhq/digger) {% 嵌入 https://github.com/diggerhq/digger no-readme %} --- #💽資料庫： ### 16. [Supabase](https://github.com/supabase/supabase) - 開源 Rirebase 替代品  使用託管 Postgres、身份驗證和即時功能建立現代資料驅動應用程式 ###[第一期好：](https://github.com/supabase/supabase/issues/19396) ``` Horizontal Scroll for CodeBlocks Currently when reading the dcs, it's not possible to view all of the code for alot of the samples. Is this the Component rendered across all of the web properties, if so I'll be happy to throw on a horizontal scroll bar that matches supabase branding. ``` {% cta https://github.com/supabase/supabase %} 明星 Supabase ⭐️ {% endcta %} --- ###17.[Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite){% 嵌入 https://github.com/appwrite/appwrite no-readme %} ###18.[Superduperdb] (https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb){% 嵌入 https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb no-readme %} ###19.[Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) {% 嵌入 https://github.com/milvus-io/milvus no-readme %} --- #👾其他： ### 21. [Snapify](https://github.com/MarconLP/snapify) - 開源螢幕錄製  螢幕錄製，但免費、開源，您負責自己的資料。 ###[好第一期：](https://github.com/MarconLP/snapify/issues/18) ``` Ability to create GIFs and take screenshots to also store in S3 ``` {% cta https://github.com/MarconLP/snapify %} 明星 Snapify ⭐️ {% endcta %} --- ###22.[ReactAgent](https://github.com/eylonmiz/react-agent){% 嵌入 https://github.com/eylonmiz/react-agent no-readme %} ###23.[對初學者來說很棒](https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners){% embed https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners no -readme %} --- #就是這樣，夥計們！ ## 別忘了按讚、留言和收藏🫡 --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/23-open-source-libraries-to-launch-your-portfolio-to-the-moon-fe
#我要做一個自動解方程 主控臺 --- "Error solving equation: Invalid left hand side of assignment operator = (char 5) Return:a + 27 = 0" --- ```<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="description" content="math.js | basic usage"> <title>math.js | basic usage</title> <script src="https://unpkg.com/mathjs/lib/browser/math.js"></script> </head> <body> <script> function solveEquation(equationString, variableRange = { start: -10, end: 10, step: 0.1 }) { if (typeof equationString !== 'string') { throw new Error('Equation must be a string'); } const equation = equationString.replace(/\s/g, ''); const variables = equation.match(/[a-zA-Z]+/g); if (!variables) { throw new Error('No variables found in equation'); } const parser = math.parser(); variables.forEach(variable => { parser.evaluate(`${variable} = ${variableRange.start}:${variableRange.step}:${variableRange.end}`); }); let result; try { result = parser.evaluate(equation); } catch (error) { throw new Error('Error solving equation: ' + error.message + "\nReturn:" + equationString); } return result; } const equationString = "a + 27 = 0"; try { const result = solveEquation(equationString); console.log("方程的解为:", result); } catch (error) { console.error(error.message); } </script> </body> </html>
我有一個資料表 大概 15 萬筆資料 其實也沒很多 before ``` $posts = Post::inRandomOrder() ->limit(1000) ->get(); ``` 這樣寫，結果跑起來超慢，然後我改寫 after ``` $posts = Post::orderBy('id', 'desc') ->where('id', '<', rand(1, \DB::table('posts')->max('id'))) ->limit(1000) ->get(); ``` 雖然，這樣就沒有很隨機了，而是從隨機中間點，抽 1000 筆出來 但因為我在產生 sitemap 而已，所以其實可接受 算是 laravel 小小地雷
# 長話短說；博士 我們都已經看到了 ChatGPT 的功能（這對任何人來說都不陌生）。 很多文章都是使用 ChatGPT 一遍又一遍地寫的。 **實際上**，DEV 上的文章有一半是用 ChatGPT 寫的。 你可以使用一些[AI內容偵測器](https://copyleaks.com/ai-content- detector)來檢視。 問題是，ChatGPT 永遠不會產生一些非凡的內容，除了它內部已經有（經過訓練/微調）的內容。 但有一種方法可以超越目前使用 RAG（OpenAI 助理）訓練的內容。 [上一篇](https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g)，我們討論了在您的文件上「訓練」ChatGPT；今天，讓我們看看如何從中製作出很多內容。我們將： - 使用 Docusaurus 建立新的部落格系統。 - 詢問 ChatGPT，為我們寫一篇與文件相關的部落格文章。  --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫，可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業！ [](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 {% cta https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev %} 為 Trigger.dev 儲存庫加註星標 ⭐️ {% endcta %} --- ## 上次回顧 ⏰ - 我們建立了一個作業來取得文件 XML 並提取所有 URL。 - 我們抓取了每個網站的 URL 並提取了標題和內容。 - 我們將所有內容儲存到文件中並將其發送給 ChatGPT 助手。 - 我們建立了一個 ChatBot 畫面來詢問 ChatGPT 有關文件的資訊。 您可以在此處找到上一個[教學]的完整原始程式碼（https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant）。 ---  ## 稍作修改⚙️ 上次，我們建立了一個文件助理。我們寫： ``` You are a documentation assistant, loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format. ``` 讓我們將其更改為部落格作者，請轉到“jobs/process.documentation.ts”第 92 行，並將其替換為以下內容： ``` You are a content writer assistant. You have been loaded with documentation from ${payload.url}, you write blog posts based on the documentation and return everything in the following MD format: --- slug: [post-slug] title: [post-title] --- [post-content] ``` 使用“slug”和“title”非常重要，因為這是 Docusaurus 的格式 - 我們的部落格系統可以接受（當然，我們也以 MD 格式發送所有輸出） ---  ## 多庫龍🦖 您可以使用多種類型的部落格系統！ 對於我們的用例，我們將使用 Docusaurus，它可以讀取基於 MD 的格式（我們從 ChatGPT 請求的輸出）。 **我們可以透過執行來安裝 Docusaurus：** ``` npx create-docusaurus@latest blog classic --typescript ``` 接下來，我們可以進入已建立的目錄並執行以下命令： ``` npm run start ``` 這將啟動 Docusaurus。你可以關註一下。還有一個名為“blog”的附加目錄，其中包含所有部落格文章；這是我們保存 ChatGPT 產生的部落格文章的地方。  ---  ## 產生部落格 📨 我們需要創造一個就業機會 - 取得部落格標題 - 使用 ChatGPT 產生完整的部落格文章 - 將其保存到我們部落格上的 MD 文件中 我們可以輕鬆地使用 ChatGPT 來實現這一點！ 前往“jobs”資料夾並新增一個名為“process.blog.ts”的新檔案。新增以下程式碼： ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; import {writeFileSync} from "fs"; import slugify from "slugify"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job, it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-blog", name: "Process Blog", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.blog.event", schema: object({ title: string(), aId: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { const {title, aId} = payload; const thread = await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: ` title: ${title} `, role: 'user', }); const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); return io.runTask('save-blog', async () => { const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { const fileName = slugify(title, {lower: true, strict: true, trim: true}); writeFileSync(`./blog/blog/${fileName}.md`, content.text.value) return {fileName}; } }); }, }); ``` - 我們加入了一些必要的變數： - `title` 部落格文章標題 - `aId` 上一篇文章中新增的助手 ID。 - 我們為助手建立了一個新線程（`io.openai.beta.threads.create`） - 我們無法在沒有任何線程的情況下質疑它。與之前的教程不同，在這裡，我們對每個請求建立一個新線程。我們不需要對話中最後一條訊息的上下文。 - 然後，我們使用部落格標題為線程（`io.openai.beta.threads.messages.create`）新增訊息。我們不需要提供額外的說明 - 我們已經在第一部分完成了該部分😀 - 我們執行 `io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion` 來啟動進程 - 通常，您需要某種每分鐘執行一次的遞歸來檢查作業是否完成，但是 [Trigger.dev]( http://Trigger .dev）已經加入了一種執行進程並同時等待它的方法🥳 - 我們在查詢正文中執行帶有“limit: 1”的“io.openai.beta.threads.messages.list”，以從對話中獲取第一則訊息（在ChatGPT 結果中，第一則訊息是最後一條訊息） 。 - 然後，我們使用「writeFileSync」從 ChatGPT 取得的值來儲存新建立的部落格 - 確保您擁有正確的部落格路徑。 轉到“jobs/index.ts”並加入以下行： ``` export * from "./process.blog"; ``` 現在，讓我們建立一個新的路由來觸發該作業。 前往“app/api”，建立一個名為“blog”的新資料夾，並在一個名為“route.tsx”的新檔案中 新增以下程式碼： ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const payload = await request.json(); if (!payload.title || !payload.aId) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Missing parameters'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.blog.event", payload }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` - 我們檢查標題和助理 ID 是否存在。 - 我們在 [Trigger.dev](http://Trigger.dev) 中觸發事件並發送訊息。 - 我們將事件 ID 傳送回客戶端，以便我們可以追蹤作業的進度。 ---  ## 前端🎩 沒什麼好做的！ 在我們的「components」目錄中，建立一個名為「blog.component.tsx」的新檔案和以下程式碼： ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Blog { title: string, aId: string; } export const BlogComponent: FC<{list: ExtendedAssistant[]}> = (props) => { const {list} = props; const {register, formState, handleSubmit} = useForm<Blog>(); const [event, setEvent] = useState<string | undefined>(undefined); const addBlog: SubmitHandler<Blog> = useCallback(async (param) => { const {eventId} = await (await fetch('/api/blog', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(param) })).json(); setEvent(eventId); }, []); return ( <> <form className="flex flex-col gap-3 mt-5" onSubmit={handleSubmit(addBlog)}> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Assistant</div> <select className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" {...register('aId', {required: true})}> {list.map(val => ( <option key={val.id} value={val.aId}>{val.url}</option> ))} </select> </div> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Title</div> <input className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" placeholder="Blog title" {...register('title', {required: true})} /> </div> <button className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3 bg-gray-100 hover:bg-gray-200" disabled={formState.isSubmitting}>Create blog</button> </form> {!!event && ( <Blog eventId={event} /> )} </> ) } export const Blog: FC<{eventId: string}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); if (data?.status !== 'SUCCESS') { return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> } return ( <div> <a href={`http://localhost:3000/blog/${data.output.fileName}`}>Check blog post</a> </div> ) }; ``` - 我們使用「react-hook-form」來輕鬆控制我們的輸入。 - 我們讓使用者選擇他們想要使用的助手。 - 我們建立一個包含文章標題的新輸入。 - 我們將所有內容傳送到先前建立的路由並傳回作業的「eventId」。 - 我們建立一個新的「<Blog />」元件，該元件顯示載入直到事件完成，並使用新建立的教程新增指向我們部落格的連結。 將元件加入我們的“components/main.tsx”檔案中： ``` {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <BlogComponent list={assistantState} />} ``` 我們完成了！  現在，讓我們新增部落格標題並點擊「生成」。  ---  ## 讓我們聯絡吧！ 🔌 作為開源開發者，您可以加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy) 做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev)，貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得： https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-blog-writer 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/generate-blogs-with-chatgpt-assistant-1894
如今，每個人都想成為我們所謂的「10 倍開發人員」。然而，這個術語經常被誤解和高估。 從本質上講，在我看來，高效或10 倍開發人員是指能夠利用所有可用工具來發揮其優勢的人，讓這些工具處理冗餘和重複性的任務，並使他能夠專注於複雜和創造性的工作。以下是成為 10 倍開發人員的一些提示和技巧： ## 使用腳本自動執行重複任務： 對於尋求優化工作流程的開發人員來說，透過腳本自動執行重複任務是一個遊戲規則改變者。 透過弄清楚哪些任務可以自動化，例如測試和部署，然後讓腳本處理它們，開發人員可以專注於工作中更具挑戰性的部分，並在過程中節省大量時間。 例如，此腳本建立一個新的專案資料夾，由使用者輸入命名，並在檔案總管中開啟它： ``` import os import subprocess def create_project_folder(project_name): # Create a new folder for the project os.makedirs(project_name) # Open the project folder in the file explorer subprocess.run(['explorer', project_name]) # Get the project name from the user project_name = input("Enter the name of your new project: ") # Call the function to create and open the project folder create_project_folder(project_name) ``` ## 鍵盤快速鍵掌握： 掌握程式碼編輯器或 IDE 中的鍵盤快速鍵對於加快編碼工作流程至關重要。 VS 程式碼的一些快捷方式範例： `Ctrl + P`：快速檔案導航，讓您可以按名稱開啟檔案。 `Ctrl + Shift + L`：選取目前單字的所有出現位置。 `Ctrl + /`：切換行註釋 `Ctrl + A`：選擇目前檔案中的所有行 `Ctrl + F`：尋找程式碼中的特定文本 `Ctrl + Shift + P`：開啟各種指令的指令面板。 `Alt + 向上/向下箭頭`：向上或向下移動目前行。 `Shift + 右箭頭 (→)`：選擇遊標右側的字元。 `Shift + 向左箭頭 (←)`：選擇遊標左側的字元。 「Alt + 點擊」：按住 Alt 鍵並點擊程式碼中的不同位置以建立多個遊標，從而允許您同時在這些位置進行編輯或鍵入。 ## 不要過度設計： 避免過度設計解決方案的誘惑。加入不必要的程式碼或架構複雜性是許多工程師和程式設計師遇到的常見陷阱。 然而，保持簡單不僅有利於您目前的工作流程，而且還可以讓其他人在將來更容易理解您的程式碼並就您的程式碼進行協作。 ## 掌握版本控制工作流程： 善於使用版本控制工作流程（例如使用 Git）將極大地提高您的工作效率，並幫助您的團隊在不妨礙彼此的情況下協同工作。 特別是使用 GitKraken 等工具或任何其他 GUI 替代品，提供直覺的介面，簡化分支、合併和追蹤變更等任務，使協作更加順暢。  如果出現問題，您可以輕鬆恢復到先前的狀態。這就像有一個安全網，可以確保每個人的工作順利配合，從而使建立軟體的整個過程更快、壓力更小。 ## 利用現有元件和函式庫： 不要重新發明輪子，而是使用經過嘗試和測試的可用解決方案。這不僅節省時間，而且使您的程式碼更加可靠和有效率。 這種方法使您能夠更多地關注專案的獨特方面。這是一種明智的策略，可以提高生產力並建立強大的軟體，而無需從頭開始。 ## 採用 HTML Emmet 進行快速原型設計： Emmet 是一個針對 Web 開發人員的工具包，可透過縮寫快速且有效率地進行編碼。 如果您使用 HTML，Emmet 可以顯著加快建立 HTML 結構的過程。 例子： ``` div>(header>ul>li*2>a)+footer>p ``` 輸出： ``` <div> <header> <ul> <li><a href=""></a></li> <li><a href=""></a></li> </ul> </header> <footer> <p></p> </footer> </div> ``` ## 利用人工智慧協助： - **GitHub 副駕駛：** 是 GitHub 與 OpenAI 合作開發的人工智慧驅動的程式碼補全工具。它透過在開發人員鍵入時產生智慧建議和自動完成來改變開發人員編寫程式碼的方式。這是迄今為止我嘗試過的最好的人工智慧工具之一。  - **標籤九：** 是一個人工智慧驅動的程式碼編輯器自動完成擴充。它超越了傳統的自動完成功能，使用機器學習模型來預測和建議整行或程式碼區塊。 用戶可以選擇免費使用 TabNine，但有一些限制，也可以透過訂閱來選擇專業版以獲得高級功能。 [TabNine](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/68un8zingjmsvnuk5pyl.png) - **聊天gpt :** ChatGPT 可以真正改變您的工作效率。例如，它可以提供有用的範例，例如建議用於測試的陣列或幫助重建程式碼片段。  如果您在程式設計概念上遇到困難或需要澄清，ChatGPT 可以提供快速且易於理解的解釋。這就像擁有一位知識淵博的編碼夥伴，24/7 全天候幫助您應對編碼挑戰，使您的開發過程更加順暢和高效。 ## VS 程式碼中的擴充： VS Code 中的擴充功能可以透過加入功能、自動化任務和增強開發環境來顯著提高工作效率： - **更漂亮：** Prettier 是一個固執己見的程式碼格式化程序，它會自動格式化您的程式碼，使其看起來乾淨且一致，從而使您免於手動格式化的麻煩。有了 Prettier，您的程式碼變得更加賞心悅目，您可以更加專注於編寫邏輯，而不必擔心樣式。  - **自動重新命名標籤：** 自動重命名標籤擴充就像 HTML 或 XML 的編碼助手。當您變更開始標記的名稱時，此擴充功能會自動更新結束標記以符合。  - **更好的評論：** Better Comments 擴充功能將幫助您在程式碼中建立更人性化的註解。透過此擴展，您將能夠對註釋進行分類。  - **智慧感知：** IntelliSense 是您的程式設計助手，可在您鍵入時提供智慧程式碼補全和建議。它預測您的需求並提供相關選項，使編碼更加有效率。一些範例：    - **孔雀:** 當您處理大量專案並在 VSCode 視窗之間跳轉時，Peacock 非常有用。它允許您將顏色連結到每個專案，因此每當您打開它時，您都可以透過顏色快速查看您所在的視窗。  --- **總而言之**，結合這些策略和工具可以真正徹底改變您的編碼方法，將您轉變為更有效率、更有效率的開發人員。擁抱 10 倍思維不僅可以提高個人生產力，還可以為您的團隊做出積極貢獻。因此，繼續實施這些技巧，並觀察您的編碼之旅進入一個全新的水平。 --- 原文出處：https://dev.to/idboussadel/how-to-become-a-10x-dev-ake
歡迎來到 JavaScript 的奇妙世界，在這裡，程式設計與魔法相遇！如果您曾經感受到在網路上建立內容的快感，但想知道其背後隱藏的策略，那麼您來對地方了。✨🚀 在這篇部落格中，我們將穿越 JavaScript 領域，揭開複雜的神秘面紗，擁抱簡單。沒有令人困惑的術語——只有簡單的英語解釋和逐步說明。無論您是編碼新手還是經驗豐富的開發人員，請加入我們，我們會發現 10 個高級 JavaScript 技巧，助您一臂之力_“啊哈！”_ ## 1. DESTRUCTURING ASSIGNMENT 賦值解構是一種簡潔的擷取方式 來自陣列或物件的值並將它們分配給變數。 它簡化了您的程式碼並提高了可讀性。為了 陣列，可以使用括號表示法，並且可以使用 物件的大括號。  --- ## 2. SPREAD SYNTAX 您可以使用擴充語法來擴充元素 一個陣列或一個物件的屬性到另一個物件中 這對於製作副本、合併物件以及 將多個參數傳遞給函數。  --- ## 3. CURRYING 柯里化是一種函數式程式設計技術，其中 接受多個參數的函數被轉換 分成一系列函數，每個函數取一個參數 這允許更好地重複使用和組合 程式碼。  --- ## 4. MEMOIZATION 這是一種快取技術，用於儲存結果 昂貴的函數呼叫並避免不必要的 重新計算。 它會顯著降低長期性能 遞歸或消耗函數。  --- ## 5. PROMISES AND ASYNC/AWAIT Promise 和 Async/Await 對於處理至關重要 更優雅地非同步操作並使程式碼更優雅 更具可讀性和可維護性。 它們有助於避免地獄般的回調並改善錯誤處理。  --- ## 6. CLOSURES 閉包是記住環境的函數 他們被創造出來，即使那個環境沒有 更容易存取。 它們對於建立私有變數和 行為封裝。  --- ## 7. FUNCTION COMPOSITION 函陣列合是將兩個或兩個函陣列合起來的過程 更多功能建立新功能。 它鼓勵程式碼重複使用並幫助建立 轉變一步一步複雜。  --- ## 8. PROXY 代理物件允許您建立自訂行為 用於基本的物件操作。它允許你攔截 並修改物件操作。 '物件，例如 存取屬性、分配和呼叫方法。  --- ## 9. EVENT DELEGATION 事件委託是一種附加事件委託的技術 父級的單一事件偵聽器而不是多個 每個孩子的聽眾。記憶體使用情況並改善 效能，特別是對於大型列表或動態列表 產生的內容。  --- ## 10. WEB WORKERS Web Workers 允許您在以下位置執行 JavaScript 程式碼 背景，與主線程一起。 它們對於卸載 CPU 密集型任務很有用， 避免 UI 掛起並提高效能回應能力。  --- ## 結論 好了，各位研究人員！😊 我們一起穿越了 JavaScript 星系，揭示了 10 種乍看之下很神奇的技術。但現在，有了一點理解和熱情，您就可以自信地應用這些編碼咒語了。 如果您喜歡這個神奇的旅程，請不要忘記點擊_關注按鈕_以了解更多編碼冒險。當然，您的評論是讓這個社區蓬勃發展的秘密武器。請在下面分享您的想法、問題或您自己的 JavaScript 技巧。讓我們繼續對話吧！ 感謝您加入這次冒險。下次見，祝您編碼愉快！ 🚀💻✨ --- 原文出處：https://dev.to/big_smoke/10-advanced-javascript-tricks-you-should-know--1ofj
# 簡介 ChatGPT 訓練至 2022 年。 但是，如果您希望它專門為您提供有關您網站的資訊怎麼辦？最有可能的是，這是不可能的，**但不再是了！** OpenAI 推出了他們的新功能 - [助手](https://platform.openai.com/docs/assistants/how-it-works)。 現在您可以輕鬆地為您的網站建立索引，然後向 ChatGPT 詢問有關該網站的問題。在本教程中，我們將建立一個系統來索引您的網站並讓您查詢它。我們將： - 抓取文件網站地圖。 - 從網站上的所有頁面中提取資訊。 - 使用新資訊建立新助理。 - 建立一個簡單的ChatGPT前端介面並查詢助手。  --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫，可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業！ [](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 --- ## 讓我們開始吧🔥 讓我們建立一個新的 NextJS 專案。 ``` npx create-next-app@latest ``` >💡 我們使用 NextJS 新的應用程式路由器。安裝專案之前請確保您的節點版本為 18+ 讓我們建立一個新的資料庫來保存助手和抓取的頁面。 對於我們的範例，我們將使用 [Prisma](https://www.prisma.io/) 和 SQLite。 安裝非常簡單，只需執行： ``` npm install prisma @prisma/client --save ``` 然後加入架構和資料庫 ``` npx prisma init --datasource-provider sqlite ``` 轉到“prisma/schema.prisma”並將其替換為以下架構： ``` // This is your Prisma schema file, // learn more about it in the docs: https://pris.ly/d/prisma-schema generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "sqlite" url = env("DATABASE_URL") } model Docs { id Int @id @default(autoincrement()) content String url String @unique identifier String @@index([identifier]) } model Assistant { id Int @id @default(autoincrement()) aId String url String @unique } ``` 然後執行 ``` npx prisma db push ``` 這將建立一個新的 SQLite 資料庫（本機檔案），其中包含兩個主表：“Docs”和“Assistant” - 「Docs」包含所有抓取的頁面 - `Assistant` 包含文件的 URL 和內部 ChatGPT 助理 ID。 讓我們新增 Prisma 客戶端。 建立一個名為「helper」的新資料夾，並新增一個名為「prisma.ts」的新文件，並在其中新增以下程式碼： ``` import {PrismaClient} from '@prisma/client'; export const prisma = new PrismaClient(); ``` 我們稍後可以使用“prisma”變數來查詢我們的資料庫。 ---  ## 刮擦和索引 ### 建立 Trigger.dev 帳戶 抓取頁面並為其建立索引是一項長期執行的任務。 **我們需要：** - 抓取網站地圖的主網站元 URL。 - 擷取網站地圖內的所有頁面。 - 前往每個頁面並提取內容。 - 將所有內容儲存到 ChatGPT 助手中。 為此，我們使用 Trigger.dev！ 註冊 [Trigger.dev 帳號](https://trigger.dev/)。 註冊後，建立一個組織並為您的工作選擇一個專案名稱。  選擇 Next.js 作為您的框架，並按照將 Trigger.dev 新增至現有 Next.js 專案的流程進行操作。  否則，請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。  複製您的 DEV 伺服器 API 金鑰並執行下面的程式碼片段來安裝 Trigger.dev。 仔細按照說明進行操作。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest init ``` 在另一個終端中執行以下程式碼片段，在 Trigger.dev 和您的 Next.js 專案之間建立隧道。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest dev ``` ### 安裝 ChatGPT (OpenAI) 我們將使用OpenAI助手，因此我們必須將其安裝到我們的專案中。 [建立新的 OpenAI 帳戶](https://platform.openai.com/) 並產生 API 金鑰。  點擊下拉清單中的「檢視 API 金鑰」以建立 API 金鑰。  接下來，透過執行下面的程式碼片段來安裝 OpenAI 套件。 ``` npm install @trigger.dev/openai ``` 將您的 OpenAI API 金鑰新增至「.env.local」檔案。 ``` OPENAI_API_KEY=<your_api_key> ``` 建立一個新目錄“helper”並新增一個新檔案“open.ai.tsx”，其中包含以下內容： ``` import {OpenAI} from "@trigger.dev/openai"; export const openai = new OpenAI({ id: "openai", apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!, }); ``` 這是我們透過 Trigger.dev 整合封裝的 OpenAI 用戶端。 ### 建立後台作業 讓我們繼續建立一個新的後台作業！ 前往“jobs”並建立一個名為“process.documentation.ts”的新檔案。 **新增以下程式碼：** ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {JSDOM} from "jsdom"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-documentation", name: "Process Documentation", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.documentation.event", schema: object({ url: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { } }); ``` 我們定義了一個名為「process.documentation.event」的新作業，並新增了一個名為 URL 的必要參數 - 這是我們稍後要傳送的文件 URL。 正如您所看到的，該作業是空的，所以讓我們向其中加入第一個任務。 我們需要獲取網站網站地圖並將其返回。 抓取網站將返回我們需要解析的 HTML。 為此，我們需要安裝 JSDOM。 ``` npm install jsdom --save ``` 並將其導入到我們文件的頂部： ``` import {JSDOM} from "jsdom"; ``` 現在，我們可以新增第一個任務。 用「runTask」包裝我們的程式碼很重要，這可以讓 Trigger.dev 將其與其他任務分開。觸發特殊架構將任務拆分為不同的進程，因此 Vercel 無伺服器逾時不會影響它們。 **這是第一個任務的程式碼：** ``` const getSiteMap = await io.runTask("grab-sitemap", async () => { const data = await (await fetch(payload.url)).text(); const dom = new JSDOM(data); const sitemap = dom.window.document.querySelector('[rel="sitemap"]')?.getAttribute('href'); return new URL(sitemap!, payload.url).toString(); }); ``` - 我們透過 HTTP 請求從 URL 取得整個 HTML。 - 我們將其轉換為 JS 物件。 - 我們找到網站地圖 URL。 - 我們解析它並返回它。 接下來，我們需要抓取網站地圖，提取所有 URL 並返回它們。 讓我們安裝“Lodash”——陣列結構的特殊函數。 ``` npm install lodash @types/lodash --save ``` 這是任務的程式碼： ``` export const makeId = (length: number) => { let text = ''; const possible = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'; for (let i = 0; i < length; i += 1) { text += possible.charAt(Math.floor(Math.random() * possible.length)); } return text; }; const {identifier, list} = await io.runTask("load-and-parse-sitemap", async () => { const urls = /(http|ftp|https):\/\/([\w_-]+(?:(?:\.[\w_-]+)+))([\w.,@?^=%&:\/~+#-]*[\w@?^=%&\/~+#-])/g; const identifier = makeId(5); const data = await (await fetch(getSiteMap)).text(); // @ts-ignore return {identifier, list: chunk(([...new Set(data.match(urls))] as string[]).filter(f => f.includes(payload.url)).map(p => ({identifier, url: p})), 25)}; }); ``` - 我們建立一個名為 makeId 的新函數來為所有頁面產生隨機辨識碼。 - 我們建立一個新任務並加入正規表示式來提取每個可能的 URL - 我們發送一個 HTTP 請求來載入網站地圖並提取其所有 URL。 - 我們將 URL「分塊」為 25 個元素的陣列（如果有 100 個元素，則會有四個 25 個元素的陣列） 接下來，讓我們建立一個新作業來處理每個 URL。 **這是完整的程式碼：** ``` function getElementsBetween(startElement: Element, endElement: Element) { let currentElement = startElement; const elements = []; // Traverse the DOM until the endElement is reached while (currentElement && currentElement !== endElement) { currentElement = currentElement.nextElementSibling!; // If there's no next sibling, go up a level and continue if (!currentElement) { // @ts-ignore currentElement = startElement.parentNode!; startElement = currentElement; if (currentElement === endElement) break; continue; } // Add the current element to the list if (currentElement && currentElement !== endElement) { elements.push(currentElement); } } return elements; } const processContent = client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-content", name: "Process Content", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.content.event", schema: object({ url: string(), identifier: string(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { return io.runTask('grab-content', async () => { // We first grab a raw html of the content from the website const data = await (await fetch(payload.url)).text(); // We load it with JSDOM so we can manipulate it const dom = new JSDOM(data); // We remove all the scripts and styles from the page dom.window.document.querySelectorAll('script, style').forEach((el) => el.remove()); // We grab all the titles from the page const content = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('h1, h2, h3, h4, h5, h6')); // We grab the last element so we can get the content between the last element and the next element const lastElement = content[content.length - 1]?.parentElement?.nextElementSibling!; const elements = []; // We loop through all the elements and grab the content between each title for (let i = 0; i < content.length; i++) { const element = content[i]; const nextElement = content?.[i + 1] || lastElement; const elementsBetween = getElementsBetween(element, nextElement); elements.push({ title: element.textContent, content: elementsBetween.map((el) => el.textContent).join('\n') }); } // We create a raw text format of all the content const page = ` ---------------------------------- url: ${payload.url}\n ${elements.map((el) => `${el.title}\n${el.content}`).join('\n')} ---------------------------------- `; // We save it to our database await prisma.docs.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { content: page, identifier: payload.identifier }, create: { url: payload.url, content: page, identifier: payload.identifier } }); }); }, }); ``` - 我們從 URL 中獲取內容（之前從網站地圖中提取） - 我們用`JSDOM`解析它 - 我們刪除頁面上存在的所有可能的“<script>”或“<style>”。 - 我們抓取頁面上的所有標題（`h1`、`h2`、`h3`、`h4`、`h5`、`h6`） - 我們迭代標題並獲取它們之間的內容。我們不想取得整個頁面內容，因為它可能包含不相關的內容。 - 我們建立頁面原始文字的版本並將其保存到我們的資料庫中。 現在，讓我們為每個網站地圖 URL 執行此任務。 觸發器引入了名為“batchInvokeAndWaitForCompletion”的東西。 它允許我們批量發送 25 個專案進行處理，並且它將同時處理所有這些專案。下面是接下來的幾行程式碼： ``` let i = 0; for (const item of list) { await processContent.batchInvokeAndWaitForCompletion( 'process-list-' + i, item.map( payload => ({ payload, }), 86_400), ); i++; } ``` 我們以 25 個為一組[手動觸發](https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/invoke)之前建立的作業。 完成後，讓我們將保存到資料庫的所有內容並連接它： ``` const data = await io.runTask("get-extracted-data", async () => { return (await prisma.docs.findMany({ where: { identifier }, select: { content: true } })).map((d) => d.content).join('\n\n'); }); ``` 我們使用之前指定的標識符。 現在，讓我們在 ChatGPT 中使用新資料建立一個新檔案： ``` const file = await io.openai.files.createAndWaitForProcessing("upload-file", { purpose: "assistants", file: data }); ``` `createAndWaitForProcessing` 是 Trigger.dev 建立的任務，用於將檔案上傳到助手。如果您在沒有整合的情況下手動使用“openai”，則必須串流傳輸檔案。 現在讓我們建立或更新我們的助手： ``` const assistant = await io.openai.runTask("create-or-update-assistant", async (openai) => { const currentAssistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: payload.url } }); if (currentAssistant) { return openai.beta.assistants.update(currentAssistant.aId, { file_ids: [file.id] }); } return openai.beta.assistants.create({ name: identifier, description: 'Documentation', instructions: 'You are a documentation assistant, you have been loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format.', model: 'gpt-4-1106-preview', tools: [{ type: "code_interpreter" }, {type: 'retrieval'}], file_ids: [file.id], }); }); ``` - 我們首先檢查是否有針對該特定 URL 的助手。 - 如果我們有的話，讓我們用新文件更新助手。 - 如果沒有，讓我們建立一個新的助手。 - 我們傳遞「你是文件助理」的指令，需要注意的是，我們希望最終輸出為「MD」格式，以便稍後更好地顯示。 對於拼圖的最後一塊，讓我們將新助手儲存到我們的資料庫中。 **這是程式碼：** ``` await io.runTask("save-assistant", async () => { await prisma.assistant.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { aId: assistant.id, }, create: { aId: assistant.id, url: payload.url, } }); }); ``` 如果該 URL 已經存在，我們可以嘗試使用新的助手 ID 來更新它。 這是該頁面的完整程式碼： ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {JSDOM} from "jsdom"; import {chunk} from "lodash"; import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; const makeId = (length: number) => { let text = ''; const possible = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'; for (let i = 0; i < length; i += 1) { text += possible.charAt(Math.floor(Math.random() * possible.length)); } return text; }; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-documentation", name: "Process Documentation", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.documentation.event", schema: object({ url: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { // The first task to get the sitemap URL from the website const getSiteMap = await io.runTask("grab-sitemap", async () => { const data = await (await fetch(payload.url)).text(); const dom = new JSDOM(data); const sitemap = dom.window.document.querySelector('[rel="sitemap"]')?.getAttribute('href'); return new URL(sitemap!, payload.url).toString(); }); // We parse the sitemap; instead of using some XML parser, we just use regex to get the URLs and we return it in chunks of 25 const {identifier, list} = await io.runTask("load-and-parse-sitemap", async () => { const urls = /(http|ftp|https):\/\/([\w_-]+(?:(?:\.[\w_-]+)+))([\w.,@?^=%&:\/~+#-]*[\w@?^=%&\/~+#-])/g; const identifier = makeId(5); const data = await (await fetch(getSiteMap)).text(); // @ts-ignore return {identifier, list: chunk(([...new Set(data.match(urls))] as string[]).filter(f => f.includes(payload.url)).map(p => ({identifier, url: p})), 25)}; }); // We go into each page and grab the content; we do this in batches of 25 and save it to the DB let i = 0; for (const item of list) { await processContent.batchInvokeAndWaitForCompletion( 'process-list-' + i, item.map( payload => ({ payload, }), 86_400), ); i++; } // We get the data that we saved in batches from the DB const data = await io.runTask("get-extracted-data", async () => { return (await prisma.docs.findMany({ where: { identifier }, select: { content: true } })).map((d) => d.content).join('\n\n'); }); // We upload the data to OpenAI with all the content const file = await io.openai.files.createAndWaitForProcessing("upload-file", { purpose: "assistants", file: data }); // We create a new assistant or update the old one with the new file const assistant = await io.openai.runTask("create-or-update-assistant", async (openai) => { const currentAssistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: payload.url } }); if (currentAssistant) { return openai.beta.assistants.update(currentAssistant.aId, { file_ids: [file.id] }); } return openai.beta.assistants.create({ name: identifier, description: 'Documentation', instructions: 'You are a documentation assistant, you have been loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format.', model: 'gpt-4-1106-preview', tools: [{ type: "code_interpreter" }, {type: 'retrieval'}], file_ids: [file.id], }); }); // We update our internal database with the assistant await io.runTask("save-assistant", async () => { await prisma.assistant.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { aId: assistant.id, }, create: { aId: assistant.id, url: payload.url, } }); }); }, }); export function getElementsBetween(startElement: Element, endElement: Element) { let currentElement = startElement; const elements = []; // Traverse the DOM until the endElement is reached while (currentElement && currentElement !== endElement) { currentElement = currentElement.nextElementSibling!; // If there's no next sibling, go up a level and continue if (!currentElement) { // @ts-ignore currentElement = startElement.parentNode!; startElement = currentElement; if (currentElement === endElement) break; continue; } // Add the current element to the list if (currentElement && currentElement !== endElement) { elements.push(currentElement); } } return elements; } // This job will grab the content from the website const processContent = client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-content", name: "Process Content", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.content.event", schema: object({ url: string(), identifier: string(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { return io.runTask('grab-content', async () => { try { // We first grab a raw HTML of the content from the website const data = await (await fetch(payload.url)).text(); // We load it with JSDOM so we can manipulate it const dom = new JSDOM(data); // We remove all the scripts and styles from the page dom.window.document.querySelectorAll('script, style').forEach((el) => el.remove()); // We grab all the titles from the page const content = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('h1, h2, h3, h4, h5, h6')); // We grab the last element so we can get the content between the last element and the next element const lastElement = content[content.length - 1]?.parentElement?.nextElementSibling!; const elements = []; // We loop through all the elements and grab the content between each title for (let i = 0; i < content.length; i++) { const element = content[i]; const nextElement = content?.[i + 1] || lastElement; const elementsBetween = getElementsBetween(element, nextElement); elements.push({ title: element.textContent, content: elementsBetween.map((el) => el.textContent).join('\n') }); } // We create a raw text format of all the content const page = ` ---------------------------------- url: ${payload.url}\n ${elements.map((el) => `${el.title}\n${el.content}`).join('\n')} ---------------------------------- `; // We save it to our database await prisma.docs.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { content: page, identifier: payload.identifier }, create: { url: payload.url, content: page, identifier: payload.identifier } }); } catch (e) { console.log(e); } }); }, }); ``` 我們已經完成建立後台作業來抓取和索引文件🎉 ### 詢問助理 現在，讓我們建立一個任務來詢問我們的助手。 前往“jobs”並建立一個新檔案“question.assistant.ts”。 **新增以下程式碼：** ``` import {eventTrigger} from "@trigger.dev/sdk"; import {client} from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "question-assistant", name: "Question Assistant", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "question.assistant.event", schema: object({ content: string(), aId: string(), threadId: string().optional(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { // Create or use an existing thread const thread = payload.threadId ? await io.openai.beta.threads.retrieve('get-thread', payload.threadId) : await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); // Create a message in the thread await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: payload.content, role: 'user', }); // Run the thread const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); // Check the status of the thread if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } // Get the messages from the thread const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { return {content: content.text.value, threadId: thread.id}; } } }); ``` - 該事件需要三個參數 - `content` - 我們想要傳送給助理的訊息。 - `aId` - 我們先前建立的助手的內部 ID。 - `threadId` - 對話的執行緒 ID。正如您所看到的，這是一個可選參數，因為在第一個訊息中，我們還沒有線程 ID。 - 然後，我們建立或取得前一個執行緒的執行緒。 - 我們在助理提出的問題的線索中加入一條新訊息。 - 我們執行線程並等待它完成。 - 我們取得訊息清單（並將其限制為 1），因為第一則訊息是對話中的最後一則訊息。 - 我們返回訊息內容和我們剛剛建立的線程ID。 ### 新增路由 我們需要為我們的應用程式建立 3 個 API 路由： 1、派新助理進行處理。 2. 透過URL獲取特定助手。 3. 新增訊息給助手。 在「app/api」中建立一個名為assistant的新資料夾，並在其中建立一個名為「route.ts」的新檔案。裡面加入如下程式碼： ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); if (!body.url) { return new Response(JSON.stringify({error: 'URL is required'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.documentation.event", payload: {url: body.url}, }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } export async function GET(request: Request) { const url = new URL(request.url).searchParams.get('url'); if (!url) { return new Response(JSON.stringify({error: 'URL is required'}), {status: 400}); } const assistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: url } }); return new Response(JSON.stringify(assistant), {status: 200}); } ``` 第一個「POST」方法取得一個 URL，並使用用戶端傳送的 URL 觸發「process.documentation.event」作業。 第二個「GET」方法從我們的資料庫中透過客戶端發送的 URL 取得助手。 現在，讓我們建立向助手新增訊息的路由。 在「app/api」內部建立一個新資料夾「message」並新增一個名為「route.ts」的新文件，然後新增以下程式碼： ``` import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); // Check that we have the assistant id and the message if (!body.id || !body.message) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Id and Message are required'}), {status: 400}); } // get the assistant id in OpenAI from the id in the database const assistant = await prisma.assistant.findUnique({ where: { id: +body.id } }); // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "question.assistant.event", payload: { content: body.message, aId: assistant?.aId, threadId: body.threadId }, }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` 這是一個非常基本的程式碼。我們從客戶端獲取訊息、助手 ID 和線程 ID，並將其發送到我們之前建立的「question.assistant.event」。 最後要做的事情是建立一個函數來獲取我們所有的助手。 在「helpers」內部建立一個名為「get.list.ts」的新函數並新增以下程式碼： ``` import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; // Get the list of all the available assistants export const getList = () => { return prisma.assistant.findMany({ }); } ``` 非常簡單的程式碼即可獲得所有助手。 我們已經完成了後端🥳 讓我們轉到前面。 ---  ## 建立前端 我們將建立一個基本介面來新增 URL 並顯示已新增 URL 的清單：  ### 首頁 將 `app/page.tsx` 的內容替換為以下程式碼： ``` import {getList} from "@openai-assistant/helper/get.list"; import Main from "@openai-assistant/components/main"; export default async function Home() { const list = await getList(); return ( <Main list={list} /> ) } ``` 這是一個簡單的程式碼，它從資料庫中取得清單並將其傳遞給我們的 Main 元件。 接下來，讓我們建立“Main”元件。 在「app」內建立一個新資料夾「components」並新增一個名為「main.tsx」的新檔案。 **新增以下程式碼：** ``` "use client"; import {Assistant} from '@prisma/client'; import {useCallback, useState} from "react"; import {FieldValues, SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {ChatgptComponent} from "@openai-assistant/components/chatgpt.component"; import {AssistantList} from "@openai-assistant/components/assistant.list"; import {TriggerProvider} from "@trigger.dev/react"; export interface ExtendedAssistant extends Assistant { pending?: boolean; eventId?: string; } export default function Main({list}: {list: ExtendedAssistant[]}) { const [assistantState, setAssistantState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit: SubmitHandler<FieldValues> = useCallback(async (data) => { const assistantResponse = await (await fetch('/api/assistant', { body: JSON.stringify({url: data.url}), method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } })).json(); setAssistantState([...assistantState, {...assistantResponse, url: data.url, pending: true}]); }, [assistantState]) const changeStatus = useCallback((val: ExtendedAssistant) => async () => { const assistantResponse = await (await fetch(`/api/assistant?url=${val.url}`, { method: 'GET', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } })).json(); setAssistantState([...assistantState.filter((v) => v.id), assistantResponse]); }, [assistantState]) return ( <TriggerProvider publicApiKey={process.env.NEXT_PUBLIC_TRIGGER_PUBLIC_API_KEY!}> <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 flex flex-col gap-4"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add documentation link" type="text" {...register('url', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300 flex gap-2 flex-wrap"> {assistantState.map(val => ( <AssistantList key={val.url} val={val} onFinish={changeStatus(val)} /> ))} </div> {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <ChatgptComponent list={assistantState} />} </div> </TriggerProvider> ) } ``` 讓我們看看這裡發生了什麼： - 我們建立了一個名為「ExtendedAssistant」的新接口，其中包含兩個參數「pending」和「eventId」。當我們建立一個新的助理時，我們沒有最終的值，我們將只儲存`eventId`並監聽作業處理直到完成。 - 我們從伺服器元件取得清單並將其設定為新狀態（以便我們稍後可以修改它） - 我們新增了「TriggerProvider」來幫助我們監聽事件完成並用資料更新它。 - 我們使用「react-hook-form」建立一個新表單來新增助手。 - 我們新增了一個帶有一個輸入「URL」的表單來提交新的助理進行處理。 - 我們迭代並顯示所有現有的助手。 - 在提交表單時，我們將資訊傳送到先前建立的「路由」以新增助理。 - 事件完成後，我們觸發「changeStatus」以從資料庫載入助手。 - 最後，我們有了 ChatGPT 元件，只有在沒有等待處理的助手時才會顯示（`!f.pending`） 讓我們建立 `AssistantList` 元件。 在「components」內，建立一個新檔案「assistant.list.tsx」並在其中加入以下內容： ``` "use client"; import {FC, useEffect} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; export const Loading: FC<{eventId: string, onFinish: () => void}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); useEffect(() => { if (!data || error) { return ; } if (data.status === 'SUCCESS') { props.onFinish(); } }, [data]); return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> }; export const AssistantList: FC<{val: ExtendedAssistant, onFinish: () => void}> = (props) => { const {val, onFinish} = props; if (val.pending) { return <Loading eventId={val.eventId!} onFinish={onFinish} /> } return ( <div key={val.url} className="pointer relative bg-green-300 border-green-500 p-1 px-3 text-green-950 border rounded-2xl hover:bg-red-300 hover:border-red-500 hover:text-red-950 before:content-[attr(data-content)]" data-content={val.url} /> ) } ``` 我們迭代我們建立的所有助手。如果助手已經建立，我們只顯示名稱。如果沒有，我們渲染`<Loading />`元件。 載入元件在螢幕上顯示“正在載入”，並長時間輪詢伺服器直到事件完成。 我們使用 Trigger.dev 建立的 useEventRunDetails 函數來了解事件何時完成。 事件完成後，它會觸發「onFinish」函數，用新建立的助手更新我們的客戶端。 ### 聊天介面  現在，讓我們加入 ChatGPT 元件並向我們的助手提問！ - 選擇我們想要使用的助手 - 顯示訊息列表 - 新增我們要傳送的訊息的輸入和提交按鈕。 在「components」內部新增一個名為「chatgpt.component.tsx」的新文件 讓我們繪製 ChatGPT 聊天框： ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useRef, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import Markdown from 'react-markdown' import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Messages { message?: string eventId?: string } export const ChatgptComponent = ({list}: {list: ExtendedAssistant[]}) => { const url = useRef<HTMLSelectElement>(null); const [message, setMessage] = useState(''); const [messagesList, setMessagesList] = useState([] as Messages[]); const [threadId, setThreadId] = useState<string>('' as string); const submitForm = useCallback(async (e: any) => { e.preventDefault(); setMessagesList((messages) => [...messages, {message: `**[ME]** ${message}`}]); setMessage(''); const messageResponse = await (await fetch('/api/message', { method: 'POST', body: JSON.stringify({message, id: url.current?.value, threadId}), })).json(); if (!threadId) { setThreadId(messageResponse.threadId); } setMessagesList((messages) => [...messages, {eventId: messageResponse.eventId}]); }, [message, messagesList, url, threadId]); return ( <div className="border border-black/50 rounded-2xl flex flex-col"> <div className="border-b border-b-black/50 h-[60px] gap-3 px-3 flex items-center"> <div>Assistant:</div> <div> <select ref={url} className="border border-black/20 rounded-xl p-2"> {list.filter(f => !f.pending).map(val => ( <option key={val.id} value={val.id}>{val.url}</option> ))} </select> </div> </div> <div className="flex-1 flex flex-col gap-3 py-3 w-full min-h-[500px] max-h-[1000px] overflow-y-auto overflow-x-hidden messages-list"> {messagesList.map((val, index) => ( <div key={index} className={`flex border-b border-b-black/20 pb-3 px-3`}> <div className="w-full"> {val.message ? <Markdown>{val.message}</Markdown> : <MessageComponent eventId={val.eventId!} onFinish={setThreadId} />} </div> </div> ))} </div> <form onSubmit={submitForm}> <div className="border-t border-t-black/50 h-[60px] gap-3 px-3 flex items-center"> <div className="flex-1"> <input value={message} onChange={(e) => setMessage(e.target.value)} className="read-only:opacity-20 outline-none border border-black/20 rounded-xl p-2 w-full" placeholder="Type your message here" /> </div> <div> <button className="border border-black/20 rounded-xl p-2 disabled:opacity-20" disabled={message.length < 3}>Send</button> </div> </div> </form> </div> ) } export const MessageComponent: FC<{eventId: string, onFinish: (threadId: string) => void}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); useEffect(() => { if (!data || error) { return ; } if (data.status === 'SUCCESS') { props.onFinish(data.output.threadId); } }, [data]); if (!data || error || data.status !== 'SUCCESS') { return ( <div className="flex justify-end items-center pb-3 px-3"> <div className="animate-spin rounded-full h-3 w-3 border-t-2 border-b-2 border-blue-500" /> </div> } return <Markdown>{data.output.content}</Markdown>; }; ``` 這裡正在發生一些令人興奮的事情： - 當我們建立新訊息時，我們會自動將其呈現在螢幕上作為「我們的」訊息，但是當我們將其發送到伺服器時，我們需要推送事件 ID，因為我們還沒有訊息。這就是我們使用 `{val.message ? <Markdown>{val.message}</Markdown> : <MessageComponent eventId={val.eventId!} onFinish={setThreadId} />}` - 我們用「Markdown」元件包裝訊息。如果您還記得，我們在前面的步驟中告訴 ChatGPT 以 MD 格式輸出所有內容，以便我們可以正確渲染它。 - 事件處理完成後，我們會更新線程 ID，以便我們從以下訊息中獲得相同對話的上下文。 我們就完成了🎉 ---  ## 讓我們聯絡吧！ 🔌 作為開源開發者，您可以加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy) 做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev)，貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得： [https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant](https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant) 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g
VSCode 寫程式技巧分享！ ## 更聰明地複製、貼上 我見過人們透過執行以下操作來複製貼上程式碼： 1. 將滑鼠遊標移至單字開頭。 2. 按住左鍵點選。 3. 一直拖曳到單字最後。 4. 釋放左鍵點選。 5. 右鍵點選所選內容。 6. 按一下「複製」。 7. 在 VS Code 的檔案總管中捲動以尋找目標檔案。 8. 點選目標檔案。 9. 將遊標移到檔案中的所需位置。 8. 右鍵點選目標位置。 9. 按一下「貼上」。 這是一個有點慢的過程。特別是如果您需要多次應用此操作...改進複製貼上的一些方法是： - 使用“CTRL + C”進行**複製**，使用“CTRL + V”進行**貼上**。 - 使用“CTRL + SHIFT + 左/右箭頭”**增加/減少單字選擇**。 - 使用“SHIFT + 左/右”箭頭**按字元增加/減少選擇**。 - 點擊 VS Code 中的一行程式碼並按下「CTRL + X」將**將該行放入剪貼簿**。在任何地方使用“CTRL + V”都會**在其中插入該行程式碼**。 - 使用「ALT + 向上/向下箭頭」**將一行程式碼向上/向下移動**一個位置。 更聰明地複製貼上也意味著更聰明地導航。 ## 更聰明地導航 使用組合鍵“CTRL + P”，而不是手動瀏覽資源管理器窗格。這樣，您可以按名稱搜尋文件。這是一個“智能”搜尋，意味著它不僅會查找包含搜尋文本的單詞，還會查找組合，例如“prodetcon”還將查找“project-details-container.component.ts”。使用「CTRL + P」比看到有人在檔案總管窗格中掙扎要快得多，這本身就是一種痛苦（雙關語）。  不要透過捲動來尋找文件內的某些程式碼，而是使用以下組合鍵： - `CTRL + G`：轉到行 - `CTRL + F`：在檔案中搜尋（使用`ENTER`鍵導航到下一個符合專案） - `CTRL + 點選類別/函數/等`：轉到所述類別/函數/等的定義。 使用“CTRL + TAB”在上次開啟的檔案和目前開啟的檔案之間切換（或使用“TAB”進一步切換到其他開啟的檔案）。這比將遊標移到工作列、查找正確的標籤並點擊它打開要快得多。 > 注意：在 VS Code 中，以這種方式在開啟的檔案之間進行切換非常有效率。另外，在 Windows 中使用「ALT + TAB」在開啟的視窗之間切換。 ## 更聰明地重新命名 不要自己重命名變數的每一次出現。它既耗時又容易出錯。相反，請轉到該變數的定義並按“F2”，重命名它，然後按“ENTER”。這將改變每一次發生的情況。這不僅適用於變數，也適用於函數、類別、介面等。這也適用於跨文件。  ## 使用 Emmet [Emmet](https://emmet.io/) 是一個內容/程式碼輔助工具，可以更快、更有效率地編寫程式碼。它是[VS Code 的標準](https://code.visualstudio.com/docs/editor/emmet)，因此不需要任何插件。這個概念很簡單：您開始輸入 Emmet 縮寫，按下“TAB”或“ENTER”，就會出現該縮寫的完整 Emmet 片段。 Emmet 縮寫的範例可以是「.grid>.col*3」。當您按下「TAB」或「ENTER」時，VS Code 會為您填寫整段程式碼：  Emmet 的一大優點是您也可以產生 [“lorem ipsum” 文字](https://docs.emmet.io/abbreviations/lorem-ipsum/)。例如，`ul>li*4>lorem4`將產生一個包含 4 個元素的無序列表，每個清單專案包含 4 個隨機單字。  ## 使用格式化程式 使用 VS Code 中的程式碼格式化程式來格式化程式碼。我強烈推薦[Prettier](https://prettier.io/docs/en/)。 使用程式碼格式化程式的好處之一是它還可以「美化」您的程式碼。因此，如果您從根本沒有佈局的地方複製貼上程式碼，您可以點擊格式組合鍵（“CTRL + ALT + F”）等等，您的程式碼現在“美化”了，更重要的是，可讀了。  > 注意：一個好的提示是在儲存時套用格式。您可以在設定中變更此設定（尋找「儲存時格式」）。 格式化不僅對你自己有用，而且對整個團隊有用，因為它強制團隊的程式碼更加一致。看看我的另一篇文章[在Angular 專案中強制執行前端指南](https://dev.to/kinginit/enforcing-front-end-guidelines-in-an-angular-project-4199) 了解更多資訊關於它。 ## 使用程式碼片段 程式碼片段是模板，可以更輕鬆地編寫重複的程式碼片段，例如 for 迴圈、while 語句等。  透過使用程式碼片段，您可以透過輸入最少的內容輕鬆建立程式碼區塊。您可以使用內建的程式碼片段，使用提供程式碼片段的擴展，甚至建立您自己的程式碼片段！ 內建程式碼片段提供了多種語言的模板，例如 TypeScript、JavaScript、HTML、CSS 等。例如，您可以使用它輕鬆建立「switch」語句，如上所示。 VS Code Marketplace 有多個擴充功能可以提供您程式碼片段。例如 [Angular 片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=johnpapa.Angular2)、[Tailwind UI 片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=evondev.tailwindui-marketplace.visualstudio.com/items?itemName=evondev.tailwindui-evondev.tailwindui-片段)、[Bootstrap 片段](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=thekalinga.bootstrap4-vscode) 等。 最後，您可以建立自己的片段。您可以為特定語言建立全域程式碼片段，也可以建立特定於專案的程式碼片段。我不會在這裡詳細介紹任何細節，但請查看有關[如何建立自己的片段](https://code.visualstudio.com/docs/editor/userdefinesnippets#_create-your-own-snippets)。 ## 利用“量子打字” 我將其稱為“量子輸入”，因為這確實加快了您在 VS Code 中輸入程式碼的速度。這都是關於多重選擇的。當您需要更改或新增文字到多行時，VS Code 允許您透過選擇這些多行並同時開始在這些行上鍵入來完成此操作。 按住“SHIFT + ALT”並拖曳多條線以進行選擇。您將看到這些行上出現多個鍵入遊標。只需開始輸入，文字就會同時加入。  如果您想將相同的文字新增至多個位置但它們不對齊，您可以按住「ALT」同時按一下您要鍵入相同文字的所有位置。  您也可以按住“ALT”並同時選擇多個單字。無需單擊某個位置，只需拖曳進行選擇，然後釋放左鍵單擊或雙擊即可選擇單個單字，同時按住“ALT”鍵。  ## 快速環繞選擇 程式碼通常必須用方括號、圓括號或大括號括起來。或某些內容需要用引號（單引號或雙引號）引起來。為此，人們通常會轉到起始位置，輸入起始括號，將遊標移到結束位置，然後輸入結束括號。更有效的方法是選擇需要包圍的零件，然後簡單地鍵入起始括號。 VS Code 會夠聰明，知道整個部分需要被包圍。  這適用於 `(`、`{`、`[`、`<`、`'` 和 `"`。 ## 利用 VS Code 重構技巧 您可以使用 VS Code 自動重構程式碼片段。例如，您可以讓 VS Code 為您產生它們，而不是編寫自己的 getter 和 setter。 要重構某些內容，只需選擇需要重構的內容，右鍵單擊，然後單擊“重構...”，甚至更快：使用“CTRL + SHIFT + R”。 根據您所在的文件，VS Code 可以為您提供多種重構。例如，對於 TypeScript，您可以使用「提取函數」、「提取常數」或「產生 get 和 set 存取器」。請參閱 [此處](https://code.visualstudio.com/docs/typescript/typescript-refactoring) 的 TypeScript 完整清單。 ## 使用正規表示式搜尋和替換 正規表示式 (RegEx) 可能是開發人員工具包中非常強大的工具，值得您花時間更好地熟悉它們。您不僅可以在自己的程式碼中使用它（例如，驗證模式、字串替換等），還可以在 VS Code 中使用它進行高級搜尋和替換。 ### 例子 在您所在的專案中，一些 CSS 選擇器以 `app-` 開頭並以 `-container` 結尾。由於新的指導方針，他們希望您將後綴“-container”更改為“-wrapper”。您可以嘗試進行簡單的搜尋和替換，方法是尋找“-container”並將其替換為“-page”，但是當您進行替換時，您會看到某些出現的內容已被替換，而這本不應該是這樣的（例如，名為“.unit-container-highlight”的 CSS 選擇器變成“.unit-wrapper-highlight”）。 透過RegEx，我們可以進行更細粒度的搜尋。使用捕獲組，我們可以提取我們想要保留的單詞，同時替換其餘的單詞。正規表示式看起來像是「app-([a-z\-]+)-container」。我們想要替換結果，使其以“-page”結尾。替換字串將類似於“app-$1-wrapper”。只要確保您選取了“使用正規表示式”即可。 > 注意：儘管正則表達式允許更細粒度的搜尋，但在進行實際替換之前請檢查搜尋窗格中的結果！  您可以透過允許搜尋僅應用於某些文件來獲得更多控制。範例可以只是 HTML 檔案（`*.html`），甚至只是整個資料夾（`src/app/modules`）。  如果您想在搜尋之前嘗試 RegEx 以確保它是正確的，請使用線上 RegEx 測試器，例如 [Regex101](https://regex101.com/)。如果您沒有或很少有 RegEx 經驗，請查看 [https://regexlearn.com/](https://regexlearn.com/learn/regex101)。 ## 使用工具自動化單調的工作 有時我們必須做一些單調的工作，例如建立模擬資料、為類別中的每個欄位建立函數、根據介面的屬性建立 HTML 清單專案等。俗話說： > 更聰明地工作，而不是更努力工作！ 使用工具來自動化此類單調的工作，而不是自己完成所有繁瑣的工作。我常用的工具有： - [NimbleText](https://nimbletext.com/live)：根據給定格式將行輸入轉換為特定輸出。 - [Mockaroo](https://www.mockaroo.com/)：產生模擬資料並以多種格式（JSON、CSV、XML 等）輸出。 - [JSON Generator](https://json-generator.com/)：也產生模擬資料，但專門針對 JSON。它有點複雜，但它允許定制結果。 使用 NimbleText 的一個很好的例子是基於幾個欄位在 HTML 中建立整個表單。我們有一個要在表單中顯示的欄位清單。每個欄位都有一個標籤和一個輸入。讓我們建立一些資料供 NimbleText 進行轉換： ``` first name, text last name, text email, email street, text number, number city, text postal code, text ``` 這裡我們有 7 行和 2 列。每行代表表單欄位。第一列是標籤的名稱，第二列是 HTML 輸入的類型。 在 NimbleText 中，我們保留設定不變（列分隔符號“,”和行分隔符號“\n”）。 每個表單欄位都應該位於類別為「.form-field」的「div」中，其中包含帶有文字的「label」和表單欄位的「input」。 NimbleText 的模式如下： ``` <div class="form-field"> <label for="<% $0.toCamelCase() %>"><% $0.toSentenceCase() %>:</label> <input id="<% $0.toCamelCase() %>" type="$1"/> </div> ``` 當我們查看輸出時，我們發現**大量**工作已經為我們完成： ``` <div class="form-field"> <label for="firstName">First name:</label> <input id="firstName" type="text"/> </div> <div class="form-field"> <label for="lastName">Last name:</label> <input id="lastName" type="text"/> </div> <div class="form-field"> <label for="email">Email:</label> <input id="email" type="email"/> </div> <div class="form-field"> <label for="street">Street:</label> <input id="street" type="text"/> </div> <div class="form-field"> <label for="number">Number:</label> <input id="number" type="number"/> </div> <div class="form-field"> <label for="city">City:</label> <input id="city" type="text"/> </div> <div class="form-field"> <label for="postalCode">Postal code:</label> <input id="postalCode" type="text"/> </div> ``` 因此，盡可能發揮創意並使用這些工具。 ## 結論 在 VS Code 中更快編碼取決於了解快捷鍵並充分利用 IDE 的強大功能。以下是所提及內容的快速總結： 1. 使用快捷鍵進行複製貼上。 2. 透過搜尋取代手動導航，導航更有效率。 3. 使用“F2”重新命名，而不是手動執行。 4. 使用 Emmet。 5. 使用格式化程式來獲得整潔的大綱（以及其他優點）。 6. 使用程式碼片段。 7. 量子型。 8. 使用VS Code重構。 9. RegEx 可以幫助您進行搜尋和取代。 10. 使用NimbleText等工具將單調的工作自動化。 我希望您喜歡閱讀本文。如果您知道有人可能需要一些幫助來更快地編碼，請隨時分享這篇文章！ 如果您有任何疑問，請隨時與我們聯繫！謝謝！ --- 原文出處：https://dev.to/kinginit/how-to-code-faster-vs-code-edition-4pa
## TL；DR 🔍 探索在 Kubernetes 上部署 GitLab 的逐步指南，並專注於 Omnibus 套件配置。了解如何設定 PostgreSQL、SMTP、Container Registry、Sidekiq、Prometheus 指標和備份。使用 Glasskube GitLab Kubernetes Operator 探索替代方案，簡化流程並將設定時間縮短至僅 5 分鐘。 --- ## 我們需要您的回饋！ 🫶 在下面的評論中分享您的想法！讓我們知道您想要更多內容的主題。如果本指南有幫助，請點擊貓並留下一顆星，以支持我們建立更多以開發人員為中心的內容。您的回饋很重要！ [ ](https://github.com/glasskube/operator) --- ## 讓我們開始吧🏌️ [GitLab](https://glasskube.eu/en/s/kubernetes-operator/gitlab/) 是一個以軟體工程團隊為導向的開源 DevSecOps 平台。 有兩種方式可用於在 Kubernetes 叢集上部署 GitLab： 1.GitLab雲端原生混合 2.GitLab包（綜合） ## GitLab 雲端原生混合 部署 GitLab Cloud 原生混合架構僅在查詢特定用例中才有意義。例如 - 如 [GitLab 決策樹](https://docs.gitlab.com/ee/administration/reference_architectures/#decision-tree) 所示 - 如果 GitLab 實例需要為至少 3,000 個使用者提供服務。對於這種部署，GitLab 元件將單獨安裝在不同的 docker 容器中。最低要求為 10 個節點，總共 19 個 vCPU 和 60 GB 內存，這將導致每月數千美元的雲端成本。 <img width="100%" style="width:100%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExbHl6eXltNWw0ZDNjbnNqbDdicXBpbzNpdX6e nlfaWQmY 3Q9Zw/2aIZfQdC2V7bBvU5t2/giphy.gif"> 因此，在大多數情況下，GitLab 雲端原生是不需要的，而且過於複雜。 **那麼，如何在 Kubernetes 上部署 GitLab Omnibus？** ## Kubernetes 上的 GitLab Omnibus 使用「omnibus」這個名稱，GitLab 也發布了一體化軟體包，這些軟體包可以作為docker 映像[`hub.docker.com/r/gitlab/gitlab-ce`](https://hub.docker. com /r/gitlab/gitlab-ce)，可以透過環境變數輕鬆配置。正確進行設定可以輕鬆在 Kubernetes 上部署 GitLab。 應正確配置以下重要元件，以便歸檔合理的 Kubernetes 設定： 1.PostgreSQL資料庫 2. SMTP配置 3. Kubernetes 上的 GitLab 容器註冊表 4. Sidekiq、Gitaly 和 Puma 配置 5. 普羅米修斯指標 6. Kubernetes 上的 GitLab 備份 ### Kubernetes 上的 GitLab：設定外部 PostgreSQL 資料庫 建立 PostgreSQL 資料庫可以使用 [CloudNativePG PostgreSQL Operator](https://cloudnative-pg.io/) 來完成。安裝完 Operator 後，可以透過套用 Kubernetes CR 來部署新的 Postgres 叢集： ``` kind: Cluster apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1 metadata: name: gitlab spec: enableSuperuserAccess: false instances: 2 bootstrap: initdb: database: gitlabhq_production owner: gitlab storage: size: 20Gi ``` 重要的是，資料庫名稱為“gitlabhq_product”，而配置的“gitlab”資料庫使用者是資料庫的擁有者。在本例中，我們建立了一個由兩個 PostgreSQL 副本組成的集群，以確保資料庫保持可用，即使執行主副本的節點發生故障也是如此。這稱為高可用性 (HA)。 現在，我們建立了自己的 PostgreSQL 集群，必須在「gitlab.rb」檔案中停用綜合映像中包含的資料庫。 ``` postgresql['enable'] = false gitlab_rails['db_adapter'] = 'postgresql' gitlab_rails['db_encoding'] = 'unicode' gitlab_rails['db_host'] = 'gitlab-pg-rw' gitlab_rails['db_password'] = '<your-password>' ``` 很好，我們已經為 GitLab 安裝提供了雲端原生資料庫。 <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExc2VydjJoN3BsN2RycDY5N3prZHhoaW8xdTYxenJoN3BsN2RycDY5N3prZHhoaW8xdTYxenhkbHdtBlcMpm30FmDFt0Fyg n;ipPlcmDMlcM40M400005450000200020025400000 mY3 Q9Zw/SVH9y2LQUVVCRcqD7o/giphy.gif"> #### Kubernetes 上的 GitLab：設定 SMTP 憑證 為了確保您的 GitLab 實例能夠傳送電子郵件，您需要設定 SMTP 伺服器。這也可以在 `gitlab.rb` 檔案中完成。 ``` gitlab_rails['smtp_enable'] = ... gitlab_rails['smtp_address'] = ... gitlab_rails['smtp_port'] = ... gitlab_rails['smtp_user_name'] = ... gitlab_rails['smtp_password'] = ... gitlab_rails['smtp_tls'] = ... gitlab_rails['gitlab_email_from'] = ... ``` 例如，可以在 Brevo 平台上建立用於交易電子郵件的免費 smtp 伺服器。 <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/0IR3vO2bWY1AQPAsAn/giphy.gif"> #### Kubernetes 上的 GitLab：容器註冊表 在眾多功能中，GitLab 支援充當容器註冊表。這是透過捆綁 docker 容器註冊表的參考實作來實現的，但預設情況下它是禁用的，因為正確設定它相當麻煩。 > **重要** > 重要的是要了解 GitLab 綜合容器中的所有請求將首先由內部 nginx 伺服器處理，然後分發到元件。 容器註冊表僅適用於 TLS 加密連接，因此我們需要透過入口負載平衡器停用 TLS 終止，並將加密流量直接傳送到 GitLab 容器。如果使用 NGINX 入口控制器，可以透過在入口中新增以下註解來完成：「nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-passthrough: true」。 之後，必須套用以下`gitlab.rb`配置： ``` registry['enable'] = true gitlab_rails['registry_enabled'] = true registry['token_realm'] = "https://" + ENV['GITLAB_HOST'] gitlab_rails['registry_enabled'] = true gitlab_rails['registry_host'] = ENV['GITLAB_REGISTRY_HOST'] gitlab_rails['registry_api_url'] = "http://localhost:5000" registry_external_url 'https://' + ENV['GITLAB_REGISTRY_HOST'] registry_nginx['redirect_http_to_https'] = true registry_nginx['listen_port'] = 5443 registry_nginx['ssl_certificate'] = "/etc/gitlab/ssl/tls.crt" registry_nginx['ssl_certificate_key'] = "/etc/gitlab/ssl/tls.key" registry_nginx['real_ip_trusted_addresses'] = ['10.0.0.0/8', '172.16.0.0/12', '192.168.0.0/16'] registry_nginx['server_names_hash_bucket_size'] = 128 ``` 此外，可以配置 S3 儲存桶（或相容的雲端儲存端點），以便所有影像層不會儲存在磁碟區內，而是儲存在可擴充的 S3 中 ### Kubernetes 上的 GitLab：Sidekiq、Gitaly 和 Puma 配置 Puma（Ruby 的 HTTP 伺服器）、Sidekiq（作業排程器）和 Gitaly（GitLabs Git 橋接器）都可以使用自訂數量的工作執行緒/執行緒來啟動。最佳配置在很大程度上取決於您的用例和需要支援的使用者數量。合理的最小配置是： ``` puma['worker_processes'] = 2 sidekiq['max_concurrency'] = 9 ``` ### Kubernetes 上的 GitLab：Prometheus 指標 GitLab 綜合包在鏡像中附帶了自己的 prometheus 實例。由於大多數 Kubernetes 叢集中已經存在 Prometheus 實例，因此可以安全地停用包含的 Prometheus。 ``` prometheus_monitoring['enable'] = false ``` ServiceMonitor 可以用來告訴正在執行的 Prometheus 實例在下列連接埠上監視 GitLabs 元件所公開的指標端點： - 8082（sidekiq） - 9168（gitlab） - 9236（義大利） ### Kubernetes 上的 GitLab：備份 嗯，在 Kubernetes 上備份 GitLab 本身就是一個技術指南。最簡單的方法是使用 [Velero](https://velero.io/) 等備份解決方案備份完整的命名空間。 ## 玻璃立方體 GitLab Kubernetes Operator 了解Glasskube GitLab [Kubernetes Operator](https://glasskube.eu/en/r/glossary/kubernetes-operator/) - 我們的開發團隊對繁瑣的配置過程、耗時的設定和不斷的故障排除感到沮喪的產物與 GitLab 部署相關。為了應對這些挑戰，我們精心設計了一個簡化整個體驗的解決方案。 Glasskube GitLab Kubernetes Operator 部署一個完全配置的 GitLab 實例，其所有功能均透過自訂資源定義 (CRD) 巧妙抽象化。感謝操作員，花費過多時間進行設定和更新的日子已經結束。現在，您可以在短短 5 分鐘內輕鬆啟動新的 GitLab 實例。嘗試一下並向我們提供反饋！ ### 安裝 Glasskube 運算符 第一步是透過 Helm Chart 安裝 Glasskube： ``` helm repo add glasskube https://charts.glasskube.eu/ helm repo update helm install my-glasskube-operator glasskube/glasskube-operator ``` 完整的文件可以在我們的[入門](https://glasskube.eu/docs/getting-started/install/)文件中找到。 ### 部署 GitLab > **重要** > 必須在「LoadBalancer」或「Ingress Host」上設定 DNS 專案。 SSL 憑證是 > 如果配置了“ClusterIssuer”，則由“LoadBalancer”或“cert-manager”自動產生。 **gitlab.yaml** ``` apiVersion: "v1" kind: "Secret" metadata: name: "gitlab-smtp" stringData: username: "..." password: "..." --- apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: gitlab-registry-secret stringData: accessKey: "..." secretKey: "..." --- apiVersion: "glasskube.eu/v1alpha1" kind: "Gitlab" metadata: name: "gitlab" spec: host: "gitlab.mycompany.eu" sshEnabled: true sshHost: "ssh.gitlab.mycompany.eu" smtp: host: "..." port: 465 fromAddress: "[email protected]" authSecret: name: "gitlab-smtp" tlsEnabled: true registry: host: "registry.gitlab.mycompany.eu" storage: s3: bucket: gitlab-registry accessKeySecret: name: gitlab-registry-secret key: accessKey secretKeySecret: name: gitlab-registry-secret key: secretKey region: ... ``` ``` kubectl apply -f gitlab.yaml ``` <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExa2RldHpiYnMzOWdlZTgwdWtqOHN3N3eG9I0NjVyd2l4m Y3Q9Zw/YRhUem7n2UaF9EK2PH/giphy.gif"> 就是這樣！ 完整的自訂資源文件可以在 Glasskube 文件中找到 關於 [GitLab](https://glasskube.eu/docs/crd-reference/gitlab/) ### 在 Kubernetes 上部署 GitLab Runner <img width="25%" style="width:25%" src="https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExZDJsN2x6NTI0dWdhZW55MjBzMjFobHdtbDRtaHEycXlidWdhZW55MjBzMjFobHdtbDRtaHEycXlidWdhZW55MjBzMjFobHdtbDRtaHEycXlidGt. WQmY 3Q9Zw/945jGDodvZCDe/giphy.gif"> GitLab 上的運作程序是為持續整合和持續交付 (CI/CD) 管道提供支援的執行代理。 他們負責執行作業，即管道中的各個步驟或任務。 Glasskube Gitlab Kubernetes Operator 讓在 Gitlab 中新增執行器變得如此簡單。首先，需要透過「https://{{host}}/admin/runners/new」建立一個新的執行程式。之後，這些執行器令牌只需加入到「gitlab.yaml」規格中，Glasskube Kubernetes Operator 將自動產生並將這些執行器與 Gitlab 實例連接起來。 ``` runners: - token: glrt-xxxxXX-xxxxxXXXXX # can be generated at https://{{host}}/admin/runners/new ``` 完整的自訂資源文件可以在關於 [GitLab runner] 的 Glasskube 文件中找到(https://glasskube.eu/docs/crd-reference/gitlab/runner/) 現在安裝完成了。 Kubernetes Operator 的更新將自動更新 GitLab。 ## 結論 在 Kubernetes 上為少於 1000 個使用者部署 GitLab 實例不應該使用 GitLabs 雲端原生混合 Helm Charts 來完成，而應該使用專門安裝的 GitLab Omnibus 套件與雲端原生基礎架構結合來完成。 Glasskube Kubernetes 操作員負責處理這個問題。 --- [ --- 星星冰塊： # [`glasskube/operator`](https://github.com/glasskube/operator) --- 原文出處：https://dev.to/glasskube/gitlab-on-kubernetes-the-ultimate-deployment-guide-188b
## 長篇大論；博士 如今，任何開發人員都可以利用人工智慧來建立強大的東西。 無需成為機器學習專家。 這裡有 7 個最好的庫，您可以使用它來增強您的開發並透過最先進的 AI 功能給用戶留下深刻的印象。 這些可以為你的專案帶來神奇的力量，所以不要忘記給他們加星號並支持他們🌟  --- ## 1. [CopilotKit](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit)：將 AI 功能引入 React 應用程式。 （ChatBot 和 CopilotTexarea）  常見的法學碩士產品用例被製作成簡單且可自訂的反應元件。 具有兩個元件： CopilotPortal：加入可以在您的應用程式內回答問題並採取行動的法學碩士！ CopilotTextarea：任何具有 Github Copilot 功能的 <textarea/> 的直接替代品。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; export default function App(): JSX.Element { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="/api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <YourContent /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } ``` {% cta https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ## 2. Tavily GPT 研究員 - 取得法學碩士學位以搜尋網路和資料庫  Tavilly 可讓您將 GPT 支援的研究和內容產生工具新增至您的 React 應用程式中，從而增強其資料處理和內容建立功能。 ``` # Create an assistant assistant = client.beta.assistants.create( instructions=assistant_prompt_instruction, model="gpt-4-1106-preview", tools=[{ "type": "function", "function": { "name": "tavily_search", "description": "Get information on recent events from the web.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": {"type": "string", "description": "The search query to use. For example: 'Latest news on Nvidia stock performance'"}, }, "required": ["query"] } } }] ) ``` {% cta https://github.com/assafelovic/gpt-researcher %} 明星塔維利 ⭐️ {% endcta %} --- ## 3. Pezzo.ai - 可觀測性、成本和即時工程平台  用於管理 OpenAI 通話的集中平台。 優化您的提示和令牌使用。追蹤您的人工智慧使用情況。 免費且易於整合。 ``` const prompt = await pezzo.getPrompt("AnalyzeSentiment"); const response = await openai.chat.completions.create(prompt); ``` {% cta https://github.com/pezzolabs/pezzo %} 明星 Pezzo ⭐️ {% endcta %} --- ## 4. LangChain - 將人工智慧整合到行動鏈中。  易於使用的 API 和函式庫，用於將 LLM 新增到應用程式中。 將不同的人工智慧元件和模型連接在一起。 輕鬆嵌入上下文和語義資料以實現強大的整合。 ``` from langchain.llms import OpenAI from langchain import PromptTemplate llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", openai_api_key="YourAPIKey") # Notice "food" below, that is a placeholder for another value later template = """ I really want to eat {food}. How much should I eat? Respond in one short sentence """ prompt = PromptTemplate( input_variables=["food"], template=template, ) final_prompt = prompt.format(food="Chicken") print(f"Final Prompt: {final_prompt}") print("-----------") print(f"LLM Output: {llm(final_prompt)}") ``` {% cta https://github.com/langchain-ai/langchain %} 星朗鏈 ⭐️ {% endcta %} --- ## 5. [Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) - 用於人工智慧增強專案的向量資料庫  Weaviate 是一個針對大型資料集快速、高效搜尋而最佳化的向量資料庫。 它支援與 OpenAI 和 Hugging Face 等提供者的 AI 模型和服務集成，從而實現資料分類和自然語言處理等高級任務。 它是一種雲端原生解決方案，具有高度可擴展性，可以滿足不斷變化的資料需求。 ``` import weaviate import json client = weaviate.Client( embedded_options=weaviate.embedded.EmbeddedOptions(), ) uuid = client.data_object.create({ }) obj = client.data_object.get_by_id(uuid, class_name='MyClass') print(json.dumps(obj, indent=2)) ``` {% cta https://github.com/weaviate/weaviate %} 星織 ⭐️ {% endcta %} --- ## 6. [PrivateGPT](https://github.com/imartinez/privateGPT) - 與您的文件聊天，100% 私密 💡  PrivateGPT 允許在應用程式內進行安全的、GPT 驅動的文件交互，確保資料隱私並增強上下文感知處理能力。 PrivateGPT 透過本地處理和儲存文件和上下文來確保隱私，而無需將資料傳送到外部伺服器。 ``` from privategpt import PrivateGPT, DocumentIngestion, ChatCompletion client = PrivateGPT(api_key='your_api_key') def process_documents_and_chat(query, documents): ingestion_result = DocumentIngestion(client, documents) chat_result = ChatCompletion(client, query, context=ingestion_result.context) return chat_result documents = ['doc1.txt', 'doc2.txt'] query = "What is the summary of the documents?" result = process_documents_and_chat(query, documents) print(result) ``` {% cta https://github.com/weaviate/weaviate %} 星織 ⭐️ {% endcta %} --- ## 7. SwirlSearch - 人工智慧驅動的搜尋。  LLM 支援的搜尋、摘要和輸出。 同時搜尋多個內容來源並產生整合輸出。 功能強大，可自訂各種資料來源的應用程式內整合。 {% cta https://github.com/swirlai/swirl-search %} 星旋搜尋 ⭐️ {% endcta %} --- 謝謝閱讀！ 我希望這些可以幫助您使用人工智慧建立一些很棒的東西。 如果您喜歡並評論您想看到的任何其他庫或主題，請按讚。 --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/7-ai-libraries-every-dev-needs-to-know-to-be-a-wiz-4lim
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