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17 個值得嘗試的最佳開發人員生產力工具

效率和生產力不僅是開發人員的目標,也是必需品。我們製作了大量的工具並編寫了日常任務的腳本,所有這些都是為了騰出時間來處理真正重要的事情。在當今龐大的開發者生態系中,一系列[生產力工具](https://www.devzero.io/blog/ai-tools-for-software-developers-in-2023-to-boost-dev-productivity)隨時可以簡化我們的工作流程。 生產力工具的作用不僅僅是減少重複性任務的[時間](https://www.devzero.io/blog/time-management-tools-and-tips-boosting-productivity-for-software-developers)。它們在管理程式碼和促進團隊協作方面至關重要。借助正確的工具包,開發人員可以將注意力從平凡轉向創新,以新的自由度來應對創意挑戰。讓我們深入了解頂級開發者生產力工具,以在 2024 年提升您的遊戲水平。 衡量開發人員的生產力 ---------- 首先,讓我們解決一個基本問題:我們如何衡量開發人員的生產力?開發人員的日常生活不僅包括編寫程式碼,因此衡量生產力需要廣泛審視整個軟體開發過程的效率和有效性。 我們可以追蹤熟悉的指標,例如程式碼行數、開發的功能、修復的錯誤和交付時間表。然而,真正理解生產力需要一種整體方法,一種權衡軟體開發的有形和無形方面的方法。因此,考慮品質、影響和協作也很重要。 了解生產力工具 ------- 接下來,我們來詳細分析開發人員可以使用的不同類型的生產力工具: - IDE、程式碼編輯器和助手是任何開發人員武器庫的基石,為編碼、編輯、測試和除錯提供整合平台。 - 開發環境確保開發人員可以專注於編寫程式碼,而不是管理基礎架構。 - 專案管理和協作工具對於組織任務、追蹤進度和確保團隊溝通順暢至關重要。 - 設計和原型工具使開發人員能夠製作引人注目的視覺設計並改進其應用程式的 UI/UX。 - 偵錯工具對於快速辨識和修復錯誤和其他程式碼問題至關重要。 - 框架和抽象可以幫助開發人員透過重複使用通用元件更快地交付程式碼。 - 部署應用程式是最後一步,但確保效能和穩定性是關鍵。 從編碼的基礎工作到使用者介面和團隊協作的微調,每個類別在提高生產力方面都發揮著至關重要的作用。 IDE、程式碼編輯器和助手 ------------- 讓我們來看看 2024 年一些流行的 IDE 和程式碼編輯器。 1. IntelliJ IDEA --------- [IntelliJ IDEA](https://www.jetbrains.com/idea/)是 Java 和 Kotlin 開發人員的首選 IDE,提供的綜合[開發環境](https://www.devzero.io/blog/why-software-development-environments-are-important-and-how-to-manage-them-effectively)遠遠超出 Atom 等簡單程式碼編輯器所提供的功能。此 IDE 具有出色的高級功能,例如深入程式碼理解以實現卓越的導航和重構。與基本編輯器不同,IntelliJ 整合了資料庫和版本控制的基本工具,透過讓您所需的一切觸手可及來簡化您的工作流程。 IntelliJ 社群版免費提供,並提供對其功能的廣泛探索,但存取權限僅限於學生、BootCamp 成員和特定焦點小組。對於其他人來說,專業版的價格約為每月 20 美元,並且可以完全存取 IntelliJ 強大的工具套件。 2. Visual Studio Code -------------------- Microsoft 的[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)是跨所有框架、語言和程式庫的開發人員的首選程式碼編輯器。其突出的特點是一個龐大的擴展庫,旨在提高生產力。想像一下,利用 TabNine 進行 AI 驅動的程式碼補全,或整合 GitHub Copilot,利用其 AI 輔助功能將編碼速度提高十倍。除此之外,Visual Studio Code 還提供內建的 Git 控制、用於 shell 命令的整合終端以及用於無縫程式碼分析的專用偵錯器。 最重要的是,它完全免費,並且與 Windows、Mac 和 Linux 平台普遍相容。 3. AppMap ------- [AppMap](https://www.appmap.io/)是一種視覺化工具,可提供應用程式程式碼庫內互動的詳細概述。它為開發人員提供了整個應用程式中資料流和控制的圖形表示,幫助他們更直觀地理解複雜的系統。透過 AppMap,開發人員可以輕鬆瀏覽不同的元件,了解模組之間的依賴關係,並確定潛在的最佳化或重構領域。透過直觀地繪製應用程式的內部工作原理,AppMap 增強了開發團隊之間的協作,並有助於在開發過程中做出更好的決策。 Appmap 最近推出了 Navie。 Navie 是一種生成編碼 AI,具有 API 和資料庫感知能力,因此它可以為整個程式碼庫中的複雜變更提供程式碼建議。 Navies 回答並建議針對開發人員問題進行程式碼更改,例如「我的資料庫查詢效能很慢。我如何解決它?或“我需要更改令牌系統以提高身份驗證安全性,我該如何進行?” ‍ 海軍的建議針對每位開發人員及其正在開發的軟體進行高度個人化,同時確保您的 IP 安全。 4.Copilot ----- 向無可爭議的版本控制統治者屈服:GitHub。憑藉其一系列強大的功能,包括透過 GitHub 工作流程進行自動化部署、 [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot)的人工智慧驅動協助以及 Dependabot 的主動安全修補,GitHub 處於開發創新的前沿。就像 Visual Studio Code 是編碼的首選一樣,GitHub 是開發人員進行版本控制的首選平台。 GitHub 的免費套餐包含豐富的產品,非常適合小型團隊、獨立開發人員、自由工作者和新創公司。但對於大型組織和企業來說,Teams 計劃(每位使用者每月3.67 美元)和Enterprise 計劃(每位使用者每月19.25 美元)解鎖了一系列高級功能,例如GitHub Codespaces,這是與GitHub 無縫整合的虛擬IDE,可直接在平台內進行編碼。此外,付費方案還提供增強的協作功能,例如能夠任命多個拉取請求審閱者和指定程式碼擁有者,從而簡化開發流程並確保程式碼品質。 ‍ 此類別中出現的另外兩個工具是[SuperMaven](https://supermaven.com/)和[TabbyML](https://github.com/TabbyML/tabby) ,兩者都使用快速且安全的 LLM 來完成程式碼完成和建議。 開發環境 ---- 在當今的微服務和複雜的基於雲端的服務和第三方庫的世界中,本地主機無法提供所需的適當環境。這會導致整個 SLDC 不斷重構並減慢部署週期。 5.DevZero --------- [DevZero](https://www.devzero.io/)是一個為開發人員在雲端提供一致的、類似生產的開發環境的平台。開發人員可以在他或她的本機電腦上工作,但仍然體驗生產環境的所有細微差別,例如資料庫、雲端原生服務等。到生產都是一致的。新開發人員只需幾分鐘即可入職,而不是幾天。這使工程組織具有一致性和易於管理。不再除錯本機。 DevZero 的一個顯著優勢是縮短了 CI 時間。開發人員可以節省重構和編譯基礎架構處理所花費的寶貴時間,因為現在他們可以立即在生產環境中執行本機程式碼。這也提高了整體發布頻率並消除了在不同環境中進行測試的障礙。 協作和專案管理 ------- 開發人員經常處理無數的選項卡,並且可能會跨多個顯示器進行操作,但切換平台以進行協作和任務管理的想法可能是一個真正的痛點。讓我們深入研究一些旨在提高開發人員生產力和促進無縫團隊協作的關鍵工具。 6. Slack ----- Slack 徹底改變了遠端協作,使公司能夠即時通訊和共享文件。對於開發人員來說,它是協作的動力源泉,可與 GitHub 等工具無縫集成,以即時更新程式碼推送或部署。這種整合確保每個人都能及時了解專案狀態,而無需不斷地來回訊息。您可以透過 Slack 的整合使用任何專案管理工具,例如 Trello、JIRA 等。 Slack 透過可自訂的工作流程和應用程式進一步發展,讓平台內任務和問題管理。雖然免費計劃支援基本通訊和最多十個集成,但要擴展到自訂自動化及其他功能,需要升級到專業計劃(每人每月 8.25 歐元)或商業計劃(每人每月 14.10 歐元)。這種靈活性使 Slack 成為追求效率和簡化工作流程的開發團隊不可或缺的工具。 7. Height ----- 在管理專案和維持組織性方面,擁有可靠的工作追蹤工具至關重要。 [Height](http://height.app/)是一款功能強大的專案管理工具,提供廣泛的功能,旨在簡化協作並最大限度地提高效率。借助 Height,開發人員可以輕鬆分配任務、設定截止日期、追蹤進度並監控團隊績效。其直覺的收件匣式介面和強大的分析功能使其成為希望掌控工作量並按時交付專案的團隊的首選。 8. Linear ----- [Linear.app](https://linear.app/)是一個專案管理和問題追蹤工具,旨在幫助團隊更有效地協作和管理工作。 Linear 提供了一個用於組織任務、追蹤進度和促進團隊成員之間溝通的平台。該工具以其時尚且用戶友好的介面而聞名。 9. Pullflow ----- 審查 PR 很多時候是工程組織的瓶頸。它不像編寫程式碼那樣有回報,並且需要上下文切換。 [Pullflow](https://pullflow.com/)旨在透過其人工智慧增強的程式碼審查協作功能來減少上下文切換並改善溝通和公關管理。 Pullflow 整合了 VSCode、Github 和 Slack 之間的 PR 通信,因此開發人員無需進行上下文切換。 設計和原型製作工具 --------- 開發人員從頭開始精心設計設計並仔細考慮每個佈局、顏色和字體選擇的時代已經演變。今天的 UI/UX 開發人員享受 Figma 等工具的重大飛躍,其中設計與程式碼相結合。讓我們詳細探討一下。 10. Figma ------- [Figma](https://www.figma.com/)透過提供可無縫整合到專案中的現成程式碼片段,徹底改變了設計到開發流程。在過去的一年裡,Figma 推出了許多插件,為 React、Vue 甚至 HTML 等流行框架提供樣板元件,並支援 Figma 設計直接轉換為 Webflow。 FigJam 是一項出色的功能,事實證明,它對於規劃和確定建造和發布的範圍、衝刺規劃和製作架構圖非常有價值。它在協作和策略規劃階段的效用怎麼強調都不為過。 由於其基於網路的特性,Figma 提供了無與倫比的易用性,並輔以適用於 Windows 和 macOS 的專用桌面應用程式。您需要加入其中一項付費方案才能使用開發模式並存取所有設計元素的程式碼。如果您使用組織計劃,您甚至可以使用私人插件。 11.Whimsical和Excalidraw ------------------ 在解釋複雜概念或設計系統架構時,圖表和視覺化通常是必不可少的。 [Excalidraw](https://excalidraw.com/)和[Whimsical](https://whimsical.com/)是兩種流行的快速繪圖工具,可讓開發人員輕鬆建立圖表。憑藉其簡單而強大的介面,開發人員可以立即建立線框、流程圖和其他視覺表示。這些工具非常適合集思廣益並向利害關係人展示概念,使它們成為開發人員工具包的寶貴補充。 偵錯工具 ---- 除錯是軟體開發生命週期中最具挑戰性和最耗時的部分之一。然而,正確的警報和監控系統可以節省無數時間。讓我們深入研究可以顯著簡化除錯過程、提高效率並減少開發工作流程中的停機時間的基本工具。 12.Postman ----- [Postman](https://www.postman.com/)已成為測試和記錄 API 的基礎 API 開發工具,因其在除錯生產和本地 API 方面的強大能力而贏得了開發人員的廣泛認可。它使用戶能夠發送和模擬 HTTP 請求,這項功能對於等待後端 API 準備就緒的前端開發人員特別有利,可確保持續進展。 除了在測試中的實用性之外,Postman 還充當 API 文件的集中儲存庫,促進團隊內的無縫共享和協作。其基本計劃(每個用戶每月 14 美元)對於大多數開發人員來說應該足夠了。 13.Sentry ----- [Sentry](https://sentry.io/)是效能監控和錯誤追蹤領域的強大工具,擅長自動辨識程式碼庫中的錯誤和錯誤。 Sentry 的 SDK 適用於幾乎所有廣泛使用的框架和技術(包括 JavaScript、PHP、Python 和 Ruby),可無縫整合到您的專案中。 檢測到錯誤後,Sentry 會提供全面的見解,例如堆疊追蹤、來源頁面和使用者訊息,這些對於有效診斷和解決問題非常寶貴。此外,程式碼覆蓋率和會話重播等功能被證明是不可或缺的,尤其是在面臨重現難以捉摸的錯誤的艱鉅任務時。 Sentry 的功能確保開發人員可以花更少的時間進行故障排除,而將更多的時間用於開發,從而提高整體生產力和程式碼品質。 您可以嘗試 Sentry 及其免費的單獨開發者計畫。然而,為了充分利用它,我建議嘗試團隊計劃(每月 26 美元),您可以將隊友加入到 Sentry 工作區。您還需要每月支付 29 美元購買程式碼覆蓋率。 框架和抽象 ----- 當今的許多元件在應用程式中都很常見:身份驗證、授權、資料庫存取、UI 元件等。寫內容從頭開始。 14.Vercel ------ 建置和部署 Web 應用程式可能是一項複雜的任務,尤其是當專案規模不斷擴大時。 Web 應用程式部署框架(例如 Vercel)為開發人員提供了簡化且可擴展的解決方案來部署其 Web 應用程式。 [Vercel](https://www.vercel.com/)是一個雲端平台,旨在簡化 Web 應用程式的部署和託管。它以專注於透過提供自動部署、無伺服器功能和全球內容交付等功能為開發人員提供無縫體驗而聞名。 15. Neurelo ------ [Neurelo](https://www.neurelo.com)為您的資料 API 提供了一個與資料庫無關的程式設計介面。 Neurelo 無需學習 MongoDB 或 PostgreSQL 的查詢語言並為它們建立 API,而是在幾分鐘內為您提供優化的自動生成的 API,包括模式建置器,以及使用 Git 管理開發、登台和生產環境的界面類似版本控制來管理追蹤更改。最後,它使用人工智慧提供自動生成的文件以及透過點擊生成和測試複雜查詢的能力。 許多公司最終會產生自己的抽象層來管理開發人員的資料庫存取或使用 SQLAlchemy 或 Hibernate 等物件關係映射器 (ORM)。 Neurelo 建立了一個通用的強大且與資料庫無關的替代方案。 部署應用程式 ------ 16. Fly.io --------- 部署應用程式可能是一個複雜且耗時的過程。應用程式部署工具(例如[Fly.io](http://fly.io/) )旨在透過提供一個用於輕鬆部署和管理應用程式的平台來簡化此流程。 ‍ Fly.io是一個提供全球應用部署網路的平台。它允許開發人員在跨越全球多個地點的分散式基礎設施上部署和執行他們的應用程式。 Fly.io 專注於透過將應用程式執行個體分佈在更靠近最終用戶的位置來優化應用程式效能,減少延遲並改善整體用戶體驗。 ‍ 該平台支援各種程式語言和框架,使開發人員能夠部署各種應用程式,包括Web應用程式、API和微服務。 Fly.io 使用邊緣運算和全球選播網路的組合來最佳化路由並確保使用者要求定向到最近的可用應用程式實例。 17. Tigris ----------- [Tigris](https://www.tigrisdata.com/)是一種與 S3 相容的全球分散式物件儲存服務,它將資料儲存為物件儲存桶中。物件是一個文件和描述該文件的任何元資料。桶子是存放物件的容器。 ‍ 哪個才是最好的開發工具? ------------ 只要您的武器庫中擁有每個類別中的任何一種工具,您就可以開始使用了。但如果我必須為您選擇一種工具,我會選擇 Visual Studio Code。它因其多功能性、對語言和框架的廣泛支援以及強大的擴展生態系統而脫穎而出,使其成為首選。 工程生產力工具 ------- 工程生產力工具支援軟體開發的特定工程方面。這可能包括分析、自動化測試、部署、容器化或靜態程式碼分析。使用這些工具,您可以確保程式碼品質和效能,並在開發週期的早期發現潛在問題。一些常見的工程生產力工具包括Docker、Jenkins、Confluence、JIRA等。 結論 我很想知道 2024 年您會從這個[清單](https://www.devzero.io/blog/how-to-calculate-developer-productivity-metrics-using-mergestat-and-devzero)中選擇哪種工具。從本質上講,GitHub 和 Visual Studio Code 是 2024 年的必備工具。我仍在研究它們,誰知道呢,它們可能會出現在 2025 年的清單中。 本文原刊於 https://www.devzero.io/blog/best-developer-productivity-in-2024 --- 原文出處:https://dev.to/shohams/17-best-developer-productivity-tools-to-try-1a2a

2024 年程式設計師和開發人員應該學習的 5 項技能

*揭露:這篇文章包含附屬連結;如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務,我可能會獲得補償。* [![面試時必須了解的 10 個系統設計概念](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kfxdldzd09fwws7nve36.png)](https://bit.ly/3cNF0vw) image\_credit -[指數](https://bit.ly/3cNF0vw) 開發者們大家好,如果您一直從事程式設計和軟體開發,那麼您就會知道,在我們的領域中只有一個常數,那就是「變化」。 我們總是需要學習新的工具、技術、框架和技能來完成我們的工作,而且永無止境。如果你不學習,你就會和其他人一起落後,這就是為什麼我總是尋找新技能來學習。 在本文中,我將分享程式設計師和開發人員在 2024 年可以學習的 5 項技能,以更好地完成工作並提高效率。 過去,我討論過[API 網關與負載平衡器、](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)[水平與垂直擴展](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5)之間的區別,你們非常喜歡,在本文中我將分享最重要的五種開發人員技能2024 年成為舞台中心。 ***PS 繼續閱讀直到最後。我有一份獎金給你。*** 這些技能包括新舊但必不可少的技能,例如快速工程、編碼、雲端運算領域、系統設計和Python,這些技能是任何軟體開發人員都需要的基本技能。 無論您是想要提升自己的經驗豐富的開發人員,還是想要提升自己形象的中級開發人員,這些技能都一定會對您有所幫助。 2024 年軟體工程師應該學習的 5 項技能 ---------------------- 在不斷發展的技術領域,對於尋求在 2024 年及以後蓬勃發展的開發人員來說,保持領先地位至關重要。 當我們探索軟體開發的動態領域時,某些技能已經成為現代開發人員不可或缺的技能,這就是您將在本文中學到的內容。 讓我們深入探討預計在 2024 年產生重大影響的前五項開發人員技能。 ### 1. 系統設計 到 2024 年,開發人員需要超越傳統的程式設計實踐,擁抱現代系統設計原則。這涉及了解分散式系統、微服務架構以及設計可擴展和彈性的應用程式。 能夠應對系統設計複雜性的開發人員能夠更好地建立強大的解決方案,以滿足快速發展的技術環境的需求。 如果您想深入學習系統設計,那麼您也可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**Design Guru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站,它們有許多很棒的系統設計課程 [![如何回答系統設計問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xd9nfio7kl57gyevndql.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) 如果您需要更多資源,那麼這裡有[系統設計書籍](https://www.linkedin.com/pulse/8-best-system-design-books-programmers-developers-soma-sharma/)、 [課程](https://www.linkedin.com/pulse/10-best-system-design-courses-beginners-experienced-2023-soma-sharma/)和[網站](https://javarevisited.blogspot.com/2022/08/top-7-websites-to-learn-system-design.html)的列表,供您在 2024 年學習和掌握軟體設計和架構。 --- 2. 快速工程 ------- 在這個人工智慧工具的時代,軟體開發並非一成不變,越來越多的人工智慧工具來幫助您進行編碼、除錯和測試,但您需要及時的工程設計才能有效地利用這些工具。 換句話說,快速工程已成為旨在快速交付高品質產品的開發人員的關鍵技能。 這不僅涉及編寫高效、簡潔的程式碼,還涉及採用敏捷方法和工具來簡化整個開發過程。 精通即時工程的開發人員可以快速回應不斷變化的需求,確保他們的軟體在面對不斷變化的市場需求時保持適應性和彈性。 如果您需要資源來學習 ChatGPT 和提示工程,那麼我建議您查看 Coursera 上的[針對開發人員的 ChatGPT 提示工程](https://datacamp.pxf.io/c/1193463/1012793/13294?u=https%3A%2F%2Fwww.datacamp.com%2Fcourses%2Fchatgpt-prompt-engineering-for-developers)課程。 [![最佳即時工程課程](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:609/1*gpcsXMiCmBgVIr_I7RFYGg.jpeg)](https://medium.com/javarevisited/top-5-chatgpt-online-courses-for-2023-e6fc706cc483) 如果您需要更多選項,那麼您也可以查看這些[ChatGPT 和 Prompt Engineering 課程](https://javinpaul.medium.com/top-10-udemy-courses-to-learn-artificial-intelligence-in-2023-85a10ef473ca)以了解更多資訊。 --- 3. 編碼 ----- 雖然編碼似乎是一項顯而易見的技能,但其重要性怎麼強調也不為過。掌握編碼不僅限於編寫功能性程式;它涉及編寫乾淨、可維護和可擴展的程式碼。 開發人員應該專注於提高程式語言的熟練程度、理解演算法和實施最佳實踐。 堅實的編碼基礎是任何開發工作成功的基石。而且,如果您需要資源,可以查看[《2024 年完整 JavaScript 課程:建立真實專案》](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fthe-complete-javascript-course%2F)作為開始。 [![學習 JavaScript 編碼的最佳課程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/aesrzc6ogw58ktw6nxax.png)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=323058.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fthe-complete-javascript-course%2F) 如果您需要更多選擇,您也可以查看這些[**程式設計和程式設計課程**](https://medium.com/javarevisited/7-best-coding-course-to-learn-programming-with-zero-experience-in-2020-52f7d0d9cb80) --- 4.雲端運算 ------ 雲端運算已經從一個流行詞變成了開發人員的基本技能。隨著對雲端服務的依賴日益增加,開發人員必須精通在雲端環境中部署、管理和最佳化應用程式。 AWS、Azure 和 Google Cloud 等平台是現代開發不可或缺的一部分,精通雲端運算的開發人員可以建立可擴展且經濟高效的解決方案。 而且,如果您需要資源,可以查看這些文章,您可以在其中找到強烈建議的[**資源來學習雲端運算**](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Faws-fundamentals) [![學習AWS的最佳課程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d4mboj5cv4fufo8om7v0.jpeg)](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Faws-fundamentals) 而且,如果您需要更多選擇,還可以參考這篇文章,您可以在 Coursera 上找到強烈推薦的[AWS 基礎專業課程](https://medium.com/javarevisited/top-10-courses-to-learn-amazon-web-services-aws-cloud-in-2020-best-and-free-317f10d7c21d)。該程式是AWS自己建立的。 --- ### 5.Python [Python](https://www.python.org/)繼續維護其作為多功能且強大的程式語言的主導地位。從 Web 開發到資料科學、機器學習和人工智慧,Python 始終處於創新的前沿。 2024 年的開發人員應該投資掌握 Python,因為它不僅有助於快速開發,而且還提供了通往塑造產業未來的眾多尖端技術的入口網站。 如果你想在 2024 年學習並掌握 Python,你可以從 Python 課程[100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 2024 開始](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2F100-days-of-code%2F),我現在也用它來學習 Python。 [![學習Python的最佳課程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p5wlgc9kzsa03o0agoz3.png)](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2F100-days-of-code%2F) 如果您需要更多資源,您也可以查看這些[Python 書籍](https://javarevisited.blogspot.com/2019/07/top-5-books-to-learn-python-in-2019.html)、 [課程](https://betterprogramming.pub/top-5-courses-to-learn-python-in-2018-best-of-lot-26644a99e7ec)和[網站](https://medium.com/javarevisited/10-free-python-tutorials-and-courses-from-google-microsoft-and-coursera-for-beginners-96b9ad20b4e6)來深入學習 Python。 這就是**您在 2024 年可以學習的 5 項最重要的開發人員技能**。總之,2024 年頂尖開發人員技能反映了業界對敏捷性、適應性和卓越技術的需求。 無論您是經驗豐富的開發人員還是剛開始編碼之旅,磨練這些技能無疑將使您成為不斷發展的軟體開發世界中的寶貴資產。 迎接挑戰,保持好奇心,踏上持續學習之旅,在 2024 年及以後的動態格局中蓬勃發展。 ### 獎金 正如所承諾的,這是給您的獎勵,一本免費的書,您可以閱讀它來學習分散式系統設計,您可以下載免費的 PDF 或在 Microsoft 上在線閱讀 --- [https://info. microsoft.com/rs/ 157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf](https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf) ![學習分散式系統設計的免費書籍](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:276/0*AwK4rZgpbC15wA_b.png) 請在評論中告訴我您 2024 年將學習哪些技能?我總是渴望學習可以提升我作為軟體開發人員的形象的技能。 謝謝 --- 原文出處:https://dev.to/somadevtoo/5-skills-programmers-and-developers-should-learn-in-2024-3bmp

使用 NextJS 和 Wing 建立您自己的 ChatGPT 圖形客戶端 🤯

--- 標題:使用 NextJS 和 Wing 建立您自己的 ChatGPT 圖形客戶端 🤯 描述:使用 Winglang 和 NextJS 建立的 ChatGPT 客戶端應用程式 canonical\_url:https://www.winglang.io/blog/2024/05/16/chatgpt-client-with-nextjs-and-wing 發表:真實 --- 長話短說 ---- 在本文結束時,您將使用 Wing 和 Next.js 建置並部署 ChatGPT 用戶端。 該應用程式可以在本地執行(在本地雲端模擬器中)或將其部署到您自己的雲端提供者。 ![舞蹈](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1sm2cj4sbcm4skp0ho23.gif) --- 介紹 -- 建置 ChatGPT 用戶端並將其部署到您自己的雲端基礎架構是確保對資料進行控制的好方法。 將 LLM 部署到您自己的雲端基礎架構可為您的專案提供隱私和安全性。 有時,在使用 OpenAI 的 ChatGPT 等專有 LLM 平台時,您可能會擔心資料在遠端伺服器上儲存或處理,這可能是由於輸入平台的資料的敏感度或其他隱私原因。 在這種情況下,將 LLM 自託管到您的雲端基礎架構或在您的電腦上本地執行可以讓您更好地控制資料的隱私和安全性。 > [Wing](https://git.new/wing-repo)是一種面向雲端的程式語言,可讓您建置和部署基於雲端的應用程式,而無需擔心底層基礎架構。 它允許您使用相同的語言定義和管理雲端基礎架構和應用程式程式碼,從而簡化了您在雲端上建置的方式。 Wing 與雲端無關——用它建置的應用程式可以編譯並部署到各種雲端平台。 > {% cta https://git.new/wing-repo %} 看 ⭐ Wing {% endcta %} [![給我們一顆星星](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rg63klimgm7s0aw72rn2.png)](https://git.new/wing-repo) --- 讓我們開始吧! ------- 要繼續操作,您需要: - 對 Next.js 有一定了解 - 在您的機器上[安裝 Wing](https://www.winglang.io/docs/) 。如果您不知道如何操作,請不要擔心。我們將在這個專案中一起討論它。 - 取得您的 OpenAI API 金鑰。 建立您的專案 ------ 首先,您需要在電腦上安裝 Wing。執行以下命令: ``` npm install -g winglang ``` 透過檢查版本確認安裝: ``` wing -V ``` ### 建立您的 Next.js 和 Wing 應用程式。 ``` mkdir assistant cd assistant npx create-next-app@latest frontend mkdir backend && cd backend wing new empty ``` 我們已在 Assistant 目錄中成功建立了 Wing 和 Next.js 專案。我們的 ChatGPT 用戶端的名稱是 Assistant。聽起來很酷,對吧? 前端和後端目錄分別包含我們的 Next 和 Wing 應用程式。 `wing new empty`建立三個檔案: `package.json` 、 `package-lock.json`和`main.w` 。後者是應用程式的入口點。 ### 在 Wing 模擬器中本地執行您的應用程式 Wing 模擬器可讓您在本機電腦內執行程式碼、編寫單元測試和偵錯程式碼,而無需部署到實際的雲端供應商,從而幫助您更快地進行迭代。 使用以下命令在本機上執行您的 Wing 應用程式: ``` wing it ``` 您的 Wing 應用程式將在`localhost:3000`上執行。 ![安慰](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n5ytrntrz7lc5225w8w8.png) 設定您的後端 ------ - 讓我們安裝 Wing 的 OpenAI 和 React 函式庫。 OpenAI 庫提供了與 LLM 互動的標準介面。 React 程式庫可讓您將 Wing 後端連接到 Next 應用程式。 ``` npm i @winglibs/openai @winglibs/react ``` - 將這些套件匯入到`main.w`檔案中。我們還導入需要的所有其他庫。 ``` bring openai bring react bring cloud bring ex bring http ``` `bring`是 Wing 中的導入語句。這樣想,Wing 使用`bring`來實現與 JavaScript 中`import`相同的功能。 `cloud`是 Wing 的雲端庫。它公開了雲端 API、儲存桶、計數器、網域、端點、函數和更多雲端資源的標準介面。 `ex`是用於與表格和雲端 Redis 資料庫介面的標準庫, `http`用於呼叫不同的 HTTP 方法 - 從遠端資源發送和檢索資訊。 取得您的 OpenAI API 金鑰 ------------------ 我們將在我們的應用程式中使用`gpt-4-turbo`但您可以使用任何 OpenAI 模型。 - 如果您還沒有[OpenAI](https://platform.openai.com/signup)帳戶,請建立一個。若要建立新的 API 金鑰,請前往[platform.openai.com/api-keys](http://platform.openai.com/api-keys)並選擇**建立新金鑰。** ![OpenAI 金鑰](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9645jxsf1fj8902iwnr7.png) - 設定**名稱**、**專案**和**權限,**然後按一下**建立金鑰。** ![OpenAI Key2](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yng28wns7esezf94t3uq.png) 初始化 OpenAI ---------- 建立一個`Class`來初始化您的 OpenAI API。我們希望它可以重複使用。 我們將向`Assistant`類別加入`personality` ,以便在向 AI 助手傳遞提示時可以指定 AI 助手的個性。 ``` let apiKeySecret = new cloud.Secret(name: "OAIAPIKey") as "OpenAI Secret"; class Assistant { personality: str; openai: openai.OpenAI; new(personality: str) { this.openai = new openai.OpenAI(apiKeySecret: apiKeySecret); this.personality = personality; } pub inflight ask(question: str): str { let prompt = `you are an assistant with the following personality: ${this.personality}. ${question}`; let response = this.openai.createCompletion(prompt, model: "gpt-4-turbo"); return response.trim(); } } ``` Wing 分別使用`preflight`和`inflight`概念來統一基礎設施定義和應用程式邏輯。 **預檢**程式碼(通常是基礎設施定義)在編譯時執行一次,而執行**中**程式碼將在執行時執行以實現應用程式的行為。 雲端儲存桶、佇列和 API 端點是預檢的一些範例。定義預檢時不需要新增預檢關鍵字,Wing 預設知道這一點。但對於飛行塊,您需要在其中加入“飛行”一詞。 > 上面的程式碼中有一個飛行中的區塊。 Inflight 區塊是您編寫非同步執行時間程式碼的地方,這些程式碼可以透過其 inflight API 直接與資源互動。 > 測試和儲存雲端秘密 --------- 讓我們來看看如何保護我們的 API 金鑰,因為我們肯定要[考慮安全性](https://techhq.com/2022/09/hardcoded-api-keys-jeopardize-data-in-the-cloud/)。 讓我們在後端的根目錄中建立一個`.env`檔案並傳入我們的 API 金鑰: ``` OAIAPIKey = Your_OpenAI_API_key ``` 我們可以在本地引用 .env 檔案來測試 OpenAI API 金鑰,然後由於我們計劃部署到 AWS,因此我們將逐步設定[AWS Secrets Manager](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html) 。 ![AWS 主控台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e2a1nbh0egmjkckxnaov.png) 首先,我們前往 AWS 並登入控制台。如果您沒有帳戶,可以免費建立一個。 ![AWS平台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n937801fzs0lajf2knaq.png) 導覽至 Secrets Manager,讓我們儲存 API 金鑰值。 ![AWS 秘密管理器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/scbb1snyzjdoip2nvdpl.png) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lf79xzn6vfhqylao8iuo.png) 我們已將 API 金鑰儲存在名為`OAIAPIKey`的雲端機密中。複製您的金鑰,我們將跳到終端並連接到現在儲存在 AWS 平台中的金鑰。 ``` wing secrets ``` 現在將您的 API 金鑰貼上為終端中的值。您的密鑰現已正確存儲,我們可以開始與我們的應用程式互動。 --- 將人工智慧的回應儲存在雲端。 -------------- 將人工智慧的回應儲存在雲端可以讓您控制資料。它駐留在您自己的基礎設施上,與 ChatGPT 等專有平台不同,您的資料位於您無法控制的第三方伺服器上。您也可以在需要時檢索這些回應。 讓我們建立另一個類,使用 Assistant 類來傳遞 AI 的個性和提示。我們還將每個模型的回應作為`txt`檔案儲存在雲端儲存桶中。 ``` let counter = new cloud.Counter(); class RespondToQuestions { id: cloud.Counter; gpt: Assistant; store: cloud.Bucket; new(store: cloud.Bucket) { this.gpt = new Assistant("Respondent"); this.id = new cloud.Counter() as "NextID"; this.store = store; } pub inflight sendPrompt(question: str): str { let reply = this.gpt.ask("{question}"); let n = this.id.inc(); this.store.put("message-{n}.original.txt", reply); return reply; } } ``` --- 我們為我們的助理設定了「受訪者」的個性。我們希望它能夠回答問題。您也可以讓前端使用者在發送提示時指定此個性。 每次產生回應時,計數器都會遞增,並且計數器的值會傳遞到用於在雲端中儲存模型回應的`n`變數中。然而,我們真正想要的是建立一個資料庫來儲存來自前端的使用者提示和模型的回應。 讓我們定義我們的資料庫。 定義我們的資料庫 -------- Wing 內建了`ex.Table` - 一個用於儲存和查詢資料的 NoSQL 資料庫。 ``` let db = new ex.Table({ name: "assistant", primaryKey: "id", columns: { question: ex.ColumnType.STRING, answer: ex.ColumnType.STRING } }); ``` --- 我們在資料庫定義中新增了兩列 - 第一列用於儲存使用者提示,第二列用於儲存模型的回應。 建立 API 路由和邏輯 ------------ 我們希望能夠在後端發送和接收資料。讓我們建立 POST 和 GET 路由。 ``` let api = new cloud.Api({ cors: true }); api.post("/assistant", inflight((request) => { // POST request logic goes here })); api.get("/assistant", inflight(() => { // GET request logic goes here })); ``` --- ``` let myAssistant = new RespondToQuestions(store) as "Helpful Assistant"; api.post("/assistant", inflight((request) => { let prompt = request.body; let response = myAssistant.sendPrompt(JSON.stringify(prompt)); let id = counter.inc(); // Insert prompt and response in the database db.insert(id, { question: prompt, answer: response }); return cloud.ApiResponse({ status: 200 }); })); ``` 在 POST 路由中,我們希望將從前端收到的使用者提示傳遞到模型中並獲得回應。提示和回應都將儲存在資料庫中。 `cloud.ApiResponse`可讓您傳送對使用者要求的回應。 新增前端發出 GET 請求時檢索資料庫專案的邏輯。 --- 新增前端發出 GET 請求時檢索資料庫專案的邏輯。 ``` api.get("/assistant", inflight(() => { let questionsAndAnswers = db.list(); return cloud.ApiResponse({ body: JSON.stringify(questionsAndAnswers), status: 200 }); })); ``` 我們的後端已經準備好了。我們在本地雲端模擬器中測試一下。 跑`wing it` 。 讓我們轉到`localhost:3000`並向我們的助理詢問一個問題。 ![助理回應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3ox67623b9vye7o6quqe.png) 我們的問題和助理的回答都已儲存到資料庫中。看一看。 ![表資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4ajd94ywkhjw04yb21e2.png) 向前端公開您的 API URL --------------- 我們需要將後端的 API URL 公開給 Next 前端。這就是之前安裝的 React 函式庫派上用場的地方。 ``` let website = new react.App({ projectPath: "../frontend", localPort: 4000 }); website.addEnvironment("API_URL", api.url); ``` 將以下內容加入 Next 應用程式的`layout.js`中。 ``` import { Inter } from "next/font/google"; import "./globals.css"; const inter = Inter({ subsets: ["latin"] }); export const metadata = { title: "Create Next App", description: "Generated by create next app", }; export default function RootLayout({ children }) { return ( <html lang="en"> <head> <script src="./wing.js" defer></script> </head> <body className={inter.className}>{children}</body> </html> ); } ``` 我們現在可以在 Next 應用程式中存取`API_URL` 。 實作前端邏輯 ------ 讓我們實作前端邏輯來呼叫後端。 ``` import { useEffect, useState, useCallback } from 'react'; import axios from 'axios'; function App() { const [isThinking, setIsThinking] = useState(false); const [input, setInput] = useState(""); const [allInteractions, setAllInteractions] = useState([]); const retrieveAllInteractions = useCallback(async (api_url) => { await axios ({ method: "GET", url: `${api_url}/assistant`, }).then(res => { setAllInteractions(res.data) }) }, []) const handleSubmit = useCallback(async (e)=> { e.preventDefault() setIsThinking(!isThinking) if(input.trim() === ""){ alert("Chat cannot be empty") setIsThinking(true) } await axios({ method: "POST", url: `${window.wingEnv.API_URL}/assistant`, headers: { "Content-Type": "application/json" }, data: input }) setInput(""); setIsThinking(false); await retrieveAllInteractions(window.wingEnv.API_URL); }) useEffect(() => { if (typeof window !== "undefined") { retrieveAllInteractions(window.wingEnv.API_URL); } }, []); // Here you would return your component's JSX return ( // JSX content goes here ); } export default App; ``` `retrieveAllInteractions`函數取得後端資料庫中的所有問題和答案。 `handSubmit`函數將使用者的提示傳送到後端。 讓我們加入 JSX 實作。 ``` import { useEffect, useState } from 'react'; import axios from 'axios'; import './App.css'; function App() { // ... return ( <div className="container"> <div className="header"> <h1>My Assistant</h1> <p>Ask anything...</p> </div> <div className="chat-area"> <div className="chat-area-content"> {allInteractions.map((chat) => ( <div key={chat.id} className="user-bot-chat"> <p className='user-question'>{chat.question}</p> <p className='response'>{chat.answer}</p> </div> ))} <p className={isThinking ? "thinking" : "notThinking"}>Generating response...</p> </div> <div className="type-area"> <input type="text" placeholder="Ask me any question" value={input} onChange={(e) => setInput(e.target.value)} /> <button onClick={handleSubmit}>Send</button> </div> </div> </div> ); } export default App; ``` 在本地執行您的專案 --------- 導航到您的後端目錄並使用以下命令在本地執行您的 Wing 應用程式 ``` cd ~assistant/backend wing it ``` 也執行您的 Next.js 前端: ``` cd ~assistant/frontend npm run dev ``` 讓我們看一下我們的應用程式。 ![聊天應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/97g8kikxfwwb7ephfdni.png) 讓我們透過 Next 應用程式向 AI 助理詢問幾個開發人員問題。 ![聊天應用程式2](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5uoz1y9czt0nwwtsesrz.png) 將您的應用程式部署到 AWS -------------- 我們已經了解了我們的應用程式如何在本地執行。 Wing 也允許您部署到包括 AWS 在內的任何雲端提供者。要部署到 AWS,您需要使用您的憑證來設定[Terraform](https://terraform.io/downloads)和[AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/) 。 - 使用`tf-aws`編譯到 Terraform/AWS 。此指令指示編譯器使用 Terraform 作為配置引擎,將所有資源綁定到預設的 AWS 資源集。 ``` cd ~/assistant/backend wing compile --platform tf-aws main.w ``` --- - 執行 Terraform 初始化並應用 ``` cd ./target/main.tfaws terraform init terraform apply ``` --- 注意: `terraform apply`需要一些時間才能完成。 您可以[在此處](https://github.com/NathanTarbert/chatgpt-client-wing-nextjs)找到本教程的完整程式碼。 總結一下 ---- 正如我之前提到的,我們都應該關心我們的應用程式的安全性,建立您自己的 ChatGPT 用戶端並將其部署到您的雲端基礎設施可以為您的應用程式提供一些非常好的[保障](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/security-and-compliance.html#:~:text=Keep%20Your%20data%20safe%20%E2%80%94%20The,compliance%20programs%20in%20its%20infrastructure.)。 我們在本教程中演示了[Wing](https://git.new/wing-repo)如何提供一種簡單的方法來建置可擴展的雲端應用程式,而無需擔心底層基礎設施。 如果您有興趣建立更酷的東西,Wing 擁有一個活躍的開發人員社區,他們可以合作建立雲端願景。我們很高興在那裡見到你。 只需前往我們的[Discord](https://t.winglang.io/discord)打個招呼即可! --- 原文出處:https://dev.to/winglang/building-your-own-chatgpt-graphical-client-with-nextjs-and-wing-29jj

加入我們參加 AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽:獎品為 3,000 美元!

--- 標題:加入我們參加 AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽:獎品為 3,000 美元! 發表:真實 描述: 標籤:devchallenge、awschallenge、放大、全端 封面圖:https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z55ngddx33ptj9dapt07.png 使用 100:42 的比例可獲得最佳效果。 ===================== 發佈於: 2024-05-14 20:36 +0000 =========================== --- 我們很高興地宣布我們與 AWS Amplify 的第一個合作挑戰。 [AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽](https://dev.to/challenges/aws)將持續到**5 月 26 日**,提供了一個探索 AWS 服務的廣度和深度以及提升您的技能的機會。 AWS Amplify 擁有您在短短幾個小時內建立 Web 和行動應用程式所需的一切。 **這項挑戰有一個提示,但有幾種獲勝方法!**我們迫不及待地想看看您學到了什麼和取得了什麼成就! 提示 -- ### 使用 AWS Amplify Gen 2 建置和部署全端應用程式 您的任務是使用 AWS Amplify Gen 2 建立一個整合以下一項或多項功能的應用程式: - **[資料](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/data/)** - **[驗證](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/auth/)** - **[無伺服器功能](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/functions/)** - **[文件儲存](https://docs.amplify.aws/react/build-a-backend/storage)** 這是供任何想要直接參與的人使用的提交模板,但請在提交之前查看[官方挑戰頁面](https://dev.to/challenges/aws)上的所有挑戰規則。 {% cta https://dev.to/new?prefill=---%0Atitle%3A%20%0Apublished%3A%20%0Atags%3A%20devchallenge%2C%20awschallenge%2C%20amplify%2C%20fullstack%0A ---%0A%0A*這%20是%20a%20submission%20for%20the%20%5BThe%20AWS%20Amplify%20Fullstack%20TypeScript%20Challenge%20%5D(https%3A%2F%2Fdevgesto% 2Fawschallenge )* %0A%0A%23%23%20什麼%20I%20內建%0A%3C! %0A%0A%23%23% 20Demo%0A%3C!--%20Share%20a%20link%20to%20your%20deployed%20solution%20on%20Amplify%20Hosting%2C%20and%20% 20screenshots%20。 2C%20what%20you%20learned%2C%20anything%20you%20are %20尤其%20proud%20of%2C%20what%20you%20hop%20to%20do%20next%2C%20etc.you%20.20to%20do%20next%2C%20etc.%20.20--% %0A%0A**已連接%20Components%20and%2For%20Feature%20Full** % 0A%0A%3C!--%20讓%20us%20知道%20if%20you%20development%20UI%20using%20Amify%20you%20development%20UI%20using%20Amifyify% 20for%20UX%20patterns%2C%20and%2For%20if%20your%20project%20includes %20all%20four%20features%3A%20data%2C%20authentication%2C%20features%3A%20data%2C%20authentication%2C%20features%3A%20data%20function. --%3E%0A%0A%3C!--%20Team%20Submissions%3A %20請%20pick%20one%20member%20到%20publish%20the%20submission%20and%20credit%20teammates%20by%200%20by%20and%20credit%20teammates%20by%20and%20credit%20teammates%20by%的%20DEV%20usernames%20直接%20in%20the%20body%20of%20the%20post。 %20image%20(if%20you%20want).%20--%3E%0A%0A%0A %3C!--%20感謝%20%20參與!%20%E2%86%92%0A %} 提交模板 {% 結束%} **正在尋找一些專業技巧?[向下滾動](#tips-and-tricks)!** ### 評審標準 所有提交的作品將根據以下內容進行評判: - 底層技術的使用 - 可用性和使用者體驗 - 無障礙 - 創造力 兩個額外獎項類別 -------- - **連線元件**:授予使用 Amplify 連線元件實現 UX 模式開發 UI 的頂級提交。 - **功能完整**:授予頂級提交,該提交包含挑戰提示中的所有四個功能:資料、身份驗證、無伺服器功能和文件儲存。 獎品 -- **我們的總冠軍將獲得:** - $1,500 禮品卡或同等金額 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **我們的兩個獎項類別獲獎者將獲得:** - $750 等禮品卡 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **所有提交有效提交的參與者都**將在其 DEV 個人資料中收到完成徽章。 如何參與 ---- 為了參與,您需要使用與每個提示關聯的提交範本來發布貼文。所有提交內容都必須部署到 Amplify Hosting。 請在提交之前查看我們的完整[規則、指南和常見問題解答頁面,](https://dev.to/challenges/aws)以便您了解我們的參與指南和官方競賽規則(例如資格要求)。 技巧和竅門 ----- 您可以使用 AWS 做很多事情,因此我們提供了一些想法,讓您在考慮建置什麼以及如何建置時供您思考。 - 您可以用不到 5 行程式碼定義由 Amazon Simple Storage Service (S3) 提供支援的儲存桶!更好的是,您可以使用[Amplify 的雲端沙箱環境](https://docs.amplify.aws/react/deploy-and-host/sandbox-environments/)測試您的儲存功能。 - 如果您想同時檢查兩個功能,則可以透過上傳到您的 S3 儲存桶來觸發由 AWS Lambda 提供支援的無伺服器功能 😉 - Next.js 和 Nuxt 應用程式的部署是零配置![存取入門指南](https://docs.aws.amazon.com/amplify/latest/userguide/getting-started.html)。 指南和文件 ----- - 第一次建立 Amplify 應用程式?查看他們的[快速入門指南](https://docs.amplify.aws/react/start/quickstart/)以快速入門。 - [完整的 AWS Amplify 開發人員文件](https://docs.amplify.aws) **有技術問題嗎?在 AWS Amplify 說明線程中留下評論:** {% 嵌入 https://dev.to/aws/the-aws-amplify-fullstack-typescript-challenge-help-thread-529a %} 重要的日子 ----- - 5 月 15 日:AWS Amplify Fullstack TypeScript 挑戰賽開始! - 5 月 26 日:提交截止時間為太平洋夏令時間晚上 11:59 - 5 月 28 日:公佈得獎者 我們希望您喜歡使用 AWS Amplify 快速從前端過渡到全端。 🚀 祝你好運,編碼愉快! --- 原文出處:https://dev.to/devteam/join-us-for-the-the-aws-amplify-fullstack-typescript-challenge-3000-in-prizes-ghm

20 多個使用 AI 的專案,具有完整的源程式碼🚀

過去幾天對於人工智慧來說是令人興奮的。 然而,作為開發人員,我們中的許多人還不了解人工智慧的易用性。 今天,我們將介紹您可以使用人工智慧輕鬆建立的精彩專案。無需成為人工智慧專家,每個工具都附帶教學或程式碼演練。 讓我們跳進去吧! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0vxxzizvu643bfpbo1xu.gif) --- 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------ [![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nzuxjfog2ldam3csrl62.png)](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的,這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案,可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中! 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建(完全可自訂)Copilot 原生 UX 元件,例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一,CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人,可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` (您可以稍後切換到不同的 UI 提供者)。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後,您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本想法是非常快速地建立人工智慧聊天機器人,而無需在製作任何基於法學碩士的應用程式時費力。 用例是巨大的,作為開發人員,我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星,發布了 200 多個版本,這意味著它們不斷改進。 ![明星副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p8i6roafbjxvds26fl35.gif) {% cta https://go.copilotkit.ai/Anmol %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ### 🎯 使用 CopilotKit 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 CopilotKit 建立許多創新應用程式,所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式! ### ✅ [人工智慧驅動的部落格平台](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)。 ![部落格平台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tvx995v2lvyujnsavaxx.gif) 您可以閱讀本文,使用`Next.js` 、 `Langchain` 、 `Supabase`和`CopilotKit`來建立這個令人驚嘆的應用程式。 LangChain&Tavily用作網路搜尋人工智慧代理,Supabase用於儲存和檢索部落格平台文章資料,CopilotKit用於將人工智慧整合到應用程式中。 ![演示人工智慧部落格平台](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/88ni6x3pdno43vani7q9.png) 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredblog)。 ### ✅ [V0.dev 複製](https://dev.to/copilotkit/i-created-a-v0-clone-with-nextjs-gpt4-copilotkit-3cmb)。 ![v0](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pyutbegrv571lp3i6081.png) 如果您不熟悉,Vercel 的 V0 是一款人工智慧驅動的工具,可讓您根據提示產生 UI,以及許多其他有用的功能。 shadcn 元件現在可以在文件本身的 v0 中進行編輯(如其網站所示)。 ![v0 開發](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/951hk0jqrioboe4jxf5i.gif) 您可以使用`Next.js` 、 `GPT4`和`CopilotKit`建立 V0 的克隆。這個詳細的教程名列前 7 名,總的來說,這是一個值得加入到您的作品集中的偉大專案。 簽名頁的產生輸出如下所示。 ![簽名頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8xu1l5el91x4w62sz7kh.png) 您可以透過點擊右上角的按鈕輕鬆在`React Code`和`UI`之間切換。這麼酷的概念! 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Tabintel/v0-copilot-next)。 ### ✅ [人工智慧行銷經理](https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii)。 ![競選經理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/moytsjm7lcq1g52sn0ot.gif) 您可以使用`Next.js` 、 `OpenAI` 、 `Radix UI` (用於實現可存取性)、 `Recharts` (用於建立互動式圖表)以及`CopilotKit`來建立這個出色的專案來閱讀本文。 您可以觀看 David 的示範! {% 嵌入 https://youtu.be/gCJpH6Tnj5g %} 如果你想用更少的錢學到更多,這是我最喜歡的一個。 我喜歡它的 UI(一般教學不是這樣),這正是它成為你的編碼清單上的一個乾淨專案的原因:) ![示範動圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gt14n0xn3bekl7u5uib1.gif) 您可以查看該應用程式的[現場演示](https://campaign-manager-demo.vercel.app/)。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo)。 ### ✅ [附有人工智慧副駕駛的電子表格應用程式](https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-spreadsheet-app-nextjs-langchain-copilotkit-109d)。 ![電子表格應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gexhqf0alwmwguu7kqsv.gif) 您可以閱讀本文,使用`Next.js` 、 `GPT-4` 、 `LangChain`和`CopilotKit`來建立這個很棒的工具。 為了使工作更輕鬆,它使用[React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet)套件為 React 和[Tavily AI](https://tavily.com/)建立簡單的可自訂電子表格作為搜尋引擎,使 AI 代理能夠進行研究並存取即時知識 你可以觀看這個演示! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=kGQ9xl5mSoQ %} 您也可以查看[現場演示](https://spreadsheet-demo-tau.vercel.app/)。我可以肯定地說,這是一個獨特的案例,你可以得到很多啟發。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo)。 ### ✅[與您的履歷聊天](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb)。 ![與履歷聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gdagmyn1tvoa2lwfoqto.gif) 您可以閱讀本文,使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`來建立這個很棒的用例。 您不僅可以使用 ChatGPT 產生履歷,還可以將其匯出為 PDF,甚至可以透過與其對話來進一步改進它。多酷啊,對吧:) ![簡歷聊天演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x6j27yls99cdv219ztwx.png) 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder)。 ### ✅ [文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-ai-powered-powerpoint-app-nextjs-openai-copilotkit-ji2)。 ![文字到 Powerpoint 應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vh01hh3l29qtztri4180.png) 您可以閱讀本文,使用`Next.js` 、 `OpenAI`和`CopilotKit`建立 Text to Powerpoint 應用程式。 這是一個簡單但非常強大的概念,本文也清楚地說明如何在任何幻燈中加入背景圖像。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/TheGreatBonnie/aipoweredpresentation)。 ### ✅ [StudyPal:您的人工智慧驅動的個人化學習伴侶](https://dev.to/rajesh-adk-137/studypal-your-ai-powered-personalized-learning-companion-59d)。 ![學習夥伴](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qhau3p28cylr25lae5r4.png) 您可以從精選清單中選擇您想要的主題,為個人化的學習旅程奠定基礎。 您需要提供有關您的教育背景的詳細訊息,以便 StudyPal 能夠根據他們當前的知識水平定製材料和練習。 `Additional Details`部分可讓學生指定重點領域,確保內容與其學習目標一致。 您可以閱讀本文,使用`React` 、 `Node`和`CopilotKit`來建立這個很棒的用例。 您可以觀看該應用程式的[演示](https://github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com/89499267/328419789-a06b11c6-ffbc-44b6-96b0-648d2a38cd7c.mp4?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAVCODYLSA53PQK4ZA%2F20240512%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20240512T083208Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=f6fe016e65e167e94b8322b70743a7fb02fed91f2c87c5af7459e1fa022faac2&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=74038190&key_id=0&repo_id=793889064)。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/rajesh-adk-137/StudyPal)。 --- 2.什麼是郎鏈? -------- 其餘專案將與 langchain 和 AI 相關(有些使用 python)。最好稍微了解一下這一點。 LangChain 是用於開發由大型語言模型(LLM)支援的應用程式的框架。 ![朗查恩](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0fuo9c2ljruv3c54is10.png) ![朗查恩](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/btgq9o8y1yhjfnrinqqn.png) 總體而言,LangChain 簡化了 LLM 申請生命週期的每個階段。您可以閱讀[官方文件](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/)以了解更多內容。 如果您想了解有關 langchain 的更多訊息,我建議您觀看 freeCodeCamp 的[本教程](https://www.youtube.com/watch?v=HSZ_uaif57o)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=HSZ\_uaif57o %} --- ### 🎯 使用 Langchain/AI/Python 建立的熱門應用程式。 我們可以使用 langchain 建立很多很多高級應用程式,所以讓我們探索一些脫穎而出的應用程式! ### ✅ [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 ![GPT自動機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdzv06jnr3z33s7qll5k.png) 您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如,打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了:D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分: A。語音命令:它使用本地執行的 Whisper(Buzz 的一個分支)來產生命令。 b.命令到行動:您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後,就像任何優秀的人工智慧一樣,我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」(如果您以前沒有使用過,請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World!」)。 我們製作了一個自訂工具,讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串: ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的,GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後,它使用LangChain Agent 選擇一組操作,包括使用OpenAI 的GPT-3(“text-davinci-003”)從提示符號產生AppleScript(用於桌面自動化)和JavaScript(用於瀏覽器自動化)命令,然後執行產生的腳本。 請記住,這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼,可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用: ⚡ 求計算結果。 > 提示:“2 + 2 是什麼?” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ⚡ 尋找附近的餐廳。 > 提示:“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome,谷歌搜尋附近的餐廳,解析頁面,然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥,反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候,它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容: ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得,請自行承擔風險。哈哈! ⚡ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機,它會的。 是的,如果您要求的話,它會擦除您的電腦! 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示! {% 嵌入 https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f %} 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star,但它非常酷。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)。 ✅ [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端中整合人工智慧。 ------------------------------------------------------------- ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wsk64pf5yuosui91tmz9.png) Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台,用戶可以: - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們,並且為了安全起見,在安全容器(目前使用 Docker 實作)中執行它們,以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ``` ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r3aza7hnlji7hbi2o0js.gif) 有許多令人興奮的功能,例如: - 基於終端的介面,讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互,以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理,這是一個簡潔的小功能。 ![控制台除錯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qaan8np68e3fk1yueexm.png) Instrukt 已獲得 AGPL 許可證,這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說,Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星,但用例非常好。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/blob42/Instrukt)。 ✅ [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 ----------------------------------------------------------------------- ![聊天文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lhimajsma8ijyzeknmlg.png) 文件聊天機器人 — 多個文件,由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話,考慮到他們使用了另一個著名的開源專案,UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase(向量 DB)建構。 如果您想了解該方法和技術架構,那麼就在這裡! ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8zbn7h50k6gwxgz6rkaf.png) 此環境僅用於試用,支援最大檔案大小為 10 MB,這是一個缺點,如果您想要更大的大小,則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star,並且發布了`v0.3`版本。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles)。 ✅ [具有多代理協作的終極人工智慧自動化 - LangGraph + GPT 研究人員](https://blog.langchain.dev/how-to-build-the-ultimate-ai-automation-with-multi-agent-collaboration/)。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- LangGraph 是一個使用 LLM 建立有狀態、多參與者應用程式的函式庫。此範例使用 Langgraph 自動化對任何給定主題的深入研究過程。 簡而言之,這個範例展示了人工智慧代理團隊如何協同工作,對給定主題進行從規劃到發布的研究。此範例還將利用領先的自主研究代理[GPT Researcher](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher) ,我已在過去的一篇文章中介紹過該代理。 研究團隊由七名法學碩士代理人: ⚡ `Chief Editor` - 監督研究過程並管理團隊。這是使用 LangGraph 協調其他代理程式的「主」代理程式。該代理充當主要的 LangGraph 介面。 ⚡ `GPT Researcher` - 專門的自主代理,對給定主題進行深入研究。 ⚡ `Editor` - 負責規劃研究大綱和結構。 ⚡ `Reviewer` - 根據一組標準驗證研究結果的正確性。 ⚡ `Reviser` - 根據審查者的回饋修改研究結果。 ⚡ `Writer` - 負責編譯和撰寫最終報告。 ⚡ `Publisher` - 負責以各種格式發布最終報告。 自動化過程基於以下階段(架構),文章中清楚地顯示了這一點。 - 策劃階段。 - 資料收集和分析。 - 審查和修訂。 - 寫作並提交。 - 出版品. ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zwpvlf859m9c6v8mttxk.png) 您可以閱讀有關正在發生的事情的[詳細步驟文件](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/master/multi_agents?ref=blog.langchain.dev#steps)。 助手的最終運作將產生 Markdown、PDF 和 Docx 等格式的最終研究報告。 您可以閱讀這篇文章,其中介紹[如何透過多代理協作來建立終極人工智慧自動化](https://blog.langchain.dev/how-to-build-the-ultimate-ai-automation-with-multi-agent-collaboration/),其中 Wix 研發主管 Assaf Elovic 介紹如何使用 LangGraph 與專業代理團隊建立自主研究助理。它具有易於理解的程式碼範例,並清楚地說明正在發生的事情。開發者必讀! 最好的部分是,如果您想更改研究查詢並自訂報告,只需編輯主目錄中的`task.json`檔案。真的很棒:) 它由 GPT 研究人員負責,擁有 10k 顆星,但自從上次提交是在幾天前以來,它經常更新。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher/tree/master/multi_agents)。 ✅[僚機AI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) 。 --------------------------------------------------- ![僚機人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ortnj43j63gx4riqvl4x.png) WingmanAI 是一款功能強大的工具,可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。 它使用 ChatGPT,讓您與文字記錄即時交互,作為機器人的廣泛記憶體基礎,提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的文字記錄時,機器人甚至可以回答有關過去對話的問題。 所有精彩功能的詳細介紹: ⚡ 它可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻,讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 ⚡ 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄,因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 ⚡ 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天,機器人會即時讀取您的文字記錄。 ⚡ 您可以繼續附加到已儲存的記錄中,隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 ⚡ 它允許您保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們,並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用,從而為機器人提供更豐富的上下文。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您只需將 OpenAI API 金鑰放入`keys.env`檔案中並執行`main.py` 。 唯一的缺點是該應用程式目前僅與 Windows 相容。 Windows 用戶現在更高興了:) 您可以觀看[完整的示範影片](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#demo)。由於限制,下面所附的 gif 很短(86 秒中只有 30 秒)。 ![30 秒演示 gif](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gmosnsbwkkb76q83y46i.gif) 我對這個概念感到非常驚訝,因為我從來沒有想過它可以以這種方式實現。當開發人員用非常簡單的概念創造出一些很酷的東西時,感覺真的很棒:) 它在 GitHub 上有 420 多顆星,並且不再維護。但你可以用它來建造更好的東西。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI)。 ✅[考試](https://github.com/codeacme17/examor)。 -------------------------------------------- ![前愛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x4fh09yrwhnalr1oxgv4.png) 一款允許您根據知識筆記參加考試的應用程式。它可以讓您專注於您所學和所寫的內容🧠。 它不斷提示您提出問題以複習筆記內容,這對於學生、學者、受訪者和終身學習者非常有用。 專案管理員正在使用 next.js 重構專案,這對於使用`next.js`開發人員來說非常好。 讓我們來詳細分析一下一些很棒的功能: ⚡ 建立筆記時可以上傳相關文件。該應用程式根據這些文件的內容產生一組問題。這些問題將在未來呈現給大家。建立筆記時,您作為使用者還可以選擇要產生的問題類型。 ![問題選擇](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rp5seq1zpotaxej6dj6l.png) ⚡ 收到每日問題後,您可以提供答案。 GPT 將評分、驗證並提供正確答案。透過評估答案和連結文件的正確性來確定分數(0 ~ 10 分)。這個分數會影響隨後的艾賓浩斯評審過程。將會在未來的發布版本中進行最佳化。 ⚡ 角色可以為問題產生和評估提供更多可能性。您可以在設定頁面上設定角色。有關各種角色的更多訊息,建議參閱詳細的[角色手冊指南](https://github.com/codeacme17/examor/blob/main/docs/en-role.md)。 ![角色選擇](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n0zdohzkowcdrdnxjzba.png) ⚡ 練習問題時,可以用不同的方法作答。下圖顯示了單選題的範例。 ![回答問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yzg8vvuxndhw9v2s1x8c.png) ⚡ 它有一個包含多個[模組](https://github.com/codeacme17/examor?tab=readme-ov-file#-modules)的列表,例如`Examine` 、 `Note` 、 `Notes Management`和`Random Question`使用這些模組您可以在筆記中導入問題,刪除或加入新文件到上傳的筆記中,等等。 我喜歡整個概念,這會引起任何曾經面臨過修改筆記問題的人的注意。 您可以閱讀包含如何正確使用它的詳細指南的[文件](https://github.com/codeacme17/examor/blob/main/README.md)。 它在 GitHub 上有 1k star,目前版本為`v0.4.2` 。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/codeacme17/examor)。 ✅[語音GPT](https://github.com/hahahumble/speechgpt) 。 --------------------------------------------------- ![語音GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/on0exhy65owc13tzue0v.png) ![語音GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4rrge2nyhowtcdyd3gi5.png) SpeechGPT 是一個 Web 應用程式,可讓您與 ChatGPT 進行對話。 您可以利用此應用程式來提高您的語言技能,或只是透過 ChatGPT 享受聊天的樂趣。 大多數人會說這有什麼獨特之處,但事實確實如此。 讓我們來打破一些很棒的功能: ⚡ 所有資料儲存在本地,隱私性更強。 ⚡ 根據文件,它支援 100 多種語言,但我在現場演示中只能看到對三種語言的支援。 ![語言](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g6e7jsrhmvrdlidyvnho.png) ⚡ 包含內建語音辨識以及與 Azure 語音服務的整合。 ![語音辨識](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gr2vsaymy50wtiperprd.png) ⚡ 包含內建語音合成,以及與 Amazon Polly 和 Azure 語音服務的整合。 ![語音合成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2m3kp9othpa9rbb4it57.png) 請按照[文件中的教學](https://github.com/hahahumble/speechgpt?tab=readme-ov-file#-tutorial)了解如何使用它。 您可以在[speechgpt.app](https://speechgpt.app/)上觀看現場演示。這是一個完美的例子,說明了一些額外的功能如何將您的應用程式提升到一個新的水平! SpeechGPT 在 GitHub 上有 2700 顆星,目前版本為`v0.5.1` 。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/hahahumble/speechgpt)。 ✅ [myGPTReader](https://github.com/madawei2699/myGPTReader) - 閱讀並與 AI 機器人聊天。 ---------------------------------------------------------------------------- ![我的GPT閱讀器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58doii8daomf54te5eca.png) myGPTReader 是 Slack 上的機器人,可以閱讀和總結任何網頁、文件(包括電子書),甚至來自 YouTube 的影片。它可以透過語音與您交流。 一些有價值的功能是: ⚡ 使用 myGPTReader 透過對話快速閱讀和理解任何網頁內容,甚至是影片(目前僅支援帶有字幕的 YouTube 影片)。 ![讀者](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x626mtnvqr5vw43938iw.gif) ⚡ 使用 myGPTReader 快速閱讀任何文件的內容,支援電子書、PDF、DOCX、TXT 和 Markdown。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5am7njxco7vhronuirgu.gif) ⚡ 透過與 myGPTReader 語音對話來練習外語,它可以成為您的私人導師,支援中文、英語、德語和日語。 ![嗓音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/40pzlgtuhcyxgwa1z2gs.gif) ⚡ 內建大量提示模板,使用它們可以更好地與chatGPT對話。 ![問](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ehgn218hwewzeft98xkp.gif) ⚡ myGPTReader 每天發送最新熱點新聞,並自動產生摘要,讓您快速了解今日熱點。 您可以造訪[官方網站](https://www.myreader.io/)。 您可以加入擁有超過 5000 名會員的儲存庫上的 Slack 頻道,免費體驗所有這些功能。 它們在 GitHub 上有 4.4k 顆星,並且像此列表中的其他專案一樣使用 Python 建置。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/madawei2699/myGPTReader)。 ✅ [RepoChat](https://github.com/pnkvalavala/repochat) - 支援 GitHub 儲存庫互動的聊天機器人助理。 -------------------------------------------------------------------------------- ![重新聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3gf9bjn2a47f1t43aiju.png) Repochat 是一個互動式聊天機器人專案,旨在使用大型語言模型 (LLM) 參與有關 GitHub 儲存庫的對話。 它允許用戶進行有意義的討論、提出問題並從 GitHub 儲存庫檢索相關資訊。本自述文件提供了在本機電腦上設定和使用 Repochat 的逐步說明。 他們建立了兩個具有不同功能的分支,這對我來說有點新鮮。 ⚡ Repochat 的主要分支被設計為完全在本機上執行。此版本的 Repochat 不依賴外部 API 呼叫,並且可以更好地控制您的資料和處理。如果您正在尋找獨立的解決方案,那麼主分支就是您的最佳選擇。 ⚡ Repochat 的雲端分支主要依賴對外部服務的 API 呼叫來進行模型推理和儲存。它非常適合那些喜歡基於雲端的解決方案並且不想設定本地環境的人。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/pnkvalavala/repochat?tab=readme-ov-file#installation)。 Repochat 讓您與聊天機器人進行對話。您可以提出問題或提供輸入,聊天機器人將從向量資料庫中檢索相關文件。 然後,它將您的輸入以及檢索到的文件傳送到語言模型以產生回應。 預設情況下,我已將模型設為`codellama-7b-instruct` ,但您可以根據計算機的速度更改它,甚至可以嘗試 13b 量化模型進行回應。 聊天機器人在對話過程中保留記憶以提供上下文相關的回應。 您可以查看[即時網站](https://repochat.streamlit.app/),您可以使用 API 金鑰進行檢查。 你可以觀看這個演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o7ndxqpwkkww4f5qudiq.gif) 如果您想查看的話,我找到了另一種[選擇](https://github.com/peterw/Chat-with-Github-Repo)。 Repochat 擁有 200 多顆星,並部署在 Streamlit 上。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/pnkvalavala/repochat)。 ✅ [NextChat - ChatGPT Next Web](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web) 。 ------------------------------------------------------------------------------------- ![下次聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lnuqjkfcyz8z7kejgbb1.png) 這不是一個典型的副專案,因為程式碼庫足夠大,但值得一看作為靈感。 您只需一鍵即可獲得精心設計的跨平台 ChatGPT Web UI,支援 GPT3、GPT4 和 Gemini Pro(Web / PWA / Linux / Win / MacOS)。 一些很棒的功能是: ⚡ 隱私 首先,所有資料都儲存在瀏覽器本地。 ⚡ 首屏載入速度快(~100kb),支援串流響應。 ⚡ 自動壓縮聊天歷史記錄以支援長時間對話,同時儲存您的代幣。 ⚡ Linux/Windows/MacOS 上的緊湊型用戶端 (~5MB)。 ⚡ 您只需在 Vercel 上一鍵點擊即可在 1 分鐘內免費部署。 ⚡ 與自行部署的法學碩士完全相容。 ⚡ Markdown 支援:LaTex、mermaid、程式碼高亮等。 ![下次聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2uvdfwz1rgy1l2l4pb9p.png) 您可以查看 NextChat 的[現場演示](https://app.nextchat.dev/)和[文件,](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web?tab=readme-ov-file#roadmap)其中包括所有環境變數(主要是 API 金鑰)的清單。 ![下次聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fqykjwgjf35khapdfu20.png) 在本地處理它並不難,他們還提供了 GitHub 操作工作流程,每小時都會自動更新。 NextChat 在 GitHub 上擁有 69k+ 顆星,目前已發布`v2.2`版本。 您可以檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web)。 --- 如果您喜歡觀看教程來建立專案,我有一些很好的建議。 🎯 [LangChain GEN AI 教學 – 使用 OpenAI、Google Gemini Pro、LLAMA2 的 6 個端到端專案](https://www.youtube.com/watch?v=x0AnCE9SE4A)– 4 小時。 本教學涵蓋的專案: ✅ LangChain 速成課程 - 打下基礎。 ✅ 使用 Langchain 和 Astradb 與 PDF 聊天。 ✅ 使用 Llama 2 LLM 模型產生部落格。 ✅ 使用 Pinecone VectorDB 的端到端法學碩士課程。 ✅ Google Gemini 專業版示範。 ✅ 多語言發票提取器 LLM 專案。 ✅ 使用 Gemini Pro API 的對話式問答聊天機器人。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=x0AnCE9SE4A %} 🎯 Streamlit 的 LangChain 速成課程。 本教學涵蓋的專案: ✅ 發票資料提取器。 ✅ 針對自訂資料的基本 QA。 ✅ 總結和有用的鏈類型。 ✅ WordPress 程式碼助理。 ✅ 將語音備忘錄轉換為文字。 你可以找到[速成課程](https://learnlangchain.streamlit.app/)。側邊欄中將有一個關於實踐專案的部分! --- 這麼多很棒的專案:) 但說實話,我見過很多開發人員建立相同的應用程式,您可以獲得無限的靈感。我希望你喜歡這個。 繼續,保存它,並建造每一個,以展示誰是技術老大! 讓我知道哪個專案最讓你驚訝。 祝你有美好的一天!直到下一次。 |如果你喜歡這類東西, 請關注我以了解更多:) | [![用戶名 Anmol_Codes 的 Twitter 個人資料](https://img.shields.io/badge/Twitter-d5d5d5?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=0A0209)](https://twitter.com/Anmol_Codes) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 GitHub 個人資料](https://img.shields.io/badge/github-181717?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Anmol-Baranwal) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 LinkedIn 個人資料](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/copilotkit %} --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/20-projects-you-can-build-with-ai-today-352k

成為資深前端開發者需要的 37 個心態

我真的很喜歡 @abbeyperini 的[帖子](https://dev.to/abbeyperini/12-tips-from-a-mid-level-developer-29bk),並決定在擔任軟體開發人員**5 年多**後分享我的技巧。 準備好?讓我們深入探討。 1.掌握基礎知識 ======== 建在搖搖欲墜的土地上的房子🏠,稍有問題就會倒塌。 同樣,如果你沒有紮實的基礎: - 你會很難適應 JavaScript 框架 - 你會陷入第一個不熟悉的問題 - 您無法掌握某些問題之間的共同主題 因此,如果你想提升前端開發人員的水平,首先要掌握**HTML** 、 **CSS**和**JavaScript** 。 --- 2. 了解網路的工作原理 ============ 在過去的幾年裡,前端開發變得更加複雜。 使用了許多工具(*捆綁器*、*轉譯器*等) 如果您不了解網路的工作原理(即「唯一」支援的語言是**HTML** (用於結構)、 **CSS** (用於樣式)和**JavaScript** (用於互動)),您將很難理解為什麼需要有這麼多工具可以在線執行您的程式碼。 ![建築模組](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/miha7y379n9wnemtnhdi.gif) --- 3.熟悉資料結構與演算法 ============ 由於程式設計面試,資料結構和演算法經常受到不好的評價🤦‍♀️。 **然而**,了解關鍵因素及其複雜性至關重要。如果沒有這些知識,您將無法編寫複雜的程式或評估程式碼效率。 以下是需要了解的資料結構/演算法的非詳盡列表: **資料結構:***棧*、*佇列*、*雜湊圖*、*集合*、*圖*等。 **演算法:***動態規劃*、*貪心演算法*、*遞迴*等。 --- 4. 透過實踐而不是閱讀/觀看來學習 ================== 教學會欺騙您,讓您感覺自己正在取得進步。 它們讓你相信你正在學習和進步,但你並沒有前進。真正的學習是透過實踐或教學發生的。 所以,多多練習,避免陷入教學地獄🔥。 --- 5.遇到困難時尋求協助 =========== 你不是一個人。 您附近很可能有高級開發人員,您可以向他們尋求協助。 所以,不要浪費時間去兔子洞裡。您的目標是提供價值,如果您浪費時間解決其他人已經解決的問題,您就無法實現這一目標。 ![請求幫忙](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iksbkr0yvd3gqh4x22d5.png) --- 6.以正確的方式尋求協助 ============ 在尋求幫助之前,請確保您已經做了最低限度的事情。 你應該首先: - 在 Google/Stack Overflow/ChatGPT 上搜尋解決方案 - 了解你的目標以及什麼不起作用 - 記錄所有失敗的嘗試 另外,不要針對同一問題重複尋求協助。當您獲得幫助時,請在某處記下,以免忘記。 --- 7. 不要複製/貼上你不理解的程式碼 ================== 由於多種原因,這非常糟糕: - 您最終可能會得到不安全的程式碼,這些程式碼會暴露令牌等敏感資訊。 - 您將無法輕鬆除錯程式碼。 - 你將無法向你的同事解釋它。 這對 ChatGPT 尤其重要,因為它有時只能提供 80% 的準確答案。 ![困惑的表情符號](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sfansm0i6qss45kkcz8a.png) --- 8. 不要盲目採納網路上找到的每一個建議 ==================== 我剛開始的時候就犯了這個錯誤。 我發現有人建議說 React 中的記憶化是邪惡的,所以我停止使用它。 令我尷尬的是,我的程式碼在預生產中崩潰了。 所以,別讓我「老」了。 當您在網路上看到建議時,請先問自己以下問題: - 這個建議適用於我嗎? - 提供建議的人是否與我的情況類似? **TLDR** :運用常識🫠。 --- 9. 懷抱良好的意願:人們希望你成功❤️ ==================== 當你是新人時,人們通常會認為人們正在等待發現你的錯誤並解僱你。 至少,這是我的思想對我低聲說的。 但事實恰恰相反。 當一家公司僱用你時,它非常希望你成功。否則,這就是浪費他們在培訓和入職方面投入的時間和資源。 因此,相信你的公司希望你做得很好,並毫不猶豫地向你的同事尋求支持。 --- 10.完成勝於完美 ========= 追求完美往往會導致以下結果: - 拖延 - 浪費時間 - 過於複雜 - ETC。 因此,目標是在推動更多之前交付/驗證 V0。 ![做完比求完美強](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u146x2ia7stie8eyvwpa.png) --- 11. 始終將任務分解為可管理的任務 ================== 感到不知所措的最簡單方法是什麼? 👉 試圖咬得比你能咀嚼的更多。 始終將專案分解為更小的任務。 這會: - 讓你不會感到不知所措 - 讓您的 PR(拉取請求)更容易審核 - 提供進步感 --- 12. 值得信賴,當你需要幫助時會伸出援手 ===================== 剛開始時,您的首要任務是贏得經理的信任。 當他們想到你時,應該安心。 他們應該相信: - 你在簡單的任務上很可靠 - 必要時您會尋求協助 - 有任何問題你都會溝通 您不想因為成為經理必須持續監控的問題而增加他們的工作量🔎。 --- 13.表現出對工作的熱情 ============ 用熱情可以彌補很多不足🤪。 當你是新人時,要充滿渴望和興奮。 只有經驗豐富的開發人員才能承受缺乏熱情的後果。 沒有人願意不斷地督促某人工作。指導已經夠困難的了;必須激勵某人會使事情變得更具挑戰性。 ![熱情](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hmc0s50vm86bam0069nw.png) --- 14. 對學習新事物/工具/方法保持開放態度 ====================== 前端開發不斷發展。 因此,您需要對新技術持開放態度。 不要太拘泥於現有的工具。相反,表現出學習的興趣😋。 --- 15. 掌握你的開發工具🛠️ ============== 想要加快您的開發時間嗎? 掌握你的開發工具: - 您的 IDE(例如 VSCode) - 您的原始碼控制系統(例如 Github) - 您的瀏覽器和檢查器(例如 Chrome 檢查器) - ETC。 ![工具包](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9h6zn8k68yghmb0ecffh.png) --- 16. 專注於創造價值 =========== 不要在真空中編寫程式碼。 您編寫的每段程式碼都應該為以下方面提供價值: - 您的客戶 - 你的公司 - 您的利害關係人 - ETC。 您的報酬與您提供的價值掛鉤,而不是與您編寫的程式碼掛鉤。 因此,優先考慮編寫有目的的有效程式碼🥅。 --- 17. 為你的工作辯護:它不會自己說話 =================== 可能是新開發人員最常見的錯誤之一(特別是如果您來自重視謙虛的文化)。 1. 你做了一些了不起的事。 2. 沒有人知道這件事。 👉 那工作並不重要。 因此,透過寫作、演示等方式分享您的作品。 ![為你的工作說話](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t55ep1c3phxgypwchbfh.png) --- 18. 喜歡寫愚蠢的程式碼而不是聰明的程式碼 ====================== 程式碼被閱讀的次數遠多於寫的次數📝。 因此,不要編寫只有您才能理解的聰明程式碼。 **可讀性>效能>聰明。** 您希望您的同事能夠有效率地處理您的程式碼,並在必要時為您提供協助等。 --- 19.你的經理是你最好的盟友 ============== 除非你特別不幸,否則你的經理會支持你的成長📈。 他們通常希望你能夠蓬勃發展,為團隊做出貢獻,並留在公司,而不是在其他地方尋找機會。 因此,請務必招募他們來實現您的目標。 分享你的勝利、挫折(以積極的方式)和挫折,而不是獨自奮鬥。 --- 20.讓你的經理的生活更輕鬆 ============== 這個很簡單,但常被忽略。 您的經理可能有您可以協助解決的問題: - 他們可能需要加入文件但缺乏時間 - 他們的工作量可能龐大,需要支持 - 和更多 這可能是贏得經理支持(升遷、加薪等)的最簡單方法。他們已經意識到這些任務並且可以直接看到它們的影響(至少對他們來說)。 ![最佳老闆杯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yz4tz3h7o12oh4x4f0lg.png) --- 21.了解任務背後的大局 ============ 不要成為程式碼猴子🐒。 剛開始時它可能會對您很有幫助。 但要達到下一個級別,您需要了解任務背後的背景: - 為什麼它們有價值 - 為什麼你被分配給他們 - 它們如何適應公司的整體策略 這種理解對於您的職業生涯更上一層樓至關重要。 --- 22. 為團隊做出貢獻(文件、技術講座、演示等) ======================== 這不僅對公司有利,對您也有利。 透過進行演示、共享文件等,您可以展示您的技能並提高團隊的生產力。 始終致力於盡可能提升團隊的表現:這是令人愉快且有益的😊。 ![貢獻](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rbmz4r1ucrrqe84mpq6f.png) --- 23. 成為特定領域的“掌門人” ================ 如果我必須提供一個建議,那就是這個。 在職業生涯的初期,探索各個領域是可以的。 但是,要晉升到中/高級級別,請專注於培養某一領域的專業知識。這對於促銷來說比多個領域的平均水平更具吸引力。 因此,我們的目標是培養[T 型](https://www.forbes.com/sites/lisabodell/2020/08/28/futurethink-forecasts-t-shaped-teams-are-the-future-of-work/)技能:在某一領域擁有廣泛的知識和深厚的專業知識。 --- 24. 培養你的溝通技巧 ============ 不幸的是,這是必須的。 溝通對於開發人員來說至關重要。我們經常需要做以下事情: - RFC(徵求意見) - 示範 - 演講 - ETC。 因此,請確保您具有基本的溝通能力。 --- 25. 當你遇到問題時休息一下 =============== 當你深陷一個問題時,很難停下來。 即使已經過去了 5 年多,我仍然在掙扎🥹。 然而,休息後我總是會產生更新鮮的想法。 所以,如果你已經被困太久了,那就離開吧。 ![休息](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/96yk7dr61s2sc7rflive.png) --- 26. 發揮你的優勢,而不是劣勢 ================ 不要再浪費時間試圖修復明顯的弱點。 如果您持續花費超過 1 小時才能完成同您級別的其他人在不到 5 分鐘內完成的任務,請避開該任務。 投入更多的精力很可能不會讓你在這方面表現出色。 相反,做必要的事情並專注於最大限度地發揮你的優勢。如果某件事對你來說很自然且有價值,那就多做一點吧🚀。 --- 27. 掌控自己的職涯道路 ============= 沒有人會為你規劃你的職涯。 如果沒有計劃,你就會為別人的計劃而努力。 因此,請確保您為自己想要在 1/2/5 年內實現的目標制定計劃 💪。 --- 28. 與其他開發人員一起交流 =============== 您目前是否患有冒名頂替症候群? 如果是這樣,請花時間與其他開發人員交流。 您很快就會意識到您並不孤單。 與其他開發人員聯繫還有其他好處: - 您可以學習新的技巧/技巧 - 你們可以討論共同的經歷 - 你們可以在工作上互相補充 - ETC。 ![朋友們](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y9r46ijzzv99jfdjrssa.png) --- 29. 指導年輕開發人員 ============ 這是冒名頂替症候群的最佳治療方法之一。 一旦你開始指導年輕的開發人員: - 你會發現你知道一些事情 - 您將把自己定位為中/高級開發人員 - ETC。 --- 30.讓你解決的問題多樣化 ============= 如果你不斷地解決同樣的問題,你的進步就會趨於穩定。 確保您正在解決不同的問題,以便您可以: - 比較各種方法 - 開發解決問題的工具包 - ETC。 ![雞蛋放在多個籃子裡](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hllqddeurnt0bx03m2md.png) --- 31.尋找導師 ======= 擁有偉大的導師是我職業生涯的亮點。 - 導師了解您的旅程,讓您腳踏實地。 - 他們會指導你避免他們所犯的錯誤。 - ETC。 **如何尋找導師?** 與您互動的更有經驗的開發人員聯繫,提出問題,討論他們的經驗等。 如果您無法聯繫資深開發人員,請與 X 等平台上的個人互動,與他們建立關係,然後聯絡 😉。 --- 32. 致力於 JavaScript 框架並掌握它 ========================= 最好的框架是能夠幫助您最快實現目標的框架。 所以,忽略網路上毫無意義的爭論。 選擇您最熟悉或需要學習的框架。 並掌握它。這就足夠了。 有了紮實的 JavaScript 基礎知識,過渡到另一個框架將會很快。 ![合約](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s7p9c7u02uqv5b8fhxew.png) --- 33.不斷思考使用者體驗 ============ 身為前端開發人員,你應該考慮使用者。 即使您有 PM 或設計師,也要確保使用者體驗良好 😌。 - 需要時使用載入狀態 - 在 UI 中傳達進度 - 給用戶回饋 - ETC。 --- 34. 坦然地說“不” =========== 這對我來說是一件艱難的事。 我對每一個專案都感到興奮,並努力拒絕。 但身為開發人員,您經常會收到超出您處理能力的請求。 因此,請優先考慮與您的目標最相符的那些。 --- 35.不斷投資你的技能 =========== 選擇成為前端開發人員,您就致力於從事必須不斷學習的職業。 因此,透過學習新語言、掌握新技術等不斷投資你的技能。 ![技能](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l2lptuajtkra0p080nnc.png) --- 36. 當面臨太多工作時,減少功能而不是提高程式碼品質。 ============================ 您的應用程式擁有的功能越多越好,對嗎?正確的? 最初,這似乎是正確的,但附加的功能會導致更多的程式碼。更多的程式碼意味著更多的問題(維護、錯誤等)。 因此,當時間緊迫時,應減少功能而不是犧牲程式碼品質。 --- 37. 努力了解你的合作者(設計師、後端開發人員等) ========================== 始終尊重您的合作者(後端開發人員、設計師、產品經理等)。 應用程式開發是團隊的努力。 團隊成員之間的協同越多,環境就會越快樂、越有效🥰。 ![交朋友](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1vdbfdepvkkxdug91noo.gif) --- 感謝您閱讀這篇文章🙏。 發表評論 📩 分享小貼士。 並且不要忘記加上“💖🦄🔥”。 如果您喜歡這樣的文章,請加入我的**免費時事**通訊**[FrontendJoy](https://frontendjoy.substack.com/)** 。 如果您想要每日提示,請在[X/Twitter](https://twitter.com/_ndeyefatoudiop)上找到我。 --- 原文出處:https://dev.to/_ndeyefatoudiop/37-tips-from-a-senior-frontend-developer-251b

48 小時內更改資料庫 5 次,使我們的發布瀏覽量達到 35,000 次

這個故事的開始方式和它的標題一樣古怪。我於 2021 年開始[整合推理](https://integrated-reasoning.com/),以找出在解決[背包問題](https://en.wikipedia.org/wiki/Knapsack_problem)(例如 9、33 和 65 位元暫存器)時使用[任意精度](https://docs.amd.com/r/en-US/ug1399-vitis-hls/Overview-of-Arbitrary-Precision-Integer-Data-Types)整數會發生什麼。我的想法是,靈活的字長將使解決背包問題的[偽多項式時間演算法](https://en.wikipedia.org/wiki/Pseudo-polynomial_time#Knapsack_problem)更有效。簡而言之,它確實有幫助,但最大的收益來自[管道化](https://www.xilinx.com/developer/articles/task-level-parallelism-and-pipelining-in-hls.html)。 快進到 2024 年 4 月[中旬](https://irx.app)。我們規劃了一個 MVP,從本質上將執行[HiGHS](https://github.com/ERGO-Code/HiGHS)等開源求解器的體驗從命令列轉移到瀏覽器中。賣點是這些過程可能需要數月或更長時間才能完成,並且不必爭論它們將幫助我們的用戶專注於優化而不是執行優化所需的基礎設施。 將日誌從 AWS 即時推送到瀏覽器是我以前從未做過的事情。我認為這與[從 LLM 串流文字](https://vercel.com/docs/recipes/streaming-from-llm)的問題大致相似,這是我以前從未做過的事情,最近已經有了大量的發展。一方面,即時日誌事件對 MVP 來說可能有些過大了。另一方面,即時渲染日誌看起來很漂亮,並且可以幫助我們提供像命令列一樣流暢的使用者體驗。我們就這麼做了。 ![irx.app](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f5ncdab8cecwrfidgv5o.png) 我們最初的計劃是使用[Prisma Pulse](https://www.prisma.io/docs/pulse/what-is-pulse)在邊緣函數中訂閱 Postgres 寫入,該邊緣函數使用[Vercel 串流回應](https://vercel.com/docs/functions/streaming)將每一行標準輸出從[HiGHS](https://github.com/ERGO-Code/HiGHS) 、 [CBC](https://github.com/coin-or/Cbc)和[SCIP](https://github.com/scipopt/scip)傳送到瀏覽器。除了複雜性之外,該計劃還存在兩個主要問題。找到一個具有正確的[表複製功能](https://www.prisma.io/docs/pulse/database-setup/general-database-instructions)組合來滿足 Pulse 和我們後端的要求的託管 Postgres 實例並非易事,這導致了本文標題前半部分的荒謬之處。兩天內五次更換 Postgres 提供者所引發的一系列事件仍然令我震驚。 ![螞蟻威爾森推特](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/42o4f7nsoane5mzl3bap.png) 當來自 Supabase 的 Long ( [@beertocode](https://x.com/beertocode) ) 提出挑戰時,骨牌效應開始了。他解釋說,他希望為使用 Supabase 進行建造的新人提供額外的推動力。如果我們在兩週內與 Supabase 一起建立並發布,他們將利用社交媒體上的超級粉絲來使此次發布成為一項重大活動。挑戰被接受了,挑戰確實如此。 在評估資料庫選項時,社群媒體機會通常不被考慮在內。然而,我們的發布目標是收集盡可能多的用戶回饋,因此這是我們不能忽視的因素。我對 Supabase 的產品幾乎一無所知,因此花了一個下午的時間閱讀了他們的所有文件。到那天晚上,我對於如何建立 IRX 有了一個完全不同、更簡單的思維模型。 Supabase 的[匿名登入](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-anonymous)功能與[行級安全性相](https://supabase.com/docs/guides/auth/row-level-security)結合,這意味著人們可以在發布當天使用 IRX,而無需執行註冊程序。我們談論的是零准入門檻,在 2024 年看似永無止境的「建立另一個帳戶並重置密碼」的循環中,我什至認為這是不可能的。 事實證明,匿名登入對我們來說非常有價值,因為它使近 300 人能夠在發布當天嘗試使用 IRX 解決混合整數程式 - 即使他們不知道 IRX 是什麼並且只是玩玩。我們從比我想像的更廣泛的背景中獲得了令人難以置信的反饋。 ![IRX 流量](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h0en2wbnzudxv7wfsbn9.png) 我們的即時日誌流方法的兩個問題中的第二個問題直到我們實現該功能之後才出現。 Prisma Pulse 每個表最多有 20 個同時訂閱。直到資源洩漏瞬間消耗了我們的整個連接配額之前,這個限制並不明顯。如果將並髮用戶數限制在 20 個,則不會帶來良好的啟動效果,而且時間真的很緊迫。 ![IRX 啟動定時器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7banl0soa2fm39kcwqdu.png) 當 Long 在三小時後向我們發推文時,我們仍在除錯串流媒體。幸運的是,到目前為止,我已經閱讀了有關 Supabase 的所有內容,包括他們的[即時事件](https://supabase.com/docs/guides/realtime)[配額表](https://supabase.com/docs/guides/realtime/quotas),該表支援開箱即用的 10,000 個並發用戶端。進行切換很容易,這很大程度上要歸功於 Supabase 的 TypeScript[類型產生](https://supabase.com/docs/reference/cli/supabase-gen-types-typescript)。 除了一些[背壓](https://sdk.vercel.ai/docs/advanced/backpressure)問題之外,我們還設法為在可能不同的現場實例上同時執行的三個求解器提供即時日誌流。 ![IRX基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b1lgl316idyd9vcprnz8.png) ![IRX 解算器基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tv7730xmmhcmn1rqcfgh.png) (IRX 內部基礎架構圖,作者: [@baykovr](https://twitter.com/baykovr) ) 龍說得最好: ![長推特](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1s50siph4hz53iqtpn5r.png) 真正瘋狂的是,我因為 Supabase 整合而註冊了 Resend。他們的創辦人[@zenorocha](https://x.com/zenorocha)在發布前幾天炸毀了[我們的 Twitter](https://twitter.com/IntegrateReason/) ,僅用一條推文就為我們的發布周流量增加了 16,000 次瀏覽。 ![芝諾·羅查在推特上](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/juruto1h7g5m32eum8ho.png) 這是我在發布當天對 IRX 基礎設施的草圖: ![IRX 發布日基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a263k49npgp2p22ane1i.png) 我們驚慌地發射了。感謝您對 Supabase 的挑戰! ![Supabase 在 Twitter 上](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5j5fqeqyfolulnf1ctrb.png) --- 原文出處:https://dev.to/supabase/changing-databases-5-times-in-48-hours-boosted-our-launch-to-35000-views-1oc2

AI 驅動的前端 UI 元件產生器(Next.js、GPT4、Langchain 和 CopilotKit)

**長話短說** -------- 在本文中,您將了解如何建立由 AI 驅動的前端 UI 元件產生器,該產生器使您能夠透過實作教學產生 Next.js Tailwind CSS UI 元件。 我們將介紹如何: - 使用 Next.js、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立 UI 元件產生器 Web 應用程式。 - 使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到 UI 元件產生器中。 - 整合嵌入式程式碼編輯器以變更產生的程式碼。 先決條件 ---- 要完全理解本教程,您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立 AI 支援的 UI 元件產生器所需的工具: - [Ace 程式碼編輯器](https://ace.c9.io/)- 用 JvaScript 編寫的嵌入式程式碼編輯器,與本機編輯器的功能和效能相符。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架,使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰,讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎,使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架,用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先,透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式: ``` npx create-next-app@latest aiuigenerator ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中,我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0c2uq47mrd3ppxqvr1v7.png) 接下來,安裝 Ace 程式碼編輯器和 Langchain 軟體套件及其相依性。 ``` npm install react-ace @langchain/langgraph ``` 最後,安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜!您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構 UI 元件產生器前端** ----------------- 在本節中,我將引導您完成使用靜態內容建立 UI 元件產生器前端的過程,以定義生成器的使用者介面。 首先,請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中,建立兩個名為`Header.tsx`和`CodeTutorial.tsx`的檔案。 在`Header.tsx`檔案中,新增以下程式碼,定義一個名為`Header`的功能元件,該元件將呈現生成器的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="w-full flex-none text-xl text-white font-semibold p-6" href="/" aria-label="Brand"> AI-UI-Components-Generator </Link> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`CodeTutorial.tsx`檔案中,加入以下程式碼,定義一個名為`CodeTutorial`的功能元件,該元件呈現 UI 元件產生器主頁,該首頁將顯示產生的 UI 元件、嵌入式程式碼編輯器和產生的實作教學。 ``` "use client"; import Markdown from "react-markdown"; import { useState } from "react"; import AceEditor from "react-ace"; import React from "react"; export default function CodeTutorial() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [codeTutorial, setCodeTutorial] = useState(``); function onChange(newCode: any) { setCodeToDisplay(newCode); } return ( <> <main className=" min-h-screen px-4"> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <div className="w-2/3 min-h-[60vh] rounded-lg bg-white shadow-lg p-2 border mt-8 overflow-auto"> <div className="w-full min-h-[60vh] rounded-lg" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: codeToDisplay }} /> </div> <AceEditor placeholder="Placeholder Text" mode="html" theme="monokai" name="blah2" className="w-[50%] min-h-[60vh] p-2 mt-8 rounded-lg" onChange={onChange} fontSize={14} lineHeight={19} showPrintMargin={true} showGutter={true} highlightActiveLine={true} value={codeToDisplay} setOptions={{ enableBasicAutocompletion: true, enableLiveAutocompletion: true, enableSnippets: false, showLineNumbers: true, tabSize: 2, }} /> </div> <div className="w-10/12 mx-auto"> <div className="mt-8"> <h1 className="text-white text-center text-xl font-semibold p-6"> Code Tutorial </h1> {codeTutorial ? ( <Markdown className="text-white">{codeTutorial}</Markdown> ) : ( <div className="text-white"> The Code Tutorial Will Appear Here </div> )} </div> </div> </main> </> ); } ``` 接下來,前往`/[root]/src/page.tsx`文件,新增以下程式碼,導入`CodeTutorial`和`Header`元件,並定義名為`Home`的功能元件。 ``` import React from "react"; import Header from "./components/Header"; import CodeTutorial from "./components/CodeTutorial"; export default function Home() { return ( <> <Header /> <CodeTutorial /> </> ); } ``` 接下來,刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } pre { margin: 1rem; padding: 1rem; border-radius: 10px; background-color: black; overflow: auto; } h2, p { padding-bottom: 1rem; padding-top: 1rem; } code { margin-bottom: 2rem; } ``` 最後,在命令列上執行命令`npm run dev` ,然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看 UI 元件產生器前端,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/id9z3bizkb2bghbe4bxb.png) **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到元件產生器** --------------------------------- 在本節中,您將學習如何為 UI 元件產生器新增 AI 副駕駛以產生 UI 元件程式碼以及使用 CopilotKit 的實作教學。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先,讓我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡,我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 前端整合的過程,以方便產生 UI 元件程式碼和實作教學。 首先,使用下面的程式碼片段導入`/[root]/src/app/components/CodeTutorial.tsx`檔案頂部的自訂掛鉤`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction` 。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在`CodeTutorial`函數內的狀態變數下方,加入以下程式碼,該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的程式碼。該鉤子使副駕駛可以讀取程式碼。 ``` useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); ``` 在上面的程式碼下方,新增以下程式碼,該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`generateCodeAndImplementationTutorial`的操作,該操作將啟用 UI 元件程式碼和實作教學課程的產生。 這個操作接受兩個參數,稱為`code`和`tutorial` ,這兩個參數可以產生 UI 元件程式碼和實作教程。 該操作包含一個處理函數,該函數根據給定的提示產生 UI 元件程式碼和實作教程。 在處理函數內部, `codeToDisplay`狀態會使用新產生的程式碼進行更新,而`codeTutorial`狀態會使用新產生的教學課程進行更新,如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "generateCodeAndImplementationTutorial", description: "Create Code Snippet with React.js(Next.js), tailwindcss and an implementation tutorial of the code generated.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, { name: "tutorial", type: "string", description: "Markdown of step by step guide tutorial on how to use the generated code accompanied with the code. Include introduction, prerequisites and what happens at every step accompanied with code generated earlier. Don't forget to add how to render the code on browser.", required: true, }, ], handler: async ({ code, tutorial }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); setCodeTutorial(tutorial); }, }, [codeToDisplay, codeTutorial] ); ``` 之後,請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilotSidebar`和`CodeTutorial`元件,如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL,而`CopilotSidebar`呈現應用程式內聊天機器人,您可以提示產生 UI 元件程式碼和實作教學。 ``` export default function Home() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user generate code. Ask the user if to generate its tutorial." defaultOpen={true} labels={{ title: "Code & Tutorial Generator", initial: "Hi! 👋 I can help you generate code and its tutorial.", }}> <CodeTutorial /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後,執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到 UI 元件產生器中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ty4g6tuluhfiqtnnyxvg.png) ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡,我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 後端整合的過程,該後端處理來自前端的請求,並提供函數呼叫和各種 LLM 後端(例如 GPT)。 此外,我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理,它可以研究網路上的任何主題。 首先,在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰,請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mjl2g88iedd1n0qkd3ai.png) 若要取得 Tavilly Search API 金鑰,請導覽至 https://app.tavily.com/home ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m00kyux6biskw7xn2wec.png) 之後,轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中,建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中,建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c),複製程式碼,並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來,在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面,定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數,該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env.TAVILY_API_KEY) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 如何產生 UI 元件 ---------- 現在轉到您之前整合的應用程式內聊天機器人,並給它一個提示,例如「產生聯絡表單」。 生成完成後,您應該會看到生成的聯絡表單元件及其實作教程,如下所示。您也可以使用嵌入式程式碼編輯器修改產生的程式碼。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/43t9oauptomio4cy1gwr.png) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/297vxxiqti56ydevfmyl.png) 恭喜!您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具,可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣,還是對複雜任務的自動化感興趣,CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中,您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼: <https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredUIComponentsGenerator> --- 原文出處:https://dev.to/tcms/ai-powered-frontend-ui-components-generator-nextjs-gpt4-langchain-copilotkit-1hac

AI 驅動的前端 UI 元件產生器(Next.js、GPT4、Langchain 和 CopilotKit)

**長話短說** -------- 在本文中,您將了解如何建立由 AI 驅動的前端 UI 元件產生器,該產生器使您能夠透過實作教學產生 Next.js Tailwind CSS UI 元件。 我們將介紹如何: - 使用 Next.js、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立 UI 元件產生器 Web 應用程式。 - 使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到 UI 元件產生器中。 - 整合嵌入式程式碼編輯器以變更產生的程式碼。 先決條件 ---- 要完全理解本教程,您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立 AI 支援的 UI 元件產生器所需的工具: - [Ace 程式碼編輯器](https://ace.c9.io/)- 用 JvaScript 編寫的嵌入式程式碼編輯器,與本機編輯器的功能和效能相符。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架,使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰,讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎,使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架,用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先,透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式: ``` npx create-next-app@latest aiuigenerator ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中,我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0c2uq47mrd3ppxqvr1v7.png) 接下來,安裝 Ace 程式碼編輯器和 Langchain 軟體套件及其相依性。 ``` npm install react-ace @langchain/langgraph ``` 最後,安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜!您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構 UI 元件產生器前端** ----------------- 在本節中,我將引導您完成使用靜態內容建立 UI 元件產生器前端的過程,以定義生成器的使用者介面。 首先,請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中,建立兩個名為`Header.tsx`和`CodeTutorial.tsx`的檔案。 在`Header.tsx`檔案中,新增以下程式碼,定義一個名為`Header`的功能元件,該元件將呈現生成器的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="w-full flex-none text-xl text-white font-semibold p-6" href="/" aria-label="Brand"> AI-UI-Components-Generator </Link> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`CodeTutorial.tsx`檔案中,加入以下程式碼,定義一個名為`CodeTutorial`的功能元件,該元件呈現 UI 元件產生器主頁,該首頁將顯示產生的 UI 元件、嵌入式程式碼編輯器和產生的實作教學。 ``` "use client"; import Markdown from "react-markdown"; import { useState } from "react"; import AceEditor from "react-ace"; import React from "react"; export default function CodeTutorial() { const [code, setCode] = useState<string[]>([ `<h1 class="text-red-500">Hello World</h1>`, ]); const [codeToDisplay, setCodeToDisplay] = useState<string>(code[0] || ""); const [codeTutorial, setCodeTutorial] = useState(``); function onChange(newCode: any) { setCodeToDisplay(newCode); } return ( <> <main className=" min-h-screen px-4"> <div className="w-full h-full min-h-[70vh] flex justify-between gap-x-1 "> <div className="w-2/3 min-h-[60vh] rounded-lg bg-white shadow-lg p-2 border mt-8 overflow-auto"> <div className="w-full min-h-[60vh] rounded-lg" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: codeToDisplay }} /> </div> <AceEditor placeholder="Placeholder Text" mode="html" theme="monokai" name="blah2" className="w-[50%] min-h-[60vh] p-2 mt-8 rounded-lg" onChange={onChange} fontSize={14} lineHeight={19} showPrintMargin={true} showGutter={true} highlightActiveLine={true} value={codeToDisplay} setOptions={{ enableBasicAutocompletion: true, enableLiveAutocompletion: true, enableSnippets: false, showLineNumbers: true, tabSize: 2, }} /> </div> <div className="w-10/12 mx-auto"> <div className="mt-8"> <h1 className="text-white text-center text-xl font-semibold p-6"> Code Tutorial </h1> {codeTutorial ? ( <Markdown className="text-white">{codeTutorial}</Markdown> ) : ( <div className="text-white"> The Code Tutorial Will Appear Here </div> )} </div> </div> </main> </> ); } ``` 接下來,前往`/[root]/src/page.tsx`文件,新增以下程式碼,導入`CodeTutorial`和`Header`元件,並定義名為`Home`的功能元件。 ``` import React from "react"; import Header from "./components/Header"; import CodeTutorial from "./components/CodeTutorial"; export default function Home() { return ( <> <Header /> <CodeTutorial /> </> ); } ``` 接下來,刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } pre { margin: 1rem; padding: 1rem; border-radius: 10px; background-color: black; overflow: auto; } h2, p { padding-bottom: 1rem; padding-top: 1rem; } code { margin-bottom: 2rem; } ``` 最後,在命令列上執行命令`npm run dev` ,然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看 UI 元件產生器前端,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/id9z3bizkb2bghbe4bxb.png) **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到元件產生器** --------------------------------- 在本節中,您將學習如何為 UI 元件產生器新增 AI 副駕駛以產生 UI 元件程式碼以及使用 CopilotKit 的實作教學。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先,我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡,我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 前端整合的過程,以方便產生 UI 元件程式碼和實作教學。 首先,使用下面的程式碼片段導入`/[root]/src/app/components/CodeTutorial.tsx`檔案頂部的自訂掛鉤`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction` 。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` 在`CodeTutorial`函數內的狀態變數下方,加入以下程式碼,該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的程式碼。該鉤子使副駕駛可以讀取程式碼。 ``` useMakeCopilotReadable(codeToDisplay); ``` 在上面的程式碼下方,新增以下程式碼,該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`generateCodeAndImplementationTutorial`的操作,該操作將啟用 UI 元件程式碼和實作教學課程的產生。 這個操作接受兩個參數,稱為`code`和`tutorial` ,這兩個參數可以產生 UI 元件程式碼和實作教程。 該操作包含一個處理函數,該函數根據給定的提示產生 UI 元件程式碼和實作教程。 在處理函數內部, `codeToDisplay`狀態會使用新產生的程式碼進行更新,而`codeTutorial`狀態會使用新產生的教學課程進行更新,如下所示。 ``` useCopilotAction( { name: "generateCodeAndImplementationTutorial", description: "Create Code Snippet with React.js(Next.js), tailwindcss and an implementation tutorial of the code generated.", parameters: [ { name: "code", type: "string", description: "Code to be generated", required: true, }, { name: "tutorial", type: "string", description: "Markdown of step by step guide tutorial on how to use the generated code accompanied with the code. Include introduction, prerequisites and what happens at every step accompanied with code generated earlier. Don't forget to add how to render the code on browser.", required: true, }, ], handler: async ({ code, tutorial }) => { setCode((prev) => [...prev, code]); setCodeToDisplay(code); setCodeTutorial(tutorial); }, }, [codeToDisplay, codeTutorial] ); ``` 之後,請前往`/[root]/src/app/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilotSidebar`和`CodeTutorial`元件,如下所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL,而`CopilotSidebar`呈現應用程式內聊天機器人,您可以提示產生 UI 元件程式碼和實作教學。 ``` export default function Home() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotSidebar instructions="Help the user generate code. Ask the user if to generate its tutorial." defaultOpen={true} labels={{ title: "Code & Tutorial Generator", initial: "Hi! 👋 I can help you generate code and its tutorial.", }}> <CodeTutorial /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後,執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000。您應該會看到應用程式內聊天機器人已整合到 UI 元件產生器中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ty4g6tuluhfiqtnnyxvg.png) ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡,我將引導您完成將 UI 元件產生器與 CopilotKit 後端整合的過程,該後端處理來自前端的請求,並提供函數呼叫和各種 LLM 後端(例如 GPT)。 此外,我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理,它可以研究網路上的任何主題。 首先,在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰,請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mjl2g88iedd1n0qkd3ai.png) 若要取得 Tavilly Search API 金鑰,請導覽至 https://app.tavily.com/home ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m00kyux6biskw7xn2wec.png) 之後,轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中,建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中,建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c),複製程式碼,並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來,在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面,定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數,該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env.TAVILY_API_KEY) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 如何產生 UI 元件 ---------- 現在轉到您之前整合的應用程式內聊天機器人,並給它一個提示,例如「產生聯絡表單」。 生成完成後,您應該會看到生成的聯絡表單元件及其實作教程,如下所示。您也可以使用嵌入式程式碼編輯器修改產生的程式碼。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/43t9oauptomio4cy1gwr.png) ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/297vxxiqti56ydevfmyl.png) 恭喜!您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具,可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣,還是對複雜任務的自動化感興趣,CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中,您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼: <https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredUIComponentsGenerator> --- 原文出處:https://dev.to/the_greatbonnie/ai-powered-frontend-ui-components-generator-nextjs-gpt4-langchain-copilotkit-1hac

可用於下一個專案的 30 多個強大 AI 庫

今天,我們將介紹 30 個或更多可以使用 AI 建置的專案。 所有專案都是開源的,因此您可以做出貢獻以使其變得更好。 有些專案可能擁有龐大的程式碼庫,但您可以從中獲得靈感並建立一個很酷的副專案。 相信我,如果這個清單沒有讓你感到驚訝,那麼沒有什麼會讓你感到驚訝:) 讓我們開始吧! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o4ssxdcxcxmac945sj8x.gif) --- 1. [CopilotKit](https://go.copilotkit.ai/Anmol) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 -------------------------------------------------------------------------- [![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nzuxjfog2ldam3csrl62.png)](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的,這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案,可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中! 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建(完全可自訂)Copilot 原生 UX 元件,例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一,CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人,可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` (您可以稍後切換到不同的 UI 提供者)。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後,您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的,作為開發人員,我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 5700 顆星,發布了 200 多個版本,這意味著它們不斷改進。 https://go.copilotkit.ai/Anmol Star CopilotKit ⭐️ --- 2. [AgentGPT](https://github.com/reworkd/AgentGPT) - 組裝、配置和部署自主 AI 代理程式。 ------------------------------------------------------------------------ ![代理GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gnc918anlnbbymwep8xv.png) AgentGPT 可讓您設定和部署自主 AI 代理程式。 它將嘗試透過思考要完成的任務、執行任務並從結果中學習來實現目標:) 它是使用以下方式建構的: - 引導:create-t3-app + FastAPI-模板。 - 框架:Nextjs 13 + Typescript + FastAPI - 驗證:Next-Auth.js - ORM:Prisma 和 SQLModel。 - 資料庫:Planetscale。 - 樣式:TailwindCSS + HeadlessUI。 - 架構驗證:Zod + Pydantic。 - 法學碩士工具:Langchain。 開始使用本[指南](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#getting-started-rocket)在本地安裝它。 您可以查看該應用程式的[演示](https://github.com/reworkd/AgentGPT?tab=readme-ov-file#-demo)並查看[即時網站](https://agentgpt.reworkd.ai/)。 ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v17lz12cn58ousqbiiyg.gif) 他們在 GitHub 上擁有 29k+ 顆星,並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/reworkd/AgentGPT 明星 AgentGPT ⭐️ --- 3.[私人 GPT](https://github.com/zylon-ai/private-gpt) - 無需網路即可詢問有關您文件的問題。 ------------------------------------------------------------------------ ![私有GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0nshjqmm5xq6kgqkgfdc.png) PrivateGPT 是一個可立即投入生產的 AI 專案,即使在沒有網路連線的情況下,您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有意味著任何時候都沒有資料離開您的執行環境。 API 分為兩個邏輯區塊: A。高級 API,抽象化了 RAG(檢索增強生成)管道實現的所有複雜性: - 文件攝取:內部管理文件解析、分割、元資料擷取、嵌入產生和儲存。 - 使用所攝取文件中的上下文進行聊天和完成:抽像上下文檢索、提示工程和回應產生。 b.低階 API,允許高階用戶實現複雜的管道: - 嵌入生成:基於一段文字。 - 上下文區塊檢索:給定查詢,從攝取的文件中傳回最相關的文字區塊。 您可以閱讀[安裝指南](https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation)來開始。 您可以閱讀[文件](https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction)以及所涉及的[詳細架構](https://github.com/zylon-ai/private-gpt?tab=readme-ov-file#-architecture)。 PrivateGPT 現在正在發展成為產生 AI 模型和原語的網關,包括補全、文件攝取、RAG 管道和其他低階建置塊。 他們在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星,並且發展迅速。 https://github.com/zylon-ai/private-gpt 明星私人 GPT ⭐️ --- 4. [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端機中整合人工智慧。 --------------------------------------------------------------- ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wsk64pf5yuosui91tmz9.png) Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台,用戶可以: - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們,並且為了安全起見,在安全容器(目前使用 Docker 實作)中執行它們,以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ``` ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r3aza7hnlji7hbi2o0js.gif) 有許多令人興奮的功能,例如: - 基於終端的介面,讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互,以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理,這是一個簡潔的小功能。 ![控制台除錯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qaan8np68e3fk1yueexm.png) Instrukt 已獲得 AGPL 許可證,這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說,Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星,但用例非常好。 https://github.com/blob42/Instrukt 舊指令 ⭐️ --- 5. [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 ------------------------------------------------------------------------------- ![GPT自動機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdzv06jnr3z33s7qll5k.png) 您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如,打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了:D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分: A。語音命令:它使用本地執行的 Whisper(Buzz 的一個分支)來產生命令。 b.命令到行動:您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後,就像任何優秀的人工智慧一樣,我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」(如果您以前沒有使用過,請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World!」)。 我們製作了一個自訂工具,讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串: ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的,GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後,它使用LangChain Agent 選擇一組操作,包括使用OpenAI 的GPT-3(“text-davinci-003”)從提示符號產生AppleScript(用於桌面自動化)和JavaScript(用於瀏覽器自動化)命令,然後執行產生的腳本。 請記住,這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼,可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用: ✅ 求計算結果。 > 提示:“2 + 2 是什麼?” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ✅ 尋找附近的餐廳。 > 提示:“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome,谷歌搜尋附近的餐廳,解析頁面,然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥,反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候,它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容: ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得,請自行承擔風險。哈哈! ✅ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機,它會的。 是的,如果您要求的話,它會擦除您的電腦! 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示! https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f 您可以在[Chidi 的部落格](https://chidiwilliams.com/posts/gpt-automator)上閱讀更多內容。 它更像是一個業餘專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 個 star,但它非常酷。 https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator 明星 GPT Automator ⭐️ --- 6. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 --------------------------------------------------------------------------- ![流塞伊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r5bp43nil764fhe4a05z.png) Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具,用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ``` ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ahk2ovjrpq1qk3r5pfot.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。 ![流程化人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/trkltpn5lk1y1pte0smd.png) 雲端主機不可用,因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例: - 假設您有一個網站(可以是商店、電子商務網站或部落格),並且您希望廢棄該網站的所有相關連結,並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。 ![刮刀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e91sz2mga5wvc0x2hp2g.png) - 您還可以建立一個自訂工具,該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。 ![網路鉤子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ckyivo9dvue461jc9pv4.png) 還有許多其他用例,例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star,並擁有超過 10,000 個分叉,因此具有良好的整體比率。 https://github.com/FlowiseAI/Flowise 明星 Flowise ⭐️ --- 7. [Twitter Agent](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent) - 從社群媒體抓取資料並使用 Langchain 與其聊天。 --------------------------------------------------------------------------------------------- ![推特代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8umoek3meg2tjxw9jna.png) Media Agent 抓取 Twitter 和 Reddit 提交的內容,對其進行總結,並在互動式終端中與它們聊天。這麼酷的概念! 您可以閱讀[說明](https://github.com/ahmedbesbes/media-agent?tab=readme-ov-file#run-the-app-locally)以在本地安裝它。 它是使用以下方式建構的: - Langchain 🦜 用於建構和撰寫法學碩士。 - ChromaDB 用於儲存向量(也稱為嵌入)並查詢它們以建立對話機器人。 - Tweepy 連接到您的 Twitter API 並提取推文和元資料。 - Praw 連接到 Reddit API。 - Rich 建造了一個很酷的終端 UX/UI。 - 管理依賴關係的詩。 一些很棒的功能: - 代表您從使用者帳戶清單或關鍵字清單中抓取推文/提交內容。 - 使用 OpenAI 嵌入推文/提交內容。 - 建立推文/提交內容的摘要並提供需要回答的潛在問題。 - 在推文之上打開聊天會話。 - 儲存對話及其元資料。 - 豐富的終端使用者介面和日誌記錄功能。 您可以觀看演示! https://www.loom.com/share/f4954e7d34ef4b7b8491e2bf910e8521 它在 GitHub 上有近 100 顆星,並且不再維護。您可以用它來建造更好的東西。 https://github.com/ahmedbesbes/media-agent 明星 Twitter 代理商 ⭐️ --- 8. [GPT 遷移](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate)- 輕鬆將程式碼庫從一種框架或語言遷移到另一種框架或語言。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![GPT 遷移](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ullej3qz57t3l4qneyru.png) 如果您曾經面臨將程式碼庫遷移到新框架或語言的痛苦,那麼這個專案適合您。 我想我們都同意我們在某個時候需要這個。您也可以使用工作流程來完成此操作,據我所知,Stripe 曾經將其整個 JS 程式碼庫轉換為 TS。 遷移是一個成本高、乏味且重要的問題。 不要盲目相信當前版本,請負責任地使用它。另請注意,成本可能會迅速增加,因為 GPT-Migrate 旨在編寫(並可能重寫)整個程式碼庫。 您可以使用 Poetry[安裝](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-installation-using-poetry)它並了解[它的工作原理](https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate?tab=readme-ov-file#-how-it-works)。 > 請注意。 GPT-Migrate 目前處於開發 alpha 階段,尚未準備好投入生產使用。例如,在相對簡單的基準測試中,它在約 50% 的時間內順利通過 Python 或 JavaScript 等「簡單」語言,並且在沒有人工幫助的情況下無法通過 C++ 或 Rust 等更複雜的語言。 您可以在這裡觀看演示! ![GPT 遷移](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/megapc2dsnb6qlcl0dy4.gif) 他們在 GitHub 上有 6500+ 顆星,最後一次提交是 6 個月前,所以我認為它不再被維護了! https://github.com/joshpxyne/gpt-migrate 明星 GPT 遷移 ⭐️ --- 9. [Plandex](https://github.com/plandex-ai/plandex) - 用於使用法學碩士建置複雜的真實世界軟體的人工智慧編碼引擎。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![普蘭迪克斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9c98v9qntshph3wue4fr.png) Plandex 使用長時間執行的代理程式來完成跨多個檔案且需要多個步驟的任務。它將大任務分解為更小的子任務,然後實現每個子任務,一直持續到完成工作為止。 它可以幫助您處理積壓的工作,使用不熟悉的技術,擺脫困境,並花更少的時間在無聊的事情上。 您可以在這裡查看演示! https://vimeo.com/926634577 變更會累積在受保護的沙箱中,以便您可以在自動將它們套用到專案文件之前查看它們。內建版本控制可讓您輕鬆返回並嘗試不同的方法。分支允許您嘗試多種方法並比較結果。 您可以在終端機中有效地管理上下文。輕鬆將檔案或整個目錄新增至上下文中,並在工作時自動更新它們,以便模型始終具有專案的最新狀態。 Plandex 依賴 OpenAI API,並且需要`OPENAI_API_KEY`環境變數。 Plandex 支援 Mac、Linux、FreeBSD 和 Windows。它從沒有依賴關係的單一二進位檔案執行。 您甚至可以嘗試不同的模型和模型設置,然後比較結果。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/plandex-ai/plandex?tab=readme-ov-file#install)。 Plandex Cloud 是使用 Plandex 最簡單、最可靠的方式。當您使用 plandex new 建立第一個計劃時,系統會提示您開始匿名試用(無需電子郵件)。試用帳戶僅限 10 個計劃,每個計劃有 10 個 AI 模型回复。 Plandex Cloud 帳戶目前是免費的,這是一件好事。 Plandex 在 GitHub 上擁有 8k+ 顆星,並使用 Go 建造。 https://github.com/plandex-ai/plandex 明星PLandex ⭐️ --- 10. [SQL Translator](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator) - 使用人工智慧將自然語言查詢轉換為 SQL 程式碼的工具。 -------------------------------------------------------------------------------------------------- ![SQL翻譯器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9ghpgh4gvpdfiuj2qbat.png) 我試圖建立一個類似的專案,發現它已經存在。 該工具旨在讓任何人都可以輕鬆地將 SQL(結構化查詢語言)命令轉換為自然語言,反之亦然。 SQL 是一種用於管理和操作關聯式資料庫中的資料的程式語言,雖然它是一個強大的工具,但它也可能非常複雜且難以理解。 另一方面,自然語言是我們在日常生活中說和寫的語言,對於不熟悉技術術語的人來說,它通常是首選的溝通方式。 透過 SQL 和自然語言翻譯器,您無需成為 SQL 專家即可了解資料庫中發生的情況或編寫 SQL 查詢。您只需用自然語言輸入查詢即可取得對應的 SQL 程式碼,反之亦然。 其中一些功能是: - 深色模式。 - 小寫/大寫切換。 - 複製到剪貼簿。 - SQL 語法高亮。 - 模式意識(測試版)。 - 查詢歷史記錄。 你可以閱讀 [安裝說明](https://github.com/whoiskatrin/sql-translator?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-installation),它非常簡單,因為它使用 Nextjs。 此查詢適合您。哈哈! ![酷查詢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eef11xrahbmv945xvpm7.png) SQL Translator 在 GitHub 上有 4k star,是使用 TypeScript 建構的。 https://github.com/whoiskatrin/sql-translator 明星 SQL 翻譯機 ⭐️ --- 11. [WingmanAI](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI) - 音訊即時轉錄,與 ChatGPT 整合。 -------------------------------------------------------------------------------- ![僚機人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/slrhmt949vr7gqdmgi3h.png) WingmanAI 是一款功能強大的工具,可與系統和麥克風音訊的即時轉錄進行互動。該工具由 ChatGPT 提供支援,可讓您與腳本即時交互,作為機器人的廣泛記憶體基礎,提供獨特的通訊平台。 當您載入指定人員的記錄時,機器人可以回答有關過去對話的問題。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI?tab=readme-ov-file#installation)。 您可以在這裡觀看演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w325vc51fys8gebrcb02.gif) 一些簡潔的功能是: - WingmanAI 可以轉錄系統輸出和麥克風輸入音頻,讓您以易於閱讀的格式查看即時轉錄。 - 您可以與 ChatGPT 支援的機器人聊天,該機器人會即時讀取您的文字記錄。 - 機器人以令牌有效的方式維護對話記錄,因為只有當前的文字區塊會傳遞給機器人。 - WingmanAI 讓您可以保存成績單以供將來使用。您可以稍後隨時加載它們,並且對機器人進行的任何查詢都將與保存的轉錄本的向量資料庫交叉引用,從而為機器人提供更豐富的上下文。 - 您可以繼續附加到已儲存的記錄中,隨著時間的推移建立一個龐大的資料庫供機器人從中提取。 它在 GitHub 上有 420 個星,並且不再維護。 https://github.com/e-johnstonn/wingmanAI 明星 WingmanAI ⭐️ --- 12. [Lively](https://github.com/rocksdanister/lively) - 允許使用者設定動畫桌面桌布和螢幕保護程式。 ----------------------------------------------------------------------------- ![活潑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/60tld1a857herh12r5ci.png) 這只是為了好玩,我們可以使用程式碼學到很多關於它是如何完成的。 你可以看看這個[影片](https://www.pexels.com/video/blue-texture-abstract-leaves-7710243/),看看它看起來有多瘋狂。 ![風俗](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kb2ll571uc2jd2xrpmph.png) 他們提供[三種類型的壁紙,](https://github.com/rocksdanister/lively?tab=readme-ov-file#types-of-wallpapers)包括影片/GIF、網頁和應用程式/遊戲。 它基於 C# 和 live 支援的一些很酷的功能建置: 1. Lively 可以透過終端機的[命令列參數](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Command-Line-Controls)進行控制。您可以將其與其他語言(例如 Python 或腳本軟體 AutoHotKey)整合。 2. 一組強大的[API](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/API) ,供開發人員建立互動式壁紙。取得硬體讀數、音訊圖表、音樂資訊等。 3. 當電腦上執行全螢幕應用程式/遊戲時(~0% CPU、GPU 使用率),桌布播放會暫停。 4. 您還可以利用[機器學習推理](https://github.com/rocksdanister/lively/wiki/Machine-Learning)來建立動態壁紙。您可以預測任何 2D 影像與相機的距離並產生類似 3D 的視差效果。酷:D 我見過很多人使用它,其中許多人甚至不知道它是開源的。 您可以使用[安裝程式](https://github.com/rocksdanister/lively/releases/download/v2.0.7.4/lively_setup_x86_full_v2074.exe)或透過[Microsoft Store](https://www.microsoft.com/store/productId/9NTM2QC6QWS7?ocid=pdpshare)下載它。 它是 2023 年 Microsoft Store 的獲勝者。 它在 GitHub 上擁有 13k+ Stars,有 60 個版本。 https://github.com/rocksdanister/lively 明星活潑 ⭐️ --- 13. [RestGPT](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT) - 基於 LM 的自主代理透過 RESTful API 控制應用程式。 ------------------------------------------------------------------------------------------- ![休息GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lyp7goco6awn2l4uttww.png) 這項工作旨在建立一個基於大型語言模型的自主代理 RestGPT,以控制現實世界的應用程式,例如電影資料庫和音樂播放器。為了實現這一目標,我們將法學碩士與 RESTful API 連接起來,並解決規劃、API 呼叫和回應解析的實際挑戰。為了全面評估 RestGPT 的效能,我們提出了 RestBench,這是一個高品質的基準測試,由兩個真實場景和具有黃金解決方案路徑的人工註釋指示組成。 RestGPT採用迭代式從粗到精的線上規劃框架,並使用執行器呼叫RESTful API。以下是 RestGPT 的概述。 ![在職的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/17p05syighh3llbmr1fk.png) 您可以閱讀[文件](https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT?tab=readme-ov-file#data)以使用 RestBench 評估 RestGPT 的效能。 使用 TMDB 電影資料庫搜尋 Sofia Coppola 執導的電影數量的範例。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/toh8k55yhb7c6t4oq0j7.gif) 您可以閱讀康乃爾大學發表的程式碼研究論文: [RestGPT - Connecting Large Language Models with Real-World RESTful APIs](https://arxiv.org/abs/2306.06624) 。 他們在 GitHub 上有 1.2k Stars,雖然不是很大,但涵蓋了一個很好的用例。 https://github.com/Yifan-Song793/RestGPT 明星 RestGPT ⭐️ --- 14. [ChatFiles](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles) - 上傳您的檔案並與其對話。 ------------------------------------------------------------------------- ![聊天文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lhimajsma8ijyzeknmlg.png) 文件聊天機器人 — 多個文件,由 GPT / Embedding 提供支援。你可以上傳任何文件並與之對話,考慮到他們使用了另一個著名的開源專案,UI 非常好。 它在底層使用 Langchain 和[Chatbot-ui](https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) 。使用 Nextjs、TypeScript、Tailwind 和 Supabase(向量 DB)建構。 如果您想了解該方法和技術架構,那麼就在這裡! ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8zbn7h50k6gwxgz6rkaf.png) 此環境僅用於試用,支援最大檔案大小為 10 MB,這是一個缺點,如果您想要更大的大小,則可以[在本機安裝](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles?tab=readme-ov-file#how-to-run-locally)。 他們提供了您可以使用的[入門問題](https://github.com/guangzhengli/ChatFiles/blob/main/doc/Example.md)。您可以查看[現場演示](https://chatfile.vectorhub.org/)。 他們在 GitHub 上有 3k star,並且發布了`v0.3`版本。 https://github.com/guangzhengli/ChatFiles 明星 ChatFiles ⭐️ --- 15. [MindsDB](https://github.com/mindsdb/mindsdb) - 從企業資料客製化人工智慧的平台。 -------------------------------------------------------------------- ![思維資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i9q3jdswxdx6wqfk0vqw.png) MindsDB 是一個利用企業資料客製化人工智慧的平台。 透過 MindsDB,您可以利用資料庫、向量儲存或應用程式中的資料即時部署、服務和微調模型,以建立人工智慧驅動的應用程式 - 使用開發人員已知的通用工具。 借助 MindsDB 及其與資料來源和 AI/ML 框架的近[200 個集成](https://docs.mindsdb.com/integrations/data-overview),任何開發人員都可以使用其企業資料更快、更安全地自訂符合其目的的 AI。 ![MindsDB 的工作原理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4q1gfmhq43gopdix03gr.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.mindsdb.com/)和[快速入門指南](https://docs.mindsdb.com/quickstart-tutorial)來開始使用。 目前,他們總共支援[3 個使用 Mongo-QL、Python 和 JavaScript 的 SDK](https://docs.mindsdb.com/sdks/overview) 。 MindsDB 有多種應用程式,例如與眾多資料來源和 AI 框架集成,因此您可以輕鬆地將資料和 AI 結合在一起以建立和自動化自訂工作流程。 其他常見用例包括微調模型、聊天機器人、警報系統、內容生成、自然語言處理、分類、回歸和預測。閱讀有關[用例的](https://docs.mindsdb.com/use-cases/)更多訊息,每個用例都有一個包含一些資訊的架構圖。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wuhxzbioqh9a5s9f0w7s.png) 例如,MindsDB 的聊天機器人架構圖。您可以閱讀提供的所有[解決方案](https://github.com/mindsdb/mindsdb?tab=readme-ov-file#-get-started)及其 SQL 查詢範例。 ``` // SQL Query Example for Chatbot CREATE CHATBOT slack_bot USING database='slack',agent='customer_support'; ``` ![聊天機器人](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/otoqsro02ghqb709yglk.png) 只是為了告訴您總體的可能性,您可以查看[如何使用 AI + IoT 感測器資料預測氣溫](https://mindsdb.com/blog/how-to-forecast-air-temperatures-with-ai-iot-sensor-data)。令人興奮的權利:) ![心靈資料庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/82wrjyrkch44taeurv1r.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 21k 個 star,並且在`v24.4.3.0`上有超過 200 個版本。順便說一句,這是我第一次在任何版本中看到 4 個部分,因為我一直遵循語義版本。 https://github.com/mindsdb/mindsdb 明星 MindsDB ⭐️ --- 16. [Quivr](https://github.com/QuivrHQ/quivr) - 你的 GenAI 第二腦。 ------------------------------------------------------------- ![奎弗爾](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hl12fl88mdjmfkfath1t.png) Quivr,您的第二個大腦,利用 GenerativeAI 的力量成為您的私人助理!可以將其視為黑曜石,但增強了人工智慧功能。 ![統計資料](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5a27c2ubbmri0b2xlh1l.png) 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#getting-started-)。 您可以閱讀[文件](https://docs.quivr.app/home/intro)並觀看[示範影片](https://github.com/QuivrHQ/quivr?tab=readme-ov-file#demo-highlights-)。 他們可以提供更好的免費套餐,但這足以在您端進行測試。 它在 GitHub 上擁有超過 30k 顆星,發布了 220 多個版本,這意味著它們正在不斷改進。 https://github.com/QuivrHQ/quivr 明星 Quivr ⭐️ --- 17.[動畫繪畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings)- 一種將兒童人物繪畫動畫化的方法。 --------------------------------------------------------------------------------- ![動畫圖畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9pvpj68sum9xrqfz0s6n.gif) 我的意思是哇!這麼酷的概念。我不知道你怎麼想,但我真的很興奮。 這是 Facebook 的一個開源專案,主要用於研究目的,包含論文《 [A Method for Animating Children's Drawings of the Human Figure》](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3592788)中描述的演算法的實作。 該專案已在 macOS Ventura 13.2.1 和 Ubuntu 18.04 上進行了測試。如果您在其他作業系統上安裝,則可能會遇到問題。 他們強烈建議在安裝 Animated Drawings 之前啟動 Python 虛擬環境。 閱讀有關[安裝說明](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#installation)以及如何快速入門的更多資訊。 您可以按照這個完整的指南來為[您的繪圖製作動畫](https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings?tab=readme-ov-file#animating-your-own-drawing),包括如何在場景中加入多個角色、加入背景圖像以及更多令人興奮的事情。 他們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星,並且僅用於具有 MIT 許可的研究目的。 https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings 明星動畫繪圖 ⭐️ --- 18.[背景移除器](https://github.com/nadermx/backgroundremover)- 讓您可以透過簡單的 CLI 使用 AI 從影像和影片中移除背景。 ------------------------------------------------------------------------------------------ ![背景去除劑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v8bppslk45ci383wpman.png) 這是一個使用 AI 從圖像和影片中刪除背景的命令列工具。 首先從 pypi 安裝 backgroundremover。 ``` pip install --upgrade pip pip install backgroundremover ``` 也可以在不透過 pip 安裝的情況下執行它,只需克隆 git 以在本地啟動虛擬環境安裝要求並執行。 您可以使用的一些命令: - 從本機檔案圖像中刪除背景 ``` backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png" ``` - 從本地影片中刪除背景並將其覆蓋在圖像上 ``` backgroundremover -i "/path/to/video.mp4" -toi "/path/to/videtobeoverlayed.mp4" -o "output.mov" ``` 您可以檢查可透過 CLI 使用的所有[命令](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#usage-as-a-cli)。 您甚至可以將它用作圖書館。 ``` from backgroundremover.bg import remove def remove_bg(src_img_path, out_img_path): model_choices = ["u2net", "u2net_human_seg", "u2netp"] f = open(src_img_path, "rb") data = f.read() img = remove(data, model_name=model_choices[0], alpha_matting=True, alpha_matting_foreground_threshold=240, alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_structure_size=10, alpha_matting_base_size=1000) f.close() f = open(out_img_path, "wb") f.write(img) f.close() ``` 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#installation)並觀看[現場演示](https://www.backgroundremoverai.com/)。 > 輸入與輸出。 ![輸入影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b0rwjaxxw460lugle5z2.png) 他們在 GitHub 上有 6k star,我們絕對可以用它來學習一些重要的概念。 https://github.com/nadermx/backgroundremover 明星背景去除器 ⭐️ --- 19. [Lobe Chat](https://github.com/lobehub/lobe-chat) - 現代設計的法學碩士/人工智慧聊天框架。 --------------------------------------------------------------------------- ![波瓣聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ddxibf7xxx931tdoj1mn.png) 一個開源、現代設計的 ChatGPT/LLM UI/框架。 支援語音合成、多模式和可擴展(函數呼叫)插件系統。您可以一鍵部署您的私有 OpenAI。 ![旅行](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/39se198xal53r854sdps.png) 讓我們來看看 LobeChat 的一些令人興奮的功能: ✅ 多模式服務提供者支援。 ![多服務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nodazgxel962wrp2hnvo.png) 他們將我們的支援擴展到多個模型服務提供者,而不是局限於單一服務提供者,為用戶提供更多樣化和豐富的對話選擇。 尋找他們支援的[10 多個模型服務提供者](https://lobehub.com/docs/usage/features/multi-ai-providers)的完整清單。 ✅ 市場助理。 ![助理市場](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/35z3kz2jr4mnxid9dwsg.png) 在LobeChat的[助手市場](https://lobehub.com/assistants)中,創作者可以發現一個充滿活力和創新的社區,匯集了許多精心設計的助手。這些助手不僅在工作場景中發揮著至關重要的作用,而且在學習過程中也提供了極大的便利。在這裡,每個人都可以貢獻自己的智慧,分享自己開發的助手。 ![市場](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ex23f2epblfp2cxtxbnl.png) 那裡有很多很棒的應用程式。哇! ✅ 模型視覺辨識。 ![模型視覺辨識](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fuxz350091223cj36dq7.png) LobeChat現在支援OpenAI的gpt-4-vision、Google Gemini Pro Vision、Zhipu GLM-4 Vision等具有視覺辨識能力的大型語言模型,使LobeChat具備多模態互動能力。用戶可以輕鬆地將圖片上傳或拖放到聊天框中,助理將能夠辨識圖片內容並據此進行智慧對話,打造更聰明、更多樣化的聊天場景。 ✅ 文字到圖像生成。 ![文字到圖像生成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z2q6qzcy8anjgsg2381o.png) LobeChat 支援最新的文字到圖像生成技術,現在允許使用者在與助手對話時直接使用文字到圖像工具。透過利用 DALL-E 3、MidJourney 和 Pollinations 等 AI 工具的功能,助手現在可以將您的想法轉化為圖像。 ✅ 本地大語言模型 (LLM) 支援。 ![本地大語言模型 (LLM) 支援。](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ucn4rpa4p2vb11hhvkn1.png) 借助 Ollama AI 強大的基礎設施和社區的協作努力,現在您可以在 LobeChat 中與本地 LLM(大型語言模型)進行對話! 透過執行以下 Docker 指令,您可以在 LobeChat 中體驗與本機 LLM 的對話。 ``` docker run -d -p 3210:3210 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 lobehub/lobe-chat ``` ✅ 漸進式網頁應用程式 (PWA)。 ![漸進式網頁應用程式 (PWA)](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sccmha74iz01rr12gphr.png) 他們採用了漸進式 Web 應用程式 PWA 技術,這是一種現代 Web 技術,可將 Web 應用程式提升到接近本機應用程式的體驗。透過 PWA,LobeChat 可以在桌面和行動裝置上提供高度優化的使用者體驗,同時保持輕量級和高效能的功能。 ✅ 自訂主題。 ![自訂主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7cl73pplbor4z1381kdm.png) LobeChat在介面設計上非常注重個人化的使用者體驗,因此引入了靈活多樣的主題模式,包括白天的淺色模式和夜間的深色模式。 除了主題模式切換之外,我們還提供了一系列顏色自訂選項,讓使用者可以根據自己的喜好調整應用程式的主題顏色。 了解所有[功能和用例](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以自行託管或使用 docker 部署它。 lobe chat 的[生態系統](https://github.com/lobehub/lobe-chat/tree/main?tab=readme-ov-file#-ecosystem)提供了 4 個軟體包: `lobehub/ui` 、 `lobehub/icons` 、 `lobehub/tts`和`lobehub/lint` 。 他們還提供[插件市場](https://lobehub.com/plugins),您可以在其中找到許多有用的插件,這些插件可用於引入新的函數呼叫,甚至是呈現訊息結果的新方法。如果你想開發自己的插件,請參考 wiki 中的[📘插件開髮指南](https://lobehub.com/docs/usage/plugins/development)。 ![插件市場](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uqtxt31vc42uwnw2ukgr.png) 您可以閱讀[文件](https://lobehub.com/docs/usage/start)。 您可以查看[現場演示](https://chat-preview.lobehub.com/chat)。它太酷了! ![演示快照](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xe3ngshtwpps2kmpu98f.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 28k 顆星,發布了 500 多個版本。 https://github.com/lobehub/lobe-chat 星瓣聊天 ⭐️ --- 20.[微代理](https://github.com/aymenfurter/microagents)- 能夠自我編輯提示的代理。 ------------------------------------------------------------------ ![微代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nuxv03dgb03s04dkmkm9.png) 它是一個實驗框架,用於動態建立自我改進的代理來回應任務。 微代理代表了一種建立自我改進代理的新方法。小型的微服務大小(因此稱為微代理)代理是根據用戶分配給助手的任務動態生成的,評估其功能,並在成功驗證後存儲以供將來重用。 這使得跨聊天會話的學習成為可能,使系統能夠獨立推斷任務執行的方法。 這是使用`Python` 、 `OpenAI's GPT-4 Turbo`和`Text-Embedding-Ada-002`建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#installation)。他們提到您應該擁有一個可以存取 gpt-4-turbo 和 text-embedding-ada-002 的 OpenAI 帳戶。 讓我們看一個獲取天氣預報代理的範例。 ``` You are an adept weather informant. Fetch the weather forecast by accessing public API data using this Python code snippet: ``python import requests import json def fetch_weather_forecast(location, date): response = requests.get(f"https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/compact?lat={location[0]}&lon={location[1]}") weather_data = response.json() for day_data in weather_data['properties']['timeseries']: if date in day_data['time']: print(day_data['data']['instant']['details']) break `` # Example usage: fetch_weather_forecast((47.3769, 8.5417), '2024-01-22T12:00:00Z') Note: Replace the (47.3769, 8.5417) with the actual latitude and longitude of the location and the date string accordingly. ``` 如果您想知道如何建立代理,那麼此架構圖將對此進行解釋。 ![圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7oi4fbt6e5qauqo293qt.png) 您可以看到[工作演示](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#demo)。 他們在 GitHub 上有大約 700 顆星,值得一看。 https://github.com/aymenfurter/microagents 明星微代理 ⭐️ --- 21. [GPT-4 & LangChain](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain) - 用於大型 PDF 文件的 GPT4 和 LangChain 聊天機器人。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![聊天架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0pe0xehimhyw2mfubzu9.png) 這可用於新的 GPT-4 API 來為多個大型 PDF 檔案建立 chatGPT 聊天機器人。 該系統是使用 LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI 和 Next.js 建構的。 LangChain 是一個簡化可擴展 AI/LLM 應用程式和聊天機器人開發的框架。 Pinecone 用作向量存儲,用於以文字格式儲存嵌入和 PDF,以便以後檢索類似文件。 您可以閱讀涉及複製、安裝依賴項和設定環境 API 金鑰的[開發指南](https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain?tab=readme-ov-file#development)。 您可以觀看[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=ih9PBGVVOO4),了解如何遵循和使用它。 他們在 GitHub 上擁有 14k+ Stars,僅提交了 34 次。在您的下一個人工智慧應用程式中嘗試! https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain 明星 GPT-4 和 Langchain ⭐️ --- 22. [Buzz](https://github.com/chidiwilliams/buzz) - 在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 ---------------------------------------------------------------------- ![嗡嗡聲](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qdi1olu9ogarzxdc3ct9.png) 使用 OpenAI 的 Whisper 的強大功能在您的個人電腦上離線轉錄和翻譯音訊。 Buzz 甚至出現在[App Store](https://apps.apple.com/us/app/buzz-captions/id6446018936?mt=12&itsct=apps_box_badge&itscg=30200) 。取得 Buzz 的 Mac 原生版本,具有更簡潔的外觀、音訊播放、拖放匯入、文字記錄編輯、搜尋等功能。 您可以閱讀[安裝說明](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/installation)。 令人興奮的功能: - 匯入音訊和視訊檔案並將文字記錄匯出為 TXT、SRT 和 VTT(演示)。 - 從電腦麥克風轉錄和翻譯為文字(資源密集且可能不是即時的。 - 它可在 Mac、Windows 和 Linux 上使用。 - 還有一個[CLI](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs/cli)選項。 在這裡查看演示! https://www.loom.com/share/564b753eb4d44b55b985b8abd26b55f7 您可以閱讀[文件](https://chidiwilliams.github.io/buzz/docs)。 它們在 GitHub 上擁有近 10k star,並且自兩週前上次提交以來仍在維護中。 https://github.com/chidiwilliams/buzz 明星嗡嗡聲 ⭐️ --- 23. [Deepgram](https://github.com/deepgram) - 將語音 AI 建置到您的應用程式中。 ---------------------------------------------------------------- ![深度圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/32enxrtcwqk6g81eazay.png) 從新創公司到 NASA,Deepgram API 每天都用於轉錄和理解數百萬分鐘的音訊。快速、準確、可擴展且經濟高效。 它為開發人員提供語音到文字和音訊智慧模型。 ![深度圖選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdc3tqg7fvt3sw6ktle7.png) 儘管他們有免費增值模式,但免費套餐的限制足以讓您入門。 可視化效果更上一層樓。您可以檢查即時串流媒體回應或音訊檔案並比較音訊的智慧程度。 ![串流媒體](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wcvzzrqzn94gxe594hf.png) ![情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uw6wkhzg7g6vgq7lphri.png) 您可以閱讀[文件](https://developers.deepgram.com/docs/introduction)。 您也可以閱讀 Deepgram 撰寫的關於[如何將語音辨識新增至您的 React 和 Node.js 專案的範例部落格](https://deepgram.com/learn/how-to-add-speech-recognition-to-your-react-project)。 如果您想嘗試 API 來親自了解模型的靈活性,請查看他們的[API Playground](https://playground.deepgram.com/?smart_format=true&language=en&model=nova-2) 。 https://github.com/deepgram 明星 Deepgram ⭐️ --- 24. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼,更多的內容。 ----------------------------------------------------------------------- ![奧彭文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4on63bb02g4x4ny8gtcn.png) ![奧彭文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l0yepod2rye2jk5r12dt.png) 這是一個開源專案,旨在複製 Devin,一名自主人工智慧軟體工程師,能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道,這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM,因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin,包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻,您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star,並且正在快速成長。 https://github.com/OpenDevin/OpenDevin 明星 OpenDevin ⭐️ --- 25. [NPM Copilot](https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot) - Next.js 的 CLI 工具,可以即時分析日誌。 ------------------------------------------------------------------------------------------ ![npm 副駕駛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7omx4d2yzub3gx1xmkvh.png) npm/yarn/pnpm copilot 是一個命令列工具,它使用 OpenAI 的 GPT-3 語言模型來提供修復程式碼中錯誤的建議。 CLI 工具可偵測目前目錄中正在使用的專案類型和套件管理器。 然後,它執行適當的開發伺服器命令(例如,npm run dev、yarn run dev、pnpm run dev)並偵聽正在執行的應用程式產生的日誌。 當遇到錯誤時,CLI 工具會即時提供錯誤修復建議。 首先使用以下 npm 指令安裝 npm-copilot 套件。 ``` npm install -g npm-copilot ``` CLI 工具將開始監視 Next.js 應用程式產生的日誌,並即時提供錯誤修復建議。 您可以透過該命令在專案中使用它。 ``` npm-copilot ``` 他們在 GitHub 上有 338 顆星,支援`Next,js` 、 `React` 、 `Angular`和`Vue.js` https://github.com/whoiskatrin/npm-copilot 明星 NPM Copilot ⭐️ --- 26. [Mentat](https://github.com/AbanteAI/mentat) - 人工智慧編碼助理。 ------------------------------------------------------------ ![撒謊了](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yeba0cbns0fve53k5xk5.png) Mentat 是一款人工智慧工具,可直接從命令列幫助您完成任何編碼任務。 與 Copilot 不同,Mentat 協調多個位置和文件的編輯。與 ChatGPT 不同的是,Mentat 已經擁有您專案的上下文 - 無需複製和貼上! 您可以觀看此演示以了解基本概述。 https://www.youtube.com/watch?v=lODjaWclwpY 如果需要協助,您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#install)或觀看安裝[教學](https://www.youtube.com/watch?v=bVJP8hY8uRM)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/AbanteAI/mentat?tab=readme-ov-file#-usage)。 他們在 GitHub 上有 2.3k 顆星,並且正在發布`v1`版本。 https://github.com/AbanteAI/mentat Star Mentat ⭐️ --- 27. [FlowGPT](https://github.com/nilooy/flowgpt) - 使用 AI 產生流程圖。 --------------------------------------------------------------- ![流量GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qzzpnc7doy4o6qizosjl.png) FlowGPT是一個用ai(gpt-3.5)產生流程圖的工具。 它是使用 Next.js、Langchain、Mermaid 和 DaisyUI 建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#installation)。 你可以查看[gif 示範](https://github.com/nilooy/flowgpt?tab=readme-ov-file#flowgpt-is-a-tool-to-generate-flowchart-with-ai-gpt-35)。 它只有 11 次提交,但在 GitHub 上有 238 顆星,並且是使用 TypeScript 建置的。作為一個小專案值得一試。 https://github.com/nilooy/flowgpt Star FlowGPT ⭐️ --- 28. [reor](https://github.com/reorproject/reor) - 自組織人工智慧筆記應用程式。 ---------------------------------------------------------------- ![我認為](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c0x2q2a67bg7gzdekizw.png) 迄今為止我見過的最令人興奮的專案之一,特別是因為它在本地執行模型。 Reor 是一款基於人工智慧的桌面筆記應用程式:它會自動連結相關筆記、回答筆記上的問題並提供語義搜尋。 所有內容都儲存在本地,您可以使用類似黑曜石的 Markdown 編輯器來編輯筆記。該專案假設人工智慧思維工具預設應該在本地執行模型。 Reor 站在 Ollama、Transformers.js 和 LanceDB 等巨頭的肩膀上,使 LLM 和嵌入模型都可以在本地執行。也支援連接到 OpenAI 或 OpenAI 相容 API(例如 Oobabooga)。 > 我知道你想知道它怎麼可能是`self-organizing` ? A。您寫的每個筆記都會被分塊並嵌入到內部向量資料庫中。 b.相關筆記透過向量相似度自動連接。 C。 LLM 支援的問答對筆記語料庫進行 RAG。 d.一切都可以進行語義搜尋。 您可以在這裡觀看演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k1whpg9m7ubt5xluyf7f.gif) 將 Reor 視為一個帶有兩個生成器的 RAG 應用程式:LLM 和人類。在問答模式下,法學碩士會從語料庫中取得檢索到的上下文來幫助回答查詢。 類似地,在編輯器模式下,人們可以切換側邊欄以顯示從語料庫「檢索」的相關註釋。這是透過將當前筆記中的想法與語料庫中的相關想法交叉引用來「增強」您的想法的一種非常有效的方法。 您可以閱讀[文件](https://www.reorproject.org/docs)並從網站[下載](https://www.reorproject.org/)。 Mac、Linux 和 Windows 皆支援。 他們還提供了入門指南,以便幫助您入門。 ![入門指南](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bx3w7nalcwc9egumu0hm.png) 它們在 GitHub 上有 4.2k 顆星,並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/reorproject/reor 星標 reor ⭐️ --- 29. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 讓您在瀏覽器中輕鬆地與 3D 角色聊天。 --------------------------------------------------------------------- ![朋友](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2nvizcn717h3cteocft5.png) Amica 是一個開源接口,用於透過語音合成和語音辨識與 3D 角色進行互動式通訊。 您可以匯入 VRM 文件,調整聲音以適合角色,並產生包含情緒表達的回應文字。 他們使用 Three.js、OpenAI、Whisper、Bakllava 等進行視覺處理。您可以閱讀[Amica 的工作原理](https://docs.heyamica.com/overview/how-amica-works)及其所涉及的[核心概念](https://docs.heyamica.com/overview/core-concepts)。 您可以克隆該存儲庫並使用它來[開始](https://docs.heyamica.com/getting-started/installation)。 ``` npm i npm run dev ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.heyamica.com/)並查看[演示](https://amica.arbius.ai/),這真是太棒了:D ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/92iv9y2auly6tvenee82.png) 您可以觀看這段簡短的影片,了解它的功能。 https://www.youtube.com/watch?v=hUxAEnFiXH8 Amica 使用 Tauri 建立桌面應用程式。 他們在 GitHub 上有 400+ Stars,而且看起來非常容易使用。 https://github.com/semperai/amica Star Amica ⭐️ --- 30.[繼續](https://github.com/continuedev/continue)- 使您能夠建立人工智慧軟體開發系統。 ------------------------------------------------------------------- ![繼續](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7ro5ctus5tdfvqdnysby.png) 繼續讓開發人員保持流動。我們的開源 VS Code 和 JetBrains 擴充功能可讓您輕鬆建立自己的模組化 AI 軟體開發系統並進行改進。 它們有很多很棒的功能,讓我們看看其中的一些: > 輕鬆理解程式碼部分。 ![程式碼部分](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lh8k3s0uv5y1assa50dl.gif) > 選項卡可自動完成程式碼建議。 ![自動完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/09xt6urla4jic5x3m5rr.gif) > 詢問有關您的程式碼庫的問題。 ![問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qd95frn0j9cd417yighz.gif) > 快速使用文件作為上下文。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y2moxr84w6fwuwqvsccn.gif) > 立即了解終端錯誤。 ![錯誤](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kaaq6x5978tm1u61moxb.gif) > 使用斜槓指令開始操作。 ![命令](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j4vlzc2vuiuoivgqy5e7.png) > 重構您正在編碼的函數。 ![重構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7wz1tzon8afivi79ulvn.png) 了解所有[功能](https://docs.continue.dev/how-to-use-continue)。 您必須從市場安裝[VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue),然後閱讀[快速入門指南](https://docs.continue.dev/quickstart)。 您可以閱讀[文件](https://docs.continue.dev/intro)。 它們在 GitHub 上擁有超過 10k 顆星,並使用 TypeScript 建置。 https://github.com/continuedev/continue 星繼續 ⭐️ --- 我從來沒有如此詳細地介紹過這麼多專案! 我希望這能幫助您創造一些鼓舞人心的東西。 請分享更多專案或任何您想要其他人可以學習的內容! 請關注 Copilotkit 以獲取更多此類內容。 https://dev.to/copilotkit --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/30-ai-libraries-you-can-use-for-your-next-project-ideas-5ded

🌝 適合您下一個專案的 15 個 JavaScript 框架 ⚔

開發者生態系統已經發展了很多,並且有許多開發者不知道的框架。 我們「作為開發人員」有很多關於如何建立我們的應用程式的框架選項。這些選擇非常重要。 讓我們介紹 15 個框架,供您製作下一個專案。我將提供詳細的資源,以便您可以學習其中的每一個。 相信我!這份清單就是您所需要的。 讓我們開始吧。 ![下一級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ychbi440selxu1ftf5n8.gif) --- ### 庫與框架 在開始之前,讓我們先來了解一下框架與函式庫有何不同。開發人員可以互換使用它! 函式庫和框架都是由其他人編寫的可重複使用程式碼。 > 簡單來說: 將圖書館想像成IKEA之旅。您家裡有自己的空間,但您需要一些家具幫助。您不想從頭開始,所以您可以前往宜家,在那裡您可以挑選您需要的東西。你是做出決定的人。 現在,框架更像是建造一個樣品房。您已經有了一套計劃以及一些佈局和設計的選擇。但最終,藍圖和建造者處於控制之中。他們會讓你知道在哪裡可以加入你的意見,但他們正在掌控一切。 > 從技術角度來說。 透過庫,您可以指導應用程式的流程。您決定何時何地使用庫的功能。但有了框架,框架就控制了流程。它為您提供了一些插入程式碼的位置,但它是程式碼執行時發號施令的地方。 我使用了 Freecodecamp 的這篇文章“ [框架和庫之間的區別](https://www.freecodecamp.org/news/the-difference-between-a-framework-and-a-library-bd133054023f/)”,特別是因為它的解釋很簡單。完整閱讀一下! --- 1. [Wing](https://git.new/winlang-repo) - 一種雲端程式語言。 --------------------------------------------------- ![翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n97bowkrexjk46n94bcc.png) Wing是一個旨在開發雲端應用程式的框架。 它允許您在雲端中建立應用程式,並且具有相當簡單的語法。 核心概念是您可以直接在應用程式中指定資源。 您可以執行本機模擬並使用 Winglang 控制台視覺化每個步驟中發生的情況。 ![機翼基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eun3zd1gkp870rj57eeu.png) 你**程式碼**。**本地測試**。**編譯**。**部署到雲端提供者**。 Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄(我們使用的是`shared-counter` )並使用 Vite 使用新的 React 應用程式設定前端。您可以使用這個 npm 指令。 ``` npm create -y vite frontend --template react-ts // once installed, you can check if it's running properly. cd frontend npm install npm run dev ``` 您可以使用此 npm 命令安裝 Wing。 ``` npm install -g winglang ``` 您可以使用`wing -V`驗證安裝。 Wing 還提供官方[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)和[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22353-wing) ,後者提供語法突出顯示、補全、轉到定義和嵌入式 Wing 控制台支援。您可以在建立應用程式之前安裝它! 您可以使用 Wing 作為雲端後端來建立任何全端應用程式。 建立後端目錄。 ``` mkdir ~/shared-counter/backend cd ~/shared-counter/backend ``` 建立一個新的空 Wing 專案。 ``` wing new empty // This will generate three files: package.json, package-lock.json and main.w file with a simple "hello world" program wing it // to run it in the Wing simulator // The Wing Simulator will be opened in your browser and will show a map of your app with a single function. //You can invoke the function from the interaction panel and check out the result. ``` 使用指令`wing new empty`後的結構如下。 ``` bring cloud; // define a queue, a bucket, and a counter let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(initial: 1); let queue = new cloud.Queue(); // When a message is received in the queue -> it should be consumed // by the following closure queue.setConsumer(inflight (message: str) => { // Increment the distributed counter, the index variable will // store the value before the increment let index = counter.inc(); // Once two messages are pushed to the queue, e.g. "Wing" and "Queue". // Two files will be created: // - wing-1.txt with "Hello Wing" // - wing-2.txt with "Hello Queue" bucket.put("wing-{index}.txt", "Hello, {message}"); log("file wing-{index}.txt created"); }); ``` 您可以安裝`@winglibs/vite`來啟動開發伺服器,而不是使用`npm run dev`來啟動本機 Web 伺服器。 ``` // in the backend directory npm i @winglibs/vite ``` 您可以使用`backend/main.w`中提供的 publicEnv 將資料傳送到前端。 讓我們來看一個小例子。 ``` // backend/main.w bring vite; new vite.Vite( root: "../frontend", publicEnv: { TITLE: "Wing + Vite + React" } ); // import it in frontend // frontend/src/App.tsx import "../.winglibs/wing-env.d.ts" //You can access that value like this. <h1>{window.wing.env.TITLE}</h1> ``` 你還可以做更多: - 讀取/更新 API 路線並使用 Wing Simulator 檢查它。 - 使用後端獲取值。 - 使用`@winglibs/websockets`來同步瀏覽器,在後端部署一個 WebSocket 伺服器,你可以連接這個 WebSocket 來接收即時通知。 可以節省大量時間的一些功能包括熱重載,以獲得即時回饋並順利產生必要的安全策略。 無需學習每個雲端提供者的語法。 您的程式碼可以編譯到 AWS、GCP、Azure 或任何自訂平台。太棒了:D 您可以閱讀完整的逐步指南,以了解[如何使用 React 作為前端和 Wing 作為後端建立簡單的 Web 應用程式](https://www.winglang.io/docs/guides/react-vite-websockets)。測試是使用 Wing Simulator 完成的,並使用 Terraform 部署到 AWS。 部署後的AWS架構是這樣的。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/27awil840ktgh3jvklij.png) 為了提供開發者選擇和更好的體驗,Wing 推出了對[TypeScript (Wing)](https://www.winglang.io/docs/typescript/)等其他語言的全面支援。唯一強制的事情是您必須安裝 Wing SDK。 這也將使控制台完全可用於本地偵錯和測試,而無需學習 Wing 語言。 該翼目前支援以下輸出: - AWS CDK 平台 - Terraform/AWS 平台 - Terraform/GCP 平台 - Terraform/Azure 平台 - 模擬器平台 - 客製化平台 Wing 甚至還有其他[指南](https://www.winglang.io/docs/category/guides),因此更容易遵循。 ![指南](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/31czxehkg10ezmlpf7ac.png) 您可以閱讀[文件](https://www.winglang.io/docs)並查看[範例](https://www.winglang.io/docs/category/examples)。 您也可以在[Playground](https://www.winglang.io/play/)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo %} ![機翼工作流程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l8zqja0w9kyoibrskjmp.gif) Wing 在 GitHub 上有 4500+ 顆星,1600+ 個版本,但仍未進入 v1 版本,這意味著意義重大。 {% cta https://git.new/winlang-repo %} 星翼 ⭐️ {% endcta %} --- 2. [Nest](https://github.com/nestjs/nest) - 高效且可擴展的伺服器端應用程式。 ------------------------------------------------------------ ![巢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/inlcpt901r5kiwm4eeor.png) 一個先進的 Node.js 框架,用於使用 TypeScript/JavaScript 建立高效且可擴展的伺服器端應用程式。 它使用現代 JavaScript,使用 TypeScript 建構(保留與純 JavaScript 的兼容性),並結合了 OOP(物件導向程式設計)、FP(函數式程式設計)和 FRP(函數式反應式程式設計)的元素。 在底層,Nest 使用 Express,但也提供與 Fastify 等各種其他庫的兼容性,從而可以輕鬆使用無數可用的第三方外掛程式。 Nest 提供了高於這些常見 Node.js 框架(Express/Fastify)的抽象級別,但也直接向開發人員公開其 API。這為開發人員提供了一定程度的自由。 在我們了解更多之前,請觀看 100 秒內的 Nestjs! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=0M8AYU\_hPas&amp;pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 考慮到它們提供的靈活性,您當然不必重新發明輪子。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6h6yjfmq1h5qn5765by0.png) 這是使用 Nest CLI 設定新專案的方法。 ``` npm i -g @nestjs/cli nest new project-name ``` 這將引導該應用程式。 ``` import { NestFactory } from '@nestjs/core'; import { AppModule } from './app.module'; async function bootstrap() { const app = await NestFactory.create(AppModule); await app.listen(3000); } bootstrap(); ``` 您可以閱讀[文件](docs.nestjs.com)。 他們還提供一套付費課程(我想知道為什麼)。如果您需要完整的路線圖並想成為 Nest 的使用專家,請隨時查看它們。 但我建議使用 Freecodecamp 提供的這些免費教學來學習。 - [NestJs 初學者課程 - 建立 REST API](https://www.youtube.com/watch?v=GHTA143_b-s) - 大約 3.42 小時,涵蓋許多[主題](https://www.freecodecamp.org/news/learn-nestjs-by-building-a-crud-api/)。 - [綜合 NestJS 課程](https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&t=1s)- 涵蓋 20 個模組,時長 14 小時。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=sFnAHC9lLaw&amp;t=1s %} 如果您正在尋找入門專案,請學習[如何在 NestJS 中使用 Nodemailer 發送電子郵件](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-nodemailer-in-nestjs/)。您可以使用它來獲得紮實的基礎知識。 Nest.js 擁有龐大的開發人員社區,並被許多公司使用。尋找已使用 Nest[的專案和公司的完整清單](https://docs.nestjs.com/discover/companies)。 ![公司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ic0z3dts7bmw5s3e5gmf.png) 順便說一句,作為初學者,我最常擔心的是相似的名稱:Nextjs、Nuxtjs 和 Nestjs。我涵蓋了所有內容,這樣您就不必感到困惑。哈哈! Nest 在 GitHub 上擁有超過 64k 個 star,提交次數超過 15k,並且已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/nestjs/nest %} 星巢 ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Gatsby](https://github.com/gatsbyjs/gatsby) - 最好的基於 React 的框架,具有內建的效能、可擴展性和安全性。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![蓋茲比](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b0drinpwldeyfxd82lgf.png) Gatsby 是一個基於 React 的免費開源框架,可協助開發人員建立速度極快的網站和應用程式。 它將動態呈現網站的控制和可擴展性與靜態網站生成的速度結合起來,創造了一個全新的可能性網絡。 Gatsby 從任何資料來源提取資料,無論是 Markdown 檔案、Contentful 或 WordPress 等無頭 CMS,還是 REST 或 GraphQL API。使用來源插件載入資料,然後使用 Gatsby 的統一 GraphQL 介面進行開發。 與 Next.js 不同,Gatsby 不執行伺服器端渲染。相反,它會在建置期間在客戶端產生 HTML 內容。 我見過一些使用 Gatsby 建立的優秀作品集。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 它會要求提供網站標題和專案目錄的名稱。繼續按照提示選擇您的首選語言(JavaScript 或 TypeScript)、CMS、樣式工具和其他功能。 您可以這樣使用它。 ``` cd my-gatsby-site // to start the local dev server npm run develop ``` 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs)。我個人很喜歡文件的流程。 您也可以按照[教學](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/getting-started/)開始,[操作指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/how-to/)和[概念指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/)深入了解 Gatsby 概念以及網站架構。 Gatsby 提供了開箱即用的 PWA 和大量主題。使用 Gatsby 主題,您的所有預設配置(共享功能、資料來源、設計)都會從您的網站中抽象化出來,並放入可安裝的套件中。您可以閱讀有關[主題的](https://www.gatsbyjs.com/docs/themes/)更多資訊。 例如, `gatsby-theme-blog`是用於建立部落格的官方 Gatsby 主題。可能有可以透過`gatsby-config.js`配置的主題選項。 ``` npm install gatsby-theme-blog ``` 對於電子商務商店或廣泛的媒體網站等內容密集的企業級網站來說,Gatsby 並不是理想的解決方案。隨著內容大小的增加,建置時間將急劇增加。 尋找使用 Gatsby 建立的[606 個網站](https://www.gatsbyjs.com/showcase/)的清單。其中,53 個網站是開源的,因此這可以提供靈感,也是一個起點。 ![展示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/439taxdhursvmjwhcxgc.png) 他們還提供了[大量按類別劃分的插件](https://www.gatsbyjs.com/plugins)以及每個插件中清晰的文件。其中一個範例是將 Google Analytics 新增至您的應用程式的插件。 ``` npm install gatsby-plugin-google-analytics ``` ![外掛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rwq1dsyfdqdkmfetebj9.png) 您也可以使用 Gatsby 的[Starter 庫](https://www.gatsbyjs.com/starters/)。使用 Gatsby 建立下一個應用程式還需要什麼? ![入門庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u831zo26ttg6tvzu6shq.png) 使用這些[參考指南](https://www.gatsbyjs.com/docs/reference/)來獲取有關 Gatsby API 的詳細資訊。 如果您喜歡完整的課程,我建議您觀看[Gatsby 靜態網站產生器教學](https://www.youtube.com/watch?v=RaTpreA0v7Q)- Freecodecamp 提供的 9 小時教學。 Gatsby 在 GitHub 上有 55,000 顆星,目前處於 v5 版本,並有超過 245,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/gatsbyjs/gatsby %} 明星蓋茲比 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Nextjs](https://github.com/vercel/next.js) - Web 的 React 框架。 ---------------------------------------------------------------- ![下一個js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/da26rscfzozpe307xz2g.png) 由於它提供的優化級別,它是我最喜歡的框架之一。 Next.js 使您能夠透過擴展最新的 React 功能並整合強大的基於 Rust 的 JavaScript 工具來建立全端 Web 應用程式,以實現最快的建置。 Next.js 由荷蘭公司 Vercel(以前稱為 ZEIT)於 2017 年建立。 Next.js 也像 Gatsby 一樣提供靜態產生器。 Next.js 的建置遵循`Build once, runs everywhere`的原則,因此您可以使用 Next.js 製作 Web 應用程式、行動應用程式、桌面應用程式和漸進式 Web 應用程式。 ![下一個js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4j16td403jbbyyk7xz2v.png) Nextjs 提供了許多功能,例如檔案路由、渲染技術(例如 ISR)以及深層的圖像和字體最佳化。你可以檢查任何 nextjs 網站的 SEO 統計資料,在大多數情況下它都是一流的。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zr9yx5n6gy2q764gak8x.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5mf9r3zohetcsyatp90z.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-next-app@latest ``` 您可以閱讀[文件](https://nextjs.org/docs)並按照[本指南](https://nextjs.org/docs/getting-started/installation)開始使用。 其中涉及很多概念,閱讀完整的文件需要幾個月的時間。我前段時間寫過一篇文章,你可以看看。它並沒有出名,但它是我憑藉多年的 Nextjs 經驗編寫的最好的文章之一。我還提到了 Nextjs 團隊提供的[官方課程](https://nextjs.org/learn/dashboard-app/getting-started)。 {% 嵌入 https://dev.to/anmolbaranwal/12-things-you-didnt-know-you-could-do-with-nextjs-386b %} 如果您想透過 YouTube 教學進行學習,我建議您觀看這些最近的教程,因為文件更新得非常頻繁,因此最好觀看最近的內容,而不是幾年前的內容。 - \[帶有 TypeScript 的 Nextjs 13(應用程式路由器)\](https://www.youtube.com/watch?v=ZVnjOPwW4ZA&amp;pp=ygUTbmV4dGpzIGNyYXNoIGNvdXJzZQ%3D%3D ) - 1 小時教程。 - [Next.js 14 完整課程 2024](https://www.youtube.com/watch?v=wm5gMKuwSYk) - 3 小時教學。 您也可以觀看 Nextjs 100 秒。他們加入了一個基本教程,使其長達 11 分鐘。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Sklc\_fQBmcs&amp;t=4s&amp;pp=ygUObmV4dGpzIGluIDEwMHM%3D %} 我自己使用文件學習了它,並使用它建置了超過 6 個專案,甚至是一個超過 20k 程式碼庫的 SAAS 應用程式。這就是為什麼我說,它是您可以選擇的最佳框架之一。 使用 Next.js 建立的一些熱門網站包括 Auth0、Coinbase、Docker、GitHub、Hulu、Netflix、Sesame、Starbucks、Trulia、Twitch 和 Uber。你可以看到所有使用Nextjs的[網站](https://nextjs.org/showcase)。 ![下一個js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iafbez4aptnb7f0iqtgz.png) 他們還提供了各種可以直接使用的[入門模板](https://vercel.com/templates/next.js)。 ![入門模板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1egye2mtz7f3ehzsm9ja.png) ![電子商務](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d4ge39gpt0xo3rtvn1i5.png) Next 在 GitHub 上有 12 萬顆星,發布`v14.2`版本,在 NPM 上每週下載量超過 600 萬次。如其儲存庫所示,有 260 萬開發人員使用。 {% cta https://github.com/vercel/next.js %} 明星 Nextjs ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Preact](https://github.com/preactjs/preact) - 具有相同現代 API 的快速 3kB React 替代品。 ------------------------------------------------------------------------------- ![預反應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/npzj10prb5i8noahsops.png) Preact 是一個輕量級、快速、高效能的函式庫,是 React 的替代品。 Preact 的大小僅為 3kb(經過壓縮和壓縮),但卻為您提供了 React 所需的所有功能,使其成為最好的 JavaScript 框架之一。 Preact 的建立者 Jason Miller 是 Google 的高級開發者計畫工程師。 Preact 基本上具有 Virtual DOM 元件的所有功能,而沒有諸如以下的開銷: - 熟悉 React API 和 ES6 類別、鉤子和功能元件模式。 - 透過簡單的 preact/compat 別名實現廣泛的 React 相容性。 - 您需要的一切,例如 JSX、VDOM、DevTools、HMR、SSR。 在生產過程中,您可以輕鬆地從現有專案中的 React 切換到 Preact,因為它們支援相同的 API。 程式碼範例結構如下所示。您也可以查看此範例[程式碼筆](https://codepen.io/developit/pen/LpNOdm),您可以查看它以了解 Preact 中程式碼庫的結構。 ![程式碼結構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n3mwphw4vjfm1a3cquyv.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init preact ``` 這是執行開發伺服器的方式。 ``` # Go into the generated project folder cd my-preact-app # Start a development server npm run dev ``` 您將必須配置一些東西,尤其是別名。請遵循[本指南](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started)。 您可以閱讀[文件](https://preactjs.com/guide/v10/getting-started/)並查看詳細的[演示和範例](https://preactjs.com/about/demos-examples)清單。 他們還提供了基於 Web 的[教程](https://preactjs.com/tutorial/),您可以按照該教程來學習 Preact。 如果您需要範例應用程式、樣板檔案、元件、工具包等,請使用[Awesome Preact](https://github.com/preactjs/awesome-preact) 。 Preact 在 GitHub 上有 36,000 顆星,目前已發布`v10`版本。 {% cta https://github.com/preactjs/preact %} Star Preact ⭐️ {% endcta %} --- 6. [tRPC](https://github.com/trpc/trpc) - 端到端類型安全性 API 變得簡單。 ------------------------------------------------------------ ![特爾普克](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ck7ve1epya6ofshzmc2c.png) tRPC 可讓您輕鬆建立和使用完全類型安全的 API,而無需模式或程式碼產生。 ![gif 動態圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2bssocrvw9pt0y1lnunk.gif) 上面的客戶端沒有從伺服器導入任何程式碼,僅導入其類型聲明 如果我們要深入了解,那麼您絕對應該閱讀一些歷史。 {% 嵌入 https://dev.to/zenstack/a-brief-history-of-api-rpc-rest-graphql-trpc-fme %} 目前,GraphQL 是在 TypeScript 中實作型別安全 API 的主要方式(這太棒了!)。由於 GraphQL 被設計為用於實現 API 的與語言無關的規範,因此它沒有充分利用 TypeScript 這樣的語言的強大功能。 如果您的專案是使用全端 TypeScript 建置的,您可以直接在客戶端和伺服器之間共用類型,而無需依賴程式碼生成。 tRPC 適用於全端 TypeScript 開發人員。它使您可以輕鬆編寫可以在應用程式的前端和後端安全使用的端點。 API 合約的類型錯誤將在建置時被捕獲,從而減少應用程式在執行時出現錯誤的可能性。 這是為 Mono 儲存庫設計的,因為您需要從伺服器匯出/匯入類型定義。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6v56rl2jkgfat6xsf909.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @trpc/server@next @trpc/client@next ``` 您必須使用實例定義後端路由器。閱讀[快速入門指南](https://trpc.io/docs/quickstart)以了解更多詳細資訊。 了解[trpc 中涉及的概念](https://trpc.io/docs/concepts)(例如 rpc 和使用的術語)非常重要。 您可以閱讀[文件](https://trpc.io/docs)。 如果您已經在一個混合語言的團隊中工作,或者擁有您無法控制的第三方消費者,那麼您應該建立一個與語言無關的 GraphQL-API。 如果您想測試一下,我建議使用此[模板](https://github.com/new?template_name=examples-minimal&template_owner=trpc),其中包含一個最小的範例。 您還可以觀看這個[45 分鐘的 YouTube 教學](https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj)來了解有關 trpc 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=UfUbBWIFdJs&amp;pp=ygUMd2hhdCBpcyB0cnBj %} 它們在 GitHub 上擁有超過 32,000 顆星,目前處於`v11` beta 版本,並被 51,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/trpc/trpc %} 啟動 tRPC ⭐️ {% endcta %} --- [7.Nuxtjs](https://github.com/nuxt/nuxt) - 直覺的 Vue 框架。 ------------------------------------------------------ ![努克斯特](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ct9usemwuhvtrjcx0na8.png) Nuxt 是一個基於 Vue.js 生態系統的漸進式開源框架,用於建立高效能 Web 應用程式,尤其是伺服器端渲染應用程式。 但請記住,Nuxt 並不是 Vue.js 的替代品,因為它無法單獨運作。而且它也不能被視為像 Express 這樣成熟的後端框架。 100 秒觀看 Nuxtjs,掌握整體概念。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=dCxSsr5xuL8 %} Nuxt 是建立這三種 Web 應用程式的最佳 JavaScript 框架之一 - 預先渲染靜態頁面、單頁 Web 應用程式 (SPA)、伺服器端渲染 Web 應用程式 (SSR) 甚至通用應用程式。 開發人員特別喜歡 Nuxt,因為它有豐富的函式庫和模組。 ![組合特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kknguo9v9dnqu2npfp68.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npx nuxi@latest init <my-project> ``` 您可以閱讀[文件](https://nuxt.com/docs/getting-started/introduction)並檢查[codesandbox範例](https://codesandbox.io/s/github/nuxt/starter/tree/v3/)。 您可以按照本[指南](https://nuxt.com/docs/guide/concepts/auto-imports)了解更多關鍵概念。 有許多整合選項,因此您可以更輕鬆地繼續使用您喜歡的工具和服務。 ![整合選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/irikkgro0cp4l8svioi9.png) 您可以查看[免費課程清單](https://nuxt.com/video-courses)來了解 Nuxt 生態系統。 如果您想要推薦的課程,請學習[Nuxt 3 — 初學者課程](https://www.youtube.com/watch?v=fTPCKnZZ2dk)— Freecodecamp 提供的 3 小時教學。 使用 Nuxt 建立的一些流行網站包括 Aircall、Amplitude、Backmarket、Bitpay、Bootstrap Vue、Fox News、Gitlab、Icons8、Instrument、MyScript、Nespresso、Note.com、Ozon.ru、Roland Garros、System76、Todoist、加油,Wappalyzer 。尋找不同類別下[展示網站的完整清單](https://nuxt.com/showcase)。 如果您想快速測試和建置,那麼我建議您查看[入門模板](https://nuxt.com/templates)。 ![範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bn61xrcx9ym3a40kewwf.png) Nuxt 在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星,並被超過 318,000 名開發者使用。 {% cta https://github.com/nuxt/nuxt %} Star Nuxt ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Ember.js](https://github.com/emberjs/ember.js) - 用於建立雄心勃勃的 Web 應用程式的 JavaScript 框架。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![man.js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z8ygtjex9ve6e2gbsfh0.png) Ember.js 是一個 JavaScript 框架,用於為企業建立可擴展的單頁 Web 應用程式。與其他框架不同,模型-視圖-視圖模型 (MVVW) 架構是 Ember 的基礎。 Ember.js 最初是一個 SproutCore 2.0 框架,由其建立者 Yehuda Katz 更名為 Ember.js,Yehuda Katz 是一位出色的開發人員,被譽為 jQuery 的主要建立者之一。 他們還提供命令列介面工具。 Ember CLI 是建立、建置、測試和提供構成 Ember 應用程式或外掛程式的檔案的官方方式。 ``` npm install -g ember-cli ``` 儘管與 React、Vue 和 Svelte 相比,Ember.js 是一個較舊的前端 JavaScript 框架,但它仍然具有強大的功能,並且在 Microsoft、LinkedIn、Netflix 和 Twitch 等大公司中擁有龐大的用戶群。查看[完整清單](https://emberjs.com/ember-users/)。 ![使用 ember.js 的公司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0w87sxixh8js9luyv7jc.png) 借助強大的預設設置,您可能永遠不需要在應用程式中配置任何內容,但如果您需要的話,選項就在那裡! 這意味著 Ember.js 遵循「CoC – 約定優於配置」方法,這可確保在大多數情況下不需要任何配置,以便您可以直接跳到編碼和建立 Web 應用程式。 它們還支援類似於 AngularJS 的 2 路資料綁定。 當我們深入研究時,了解 ember.js 是如何誕生的、其建立背後的先驅者以及製作開源軟體時做出的改變生活的決定非常重要。看這個! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=Cvz-9ccflKQ %} 安裝 Ember CLI 後。 ``` npm install -g ember-cli ``` 您可以建立一個新應用程式,如圖所示。 ``` ember new ember-quickstart --lang en cd ember-quickstart npm start ``` 您可以閱讀[詳細的快速入門文件](https://guides.emberjs.com/release/getting-started/quick-start/)和[官方指南](https://guides.emberjs.com/release/)。 要學習 ember.js,您可以按照他們的官方團隊建立的[逐步教程](https://guides.emberjs.com/release/tutorial/part-1/)進行操作。您可以在[Ember API 文件](https://api.emberjs.com/ember/release)上閱讀有關 API 的更多資訊。 有數以千計的 JavaScript 庫可以在 Ember 中很好地工作。當 npm 套件提供一些 Ember 特定的功能時,他們稱之為`addon` 。外掛程式提供了一種編寫可重複使用程式碼、共用元件和樣式、擴充建置工具等的方法,所有這些都只需最少的配置。尋找[插件的完整清單](https://emberobserver.com/)。 ![外掛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wlrw4m6u46fijp7kt7ky.png) 如果您正在尋找更多文章來學習 Ember.js,我推薦這些: - [Ember JS Essentials:Startech 提供的安裝及其功能的初學者指南](https://www.startechup.com/blog/ember-js/)。 - Toptal [建立您的第一個 Ember.js 應用程式的指南](https://www.toptal.com/javascript/a-step-by-step-guide-to-building-your-first-ember-js-app)。 這足以理解結構並決定 Ember 何時適合您的專案。 他們在 GitHub 上有 22k+ 顆星,而`v5.8`版本有 500 多個版本。 {% cta https://github.com/emberjs/ember.js %} 明星 Ember.js ⭐️ {% endcta %} --- 9. [Backbone.js](https://github.com/jashkenas/backbone) - 為您的 JS 應用程式提供一些帶有模型、視圖、集合和事件的 Backbone。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- ![骨幹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qysm5n76o7wdf1u48bii.png) Backbone.js 是一個基於 JavaScript 的框架,透過 RESTful JSON 介面連接到 API。 Jeremy Ashkenas 因建立一些最好的 JavaScript 框架(例如 CoffeeScript 和 Underscore.js)而聞名,他於 2010 年 10 月推出了 Backbone.js。 它旨在建立單頁 Web 應用程式並維護不同 Web 應用程式元件(例如眾多客戶端和伺服器)之間的同步。 Backbone.js 以小而輕而聞名,因為它只需要 jQuery 和一個 JavaScript 函式庫 Underscore.js 即可使用整個函式庫。 Backbone.js 透過提供具有鍵值綁定和自訂事件的模型、具有豐富的可枚舉函數API 的集合、具有聲明性事件處理的視圖,為JavaScript 密集型應用程式提供結構,並透過RESTful JSON 接口將其全部連接到您現有的應用程式。 這是一個簡單的主幹視圖。 ``` var AppView = Backbone.View.extend({ // el - stands for element. Every view has an element associated with HTML // content will be rendered. el: '#container', // It's the first function called when this view is instantiated. initialize: function(){ this.render(); }, // $el - it's a cached jQuery object (el), in which you can use jQuery functions // to push content. Like the Hello World in this case. render: function(){ this.$el.html("Hello World"); } }); ``` 您可以閱讀[文件](https://backbonejs.org/)。 Backbone.js 被許多值得信賴的公司使用,例如 Walmart、Pinterest、SoundCloud 等。 您可以參考他們的[wiki](https://github.com/jashkenas/backbone/wiki/Tutorials%2C-blog-posts-and-example-sites) ,其中記錄了教程、部落格文章和範例網站。 您可以參考幾篇很棒的文章來了解更多: - [BackboneJS:入門](https://auth0.com/blog/backbonejs-getting-started/)- 推薦。 - [適合絕對初學者的 Backbone.js](https://adrianmejia.com/backbone-dot-js-for-absolute-beginners-getting-started/) - [BackboneJS 教學](https://www.tutorialspoint.com/backbonejs/index.htm)- 教學點。 根據儲存庫統計,它們在 GitHub 上擁有超過 28,000 顆星,並被超過 66,000 名開發人員使用。 {% cta https://github.com/jashkenas/backbone %} 明星 Backbone.js ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Svelte](https://github.com/sveltejs/svelte) - 控制論增強的網路應用程式。 ---------------------------------------------------------------- ![苗條的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r8xe2ni4di3g5qr03woh.png) Svelte 是一種建立 Web 應用程式的新方法。 它是由 Rich Harris(著名前端開發人員)建立的。 Svelte 於 2016 年首次推出,人氣暴漲。 許多開發人員認為 Svelte 是一個真正改變遊戲規則的革命性想法,它從根本上改變了我們編碼 Web 應用程式的方式。 與 React 或 Vue.js 等其他 JavaScript 框架不同,Svelte 沒有虛擬 DOM。相反,您可以使用簡單的 HTML、CSS 和 JavaScript 程式碼來建立無樣板的元件。 然後,Svelte Compiler 在建置期間將此程式碼編譯成小型的無框架的普通 JavaScript 模組,並在狀態變更時精確地更新 DOM。 因此,與 React 或 Vue.js 等其他傳統框架不同,Svelte 不需要很高的瀏覽器處理能力。 Svelte 依靠反應式程式來徹底更新 DOM。因此,與幾乎任何其他框架相比,它可以實現最快的渲染,並且在大多數效能基準測試中名列前茅。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create svelte@latest my-app ``` 您可以這樣使用它。 ``` cd my-app npm install npm run dev -- --open ``` 您可以閱讀[文件](https://svelte.dev/docs/introduction)。該團隊還提供了[官方的 VSCode 擴展](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=svelte.svelte-vscode),它也可以與各種其他編輯器和工具整合。 ![苗條的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/322jqc224gf3efcifmjs.png) 他們還提供了[詳細的基於網路的教程](https://svelte.dev/tutorial/basics)來學習 Svelte。 您可以查看所有[範例](https://svelte.dev/examples/nested-components)來了解關鍵概念和結構,包括 DOM 事件、生命週期、運動、過渡和處理 SVG。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4vfwmw0q3p68byme0b4c.png) 您可以觀看這些教學來了解有關 Svelte 的所有知識。 - [Learn Svelte – 初學者完整課程](https://www.youtube.com/watch?v=UGBJHYpHPvA)– Freecodecamp 的 23 小時教學。 - [Sveltekit &amp; Tailwind](https://www.youtube.com/watch?v=vb7CgDcA_6U&t=2s) - Freecodecamp 的 2 小時教學。 非常感謝老師們免費提供如此詳細的教學! Svelte 在 GitHub 上擁有超過 76k 顆星,目前處於`v4.2`版本,有 282k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/sveltejs/svelte %} Star Svelte ⭐️ {% endcta %} --- 11. [Remix](https://github.com/remix-run/remix) - 建立更好的網站。 ---------------------------------------------------------- ![混音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/en7mvytauu0b7pkm04df.png) Remix 是一個全端Web 框架,可讓您專注於使用者介面並透過Web 基礎知識進行工作,以提供快速、流暢且有彈性的使用者體驗,可部署到任何Node.js 伺服器,甚至非Node. js 環境像 Cloudflare Workers 這樣的邊緣。 Remix 建構在 React Router 之上,有四個特點: - 一個編譯器 - 伺服器端 HTTP 處理程序 - 一個伺服器框架 - 一個瀏覽器框架 您可以觀看此內容以了解有關 Remix by Fireship 的更多資訊。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=r4B69HAOXnA&amp;pp=ygUUcmVtaXggaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 透過嵌套路由,Remix 可以消除幾乎所有載入狀態,如圖所示。 ![混音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wyr8c9opmrn4chvr88jz.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npx create-remix@latest ``` 您可以這樣使用它。 ``` mkdir my-remix-app cd my-remix-app npm init -y # install runtime dependencies npm i @remix-run/node @remix-run/react @remix-run/serve isbot@4 react react-dom # install dev dependencies npm i -D @remix-run/dev vite ``` 如果您想包含您的伺服器,請閱讀此[快速入門指南](https://remix.run/docs/en/main/start/quickstart),並了解更多有關如何透過 Remix Vite 插件提供 Vite 配置的訊息,因為 Remix 使用 Vite。 您可以閱讀[文件](https://remix.run/docs/en/main)。他們根據你想做的事情來分發它,順便說一句,我很喜歡。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ljjae4pcyukr1j4nnweo.png) 尋找使用 Remix 建立的[網站的完整清單](https://remix.run/showcase)。 ![混音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qjzhuy4njph0gckemdq5.png) 您還應該查看社區製作的[Remix 資源](https://remix.run/resources?category=all)。其中一些是有幫助的,可以改善整個生態系統。 ![生態系統](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9q5hdc59czs31nkbyhqq.png) 如果您是第一次接觸 Remix,我建議您閱讀官方團隊建立的[Remix 教學 -30min](https://remix.run/docs/en/main/start/tutorial) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 27k 個 star,並且發布了`v2.8`版本。 {% cta https://github.com/remix-run/remix %} 明星混音 ⭐️ {% endcta %} --- 12. [AdonisJS](https://github.com/adonisjs/core) - TypeScript 優先的 Web 框架,用於建立 Web 應用程式和 API 伺服器。 ------------------------------------------------------------------------------------------------ ![阿多尼斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k8ishs5q78nu1yc3qrl4.png) AdonisJS 是一個功能齊全的 Node.js 後端框架。該框架是從頭開始建立的,非常重視開發人員的人體工學和易用性。 AdonisJS 專注於後端,讓您選擇您選擇的前端堆疊,這意味著前端不可知。 它是 Node.js 社群中最稀有的框架之一,附帶一套第一方包,可幫助您建立和發布產品,而無需浪費數百小時組裝不同的 npm 包。 在基礎層面上,AdonisJS 為您的應用程式提供架構,配置無縫的 TypeScript 開發環境,為您的後端程式碼配置 HMR,並提供大量維護良好且記錄廣泛的軟體包。 他們強調了一點測試,這是非常好的。 ![測試](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g623aysi86rucg45yvru.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init adonisjs@latest hello-world ``` AdonisJS 採用經典的 MVC 設計模式。首先,使用函數式 JavaScript API 定義路由,將控制器綁定到它們,並編寫邏輯來處理控制器內的 HTTP 請求。 ``` import router from '@adonisjs/core/services/router' import PostsController from '#controllers/posts_controller' router.get('posts', [PostsController, 'index']) ``` 控制器可以使用模型從資料庫中獲取資料並呈現視圖(也稱為模板)作為回應。 ``` import { HttpContext } from '@adonisjs/core/http' import Post from '#models/post' export default class PostsController { async index({ view }: HttpContext) { const posts = await Post.all() return view.render('pages/posts/list', { posts }) } } ``` 如果您正在建立 API 伺服器,則可以用 JSON 回應取代視圖層。但是,處理和回應 HTTP 請求的流程保持不變。 您可以閱讀[文件](https://docs.adonisjs.com/guides/introduction)。 您也可以參考[入門套件](https://docs.adonisjs.com/guides/installation#starter-kits)。 他們還提供了[VSCode 擴展,](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=jripouteau.adonis-vscode-extension)如果您開始使用 Adonisjs,則應該使用該擴展。 您必須查看[Awesome Adonisjs](https://github.com/adonisjs-community/awesome-adonisjs) ,它提供了一系列很棒的書籤、軟體包、教程、影片、課程、擁有使用此內容的網站的公司以及來自 AdonisJS 生態系統的其他很酷的資源。 大多數時候,開始接觸一些非常新的東西是很困難的,因此團隊提供了[10 多個課程](https://adonismastery.com/)來了解 Adonisjs 生態系統。 ![培訓班](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nkhw95z0kxkg4wcopzxb.png) ![培訓班](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iqisrlqefivdt8ozfwzv.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 15k 個 star,並且發布了`v6.8`版本。 {% cta https://github.com/adonisjs/core %} 明星 AdonisJS ⭐️ {% endcta %} --- 13. [Astro](https://github.com/withastro/astro) - 內容驅動網站的網頁框架。 -------------------------------------------------------------- ![阿斯特羅](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7o0f21nevycm4kaqgytq.png) Astro 是一個開源、伺服器優先的 Web 框架,它結合了靜態網站產生 (SSG) 和伺服器端渲染 (SSR) 的優點,可建立快速、SEO 友善的網站。 Astro 專門為部落格和電子商務等內容豐富的網站提供支持,並擁有良好的開發生態系統。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create astro@latest ``` 您可以閱讀使用 Astro 建立的[文件](https://docs.astro.build/en/getting-started/)和[展示的網站](https://astro.build/showcase/)。其中一些真的很棒並且視覺上令人驚嘆! Astro 支援 React、Preact、Svelte、Vue、Solid、Lit、HTMX、Web 元件等。閱讀所有[記錄的功能](https://docs.astro.build/en/concepts/why-astro/#features)。 您可以按照本教學[使用 Astro 建立您的第一個部落格](https://docs.astro.build/en/tutorial/0-introduction/)。或使用主題來快速啟動您的下一個專案。其中一些是免費的,而另一些則是付費的! ![主題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/06r4rgm0e87djv8otb3o.png) 您可以看到如圖所示的加載性能,甚至我對此感到驚訝。 ![天文表演](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nctfb8xzgz6dbg1wwg99.png) 性能至關重要,尤其是在您從事商業活動時,因為高效的演算法將節省更多資金並減少麻煩。 ![表現](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a7db56tvaxi40youys75.png) 無論是在可存取性、圖標還是使用不同的庫方面,[整合選項](https://astro.build/integrations/)都是巨大的。 ![整合選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qezjrdyaq1pvwvq4kanm.png) 您可以觀看 Freecodecamp 提供的一小時[Astro Web 框架速成課程](https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI)。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=e-hTm5VmofI %} Astro 在 GitHub 上擁有超過 42k 顆星,處於`v4.6` (1800 多個版本),並由超過 112k 開發人員使用。 {% cta https://github.com/withastro/astro %} Star Astro ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Fresh](https://github.com/denoland/fresh) - 下一代網路框架。 --------------------------------------------------------- ![新鮮的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3978f35p4m3xg9vf9rsg.png) Fresh 是下一代 Web 框架,專為速度、可靠性和簡單性而建置。 一些突出的特點: - 島上的客戶水合作用可達到最大程度的互動。 - 零執行時開銷意味著預設不會將 JS 傳送到客戶端。 - 無需配置。 - 開箱即用的 TypeScript 支援。 該框架使用 Preact 和 JSX 進行渲染和模板化,處理伺服器和客戶端上的任務。 此外,Fresh 消除了建造步驟的需要。您編寫的程式碼直接在伺服器端和客戶端執行。 TypeScript 或 JSX 到純 JavaScript 的轉換是在需要時動態發生的。這有助於實現極其快速的迭代周期和快速部署。 從這個開始吧。 ``` deno run -A -r https://fresh.deno.dev ``` Fresh 採用的最重要的架構決策是其對[島嶼架構模式](https://www.patterns.dev/vanilla/islands-architecture)的使用。 這意味著 Fresh 應用程式預設將純 HTML 發送到客戶端。然後,伺服器渲染頁面的某些部分可以透過互動式小工具(島嶼)獨立重新水化。 客戶端只負責渲染頁面中互動性足以保證額外工作的部分。任何純靜態內容都沒有相關的客戶端 JavaScript,因此非常輕量級。 您可以閱讀[文件](https://fresh.deno.dev/docs/introduction)。 您可以找到所有使用此建立的[網站](https://fresh.deno.dev/showcase),例如[Max Schmidt](https://mooxl.dev/)的投資組合網站。 ![使用新鮮製作的投資組合網站](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5j9xwjw86by873vjkvk0.png) 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 個 star,並且發布了`v1.6`版本。 {% cta https://github.com/denoland/fresh %} 明星新鮮 ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Vue.js](https://github.com/vuejs/core) - 用於在網路上建立 UI 的漸進式 JavaScript 框架。 ----------------------------------------------------------------------------- ![看法](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2a8rdd0xohokbf0mx35q.png) Vue.js 是一個漸進式框架,因為它能夠透過雙整合模式促進高階單頁 Web 應用程式的設計。閱讀[使用 Vue 的所有方法](https://vuejs.org/guide/extras/ways-of-using-vue.html),包括從嵌入 Web 元件到獨立腳本,甚至使用伺服器端渲染或靜態網站生成來建立複雜的應用程式。 ![vue 用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nxetclturvms3ve712u9.png) 使用 MVVM(模型-視圖-視圖模型)架構,Vue.js 讓事情變得簡單、靈活且適合初學者。 Vue.js 於 2014 年由 Google 的開發人員 Evan You 首次推出,他從 AngularJS 中汲取靈感,提供了一種簡單、輕量級且高效的替代方案。 Vue.js 借用了 ReactJS 和 AngularJS 的一些功能,並對其進行了增強,以提供更流暢、更用戶友好的體驗。例如,Vue.js 將 AngularJS 的 2 路資料綁定與 React 的高效虛擬 DOM 結合。 與 React 不同,Vue 有一個內建的 MVC,可以快速輕鬆地進行設定。此外,Vue.js 的壓縮版本只有 18-20 kb,比其臃腫笨重的競爭對手(如 React 或 AngularJS)輕得多。 Vue.js 還包含一個方便的內建 CSS 過渡和動畫元件。 100 秒觀看 Vue.js 了解更多! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=nhBVL41-\_Cw&amp;pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm create vue@latest ``` 該命令將安裝並執行 create-vue,官方的 Vue 專案腳手架工具。您將收到有關多個可選功能的提示,例如 TypeScript 和測試支援。 這是啟動開發伺服器的方法。 ``` cd <your-project-name> npm install npm run dev ``` 一個簡單的應用程式。 ``` import { createApp } from 'vue' createApp({ data() { return { count: 0 } } }).mount('#app') <div id="app"> <button @click="count++"> Count is: {{ count }} </button> </div> ``` 上面的例子展示了Vue的兩個核心特性: 1. **聲明式渲染**:Vue 使用模板語法擴充了標準 HTML,該模板語法基於 JavaScript 狀態以聲明方式描述 HTML 輸出。 2. **反應性**:Vue 會自動追蹤 JavaScript 狀態變化,並在變化發生時有效地更新 DOM。 您也可以使用 CDN 來使用它,CDN 將使用全域建置。閱讀[快速入門指南](https://vuejs.org/guide/quick-start)以了解更多資訊。 您可以閱讀[文件](https://vuejs.org/guide/introduction)並查看不同主題的[程式碼編輯器範例](https://vuejs.org/examples/#hello-world),甚至可以了解如何建立 Markdown 編輯器。 要體驗 Vue.js,您也可以直接在他們的[現場 Playground](https://play.vuejs.org/#eNp9kVFLwzAQx7/KeS9TmBuiT6MOVAbqg4oKvuSltLeuM01CcpmF0u/utaXVhzEISe7/vyS/yzV459ziEAlXmITMl47XylDtrGfIaZtGzdAoA5CnnJ5fDHsATxy9GSOAKhQrmD2S1ha+rNf52Wyw2m6RSUaynB6QgKlyOmWSCCDZXa2bprsF2jZZStSrpXGR4XBZ2Zz0rULxFYqVLKfTOEcOmTXbsljsgzVSRw+lMLOVKzX5V8elNUHhasRVmArnz3OvsY80H/VsR9n3EX0f6k5T+OYpkD+Qwsnj1BfEg735eKFa9pMp5FFL9gnznYLVsWMc0u6jyQX7X15P+1R1PSlN8Rk2NZMJY1EdaP/Jfb5CaebDidL/cK8XN2NzsP0F+HSp8w==)中嘗試。 我非常喜歡的一篇關於 Vue 的文章是 Michael 在 DEV 上發表的。必讀! {% 嵌入 https://dev.to/michaelthiessen/25-vue-tips-you-need-to-know-2h70 %} 如果您剛開始,您可以按照他們的團隊建立的[官方教程](https://vuejs.org/tutorial/#step-1)進行操作。 ![教學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sf7dhgd0843jkpru9y27.png) 與 Astro 類似,他們也有[課程部分](https://www.vuemastery.com/courses/)和[Vue School](https://vueschool.io/) ,您可以在其中找到各種主題。 ![賽車視圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s4gixw8cd2ltkippi68h.png) Vue.js 為許多知名網站提供支持,包括 Font Awesome、Upwork 和 Namecheap 等。 Freecodecamp 有一個[針對初學者的 3 小時 Vue](https://www.youtube.com/watch?v=4deVCNJq3qc)教程,但我不推薦它,因為它是 2019 年的,而且我們知道這些框架中的概念變化有多快。 他們在 GitHub 上擁有超過 44k 個 star,並且發布了`v3.4`版本。它是有史以來最受開發人員喜愛的框架之一。 {% cta https://github.com/vuejs/core %} Star Vuejs ⭐️ {% endcta %} --- 還有很多其他框架,您可以查看其中一些: [Aurelia.js](https://github.com/aurelia/framework) 、 [Mithril.js](https://github.com/MithrilJS/mithril.js) 、 [Stimulus.js](https://github.com/hotwired/stimulus) 、 [Meteor.js](https://github.com/meteor/meteor) 、 [Angular.js](https://github.com/angular/angular) 、 [React.js](https://github.com/facebook/react) 、 [Knockout.js](https://github.com/knockout/knockout)和[Alpine.js](https://github.com/alpinejs/alpine) 。 是的,我知道,我同時感到 😵 和興奮。哈哈! 我有一些影片推薦,可以讓本文更加深入。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=cuHDQhDhvPE&amp;pp=ygUXZW1iZXIganMgaW4gMTAwIHNlY29uZHM%3D %} {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=WJRf7dh5Zws&amp;pp=ygURZW1iZXIganMgdHV0b3JpYWw%3D %} --- 我特意製作了這一系列教程,以幫助您在一個地方找到所有內容。我希望你喜歡這個! 雖然我是 Next.js 的忠實粉絲,但探索 Wing 等其他出色的框架可能非常適合您的下一個專案。 讓我們知道您計劃使用哪些框架,或者您認為其他人是否應該了解其他內容。 祝你有美好的一天!直到下一次。 我建立技術內容是為了幫助其他人每天成長 1%,這樣您就可以在 Twitter 和 LinkedIn 上關注我以獲得每日見解。 |如果你喜歡這類東西, 請關注我以了解更多:) | [![用戶名 Anmol_Codes 的 Twitter 個人資料](https://img.shields.io/badge/Twitter-d5d5d5?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=0A0209)](https://twitter.com/Anmol_Codes) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 GitHub 個人資料](https://img.shields.io/badge/github-181717?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Anmol-Baranwal) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 LinkedIn 個人資料](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注Winglang以獲取更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/winglang %} --- 原文出處:https://dev.to/winglang/15-javascript-frameworks-for-your-next-project-1o7n

53 個專案創意(從初級到高級)

介紹 == 對於初學者來說,尋找專案想法並實施它們一直是一個困難的過程。每天,我都會遇到成百上千的人在 Reddit、Facebook、Twitter 等頁面以及 Devto 和 Medium 等技術部落格上詢問他們可以使用備受好評和誇張的程式語言做什麼。為此,我想開一個話題。僅包含專案想法的線程。我建立一篇評論文章只是為了激勵那些想要學習新語言並測試其能力的人。我會在文章下面的評論中加入新的想法。透過這種方式,我的目標是盡可能避免初學者可以用這樣或那樣的程式做什麼的問題。 首先我要跟大家提幾個想法: 1. 盡可能嘗試使用心智圖技術。將主題標題寫為關鍵字,並使用您記下的筆記中的標籤將正確的專案放在正確的標題下。 2. 移植 - 將另一種語言給出的專案想法整合到您的新語言中 3. 老派 - 重寫您的第一個專案,同時透過命令列以最簡單的形式學習另一種語言(不使用人工智慧) 4. 程式碼共享 - 出於非商業目的,請毫不猶豫地共享您的程式碼。一邊喝咖啡,一邊看著你的錯誤被無情地批評。 5. 鳥在手,勝鳥在林。一個行之有效的專案比行不通的瘋狂想法要好。這樣做直到你成功為止。 > PS:此清單包含 53 個想法。不是50。句號:) 從初級到高級的專案想法 ----------- 1. 網路爬蟲#scraper 2. 文件加密器#filetool 3. URL 縮短器 #urltool 4. CLI 聊天應用程式#chat 5. REST完整 API #api 6. 影像辨識 #ml #dl 7. 股市分析#stock #market 8. Markdown 到 HTML 轉換器 #converter 9. PDF 產生器 #generator 10. 社群媒體分析#analytics 11. 視訊串流伺服器#server 12. 區塊鏈實作#blockchain 13. 內容管理系統 (CMS) #website #cms 14. 電子郵件客戶端#email 15. 任務管理系統#task 16. 線上市集#ecommerce 17. 即時聊天應用程式#chat 18. URL監控工具#url 19. 代理伺服器#proxy 20. 網路爬蟲#crawler 21. 部落格平台#blog 22. 密碼管理器#password 23. 任務調度#task 24. 圖片庫#gallery 25. Markdown 編輯器#markdown 26. 費用追蹤#finance 27. 預算追蹤器#finance 28. URL 驗證器 #url 29. 食譜共享平台#recipe 30. 文字轉語音轉換器#tts 31. 論壇或討論區#forum #discussion 32. 聊天機器人人工智慧#ai #chat 33. 日誌分析器#log #analytics 34. 天氣應用#app #weather #api 35. 程式碼審查工具#code 36. 音樂串流服務#stream #service #music 37. Markdown 部落格產生器 #markdown #blog #generator 38. 拍賣平台#platform #auction 39. URL 縮短器 #url 40. TODO 應用 #todo #task 41. 抽認卡應用程式#flashcard 42. 新聞聚合器 #news #api #rss 43. 社群媒體調度程式#social #schedule 44. 資料視覺化(圖表等)#data 45. URL 過濾代理伺服器 #url #proxy 46. URL 解析器#url 47. 密碼強度檢查器#password #cybersecurity 48. RSS 提要閱讀器 #rss #reader 49. 測驗應用程式#quiz #app 50. 視訊會議工具#video 51. 員工管理系統#business 52. Encrpyt - 解密工具#filetool 53. 程式碼片段管理器#snippet #code --- 原文出處:https://dev.to/gokayburuc/53-project-ideas-for-beginner-to-advanced-2j5

我們在使用 Rust 建構 SaaS 時學到了什麼

在這篇文章中,我們**不會**回答每個人在開始新專案時都會問的問題:**我應該用 Rust 來做嗎?** ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExNHQwOTl6Ym5odmVmNDZpdzVmZG9mMW9yd2tmN2lyZ2NzOWNxc2MxMCZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/l83rkRUu4IqyUbt5k6/giphy.gif) 相反,我們將探索在自信地回答「**絕對!** 」並開始主要使用 Rust 建立業務後遇到的陷阱和見解。 這篇文章旨在提供我們經驗的高層次概述,我們將在即將推出的系列中更深入地研究細節。 (在評論中為我們的下一篇文章投票🗳️) --- 為什麼生鏽 ----- 為專案選擇正確的語言從來不是一個一刀切的決定。 關於我們的團隊和用例的幾句話: - 我們是一個 6 人團隊,幾乎沒有 Rust 經驗,但擁有建立資料密集型應用程式的豐富 Scala/Java 背景 - 我們的 SaaS 是一個計費平台,專注於分析、即時資料和可操作的見解(想想 Stripe Billing 與 Profitwell 的結合,再加上一點 Posthog)。 - 我們的後端完全採用 Rust(分為 2 個模組和幾個工作線程),並使用 gRPC-web 與我們的 React 前端進行對話 > 我們是開源的! > 您可以在這裡找到我們的儲存庫:https://github.com/meteroid-oss/meteroid > 我們期待您的支持 ⭐ 和貢獻 因此,我們有一些不可協商的要求恰好非常適合 Rust:**效能、安全性和並發性**。 Rust 實際上消除了與記憶體管理相關的所有 bug 和 CVE,而它的並發原語非常有吸引力(並且沒有讓人失望)。 在 SaaS 中,所有這些功能在處理敏感或關鍵任務時尤其有價值,例如我們案例中的計量、發票計算和交付。 正如[包括微軟在內的](https://mspoweruser.com/microsoft-forms-new-team-to-help-rewrite-core-windows-components-into-rust-from-c-c/)許多大型企業最近所承認的那樣,其記憶體使用量的顯著減少也是建立可擴展和**永續**平台的一大優勢。 來自戲劇性的、有時有毒的 Scala 社區,**熱情且包容的**Rust 生態系統也是一個重要的吸引力,為探索這個新領域提供了動力。 帶著這樣的厚望,讓我們開始我們的旅程吧! --- 第 1 課:學習曲線是真的 ------------- 學習 Rust 並不像學習另一種語言。所有權、借用和生命週期等概念一開始可能會讓人望而生畏,使得原本瑣碎的程式碼變得極其耗時。 儘管生態系統令人愉快(稍後會詳細介紹),但有時**您不可避免地需要編寫較低層級的程式碼**。 例如,考慮我們的 API (Tonic/Tower) 的一個相當基本的中間件,它只報告計算持續時間: ``` impl<S, ReqBody, ResBody> Service<Request<ReqBody>> for MetricService<S> where S: Service<Request<ReqBody>, Response = Response<ResBody>, Error = BoxError> + Clone + Send + 'static, S::Future: Send + 'static, ReqBody: Send, { type Response = S::Response; type Error = BoxError; type Future = ResponseFuture<S::Future>; fn poll_ready(&mut self, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Result<(), Self::Error>> { self.inner.poll_ready(cx) } fn call(&mut self, request: Request<ReqBody>) -> Self::Future { let clone = self.inner.clone(); let mut inner = std::mem::replace(&mut self.inner, clone); let started_at = std::time::Instant::now(); let sm = GrpcServiceMethod::extract(request.uri()); let future = inner.call(request); ResponseFuture { future, started_at, sm, } } } #[pin_project] pub struct ResponseFuture<F> { #[pin] future: F, started_at: Instant, sm: GrpcServiceMethod, } impl<F, ResBody> Future for ResponseFuture<F> where F: Future<Output = Result<Response<ResBody>, BoxError>>, { type Output = Result<Response<ResBody>, BoxError>; fn poll(self: Pin<&mut Self>, cx: &mut Context<'_>) -> Poll<Self::Output> { let this = self.project(); let res = ready!(this.future.poll(cx)); let finished_at = Instant::now(); let delta = finished_at.duration_since(*this.started_at).as_millis(); // this is the actual logic let (res, grpc_status_code) = (...) crate::metric::record_call( GrpcKind::SERVER, this.sm.clone(), grpc_status_code, delta as u64, ); Poll::Ready(res) } } ``` 是的,除了泛型類型、泛型生命週期和特徵約束之外,您最終還需要為簡單的服務中間件編寫自訂的 Future 實作。 請記住,這是一個有點極端的例子,旨在展示生態系統中存在的粗糙邊緣。*在許多情況下,Rust 最終可以像任何其他現代語言一樣緊湊。* **學習曲線可能會根據您的背景而有所不同。**如果您習慣了 JVM 處理繁重的工作並像我們一樣使用更成熟、更廣泛的生態系統,那麼可能需要付出更多的努力來理解 Rust 的獨特概念和範例。 然而,一旦您掌握了這些概念和原語,它們就會成為您武器庫中極其強大的工具,即使您偶爾需要編寫一些樣板文件或宏,也可以提高您的工作效率。 值得一提的是, [Google 在相當短的時間內成功地將團隊從 Go 和 C++ 過渡到 Rust,](https://www.theregister.com/2024/03/31/rust_google_c)並且取得了積極的成果。 要平滑學習曲線,請考慮以下因素: - **閱讀官方[Rust Book 的](https://doc.rust-lang.org/stable/book/)封面**。不要跳過章節。理解這些複雜的概念將變得容易得多。 - **練習,練習,練習!**透過[Rustlings](https://rustlings.cool/)練習來建立肌肉記憶並採用 Rust 思維方式。 - **參與[Rust 社群](https://www.reddit.com/r/rust/)。**他們是一群令人難以置信的人,總是願意伸出援手。 - **利用 GitHub 的搜尋**功能尋找其他專案並向其學習。生態系統仍在不斷發展,與其他人的合作至關重要(只需注意許可證並始終做出貢獻)。 我們將在下一篇文章中探討一些帶給我們啟發的專案。 --- 教訓 2:生態系仍處於成熟階段 --------------- Rust 的底層生態系統確實令人難以置信,擁有精心設計和維護的庫,並被社區廣泛採用。這些函式庫為建構高效能且可靠的系統奠定了堅實的基礎。 然而,當你在堆疊中向上移動時,事情可能會變得稍微複雜一些。 ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExeWNoejRsb2RhaGsybzQwdXJydjJzbHVpNjR6eW9udzdudjlvdWVjdiZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/l2SpOlC7JLROBEkO4/giphy.gif) 例如,在資料庫生態系統中,雖然針對關聯式資料庫存在像[`sqlx`](https://github.com/launchbadge/sqlx)和[`diesel`](https://github.com/diesel-rs/diesel)這樣的優秀函式庫,但對於許多非同步或非關聯式資料庫用戶端來說,情況會更加複雜。這些領域的高品質庫,即使被大公司使用,也往往只有**單一維護者**,導致開發速度較慢並且有潛在的維護風險。 對於分散式系統原語來說,挑戰更為明顯,您可能需要實現自己的解決方案。 這並不是 Rust 所獨有的,但與舊的/更成熟的語言相比,我們經常發現自己處於這種情況。 從好的方面來說, **Rust 的生態系統對安全問題的反應令人印象深刻**,補丁迅速傳播,確保了應用程式的穩定性和安全性。 到目前為止,圍繞 Rust 開發的工具也非常令人驚嘆。 我們將在以後的文章中深入探討我們選擇的函式庫以及我們所做的決定。 生態系統不斷發展,社區積極努力填補空白並提供強大的解決方案。準備好探索未知領域,並相應地分配資源以幫助維護,並回饋社區。 --- ### ……我有沒有提到我們是開源的? > [Metroid](https://meteroid.com/)是一個現代化的開源計費平台,專注於商業智慧和可操作的見解。 **我們需要你的幫助 !如果你有一分鐘時間,** [](https://git.new/meteroid) ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExZDFvd2M3bnZ4OTF1dzBkcHh1NnlwemY1cTU5NWVjOThoZjU4a2U5biZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/XATW2O9w0hrmuIpvtu/giphy.gif) 您的支持對我們意義重大❤️ https://github.com/meteroid-oss/meteroid ⭐️ 在 Github 上為我們加註星標 ⭐️ --- 第 3 課:文件位於程式碼中 -------------- 當深入 Rust 的生態系統時,您很快就會意識到文件網站有時可能有點......好吧,稀疏。 但不要害怕!真正的寶藏往往存在於原始碼中。 許多庫都有**非常詳細的方法記錄,**並**在程式碼註釋中**包含全面的範例。如有疑問,請深入研究原始程式碼並進行探索。您經常會發現您尋求的答案,並對圖書館的內部運作有更深入的了解。 雖然具有使用指南的外部文件仍然很重要,並且可以節省開發人員的時間和挫折感,但在 Rust 生態系統中,準備好在必要時深入研究程式碼至關重要。 像[docs.rs](https://docs.rs)這樣的網站可以輕鬆存取公共 Rust 套件的基於程式碼的文件。或者,您可以使用 Cargo doc 在本機上產生所有依賴項的文件。這種方法一開始可能會令人困惑,但從長遠來看,花一些時間學習如何駕馭這個系統可能會非常有效。 不用說,另一個有用的技術是尋找範例(**大多數庫在其存儲庫中都有一個`/examples`資料夾**)和使用您感興趣的庫的其他專案,並與這些社區互動。這些總是為如何使用該庫提供有價值的指導,並且可以作為您自己實施的起點。 --- 第四課:不要追求完美 ---------- 當開始使用 Rust 時,人們很容易會努力爭取最慣用和最高效能的程式碼。 然而,大多數時候,以簡單性和生產力的名義進行權衡是可以的。 ![做完比求完美強](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fylenuk9pzgynzsvbwpf.png) 例如,使用`clone()`或`Arc`在執行緒之間共享資料可能不是最節省記憶體的方法,但它可以極大地簡化程式碼並提高可讀性。只要您意識到效能影響並做出明智的決策,**優先考慮簡單性是完全可以接受的。** 請記住,過早的優化是萬惡之源。首先專注於編寫乾淨、可維護的程式碼,然後在必要時進行最佳化。**不要嘗試進行微優化(**除非您確實需要)。 Rust 強大的類型系統和所有權模型已經為編寫高效、安全的程式碼提供了堅實的基礎。 當需要優化效能時,請專注於關鍵路徑並使用`perf`和`flamegraph`等分析工具來辨識程式碼中的真正效能熱點。對於工具和技術的全面概述,我可以推薦[The Rust Performance Book](https://nnethercote.github.io/perf-book/introduction.html) 。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eyudtxuaeswhtc9porfc.png) **¹**這適用於您的整個創業歷程,包括籌款 --- 第五課:錯誤畢竟是好事 ----------- Rust 的錯誤處理非常優雅,具有`Result`類型和`?`運算符鼓勵明確的錯誤處理和傳播。然而,這不僅涉及處理錯誤;還涉及處理錯誤。它還涉及提供乾淨且資訊豐富的錯誤訊息以及可追蹤的堆疊追蹤。 無需大量樣板在錯誤類型之間進行轉換。 像`thiserror` , `anyhow`或`snafu`函式庫對於這個目的來說是無價的。我們決定使用`thiserror` ,它可以簡化帶有資訊性錯誤訊息的自訂錯誤類型的建立。 在大多數 Rust 用例中,您不太關心底層錯誤類型堆疊跟踪,而是更喜歡將其直接映射到域中的訊息類型錯誤。 ``` #[derive(Debug, Error)] pub enum WebhookError { #[error("error comparing signatures")] SignatureComparisonFailed, #[error("error parsing timestamp")] BadHeader(#[from] ParseIntError), #[error("error comparing timestamps - over tolerance.")] BadTimestamp(i64), #[error("error parsing event object")] ParseFailed(#[from] serde_json::Error), #[error("error communicating with client : {0}")] ClientError(String), } ``` 投入時間製作清晰且資訊豐富的錯誤訊息可以大大增強開發人員的體驗並簡化偵錯。這是一個小小的努力,卻可以產生顯著的長期效益。 然而,有時,甚至在日誌位於使用者範圍之外的 SaaS 用例中,保留完整的錯誤鏈以及沿途可能有額外的上下文是很有意義的。 我們目前正在試驗[`error-stack`](https://github.com/hashintel/hash/tree/main/libs/error-stack) ,這是一個由 hash.dev 維護的庫,它允許附加額外的上下文並將其保留在整個錯誤樹中。它作為`thiserror`之上的一層效果很好。 它提供了一個慣用的 API,實際上將錯誤類型包裝在報告資料結構中,該資料結構保留了所有錯誤、原因和您可能加入的任何其他上下文的堆疊,在發生故障時提供大量資訊。 我們遇到了一些問題,但這篇文章已經太長了,更多內容將在後續文章中介紹! 總結 --- 使用 Rust 建立我們的 SaaS 一直是(而且仍然是)一段旅程。一開始是一段漫長而充滿挑戰的旅程,但也是一段非常有趣且有益的旅程。 - **使用 Scala 可以更快地建立我們的產品嗎?** 當然。 - **會有那麼有效嗎?** 或許。 - **我們還會像今天一樣充滿熱情和興奮嗎?** 可能不會。 Rust 促使我們以不同的方式思考我們的程式碼,接受新的範式,並不斷努力改進。 **當然,Rust 也有其粗糙的一面**。學習曲線可能很陡峭,而且生態系統仍在不斷發展。但這是令人興奮的一部分。 除了技術面之外, **Rust 社群也絕對令人高興**。熱情的氛圍、樂於助人的意願以及對語言的共同熱情使這趟旅程變得更加愉快。 ![](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExazJlZGppYjY5M3RwOG5sdHdudW94dzk4eXczZm5iMmN0YWUzdG10NyZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/sn39fEb1LcHPGQ4b6h/giphy.gif) 因此,如果您有時間和意願去探索一個新的、蓬勃發展的生態系統,如果您願意接受挑戰並從中學習,如果您需要表現、安全性和並發性,那麼**Rust 可能只是成為適合您的語言**。 對我們來說,我們很高興能夠繼續使用 Rust 建立我們的 SaaS,不斷學習和成長,並看看這段旅程將帶我們走向何方。請繼續關注更深入的帖子,或在第一條評論中投票選出我們下一步應該做的事情。 如果您喜歡這篇文章並發現它有幫助,請不要忘記給[我們的儲存庫](https://github.com/meteroid-oss/meteroid)一顆星!您的支持對我們來說意味著整個世界。 https://github.com/meteroid-oss/meteroid ⭐️ 流星星 ⭐️ 下次見,祝您編碼愉快! --- 原文出處:https://dev.to/meteroid/5-lessons-learned-building-our-saas-with-rust-1doj

2024 年 50 大系統設計面試問題

*揭露:這篇文章包含附屬連結;如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務,我可能會獲得補償。* [![面試時必須了解的 10 個系統設計概念](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kfxdldzd09fwws7nve36.png)](https://bit.ly/3cNF0vw) image\_credit -[指數](https://bit.ly/3cNF0vw) 朋友們大家好,如果您正在準備技術面試,那麼您必須準備系統設計問題,因為這是大多數人都遇到困難的地方。 即使經驗豐富的程式設計師也很難解決常見問題,例如如何設計 WhatsApp 或 YouTube,或回答[API 閘道與負載平衡器](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-api-gateway-and-load-balancer-in-system-design-54dd)、[水平與垂直擴充](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09)、 [正向代理與反向代理](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5)之間的差異。 在當今日益分散的世界中,建立強大且可擴展的系統的能力是頂級科技公司所追求的基本技能。 系統設計面試已成為評估候選人解決現實挑戰、評估權衡以及設計能夠處理複雜需求的系統的能力的關鍵組成部分。 之前也分享過[資料庫分片](https://medium.com/javarevisited/what-is-database-sharding-scaling-your-data-horizontally-1dc12b33193f)、[系統設計主題](https://dev.to/somadevtoo/10-must-know-system-design-concepts-for-interviews-2fii)、 [微服務架構](https://medium.com/javarevisited/10-microservices-design-principles-every-developer-should-know-44f2f69e960f)、 [系統設計演算法](https://dev.to/somadevtoo/10-distributed-data-structures-and-system-design-algorithms-for-interviews-a4j),今天就分享一下系統設計面試題。 在本文中,我精心設計了*50 多個系統設計面試問題,*以指導應徵者從基本概念到複雜的設計場景。 無論您是旨在掌握要點的初學者,還是尋求提高技能的經驗豐富的工程師,這些問題不僅可以幫助您為面試做好準備,還可以提高您對系統設計和軟體架構的了解。 順便說一句,如果您正在準備系統設計面試並想深入學習系統設計,那麼您還可以查看[**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) 、 [**Design Guru**](https://bit.ly/3pMiO8g) 、 [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) 、 [**Educative**](https://bit.ly/3Mnh6UR)和[**Udemy**](https://bit.ly/3vFNPid)等網站,它們有許多很棒的系統設計課程 [![如何回答系統設計問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xd9nfio7kl57gyevndql.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) PS 繼續閱讀直到最後。我有一份免費獎金給你。 --- 2024 年 50 道系統設計面試題 ------------------ 這裡列出了針對初學者和經驗豐富的開發人員的 50 個流行的系統設計面試問題,您可以解決這些問題來開始準備。 在此列表中,我不僅分享了簡單、中等和困難的系統設計問題,還分享了基於概念的問題,例如 API 閘道與負載平衡器或微服務與整體式設計。您可以練習這些系統設計問題和麵試問題。 ### 基於系統設計概念的問題 1\. API網關和負載平衡器有什麼差別? \[ [解決方案](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-api-gateway-and?utm_source=profile&utm_medium=reader2)\] 2\. 反向代理和正向代理有什麼不同? [(回答)](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-forward-proxy-and-reverse-proxy-in-system-design-54g5) 3\. 水平縮放和垂直縮放有什麼不同? [(回答)](https://dev.to/somadevtoo/horizontal-scaling-vs-vertical-scaling-in-system-design-3n09) 4\. 微服務和單體架構有什麼差別? [(回答)](https://dev.to/somadevtoo/difference-between-microservices-vs-monolithic-applications-for-system-design-interview-2lb5) 5\. 垂直分區和水平分區有什麼差別? 6.什麼是速率限制器?它是如何運作的? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/what-is-rate-limiter-how-does-it?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 7\. 單一登入 (SSO) 的工作原理是什麼? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/how-does-sso-single-sign-on-authentication?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 8\. Apache Kafka 是如何運作的?為什麼這麼快? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/how-does-apache-kafka-works?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 9\. Kafka、ActiveMQ 和 RabbitMQ 之間的差異? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-kafka-rabbitmq?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 10\. JWT、OAuth 和 SAML 之間的差異? [(回答)](https://javarevisited.substack.com/p/difference-between-jwt-oauth-and?utm_source=profile&utm_medium=reader2) 這是來自 DesignGuru.io 的一個很好的圖表,它解釋了垂直和水平資料庫分區之間的區別 [![水平分區和垂直分區的區別](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kosgqvr5d2prlpo61tv7.png)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 𝐄𝐚𝐬𝐲 系統設計問題 現在,讓我們開始討論簡單的系統設計問題。這些是常見問題,您需要設計隨處使用的小型實用程序,例如 URL 縮短器: 1\. 如何設計像TinyURL這樣的URL縮短器 \[[解決方案](https://bit.ly/3dZoQ2G)\] 2\. 如何設計像Pastebin這樣的文字儲存服務? \[[解決方案](https://www.youtube.com/watch?v=9wAj-5IMdyU)\] 3\. 設計內容傳遞網路(CDN)? \[[解決方案](https://bit.ly/3dZoQ2G)\] 4\. 設計停車庫【[解決方案](https://bit.ly/3eMUosX)】 5.設計自動販賣機【[解決方案](https://javarevisited.blogspot.com/2016/06/design-vending-machine-in-java.html)】 6\. 如何設計分散式鍵值存儲 7.設計分散式緩存 8.設計分散式作業調度器 9\. 如何設計認證系統 10\. 如何設計統一支付介面(UPI) 並且,以下是來自 Educative.io 的 YouTube 高級設計供您參考: [ ![YouTube 的高層設計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/03a26o4bntorhtpngs4v.jpg)](https://bit.ly/3Mnh6UR) --- ### 𝐌𝐞𝐝𝐢𝐮𝐦 系統設計問題 現在,是時候看看中等難度的系統設計問題了。這些問題既不簡單也不太困難,但您需要對各種軟體架構元件和系統設計概念有深入的了解才能回答這些問題。 11.設計Instagram【[解決方案](https://bit.ly/3BqamCL)】 12\. 如何設計 Tinder 13.設計WhatsApp([解決方案](https://bit.ly/3SbA9Eu)) 14\. 如何設計 Facebook 15.設計推特 16.設計Reddit 17.設計Netflix【[解決方案](https://bit.ly/3bbNnAN)】 18.設計Youtube【[解決方案](https://bit.ly/3bbNnAN)】 19\. 設計谷歌搜尋 20.設計像亞馬遜這樣的電子商務商店 21.設計Spotify 22.設計TikTok 23\. 設計 Shopify 24\. 設計愛彼迎 25\. 為搜尋引擎設計自動完成功能 26.設計速率限制器 27.像Kafka一樣設計分散式訊息佇列 28.設計航班預訂系統 29.設計線上程式碼編輯器 30.設計證券交易所繫統 31.設計一個分析平台(指標和日誌記錄) 32.設計通知服務 33.設計支付系統 而且,這是來自 DesignGuru 的 Netflix 高級系統設計,這是我最喜歡的學習系統設計的地方之一 [![Netflix 系統設計架構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v7aj73gezzybzgi8dewp.jpg)](https://bit.ly/3pMiO8g) --- ### 𝐇𝐚𝐫𝐝 系統設計問題 現在,讓我們來看看一些需要你付出更多努力的難題。解決這些問題你可能會感到不舒服,但透過這樣做你會變得更好。 34\. 如何設計像 Yelp 這樣的基於位置的服務 35\. 設計優步 36.設計像 Doordash 這樣的送餐應用程式 37.設計Google文件 38\. 如何設計Google地圖 39\. 設計縮放 40\. 如何設計像 Dropbox 這樣的檔案共用系統 41\. 如何設計像BookMyShow這樣的訂票系統 42.設計分散式網路爬蟲 43.如何設計程式碼部署系統 44.設計像S3這樣的分散式雲端存儲 45\. 如何設計分散式鎖定服務 這是 Educative.io 的 Google 地圖的高級設計 [![Google 地圖的高層設計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vn97eqxqthqx6714gadl.png)](https://bit.ly/3Mnh6UR) 而且,如果您需要解決方案,則可以在 @ Ashish Pratap Singh 的 GitHub 儲存庫中找到它們:https://github.com/ashishps1/awesome-system-design-resources/blob/main/README.md#system-design-interview-problems 而且,現在可以看到更多有關係統設計面試準備的資源 --- ### 系統設計訪談資源: 而且,這裡列出了最佳系統設計書籍、線上課程和練習網站,您可以查看這些內容,以便更好地為系統設計面試做好準備。這些課程中的大多數也回答了我在這裡分享的問題。 1. [**DesignGuru 的 Grokking 系統設計課程**](https://bit.ly/3pMiO8g):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 2. [**《系統設計面試》作者:Alex Xu**](https://amzn.to/3nU2Mbp) :這本書深入探討了系統設計概念、策略和麵試準備技巧。 3. Martin Kleppmann 的[**「設計資料密集型應用程式」**](https://amzn.to/3nXKaas) :綜合指南,涵蓋了設計可擴展且可靠的系統的原則和實踐。 4. [LeetCode 系統設計 標籤](https://leetcode.com/explore/learn/card/system-design):LeetCode 是一個受歡迎的技術面試準備平台。 LeetCode 上的系統設計標籤包含各種練習問題。 5. GitHub 上的[**「系統設計入門」**](https://bit.ly/3bSaBfC) :精選的資源列表,包括文章、書籍和影片,可幫助您準備系統設計面試。 6. [**Educative 的系統設計課程**](https://bit.ly/3Mnh6UR):一個互動式學習平台,提供實作練習和真實場景,以增強您的系統設計技能。 7. **高可擴展性部落格**:該部落格包含有關高流量網站和可擴展系統架構的文章和案例研究。 8. **[YouTube 頻道](https://medium.com/javarevisited/top-8-youtube-channels-for-system-design-interview-preparation-970d103ea18d)**:請參閱「Gaurav Sen」和「Tech Dummies」等頻道,以取得有關係統設計概念和麵試準備的富有洞察力的影片。 9. [**ByteByteGo**](https://bit.ly/3P3eqMN) :Alex Xu 的一本現場書籍和課程,用於系統設計面試準備。它包含《系統設計訪談》第一捲和第二卷的所有內容,並將隨即將推出的第三卷進行更新。 10. [**Exponent**](https://bit.ly/3cNF0vw) :一個專為面試準備的網站,特別是針對亞馬遜和谷歌等 FAANG 公司,他們還有很棒的系統設計課程和許多其他材料,可以幫助您破解 FAAN 面試。 [![如何為系統設計做準備](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqv3p46jmw5qc0newuiu.jpg)](https://bit.ly/3P3eqMN) image\_credit - [ByteByteGo](https://bit.ly/3P3eqMN) 請記住透過參與實際專案和參加模擬面試將理論知識與實際應用結合。不斷的練習和學習無疑會提高你在系統設計面試中的熟練程度。 這就是2024 年50 個系統設計面試問題。有線上課程以及我分享過的書籍。 無論您是準備技術面試的候選人,還是希望提高技能的經驗豐富的專業人士,掌握系統設計都是在不斷發展的科技行業中推進職業生涯的關鍵一步,這些問題將對您有所幫助。 。 ### 獎金 正如承諾的,這是給你的獎金,一本免費的書。我剛剛找到一本新的免費書籍來學習分散式系統設計,您也可以在 Microsoft 上閱讀它 --- [https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT -eBook-設計分散式系統.pdf](https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/EN-CNTNT-eBook-DesigningDistributedSystems.pdf) ![](https://miro.medium.com/v2/resize:fit:365/0*99i4bdkoEjeeJio8.png) 謝謝 --- 原文出處:https://dev.to/somadevtoo/top-50-system-design-interview-questions-for-2024-5dbk

恭喜前端挑戰賽:地球日版的得獎者!

--- title:恭喜前端挑戰賽:地球日版的得獎者! 發表:真實 描述:我們收到了許多富有創意、技術精湛且鼓舞人心的提交作品,展現了社群的才華。 標籤: frontendchallenge、devchallenge、js、css 封面圖:https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v1j6wz3srlywj4z0u7vd.png 使用 100:42 的比例可獲得最佳效果。 ===================== 發佈於: 2024-04-25 15:53 +0000 =========================== --- 本月早些時候,我們啟動了第二次前端挑戰,以慶祝地球上最大的公民活動「地球日」。我們邀請社區參與兩個提示,有機會贏得額外的獎品類別: **提示** - CSS 藝術:地球日 - 魅力我的標記:地球日慶祝活動登陸頁面 **附加獎類別** - 世界地球日:授予提高人們對氣候變遷認識的最佳提交作品。 反應令人難以置信!我們收到了許多富有創意、技術精湛且鼓舞人心的提交作品,展現了社群的才華。但隨著每一次挑戰的進行,最終只能有少數獲勝者。 恭喜… --- @schmoris 教育了我們所有人並展示了我們可以用更少的資源做什麼。所謂更少的資源,是指只用 CSS! 這款遊戲的精美程度和互動性令人難以置信,並且對挑戰進行了令人難以置信的演示。 {% 連結 https://dev.to/schmoris/earth-rescue-a-css-only-game-o0e %} --- @devdongsu 使用我們提供的 HTML 設計了一個互動式且深思熟慮的地球日登陸頁面。 這是一個簡單、可存取的頁面,可在桌面和行動裝置上使用。儘管簡單,但它包含引人注目的動畫和個性。這裡有很多很棒的作品,而這個最終確實成功了。 {% 連結 https://dev.to/devdongsu/earth-day-frontend-challenge-landing-page-hugging-earth-30j0 %} --- @jorgedelcampo,我們的額外獎項類別獲得者,以提高人們對氣候變遷的認識。 談論用 CSS 講故事!這是另一項事半功倍的提交,在這種情況下,我們得到了關於我們的地球和我們的影響的完整故事。 {% 連結 https://dev.to/jorgedelcampo/happy-earth-day-3mgn %} 下一步是什麼? ------- 我們很快就會舉辦另一場前端挑戰賽!請務必關注我們的挑戰標籤,這樣您就不會錯過公告。 {% 標籤前端挑戰 %} {% 標籤 devchallenge %} 感謝所有參與的人。 ❤️ 我們希望您玩得開心,感受到挑戰,並可能為您的職業檔案加入一兩件事。 下次見! --- 原文出處:https://dev.to/devteam/congrats-to-the-winners-of-the-frontend-challenge-earth-day-edition-4gd7

我用新的程式語言微調了我的模型。你也可以做到! 🚀

我使用 OpenAI ChatGPT-4 一段時間了。 對此我沒什麼好說的。 但有時,這還不夠。 在[Winglang](https://github.com/winglang/wing)中,我們希望使用 OpenAI 和 ChatGPT-4 根據我們的文件回答人們的問題。 您的選擇是: - 使用[OpenAI 助理](https://platform.openai.com/docs/assistants/overview?context=with-streaming)或任何其他基於向量的資料庫 (RAG)。由於 Wing 看起來像 JS,所以效果很好,但仍然有很多錯誤。 - 將整個文件傳遞到上下文視窗的成本非常高。 很快,我們意識到這是行不通的。 是時候舉辦我們自己的法學碩士課程了。 ![問題](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o9x9ng6feh6x739djcb0.gif) --- 您的 LLM 資料集 ========== 在訓練模型之前,我們需要建立用於訓練模型的資料。在我們的例子中,是 Winglang 文件。我會做一些非常簡單的事情。 1. 從網站地圖中提取所有 URL,設定 GET 請求並收集內容。 2. 解析它;我們希望將所有 HTML 轉換為可讀內容。 3. 使用 ChatGPT 4 執行它,將內容轉換為 CSV 作為資料集。 它應該是這樣的: ![法學碩士資料集](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e2xq8lm4b31k8pop4gmc.png) 完成後,儲存包含一列名為`text`的 CSV 並新增問題和答案。我們稍後會用到它。它應該看起來像這樣: ``` text <s>[INST]How to define a variable in Winglang[/INST] let a = 'Hello';</s> <s>[INST]How to create a new lambda[/INST] bring cloud; let func = new cloud.Function(inflight () => { log('Hello from the cloud!'); });</s> ``` 將其保存在電腦上名為`data`新資料夾中。 --- Autotrain,您的模型 ============== 我的電腦很弱,所以我決定使用更小的模型 - 7b 參數: `mistralai/Mistral-7B-v0.1` 訓練模型的方法有數百萬種。我們將使用 Huggingface Autotrain。我們將使用他們的 CLI,而不執行任何 Python 程式碼🚀 當您使用 Huggingface 的 Autotrain 時,您可以在電腦上訓練它(這裡是我的方法)或在他們的伺服器上訓練它(付費)並訓練更大的模型。 我的舊 Macbook Pro M1 2021 沒有 GPU。 讓我們安裝自動訓練。 ``` pip install -U autotrain-advanced autotrain setup > setup_logs.txt ``` 然後,我們需要做的就是執行 autotrain 指令: ``` autotrain llm \ --train \ --model "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2" \ --project-name "autotrain-wing" \ --data-path data/ \ --text-column text \ --lr "0.0002" \ --batch-size "1" \ --epochs "3" \ --block-size "1024" \ --warmup-ratio "0.1" \ --lora-r "16" \ --lora-alpha "32" \ --lora-dropout "0.05" \ --weight-decay "0.01" \ --gradient-accumulation "4" \ --quantization "int4" \ --mixed-precision "fp16" \ --peft ``` 完成後,您將擁有一個名為“autotrain-wing”的新目錄,其中包含新的微調模型🚀 --- 玩模型 --- 要使用模型,請先執行: ``` pip install transformers torch ``` 完成後,使用以下程式碼建立一個名為 invoke.py 的新 Python 檔案: ``` from transformers import pipeline # Path to your local model directory model_path = "./autotrain-wing" # Load the model and tokenizer from the local directory classifier = pipeline("text-classification", model=model_path, tokenizer=model_path) # Example text to classify text = "Example text to classify" result = classifier(text) print(result) ``` 然後您可以透過執行 CLI 命令來執行它: ``` python invoke.py ``` 你就完成了🚀 --- 繼續攻讀法學碩士 -------- 我仍在學習法學碩士。 我意識到的一件事是追蹤模型的變化並不容易。 你不能真正將它與 Git 一起使用,因為模型可以達到非常大的大小 &gt; 100 GB;這沒有多大意義——git 不能很好地處理它。 更好的方法是使用名為[KitOps 的](https://github.com/jozu-ai/kitops/)工具。 我認為它很快就會成為法學碩士世界的標準,所以請確保你給這個庫加註星標,以便以後可以使用它。 1. 下載最新的[KitOps 版本](https://github.com/jozu-ai/kitops/releases/tag/v0.1.3)並[安裝它](https://kitops.ml/docs/cli/installation.html)。 2. 轉到模型資料夾並執行命令來打包您的 LLM: ``` kit pack . ``` 3. 您也可以透過執行將其推送到 Docker hub ``` kit pack . -t [your registry address]/[your repository name]/mymodelkit:latest ``` > 💡 要了解如何使用 DockerHub,[請檢查此](https://kitops.ml/docs/quick-start.html) {% cta https://github.com/jozu-ai/kitops %}⭐️ Star KitOps,以便您稍後可以再次找到它⭐️{% endcta %} [![星庫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/362tc5831i5ozbsau2o3.png)](https://github.com/jozu-ai/kitops) --- 我建立了一個新的 YouTube 頻道,主要是關於開源行銷:) (例如如何獲得星星、叉子和客戶端) 如果您對此感興趣,請隨時在這裡訂閱: https://www.youtube.com/@nevo-david?sub\_confirmation=1 --- 原文出處:https://dev.to/github20k/i-fine-tuned-my-model-on-a-new-programming-language-you-can-do-it-too-449

🚀 21 個將你的開發技能帶上月球的工具 🌝

我見過數百種人工智慧工具,其中許多正在改變世界。 作為開發人員,總是有很多事情需要學習,因此專注於節省時間來處理重要的事情非常重要。 我將介紹 21 個供開發人員使用的工具,它們可以讓您的生活更輕鬆,特別是在開發人員體驗方面。 相信我,這份清單會讓你大吃一驚! 我們開始做吧。 --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ---------------------------------------------------------------------------- ![打字](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wd10iiofzmt4or4db6ej.png) Taipy 是一個開源 Python 庫,可用於輕鬆的端到端應用程式開發,具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能,而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具,但在處理大型資料集時,其效能可能會顯著下降,這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面,Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy,您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。 ![大資料支持](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xnvk0tozn0lgj083rzcb.gif) Taipy 有許多整合選項,可以輕鬆地與領先的資料平台連接。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7yv31uir3erina587zp8.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 我們來談談最新的[Taipy v3.1 版本](https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/)。 最新版本使得在 Taipy 的多功能零件物件中可視化任何 HTML 或 Python 物件成為可能。 這意味著[Folium](https://python-visualization.github.io/folium/latest/) 、 [Bokeh](https://bokeh.org/) 、 [Vega-Altair](https://altair-viz.github.io/)和[Matplotlib](https://matplotlib.org/)等程式庫現在可用於視覺化。 這也帶來了對[Plotly python](https://plotly.com/python/)的原生支持,使繪製圖表變得更加容易。 他們還使用分散式運算提高了效能,但最好的部分是 Taipy,它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容,因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdvnbejf9aivxmqsd3hx.png) 另一個有用的事情是,Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 您也可以使用 Taipy 雲端部署應用程式。 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構,您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難,但 Taipy 提供了[10 多個演示教程,](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/)其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。 ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wigid2aokt6spkkoivr.png) 例如,一些演示範例和專案想法: - [即時污染儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/pollution_sensors/) 使用工廠周圍的感測器測量空氣品質的用例,展示 Taipy 儀表板流資料的能力。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution)。 - [詐欺辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/fraud_detection/) Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection)。 - [新冠儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/covid_dashboard/) 這使用 2020 年的 Covid 資料集。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard)。 - [建立 LLM 聊天機器人](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/chatbot/) 該演示展示了 Taipy 使最終用戶能夠使用 LLM 執行推理的能力。在這裡,我們使用 GPT-3 建立一個聊天機器人,並將對話顯示在互動式聊天介面中。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot)。 - [即時人臉辨識](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/face_recognition/) 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中,使用網路攝影機提供使用者友好的即時人臉偵測體驗。檢查[GitHub 儲存庫](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition)。 這些用例非常驚人,所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有 8.2k+ Stars,並且處於`v3.1`版本,因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} Star Taipy ⭐️ {% endcta %} --- 2. [DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys) - 開發者的瑞士軍刀。 ---------------------------------------------------------------- ![開發玩具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7zfl1wjr01fdvca6wxbi.png) DevToys 協助完成日常開發任務,例如格式化 JSON、比較文字和測試 RegExp。 這樣,就無需使用不可信的網站來處理您的資料執行簡單的任務。透過智慧型偵測,DevToys 可以偵測用於複製到 Windows 剪貼簿的資料的最佳工具。 緊湊的覆蓋範圍讓您可以保持應用程式較小並位於其他視窗之上。最好的部分是可以同時使用應用程式的多個實例。 我可以肯定地說,開發人員甚至不知道這個很棒的專案。 最後是一款專為 Windows 生態系統設計的軟體。哈哈! ![工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i7wd60jsgdb5tx2t2adi.png) 他們提供的一些工具是: > 轉換器 - JSON &lt;&gt; YAML - 時間戳 - 數基數 - 規劃任務解析器 ![轉換器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8x784fx53x6ia02zal0.png) > 編碼器/解碼器 - 超文本標記語言 - 網址 - Base64 文字與圖片 - 壓縮包 - 智威湯遜解碼器 ![編碼器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/73ts4x1vtcy4yswsmytw.png) > 格式化程式 - JSON - SQL - XML ![XML](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e5dc8ko2baywta82ymq5.png) > 發電機 - 哈希(MD5、SHA1、SHA256、SHA512) - UUID 1 和 4 - 洛雷姆·伊普蘇姆 - 校驗和 ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cwsq8xig6jf69wr99iuv.png) > 文字 - 逃脫/逃脫 - 檢驗員和箱子轉換器 - 正規表示式測試器 - 文字比較 - XML驗證器 - 降價預覽 ![MD預覽](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vcbkse1i5324qg3xu1yd.png) ![文字差異](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hlqqib4fcjimc03pdrwr.png) > 形象的 - 色盲模擬器 - 顏色選擇器和對比度 - PNG / JPEG 壓縮器 - 影像轉換器 ![圖形工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/631upekcqzh62xyrdjwt.png) 我不了解你,但我不會錯過這個! 您可以閱讀[如何執行 DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys?tab=readme-ov-file#how-to-run-devtoys) 。 關於許可證的註解。 DevToys 使用的授權允許將應用程式作為試用軟體或共享軟體重新分發而無需進行任何更改。然而,作者 Etienne BAUDOUX 和 BenjaminT 不希望你這樣做。如果您認為自己有充分的理由這樣做,請先與我們聯絡討論。 他們在 GitHub 上有 23k Stars,並且使用 C#。 {% cta https://github.com/DevToys-app/DevToys %} 明星 DevToys ⭐️ {% endcta %} --- 3. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 ------------------------------------------------------- ![件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qf2qgqtpv78fxw5guqm5.png) Pieces 是一款支援人工智慧的生產力工具,旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它最大限度地減少了上下文切換、簡化了工作流程並提升了整體開發體驗,同時透過完全離線的 AI 方法維護了工作的隱私和安全性。太棒了:D ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f2ro3rcwnqp4qrmv5e8s.png) 它與您最喜歡的工具無縫集成,以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 - 它可以透過閃電般快速的搜尋體驗找到您需要的材料,讓您根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 - Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖,以提取程式碼並修復無效字元。因此,您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features)。 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/)並存取[網站](https://pieces.app/)。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項,包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 就開源流行度而言,他們仍然是新的,但他們的社群是迄今為止我見過的最好的社群之一。加入他們,成為 Pieces 的一部分! {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} --- 4. [Infisical-](https://github.com/Infisical/infisical)秘密管理平台。 -------------------------------------------------------------- ![內部的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jrolzjdnkky1r694h9av.png) Infisical 是一個開源秘密管理平台,團隊可以用它來集中 API 金鑰、資料庫憑證和設定等秘密。 他們讓每個人(而不僅僅是安全團隊)都可以更輕鬆地進行秘密管理,這意味著從頭開始重新設計整個開發人員體驗。 就我個人而言,我不介意使用 .env 文件,因為我並不特別謹慎。不過,您可以閱讀[立即停止使用 .env 檔案!](https://dev.to/gregorygaines/stop-using-env-files-now-kp0)由格雷戈里來理解。 他們提供了四種 SDK,分別用於<a href="">Node.js</a> 、 <a href="">Python</a> 、 <a href="">Java</a>和<a href="">.Net</a> 。您可以自行託管或使用他們的雲端。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @infisical/sdk ``` 這是使用入門 (Node.js SDK) 的方法。 ``` import { InfisicalClient, LogLevel } from "@infisical/sdk"; const client = new InfisicalClient({ clientId: "YOUR_CLIENT_ID", clientSecret: "YOUR_CLIENT_SECRET", logLevel: LogLevel.Error }); const secrets = await client.listSecrets({ environment: "dev", projectId: "PROJECT_ID", path: "/foo/bar/", includeImports: false }); ``` ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h3eu288l470du91b66pd.png) Infisical 還提供了一組工具來自動防止 git 歷史記錄的秘密洩露。可以使用預提交掛鉤或透過與 GitHub 等平台直接整合在 Infisical CLI 層級上設定此功能。 您可以閱讀[文件](https://infisical.com/docs/documentation/getting-started/introduction)並檢查如何[安裝 CLI](https://infisical.com/docs/cli/overview) ,這是使用它的最佳方式。 Infisical 還可用於將機密注入 Kubernetes 叢集和自動部署,以便應用程式使用最新的機密。有很多整合選項可用。 ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5x0tvt5ycaiqhggv6wml.png) 在使用整個原始程式碼之前一定要檢查他們的[許可證](https://github.com/Infisical/infisical/blob/main/LICENSE),因為他們有一些受 MIT Expat 保護的企業級程式碼,但不用擔心,大部分程式碼都是免費使用的。 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 顆星星,並且發布了超過 125 個版本,因此他們正在不斷發展。另外,Infiscial CLI 的安裝次數超過 540 萬次,因此非常值得信賴。 {% cta https://github.com/Infisical/infisical %} 明星 Infisical ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 -------------------------------------------------------------- ![精簡](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gvk07kmn8p48cpssogov.png) Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器,您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify,從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它,甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件,結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件,Mintlify 就是解決方案。 主要用例是根據我們將在此處討論的程式碼產生文件。當您編寫程式碼時,它會自動記錄程式碼,以便其他人更容易跟上。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕(或按 ⌘ + 。) 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程,那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言,並支援許多文件字串格式,例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句,他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ;回購協議中目前的似乎是錯誤的。 Mintlify 是一個方便的工具,用於記錄程式碼,這是每個開發人員都應該做的事情。它使其他人更容易有效地理解您的程式碼。 它在 GitHub 上有大約 2.5k 顆星,基於 TypeScript 建置,受到許多開發人員的喜愛。 {% cta https://github.com/mintlify/writer %} Star Mintlify ⭐️ {% endcta %} --- 6. [Replexica](https://github.com/replexica/replexica) - 用於 React 的 AI 支援的 i18n 工具包。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![反射](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/htgshukxy927iy37ui33.png) 在地化方面的困難是真實存在的,因此人工智慧的幫助絕對是一個很酷的概念。 Replexica 是 React 的 i18n 工具包,可快速發布多語言應用程式。它不需要將文字提取到 JSON 檔案中,並使用 AI 支援的 API 進行內容處理。 它有以下兩個部分: 1. Replexica Compiler - React 的開源編譯器插件。 2. Replexica API - 雲端中的 i18n API,使用 LLM 執行翻譯。 (基於使用情況,它有免費套餐) 支援的一些 i18n 格式包括: 1. 無 JSON 的 Replexica 編譯器格式。 2. Markdown 內容的 .md 檔案。 3. 基於舊版 JSON 和 YAML 的格式。 當他們達到 500 星時,他們也在 DEV 上發布了官方公告。我是第一批讀者之一(少於 3 個反應)。 它們涵蓋了很多內容,因此您應該閱讀 Max 的[《We Got 500 Stars What Next》](https://dev.to/maxprilutskiy/we-got-500-github-stars-whats-next-2njc) 。 為了給出 Replexica 背後的總體思路,這是基本 Next.js 應用程式所需的唯一更改,以使其支援多語言。 開始使用以下 npm 指令。 ``` // install pnpm add replexica @replexica/react @replexica/compiler // login to Replexica API. pnpm replexica auth --login ``` 您可以這樣使用它。 ``` // next.config.mjs // Import Replexica Compiler import replexica from '@replexica/compiler'; /** @type {import('next').NextConfig} */ const nextConfig = {}; // Define Replexica configuration /** @type {import('@replexica/compiler').ReplexicaConfig} */ const replexicaConfig = { locale: { source: 'en', targets: ['es'], }, }; // Wrap Next.js config with Replexica Compiler export default replexica.next( replexicaConfig, nextConfig, ); ``` 您可以閱讀如何[開始使用](https://github.com/replexica/replexica/blob/main/getting-started.md)以及清楚記錄的有關[幕後使用內容的](https://github.com/replexica/replexica?tab=readme-ov-file#whats-under-the-hood)內容。 Replexica 編譯器支援 Next.js App Router,Replexica API 支援英文🇺🇸和西班牙文🇪🇸。他們計劃接下來發布 Next.js Pages Router + 法語🇫🇷語言支援! 他們在 GitHub 上擁有 740 多個 Star,並且基於 TypeScript 建置。您應該密切關注該專案以獲得進一步進展! {% cta https://github.com/replexica/replexica %} Star Replexica ⭐️ {% endcta %} --- 7. [Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) - 拖放 UI 來建立您的客製化 LLM 流程。 --------------------------------------------------------------------------- ![弗洛伊薩伊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r5bp43nil764fhe4a05z.png) Flowise 是一款開源 UI 視覺化工具,用於建立客製化的 LLM 編排流程和 AI 代理程式。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install -g flowise npx flowise start OR npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` 這就是整合 API 的方式。 ``` import requests url = "/api/v1/prediction/:id" def query(payload): response = requests.post( url, json = payload ) return response.json() output = query({ question: "hello!" )} ``` ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ahk2ovjrpq1qk3r5pfot.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.flowiseai.com/)。 ![流程化人工智慧](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/trkltpn5lk1y1pte0smd.png) 雲端主機不可用,因此您必須使用這些[說明](https://github.com/FlowiseAI/Flowise?tab=readme-ov-file#-self-host)自行託管。 讓我們探討一些用例: - 假設您有一個網站(可以是商店、電子商務網站或部落格),並且您希望廢棄該網站的所有相關連結,並讓法學碩士回答您網站上的任何問題。您可以按照此[逐步教學](https://docs.flowiseai.com/use-cases/web-scrape-qna)來了解如何實現相同的目標。 ![刮刀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e91sz2mga5wvc0x2hp2g.png) - 您還可以建立一個自訂工具,該工具將能夠呼叫 Webhook 端點並將必要的參數傳遞到 Webhook 主體中。請依照本[指南](https://docs.flowiseai.com/use-cases/webhook-tool)使用 Make.com 建立 Webhook 工作流程。 ![網路鉤子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ckyivo9dvue461jc9pv4.png) 還有許多其他用例,例如建立 SQL QnA 或與 API 互動。 FlowiseAI 在 GitHub 上擁有超過 27,500 個 Star,並擁有超過 10,000 個分叉,因此具有良好的整體比率。 {% cta https://github.com/FlowiseAI/Flowise %} 明星 Flowise ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Hexo](https://github.com/hexojs/hexo) - 一個快速、簡單且功能強大的部落格框架。 --------------------------------------------------------------- ![六角形](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6vos07fyydiupqqplo2s.png) 大多數開發人員更喜歡自己的博客,如果您也是如此。 Hexo 可能是你不知道的工具。 Hexo 支援許多功能,例如超快的生成速度,支援 GitHub Flavored Markdown 和大多數 Octopress 插件,提供對 GitHub Pages、Heroku 等的一命令部署,以及可實現無限擴展性的強大 API 和數百個主題和插件。 這意味著您可以用 Markdown(或其他標記語言)編寫帖子,Hexo 在幾秒鐘內生成具有漂亮主題的靜態檔案。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install hexo-cli -g ``` 您可以這樣使用它。 ``` // Setup your blog hexo init blog // Start the server hexo server // Create a new post hexo new "Hello Hexo" ``` 您可以閱讀[文件](https://hexo.io/docs/),查看 Hexo 提供的所有[400 多個外掛程式](https://hexo.io/plugins/)和[主題集](https://hexo.io/themes/)。據我所知,這些外掛程式支援廣泛的用例,例如 Hexo 的 Ansible 部署器外掛程式。 您可以查看有關在[Hexo 上編寫和組織內容的](https://www.youtube.com/watch?v=AIqBubK6ZLc&t=6s)YouTube 教學。 Hexo 在 GitHub 上擁有超過 38,000 顆星,並被 GitHub 上超過 125,000 名開發者使用。它們位於`v7`版本中,解壓縮後大小為`629 kB` 。 {% cta https://github.com/hexojs/hexo %} Star Hexo ⭐️ {% endcta %} --- 9.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 --------------------------------------------------------------------------- ![截圖到程式碼](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5akiyz5telxqqsj32ftu.png) 這個開源專案廣泛流行,但許多開發人員仍然不了解它。它可以幫助您以 10 倍的速度建立使用者介面。 這是一個簡單的工具,可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或獲得實驗視訊支持,您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/),並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星,並支援許多技術堆疊,例如 React 和 Vue,以及不錯的 AI 模型,例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 {% cta https://github.com/abi/screenshot-to-code %} 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ {% endcta %} --- 10. [Appsmith](https://github.com/appsmithorg/appsmith) - 建立管理面板、內部工具和儀表板的平台。 ----------------------------------------------------------------------------- ![應用史密斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rt7s0r3wz2leec83cl17.png) 管理面板和儀表板是任何軟體創意(在大多數情況下)的一些常見部分,我嘗試從頭開始建立它,這會帶來很多痛苦和不必要的辛苦工作。 您可能已經看到組織建立了內部應用程式,例如儀表板、資料庫 GUI、管理面板、批准應用程式、客戶支援儀表板等,以幫助其團隊執行日常操作。正如我所說,Appsmith 是一個開源工具,可以實現這些內部應用程式的快速開發。 首先,請觀看這個[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s),該影片在 100 秒內解釋了 Appsmith。 {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=NnaJdA1A11s %} 他們提供拖放小部件來建立 UI。 您可以使用 45 多個可自訂的小工具在幾分鐘內建立漂亮的響應式 UI,而無需編寫一行 HTML/CSS。尋找[小部件的完整清單](https://www.appsmith.com/widgets)。 ![按鈕點擊小工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kqpnnslvsvjl4gifseon.png) ![驗證](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/489fly7tvknz2uv2mgei.png) Appsmith 幾乎可以在 GUI 上的小部件屬性、事件偵聽器、查詢和其他設定內的任何位置編寫 JavaScript 程式碼。 Appsmith 支援在`{{ }}`內編寫單行程式碼,並將括號之間編寫的任何內容解釋為 JavaScript 表達式。 ``` /*Filter the data array received from a query*/ {{ QueryName.data.filter((row) => row.id > 5 ) }} or {{ storeValue("userID", 42); console.log(appsmith.store.userID); showAlert("userID saved"); }} ``` 您需要使用立即呼叫函數表達式(IIFE)來編寫多行。 例如,無效程式碼和有效程式碼。 ``` // invalid code /*Call a query to fetch the results and filter the data*/ {{ const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; }} /* Check the selected option and return the value*/ {{ if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } }} // valid code /* Call a query and then manipulate its result */ {{ (function() { const array = QueryName.data; const filterArray = array.filter((row) => row.id > 5); return filterArray; })() }} /* Verify the selected option and return the value*/ {{ (function() { if (Dropdown.selectedOptionValue === "1") { return "Option 1"; } else { return "Option 2"; } })() }} ``` 您可以透過幾個簡單的步驟建立從簡單的 CRUD 應用程式到複雜的多步驟工作流程的任何內容: 1. 與資料庫或 API 整合。 Appsmith 支援最受歡迎的資料庫和 REST API。 2. 使用內建小工具建立您的應用程式佈局。 3. 在編輯器中的任何位置使用查詢和 JavaScript 來表達您的業務邏輯。 4. Appsmith 支援使用 Git 進行版本控制,以使用分支來協作建立應用程式來追蹤和回滾變更。部署應用程式並分享:) ![應用史密斯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yltcrmuzwdoydrwyqjpp.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.appsmith.com/)和[操作指南](https://docs.appsmith.com/connect-data/how-to-guides),例如如何將其連接到本機資料來源或\[如何與第三方工具整合\](與第三方工具整合)。 您可以自行託管或使用雲端。他們還提供[20 多個模板](https://www.appsmith.com/templates),以便您可以快速入門。一些有用的是: - [維修訂單管理](https://www.appsmith.com/template/Maintenance-Order-Management) - [加密即時追蹤器](https://www.appsmith.com/template/crypto-live-tracker) - [內容管理系統](https://www.appsmith.com/template/content-management-system) - [WhatsApp 信使](https://www.appsmith.com/template/whatsapp-messenger) Appsmith 在 GitHub 上擁有超過 31,000 顆星,發布了 200 多個版本。 {% cta https://github.com/appsmithorg/appsmith %} Star Appsmith ⭐️ {% endcta %} --- 11. [BlockNote](https://github.com/TypeCellOS/BlockNote) - 基於區塊(Notion 樣式)且可擴充的富文本編輯器。 -------------------------------------------------------------------------------------- ![區塊註釋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eddx8cld0g492w3a8fjh.png) 人們常說,除非您正在學習新東西,否則不要重新發明輪子。 Blocknote 是開源的 Block 為基礎的 React 富文本編輯器。您可以輕鬆地將現代文字編輯體驗加入到您的應用程式中。 Blocknote 建構在 Prosemirror 和 Tiptap 之上。 它們有很多功能,如下所示。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h9kd6xnkg9fa5j29frot.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ezuz7ywh6vefixmpeyzk.png) 您可以輕鬆自訂內建 UI 元件,或建立自訂區塊、內聯內容和樣式。如果您想更進一步,您可以使用額外的 Prosemirror 或 TipTap 外掛程式來擴充核心編輯器。 其他庫雖然功能強大,但通常具有相當陡峭的學習曲線,並且要求您自訂編輯器的每個細節。這可能需要數月的專門工作。 相反,BlockNote 只需最少的設定即可提供出色的體驗,包括現成的動畫 UI。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @blocknote/core @blocknote/react ``` 您可以這樣使用它。透過`useCreateBlockNote`鉤子,我們可以建立一個新的編輯器實例,然後使用`theBlockNoteView`元件來渲染它。 `@blocknote/react/style.css`也被匯入來新增編輯器的預設樣式和 BlockNote 匯出的 Inter 字體(可選)。 ``` import "@blocknote/core/fonts/inter.css"; import { BlockNoteView, useCreateBlockNote } from "@blocknote/react"; import "@blocknote/react/style.css"; export default function App() { // Creates a new editor instance. const editor = useCreateBlockNote(); // Renders the editor instance using a React component. return <BlockNoteView editor={editor} />; } ``` 您可以閱讀可用的[文件](https://www.blocknotejs.org/docs)和[ui 元件](https://www.blocknotejs.org/docs/ui-components)。 您應該嘗試一下,特別是因為它包含廣泛的功能,例如「斜線」選單、流暢的動畫以及建立即時協作應用程式的潛力。 ![削減](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0i7ob8nrhpl7r70k6527.png) 斜線選單 ![即時協作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/id22qol6y0838zgwad3y.png) 即時協作 ![格式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d8maems8tfhtehw9lkol.png) 格式選單 他們還提供了[20 多個範例](https://www.blocknotejs.org/examples)以及預覽和程式碼,您可以使用它們來快速跟進。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4uillknk0ogkcvpula7b.png) Blocknote 在 GitHub 上擁有超過 5,000 顆星,並有超過 1,500 名開發者在使用。 {% cta https://github.com/TypeCellOS/BlockNote %} 星 BlockNote ⭐️ {% endcta %} --- 12. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 在數小時內為您的產品提供 AI Copilot。 ------------------------------------------------------------------------------------- ![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nzuxjfog2ldam3csrl62.png) 將 AI 功能整合到 React 中是很困難的,這就是 Copilot 的用武之地。一個簡單快速的解決方案,可將可投入生產的 Copilot 整合到任何產品中! 您可以使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。它們還提供內建(完全可自訂)Copilot 原生 UX 元件,例如`<CopilotKit />` 、 `<CopilotPopup />` 、 `<CopilotSidebar />` 、 `<CopilotTextarea />` 。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui ``` Copilot Portal 是 CopilotKit 提供的元件之一,CopilotKit 是一個應用程式內人工智慧聊天機器人,可查看目前應用狀態並在應用程式內採取操作。它透過插件與應用程式前端和後端以及第三方服務進行通訊。 這就是整合聊天機器人的方法。 `CopilotKit`必須包裝與 CopilotKit 互動的所有元件。建議您也開始使用`CopilotSidebar` (您可以稍後切換到不同的 UI 提供者)。 ``` "use client"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; export default function RootLayout({children}) { return ( <CopilotKit url="/path_to_copilotkit_endpoint/see_below"> <CopilotSidebar> {children} </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` 您可以使用此[快速入門指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)設定 Copilot 後端端點。 之後,您可以讓 Copilot 採取行動。您可以閱讀如何提供[外部上下文](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot#provide-context)。您可以使用`useMakeCopilotReadable`和`useMakeCopilotDocumentReadable`反應掛鉤來執行此操作。 ``` "use client"; import { useMakeCopilotActionable } from '@copilotkit/react-core'; // Let the copilot take action on behalf of the user. useMakeCopilotActionable( { name: "setEmployeesAsSelected", // no spaces allowed in the function name description: "Set the given employees as 'selected'", argumentAnnotations: [ { name: "employeeIds", type: "array", items: { type: "string" } description: "The IDs of employees to set as selected", required: true } ], implementation: async (employeeIds) => setEmployeesAsSelected(employeeIds), }, [] ); ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-textarea)並查看[演示影片](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit?tab=readme-ov-file#demo)。 您可以輕鬆整合 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 供應商。您可以按照本[指南](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)將聊天機器人整合到您的應用程式中。 基本概念是在幾分鐘內建立可用於基於 LLM 的應用程式的 AI 聊天機器人。 用例是巨大的,作為開發人員,我們絕對應該在下一個專案中嘗試使用 CopilotKit。 CopilotKit 在 GitHub 上擁有超過 4,200 個星星,發布了 200 多個版本,這意味著它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 13.[自動完成](https://github.com/withfig/autocomplete)- IDE 風格的自動完成功能適用於您現有的終端和 shell。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![自動完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8i8vcidsa023jf8r9382.png) [Fig](https://fig.io/?ref=github_autocomplete)讓命令列對個人來說更容易,對團隊來說更具協作性。 他們最受歡迎的產品是自動完成。當您鍵入時,Fig 會在現有終端機中彈出子命令、選項和上下文相關的參數。 最好的部分是您也可以將 Fig 的自動完成功能用於您自己的工具。以下是建立私人完成的方法: ``` import { ai } from "@fig/autocomplete-generators" ... generators: [ ai({ // the prompt prompt: "Generate a git commit message", // Send any relevant local context. message: async ({ executeShellCommand }) => { return executeShellCommand("git diff") }, //Turn each newline into a suggestion (can specify instead a `postProcess1 function if more flexibility is required) splitOn: "\n", }) ] ``` 您可以閱讀[Fig.io/docs](https://fig.io/docs/getting-started)了解如何開始。 他們在 GitHub 上有 24k+ Stars,這對於經常使用 shell 或終端機的開發人員來說非常有用。 {% cta https://github.com/withfig/autocomplete %} 星狀自動完成 ⭐️ {% endcta %} --- 14. [Tooljet](https://github.com/ToolJet/ToolJet) - 用於建立業務應用程式的低程式碼平台。 ---------------------------------------------------------------------- ![工具噴射器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xhipvjl2wnthjccgrpij.png) 我們都建立前端,但它通常非常複雜並且涉及很多因素。這樣可以省去很多麻煩。 ToolJet 是一個開源低程式碼框架,可以用最少的工程工作來建置和部署內部工具。 ToolJet 的拖放式前端建構器可讓您在幾分鐘內建立複雜的響應式前端。 您可以整合各種資料來源,包括PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch等資料庫;具有 OpenAPI 規範和 OAuth2 支援的 API 端點; SaaS 工具,例如 Stripe、Slack、Google Sheets、Airtable 和 Notion;以及 S3、GCS 和 Minio 等物件儲存服務來取得和寫入資料。一切 :) 這就是 Tooljet 的工作原理。 ![工具噴射器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r6vv09z7ioma1ce2ttei.png) 您可以在 ToolJet 中開發多步驟工作流程以自動化業務流程。除了建置和自動化工作流程之外,ToolJet 還可以在您的應用程式中輕鬆整合這些工作流程。 ![工作流程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eh2vk3kih9fhck6okf67.png) 您可以閱讀此[快速入門指南](https://docs.tooljet.com/docs/getting-started/quickstart-guide),該指南向您展示如何使用 ToolJet 在幾分鐘內建立員工目錄應用程式。該應用程式將讓您透過漂亮的用戶介面追蹤和更新員工資訊。 查看可用[功能列表](https://github.com/ToolJet/ToolJet?tab=readme-ov-file#all-features),包括 45 多個內建響應式元件、50 多個資料來源等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.tooljet.com/docs/)並查看[操作指南](https://docs.tooljet.com/docs/how-to/use-url-params-on-load)。 它們在 GitHub 上有 26k+ Stars,並且基於 JavaScript 建置。他們也獲得了 GitHub 的資助,從而建立了巨大的信任。 {% cta https://github.com/ToolJet/ToolJet %} Star ToolJet ⭐️ {% endcta %} --- 15. [Apitable](https://github.com/apitable/apitable) - 用於建立協作應用程式的 API 導向的低程式碼平台。 --------------------------------------------------------------------------------- ![有能力的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58syhvpb2fn6hhlyrtst.png) APITable 是一個面向 API 的低程式碼平台,用於建立協作應用程式,並表示它比所有其他 Airtable 開源替代品都要好。 有很多很酷的功能,例如: - 即時協作。 ![即時協作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58kpvpab2nj92421yvy3.gif) - 您可以產生自動表單。 ![形式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0jo084gg0cd9xiud3nz3.gif) - 無限的跨錶連結。 ![交叉表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jnvb9sdp3uqrcn55hwug.gif) - API 第一個面板。 ![API第一個面板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7u48ue4rl0q41rhh6bif.gif) - 強大的行/列功能。 ![行列](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/apxqwp84awdbj7cdw5yu.gif) 您可以閱讀完整的[功能清單](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#-features)。 您可以嘗試[apitable](https://aitable.ai/)並在 apitable 的[live Gitpod demo](https://gitpod.io/#https://github.com/apitable/apitable)中查看該專案的演示。 您也可以閱讀[安裝指南](https://github.com/apitable/apitable?tab=readme-ov-file#installation),在本機或雲端運算環境中安裝 APITable。 {% cta https://github.com/apitable/apitable %} Star Apitable ⭐️ {% endcta %} --- 16. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 ----------------------------------------------------- ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4pqsc84nhgj0b9dhfaxo.png) n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型,n8n 將始終擁有可見的原始程式碼,可用於自託管,並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 每個開發人員都想使用的工具。自動化是生產力和簡單性的關鍵。 ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rxnp57kw5szbpj6mfs1p.png) n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性,使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations),這幾乎是瘋狂的! 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項,包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後,您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 %} 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/),以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程,](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars,並提供兩個包供整體使用。 {% cta https://github.com/n8n-io/n8n %} 明星 n8n ⭐️ {% endcta %} --- 17. [DOMPurify](https://github.com/cure53/DOMPurify) - 一個僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML 清理程式。 ---------------------------------------------------------------------------------------- ![DOM純化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r846r2hmmw9d9wzvbocz.png) DOMPurify 是一款僅限 DOM、超快、超級容忍 XSS 的 HTML、MathML 和 SVG 清理工具。作為開發人員,我們的應用程式需要它來確保它們足夠安全。 DOMPurify 可以淨化 HTML 並防止 XSS 攻擊。 您可以向 DOMPurify 提供一個充滿髒 HTML 的字串,它將傳回一個包含乾淨 HTML 的字串(除非另有配置)。 DOMPurify 將刪除所有包含危險 HTML 的內容,從而防止 XSS 攻擊和其他惡意行為。這也太快了。 他們使用瀏覽器提供的技術並將其轉變為 XSS 過濾器。您的瀏覽器速度越快,DOMPurify 的速度就越快。 DOMPurify 使用 JavaScript 編寫,適用於所有現代瀏覽器(Safari (10+)、Opera (15+)、Edge、Firefox 和 Chrome - 以及幾乎所有使用 Blink、Gecko 或 WebKit 的其他瀏覽器)。它不會在 MSIE 或其他舊版瀏覽器上中斷。它根本什麼都不做。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install dompurify npm install jsdom // or use the unminified development version <script type="text/javascript" src="src/purify.js"></script> ``` 您可以這樣使用它。 ``` const createDOMPurify = require('dompurify'); const { JSDOM } = require('jsdom'); const window = new JSDOM('').window; const DOMPurify = createDOMPurify(window); const clean = DOMPurify.sanitize('<b>hello there</b>'); ``` 如果您遇到問題,請參閱[文件](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#how-do-i-use-it)。他們已經記錄了使用腳本或在伺服器端執行它。 您可以看到一些 [純化樣品](https://github.com/cure53/DOMPurify?tab=readme-ov-file#some-purification-samples-please)並觀看[現場演示](https://cure53.de/purify)。 使用起來也非常簡單。 DOMPurify 於 2014 年 2 月啟動,同時版本已達 v3.1.0。 其中涉及到很多概念,我渴望探索它們。如果您有任何與此相關的令人興奮的事情,請告訴我。 我發現的另一個有用的替代方案是[validator.js](https://github.com/validatorjs/validator.js) 。 他們在 GitHub 上擁有超過 12,000 顆星,被超過 30 萬開發者使用,每週下載量超過 5,475,000 次,這使得他們非常可信。 {% cta https://github.com/cure53/DOMPurify %} 明星 DOMPurify ⭐️ {% endcta %} --- 18. [OpenDevin](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin) - 更少的程式碼,更多的內容。 ----------------------------------------------------------------------- ![奧彭文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4on63bb02g4x4ny8gtcn.png) ![奧彭文](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/l0yepod2rye2jk5r12dt.png) 這是一個開源專案,旨在複製 Devin,一名自主人工智慧軟體工程師,能夠執行複雜的工程任務並在軟體開發專案上與用戶積極協作。該計畫致力於透過開源社群的力量複製、增強和創新 Devin。 只是想讓你知道,這是在德文被介紹之前。 您可以閱讀帶有要求的[安裝說明](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin?tab=readme-ov-file#installation)。 他們使用 LiteLLM,因此您可以使用任何基礎模型來執行 OpenDevin,包括 OpenAI、Claude 和 Gemini。 如果您想為 OpenDevin 做出貢獻,您可以查看 [演示](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/README.md#opendevin-code-less-make-more)和[貢獻指南](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/CONTRIBUTING.md)。 它在 GitHub 上擁有超過 10,700 個 Star,並且正在快速成長。 {% cta https://github.com/OpenDevin/OpenDevin %} 明星 OpenDevin ⭐️ {% endcta %} --- 19. [Amplification-](https://github.com/amplication/amplication)後端開發平台。 ----------------------------------------------------------------------- ![放大](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w7yi3kvwrniredj4lp5r.png) 我想我們都同意,如果我們要達到標準,設定後端並從頭開始是很困難的。 我知道 Appwrite 和 Supabase 在功能方面要好得多,但每種情況都是獨特的,這可能會點擊而不是那些。 ![放大](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d5wud5sef1lpwzi8zdq2.png) Amplication 旨在徹底改變可擴展且安全的 Node.js 應用程式的建立。 他們消除了重複的編碼任務,並提供可立即投入生產的基礎設施程式碼,這些程式碼根據您的規範精心定制,並遵循行業最佳實踐。 其用戶友好的介面促進了 API、資料模型、資料庫、身份驗證和授權的無縫整合。 Amplication 建立在靈活的、基於插件的架構之上,允許輕鬆定製程式碼並提供大量整合選項。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q3lc27fgvk8yearir13z.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4zgix42tplg9hwko3a7u.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.amplication.com/)並查看可用的[社群插件](https://docs.amplication.com/plugins-list/)清單。 他們還提供了[逐步教程](https://docs.amplication.com/tutorials/#step-by-step-tutorials),以幫助您使用 Angular 或 React 建立應用程式。 Amplification 在 GitHub 上擁有超過 13k 顆星,發布了 170 多個版本,因此它們不斷發展。 {% cta https://github.com/amplication/amplication %} 星狀放大 ⭐️ {% endcta %} --- 20. [Embla 旋轉木馬](https://github.com/davidjerleke/embla-carousel)-。 ------------------------------------------------------------------ ![Embla 旋轉木馬](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/aj2expoo15t6xhgcm3hi.png) 我們都在應用程式中使用輪播,有時會切換到網格佈局,因為輪播並不總是好看,但這會改變您對輪播的看法。 我之所以了解 Embla Carousel,是因為 Shadcn/ui 在他們的 UI 系統中使用了它。 Embla Carousel 是一個簡單的輪播庫,具有出色的流暢運動和出色的滑動精度。它與庫無關、無依賴性且 100% 開源。 如果您不確定,我建議您查看[基本的實例](https://www.embla-carousel.com/examples/predefined/)。 ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/paqu3ozlvhk5km5746pe.png) ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8qxfvmn83et836zon4ua.png) ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/abukp6j29gsaade7eci8.png) ![例子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/locv2kqksvpl0ha8a9te.png) 我最喜歡的是視差,它可以提供非常酷且平滑的過渡。 它們支援 CDN、react、Vue、Svelte 和 Solid。 開始使用以下 npm 指令 (react)。 ``` npm install embla-carousel-react --save ``` 您可以這樣使用它。 Embla Carousel 提供了方便的 useEmblaCarousel 鉤子,用於與 React 無縫整合。最小的設定需要一個溢出包裝器和一個滾動容器。 `useEmblaCarousel`掛鉤將 Embla Carousel 選項作為第一個參數。您還需要使用 useEffect 存取 API ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef, emblaApi] = useEmblaCarousel({ loop: false }) useEffect(() => { if (emblaApi) { console.log(emblaApi.slideNodes()) // Access API } }, [emblaApi]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 他們還提供了一組插件,您可以加入它們以實現自動播放等額外功能。 ``` npm install embla-carousel-autoplay --save ``` ``` import React, { useEffect } from 'react' import useEmblaCarousel from 'embla-carousel-react' import Autoplay from 'embla-carousel-autoplay' export function EmblaCarousel() { const [emblaRef] = useEmblaCarousel({ loop: false }, [Autoplay()]) return ( <div className="embla" ref={emblaRef}> <div className="embla__container"> <div className="embla__slide">Slide 1</div> <div className="embla__slide">Slide 2</div> <div className="embla__slide">Slide 3</div> </div> </div> ) } ``` 尋找[插件的完整列表](https://www.embla-carousel.com/plugins/),包括自動滾動和滾輪手勢。 您可以閱讀有關如何實現不同部分(例如斷點或上一個/下一個按鈕)的[文件](https://www.embla-carousel.com/get-started/)和[指南](https://www.embla-carousel.com/guides/)。 最讓我驚訝的部分是,您可以使用他們的[生成器](https://www.embla-carousel.com/examples/generator/)使用您自己的一組選項來產生自訂輪播。 ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5wlq7l44bwl681644xf3.png) ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2r1y3kr926h87clbqosw.png) 它們在 GitHub 上擁有 4.9K 顆星,並被超過 26000 名開發人員使用。如果我必須使用一個,我肯定會使用這個。 {% cta repo %} 明星名稱 ⭐️ {% endcta %} --- [21.Documenso](https://github.com/documenso/documenso) - 開源 DocuSign 替代方案。 -------------------------------------------------------------------------- ![文獻](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cttvudzx02wqsu04qt8v.gif) 如果您從事自由職業並需要簽署協議,這是最佳選擇。我們不應該浪費時間,而應該專注於重要的事情。 以數位方式簽署文件應該既快速又簡單,並且應該成為全球簽署的每個文件的最佳實踐。 如今,這在技術上相當簡單,但它也為每個簽名引入了一個新方:簽名工具提供者。 此專案的技術堆疊包括 TypeScript、Next.js、Prisma、Tailwind CSS、shadcn/ui、NextAuth.js、react-email、tRPC、@documenso/pdf-sign、React-PDF、PDF-Lib、Stripe 和韋爾塞爾。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ziz58jqi2qtl6p6sx62w.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f8zrln5zlywkb6k10n09.png) 免費套餐可讓您每月簽署 10 份文件,這已經足夠了。 您可以閱讀本文以了解如何[設定專案](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-setup)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/documenso/documenso?tab=readme-ov-file#developer-quickstart)。 我知道這不是一個非常廣泛的用例,但您仍然可以從程式碼中學習,因此這始終是一個優點。 他們在 GitHub 上擁有超過 5800 顆星,並且發布了`v1.5`版本。 不是很流行但非常有用。 {% cta https://github.com/documenso/documenso %} 明星 documenso ⭐️ {% endcta %} --- 哇! 這花了我很長很長的時間來寫。我希望你喜歡它。 我知道人工智慧工具有時太多了,但我們應該使用它們來讓我們的工作更輕鬆。我的意思是,這就是我們所做的正確的事情,讓生活變得更輕鬆。 我嘗試涵蓋廣泛的工具。 不管怎樣,請讓我們知道您的想法以及您計劃在您的工作流程中使用這些工具嗎? 祝你有美好的一天!直到下一次。 我建立了很多技術內容,因此如果您能在 Twitter 上關注我來支持我,我將不勝感激。 |如果你喜歡這類東西, 請關注我以了解更多:) | [![用戶名 Anmol_Codes 的 Twitter 個人資料](https://img.shields.io/badge/Twitter-d5d5d5?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=0A0209)](https://twitter.com/Anmol_Codes) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 GitHub 個人資料](https://img.shields.io/badge/github-181717?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Anmol-Baranwal) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 LinkedIn 個人資料](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/taipy %} --- 原文出處:https://dev.to/taipy/21-tools-to-take-your-dev-skills-to-the-moon-53mf

比較前 3 個 Javascript 測試框架

### 介紹 每個開發人員都知道編寫測試很重要,但是當涉及 JavaScript 測試時,[有許多框架](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unit_testing_frameworks#JavaScript)可供選擇。那麼,下次啟動專案時,如何知道該選擇哪個框架呢? 在本文中,我將比較三個流行的框架[——Mocha](https://github.com/mochajs/mocha) 、 [Jest](https://jestjs.io/)和[Jasmine——](https://jasmine.github.io/)以幫助您做出更明智的決定。我將了解這些框架如何處理常見的測試場景,例如模擬函數和非同步呼叫。我將展示如何實施這些測試的範例。我還將討論一些最佳實踐以及為什麼應該使用測試框架。 ### 三個框架 Mocha、Jest 和 Jasmine 都是流行的框架,擁有有用的社群和多年的開發經驗。總體而言,Mocha 和 Jasmine 更適合測試後端,因為它們最初是為 Node 應用程式建立的;因此,他們比 Jest 擁有更多可用的後端工具和文件。對於前端來說,你的測試框架的選擇通常會受到你的前端框架的影響。 Jasmine 更常與 Angular 一起使用,而 Jest 是 Facebook 建立的與 React 一起使用。 無論您選擇哪一個框架,這三個框架都是成熟且有效的選擇。最好的選擇實際上取決於您的專案需求和您的個人喜好。為了幫助您決定哪個框架最適合您,讓我們看看每個框架在一些常見測試場景下的實際應用。 ### 模擬函數 您在應用程式中測試的最常見的事情是函數呼叫。為您的函數編寫可靠的測試非常重要,因為無論測試框架如何,糟糕的測試都可能觸發真實的函數,從而導致記憶體洩漏和瀏覽器中的意外行為。 測試函數呼叫時,您的測試應該: - 專注於函數呼叫的預期結果,而不是函數的實現 - 永遠不要更改應用程式的狀態 - 使用模擬函數,這樣您就不必擔心測試中出現意外的副作用 以下是如何在 Jest、Jasmine 和 Mocha 中模擬前端函數呼叫的範例。 **是** 如果您使用 React,Jest 不需要太多依賴項(如果有的話)。但是,如果您不想深入[研究react-testing-library](https://testing-library.com/docs/react-testing-library/intro) ,Jest也與一些特定於測試的函式庫(例如Enzyme)相容。此範例使用[Enzyme](https://enzymejs.github.io/enzyme/)對元件進行淺層渲染,按一下按鈕,然後查看模式是否已開啟。在這裡,您必須渲染元件並模擬單擊,以查看您的模擬函數呼叫是否按預期開啟模式。 ![Jest 中的模擬函數呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/b0bfcd5cf08dd70522fc4b8d5f1b9f3995a962452ddf5634.png/w_752) *Jest 中的模擬函數呼叫* **茉莉花** 在所有框架中,Jasmine 更適合 Angular。但是,一旦為 React 設定了所有正確的配置和幫助程式文件,編寫測試就不需要太多程式碼。 在這裡您可以看到使用[ReactTestUtils](https://reactjs.org/docs/test-utils.html)代替 Enzyme 或 React-testing-library(以顯示其他可用工具之一)。 ReactTestUtils 使得在前端使用 Jasmine 變得更加容易,並保持較低的程式碼行數。但是,您需要了解 ReactTestUtils API。 ![Jasmine 中的模擬函數呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/480043c0f2668f7edac640818492acfadbfa8f06a0ec858e.png/w_701) *Jasmine 中的模擬函數呼叫* **摩卡** Mocha 為您提供了更多的靈活性,因為它通常用於前端和後端測試。您必須匯入幾個庫,例如[Chai](https://www.chaijs.com/) ,才能使其與 React 一起使用。雖然 Chai 沒有直接連接到 React,但它是 Mocha 中最常用的斷言函式庫。安裝這些依賴項後,就類似於使用 Jest。此範例結合使用 Enzyme 進行渲染和 Chai 進行斷言。 ![Mocha 中的模擬函數呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/1a0a8d5b9414903de0665907e074d79879deb18fca3901bb.png/w_821) *Mocha 中的模擬函數呼叫* #### 我的看法 對於模擬函數,這三個函式庫在程式碼行數和複雜性方面都非常相似。我建議只使用最適合您的堆疊的程式庫:Jest for React、Jasmine for Angular 和 Mocha(如果您也在後端使用 Mocha 並且希望保持一致)。 ### 模擬資料 後端測試與前端測試一樣棘手。對於處理資料尤其如此,因為您不希望測試將資料插入真實資料庫中。如果您不小心,這種危險的副作用很容易潛入您的測試套件中。這就是為什麼使用模擬資料設定測試資料庫是最佳實踐的原因。 當您使用模擬資料時,您可以: - 準確地看到錯誤發生的位置,因為您知道期望的值是什麼 - 類型檢查您的後端響應並確保響應不會洩露真實資料 - 更快發現錯誤 您會經常遇到模擬資料以在請求中發送的情況,而這三個框架都支援這種情況。以下是這三個框架如何實現模擬資料的範例。 **是** 在此 Jest 測試中需要注意的最重要的事情是如何檢查資料是否已成功傳遞到 API 或資料庫。最後有幾個 Expect() 匹配器,它們的順序很重要。在發送模擬資料後,您必須準確地告訴 Jest 您希望找到什麼。這裡使用[supertest](https://www.npmjs.com/package/supertest)函式庫來使用假資料發出模擬 post 請求。 ![在 Jest 後端測試中處理資料](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/39d0b290154eb4dd1a79e0a2a96f8bfeadcdd9a1fa5dd2ec.png/w_559) *在 Jest 後端測試中處理資料* **茉莉花** 雖然編寫良好的後端 Jasmine 測試需要更多程式碼,但您可以控制建立和重置資料的方式和時間。 Jasmine 還具有內建工具,用於在測試的其他部分引用模擬資料。此範例使用[請求](https://www.npmjs.com/package/request)庫來處理模擬發布資料請求。 ![在 Jasmine 後端測試中處理資料](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/6f7f5e5070d8c2106f7b7264af5e3f8d38c342ddec26e9e5.png/w_638) *在 Jasmine 後端測試中處理資料* **摩卡** 在所有框架中,Mocha 需要最多的依賴來處理模擬資料和請求。您可能需要使用[chai-http](https://www.app.devspotlight.com/stories/draft/Comparing-the-top-3-Javascript-testing-frameworks)設定一個模擬伺服器來執行請求,而不是像其他伺服器一樣模擬請求和回應。 Mocha 確實有很好的內建工具,但需要更多時間才能上手。使用 Chai 及其相關函式庫是常見的做法,如下例所示: ![在 Mocha 後端測試中處理資料](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/e9535c9618549c6149ee5ca2c8668a104cf61b433709d20f.png/w_507) *在 Mocha 後端測試中處理資料* #### 我的看法 後端測試是 Mocha 和 Jasmine 最強的地方。它們是為測試 Node 應用程式而建構的,這一點在它們的工具中得到了體現。它們使您可以透過框架中包含的選項和功能進行更精細的控制。如果您願意花時間加入一些可用的庫,Jest 仍然是一個不錯的選擇。 ### 模擬異步呼叫 眾所周知,非同步程式碼會引起問題,因此此處的測試尤其重要。您不僅必須注意自己程式碼中的非同步為,而且許多進入生產的錯誤可能來自意外的非同步來源,例如第三方服務。當您編寫具有異步行為的測試時,請盡量避免觸發真正的函數呼叫,因為測試的非同步呼叫與實際程式碼的執行重疊。 所有測試框架都為您提供了編寫非同步程式碼的多種選項。如果您的程式碼使用回調,那麼您的測試就可以使用回呼。如果可以選擇,請考慮使用[async/await 模式](https://javascript.info/async-await)。它使您的程式碼更具可讀性,並幫助您快速找到測試的問題所在。 [Promise](https://javascript.info/promise-basics)也是編寫非同步測試的選擇。如果您正在使用不支援非同步/等待的舊程式碼,請考慮使用這些。但是,請確保它們按照您在生產中期望的順序執行。在整個執行過程中檢查您的值可以幫助捕捉奇怪的行為。 以下是 JavaScript 測試框架中的非同步測試範例。 **是** 儘管使用Jest 編寫後端測試很簡單,但由於它最初是為了與React 一起使用而建立的,因此您最終可能會花一些時間閱讀文件並安裝第三方庫,因為它的大多數工具都是特定於前端的。但 Jest 確實可以處理您需要處理的任何格式的非同步呼叫,例如回呼或 Promises。此 async/await 呼叫的工作方式與其他 JavaScript 程式碼中的工作方式相同。 ![使用 async/await 開玩笑非同步呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/0f4f8ad7e352e46c4e933bab0e365df9e5aca5084b02d0fb.png/w_498) *使用 async/await 開玩笑非同步呼叫* **茉莉花** Jasmine 最初是為 Node.js 建立的,因此它有很多內建功能。但是,在執行測試之前和之後可能需要一些設定。例如,您可以在此處看到,您應該在 beforeAll 方法中處理非同步呼叫,以防止稍後的測試中產生殘留影響。 ![使用 async/await 進行 Jasmine 非同步呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/fdb2d7178a6235735d656b013846daf7dba63b525e15c479.png/w_810) *使用 async/await 進行 Jasmine 非同步呼叫* **摩卡** 在這裡您可以看到用於處理返回承諾的完成方法。它使用與前面的 Mocha 範例相同的 chai-http 庫。這是在 Mocha 測試中編寫的非同步呼叫的常見方式。您可以在 Mocha 中使用 Promises 或非同步/等待模式。 ![使用 async/await 進行 Mocha 非同步呼叫](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/fc2d3391bc3492c18a966e80a6a2326f7ff15ef26c97b0c0.png/w_528) *使用 async/await 進行 Mocha 非同步呼叫* #### 我的看法 對於後端測試,Jasmine 可以輕鬆處理非同步方法並且開箱即用,這將是我的首選。 Mocha 和 Jest 也很有用,儘管它們需要更多地搜尋文件才能找到您需要的內容。 ### 模擬渲染元件 另一個重要且常見的測試是確保渲染的元件在預期時可用。和以前一樣,您通常會看到 Jest 與 React 一起使用,Jasmine 與 Angular 一起使用,但您可以在任何前端程式庫上使用這三個框架中的任何一個。 渲染元件可能是一項昂貴的任務,具體取決於渲染的深度。有些開發人員喜歡使用快照測試,它保存代表 UI 當前狀態的檔案。其他人則喜歡模擬渲染的元件。當您尋找 UI 中的變更時,快照更有用,而當您想要查看元件是否按預期工作時,渲染更有用。兩種方法都很有用。 **是** 正如我之前提到的,Jest 是為 React 建置的,因此您無需導入任何特殊的庫來進行渲染測試。這使得這些測試變得簡單並節省了依賴項的空間。 [ReactDOM](https://reactjs.org/docs/react-dom.html)在許多 React 專案中都很常見,並且附帶了檢查基本渲染所需的方法,如下例所示: ![Jest 框架中的 React 渲染測試](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/bb94ca1748e993345206d48020127b569c3ddb726f8bb83a.png/w_515) *Jest 框架中的 React 渲染測試* **茉莉花** 設定 Jasmine 來進行 React 渲染測試比看起來更困難;它涉及重要的初始設定。 [Angular 團隊](https://angular.io/guide/testing)使用並推薦[Karma](https://www.npmjs.com/package/karma-jasmine)和 Jasmine 來測試元件。下面的範例用於測試 Angular 元件。您必須匯入要測試的元件,並且可以使用 Angular 隨附的 @angular/core/testing 來設定元件的環境,然後再嘗試渲染該元件並檢查它是否可用。 ![Jasmine框架中的Angular渲染測試](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/47893f0aa0a46255cd976782196aeae45bee362ea9ea2d29.png/w_577) *Jasmine框架中的Angular渲染測試* **摩卡** 您通常會看到[Enzyme](https://enzymejs.github.io/enzyme/)和 Chai 與 Mocha 一起用於前端測試,並且測試 React 渲染沒有任何不同。一旦匯入了所需的特定方法(例如shallow 和expect),您將能夠編寫與其他框架類似的測試。下面的範例利用了 Enzyme 的淺層渲染和 Chai 的斷言。 ![Mocha框架中的React渲染測試](https://39296.cdn.cke-cs.com/xnX5w1TWo7hQQOywFbkx/images/705c430a50995cd2c5935a795c2f697f19b2eda62fab47dd.png/w_559) *Mocha框架中的React渲染測試* #### 我的看法 渲染元件的最佳實踐是僅使用為您的前端庫推薦的測試框架。使用附帶安裝的工具,您無需處理設定錯誤。如果可能,請嘗試使用淺渲染和快照來節省測試時間並專注於渲染元件的核心功能。 ### 結論 希望您現在對這三個流行框架之間的差異有了更好的了解。正如我所提到的,無論您選擇哪種框架,這三個框架都是成熟且有效的選擇,並且可以為您工作,這取決於您的專案的需要和您的偏好。現在您已準備好接受測試! --- 原文出處:https://dev.to/heroku/comparing-the-top-3-javascript-testing-frameworks-2cco