我發現自己經常搜尋這個 git 單行指令，所以我想我應該把它放在這裡以幫助未來的搜尋者： ``` git branch | grep -v "master" | xargs git branch -D ``` Happy Coding ❤️ --- 原文出處：https://dev.to/ben/how-to-delete-all-your-local-branches-but-keep-master-lb1
使用 macbook 開發，用 vitest 寫元件測試 在 CI 環境不能跑，出現以下訊息： ``` Error: Cannot find module @rollup/rollup-linux-x64-gnu. npm has a bug related to optional dependencies (https://github.com/npm/cli/issues/4828). Please try `npm i` again after removing both package-lock.json and node_modules directory. ``` 建議做法是刪掉 `package-lock.json` 檔，重新安裝一次 這樣其實失去 lock 檔用來在不同環境維持一致性的初衷了 希望 npm 團隊能早日修理好吧～ refs: https://github.com/vitejs/vite/discussions/15532 https://github.com/npm/cli/issues/4828
有了正確的函式庫，任何開發人員都可以在他們的應用程式中建立強大的人工智慧功能（如 Ninja 🥷）。 在此列表中，我編譯了 7 個很棒的 AI 庫，您現在可以使用它們（相對）輕鬆地發布功能。 不要忘記為這些圖書館加註星標以表達您的支持。  https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 1. [CopilotPortal](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) ：建構應用程式原生人工智慧聊天機器人 -------------------------------------------------------------------------------  應用程式內人工智慧聊天機器人助理可以「查看」您目前的應用程式狀態並在前端和後端採取操作。 一組完全可自訂的反應元件和掛鉤以及用於建立 LLM 和您的應用程式之間互動的架構。 定義*useMakeCopilotReadable* 、 *useMakeCopilotActionable*和*CopilotSidebarUIProvider*使其運作。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; export default function App(): JSX.Element { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="/api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <YourContent /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } ``` https://github.com/CopilotKit/CopilotKit --- 2. [RAGxplorer](https://github.com/gabrielchua/RAGxplorer) - 視覺化並探索您的 RAG 文件 ----------------------------------------------------------------------------  RAGxplorer 是一個 Python 工具，用於視覺化機器學習和自然語言處理中的 RAG（檢索增強生成）文件。 以互動方式探索 RAG 流程中使用的文件中的聯繫和內容。 若要設定 RAGxplorer，請在程式碼中定義 RAG 檢查點路徑並安裝指定的依賴項。 ``` import streamlit as st from utils.rag import build_vector_database st.set_page_config(page_title="RAGxplorer", page_icon="🔍") uploaded_file = st.file_uploader("Upload your PDF", type='pdf') query = st.text_input("Enter your query") search = st.button("Search") top_k = st.number_input("Number of Chunks", value=5, min_value=1) st.session_state["chroma"] = build_vector_database(uploaded_file, ...) st.session_state['retrieved_id'] = query_chroma(...) plot_embeddings(...) ``` https://github.com/gabrielchua/RAGxplorer --- 3. [Tavily GPT 研究員](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher)- 獲得法學碩士以搜尋網路和資料庫 -----------------------------------------------------------------------------------  Tavilly 可讓您將 GPT 支援的研究和內容產生工具新增至您的 React 應用程式中，從而增強其資料處理和內容建立功能。 ``` # Create an assistant assistant = client.beta.assistants.create( instructions=assistant_prompt_instruction, model="gpt-4-1106-preview", tools=[{ "type": "function", "function": { "name": "tavily_search", "description": "Get information on recent events from the web.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "query": {"type": "string", "description": "The search query to use. For example: 'Latest news on Nvidia stock performance'"}, }, "required": ["query"] } } }] ) ``` https://github.com/assafelovic/gpt-researcher --- 4. [Pezzo.ai](https://github.com/pezzolabs/pezzo) - 開發者優先的 LLMOps 平台 --------------------------------------------------------------------  用於管理 OpenAI 通話的集中平台。 優化您的提示和令牌使用。追蹤您的人工智慧使用情況。 免費且易於整合。 ``` const prompt = await pezzo.getPrompt("AnalyzeSentiment"); const response = await openai.chat.completions.create(prompt); ``` https://github.com/pezzolabs/pezzo --- 5. [DeepEval](https://github.com/confident-ai/deepeval) - 評估 LLM、RAG 和微調性能 --------------------------------------------------------------------------  DeepEval 是一個開源框架，透過將評估視為單元測試來簡化法學碩士的評估。 它提供了評估 LLM 輸出的各種指標，其模組化設計允許開發人員定制他們的評估流程 要使用它，您需要安裝該程式庫、編寫測試案例並執行這些用例來評估您的 LLM 的效能。 ``` Pytest Integration: from deepeval import assert_test from deepeval.metrics import HallucinationMetric from deepeval.test_case import LLMTestCase test_case = LLMTestCase( input="How many evaluation metrics does DeepEval offers?", actual_output="14+ evaluation metrics", context=["DeepEval offers 14+ evaluation metrics"] ) metric = HallucinationMetric(minimum_score=0.7) def test_hallucination(): assert_test(test_case, [metric]) ``` https://github.com/confident-ai/deepeval --- 6. [CopilotTextarea](https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit) - React 應用程式中的 AI 驅動寫作 ----------------------------------------------------------------------------------------  具有 Github CopilotX 功能的任何 React `<textarea>`的直接替代品。 自動完成、插入、編輯。 可以即時或由開發人員提前提供任何上下文。 ``` import { CopilotTextarea } from "@copilotkit/react-textarea"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; // Provide context... useMakeCopilotReadable(...) // in your component... <CopilotProvider> <CopilotTextarea/> </CopilotProvider>` ``` https://github.com/RecursivelyAI/CopilotKit --- 7. [SwirlSearch](https://github.com/swirlai/swirl-search) - 人工智慧驅動的搜尋。 ----------------------------------------------------------------------  Swirl Search 是一個開源平台，它使用人工智慧同時搜尋多個資料來源並提供有關這些資料的起草報告。 它可以跨各種來源進行搜尋，包括搜尋引擎、資料庫和雲端服務，並且可以按照儲存庫中提供的安裝說明輕鬆設定。 Swirl Search 建置在 Python/Django 堆疊上，在 Apache 2.0 授權下發布，並作為 Docker 映像提供，使其可供使用者存取和自訂。 https://github.com/swirlai/swirl-search --- 謝謝閱讀！不要忘記為文章加入書籤，給出您的反應，並支持和查看提到的很棒的庫。 乾杯! --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/im-building-an-ai-project-here-are-the-libraries-im-going-to-use-pd0
> 面向雲程式設計的宣言。 別誤會我的意思，我喜歡雲！它使我能夠建立令人驚嘆的東西，並徹底改變了我使用軟體創新和解決問題的方式。 它是「*新電腦*」、終極電腦、「*無電腦電腦*」。它可以彈性擴展，永遠在線，無處不在，可以做任何事情。這是無邊無際的。它肯定會留在這裡。 但天哪，這絕對不是我們在未來十年內建立雲端應用程式的方式。隨著雲端從“我不想讓伺服器放在我的辦公桌下”發展到“我的應用程式需要30 個不同的託管服務來執行其任務”，我們有點忘記了優秀的開發人員體驗是什麼樣子的。 為雲端建立應用程式有時感覺就像把我孩子的袋子裡未使用的樂高積木灑滿了客廳地板並試圖建造一座城堡。在經歷了撕碎的撲克牌、可怕的芭比娃娃頭和漏電的電池之後，你讀了第一百萬次說明書，卻發現你最終建造的東西與上次建造的東西基本上相同。 分類樂高積木很有趣！和孩子們一起打發時間。它甚至滿足了我的強迫症……但見鬼，這不是我想要建立專業軟體的方式！ *讓我試著描述一下我和我的開發人員朋友正在努力解決的問題。* ### 我想專注於為我的用戶創造價值 當我建立專業軟體時，我希望將大部分時間花在應用程式的*功能*領域，而不是我使用的平台的*非功能*機制。 每次我想要在 AWS Lambda 函數內執行程式碼時，我都必須了解它需要與 tree-shaken 依賴項捆綁在一起，作為 zip 檔案上傳到 S3 並透過 Terraform 部署，這是沒有意義的。或者，為了能夠向 SNS 發布訊息，我的 IAM 策略必須有一個允許對主題的 ARN 執行`sns:Publish`操作的語句。*每個開發人員都需要了解 ARN 是什麼嗎？* 所有這些東西與我試圖為用戶創造的價值沒有任何關係。這是純粹的力學。**我們能擺脫它嗎？** ### 我想獨立 作為一名開發人員，最令人沮喪和最扼殺流程的情況之一是我必須停下來等待某人或某事才能繼續前進。 就像快樂地在空中滑翔，欣賞風景，欣賞優美的背景音樂，突然，*砰！*混凝土牆。 當您為雲端建立應用程式時，這堵混凝土牆有多種形狀和尺寸。是 DevOps 人員排隊；需要更新的是 IAM 策略；是只有外部兼職顧問才知道如何除錯的部署失敗；我們希望內部平台中不斷積壓的缺失旋鈕和 API 能夠改變一切。 這些障礙令人沮喪，因為它們迫使我切換環境，應用「臨時」安全策略，並發明我不想談論的醜陋駭客。這是一個破碎的世界。 我想獨立。我希望能夠把事情做好，保持順其自然。我想一次一點地改善世界，並在完成*後*繼續下一件事。我想要完成任務時的多巴胺激增，而不是另一個未完成的線程的羞恥感。 ### 我想要即時回饋 我說過我想要獨立，但不要誤以為我會寫完美的程式碼。這就是為什麼我想用鉛筆而不是鋼筆寫程式碼。 有些開發人員可以花一整天的時間進行編碼，甚至無需呼叫編譯器，最終，他們進行編譯和部署，然後就可以正常工作了。 我很欽佩他們，但我不是那種類型的開發人員。不，先生。對我來說，這就是迭代、迭代、迭代。我從小處開始，用輕鉛筆畫草圖，看一看，擦掉一堆東西，畫一條更粗的線，後退一步，瞇著眼睛，畫更多，擦掉更多，再看一眼，*沖洗並重複*。 這就是為什麼對我來說，最重要的是迭代速度。我越早執行並測試我的應用程式，我就能越快地返回並迭代。這就是我的流量所在。 當我開始程式設計時，我使用 Borland C++。過去，在 IBM PC AT 機器（TURBO ON）上編譯和執行一個程式大約需要 100ms。**雲端中的平均迭代周期需要幾分鐘。分鐘！有時要幾十分鐘！** 這是當今雲端中迭代的樣子：我對程式碼進行了更改；然後我需要編譯它；將其部署到我的測試帳戶；找到管理控制台的方式來實際觸發它；等待它執行並去搜尋 登入另一個服務。然後我意識到有一個錯誤回應告訴我我很愚蠢，因為我怎麼不知道我必須傳入 Accept-Content: application/json，否則我會得到一些名為「XML」的奇怪結果我不知道該怎麼辦（開個玩笑，XML 很棒，不是真的）。現在一切又重新來過… 因此，您說“編寫單元測試”，以居高臨下的方式試圖證明當前的現實是合理的。 「偉大的開發人員編寫單元測試」。好的！因此，現在我需要獲取我的程式碼，該程式碼進行了大約20 個外部API 呼叫，並透過從過時的文件中複製並貼上它們來以某種方式模擬API 回應，結果卻發現我的請求被拒絕了，因為我缺少了一些隱式操作我的 IAM 安全聲明。我們都去過那裡。 **說實話，給我90年代的開發者經驗**。我想要進行更改，並且希望能夠以互動方式或透過在幾毫秒內的單元測試來測試此更改，並且我想坐在沒有 WiFi 的飛機上執行此操作，好嗎？ （我們在 90 年代沒有 WiFi）。 ### 所以這只是一句吐槽？ 一定不行！我是電腦程式編制員。有時我覺得我從出生起就一直在寫軟體。我一直在社會危險的時期這樣做，當時成為電腦極客並不酷。 我一直喜歡成為開發人員，因為如果我對自己的工具不滿意，我可以製作自己的工具。畢竟，製造工具已經融入了我們的 DNA——人類製造工具的歷史已經超過一百萬年。 我對我的工具不滿意。 2022 年 4 月，我與好朋友、前微軟同事 \[Shai Ber\] 聯手，創立了 \[Wing\]，其使命是***為開發者解鎖雲端***。我們聚集了一群令人難以置信的美麗極客，他們與我們一樣對開發人員體驗和開源充滿熱情，並開始了我們的旅程，使開發人員（即我們自己）能夠解決這些基本問題。 ### 編譯器來救援 那麼我們該如何一次解決所有這些問題呢？ **我們正在為雲端建立一種程式語言。** 「*一種程式語言！？* 」你問。 “*世界上沒有足夠的程式語言嗎？* ”，“*編寫一個編譯器真的很難嗎？* ”， *“開發人員想要學習一門全新語言的機會有多大？* ”，“*為什麼不能你侵入了現有的語言工具鏈，瞇起眼睛，然後就到此為止了嗎？* ” 我不是一個心血來潮就建立程式語言的人。事實上，我花了過去五年的時間建立 \[AWS CDK\]，這是一個*多語言庫*，它允許開發人員使用他們最喜歡的程式語言定義雲端基礎設施，從而解決了我正在談論的一些挑戰。 「滿足開發人員所在的位置」是 AWS 和 CDK 的美好宗旨，它激勵我們建立 \[JSII\] 和 \[constructs\] 等出色的技術。 ***但有時，「他們在哪裡」並不是一個足夠好的模型來創造所需的體驗。*** 用程式碼定義基礎設施確實使我們能夠建立更高層級的抽象，但只要我的應用程式程式碼需要與此基礎設施交互，抽象就變得太\[洩漏\]。我被迫要了解比我需要的更多的知識，而且我必須成為 IAM、VPC、ALB、EBS 等領域的專家，基本上還有比我想記住的更多的 TLA。 我們今天使用的語言都是圍繞著*電腦是一台機器*的想法而設計的。他們已經達到了能夠為我們提供對這些機器的可靠抽象的程度。它們抽象化了 CPU、記憶體、檔案系統、行程管理和網路。作為開發人員，我不必關心文件在磁碟上的佈局方式，甚至不必關心哈希映射需要多少記憶體。我只需寫`readFile()`或`new Dictionary()`即可開始我的一天。是的，對我來說，了解幕後發生的事情並不是一個壞主意，但我並不是被迫這樣做。 大多數這些語言還為我提供類型安全。當我使用錯誤數量的參數呼叫函數時，我的編譯器會對我大喊大叫。我不必等到我的應用程式執行時才意識到我忘記了參數，或者傳遞了錯誤的類型。 **在雲端，我獨自一人**。每當我的程式碼需要與雲端資源或服務互動時（隨著產業的發展，這種情況越來越多）我必須放棄程式語言的舒適性和安全性。我必須跳出機器的邊界，進入網路的狂野西部，而我的編譯器卻一無所知。 突然之間，所有痛苦的來源幾乎變得非常明顯。如今的雲端應用程式只是由互不相連的部分拼湊而成。我有一個用於我的基礎設施的編譯器，另一個用於我的函數，另一個用於我的容器，另一個用於我的 \[CI/CD 管道\]。每個機器都非常認真地對待自己的工作，並讓我在每台機器中保持安全和快樂，但我的應用程式不再在單台機器上執行，我的應用程式在雲端上執行。 ***雲就是計算機。*** ### Wing，一種面向雲端的程式語言 當新的程式設計範式出現時，語言需要時間來迎頭趕上。我曾經喜歡用 C 語言建立物件導向的程式碼，但它是一個有漏洞的抽象。我必須了解物件在記憶體中的佈局方式、\[V 表\] 的工作原理，並記住將物件作為每個函數的第一個參數傳遞。當程式語言開始像一等公民一樣支援物件導向的概念時，這種範式就民主化了，今天大多數開發人員甚至不知道 V 表是什麼，世界一直在旋轉。 **Wing** ，或者***winglang，***如果你想可愛一點的話，它擁有你所期望的現代、面向物件、強類型和通用語言的所有好東西，但它還包括一些額外的原語，旨在支持分佈式雲作為一等公民的基於服務的性質。 ### 一探究竟 我們在 Wing 上的工作已經快一年了，我很高興邀請您查看並告訴我您的想法。雖然仍處於 Alpha 階段，尚未準備好投入生產使用，但已經可以用它來建立一些[實際的應用程式](https://github.com/winglang/research/tree/main/dogfooding)。 https://github.com/winglang/wing --- 原文出處：https://dev.to/winglang/cloud-why-so-difficult-3j33
展示開放 SaaS 🎉 ----------- 我們非常高興推出[Open SaaS](https://opensaas.sh) ，這是適用於 React、NodeJS 和 Prisma 的完全免費、開源、生產級 SaaS 樣板。 在這裡查看它的實際效果： https://www.youtube.com/watch?v=rfO5SbLfyFE Open SaaS 擁有您最近看到的那些付費 SaaS 入門者的所有功能，除了它完全**免費**且**開源**。 **我們覺得為一些需要自己管理的樣板程式碼支付 300-2,000 美元是瘋狂的**。最重要的是，許多樣板文件嚴重依賴第三方服務。再加上託管和其他費用，您需要花費大量資金才能將您的想法推向世界。 **這就是為什麼透過開放 SaaS，我們有意識地決定盡可能嘗試使用開源和免費服務。**例如，我們在[OpenSaaS.sh](http://OpenSaaS.sh)上託管的演示應用程式及其管理儀表板由 Plausible 分析的自架版本提供支援。希望您的 SaaS 具有相同的功能嗎？那麼，Open SaaS 已為您預先配置好！ 此外，Open SaaS 使用的[Wasp 框架](https://wasp.sh)可以為您建立許多功能，例如 Auth 和 Cron 作業，這樣您就不必支付第三方服務費用或完全自己編寫程式碼（我們稍後會更詳細地解釋這一點）。 在我們開始之前... ---------- 悠悠悠悠👋 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas?utm_source=badge-featured&utm_medium=badge&utm_souce=badge-open-saas) Open SaaS[現已在 Product Hunt](https://www.producthunt.com/posts/open-saas)上線！快來支持我們的免費開源倡議🙏 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 為什麼我們要建造它......然後免費贈送它 ---------------------- [我們預發布版本](https://devhunt.org/tool/open-saas)中的初步回饋基本上是正面的，但我們也收到了一些問題，例如： - “它會保持免費嗎？” - “您開源這個的動機是什麼？” 所以我們認為我們應該先回答這些問題。  首先，是的，它是 100% 免費和開源的，並將保持這種狀態。 其次，我們相信，開發者、獨立駭客和個人企業家社群的集體知識將比個人或小團體產生更好的樣板。當您從某些開發人員那裡購買SaaS 入門版時，您已經獲得了一個固執己見的堆棧，然後除此之外，您還獲得了按照他們認為最好的方式建置的應用程式- 這可能並不總是最適合*您。* 第三， [Open SaaS](https://opensaas.sh)是[Wasp](https://wasp.sh)的一個專案，一個超強的開源React + NodeJS + Prisma全端框架。我們 Wasp 團隊相信 Wasp 非常適合快速且有效率地建立 SaaS 應用程式，我們希望這個模板能夠證明這一點。另外，身為開發人員，我們從其他開源專案中學到了很多東西，而 Wasp 本身就是一個開源專案。 基本上，我們熱愛開源理念，並且希望將其發揚光大。 🙏 因此，我們希望能夠為開發者社群提供非常有價值的資產，同時宣傳我們的開源全端框架。我們很高興看到社區為其做出貢獻，以便它不斷發展並成為最好的 SaaS 樣板。 開放 SaaS 是由什麼組成的 --------------- 我們在 Open SaaS 上投入了大量的精力，包括[文件](https://docs.opensaas.sh)，以便開發人員可以自信、輕鬆地啟動 SaaS 應用程式。 我們還花了一些時間檢查其他免費的開源 SaaS 啟動器，並希望確保 Open SaaS 具有可立即投入生產的啟動器的所有正確功能，而不顯得臃腫。我們認為我們已經在很大程度上實現了這一點，儘管我們將繼續加入功能並隨著時間的推移進行改進。 目前的主要特點如下： - 🔐 身份驗證（電子郵件驗證、Google、github） - 📩 電子郵件（sendgrid、emailgun、SMTP） - 📈 管理儀表板（合理或谷歌分析） - 🤑 Stripe 付款（只需加入您的訂閱產品 ID） - ⌨️ 端對端類型安全性（無需配置） - 🤖 OpenAI 整合（AI 驅動的範例應用程式） - 📖 Astro 博客 - 🚀 部署在任何地方 - 📄 完整的文件和社群支持 值得深入了解其中每個功能的細節，所以讓我們開始吧。 ### 授權 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 感謝 Wasp，Open SaaS 附帶了許多可能的身份驗證方法： - 使用者名稱和密碼（最簡單/最容易進行開發測試） - 已驗證電子郵件並重設密碼 - Google 和/或 Github 社群登入 這就是 Wasp 真正發揮作用的地方，因為設定全端 Auth 並取得預先配置的 UI 元件所需要做的就是： ``` //main.wasp app SaaSTemplate { auth: { userEntity: User, methods: { usernameAndPassword: {}, google: {}, gitHub: {}, } } } ``` 嚴重地。就是這樣！ 只需確保您已設定社交身份驗證並擁有 API 金鑰以及定義的`User`和`ExternalAuth`實體，就可以開始了。不用擔心，這部分內容已在[Open SaaS Docs](https://docs.opensaas.sh)中詳細記錄和解釋。 最重要的是，Open SaaS 預先配置了一些範例，說明如何自訂和建立一些真正強大的身份驗證流程。 ### 管理儀表板和分析 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 透過利用[Wasp 的工作功能](https://wasp-lang.dev/docs/advanced/jobs)，Open SaaS 每小時從 Plausible 或 Google 的網站分析（您的選擇！）和 Stripe 的資料 API 中提取資料，並將其保存到我們的資料庫中。然後，該資料將顯示在我們的管理儀表板上（前往[OpenSaaS.sh](https://OpenSaaS.sh)查看其實際情況）。好的部分是，要為您自己的應用程式存取這些資料，您所要做的就是按照我們的指南獲取分析 API 金鑰，插入提供的腳本，然後就可以開始了！ 再次強調，Wasp 讓整個過程變得非常簡單。透過已經為您定義的查詢 API 和取得我們需要的資料的功能，Open SaaS 然後在`main.wasp`設定檔中使用 Wasp 作業： ``` job dailyStatsJob { executor: PgBoss, perform: { fn: import { calculateDailyStats } from "@server/workers/calculateDailyStats.js" }, schedule: { cron: "0 * * * *" }, entities: [User, DailyStats, Logs, PageViewSource] } ``` 就是這樣！ Wasp 負責為您設定和執行 cron 作業。 ### 條紋支付 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 如果您是以前從未建立過自己的 SaaS 的開發人員，那麼與 Stripe 這樣的支付處理器整合可能是您將面臨的少數挑戰之一。 當我建立第一個 SaaS [CoverLetterGPT.xyz](https://coverlettergpt.xyz)時，我的情況就是如此。這實際上是我建造它的主要動機之一；了解如何將 Stripe 支付整合到應用程式以及 OpenAI API 中。 儘管 Stripe 因擁有豐富的文件而聞名，但這個過程仍然令人畏懼。你必須： - 建立正確的產品類型 - 設定 webhook 端點 - 告訴 Stripe 將正確的 Webhook 事件傳送給您 - 正確使用事件 - 處理重複付款和失敗付款 - 在上線之前透過 CLI 進行正確測試 這就是為什麼為您設定 Stripe 訂閱付款是一個巨大的勝利。 但比這更重要的是，為您方便地記錄整個過程！這就是為什麼 Open SaaS[在我們的文件中為您提供方便的 Stripe 指南](https://docs.opensaas.sh)🙂 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) ### 端對端類型安全 Open SaaS 是使用 Typescript 建置的，因為它是一個全棧應用程式，所以從後端到前端的類型安全可以成為真正的救星。我的意思是，一些[固執己見的堆疊](https://create.t3.gg/)在此基礎上變得非常流行。 幸運的是，Wasp 為您提供開箱即用的端到端類型安全性（無需配置！），因此 Open SaaS 可以輕鬆利用它。 這是一個例子： 1. 讓 Wasp 了解您的伺服器操作： ``` // main.wasp action getResponse { fn: import { getResponse } from "@server/actions.js", entities: [Response] } ``` 2. 輸入並實施您的伺服器操作。 ``` // src/srever/actions.ts type RespArgs = { hours: string; }; const getResponse: GetResponse<RespArgs, string> = async ({ hours }) => { } ``` 3. 導入並在客戶端呼叫。  客戶端類型將被正確推斷！  ### AI 驅動的範例應用程式（附有 OpenAI API） [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 人工智慧正在使新的應用程式創意成為可能，這也是我們看到開發人員對建立 SaaS 應用程式的興趣重新抬頭的部分原因。正如我上面提到的，我建造的第一個 SaaS 應用程式[CoverLetterGPT](https://coverlettergpt.xyz)是「GPT 包裝器」之一，我很自豪地說它帶來了約350 美元MRR（每月經常性收入）的可觀被動收入。 我個人認為，我們在軟體開發方面處於最佳狀態，開發新的、有利可圖的人工智慧應用程式有很大的潛力，尤其是「獨立駭客」和「個人企業家」。 這就是 Open SaaS 推出 AI 調度助手演示應用程式的原因。您輸入任務及其分配的時間，AI Scheduler 會為您的一天建立詳細的計劃。 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 在幕後，這是使用 OpenAI 的 API 為每個任務分配優先級，並將它們分解為詳細的子任務，包括喝咖啡休息時間！它還利用 OpenAI 的函數呼叫功能以使用者定義的 JSON 物件形式回傳回應，以便客戶端每次都能正確使用它。此外，我們計劃在未來加入開源法學碩士，敬請期待！ 示範版 AI Scheduler 可協助開發人員學習如何有效使用 OpenAI API，並激發一些 SaaS 應用程式創意！ ### 隨處部署。容易地。 許多流行的 SaaS 新創公司都使用依賴託管的框架，這意味著您只能依賴一個提供者進行部署。雖然這些都是簡單的選擇，但它可能並不總是最適合您的應用程式。 Wasp 為您提供了部署全端應用程式的無限可能性： - 使用`wasp deploy`一鍵部署到[Fly.io](http://Fly.io) - 使用`wasp build`並部署 Dockerfiles 和客戶端，無論您喜歡什麼！ `wasp deploy`的優點在於它會自動產生和部署您的資料庫、伺服器和用戶端，並為您設定環境變數。 Open SaaS 還內建了環境變數和常數驗證器，以確保您已正確設定部署所需的所有內容，以及文件中的部署指南 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 最後，您擁有自己的程式碼，並且可以自由地將其部署到任何地方，而無需受供應商鎖定。 幫助我們，幫助你 -------- [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas?utm_source=badge-featured&utm_medium=badge&utm_souce=badge-open-saas) 想支持我們的免費開源計畫嗎？那麼現在就去[Product Hunt 上](https://www.producthunt.com/posts/open-saas)向我們提供一些支援吧！ 🙏 [](https://www.producthunt.com/posts/open-saas) 現在就開始建立您的 SaaS！ --------------- 我們希望 Open SaaS 能夠讓更多的開發人員能夠發布他們的想法和副專案。我們也希望從開發人員那裡獲得一些回饋和意見，以便我們能夠使其成為最好的 SaaS 樣板啟動器。 因此，如果您有任何意見或發現任何錯誤，請[在此處提交問題](https://github.com/wasp-lang/open-saas/issues)。 如果您發現 Open SaaS 和/或 Wasp 很有用，最簡單的支援方法就是給我們一顆星： - 為[Open SaaS 儲存庫](https://github.com/wasp-lang/open-saas)加註星標 - 給[黃蜂倉庫](https://github.com/wasp-lang/wasp)加註星標 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/you-dont-need-to-pay-for-saas-boilerplates-open-saas-56lj
有沒有想過像**《英雄聯盟》** 、 **《要塞英雄**》甚至**《Rockband》**這樣的遊戲是如何建立排行榜模型的？在本文中，我們將了解如何正確建模模式以以極其高效的方式處理它們！ 如果您剛開始使用一般資料庫或資料庫，您可能需要閱讀我的第一篇文章[《資料庫 101：初學者的資料一致性](https://dev.to/danielhe4rt/database-101-why-so-interesting-1344)》。那篇文章記錄了我自己對有多少資料庫範例的探索，因為我的眼光遠遠超出了我以前僅使用 SQL 和 MySQL 的經驗。我正在**資料庫 101**系列中追蹤我的研究。 > 距離我發表本系列的第一篇文章已經快一年了！感謝您在我學習主題時與我在一起。您的評論和想法總是非常有幫助！ 1. 序言 -----  從我還是個孩子的時候起，就像大多數普通開發者一樣，我就對遊戲及其製作方式著迷。說到這裡，我要跟大家介紹一下我兒時最喜歡的遊戲：《吉他英雄3：搖滾傳奇》。 十多年後，我決定嘗試在開源環境中為一些遊戲做出貢獻，例如[rust-ro（Rust Ragnarok Emulator）](https://github.com/nmeylan/rust-ro)以及本文的主角： [YARG（Yet Another Rhythm Game）](https://github.com/YARC-Official/YARG) 。 YARG 實際上是另一個節奏遊戲，但這個專案的不同之處在於它是完全**開源的**，他們聯合了遊戲開發和設計方面的傳奇貢獻者來讓這個專案能夠運作。 突然之間，這款遊戲被 Twitch 上的 Guitar Hero/Rockband 主播們所採用並玩，我想：好吧，這是一個開源專案，所以也許我可以利用我的資料庫技能來建立一個**速度極快的排行榜**或儲存過去的比賽。 一開始只是在他們的 Discord 上進行了一次簡單的聊天，後來變成了關於如何讓這個專案更快發展的長時間討論。 然後我決定和我的老闆談談，問他我是否可以和 YARG 的人一起工作，條件是建立一些足夠酷的東西來實現[ScyllaDB（NoSQL 寬列資料庫）](https://scylladb.com/) ，因為我在那裡擔任開發倡導者。您不會相信ScyllaDB帶來的簡單性和可擴展性如何完美契合YARG.in的需求！ 無論如何，談話是廉價的。讓我向您展示一些程式碼和概念！ 2.QDD－查詢驅動的資料建模 ---------------  當我們談論使用**NoSQL**進行開發時，大多數情況下我們應該理解，根據範例（文件、圖形、寬列等），您應該先了解**要執行哪個查詢**。 在 MySQL 中，主要目標是了解一致性，而在 Scylla 中，您應該專注於查詢並基於該查詢建立模式。 在這個專案中，我們將處理兩種類型的範例，它們是： - 核心價值 - 寬列（聚類） 現在讓我們來談談我們建模的查詢/功能。 ### 2.1 功能：儲存匹配  每次完成 YARG 遊戲時，最有趣的事情就是提交您的分數以及許多其他遊戲內指標。 基本上它將是基於主索引的單一查詢，僅此而已。 ``` SELECT score, stars, missed_notes, instrument, ... FROM leaderboard.submisisons WHERE submission_id = 'some-uuid-here-omg' ``` ### 2.2 功能：排行榜  現在我們的主要目標是：一個超酷的**排行榜**，在良好的資料建模之後你不需要關心它。排行榜是按歌曲計算的，因此每次您播放特定歌曲時，您的最佳成績都會被保存並排名。 然而，這個介面有一個重要的點，那就是有過濾器來準確地知道要帶來「哪個」排行榜： - 歌曲 ID：必填 - 儀器：必填 - 修飾符：必需 - 難度：必填 - 玩家 ID：可選 - 分數：可選 想像一下我們的查詢如下所示，它會傳回按分數降序排列的結果： ``` SELECT player_id, score, ... FROM leaderboard.song_leaderboard WHERE instrument = 'guitar' AND difficulty = 'expert' AND modifiers = {'none'} AND track_id = 'dani-california' LIMIT 100; -- player_id | score ----------------+------- -- tzach | 12000 -- danielhe4rt | 10000 -- kadoodle | 9999 ----------------+------- ``` 現在我們知道了將在這裡使用的功能，但是您能想像最終的模式將如何嗎？ 不？好的，讓我來幫助你！ 3. 資料建模時間！ ---------- 是時候深入研究 ScyllaDB 的資料建模並更好地了解如何擴展它了。 ### 3.1 - 匹配建模  首先，讓我們先來了解遊戲本身： - 這是一個節奏遊戲； - 您一次播放一首特定的歌曲； - 您可以在遊戲前啟動“修改器”，讓您的生活變得更輕鬆或更困難； - 您必須選擇一種樂器（例如吉他、鼓、貝斯和麥克風）。 - 遊戲玩法的各個方面都會被跟踪，例如： - Score; - Missed notes; - Overdrive count; - Play speed (1.5x ~ 1.0x); - Date/time of gameplay; - And other cool stuff. 考慮到這一點，我們可以輕鬆地開始我們的資料建模，這將變成這樣： ``` CREATE TABLE IF NOT EXISTS leaderboard.submissions ( submission_id uuid, track_id text, player_id text, modifiers frozen<set<text>>, score int, difficulty text, instrument text, stars int, accuracy_percentage float, missed_count int, ghost_notes_count int, max_combo_count int, overdrive_count int, speed int, played_at timestamp, PRIMARY KEY (submission_id, played_at) ); ``` 讓我們跳過所有`int/text`值並跳到`set<text>` 。 **集合**類型可讓您儲存特定類型的專案清單。我決定使用這個清單來儲存修飾符，因為它非常適合。看看查詢是如何執行的： ``` INSERT INTO leaderboard.submissions ( submission_id, track_id, modifiers, played_at ) VALUES ( some-cool-uuid-here, 'starlight-muse' {'all-taps', 'hell-mode', 'no-hopos'}, '2024-01-01 00:00:00' ); ``` 使用這種類型，您可以輕鬆儲存專案清單以供以後檢索。 另一個很酷的資訊是這個查詢是一個鍵值對！這意味著什麼？ 由於您始終僅透過`submission_id`來查詢它，因此它可以歸類為鍵值。 ### 3.2 排行榜建模  在本文的這一部分中，您將學習一些很酷的寬列資料庫概念。 在我們的排行榜查詢中，如前所述，我們總是需要在 WHERE 子句中使用一些動態值，這意味著這些值將屬於**分區鍵**，而**聚類鍵**將具有可以是「可選」的值。 **分區鍵**是基於您新增的用於標識值**的欄位組合的**雜湊。你明白了嗎？不？好吧，我也花了一段時間才明白這一點，但讓我向你展示一些東西： 假設您玩了`Starlight - Muse` 100 次。如果您要查詢此訊息，將透過`score`或`player_id`等聚類鍵區分出100倍不同的結果。 ``` SELECT player_id, score --- FROM leaderboard.song_leaderboard WHERE track_id = 'starlight-muse' LIMIT 100; ``` 如果有 1.000.000 個玩家播放這首歌，你的查詢會變得很慢，並且將來會成為一個問題，因為你的分區鍵只包含一個字段，即`track_id` 。 但是，如果您向**Partition Key**加入更多字段，例如玩遊戲之前的強制性內容，也許我們可以縮小這些可能性以實現更快的查詢。現在你看到大局了嗎？加入諸如**“樂器”** 、 **“難度**”和**“修改器”等**欄位將為您提供一種均勻分割有關特定曲目的資訊的方法。 讓我們想像一些簡單的數字： ``` -- Query Partition ID: '1' SELECT player_id, score, ... FROM leaderboard.song_leaderboard WHERE instrument = 'guitar' AND difficulty = 'expert' AND modifiers = {'none'} AND -- Modifiers Changed track_id = 'starlight-muse' LIMIT 100; -- Query Partition ID: '2' SELECT player_id, score, ... FROM leaderboard.song_leaderboard WHERE instrument = 'guitar' AND difficulty = 'expert' AND modifiers = {'all-hopos'} AND -- Modifiers Changed track_id = 'starlight-muse' LIMIT 100; ``` 因此，如果您以特定形狀建立查詢，它將始終查找特定令牌並根據這些特定分區鍵檢索資料。 我們來看看最終的建模，談談聚類鍵和應用層： ``` CREATE TABLE IF NOT EXISTS leaderboard.song_leaderboard ( submission_id uuid, track_id text, player_id text, modifiers frozen<set<text>>, score int, difficulty text, instrument text, stars int, accuracy_percentage float, missed_count int, ghost_notes_count int, max_combo_count int, overdrive_count int, speed int, played_at timestamp, PRIMARY KEY ((track_id, modifiers, difficulty, instrument), score, player_id) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (score DESC, player_id ASC); ``` 分區鍵的定義如上所述，由我們**所需的參數**組成，例如：track\_id、修飾符、難度和樂器。在**聚類鍵**上，我們新增了**Score**和**player\_id** 。 > 請注意，預設情況下，聚類欄位按`score DESC`排序，以防萬一玩家得分相同，選擇獲勝者的標準將按`alphabetical` ¯\\\_(ツ)\_/¯。 首先很容易理解的是，我們**每個玩家只有一個分數**，但透過這種建模，如果玩家以不同的分數兩次經歷同一條賽道，它將產生兩個不同的條目。 ``` INSERT INTO leaderboard.song_leaderboard ( track_id, player_id, modifiers, score, difficulty, instrument, stars, played_at ) VALUES ( 'starlight-muse', 'daniel-reis', {'none'}, 133700, 'expert', 'guitar', '2023-11-23 00:00:00' ); INSERT INTO leaderboard.song_leaderboard ( track_id, player_id, modifiers, score, difficulty, instrument, stars, played_at ) VALUES ( 'starlight-muse', 'daniel-reis', {'none'}, 123700, 'expert', 'guitar', '2023-11-23 00:00:00' ); SELECT player_id, score FROM leaderboard.song_leaderboard WHERE instrument = 'guitar' AND difficulty = 'expert' AND modifiers = {'none'} AND track_id = 'starlight-muse' LIMIT 2; -- player_id | score ----------------+------- -- daniel-reis | 133700 -- daniel-reis | 123700 ----------------+------- ``` 那我們要如何解決這個問題呢？嗯，這本身不是問題。這是一個特點！哈哈 身為開發人員，您必須根據專案需求建立自己的業務規則，這也不例外。我這麼說是什麼意思？ 您可以在插入新條目之前執行簡單的**DELETE**查詢，並確保在該特定**分區鍵**組內， **player\_id**中的特定資料不會低於新**分數**。 ``` -- Before Insert the new Gampleplay DELETE FROM leaderboard.song_leaderboard WHERE instrument = 'guitar' AND difficulty = 'expert' AND modifiers = {'none'} AND track_id = 'starlight-muse' AND player_id = 'daniel-reis' AND score <= 'your-new-score-here'; -- Now you can insert the new payload... ``` 這樣我們就完成了簡單的排行榜系統，該系統與 YARG 中執行的系統相同，也可以在每秒數百萬個條目的遊戲中使用:D 4. 如何為 YARG 做出貢獻 ---------------- 這是我邀請您為這個精彩的開源專案做出貢獻的文字部分！ 今天，我們正在為所有玩家建立一個全新的平台，使用： - 遊戲：Unity3d [（儲存庫）](https://github.com/YARC-Official/YARG) - 前端：NextJS [（儲存庫）](https://github.com/YARC-Official/yarg.in) - 後端：Laravel 10.x [（儲存庫）](https://github.com/YARC-Official/yarg-api) 我們將需要盡可能多的開發人員和測試人員與主要貢獻者一起討論遊戲的未來實現！  首先，請確保加入他們的[Discord 社群](https://discord.gg/sqpu4R552r)。在進入開發板之前，所有技術討論都會在社群後台進行。 此外，在 Discord 之外，YARG 社群主要關注[EliteAsian](https://twitter.com/EliteAsian123) （核心貢獻者和專案所有者）Twitter 帳戶的開發展示。一定要跟著他去那裡。 https://twitter.com/EliteAsian123/status/1736149319382671766 僅供參考，遊戲的**首席美術師**（又稱[Kadu）](https://twitter.com/kaduyarg)也是**Elgato**的**廣播專家**和**產品創新**開發人員，曾與以下串流媒體合作： - 忍者 - 納德肖特 - 石山64 - 以及傳奇 DJ Marshmello。 Kadu 也使用他的 Twitter 分享一些見解以及 YARG 新功能和實驗的早期預覽。所以，別忘了在 Twitter 上關注他！ https://twitter.com/kaduyarg/status/1689489132060397568 以下是一些有用的連結，可以幫助您了解有關該專案的更多訊息： - [官方網站](https://yarg.in/) - [Github 儲存庫](https://github.com/YARC-Official/YARG) - [任務板](https://yarg.youtrack.cloud/agiles/147-7/current) > 有趣的事實：YARG 受到了 Guitar Hero 專案負責人[Brian Bright](https://twitter.com/BrianBright/status/1744533504531317194)的關注，他喜歡該專案的開源特性。太棒了，對吧？ 5. 結論 ----- 資料建模有時具有挑戰性，這項研究花了 3 個月的時間研究了許多新的 ScyllaDB 概念，並與我在 Twitch 的社群一起進行了大量測試。 我還發布了[遊戲排行榜演示](https://github.com/scylladb/gaming-leaderboard-demo)，您可以在其中獲得有關如何使用**NextJS**和**ScyllaDB**實現同一專案的一些見解！ 另外，如果您喜歡 ScyllaDB 並想了解更多訊息，我強烈建議您觀看我們的免費[大師班課程](https://lp.scylladb.com/masterclass-ondemand-main?siteplacement=navigation)或存取[ScyllaDB 大學](https://university.scylladb.com/)！ 不要忘記喜歡這篇文章，在社交上關注我並填滿你的水瓶 xD 下一篇文章見！ [在推特上關注我](https://twitter.com/danielhe4rt) [在 Github 上關注我](https://twitter.com/danielhe4rt) [在 Github 上關注我](https://twitter.com/danielhe4rt) [關注並訂閱我的 Twitch 頻道](https://twitch.tv/danielhe4rt) --- 原文出處：https://dev.to/danielhe4rt/database-101-how-to-model-leaderboards-for-1m-players-game-2pfa
解決 DEV 上的點擊誘餌：我們的策略和行動 ====================== 最近，我們採取了措施來解決 DEV 上的點擊誘餌問題。這篇文章旨在解釋我們的方法及其背後的基本原理。 定義點擊誘餌 ------ 點擊誘餌通常是指標題中具有特定模式的內容，例如清單或聳人聽聞的標題。例如，雖然清單文章在推動 DEV 參與度方面獲得了關注，但它們有時會導致不平衡，正如 Chrome 插件等社群舉措所表明的那樣： {% 嵌入 https://dev.to/lnahrf/no-listicles-the-chrome-add-on-that-removes-list-type-articles-from-your-devto-feed-3i8 %} 我們的方法 ----- ### 強調緩解而非嚴格過濾 我們沒有實施嚴格的過濾，而是選擇了更細緻的方法。原因如下： - **內容平衡**：並非所有清單文章都是負面的；它們可以提供豐富的資訊。然而，由於我們基於參與的系統，他們常常獲得不成比例的獎勵。 - **點擊誘餌的多樣性**：點擊誘餌有多種形式，嚴格的過濾器可能無法有效地捕捉所有這些形式。 - **主觀性問題**：確定標題誘餌的主觀性使得嚴格過濾變得不切實際。 ### 評分中的人工智慧和人類判斷 我們在應用程式中引入了`clickbait_score`字段，範圍從`0.0`到`1.0` 。 {% 嵌入 https://github.com/forem/forem/pull/20493 %} 這個分數不只由演算法決定。我們利用人工智慧和人類判斷來為貼文分配分數，認識到任務的主觀性和細微差別。 ### 透過 A/B 測試實施 我們正在仔細整合點擊誘餌分數。作為我們正在進行的 A/B 測試的一部分，使用者可能會遇到不同程度的點擊誘餌緩解措施。這些資料將幫助我們在未來幾週內完善我們的方法。 ### 展望未來：可自訂的用戶設置 雖然我們正在研究管理點擊誘餌的預設設置，但我們認識到個性化的必要性。未來的更新可能包括用戶特定的設置，以根據標題誘餌分數自訂提要偏好。 *我們將在不久的將來分享更多關於我們正在採取的各種策略，以改善核心體驗並幫助**分離 DEV 上的訊號和雜訊***。 快樂編碼❤️ --- 原文出處：https://dev.to/devteam/tackling-clickbait-on-dev-strategy-and-technical-approach-3dh9
您經常聽到工程師將 Web Components 與 React 進行比較。這是我的看法。 ### Web 元件是規格。你的網路框架不是。 事實上，我們不需要 JavaScript 框架來使用 Web 元件，這是一個巨大的差異。 Web 元件規格自訂元素 v1、範本、插槽和 ShadowDOM 的部分都可以在瀏覽器中運作。這意味著開始編寫 Web 元件時無需依賴關係！  您不需要大量的 JavaScript 來渲染 UI。 Web 元件對於載入嚴重依賴項阻礙使用者互動的情況（例如行動裝置的情況）非常有用。但還不止於此。事實證明，[Web 元件的靜態網站產生需要最少的工具](https://github.com/readymade-ui/readymade/blob/master/build-gh-pages.js)。 HTML 模組將使處理模板部分的人體工學變得更好。今年，Chrome 團隊宣布 [HTML 模組規格](https://groups.google.com/a/chromium.org/forum/#!msg/blink-dev/ewfRSdqcOd8/w_Fr6rJ3DQAJ) 即將推出！雖然您可能需要 JavaScript 框架來建立複雜的 Web 應用程式，但靜態網站最好僅使用規範來建置。考慮到網路中有多少內容是靜態內容，這是一個很大的問題。抱歉，React 和蓋茲比。 ### Web 元件是包容性的。 JavaScript 生態系統是如此分散。 Web 元件為每個人提供了使用同一種語言的機會。 React 的支持者很快指出“沒有單一的‘Web 元件社區’，但事實是社區是我們所有人。JavaScript 框架是排他性的。你必須成為俱樂部的一部分。自定義元素則不然。v1. 初學者可以開始編寫它們，而無需學習JavaScript 庫的艱苦戰鬥。 ### Web 元件解決了一個不同的問題。 React 解決了 UI 開發中狀態缺失的問題。自訂元素是無狀態的。您需要將狀態機引入自訂元素。 JavaScript 框架永遠都有空間。 Web 元件提供了一個機會來簡化過去幾年一直在這裡流行的元件範例，以便每個人都可以使用相同的 UI 元件。 Web 元件本質上是在擴展我們日常使用的基本元素時解決人體工學問題。 [甚至在 React 文件中也這麼說。](https://reactjs.org/docs/web-components.html)React 和 Web Components 解決了不同的問題。 ### Web 元件是可互通的。您的 Javascript 框架很可能不是。 在框架中使用自訂元素不僅是可能的，而且應該被視為進入 2020 年的最佳實踐。Javascript 框架應該能夠處理自訂元素，就像處理 DOM 一樣。讓 Web 元件與 JavaScript 框架配合使用有許多怪癖。 React 有一些問題，但 React 團隊表示[他們將考慮與規範緊密整合](https://dev.to/ben/why-the-react-community-is-missing-the-point-about-web-components-1ic3/)。 Angular 不支援自訂內建元素的部分規格。 Angular 提供了對自主自訂元素的支持，甚至可以使用 Angular Elements 編譯它們。 Vue 與自訂元素具有相當的互通性，但是如果您遇到問題，使用 Vue 編碼的人請在這裡留言。有一些解決方法可以解決整合 Web 元件所產生的問題，但 JavaScript 框架還需要做一些工作來確保完整的自訂元素 v1 規範正常運作。 ### Web 元件是 a11y。 客製化的內建元素可讓您擴展按鈕、輸入等原生元素，並選擇和實現您自己的功能。透過擴充具有可存取性特徵的元素，您可以免費獲得這些功能。通常，在使用 JavaScript 框架建立 UI 元件時，您必須複製輔助功能。 ### 教育和網路工程存在問題。 在過去十年流行的程式碼學院中，我們忘記了詳細說明規格並直接跳入 JavaScript 框架。即使是入門級課程也可以包括接觸 React。這對於只想讓我們「使用平台」的 JavaScript 框架來說是有利的，但它留下了一個空白，即初級工程師缺乏我們所使用的平台的知識：HTML、CSS 和 JavaScript。 Web Components 透過提供每個人都可以學習和使用的規範來解決這個問題。 ## 我們就不能好好相處嗎？ 即使對於初學者來說，學習 HTML 規範也很容易。讓每個瀏覽器和函式庫都同意並支援規範是很困難的。 HTML 是一個動態文件，並且隨著時間的推移而不斷變化。 [Apple 拒絕](https://github.com/w3c/webcomponents/issues/509#issuecomment-230700060) 在 Safari 中實作自訂的內建元素規格。自從 Microsoft 在 Edge 中遷移到 Chromium 以來，所有最受歡迎的常青瀏覽器都實作了自訂元素 v1。我們只需要更好地合作，Web 元件可以為 2020 年代實現 UI 元件提供可持續的範例。  這並不意味著您現在無法開始使用 Web 元件。對於不支援此規格的瀏覽器，存在 [Polyfills](https://www.webcomponents.org/polyfills/)。 我們應該共同努力，確保 Web 元件進入開發工作流程。從前端 Web 開發教育的一開始到最複雜的 Web 應用程式 Web 元件都有可能簡化 UI 元件開發、提供開箱即用的輔助功能，甚至減少建立 UI 所需的程式碼量。是時候我們釋放這種潛力了，而不是爭論哪個 JS 框架更適合提供元件範例。 JavaScript 框架將繼續擅長其最擅長的領域：狀態管理、提供架構模式和方便的工具。 Web 元件將繼續存在。我們可以共同努力，讓網路變得更美好。 --- 原文出處：https://dev.to/steveblue/it-s-not-about-web-components-vs-react-5137
#TL;博士 在本文中，您將了解如何使用 Nextjs、CopilotKit 和 OpenAI 建立人工智慧驅動的簡歷產生器應用程式。 我們將涵蓋： - 利用 ChatGPT 撰寫履歷和求職信 📑 - 透過與履歷聊天逐漸完善你的履歷💬 - 將您的履歷和求職信匯出為 PDF 🖨️  --- ## CopilotKit：建構深度整合的應用內人工智慧聊天機器人 💬 只是簡單介紹一下我們的背景。 CopilotKit 是[開源 AI 副駕駛平台。](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) 我們可以輕鬆地將強大的 AI 聊天機器人整合到您的 React 應用程式中。完全可定制和深度集成。  {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} 現在回到文章。 --- ## **先決條件** 要開始學習本教程，您需要在電腦上安裝以下軟體： - 文字編輯器（例如 Visual Studio Code） - 節點.js - 套件管理器 ## **使用 NextJS 建立簡歷應用程式前端** **步驟 1：** 開啟命令提示字元並執行下列命令。 ``` npx create-next-app@latest ``` --- **第 2 步：** 系統將提示您選擇一些選項，如下所示。  **步驟 3：** 使用您選擇的文字編輯器開啟新建立的 Nextjs 專案。然後，在命令列上執行以下命令，以使用 Tailwind CSS 安裝帶有 NextJS 的 Preline UI。依照[本指南](https://preline.co/docs/frameworks-nextjs.html)完成 Preline 設定。 ``` npm install preline ``` --- **步驟4：** 在resume/app/page.tsx檔案中，新增以下程式碼內容。 ``` export default function Home() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-slate-900 bg-gradient-to-b from-violet-600/[.15] via-transparent text-sm py-3 sm:py-0 dark:bg-gray-800 dark:border-gray-700"> <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"> <a className="flex-none text-xl text-gray-200 font-semibold dark:text-white py-8" href="#" aria-label="Brand"> ResumeBuilder </a> </div> </nav> </header> {/* <!-- Hero --> */} <div className="bg-slate-900 h-screen"> <div className="bg-gradient-to-b from-violet-600/[.15] via-transparent"> <div className="max-w-[85rem] mx-auto px-4 sm:px-6 lg:px-8 py-24 space-y-8"> {/* <!-- Title --> */} <div className="max-w-3xl text-center mx-auto pt-10"> <h1 className="block font-medium text-gray-200 text-4xl sm:text-5xl md:text-6xl lg:text-7xl"> Craft A Compelling Resume With AI Resume Builder </h1> </div> {/* <!-- End Title --> */} <div className="max-w-3xl text-center mx-auto"> <p className="text-lg text-gray-400"> ResumeBuilder helps you create a resume that effectively highlights your skills and experience. </p> </div> {/* <!-- Buttons --> */} <div className="text-center"> <a className="inline-flex justify-center items-center gap-x-3 text-center bg-gradient-to-tl from-blue-600 to-violet-600 shadow-lg shadow-transparent hover:shadow-blue-700/50 border border-transparent text-white text-sm font-medium rounded-full focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-600 focus:ring-offset-2 focus:ring-offset-white py-3 px-6 dark:focus:ring-offset-gray-800" href="#"> Get started <svg className="flex-shrink-0 w-4 h-4" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"> <path d="m9 18 6-6-6-6" /> </svg> </a> </div> {/* <!-- End Buttons --> */} </div> </div> </div> {/* <!-- End Hero --> */} </> ); } ``` **步驟 5：** 在命令列上執行命令 *npm run dev*。導航至 http://localhost:3000/，您應該會看到新建立的 NextJS 專案。  --- ## 使用 GitHub GraphQL 從 GitHub 取得履歷資料 **步驟 1：** 使用下列命令安裝 Axios HTTP 用戶端。 ``` npm i axios ``` **步驟 2：** 在應用程式資料夾中，建立一個名為 API 的資料夾。然後，在 API 資料夾中建立一個名為 GitHub 的資料夾。在GitHub資料夾中建立一個名為route.ts的檔案並加入以下程式碼。 ``` import { NextResponse } from "next/server"; import axios from "axios"; // Environment variables for GitHub API token and user details const GITHUB_TOKEN = "Your GitHub personal access token"; const GITHUB_USERNAME = "Your GitHub account username"; // Axios instance for GitHub GraphQL API const githubApi = axios.create({ baseURL: "https://api.github.com/graphql", headers: { Authorization: `bearer ${GITHUB_TOKEN}`, "Content-Type": "application/json", }, }); // GraphQL query to fetch user and repository data const getUserAndReposQuery = ` query { user(login: "${GITHUB_USERNAME}") { name email company bio repositories(first: 3, orderBy: {field: CREATED_AT, direction: DESC}) { edges { node { name url description createdAt ... on Repository { primaryLanguage{ name } stargazers { totalCount } } } } } } } `; // API route to handle resume data fetching export async function GET(request: any) { try { // Fetch data from GitHub const response = await githubApi.post("", { query: getUserAndReposQuery }); const userData = response.data.data.user; // Format resume data const resumeData = { name: userData.name, email: userData.email, company: userData.company, bio: userData.bio, repositories: userData.repositories.edges.map((repo: any) => ({ name: repo.node.name, url: repo.node.url, created: repo.node.createdAt, description: repo.node.description, language: repo.node.primaryLanguage.name, stars: repo.node.stargazers.totalCount, })), }; // Return formatted resume data return NextResponse.json(resumeData); } catch (error) { console.error("Error fetching data from GitHub:", error); return NextResponse.json({ message: "Internal Server Error" }); } } ``` **步驟 3：** 在應用程式資料夾中，建立一個名為 Components 的資料夾。然後，在元件資料夾中建立一個名為 githubdata.tsx 的檔案並新增以下程式碼。 ``` "use client"; import React, { useEffect, useState } from "react"; import axios from "axios"; // Resume data interface interface ResumeData { name: string; email: string; company: string; bio: string; repositories: { name: string; url: string; created: string; description: string; language: string; stars: number; }[]; } export const useGithubData = () => { const [resumeData, setResumeData] = useState<ResumeData | null>(null); // Fetch resume data from API useEffect(() => { axios .get("/api/github") .then((response) => { setResumeData(response.data); }) }, []); return { resumeData, }; } ``` --- ## 建立求職信和履歷功能 **步驟 1：** 透過在命令列上執行以下命令來安裝 CopilotKit 前端軟體包。 ``` npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea ``` **步驟2：** 在元件資料夾中建立一個名為resume.tsx 的檔案。然後在檔案頂端匯入 useMakeCopilotReadable、useMakeCopilotActionable 和 useGithubData 自訂掛鉤，如下所示。 ``` import React, { useState } from "react"; import { useGithubData } from "./githubdata"; import { useMakeCopilotReadable, useMakeCopilotActionable, } from "@copilotkit/react-core"; ``` **第 3 步：** 建立一個名為 CoverLetterAndResume 的元件。在元件內部，使用 useGithubData 掛鉤檢索從 GitHub 取得的資料。然後，宣告一個名為 createCoverLetterAndResume 的狀態變數和一個用於更新它的名為 setCreateCoverLetterAndResume 的函數。使用包含 letter 和 resume 兩個屬性的物件初始化 useState，如下所示。 ``` export const CoverLetterAndResume = () => { const {resumeData } = useGithubData(); const [createCoverLetterAndResume, setCreateCoverLetterAndResume] = useState({ letter: "", resume: "" }); } ``` **步驟 4：** 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤將從 GitHub 取得的資料新增為應用程式內聊天機器人的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(resumeData)); ``` **步驟 5：** 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 createCoverLetterAndResume 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信和簡歷更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。 ``` useMakeCopilotActionable( { name: "createCoverLetterAndResume", description: "Create a cover letter and resume for a software developer job application.", argumentAnnotations: [ { name: "coverLetterMarkdown", type: "string", description: "Markdown text for a cover letter to introduce yourself and briefly summarize your professional background as a software developer.", required: true, }, { name: "resumeMarkdown", type: "string", description: "Markdown text for a resume that displays your professional background and relevant skills.", required: true, }, ], implementation: async (coverLetterMarkdown, resumeMarkdown) => { setCreateCoverLetterAndResume((prevState) => ({ ...prevState, letter: coverLetterMarkdown, resume: resumeMarkdown, })); }, }, [] ); ``` **步驟 6：** 在 CoverLetterAndResume 元件外部，建立一個名為 CoverLetterResume 的元件，用於在 Web 應用程式 UI 上顯示求職信和履歷。 ``` type CoverLetterResumeProps = { letter: string; resume: string; }; const CoverLetterResume = ({ letter, resume }: CoverLetterResumeProps) => { return ( <div className="px-4 sm:px-6 lg:px-8 bg-slate-50 py-4"> <div className="sm:flex sm:items-center"> <div className="sm:flex-auto"> <h1 className="text-3xl font-semibold leading-6 text-gray-900"> ResumeBuilder </h1> </div> </div> {/* Cover Letter Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <div> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Cover Letter </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300 p-2"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white p-2"> <ReactMarkdown>{letter}</ReactMarkdown> </div> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Cover Letter End */} {/* Cover Letter Preview Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <div> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Cover Letter Preview </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white"> <textarea className="p-2" id="coverLetter" value={letter} rows={20} cols={113} /> </div> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Cover Letter Preview End */} {/* Resume Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Resume </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white"> <ReactMarkdown>{resume}</ReactMarkdown> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Resume End */} {/* Cover Letter Preview Start */} <div className="mt-8 flow-root bg-slate-200"> <div className="-mx-4 -my-2 overflow-x-auto sm:-mx-6 lg:-mx-8"> <div className="inline-block min-w-full py-2 align-middle sm:px-6 lg:px-8"> <div> <h2 className="text-lg font-semibold leading-6 text-gray-900 mb-4 p-2"> Cover Letter Preview </h2> <div className="min-w-full divide-y divide-gray-300"> {/* <Thead /> */} <div className="divide-y divide-gray-200 bg-white"> {/* {letter} */} {/* <ReactMarkdown>{letter}</ReactMarkdown> */} <textarea className="p-2" id="resume" value={resume} rows={20} cols={113} /> </div> </div> </div> </div> </div> </div> {/* Cover Letter Preview End */} </div> ); }; ``` **第7步：**然後返回CoverLetterAndResume元件內的CoverLetterResume元件，如下圖所示。 ``` return <CoverLetterResume {...createCoverLetterAndResume}/>; ``` **第8步：** 在應用程式資料夾中建立一個名為resumeandcoverletter的資料夾。然後，建立一個名為 page.tsx 的檔案並新增以下程式碼。 ``` "use client"; import { CopilotProvider } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebarUIProvider } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-textarea/styles.css"; // also import this if you want to use the CopilotTextarea component import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; // also import this if you want to use the chatbot component import React, { useEffect, useState } from "react"; import { CoverLetterAndResume } from "../components/resume"; function buildResume () { return ( <CopilotProvider chatApiEndpoint="./../api/copilotkit/chat"> <CopilotSidebarUIProvider> <CoverLetterAndResume /> </CopilotSidebarUIProvider> </CopilotProvider> ); } export default buildResume; ``` **步驟 9：** 使用下列指令安裝 openai 軟體套件。 ``` npm i openai ``` **步驟 10：** 在應用程式資料夾中，建立一個名為 API 的資料夾。然後，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 chat 的資料夾。然後，在聊天資料夾中建立一個名為route.ts的檔案並新增以下程式碼。 ``` import OpenAI from "openai"; const openai = new OpenAI({ apiKey: "Your ChatGPT API key", }); export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { try { const forwardedProps = await req.json(); const stream = openai.beta.chat.completions .stream({ model: "gpt-4-1106-preview", ...forwardedProps, stream: true, }) .toReadableStream(); return new Response(stream); } catch (error: any) { return new Response("", { status: 500, statusText: error.error.message }); } } ``` **步驟 11：** 在應用程式資料夾中的 page.tsx 檔案中，在「開始」按鈕中新增一個連結，用於導航到簡歷和求職信頁面，如下所示。 ``` <div className="text-center"> <Link className="inline-flex justify-center items-center gap-x-3 text-center bg-gradient-to-tl from-blue-600 to-violet-600 shadow-lg shadow-transparent hover:shadow-blue-700/50 border border-transparent text-white text-sm font-medium rounded-full focus:outline-none focus:ring-2 focus:ring-blue-600 focus:ring-offset-2 focus:ring-offset-white py-3 px-6 dark:focus:ring-offset-gray-800" href="/resumeandcoverletter"> Get started <svg className="flex-shrink-0 w-4 h-4" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="24" height="24" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"> <path d="m9 18 6-6-6-6" /> </svg> </Link> </div> ``` **第12步：**導航至http://localhost:3000/，點擊「開始」按鈕，您將被重新導向到與聊天機器人整合的履歷和求職信頁面，如下所示。  **第 13 步：** 向右側的聊天機器人發出諸如“建立求職信和簡歷”之類的提示。聊天機器人將開始產生回應，完成後，它將在頁面左側顯示產生的求職信和履歷，如下所示。  --- ## 建立更新求職信功能 **第 1 步：** 宣告一個名為 updateLetter 的變數，用於保存先前產生的求職信。 ``` const updateLetter = createCoverLetterAndResume.letter; ``` **步驟 2：** 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤新增 updateLetter 作為應用程式內聊天機器人的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable("Cover Letter:" + JSON.stringify(updateLetter)); ``` **步驟 3：** 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 updateCoverLetter 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信更新來更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。 ``` useMakeCopilotActionable( { name: "updateCoverLetter", description: "Update cover letter for a software developer job application.", argumentAnnotations: [ { name: "updateCoverLetterMarkdown", type: "string", description: "Update markdown text for a cover letter to introduce yourself and briefly summarize your professional background as a software developer.", required: true, }, { name: "resumeMarkdown", type: "string", description: "Markdown text for a resume that displays your professional background and relevant skills.", required: true, }, ], implementation: async (updatedCoverLetterMarkdown) => { setCreateCoverLetterAndResume((prevState) => ({ ...prevState, letter: updatedCoverLetterMarkdown, })); }, }, [] ); ``` ** 步驟 4：** 給聊天機器人一個提示，例如“更新求職信並加入我正在申請 CopilotKit 的技術寫作職位。”如下圖所示，您可以看到求職信已更新。  --- ## 建立更新復原功能 **第 1 步：** 宣告一個名為 updateResume 的變數，用於保存先前產生的求職信。 ``` const updateResume = createCoverLetterAndResume.resume; ``` **步驟 2：** 使用 useMakeCopilotReadable 掛鉤新增 updateResume 作為應用程式內聊天機器人的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable("Resume:" + JSON.stringify(updateResume)); ``` **步驟 3：** 使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為 updateResume 的操作，其中包含描述和實作函數，該函數使用提供的求職信更新來更新 createCoverLetterAndResume 狀態，如下所示。 ``` useMakeCopilotActionable( { name: "updateResume", description: "Update resume for a software developer job application.", argumentAnnotations: [ { name: "updateResumeMarkdown", type: "string", description: "Update markdown text for a resume that displays your professional background and relevant skills.", required: true, }, ], implementation: async (updatedResumeMarkdown) => { setCreateCoverLetterAndResume((prevState) => ({ ...prevState, resume: updatedResumeMarkdown, })); }, }, [] ); ``` **第 4 步：** 向聊天機器人發出提示，例如「更新履歷並將我的姓名加入為 John Doe，將我的電子郵件加入為 [email protected]」。如下圖所示，可以看到履歷已更新。  --- ## 建立下載求職信和履歷表 Pdfs 功能 **第 1 步：** 安裝 jsPDF，一個用 JavaScript 產生 PDF 的函式庫。 ``` npm i jspdf ``` **步驟 2：** 在 CoverLetterAndResume 元件內，使用 useMakeCopilotActionable 掛鉤設定一個名為“downloadPdfs”的操作，其中包含描述和實現函數，該函數使用 jsPDF 庫為求職信和簡歷建立 PDF，然後保存它們， 如下所示。 ``` function addTextToPDF(doc: any, text: any, x: any, y: any, maxWidth: any) { // Split the text into lines const lines = doc.splitTextToSize(text, maxWidth); // Add lines to the document doc.text(lines, x, y); } useMakeCopilotActionable( { name: "downloadPdfs", description: "Download pdfs of the cover letter and resume.", argumentAnnotations: [ { name: "coverLetterPdfA4", type: "string", description: "A Pdf that contains the cover letter converted from markdown text and fits A4 paper.", required: true, }, { name: "resumePdfA4Paper", type: "string", description: "A Pdf that contains the resume converted from markdown text and fits A4 paper.", required: true, }, ], implementation: async () => { const marginLeft = 10; const marginTop = 10; const maxWidth = 180; const coverLetterDoc = new jsPDF(); addTextToPDF( coverLetterDoc, createCoverLetterAndResume.letter, marginLeft, marginTop, maxWidth ); coverLetterDoc.save("coverLetter.pdf"); const resumeDoc = new jsPDF(); addTextToPDF( resumeDoc, createCoverLetterAndResume.resume, marginLeft, marginTop, maxWidth ); resumeDoc.save("resume.pdf"); }, }, [createCoverLetterAndResume] ); ``` **第 3 步：** 返回網頁應用程式中的聊天機器人，並提示「下載求職信和簡歷的 pdf 檔案」。 PDF 將開始下載，如果您開啟 coverLetter.pdf，您應該會看到產生的求職信，如下所示。  --- ## 結論 總而言之，您可以使用 CopilotKit 建立應用內 AI 聊天機器人，該機器人可以查看當前應用程式狀態並在應用程式內執行操作。 AI 聊天機器人可以與您的應用程式前端、後端和第三方服務對話。 對於完整的源程式碼： https://github.com/TheGreatBonnie/AIPoweredResumeBuilder --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/how-to-build-the-with-nextjs-openai-1mhb
--- 標題：伺服器端渲染的優點和缺點。何時使用它以及何時選擇其他東西 發表：真實 描述：伺服器端渲染的優缺點。何時使用它以及何時選擇其他東西 標籤：[react、javascript、webdev、ssr] 封面圖：https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/pr5kh72wjga9rplx6c2z.jpg --- > 攝影：Daniel H. Tong 在 Unsplash 上 ## 什麼是 SSR？為什麼要關心？ SSR 代表伺服器端渲染。我將主要討論 React，但我想這對其他框架也有意義。 如果您關心以下內容，則需要 SSR： - **第一次有意義的繪畫**。僅 SSR 並不能保證良好的結果。您還需要關鍵的 CSS 和接近客戶等。 - **SEO** 並支援其他機器人，如 Twitter 和 Facebook - **優雅降級**。對於這一點，您需要確保您的服務無需 JS 即可使用 ## 這有什麼難的？ SSR 就像一個新的維度。無論您使用什麼，都需要為 SSR 重新配置它。 - 您是否使用「componentDidMount」來取得資料？您需要使用“getInitialProps”（來自 next.js 或 after.js）或 Redux 等狀態管理庫來使其在伺服器上執行 - 你使用路由器嗎？需要在伺服器上進行配置 - 你使用 i18n 嗎？需要在伺服器上進行配置 - 你使用 HMR 嗎？您將需要重新載入瀏覽器和伺服器的程式碼 - 你使用反應頭盔嗎？需要在伺服器上進行配置 - 你使用react-loadable嗎？您需要配置伺服器以傳遞使用的模組，以便客戶端可以預先載入它們 - 你使用 Redux 嗎？您需要序列化儲存並將其傳遞給客戶端 - 你使用 CSS-in-JS 嗎？您需要將其配置為在伺服器上產生關鍵 CSS 並將其內聯到 HTML 回應中 別誤會我的意思，這都是可以解決的。 Next.js 和 Razzle 解決了大部分問題。我想向您展示的是 SSR 如何將所有內容加倍（另一個維度），並且大多數時候都需要樣板。 好的。現在讓我們超越利益。 ## 第一個有意義的油漆 如果你正在做 SSR，這並不意味著你會得到開箱即用的第一個有意義的油漆。 - 您的設定是否有良好的第一個位元組時間？如果您的伺服器速度緩慢或過載 - 您將會遇到問題。確保使用最新的節點，縮小伺服器程式碼，[使用串流渲染](https://zeit.co/blog/streaming-server-rendering-at-spectrum)，最佳化子查詢（資料庫或網路）（如果有） 。 - 你們有提供關鍵的 CSS 嗎？否則，瀏覽器無法開始渲染頁面。 - 你使用網頁字體嗎？如果是，你會[優化](https://www.zachleat.com/web/compressive-webfonts/)嗎？ - 你的伺服器靠近客戶端嗎？ **如果您的伺服器在歐洲，但客戶端在日本，SSR 將無法幫助您**。從 CDN 提供「shell」可能會比 SSR 更快（從印象的角度來看）。如果因為法律限制您無法將伺服器移至離客戶端更近的地方怎麼辦？ - 您是否確保沒有不必要的重定向？否則，在慢速 3G 上重定向將毀掉你好不容易獲得的毫秒數。 SSR 並不是首次有意義的繪製的靈丹妙藥。如果您的後端很慢或距離很遠，您需要檢查「shell」和 CDN 是否可以更好地工作。您可以使用 [react-snap](https://github.com/stereobooster/react-snap) 之類的東西來預渲染靜態頁面並為其他頁面產生「shell」。 如果您的網站往往更靜態，您可以使用預渲染而不是 SSR。查看[react-static](https://react-static.js.org/) 或[gatsby](https://www.gatsbyjs.org/) 或[react-snap](https://github.com /react-snap)。com/stereobooster/react-snap)。 ## 這 這裡有3個選項： - 固態繼電器 - 預先渲染，如react-snap、react-static、gatsby等。 - 按需預渲染，如 rendertron、puppetron、pupperender 等。 如果可以的話，選擇預渲染。如果您唯一關心的是 SEO，則可以隨時輕鬆加入按需預渲染。 ## 優雅降級 這一點很棘手。這實際上取決於您想要實現多少降級？ - 你想支持連結嗎？這應該可以工作 - 你想像 https://www.seek.com.au/ 那樣支援下拉式選單嗎？你需要使用 CSS 和複選框的一些技巧 - 您需要支援表格嗎？除了現有的 JSON API 之外，您還需要端點來處理這些表單 有些功能沒有 JS 是相當困難的，例如組合框或地圖 ## 結論 SSR不錯，可以試試看。另外，請確保您的用戶真正從中受益。 如果您無法使用 SSR，請嘗試預渲染器，有時這是最簡單的選擇。 在 [twitter](https://twitter.com/stereobooster) 和 [github](https://github.com/stereobooster) 上關注我。 --- 原文出處：https://dev.to/stereobooster/server-side-rendering-or-ssr-what-is-it-for-and-when-to-use-it-2cpg
## 長篇大論；博士 SaaS 樣板啟動器隨處可見，但它們非常昂貴（約 200-800 美元）。 我想為 React 和 NextJS 找到最好的免費開源 SaaS Starters，這些 Starters 將在 2024 年積極維護。 在下面的文章中，我將介紹每個初學者的功能及其優缺點，所以如果您有興趣，請繼續閱讀。但我還在下面整理了這個漂亮的圖表，可以一目了然地對它們進行比較（順便說一句，文章底部有同一圖表的文本版本，帶有可點擊的連結）。 享受！  ## 介紹 軟體即服務 (SaaS) 應用程式是獨立駭客和個人企業家賺錢的最佳方式之一。這就是為什麼 SaaS 樣板啟動器正在崛起！但其中一些售價高達 2,000 美元以上，平均價格約為 200 美元。 這就是為什麼我開始尋找是否有免費的開源 SaaS 啟動器以及它們的表現如何。在找到了很多但注意到大多數不再積極維護後，我將範圍縮小到這四個免費的開源 SaaS Starter：BoxyHQ 的 SaaS Starter、Open SaaS、SaaS Starter Kit 和 Next SaaS Stripe Starter。 ## BOXYHQ SaaS 入門套件 “**您的終極企業級 Next.js 樣板”**   - GitHub：https://github.com/boxyhq/saas-starter-kit - 影片演練：[https://www.youtube.com/watch?v=oF8QIwQIhyo](https://www.youtube.com/watch?v=oF8QIwQIhyo) BoxyHQ 是一家專注於安全的公司，專注於單一登入 (SSO) 和企業安全解決方案。因此，這個 SaaS 入門套件雖然免費且開源，但更專注於企業需求也就不足為奇了。 因此，如果您正在尋找一個外觀簡潔、具有安全 SAML SSO、使用者帳戶建立、團隊建立和管理以及 Webhooks 和事件整合功能的樣板，那麼這就是您的範本。 優點： - SAML 單一登入 - 全面的角色和權限 - 專注於企業SaaS應用程式開發 缺點： - 更適合企業級應用程式，這對於較小的專案來說可能有點過分 - 一些即將推出的功能（例如計費和訂閱）尚未實現 ## 開放 SaaS 「***免費*具有超能力的 SaaS 範本」**   - 網站與示範：https://OpenSaaS.sh - Github：https://github.com/wasp-lang/open-saas Open SaaS 專注於建立一個功能齊全的開源 SaaS 樣板，它擁有您期望從付費模板中獲得的一切，包括整合的人工智慧。範例、為您的網站流量和收入統計配置的分析儀表板以及完整的文件和支援。 它由 Wasp 團隊為您帶來，這是一個全端 React / NodeJS / Prisma 框架，可透過設定檔為您管理功能。例如，這意味著您只需幾行程式碼即可“推出您自己的身份驗證”，因為 Wasp 會為您管理樣板檔案。 優點： - 利用Wasp進行全端開發，減少開發時間 - 擁有完整的文件和多元化且支持性的社區 - 與 OpenAI API 集成，並包含人工智慧驅動的應用程式範例 - 開箱即用的端到端類型安全 缺點： - 可能缺少一些更廣泛的 SaaS 應用程式功能，例如測試 - 依賴 Wasp，一個鮮為人知但高效能的全端框架 ## SaaS 入門套件   - 網站與示範：[https://www.saasstarterkit.com/](https://www.saasstarterkit.com/) - GitHub：[https://github.com/Saas-Starter-Kit](https://github.com/Saas-Starter-Kit) SaaS 入門套件是一個現代 SaaS 樣板，旨在建立具有免費/開源和專業/付費選項的全面 SaaS 解決方案。 這是一個簡單、乾淨的 UI，包含許多漂亮的 UI 元件，包括 Shadcn UI 分析儀表板元件。但不幸的是，您必須將它們與您自己的資料來源集成，因為大多數樣板都沒有管道。 目前它缺少很多配置，但看起來它在未來可能是一個有前途的模板 優點： - 提供免費版和專業版，使其能夠滿足多種需求 - 精心設計的 UI 元件，專門用於管理儀表板 缺點： - 具有增強功能的專業版不是免費的，這可能會讓一些用戶望而卻步 - 主要是內建Auth的UI元件集合，所以開發者還需要做很多工作 ## 下一個 SaaS Stripe 入門者   - 網站與示範：[https://next-saas-stripe-starter.vercel.app/](https://next-saas-stripe-starter.vercel.app/) - GitHub：https://github.com/mickasmt/next-saas-stripe-starter Next SaaS Stripe Starter 是一個簡單、乾淨的 SaaS 樣板，可利用現代、流行的工具。儘管它不像其他一些軟體那麼功能齊全，但由於使用了 Shadcn UI 和 Contentlayer，它看起來很漂亮，並且有一個時尚的部落格。一般來說，它處於良好的狀態，可以用作 SaaS 的基礎。 如果您正在尋找一個最小的 NextJS 模板並且可以進行大量自訂和功能開發，那麼這就是適合您的模板。 優點： - 看起來不錯並且利用了各種流行的工具。 - 它包括未來的更新，涵蓋成功訂閱和切換訂閱計劃的重新發送功能。 缺點： - 很少甚至沒有文件 - 不像其他模板那樣功能豐富。 ##六。結論與建議 雖然所有 SaaS Starter 都為您的專案提供了良好的基礎，但如果您正在開發企業級應用程式，請考慮 BOXYHQ。如果您正在尋找可立即投入生產的模板並希望快速交付，那麼 Open SaaS 將是理想的整體模板，而如果您正在建置簡單/微型 SaaS 並且想要現代設計美感，則 Next SaaS Stripe Starter 則適合您。 | | [BoxyHQ SaaS 入門套件](https://github.com/boxyhq/saas-starter-kit) | [開放SaaS](https://opensaas.sh) | [SaaS 入門套件](https://www.saasstarterkit.com/) | [下一個 SaaS Stripe 入門](https://next-saas-stripe-starter.vercel.app/) | | --- | --- | --- | --- | --- | | **適合** | 🏢 📈<br/>企業。對於需要 Teams 功能的應用程式 | 🧑💻🤖 <br/>獨立駭客和新創公司快速建立現代 (AI) 應用程式 | 🧑💻🔧 <br/>獨立駭客正在尋找優秀的 UI 元件集合 | 🧑💻🎨 <br/>獨立駭客正在尋找簡約、時尚的 SaaS 樣板。 | | **易於使用** | 6/10 <br/>複雜，以企業為中心。 | 8/10 <br/>精簡且快速。有據可查。 | 5/10 <br/>需要大量額外設定。 | 7/10 <br/>良好的基礎，但缺乏一些功能 | | **授權** |透過 Auth.js 驗證電子郵件、SAML SSO、Google、Github |電子郵件已驗證，Google，Github 透過 Wasp w/ Lucia |電子郵件、Google 透過 Auth.js |谷歌透過 Auth.js | | **管理儀表板** |限團隊管理 |內建和預先配置的網站和收入分析 |用於收入分析的 UI 元件（未配置） |無 | | **付款** |否（即將推出）|條紋| Stripe（+ Lemonsqueezy 付費版）|條紋| | **分析** |透過 Mixpanel 進行第 3 方（付費）|合理（免費、開源）或 Google | Vercel 分析（付費）| Vercel 分析（付費）| | **人工智慧.準備好了** |沒有 |內建 AI 支援 https://opensaas.sh (OpenAI API) |沒有 |沒有 | | **端對端類型安全性** |沒有 |是的 |沒有 |沒有 | | **電子郵件發送器** |郵件發送 | SendGrid、EmailGun 或 SMTP |重新發送 |重新發送 | | **內建部落格** |沒有 |是（透過 https://astro.build/）|否（付費版本，是）|是（透過 https://contentlayer.dev/）| | **造型** |順風|順風| Tailwind，Shadcn ui | Tailwind，Shadcn ui | | **使用者介面與設計** |基本 |款式好看|帶有漂亮 UI 元件的基本 |現代、時尚的造型| | **社區支持** | https://discord.gg/uyb7pYt4Pa | https://discord.gg/aCamt5wCpS | https://www.reddit.com/r/saas_kit/（發佈時沒有討論）|無 | | **文件** |基本 |非常詳細|基本 |可憐| | **演示應用程式** |無 | https://opensaas.sh | https://www.saasstarterkit.com/ | https://next-saas-stripe-starter.vercel.app/ | https://next-saas-stripe-starter.vercel.app/ --- 原文出處：https://dev.to/vincanger/best-free-open-source-saas-starters-for-react-nextjs-2024-4nbn
身為一名熱衷於開源的開發人員，我不斷關注新興的專案、函式庫和服務。 你知道那些，似乎有那種特殊的醬汁。  我整理了一份小清單，列出了我在新的一年中看到的趨勢或預期的趨勢。 讓我們來看看我最近遇到的一些最令人驚訝和印象深刻的專案。 ## 1. [Wing](https://github.com/winglang/wing)  Wing 開發了一種名為 **[Winglang](https://www.winglang.io/)** 的面向雲端的程式語言，專門用於解決雲端開發人員面臨的需求和挑戰。 將基礎設施和執行時程式碼組合成一種語言，並具有內建的本機模擬器以及可觀察性和偵錯控制台。 Wing 減少了認知負荷和上下文切換，使開發人員能夠保持創作流程。 Wing 如何促進您的發展： - 更快的迭代周期 - 透過機翼模擬器進行在地化測試 - 透過編寫更少的程式碼部署到雲端 {% cta https://dub.sh/wing-cloud %} 請star ⭐ Winglang {% endcta %} <小時/> ## 2. [也許](https://dub.sh/wing-cloud)  Maybe 最近開源了他們的個人理財 + 財富管理應用程式 一些功能包括： - 投資標桿 - 投資組合分配 - 債務洞察 {% cta https://github.com/maybe-finance/maybe %} 請加註星標 ⭐ 也許 {% endcta %} <小時/> ## 3. [Wstunnel](https://github.com/erebe/wstunnel?tab=readme-ov-file)  Wstunnel使用與http相容的WebSocket協定來繞過防火牆和代理程式。 這允許您傳輸您想要的任何流量並存取您需要的任何資源/網站。 {% cta https://github.com/erebe/wstunnel?tab=readme-ov-file %} 請加註星標 ⭐ wstunnel {% endcta %} <小時/> ## 4. [Spotube](https://github.com/KRTirtho/spotube)  開源、跨平台的 Spotify 用戶端，利用 Spotify 的資料 API 和 YouTube（或 Piped.video 或 JioSaavn）作為音訊來源，跨多個平台相容， 不再需要 Spotify Premium。 順便說一句，這不是另一個 Electron 應用程式😉 {% cta https://github.com/KRTirtho/spotube %} 請加註星標 ⭐ Spotube {% endcta %} <小時/> ## 5. [柔術](https://github.com/martinvonz/jj)  Jujutsu 是一個軟體專案的版本控制系統，以 Rust 編寫。 您用它來： - 取得/複製您的程式碼 - 追蹤程式碼的更改 - 發布這些變更以供其他人查看和使用。 {% cta https://github.com/martinvonz/jj %} 請star ⭐ Jujutsu {% endcta %} <小時/> ## 6. [黃蜂](https://github.com/wasp-lang/wasp)  Wasp（Web 應用程式規格）是一個類似 Rails 的 React、Node.js 和 Prisma 框架。 在一天之內建立您的應用程式並使用單一 CLI 命令進行部署！ - 快速開始 - 無樣板 - 沒有鎖定 {% cta https://github.com/wasp-lang/wasp %} 請加註星 ⭐ 黃蜂 {% endcta %} <小時/> ## 7. [最佳化](https://github.com/refinedev/refine)  用於建立內部工具、管理面板、儀表板和 B2B 應用程式的 React 框架，具有無與倫比的靈活性。 Refine 不限於一組預先設計樣式的元件，而是提供以下集合： - 輔助掛鉤 - 成分 - 供應商 {% cta https://github.com/refinedev/refine %} 請加註星 ⭐ Refine {% endcta %} <小時/> ## 8. [DbGate](https://github.com/dbgate/dbgate)  DbGate 是一個跨平台資料庫管理器，其設計目的是在同時處理更多資料庫時使用簡單且有效率。 **支援的資料庫：** - MySQL - PostgreSQL - SQL伺服器 - 甲骨文（實驗性） - MongoDB - 雷迪斯 - SQLite - 亞馬遜紅移 - CockroachDB - 瑪麗亞資料庫 {% cta https://github.com/dbgate/dbgate %} 請star ⭐ DBGate {% endcta %} <小時/> ## 9. [ivy](https://github.com/unifyai/ivy)  Ivy是一個開源機器學習框架： - 自動調整您的模型 - 將程式碼轉換為任何框架 - 編寫與框架無關的程式碼 {% cta https://github.com/unifyai/ivy %} 請star ⭐ Ive {% endcta %} <小時/> --- 原文出處：https://dev.to/winglang/9-top-trending-open-source-projects-to-watch-for-in-2024-emb
網路蘊藏著許多寶藏，但很多人卻不知道。 這裡有 10 個資源豐富的網站，可以在網路上免費學習任何東西： --- ## 1. 編碼 **免費程式碼營** 您可以免費學習編碼、建立專案並獲得認證。 **您可以獲得以下認證：** - 響應式網頁設計 - Javascript演算法與資料結構 - 前端開發庫 - 資料視覺化 - 關係型資料庫 - 和更多 ``` Link: https://www.freecodecamp.org/ ```  --- ## 2. 行銷 **行銷範例** 簡短、溫馨、實用的行銷範例之家，可幫助您更好地進行行銷。 **取得範例：** - 客戶獲取 - 轉換 - 保留 - 品牌策略 - 推薦策略 - 和更多 ``` Link: https://marketingexamples.com/ ```  --- ## 3. 無程式碼 每天獲得 30 分鐘的簡短課程，指導您 100 天的無程式碼之旅，以提升您的無程式碼技能。 - 你得到什麼？ - 指導課程 - 技巧和竅門 - 靈感鏡頭 - 驚喜獎勵 - 獎勵迷你挑戰 - 內建公共提示 ``` Link: https://www.100daysofnocode.com/start-the-challenge ```  --- ## 4.人工智慧 **人工智慧 100 天** 每天獲得 30 分鐘的簡短課程，指導您的 AI 學習之旅。 **你了解什麼？** - 人工智慧在日常生活中的無限應用 - 你知道科技兄弟在談論什麼。 - 你每天都使用人工智慧來建立很酷的專案並消除無聊的工作。 - 你知道為什麼你對人工智慧感到焦慮，甚至更興奮。 ``` Link: https://www.100daysai.com/ ```  --- ## 5. 語言 **多鄰國** 以遊戲化的方式學習您想要學習的任何語言，以保持您的動力。 **你得到什麼？** - 透過快速、簡短的課程，您將獲得積分並解鎖新級別，同時獲得現實世界的溝通技巧。 - 結合研究支援的教學方法和令人愉快的內容來建立課程。 - 類似遊戲的功能、有趣的挑戰和提醒，輕鬆養成語言學習的習慣。 - 課程經過量身定制，可幫助您以適當的水平和節奏學習。 ``` Link: https://www.duolingo.com/ ```  --- ## 6. 資料結構與演算法 **CSVISTOOL** 了解資料結構和演算法如何以視覺化方式運作。 **你能學到什麼？** - 清單 - 堆疊、佇列和出隊 - 樹和跳過列表 - 哈希圖 - 排序和快速選擇 - 字串搜尋 - 圖形演算法 - 和更多 ``` Link: https://csvistool.com/ ```  --- ## 7. 使用者體驗 **使用者體驗法則** 策劃設計人員在建立使用者介面時可以考慮的最佳實踐。 **你得到什麼？** - 啟發式 - 原則 - 格式塔 - 認知偏差 ``` Link: https://lawsofux.com/ ```  --- ## 8.Excel + Power BI **尚杜** 每週接收有關 Excel 和 Power BI 最佳提示的電子郵件 **你得到什麼？** - 強大的提示、資源和影片，幫助您在工作中取得進步。 - 資料分析、圖表、報告和自動化的真實範例 - 獎勵文件、PDF 指南和先睹為快 ``` Link: https://chandoo.org/wp/subscribe/ ```  --- ## 9. 時事通訊的成長 **反向成長** 了解如何從網路上最好的時事通訊成長故事中發展您的時事通訊。 **你得到什麼？** - 時事通訊企業如何賺錢 - 他們如何成長 - 他們如何透過時事通訊獲利 ``` Link: https://growthinreverse.com/ ```  --- ## 10.心智模型 **法南街** 了解讓您生活更美好的心理模式。 **如何取得？** - 核心心智模型 - 物理和化學的心理模型 - 生物學的心理模型 - 系統思維的心智模型 - 以及更多 ``` Link: https://fs.blog/mental-models/ ```  --- ## 與我聯繫 領英：https://www.linkedin.com/in/durgesh4993/ GitHub：https://github.com/Durgesh4993 LeetCode：https://leetcode.com/durgesh4993/ 簡介：https://linktr.ee/durgesh4993 --- 原文出處：https://dev.to/durgesh4993/10-websites-to-learn-anything-for-free-on-the-internet-4ahe
#RAG簡介 作為開發人員，您今天可以學到的最有價值的技能之一是學習如何使用大型語言模型 (LLM) 建立檢索增強生成 (RAG) 應用程式。 ## 為什麼？ 因為世界上有超過 64 ZB 的資料，這甚至不包括書籍或實體文件等實體資料。 （供您參考，1澤字節是一兆千兆位元組。） 不僅如此，全球90%的資料都是在過去兩年建立的，而且資料量每兩年就會翻倍。基本上，公司都在海量的資料中游泳，而且這些資料每天都在變得越來越大。 公司將如何存取和使用所有這些資料？ 現在每個人都聽說過使用檢索增強生成（RAG）來透過人工智慧尋找資訊。能夠存取和使用不斷增長的資料量是每個公司都需要的關鍵技能。 即使您知道 RAG 基本上是描述將文件或知識連結到 LLM 的工作流程的簡寫方式，許多開發人員自己（還）還沒有嘗試或試驗過這一點。 網路上充滿了圖書館列表，但如何開始呢？ 以下是幫助您開始使用 RAG 的最佳庫的簡短清單。 --- # 1. [LLMWare](https://github.com/llmware-ai/llmware) 在LLMWare中，您可以上傳文件，並透過幾行程式碼開始檢索資訊。它處理 RAG 所需的整個過程：文件攝取、解析、分塊、索引、嵌入、儲存到向量資料庫以及連結到 LLM 以檢索答案。 LLMWare 被設計為整合和端到端，因此所有這些步驟都可以開箱即用。它組裝了所有部件，因此您無需這樣做。 LLMWare 使其非常簡單且易於上手： - 只需幾行程式碼即可透過端到端範例實現 RAG 工作流程 - 建立庫並無縫載入文件 - 輕鬆產生嵌入 - 輕鬆進行語意搜尋 - 利用任何 Hugging Face 模型或 GPT-4 等封閉源模型來回答資料中的問題 - 範例包括無需 GPU 的 RAG 模型 https://github.com/llmware-ai/llmware  --- # 2. [MongoDB](https://github.com/mongodb/mongo) MongoDB 是一種廣泛使用的開源 NoSQL 資料庫程式。它屬於以文件為導向的資料庫類別，這意味著它以類似於 JSON 文件的格式儲存和組織資料。 MongoDB 的設計具有靈活性和可擴展性，使其適合各種應用程式和行業。 資料庫（如 MongoDB）是 RAG 中非常重要的一步，因為它們在嵌入之前儲存從文件或知識庫中提取的訊息，包括重要的元資料。 https://github.com/mongodb/mongo  --- # 3. [Milvus 向量資料庫](https://github.com/milvus-io/milvus) Milvus 是一個開源向量資料庫，旨在為嵌入相似性搜尋和人工智慧應用程式提供支援。 Milvus 讓非結構化資料搜尋更容易存取，無論部署環境如何，都可以提供一致的使用者體驗。 Milvus DB，或類似的向量 DB，是 RAG 中至關重要的一步。它是存儲向量嵌入以進行相似性搜尋的地方。該資料庫允許人們用自然語言提出問題並檢索相關結果。如果沒有良好的嵌入和向量資料庫，LLM 模型將無法接收正確的文字區塊來讀取。 https://github.com/milvus-io/milvus  --- # 4. [擁抱臉](https://github.com/huggingface) 如果你還沒去過 Hugging Face，你真的應該去看看。這是所有開源模型的去處，並且可以單槍匹馬地將世界從人工智慧壟斷中拯救出來。就像 Github 用於開源專案一樣，Hugging Face 用於開源模型。有超過 450,000 個模型，所有模型都免費供任何想要使用它們的人使用。 Hugging Face 的 Transformers 庫是首選庫 提供數千個預訓練模型來執行不同模式（例如文字、視覺和音訊）的任務。 這些模型可應用於： - 文本，用於文本分類、資訊提取、問答、摘要、翻譯和文本生成等任務，支援 100 多種語言。 - 影像，用於影像分類、物件偵測和分割等任務。 - 音頻，用於語音辨識和音頻分類等任務。 Transformer 模型還可以組合執行多種模式的任務，例如表格問答、光學字元辨識、從掃描文件中提取資訊、視訊分類和視覺問答。 https://github.com/huggingface  --- #5. [Llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp) 沒有GPU？沒問題！ Llama.cpp 來救援！ llama.cpp 的主要目標是在 MacBook 上使用 4 位元整數化來執行 LLaMA 模型。 * 無依賴的純 C/C++ 實現 * Apple Silicon 一等公民 - 透過 ARM NEON、Accelerate 和 Metal 框架進行最佳化 * 對 x86 架構的 AVX、AVX2 和 AVX512 支持 * 混合F16/F32精度 * 支援2位、3位、4位、5位、6位和8位整數化 * CUDA、Metal 和 OpenCL GPU 後端支持 一旦量化，更大的模型就可以在 CPU 上執行，而效能損失很小。尋找 GGUF 版本的模型來嘗試使用 LLMWare 或其他 RAG 工作流程。 https://github.com/ggerganov/llama.cpp  --- 這是幫助您開始使用 RAG 的非常基本的概述。如果您想要一個讓所有這些庫無縫協作的一站式整合解決方案，請造訪 LLMWare 的 GitHub 庫，找到 50 多個優秀範例來幫助您入門。 [在不和諧中找到我們](https://discord.gg/fCztJQeV7J) - 我們很樂意聽到您的來信！ --- 原文出處：https://dev.to/llmware/top-5-beginner-friendly-open-source-libraries-for-rag-1mhb
所以我現在已經進入 Web 開發大約 3 年了，專業也有一年多了，這是我處理一個與資料庫查詢最佳化相關的問題的時候，我不是 SQL 專家，我可以得到這份工作完成。沒有花哨的查詢、觸發器、預存程序等。無論如何，我不得不穀歌搜尋最後一個。 長話短說..我們的 ORM (TypeORM) 把我們搞砸了.. ## 免責聲明： 這並不是要誹謗 TypeORM 或任何 ORM。它們是為其建置目的而設計的特殊工具。我在最後附加了一些參考連結，這些連結是人們面臨類似問題的公開討論。無論如何，讓我們繼續這篇文章。 ## 問題！ 我們的提交表有超過 70 萬筆記錄，表現非常糟糕。從表中取得資料的最長時間超過 6 秒。  查詢相當簡單。我們所擁有的只是 4 個連接、幾個 where 子句（大約 4 個）、排序（在created_at time 字段上的 DESC）、限制和跳過。 ## 根本原因分析.. 導致我們的提交表大幅放緩的幾個因素如下：- - **索引** - 對用於連接表的欄位進行不正確的索引或未進行索引。 - **不必要的連接** - 我們的查詢中有一些不必要的連接，可以將其刪除以獲得更多效能。 - **空字串錯誤** - 我們程式碼中的一個錯誤，如果沒有為這些列提供使用者輸入，我們將與作為查詢的 where 條件一部分的所有列的空字串 (“”) 進行比較。 - **ORM** - ORM 正在執行一個超級愚蠢的查詢來獲取資料。 這些是我在檢查程式碼和資料庫模式以及分析正在執行以獲取所需資料的查詢時發現的精確點。 ## 對提到的每個問題進行分析和測試。 ###<u>原因 1：索引</u> 在進行了一些谷歌搜尋並閱讀了人們的類似問題後，我發現我們的問題並不是那麼大。人們正在為數百萬行而苦苦掙扎，而我們的只是其中的一小部分，所以一定是我們做錯了什麼。 早期解決這些問題的社區提出了許多建議。我發現進行適當的索引會有很大幫助。 因此，為了進行測試，我從 beta 資料庫中獲取了提交內容，該資料庫擁有大約超過 **100k 記錄**。 在沒有任何最佳化的情況下，執行整個過程平均需要 **2.3 秒**。 （當然，這個時間不僅包括在資料庫上執行查詢的時間，還包括透過網路傳播資料的時間）  在向列加入索引後，我確實發現它縮短了幾毫秒的時間，但這還不夠。它仍然在 **2 秒** 左右，而且往往不止於此。 所以有點令人失望！無論如何，繼續下一個目標。 ### <u>原因 2：空字串錯誤</u> 因此，我們的時間從 **2.3** 秒縮短到了大約 2 秒，這對於索引來說並不算多。但後來我在我們的程式碼中發現了一個小錯誤，假設有四個輸入欄位供使用者根據四個不同的列鍵入和過濾結果。如果使用者沒有在任何輸入上鍵入任何內容（主要是在頁面首次載入時），且 API 呼叫會直接取得最新資料，而不進行任何過濾，僅進行連接和排序。 因此，在那一刻，我們為資料庫中的所有列傳遞了“”字串，這似乎無害，但實際上發生的情況是，資料庫正在對所有四列進行查找，您猜對了“”字串。所以進行了大量的查找，實際上什麼都沒有。 因此，當我將其更改為空（如empty/null）時（相當於從查詢中刪除where子句），查詢時間從**2.3秒變為1.3秒**。 如果您想知道使用使用者提供的實際輸入進行過濾需要多長時間。大約**500ms**（這是可以接受的）。 結論 - 即使您的資料庫使用所有可搜尋列進行索引，“”字串也不能很好地發揮作用。 好的，我們正朝著正確的方向前進。我們整整縮短了 1 秒，但我們仍然必須將其控制在 **200/150ms** 以下，所以還有很長的路要走。 ### <u>原因 3：不必要的連接</u> 在查詢提交時，我們正在與不需要的比賽和課程表進行連接。因此，當所有內容都加入到程式碼中時，我們只是刪除了它，但這表明審閱者並沒有給予太多關注（我是其中之一）。 ### <u>原因 4：ORM</u> 這是造成最多的問題.. 好.. 問題!!. 所以有一種叫做 **主動記錄模式** 的東西，TypeORM 為我們提供了使用類似 JSON 的物件產生 SQL 查詢的東西，一個例子就是。 ``` model.find({ select: { userName : true, firstName : true }, where: { userName : “SomeUsername” }, relations: { user : true, contest: true, problem: true }, order: { created_at : “ASC/DESC” , skip: 0, take: 10, }) ``` 因此，這使得開發變得快速、簡單，對於不擅長編寫原始 SQL 查詢的開發人員來說，感覺非常直觀，因為這是最抽象的版本，您實際上是在建立 JSON 物件來產生 SQL 查詢。 這種方法看起來不錯，而且大多數時候都有效，但在我們的例子中，它做了一些非常愚蠢的事情，我不會輸入它在做什麼，這樣你就可以自己看到查詢。 簡而言之，它正在執行兩個查詢，首先對於這種情況根本不需要，它可以通過我稍後編寫並測試的一個簡單的單個查詢輕鬆完成。 它不僅執行兩個單獨的查詢（原因尚不清楚，因為這是一個已知問題，有時在使用typeorm 的活動記錄模式時發生），它還將四個表連接兩次，每個查詢一次，然後還排序兩次各一次。 （這實際上沒有任何意義） 這也是表演受到最大打擊的地方。自己看看下面的查詢。 ``` SELECT DISTINCT `distinctAlias`.`Submission_id` AS `ids_Submission_id`, `distinctAlias`.`Submission_created_at` FROM (SELECT `Submission`.`id` AS `Submission_id`, ... more selects FROM `submission` `Submission` LEFT JOIN `problem` `SubmissionSubmission_problem` ON `SubmissionSubmission_problem`.`id`=`Submission`.`problemId` LEFT JOIN `user` `SubmissionSubmission_user` ON `Submission_Submission_user`.`id`=`Submission`.`userId`) `distinctAlias` ORDER BY `distinctAlias`.`Submission_created_at` DESC, `Submission_id` ASC LIMIT 10 ``` ``` SELECT `Submission`.`id` AS `Submission_id`, `Submission`.`language` AS `Submission_language`, `Submission`.`verdictCode` AS `Submission_verdictCode`, `Submission`.`tokens` ... shit ton of selects FROM `submission` `Submission` LEFT JOIN `problem` `SubmissionSubmission_problem` ON `SubmissionSubmission_problem`.`id`=`Submission`.`problemId` LEFT JOIN `user` `SubmissionSubmission_user` ON `Submission_Submission_user`.`id`=`Submission`.`userId` WHERE `Submission`.`id` IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) ORDER BY `Submission`.`created_at` DESC ``` 所以這兩個查詢是問題的主要原因，也是主要原因之一。 因此，我編寫了一個簡單的原始 SQL 查詢來執行與它嘗試使用 2 個單獨的查詢執行的完全相同的操作，查詢如下：- ``` SELECT Submission.id, Submission.language, Submission.verdictCode, ... FROM submission AS Submission LEFT JOIN problem ... LEFT JOIN user ... ORDER BY Submission.created_at DESC LIMIT 10 ``` 當我們執行這個查詢時，它的執行時間僅為 **100ms!!!** 因此，我們現在從 **1.3** 秒移至 **100ms**，總體從 **2.3** 秒移至 **100ms** 效能提升超過 **23 倍。** 之後我就去睡覺了。仍然需要做更多的測試，並嘗試找出邊緣情況（如果有），並提出為此編寫查詢的最佳方法。目前，我正在考慮使用 TypeORM 提供的儲存庫模式或查詢建構器模式。 第二天： 又來了.. ### <u>全文索引</u> **全文索引**可以提高從這些索引列中搜尋單字和短語的效率，我們也可以嘗試一下。 （這是我的同事 Jay 提出的一個非常好的觀點，它進一步提高了表現）。 ###<u>發現了一些更重要的點。</u> 在 MySQL 中最佳化具有唯一索引的資料列上的「LIKE」查詢時，可以採用一些策略來提高效能。以下是一些建議： 1. **索引優化：** - **使用全文索引：** 如果您的「LIKE」查詢涉及在列中搜尋單字或片語，請考慮使用全文索引而不是常規唯一索引。全文索引是專門為基於文字的搜尋而設計的，可以提供更快、更準確的結果。 - **使用排序規則：** 確保列的排序規則不區分大小寫和重音。這可以透過使用「utf8_general_ci」或「utf8mb4_general_ci」等排序規則來實現。它允許更有效地利用索引，因為搜尋變得不區分大小寫和重音。 2. **查詢最佳化：** - **前綴搜尋：**如果您的`LIKE`查詢在末尾使用通配符（例如，`column LIKE 'prefix%'`），索引仍然可以有效地使用。但是，如果通配符位於開頭（例如“column LIKE '%suffix'”），則不會使用索引。在這種情況下，請考慮使用替代技術，例如全文搜尋或儲存列的反向值以實現高效的後綴搜尋。 - **最小化通配符：** 模式開頭的通配符（`'%suffix'`）會使查詢速度明顯變慢。如果可能，請嘗試建立查詢，使通配符僅出現在模式的末尾（「前綴%」）。 - **參數綁定：** 如果您從應用程式內執行「LIKE」查詢，請使用參數綁定或準備好的語句，而不是直接連接查詢字串。這有助於防止SQL注入並允許資料庫更有效地快取執行計劃。 3. **快取和查詢結果：** - **快取查詢結果：** 如果`LIKE`查詢結果相對靜態或不需要即時，可以考慮實作像memcached或Redis這樣的快取機制。快取可以透過直接從記憶體提供結果來顯著縮短反應時間。 - **物化視圖：** 如果經常執行「LIKE」查詢且資料列的資料相對靜態，請考慮建立物化視圖來預先計算並儲存「LIKE」查詢的結果。如果查詢物化視圖所帶來的效能提升超過了額外的儲存和維護需求，則此方法可能會很有用。 值得注意的是，這些優化策略的有效性可能會根據您的特定用例而有所不同。 ### 經過所有測試後建議的改進點。 1. 修正將空字串傳遞到 where/過濾條件的問題。 2. 在效能至關重要的讀取操作中，轉而使用查詢建構器而不是活動記錄模式。 3. 在用於搜尋和過濾的欄位中新增索引。另外，在不唯一且用於搜尋的列上新增全文索引。 4. 刪除/避免不必要的連線。如果可能的話，重組架構以在必要時複製資料。 5. 使用 LIKE 運算子搜尋時，使用「prefix%」模式，而不是我們使用的預設模式「%suff+pref%」。使用前綴模式有助於資料庫使用索引並提供更好的結果。 儘管如此，我們成功地將查詢時間從 **7 秒** 降低到 **<=150 毫秒**，這樣做後感覺很好，因為這是我第一次涉足性能和優化並尋找從我們已有的資源中榨取更多資源的方法。 特別感謝[Mitesh Sir](https://www.linkedin.com/in/miteshskj/) 在這次調查期間指出了潛在的原因並引導我走向正確的方向，並一遍又一遍地重新啟動測試伺服器😂因為由於記憶體限制，在多次執行測試後，資料庫會變得非常慢。 如果您想更多地談論與這一切相關的內容，請在 X 上關注我，https://twitter.com/RishiNavneet ### 參考 1. https://github.com/typeorm/typeorm/issues/3857#issuecomment-714758799 2. https://github.com/typeorm/typeorm/issues/3857 3. https://stackoverflow.com/questions/714950/mysql-performance-optimization-order-by-datetime-field 4. https://stackoverflow.com/questions/22411979/mysql-select-millions-of-rows 5. https://dba.stackexchange.com/questions/20335/can-mysql-reasonously-perform-queries-on-billions-of-rows 6. https://stackoverflow.com/questions/38346613/mysql-and-a-table-with-100-millions-of-rows 7. https://github.com/typeorm/typeorm/issues/3191 PS - 這些改進很久以前就完成了，我只是懶得發布它😬。 --- 原文出處：https://dev.to/navneet7716/optimizing-sql-queries-h9j
如標題所示，在這篇文章中，我們將介紹您可以學習並用作下一個專案起點的開源 Web 應用程式。堅持到最後，因為那裡有超酷的獎勵等著你！ 在我們開始討論之前，先說幾句智慧之言（希望如此）： ## （開源）榜樣的重要性  **從頭開始一個新專案時，您可以做的最有幫助的事情之一就是選擇一個或多個角色模型。**例如，如果您正在建立一個新的生產力應用程式，您可能會關注Trello 等產品或體式。當然，您的應用程式不會相同，並且您可能會想到一些使您的應用程式獨一無二的核心差異，但仍然會有很多您不想重新發明的共享概念和機制。 即使您的角色模型是一個閉源應用程式，您仍然可以透過在野外觀察它來獲得很多價值 - 設計元素、UI、用戶旅程和使用的術語，... **但是現在想像一下，如果您決定學習的應用程式是開源的，並且您可以輕鬆地在 GitHub 上存取其完整原始程式碼 - 這將打開一個全新的可能性世界！** 接下來只需從“外面」並猜測幕後發生了什麼，現在您可以看到每一個細節並了解所做的每一個決定。架構、部署、API 設計、庫和使用的演算法 - 一切都在那裡供您查看！ ## 注意規模（也就是不要過度設計） 另一件需要記住的事情是您的專案目前所處的階段。下面，我們將看到開源 SaaS 應用程式的不同範例，從獨立駭客、「週末建置」副專案到企業級 Web 平台。 **儘管您可能會發現擁有數百萬用戶的專案是一個令人驚嘆的學習資源，但請記住，並非他們所做的一切都是您必須嚴格遵循的。由於他們每天遇到的用戶規模和數量龐大**，他們的架構和設計決策通常會更加複雜。如果您剛開始，最好堅持使用最簡單（但仍然合理）的方法，直到您希望需要更高級的方法。 > 從現在開始，對於我們提到的每個應用程式，我們將使用“T 卹尺寸”方法（S、M、L...），讓您大致了解其尺寸和複雜性（無論是在功能還是功能方面）。使用者。 現在，前言結束了，讓我們一起來看看一些令人驚嘆的開源應用程式，您可以立即開始學習：  ## [CoverLetterGPT](https://coverlettergpt.xyz/) - 人工智慧驅動的 SaaS 的完美起點 💾 **原始碼**：https://github.com/vincanger/coverlettergpt 👕 **尺寸**：S **🛠️ Stack**：Chakra UI、React、Node.js 和 Prisma，由 [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) 提供支持 [CoverLetterGPT.xyz](http://CoverLetterGPT.xyz) 是每個獨立駭客的夢想- **它是一個由GPT 支援的SaaS，完全開源，最重要的是，它是人們每天使用並付費的真實產品為了**！根據您的履歷和職位描述，該工具將產生一封專業撰寫的求職信。然後，您可以進一步調整每個段落的語氣或手動編輯。 它非常適合學習，因為它不太大，架構也很簡單，但它具有應用程式中可能需要的所有功能 - 社交身份驗證 (Google)、cron 作業、文件上傳、GPT 集成、透過 Stripe 進行支付集成，甚至可以透過比特幣付款！ CoverLetterGPT 由 React、Node.js 和 Prisma 製成，由 [Wasp 框架](https://github.com/wasp-lang/wasp) 提供支持，它負責所有管道並刪除大量樣板檔案。 **最好的部分是，當您準備好時，可以透過執行單一 CLI 命令來免費部署應用程式**：「wasp deploy」。 <center><h3>🚨注意🚨</h3></center> > 提示：Wasp 團隊最近發布了 [OpenSaaS](https://kdta.io/github-wasp-lang-open_3)，**一個完全免費且開源的 React 和 Node.js 樣板啟動器**。它包含提到的所有內容 + Tailwind、管理儀表板、登陸頁面、部落格等。 [在此處查看](https://kdta.io/github-wasp-lang-open_4) 以更快地開始使用。 ## Supabase Studio - 儀表板傑作🖼️  💾 **原始碼**：https://github.com/supabase/supabase/tree/master/apps/studio **👕 尺寸**：M/L **🛠️ 堆疊：** Next.js (React)、Tailwind [Supabase](https://supabase.com/) 是一個著名的開源專案，其核心是用 Elixir 編寫的。但是，由於我們在本文中專注於 Web 應用程式，因此我們將看一下 **Supabase Studio - 一個儀表板，您可以在其中查看和管理所有專案。它本身就是一部傑作，而且完全開源！** 該設計是使用 Tailwind 定制的，您可能希望在自己的專案中重複使用許多元素 - 用戶管理、表格、列表等。它還有自己的 AI 集成，用於編寫 SQL 查詢，效果出奇的好。 ## Papermark - 開源 DocSend 替代方案 ✉️  💾 **原始碼**：https://github.com/mfts/papermark 👕 **尺寸**：M **🛠️ 堆疊**：Next.js (React)、Tailwind、Prisma [Papermark](https://github.com/mfts/papermark) 最近受到社群的廣泛喜愛，尤其是其簡潔的設計和直覺的介面。雖然從外觀上看起來很簡單，但該應用程式包含許多功能，使一切順利執行：文件上傳、電子郵件發送、內建分析和自訂網域... **如果您正在建立涉及大量文件管理和使用者協作的專案**，這絕對是您應該考慮的專案。 ## [Crowd.dev](http://Crowd.dev) - 開發社群資料平台，使用 Vue 製作 📊👩💻  💾 **原始碼**：https://github.com/CrowdDotDev/crowd.dev **👕 尺寸**：M **🛠️ 堆疊：** Vue、Node.js [Crowd.dev](http://Crowd.dev) 是 GitHub 最新的後起之秀之一 - 它是一個用於監控社區活動的平台，無論是在 Slack 還是 Discord 上。如果您正在經營自己的開發者社區，那麼這樣的工具是必須具備的，以便了解正在發生的事情以及最活躍的成員是誰。 它在儀表板方面提供了很多功能，但它的另一個強項是**集成 - 如果您正在建置一個從外部源獲取和處理大量資料的應用程式，那麼這是您的首選角色模型**。如果你是 Vue 愛好者，那就加分了，因為這個專案就是用它製作的！ ## Habitica - 作為角色扮演遊戲的習慣追蹤器🐲⚔️  💾 **原始碼**：https://github.com/HabitRPG/habitica **👕 尺寸**：L **🛠️ 堆疊：** Vue、Bootstrap、SAAS、Node.js、MongoDB [Habitica](https://habitica.com/) 是我見過的最酷的網頁應用程式之一（他們也有 iOS 和 Android 應用程式） - 它可以幫助您透過角色扮演遊戲！想像 Trello 這樣的看板，但對於您完成的每項任務，您都可以獲得 XP 和金幣，甚至可以與朋友組隊接受任務。 Habitica 已經存在 10 年了，它通過 Vue、Node.js/Express 和 MongoDB 的經典堆疊完美地經受住了時間的考驗。 **如果您想了解建立了多麼豐富的互動式 UI，以及執行這種規模的專案需要什麼樣的架構，那麼這個應用程式絕對值得一試。**誰知道，您甚至可能最終成為居住自己！ ## 🏆 **獎勵** 🏆 Appflowy - Rust 和 Flutter 中的概念替代品 🤯  💾 **原始碼**：https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy **👕 尺寸**：M **🛠️ 堆疊：** Flutter、Rust 如果您走到這一步，您應該得到特別的待遇！這不是一個網絡應用程式，但它太酷了，我無法控制自己 - 它是**一個用 Rust 和 Flutter 建置的 Notion 替代品（因此可以做筆記）**！由於其本地優先的性質，用戶體驗非常流暢，並且它還將所有內容同步到雲端（如果您願意，您可以自行託管）。 **如果您一直在使用 Rust，但也在尋找一個可以每天使用的專案，Appflowy 可能是完美的選擇。** 它擁有從資料儲存到業務邏輯和 UI 的所有內容，全部都包含在其中一個包供您學習並查看您認為最有趣的內容。 ## 就是這樣！我很想聽聽你的訊息🫵  這就是我們今天的全部內容（*放下麥克風*），非常感謝您的閱讀！我希望您發現它有用和/或有趣。 我在撰寫本文時遇到了很多開源 Web 應用程式，很難只選擇其中 5 個。 **現在，我很想聽聽您的來信 - 您最喜歡的開源應用程式是什麼，以及您如何使用它們？寫在下面的評論👇** 謝謝您，下次再見！ 👋 --- 原文出處：https://dev.to/matijasos/5-beautiful-open-source-web-apps-to-learn-from-and-get-inspired-280f
對外行人來說，**K8s 代表Kubernetes**，數字8 代表**K** 和**s 之間的八個字母。** Kubernetes 在當前的技術環境中幾乎不可避免，但仍然不受歡迎，因為它的複雜性和陡峭的學習曲線。 基於終端的交互在這個故事中發揮著重要作用。如果您曾經有幸觀看一位經驗豐富的 DevOps 使用 Kubernetes 集群工作的方式，您可能會像看一位經驗豐富的武術家展示他的戰鬥技巧一樣看待他。這是因為透過終端完成的所有事情總是看起來更可怕，似乎需要多年的培訓。 🥋 現在的問題是：我們怎麼能讓這樣一個複雜的問題（甚至它的名字還被美化了）變得更有趣呢？好吧，以同樣的方式，我們讓一切變得更愉快 → 讓它變得更容易，讓它更漂亮！ 🎀 你可能會問，你會怎麼做呢？具有**圖形使用者介面**或簡稱 GUI！讓我們來看看在處理 Kubernetes 時為您提供使用者介面的**五個工具**。 ### 向我們展示您的支持🙏🏻  在開始之前，我們想提一下，我們已經安排了 [Product Hunt 的首次發布](https://www.producthunt.com/products/cyclops)！點擊“通知我”按鈕，以便在我們外出並準備好接收您的回饋時收到提醒 🔔 如果您為我們的[儲存庫](https://github.com/cyclops-ui/cyclops)加註星標並幫助我們在其他開發人員面前獲得我們的工具，我們將非常高興 ⭐ ## Kubernetes 儀表板 讓我們深入了解 **Kubernetes 管理的精髓工具** – [**Kubernetes 儀表板**](https://kubernetes.io/docs/tasks/access-application-cluster/web-ui-dashboard/)。它會自動與您的叢集捆綁在一起，提供 Kubernetes 環境的圖形概覽。您可以使用它來概覽叢集上執行的應用程式、將容器化應用程式部署到 Kubernetes 叢集以及管理叢集資源。 Kubernetes 儀表板不僅提供概述，還有助於排除故障。它提供對 Kubernetes 資源運作狀況的洞察，突出任何操作錯誤。 透過它，您還可以部署應用程式。您可以使用您編寫的清單或透過您剛剛填寫的表單來完成此操作。但是，值得注意的是，該表單雖然用戶友好，但缺乏基本範例之外的自訂靈活性。 雖然 K8s 儀表板是**萬能**，但許多人發現它是一個多面手，缺乏深入的功能。這種限制鼓勵我們探索更多工具，每種工具都是為特定目的而設計的，因此我們透過我們探索過的工具清單開始我們的旅程。  ##K9s 透過終端探索集群時，[**K9s**](https://k9scli.io/) 是你最好的朋友（明白了嗎？🐶）。它與 Vim 的互動風格有共同點，即使用快捷鍵和以 `:` 開頭的命令，但不要因此而洩氣。 K9s 密切關注 Kubernetes 活動，為資源互動提供**即時**資訊和直覺的命令。 它幾乎可以取代標準的“kubectl”，並且在與 Kubernetes 互動時不需要您身邊有“備忘單”。您只需選擇資源並深入到最低級別即可遍歷資源。這樣可以輕鬆提取日誌並存取其外殼。 K9s 可讓您查看每個資源的清單，並能夠編輯和套用變更。正如我所提到的，它**幾乎**取代了“kubectl”。區別之一是您**無法**透過 K9 部署新資源。 K9s 具有過濾資源並使用「/」指令進行搜尋的功能，可以更輕鬆地在資源海洋中找到您要尋找的資源或透過特定 pod 的日誌進行過濾。 螢幕頂部隨時可以使用的命令和快捷方式清單是一個不錯的設計，它的皮膚和插件自訂為您提供了額外實用程式的空間。  ## 獨眼巨人 如果您在處理清單檔案時遇到困難，[**Cyclops**](https://cyclops-ui.com/) 就是適合您的工具！ Cyclops 透過將清單轉換為基於 Web 的結構化形式，消除了處理清單時的混亂和複雜性，從而消除了手動配置和命令列互動的需要。 這使得具有不同技術專業知識水平的個人**更容易理解**部署過程。 在 Cyclops 的架構中，核心元件是 [Helm](https://helm.sh/) 引擎。 Helm 在 Kubernetes 社群中非常受歡迎；很可能你已經遇到過它。 Helm 的流行因其簡單的整合而發揮了 Cyclops 的優勢。  有了 Cyclops，您就不再局限於一刀切的方法。 **您可以自訂表單以滿足您的獨特需求。** 例如，團隊成員可以產生 Helm 圖表，讓其他人可以使用 Cyclops 定義必要的值，以實現輕鬆的應用程式部署。 一旦您聲明了應用程式的所需狀態，部署它就像單擊按鈕一樣簡單。此外，一旦部署應用程式，也可以透過 Cyclops 輕鬆更改所需狀態。 在 Cyclops 中，每個應用程式都列出了它使用的資源的詳細清單 - 部署、服務、pod 等，所有這些都在簡單的視圖中。您可以輕鬆追蹤它們的狀態，幫助您快速發現並修復應用程式中的任何問題。這就像有一個清晰的路線圖來導航和解決出現的任何問題。  ## 開發空間 考慮每次儲存程式碼時自動刷新本機伺服器的便利性和節省時間，從而提供程式碼變更的即時視覺化。 想像一下將這種流暢的體驗進一步應用到 Kubernetes 叢集中； [**DevSpace**](https://www.devspace.sh/) 讓這一切成為可能。借助 DevSpace，您可以在編碼過程中**即時部署應用程式**，從而促進快速迭代。 DevSpace 透過自動將變更套用到 K8s 叢集來簡化流程，而無需整個映像建置和部署管道。它在本地建立映像，而不將其推送到註冊表，儘管在開發過程中需要它的人可以使用自動推送映像的選項。 此外，DevSpace 具有一個使用者介面，雖然有些限制，但可以快速概述叢集中的所有 Pod。它允許您**輕鬆存取 Pod 日誌，甚至直接在其中執行命令**，從而增強您的開發工作流程。 儘管我專注於本地開發，但 DevSpace 也用於建立工作流程。您的所有工作流程都保存在一個檔案中，從而可以使用單一「devspace deploy」命令輕鬆在任何電腦上重現環境。  ## 庫貝前一個 與本文中提到的其他工具不同，[**Kubevious**](https://kubevious.io/) 無法更改叢集狀態。它僅用作可觀察性工具，重點關注集群中的潛在問題。它突出顯示了您可能執行的每種資源的潛在威脅和風險。 圖形視圖提供對容器、網路、暴露、RBAC 和 Helm 圖表的深入了解，以進行直觀的故障排除。 Kubevious 有一個**規則引擎**，有助於偵測並防止錯誤配置。它附帶了開箱即用的規則，但它也允許您建立自訂規則（例如，「不允許圖像位於*最新*標籤上」）。 它還配備了很酷的**時間機器**功能，允許用戶回到過去、審核應用程式、根本原因中斷和恢復清單，確保完全了解叢集歷史記錄。 我不得不提一下它提供的**全文**搜尋！您可以搜尋任何資源，而無需知道其特定名稱。一個很好的例子是，只需輸入「*port 3000*」即可搜尋使用特定連接埠的任何資源，Kubevious 就會找到您的資源。  ## 最後的想法 為了增強 Kubernetes 體驗，我們推出了五個令人愉悅的工具，每個工具都有其獨特的魅力，讓您的旅程更加順暢和愉快。 這些並不是為 Kubernetes 提供 UI 的唯一工具，但我們希望專注於一些可能不太知名的工具。 所有這些工具都是開源的，所以請嘗試一下；他們是免費的！ 我想用一個針對讀者的問題來結束這篇文章：您對 Kubernetes 的圖形表示有何看法？是否需要，或者「kubectl」是否佔據主導地位？ --- 原文出處：https://dev.to/cyclops-ui/five-tools-to-make-your-k8s-experience-more-enjoyable-5d85
是的，你沒聽錯，我的 GitHub 自述文件有淺色和深色模式，甚至是響應式的。在這篇文章中，我將簡要介紹我用來實現這一目標的技巧（以及使它變得困難的事情！） 但首先，讓我們看看我的個人資料在不同的螢幕尺寸和顏色偏好下是什麼樣子（或者親自嘗試一下 [GrahamTheDevRel 在 GitHub 上的個人資料](https://github.com/GrahamTheDevRel)！ ## 深色模式  ## 移動的 請注意以下部分的不同按鈕設計和佈局。 建立這些按鈕比您想像的要困難得多！  ## 燈光模式 我忍不住在英雄部分錶達了不同的訊息，當然我只是在開玩笑！ 🤣💗  ## 喔...我有沒有提到它是動畫的？ 請記住，前 5 個按鈕都是單獨的圖像！花了一點功夫才把它弄好！ ## 使用了一些技巧！ 好吧，所以你來這裡不僅僅是為了看我的個人資料！ （如果你這樣做了，也愛你！🤣💗） 不，你是來學一些技巧的，這樣你就可以自己做對吧？ 嗯，有一個“技巧”，然後只需一個 HTML 功能，您就可以自己完成此操作。 讓我們從最有趣的開始： ## 製作響應式按鈕和圖像的技巧！ 網站上的按鈕和英雄圖像是有趣的部分。 為了讓它們發揮作用，我們使用了許多人沒有聽說過的 SVG 功能「<foreignObject>」。 ## `<foreignObject>` 和 SVG 獲勝！ 這是使事物響應的最大技巧。 你看，在 markdown 文件中我們能做的事情非常有限（這就是為什麼我們看到人們使用 `<table>` 等進行佈局......ewww）。 但 SVG 有一個獨特的功能，[`<foreignObject>`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/SVG/Element/foreignObject)。 這允許您在 SVG 中包含許多內容，**包括 HTML 和 CSS。** 有了它，我們就有了更多的力量！ 您可以在 CodePen 的演示中看到（單擊按鈕可以更改外部容器的大小，它代表頁面上圖像的可用空間）： ### SVG 中 CSS 的 CodePen 演示 **一定要查看 html 面板**，所有技巧都在那裡！ https://codepen.io/GrahamTheDev/pen/mdomxyy 關鍵部分在這裡： ``` <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" fill="none"> <foreignObject width="100%" height="100%"> <div xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <!--we can include <style> elements, html elements etc. here now, with a few restrictions! Note it must be in xHTML style (so <img src="" /> not <img src="" > to be valid --> </div> </foreignObject> </svg> ``` 從那裡我們可以使用內聯 `<style>` 元素和標準 HTML 元素來建立響應式映像。 但您可能會注意到該演示中使用的標記的另一件事。 ## 圖片很吸引人！ 我將圖像（SVG 氣泡和我的圖像）作為 [`data` URL](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Basics_of_HTTP/Data_URLs ）。 這是因為所謂的[內容安全策略 (CSP)](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/CSP) 及其在 GitHub 上的實作方式。 現在我不會解釋 CSP，但本質上它們有一條規則：「嘿，除了當前上下文之外，不能從任何地方加載圖像」。 對於普通圖像來說這不是問題，但這是圖像中的圖像，並且該圖像的“上下文”就是其本身。 因此，如果我們嘗試在 SVG 中包含另一個圖像，它將來自不同的位置並破壞我們的 SVG。 幸運的是，「資料」 URI 被視為相同的上下文/來源。 這就是為什麼它們在我們的範例中使用的原因，如果您想自己實現的話，還需要考慮另一件事！ ## 最後一個技巧，「<picture>」元素且沒有空格。 我的意思是，這甚至不是一個技巧！ 我的自述文件中的最後 4 個框是響應式的（並尊重顏色偏好），但它們使用標準媒體查詢來工作。 這裡唯一的考慮是嘗試找到一個有效的斷點，恰好是 GitHub 上的 768px。 然後我建立了 4 組圖像： - 深色模式和桌面 - 黑暗模式和移動設備 - 燈光模式和桌面 - 燈光模式和移動。 ### 大或小圖像 為了獲得正確的圖像，我們在每個來源上對桌面（大）圖像使用“media =”（min-width：769px）`，對於移動（小）圖像使用“media =“max-width：768px）”放入我們的“<picture>”元素。 ### 淺色和深色模式 若要取得淺色或深色模式，我們使用[`prefers-color-scheme`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/@media/prefers-color-scheme)媒體查詢。 ### 結合我們的查詢和來源 然後我們只需設定「<picture>」元素來使用「(**寬度查詢**)和(顏色首選項)」的組合來選擇我們想要的來源： ``` <picture> <source media="(min-width: 769px) and (prefers-color-scheme: light)" srcset="readme/[email protected]"> <source media="(max-width: 768px) and (prefers-color-scheme: light)" srcset="readme/[email protected]"> <source media="(max-width: 768px) and (prefers-color-scheme: dark)" srcset="readme/[email protected]"> <img src="readme/[email protected]" alt="You will find me writing about tech, web dev, accessibility, breaking the internet and more over on DEV! Purple and neon pink design with Graham pointing at the next section" width="50%" title="My writing on DEV"> </picture> ``` 本身並不困難，但建立 4 種圖像變體非常耗時。 ### 沒有空格 我遇到了最後一個問題。 底部實際上由 4 個不同的圖像組成（是的，我必須為其建立 16 個不同的圖像...）。 這樣做的原因是每個部分都是一個可點擊的連結。 並不複雜，但有一個小問題要注意。 如果您想要讓兩個影像直接並排接觸（因此兩個影像的寬度均為 50%），則必須刪除錨點、圖片元素甚至這些圖片元素內的來源之間的所有空白。 否則 GitHub 會為你的元素加入一些邊距，並且它們將不會在同一行。 另外，儘管我刪除了所有空白，但我遇到了另一個限制，但第一行和第二行之間仍然有 8px 的間隙，您無法遺憾地刪除它（因此之間的線！）。 ## 包起來！ 我可能會在未來對內容安全策略、「<picture>」元素技巧，當然還有「<foreignObject>」做一些更深入的解釋。 這更多的是對概念的介紹，以便您可以自己使用它們，而不是教程。 但現在你已經了解我使用的技巧，我希望看到你建立一個比我的更漂亮的 GitHub 自述文件了！ 如果您這樣做，請在評論中分享！ 💪🏼🙏🏼💗 大家編碼愉快！ 💗 --- 原文出處：https://dev.to/grahamthedev/take-your-github-readme-to-the-next-level-responsive-and-light-and-dark-modes--3kpc
我正在寫這些隨機筆記作為**公開信，寫給我在 React**（更廣泛地說，開源）**社區**中深深信任的人。像是坦納·林斯利、勞裡·沃斯、卡西迪·威廉斯、麥可·傑克森、馬克·艾瑞克森、凱爾·馬修斯、蘇菲·阿爾珀特等人。 **在過去的幾個月裡，我一直對 React 感到矛盾**。它始於伺服器元件基本上在框架會議上宣布的日子，React 文件開始建議使用外部框架進行 React 開發。昨晚閱讀了 [Cassidy 的帖子](https://blog.cassidoo.co/post/annoyed-at-react/) 並分享了她的願景後，我也有表達我的擔憂的衝動。 **我在 2016 年愛上了 React**，當時 Angular 發布了 Angular 2，我們擔心會發生重大變化。我立即愛上了 React 社區，儘管我從未積極參與。 我記得蘇菲·阿爾珀特和丹·阿布拉莫夫之間的推文。我還記得 2016 年 Michele Bertoli 在 ReactJsDay（義大利）上的第一次演講，讓我眼前一亮。我無法忘記 2018 年版的 ReactJsDay，當時 Michael Jackson 在我們面前重新建立了大部分 React Router 實時編碼 - 那真是美好的日子！ 無論是作為 Web 開發機構還是現在作為產品公司，React 一直是我們的成功選擇。當我想起那一天（我相信是2020 年1 月2 日）時，我仍然很激動，當時我向Guillermo Rauch 展示了React Bricks 的第一個MVP，他是第一個相信這個專案的人，並給了我繼續下去的信心。 。 **然而，今天我看到兩個問題，讓我對 React 的喜愛少了一些**，並讓我擔心新開發人員可能會被它嚇倒：所有權和復雜性。 ## 所有權 至於所有權，我不是特別喜歡： 1. React [建議使用框架](https://react.dev/learn/start-a-new-react-project)啟動專案，建議使用三大主流開源框架之一，而不是僅使用反應。 2. 在框架會議期間，React Server 元件等新的 React 功能首次向社群的很大一部分介紹，就好像這只是一個框架成就一樣。 3. 最受歡迎的框架，它僱用了一些來自React 核心團隊的人員（這不是一件壞事，但肯定為他們提供了對開發的特權洞察力）使用金絲雀版本，而[React 的最後一個版本](https://github.com/facebook/react/releases) (18.2) 是2022 年6 月。透過這種方式，金絲雀功能進入了許多新React 專案的程式碼庫，成為“事實上的”穩定版本，但僅適用於 a可以安全地利用金絲雀功能的框架。 此外，諸如伺服器操作之類的功能（在雲端平台上託管時會觸發計量無伺服器函數呼叫）可能會增加未來前端應用程式的託管成本。雖然目前這不是問題，因為不存在壟斷，我們有選擇的自由，但**我希望**為社區提供一種方式**以保證明天仍然有多種選擇**可用。請理解，在這方面我不認為任何人是「邪惡的」。私人公司和社區之間的合作可以帶來偉大的成就。這只是一個分離關注點和責任的問題。 ## 複雜性 我從 1996 年開始建立網站，當時我 17 歲。當時，您建立了 HTML 檔案並將它們上傳到 FTP 伺服器上由 Web 伺服器提供服務的資料夾中。我管理自己的實體伺服器（Pentium 120），將其安置在當地的網路供應商。它在 Windows NT4 IIS 上執行作為 Web 伺服器，在 BIND 上執行 DNS，在 IPSwitch IMail 伺服器上執行電子郵件。一切都簡單明了。 如今，Web 開發變得更加強大，但也更加複雜。隨著轉譯器、捆綁器和框架的引入，我們已經失去了對幕後發生的事情的了解。然而，React 以其乾淨的單向資料流而脫穎而出。鉤子的事情變得有點複雜（它有一些幕後黑魔法:)，但它是可以管理的，並且最終是一個不錯的選擇。 **使用伺服器元件，一切都變得更加複雜，難以掌握**。而且，事實上它們是最廣泛使用的 React 框架的預設選擇，這在某種程度上迫使新手也學習這種新範例。我了解 RSC 的優勢，但現在我們甚至可以在同一個 React 框架內使用[兩種不同的方式](https://overreacted.io/the-two-reacts/)來建立東西。 我們最近完成了讓 React Bricks 函式庫與 RSC 相容的任務。這需要一個月的工作和數千行程式碼。然而，結果是，最終為開發者提供的 API 並不像以前那麼乾淨。我不確定為了輕微的效能提升而犧牲簡單性是否會真正使我們的客戶受益。儘管如此，由於它既是「預設」又是閃亮的新事物，我們必須擁有它。 **同時，隨著新框架的出現，React 世界之外發生了許多有趣的事情**。我不想成為新程式設計師現在就嘗試選擇他們的第一個框架，因為這個決定非常艱難。 React 是最受歡迎的，Vue 更容易使用，Svelte 是一個很酷的想法，Astro 真的很棒，然後還有由非常聰明和謙遜的 Ryan Carniato 開發的信號和 SolidJS。 Qwik 也非常聰明，我喜歡這種方法（它是由 React Bricks 的競爭對手建立的……但我非常尊重他們:)。所以……基礎框架的選擇已經這麼複雜了！ ## 一個夢？ 在這種複雜的場景中，**擁有一個「預設的官方」React 框架將是有益的，該框架涵蓋建立 SEO 友善網站的基本需求**，具有路由、SSG、SSR、ISR（以及所有排列）這些字母；）。我知道 Remix 團隊不會同意 SSG 的必要性，但我認為它有一個有效的用例。我希望它始終能夠在 Linux 機器上自行託管。 我設想這個預設框架由 React 社群開發，並有一個由來自 React 生態系統的公認貢獻者組成的**指導委員會（透過投票過程？）**。我知道通常開源不會以這種方式工作，但是......我夢想著這個“probi viri Fellowship of the Ring”做出決定。 這個預設框架**不應該旨在包含所有閃亮的新東西**，這些新東西可以在我使用和喜愛的 Remix 或 Next.js 等其他框架中找到。我相信它應該作為社區創造的堅實起點。我認為我們今天已經有了一些很棒的東西可以開始（坦納？）。 至於 RSC，我認為避免水合的概念很棒，但我們需要一種新型的伺服器客戶端整合來使它們易於使用。如果它們仍然很複雜，在當前的限制下，以簡單性換取效能對大多數網站來說不會有好處。無論如何，與 Qwik 之類的東西相比，RSC 可能在效能方面有所損失，因為它們執行相同的工作兩次，處理客戶端上序列化 JSON 的區塊。然而，這是需要單獨討論的材料。 ## 開放問題 所以，經過這麼長時間的意識流，我想向社區提出一些問題： 1. 您對React的未來有何看法？ 2. 您認為在沒有贊助公司但有選舉的指導委員會的情況下建立一個社區驅動的框架是否可行？這個獨立的指導委員會如何能夠得到社區或企業用戶的經濟支持，以保持其獨立性？ 馬泰奧·弗拉納 2023 年 1 月 16 日 --- 原文出處：https://dev.to/matfrana/react-where-are-you-going-5284
## 簡介 本文是一份指南，旨在透過易於使用且引人入勝的資源來幫助 Python 程式設計新手。從適合初學者的庫到互動式編碼平台，您應該找到最適合您的！  --- # 圖書館 以下 Python 函式庫易於使用，非常適合 Python 入門。  ## 1- [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) Taipy 是 Python 領域的一個新程式庫，非常適合用最少的程式碼建立強大的 Web 應用程式。使用 Taipy 開始使用 Web 應用程式。 🔑特點： - 豐富的互動性 - 為您的佈局、樣式等提供更多自訂功能（無需 CSS） - 多頁和多用戶應用程式 ---  您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏 --- ## 2- [海龜圖形](https://docs.python.org/3/library/turtle.html) 絕對初學者的起點。這個預先安裝的 Python 程式庫以有趣且直覺的方式教您 Python 程式設計的基礎知識。 --- ## 3- [EasyGUI](https://easygui.sourceforge.net/) 開始使用此庫的圖形使用者介面 (GUI)。 它的簡單性使其成為初學者建立基本 GUI 的首選。 --- ## 4- [Matplotlib](https://github.com/matplotlib/matplotlib) 這個小部件庫成為 Python 領域的首選是有充分理由的。憑藉廣泛的圖表類型，您可以繪製任何 2D 圖表。 該庫允許透過細粒度的圖形元素進行顯著的客製化。 --- ## 5- [Pandas](https://github.com/pandas-dev/pandas) 即使所有 Pythonista 都使用 Pandas，這個函式庫也很容易理解，並且允許您做很多事情。 您可以了解資料框和系列以及如何有效地處理資料。 🔑特點： - 從各種來源載入資料 - 重塑資料框 - 透過基本統計進行基本資料分析 --- ## 6-[桑尼](https://thonny.org/) Thonny 對於初學者來說是一個很棒的 IDE。 它具有幫助理解程式設計過程以及直接編寫和除錯 Python 程式碼的出色功能。您可以在這個輕鬆的環境中嘗試以前的庫。 --- # 編碼平台 程式設計平台提供類似學術的環境，非常適合快速、結構化的學習。  ## 7- [Datacamp](https://www.datacamp.com/) 這是我開始使用Python的平台，怎麼能不包括它呢？ Datacamp 是一個互動式學習平台，專注於圍繞資料科學和分析進行程式設計。他們有不同程度的課程，使其成為開始學習 Python 和資料分析概念的好地方。 --- ## 8-【程式碼實戰】(https://codecombat.com/) Code Combat 讓學習變得有趣，就像您在玩遊戲的同時學習 Python 一樣。 這個平台有一個世界，您可以在遊戲中提升角色，同時學習如何編碼。 這個網站適合年輕一代，但我建議任何年齡的初學者嘗試！ --- ## 9- [Sololearn](https://www.sololearn.com/) 這個平台透過他們的社區旋轉和發展。 Sololearn 專注於簡短的 Python 課程，是隨時隨地學習 Python 的絕佳工具。 --- # 教學與挑戰 教學和挑戰是透過小型且可管理的專案來增強和測試 Python 技能的絕佳方法。  ## 10- [Codechef](https://www.codechef.com/) 該網站以程式設計競賽為特色。 對於那些透過競賽學得更好的人來說，Codechef 適合您。它們提供各種挑戰來滿足所有程式設計等級的需求。 --- ## 11- [Codewars](https://www.codewars.com/) 該社區網站還提供程式設計挑戰。 這是使用 Python 學習和挑戰自己的好方法。 --- ## 12- [精通機器學習](https://machinelearningmastery.com/) Machine Learning Mastery 提供機器學習和 Python 的教學和書籍。 這些教程對我的一些機器學習專案很有幫助，我仍然不時回顧它們！ --- # 完整專案 使用 Python 建立整個專案是在現實場景中測試您的技能的好方法。一般來說，這些專案是對你的投資組合的一個很好的補充。  ## 13- [Kaggle](https://www.kaggle.com/) 這個平台是我測試 Python 和機器學習技能的首選平台。該平台展示資料科學專案。 Kaggle 也是加入到您的履歷中的一個很好的資源。 --- ## 14- [freeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org/) 儘管 freeCodeCamp 專注於 Web 開發，但該平台也使用 Python 專案。邊做邊學的好方法。 --- # 黑客松 黑客馬拉松是在動態和協作的環境中學習的好方法。參加黑客馬拉鬆在學術和專業上都很有價值。  ## 15- [駭客大聯盟](https://mlh.io/) MLH 為來自世界各地的學生舉辦黑客馬拉松。他們的黑客馬拉松可以在現場進行，也可以在網路上進行。 黑客馬拉松非常適合將 Python 技能應用到實際專案中。 此外，這是在面試或履歷中展示專案的好方法。 --- ## 16- [Devpost](https://devpost.com/) Devpost 是一個線上黑客馬拉松網站。他們提供的活動<在主題和獎品方面有很多選擇！ --- ## 結論 這些資源提供了多種方式來透過這些易於使用的函式庫、互動式學習平台和實際挑戰來啟動您的 Python 程式設計之旅。 ---  如果您有任何問題或回饋，請隨時與我們聯繫！ --- 原文出處：https://dev.to/taipy/python-playground-16-ways-to-get-started-4fgg
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