毫無疑問，掌握 Web 開發最有效的方法之一就是透過實作。雖然學習理論概念很重要，但將您的知識應用到現實世界的專案中才能真正鞏固您的技能。無論您是想要打下堅實基礎的初學者，還是尋求新挑戰的經驗豐富的開發人員，這裡有 25 個 Web 開發專案可以提高您的能力。 ### 學生成績管理系統 學生成績管理系統旨在為學生和大學提供一種快速且用戶友好的方式來存取和管理考試成績。學生可以登入查看他們的成績，新生可以選擇註冊。該系統旨在以易於理解的方式呈現結果。 **如何做：** 掌握前端、後端和資料庫程式設計的基礎知識後，從建立全端應用程式開始。利用HTML、CSS、JavaScript、PHP和MySQL實現使用者認證、結果顯示和註冊功能。  ### 線上程式碼編輯器（React） 該專案涉及使用 React 建立線上程式碼編輯器，允許使用者用各種程式語言編寫和執行程式碼。目標是建立一個用戶可以無縫編輯和測試原始程式碼的平台。 **如何做：** 先使用 HTML、CSS 和 React 進行前端工作。實現程式碼輸入、執行和結果顯示功能。專注於建立用戶友好的介面，以獲得流暢的程式碼編輯體驗。  ### 使用 React 進行 Amazon 克隆 Amazon Clone 專案圍繞著使用 React 建立 Amazon 線上商店的工作副本。該專案將幫助您了解有效的電子商務網站所需的元件並將它們應用到您的應用程式中。 **如何做：** 從 HTML、CSS 和 JavaScript 開始。使用 React 建立電子商務網站的不同部分，例如產品清單、購物車和結帳流程。整合動態資料並增強使用者介面。  ### 客戶關係經理 客戶關係管理器專案涉及建立一個後端 Web 應用程式，該應用程式允許建立、讀取、更新和刪除 (CRUD) 客戶資料。這是了解後端 Web 開發的基礎專案。 **如何做：** 利用 Node.js、Express.js 和 MongoDB 等技術來建立後端基礎架構。實施 CRUD 操作來管理客戶資料。開發一個用戶友好的介面，用於與客戶資料庫互動。  ### 排序展示台 排序可視化器專案旨在提供各種排序演算法的可視化表示。使用者可以觀察不同的演算法如何執行，並更深入地了解 JavaScript 的基本概念。 **具體操作方法：** 使用 HTML、CSS、Bootstrap 和 JavaScript 建立 Web 應用程式。實現冒泡排序、合併排序和快速排序等排序演算法的視覺化。允許用戶與視覺化進行交互，以增強他們的學習體驗。  ### 多人遊戲 – Connect4 多人遊戲 – Connect4 專案專注於建立具有多人遊戲功能的著名 Connect4 遊戲。它提供了學習一些重要的網路和遊戲設計基礎知識的機會。 **如何做：** 如果您想知道多人遊戲是如何開發的，或者您曾經想為週末製作一款遊戲，那麼這個專案適合您。使用 PyGame、Sockets 和遊戲編程為您和您的朋友建立多人 Connect4 遊戲。  ### YouTube 腳本摘要器 投入時間觀看可能比預期更長的電影變得相當具有挑戰性。有時，如果我們不能從他們那裡收集有用的訊息，我們的努力可能會徒勞無功。透過自動總結影片的文字記錄，我們可以輕鬆地發現這些影片中的關鍵主題，這節省了我們再次觀看整個影片的時間和精力。 **如何做到這一點：** 人們每天都會觀看 YouTube 影片，這些影片可以是指導性的、紀錄片的或任何其他持續時間較長的類型；考慮透過提供摘要資訊可以節省多少時間。該專案將是一個 chrome 擴展，它將向後端的 Rest API 發送請求，該 API 將向您發送 YouTube 腳本的摘要。  ### OurApp – NodeJS 中的社交媒體 Web 應用程式 現實應用程式 OurApp 的用戶可以進行交流、相互關注以及發布簡短的推文。掌握 HTML、CSS 和 JS 後，專案最適合想要使用 Nodejs 和 MongoDB 深入研究完整堆疊的人。 **怎麼做：** 你想成為能夠超越 HTML、CSS 和 JS 的全端開發人員嗎？建立這個完整的堆疊應用程式，以了解如何使用 NodeJS、MongoDB 和其他技術來建立現代、快速且可擴展的伺服器端 Web 應用程式。如果您想在磨練 NodeJS 技能的同時開發一些有趣的東西，那麼這個專案就是適合您的。您還可以免費註冊全端 Web 開發課程，這將幫助您成為您所在領域的傑出開發人員。  ### Codechef 通知 CodeChef 經常遇到伺服器過載問題，導致評審難以快速提供提交結果。留給編碼人員的唯一選擇是在一段時間後不斷檢查站點，看看結果是否存在。透過這個專案，我們希望消除審查提交頁面以確定提交結果的額外步驟。我們將自動執行檢索結果的過程並在準備好後立即通知使用者。 **如何操作：** Codechef 是一個流行的編碼實踐平台，但伺服器過載可能會導致結果延遲。此附加元件旨在透過自動化獲取結果並及時通知用戶的流程來節省時間。使用網路抓取或 API 來收集結果資訊並實作通知系統。  ### 使用 Dash 來視覺化和預測股票 該專案涉及使用 Dash（一種用於建立分析 Web 應用程式的 Python 框架）來視覺化和預測股票資料。它提供了將資料視覺化和機器學習概念應用於金融資料的機會。 **如何操作：** 如果您對股票市場感興趣，該專案將簡化股票資料的可視化。利用Python、Dash和相關函式庫進行資料視覺化。實施基於歷史資料預測股票趨勢的功能。  ### 線上程式碼編輯器 (JQuery) 線上程式碼編輯器可透過瀏覽器存取，並位於遠端伺服器上。儘管一些線上程式碼編輯器更像是完整的 IDE，但其他編輯器更像是具有語法突出顯示或程式碼完成等基本功能的文字編輯器。 **如何操作：** 使用 HTML、CSS、JavaScript 和 JQuery 建立線上程式碼編輯器。專注於透過語法突出顯示和程式碼完成等功能來增強使用者體驗。確保程式碼輸入和執行順利。  ### 模糊URL FuzzyURLs 涉及使用 Django（Python 的高級 Web 框架）建立 URL 縮短服務。它提供了建立 Web 應用程式的實務經驗，特別關注 URL 操作。 **如何做：** 從頭開始開發一個基於 Django 的 URL 縮短器。了解 URL 縮短服務的工作流程並實現建立、管理和重新導向短 URL 的功能。  ### 使用 React 進行 Slack 克隆 該專案旨在使用 React 建立 Slack 克隆，提供即時訊息和協作的平台。這是一個中高階專案，強調React-Redux和Firebase。 **如何做：** 應用 React-Redux 原理來建立一個類似 Slack 的 Web 訊息服務。利用 Firebase 實現即時資料庫功能。專注於建立響應靈敏且功能豐富的訊息傳遞應用程式。  ### Web 應用程式的 Node.js 驗證 了解使用 Node.js 為 Web 應用程式建立驗證系統。探索各種身份驗證技術，評估其優點和缺點，並實施改進。 **如何做：** 對於那些想要深入研究 Node.js 並了解建立安全身份驗證系統的複雜性的人來說，這個專案非常適合。實施使用者身份驗證、會話管理並探索增強安全性的方法。  ### TinyMCE 同義詞插件 為 TinyMCE 富文本編輯器建立一個插件，用於搜尋單字的同義詞並允許使用者將它們插入編輯器中。 **如何做到這一點：** 為 TinyMCE 開發一個自訂插件，整合一項功能，使用戶能夠搜尋同義詞並輕鬆地將它們插入到富文本編輯器中。了解 TinyMCE API 以實現無縫整合。  ### 迷宮裡的老鼠 建立一個基本的 React Web 應用程式，顯示老鼠從帶有預設障礙的方形迷宮的左上角到右下角可以採取的所有可能路徑。 **具體操作方法：** 建立一個簡單的 React Web 應用程式來直觀地呈現經典的 Rat in the Maze 謎題。實施功能來展示老鼠穿過迷宮的所有潛在路徑。  ### 簡歷產生器 Web 應用程式 使用 ReactJS 和 NodeJS 建立一個用於建立履歷的 Web 應用程式。該專案將指導您完成建立簡歷產生器的步驟，並提供一種實用的方法來支援個人製作簡歷。 **如何做：** 深入研究 ReactJS 和 NodeJS 來開發一個用戶友好的簡歷產生器。實施加入個人詳細資訊、教育背景、工作經驗和技能的功能。專注於建立動態且可自訂的履歷模板。  ### Markdown 編輯器 建立一個 Markdown 編輯器，讓使用者編寫 Markdown 並預覽渲染的 HTML。 Markdown 是一種基於網路的文字格式化系統，廣泛用於部落格文章、文件等。 **如何做：** 使用 HTML、CSS 和 JavaScript 開發 Markdown 編輯器。使用戶能夠編寫 Markdown 程式碼並查看渲染的 HTML 的即時預覽。使用粗體文字、圖像和清單等功能增強編輯器。  ### 450 DSA 追蹤器 450 DSA Tracker 旨在協助使用者追蹤解決 450 道資料結構和演算法問題的進度。它利用 TypeScript、React.js 的 reducer 和 context API 以及即時瀏覽器 IndexedDB 來快取資訊。 **具體操作方法：** 使用 TypeScript 和 React.js 實作 Web 應用程式，以追蹤解決資料結構和演算法問題的進度。利用reducer 和context API 進行狀態管理，並利用IndexedDB 進行即時瀏覽器快取。  ### 待辦事項網頁應用程式 使用 Node.js 框架 Adonis.js 建立待辦事項 Web 應用程式。了解 HTTP、REST API 和 CRUD 操作，同時建立用於管理待辦事項清單的後端 API。 **如何操作：** 使用 Adonis.js 為待辦事項 Web 應用程式建立 CRUD API。使用 Postman 測試 API 並建立用於新增、更新和刪除任務的後端功能。獲得使用後端框架的經驗。  ### 兩個真相和一個謊言遊戲 Slack 機器人 開發一個 Slack 機器人，用於在 Slack 工作區中玩「兩個真相和一個謊言」遊戲。該專案利用 JavaScript 和 Node.js 為工作區成員建立一個有趣的互動式遊戲。 **如何做：** 建立一個 Slack 機器人，以促進「兩個真相和一個謊言」遊戲。使用 JavaScript 和 Node.js 處理 Slack 工作區中的互動。實現用戶共享陳述並猜測哪一個是錯誤的功能。  ### 使用 Chromakey（綠幕）效果進行即時視訊處理 探索視訊處理中使用的色度（綠幕）效果。使用 HTML、CSS 和 JavaScript 建立 Web 應用程式，以背景影片或圖像取代綠幕。 **具體操作方法：** 開發一個處理即時視訊並應用色鍵效果的 Web 應用程式。使用 HTML、CSS 和 JavaScript 操作影片幀並用背景影片或圖像替換綠幕。  ### WhatsApp 網頁克隆 使用 React 和 Firebase 開發具有即時訊息功能的 WhatsApp Web 克隆。 **如何操作：** 使用 React 建立使用者介面並使用 Firebase 實現即時資料庫功能，打造流暢的訊息體驗。  ### WhatsApp 上的電子郵件提醒 設定新電子郵件的 WhatsApp 提醒以簡化電子郵件管理和通知。 **如何操作：** 使用自動化平台 Twilio 建立一個工具，從收件匣中獲取詳細資訊並在 WhatsApp 上發送警報。  ### 天氣預報應用程式 使用 Streamlit 函式庫和 OpenWeatherMap API 為天氣預報應用程式建立響應式前端。 **如何操作：** 利用 Python 和 Streamlit 可視化天氣資料並與 OpenWeatherMap API 互動以獲取即時天氣資訊。  ### 總結 這個 Web 開發專案的彙編提供了各種各樣的挑戰，使您能夠提高跨不同技術和概念的技能。無論您對全端開發、資料視覺化、遊戲設計還是自動化感興趣，這些專案都可以提供有價值的幫助 --- 原文出處：https://dev.to/mukeshkuiry/25-web-development-projects-you-must-work-on-2024-4onl
假設你有一個段落。 ``` <p id="target">rainbow 🌈</p> ``` 你需要用JS改變它的顏色。你有什麼選擇？ ## 1. 內聯樣式 最直接的路徑。從 DOM 查詢元素並變更其內聯樣式。 ``` document.getElementById('target').style.color = 'tomato'; ```  簡短而簡單。 ## 2. 全域樣式 另一種選擇是建立 `<style>` 標籤，用 CSS 規則填充它並將標籤附加到 DOM。 ``` var style = document.createElement('style'); style.innerHTML = ` #target { color: blueviolet; } `; document.head.appendChild(style); ```  ## 3. CSSOM 插入規則 第三種選擇鮮為人知。我們將使用 [CSSStyleSheet](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/CSSStyleSheet) `insertRule` 方法。 ``` var style = document.createElement('style'); document.head.appendChild(style); style.sheet.insertRule('#target {color: darkseagreen}'); ``` 雖然它可能看起來與第二個選項相似，但它絕對不同。  正如您在 Chrome 開發工具中看到的那樣，“<style>”標籤為空，但樣式（深海綠顏色）已應用於該元素。此外，顏色無法透過開發工具更改，因為 Chrome 不允許[編輯動態 CSS 樣式](https://bugs.chromium.org/p/chromium/issues/detail?id=387952)。 其實這樣的行為才是寫這篇文章的動機。由於性能原因，流行的 CSS-in-JS 庫 [Styled Components](https://www.styled-components.com/) 使用此功能在生產模式下注入樣式。在特定專案或環境中，此功能可能不受歡迎，有些人在專案問題中抱怨它。 ## 4.可建構樣式表（2019 年 7 月更新） 現在可以從 JavaScript 建立 `CSSStyleSheet` 物件。 ``` // Create our shared stylesheet: const sheet = new CSSStyleSheet(); sheet.replaceSync('#target {color: darkseagreen}'); // Apply the stylesheet to a document: document.adoptedStyleSheets = [sheet]; ``` 更多詳細資訊請參閱[此處](https://developers.google.com/web/updates/2019/02/constructable-stylesheets)。 此選項僅對 Chrome 有效，因此請謹慎使用。 您知道使用 javascript 新增樣式的其他選項嗎？這些天你的首選選擇是什麼？ 謝謝閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/karataev/set-css-styles-with-javascript-3nl5
想要 **在 2024 年掌握前端 Web 開發？** 無論您是渴望開始前端開發之旅還是希望提升您的技能，我們都能滿足您的需求。 這裡有 9 個令人興奮的專案，它們將使您能夠在 2024 年掌握前端開發。為了加速您的學習過程，每個專案都配有專用資源。 讓我們深入研究並將您的編碼願望變成現實！ 🚀 ### 1. 說故事作品集網站 建立一個引人入勝的說故事作品集網站來展示您的技能和專案。使用動畫和過渡來吸引訪客。 **您將學到什麼：** 該專案將提高您建立個人作品集、將動畫與 CSS 和 JavaScript 結合的能力。您還將透過網頁設計深入了解如何有效地講述故事。 **技術堆疊：** HTML、CSS、JavaScript、GSAP（GreenSock 動畫平台）。 **資源：** [說故事作品集教學](https://youtu.be/0fYi8SGA20k?si=lgzXlqL7m2aK3nzg)  ### 2. 電影搜尋應用程式 使用 React Hooks 建立電影搜尋應用程式。用戶可以搜尋電影、查看詳細資訊並發現新上映的電影。 **您將學到什麼：** 透過這個專案，您將掌握使用 React Hooks 進行狀態管理、非同步資料擷取和響應式設計。此外，您還將深入了解如何處理使用者輸入和管理複雜的資料結構。 **技術堆疊：** React Hooks、Axios、CSS（flexbox/grid）和電影資料庫（IMDB）API。 **資源：** [電影搜尋應用程式教學](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-a-movie-search-app-using-react-hooks-24eb72ddfaf7/)  ### 3. 任務管理應用程式 開發具有任務建立、完成追蹤和類別組織等功能的任務管理應用程式。 **您將學到什麼：** 該專案將加深您對 React 中的狀態管理、CRUD 操作以及用於任務管理的使用者友好介面的實現的理解。 **技術堆疊：** React、useState、useEffect、localStorage、CSS。 **資源：** [任務管理應用教學](https://youtu.be/m4MDt7UUu1w?si=EcCbIMtkmHZIsWPS)  ### 4. 互動式履歷表產生器 建立一個互動式履歷產生器來展示您的職業歷程。包括教育、工作經驗和技能部分。 **您將學到什麼：** 透過這個專案，您將掌握表單處理、動態內容呈現和建立互動式使用者介面的藝術。這是提高你的 React 技能的絕佳機會。 **技術堆疊：** React、表單處理、CSS（樣式元件）。 **資源：** [互動式履歷產生器播放清單](https://youtube.com/playlist?list=PLrL9i_Ka3T0caA37TXSlicITQl1pp_3Ry&si=UhftAkbYr_eYaxJZ)  ### 5.產品落地專案 開發一個產品登陸頁面，重點宣傳特定產品或服務。針對各種螢幕尺寸實施響應式設計。 **您將學到什麼：** 本專案將加深您對響應式網頁設計的理解，包括媒體查詢、Flexbox 和網格佈局。您還將提高建立具有視覺吸引力的登陸頁面的技能。 **技術堆疊：** HTML、CSS（Flexbox/Grid）、響應式設計。 **資源：** [產品登陸頁面教學](https://youtube.com/playlist?list=PL07efmqYWHZ8jroJAkkFB2s4ZKpVNCOQa&si=ZI375j0QMaN7rpdn)  ### 6. 使用 GitHub API 的個人資料頁面 建立一個個人資料頁面，從 GitHub API 取得資料，顯示使用者資訊、儲存庫和貢獻熱圖。 **您將學到什麼：** 該專案將增強您使用 API、處理非同步資料以及建立具有視覺吸引力的使用者設定檔的技能。您還將獲得將第三方 API 整合到應用程式中的經驗。 **技術堆疊：** React、GitHub API、CSS。 **資源：** [GitHub API 設定檔教學](https://dev.to/falanatolu/using-github-api-to-fetch-and-display-a-github-user-profile-26g6)  ### 7.響應式部落格網站 開發一個響應式部落格網站，其中包含針對各種裝置優化的文章清單、單一文章頁面和導航選單等功能。 **您將學到什麼：** 該專案將提高您建立複雜佈局的技能，並專注於回應能力。您將獲得建立導航結構和優化不同螢幕尺寸的使用者體驗的經驗。 **技術堆疊：** HTML、CSS (Flexbox/Grid)、JavaScript。 **資源：** [響應式部落格網站教學](https://youtu.be/NNQuhOeM0mI?si=RjNPOIm-otDhMTsE)  ### 8. 使用 Lottie 檔案的動畫天氣應用程式 使用 Lottie 檔案建立帶有動畫天氣圖示的天氣應用程式。提供與當前天氣狀況對應的即時天氣資訊和動畫。 **您將學到什麼：** 該專案將擴展您將外部庫 (Lottie) 整合到專案中的技能。您還將獲得使用即時資料 API 和實現動態動畫的經驗。 **技術堆疊：** React、Lottie、OpenWeatherMap API、CSS。 **資源：** [動畫天氣應用教學](https://youtu.be/pFvWwFua6mw?si=Xut6cKy10rV1DpFd)  ### 9.SaaS 登陸頁面 設計並建置軟體即服務 (SaaS) 產品的登陸頁面。強調簡潔的設計、有效的文案和引人注目的號召性用語元素。 **您將學到什麼：** 該專案將提高您建立以行銷為導向的登陸頁面的技能，並專注於用戶轉換。您還將深入了解有說服力的設計和有效使用配色方案的原則。 **技術堆疊：** React、Tailwind CSS、文案。 **資源：** [SaaS 登陸頁面教學](https://youtube.com/playlist?list=PLz_5rPRIvGEBDvyf-HIIDHjsPppnuXtFG&si=JIpCCIbz4QW8v9o4)  踏上這些令人興奮的專案，在 2024 年掌握前端 Web 開發。每個專案都提供一系列獨特的挑戰和學習機會，讓您具備在動態 Web 開發領域脫穎而出所需的技能。快樂編碼！ 🚀 --- 原文出處：https://dev.to/mukeshkuiry/9-projects-to-master-frontend-web-development-in-2024-with-resource-d0k
## 第 1 部分：將 MongoDB 與 Flask 結合使用 你好！在本系列的最後一個[部分](https://dev.to/paurakhsharma/flask-rest-api-part-0-setup-basic-crud-api-4650)中，我們學習瞭如何建立基本的“ CRUD” ` 使用 python `list` 的 REST API 功能。但這不是現實世界應用程式的建構方式，因為如果您的伺服器重新啟動或上帝禁止崩潰，那麼您將丟失伺服器中儲存的所有資訊。為了解決這些問題（以及許多其他問題），使用了資料庫。所以，這就是我們要做的。我們將使用 [MongoDB](https://docs.mongodb.com/manual/) 作為我們的資料庫。 如果您剛從這部分開始，您可以在[此處]找到我們迄今為止編寫的所有程式碼（https://github.com/paurakhsharma/flask-rest-api-blog-series/tree/master/Part% 20 -%200）。 在開始之前，請確保您已在系統中安裝了 MongoDB。如果您還沒有安裝，可以安裝 [Linux](https://docs.mongodb.com/manual/administration/install-on-linux/)、[Windown](https://docs.mongodb.com/手冊/教學/install-mongodb-on-windows/）和[macOS]（https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-os-x/）。 主要有一些流行的函式庫可以讓 MongoDB 的使用變得更容易： 1) [Pymongo](https://api.mongodb.com/python/current/) 是 MongoDB 的低階 Python 包裝器，使用 `Pymongo` 類似於直接編寫 MongoDB 查詢。 以下是使用“Pymongo”更新“id”與給定“id”相符的電影名稱的簡單範例。 ``` db['movies'].update({'_id': id}, {'$set': {'name': 'My new title'}}) ``` `Pymongo` 不使用任何預先定義的模式，因此它可以充分利用 MongoDB 的無模式特性。 2) [MongoEngine](http://docs.mongoengine.org/) 是物件文件映射器，它使用文件模式，使 MongoDB 的使用變得清晰、更容易。 這是使用“mongoengine”的相同範例。 ``` Movies.objects(id=id).update(name='My new title') ``` 「Mongoengine」對資料庫中的欄位使用預先定義架構，這限制了它使用 MongoDB 的無架構性質。 正如我們所看到的，雙方都有各自的優點和缺點。因此，請選擇最適合您的專案的一種。在本系列中，我們將學習“Mongoengine”，如果您希望我也介紹“Pymongo”，請在下面的評論部分告訴我。 為了在我們的`Flask` 應用程式中更好地使用`Mongoengine`，有一個很棒的`Flask` 擴展，名為[Flask-Mongengine](http://docs.mongoengine.org/projects/flask- mongoengine/en/latest/)。 那麼，讓我們開始安裝「flask-mongoengine」。 ``` pipenv install flask-mongoengine ``` *注意：由於`flask-mongoengine` 是在`mongoengine` 之上建造的，所以在安裝Flask-mongoengine 時會自動安裝，而且`mongoengine` 是在`pymongo` 之上建造的，所以它也會被安裝* 現在，讓我們在「movie-bag」中建立一個新資料夾。我將其稱為“資料庫”。在「database」資料夾中建立一個名為「db.py」的檔案。另外，建立另一個檔案並將其命名為“models.py” 讓我們看看文件/資料夾現在是什麼樣子。 ``` movie-bag │ app.py | Pipfile | Pipfile.lock └───database │ db.py └───models.py ``` 現在，讓我們深入探討有趣的部分。 首先，讓我們透過將以下程式碼新增至「db.py」來初始化我們的資料庫 ``` #~movie-bag/database/db.py from flask_mongoengine import MongoEngine db = MongoEngine() def initialize_db(app): db.init_app(app) ``` 在這裡，我們導入了“MongoEngine”並建立了“db”物件，並定義了一個函數“initialize_db()”，我們將從“app.py”中呼叫該函數來初始化資料庫。 讓我們在“models”目錄中的“movie.py”中編寫以下程式碼 ``` #~movie-bag/database/models.py from .db import db class Movie(db.Document): name = db.StringField(required=True, unique=True) casts = db.ListField(db.StringField(), required=True) genres = db.ListField(db.StringField(), required=True) ``` 我們剛剛建立的是資料庫的文件。因此，使用者無法新增此處定義的其他欄位。 這裡我們可以看到「Movie」文件有三個欄位： 1）`name`：是一個`String`類型的字段，我們在這個字段上也有兩個約束。 - “必需”，這意味著用戶在不提供標題的情況下無法建立新電影。 - “唯一”，這意味著電影名稱必須是唯一的，不能重複。 2) `casts`：是一個`list`類型的字段，其中包含`String`類型的值 3) `genres`: 與`casts`相同 最後，我們可以在「app.py」中初始化資料庫，並更改「view」函數（處理 API 請求的函數）以使用我們先前定義的「Movie」文件。 ``` #~movie-bag/app.py -from flask import Flask, jsonify, request +from flask import Flask, request, Response +from database.db import initialize_db +from database.models import Movie app = Flask(__name__) -movies = [ - { - "name": "The Shawshank Redemption", - "casts": ["Tim Robbins", "Morgan Freeman", "Bob Gunton", "William Sadler"], - "genres": ["Drama"] - }, - { - "name": "The Godfather ", - "casts": ["Marlon Brando", "Al Pacino", "James Caan", "Diane Keaton"], - "genres": ["Crime", "Drama"] - } -] +app.config['MONGODB_SETTINGS'] = { + 'host': 'mongodb://localhost/movie-bag' +} + +initialize_db(app) [email protected]('/movies') -def hello(): - return jsonify(movies) [email protected]('/movies') +def get_movies(): + movies = Movie.objects().to_json() + return Response(movies, mimetype="application/json", status=200) [email protected]('/movies', methods=['POST']) -def add_movie(): - movie = request.get_json() - movies.append(movie) - return {'id': len(movies)}, 200 [email protected]('/movies', methods=['POST']) + body = request.get_json() + movie = Movie(**body).save() + id = movie.id + return {'id': str(id)}, 200 [email protected]('/movies/<int:index>', methods=['PUT']) -def update_movie(index): - movie = request.get_json() - movies[index] = movie - return jsonify(movies[index]), 200 [email protected]('/movies/<id>', methods=['PUT']) +def update_movie(id): + body = request.get_json() + Movie.objects.get(id=id).update(**body) + return '', 200 [email protected]('/movies/<int:index>', methods=['DELETE']) -def delete_movie(index): - movies.pop(index) - return 'None', 200 [email protected]('/movies/<id>', methods=['DELETE']) +def delete_movie(id): + Movie.objects.get(id=id).delete() + return '', 200 app.run() ``` 哇！變化很多，讓我們一步一步地進行變化。 ``` -from flask import Flask, jsonify, request +from flask import Flask, request, Response +from database.db import initialize_db +from database.models.movie import Movie ``` 這裡我們刪除了“jsonify”，因為我們不再需要，並加入了“Response”，我們用它來設定回應的類型。然後我們從之前定義的「db.py」導入「initialize_db」來初始化資料庫。最後，我們從“movie.py”導入“Movie”文件 ``` +app.config['MONGODB_SETTINGS'] = { + 'host': 'mongodb://localhost/movie-bag' +} + +db = initialize_db(app) ``` 這裡我們設定 mongodb 資料庫的配置。這裡主機的格式為「<host-url>/<database-name>」。由於我們已經在本地安裝了 mongodb，因此我們可以從“mongodb://localhost/”存取它，並且我們將資料庫命名為“movie-bag”。 最後，我們初始化資料庫。 ``` [email protected]('/movies') +def get_movies(): + movies = Movie.objects().to_json() + return Response(movies, mimetype="application/json", status=200) + ``` 在這裡，我們使用“Movies.objects()”從“Movie”文件中獲取所有物件，並使用“to_json()”將它們轉換為“JSON”。最後，我們傳回一個「Response」物件，其中我們將回應類型定義為「application/json」。 ``` [email protected]('/movies', methods=['POST']) + body = request.get_json() + movie = Movie(**body).save() + id = movie.id + return {'id': str(id)}, 200 ``` 在「POST」請求中，我們首先取得發送的「JSON」和一個請求。然後我們使用“Movie(**body)”請求中的欄位來載入“Movie”文件。這裡的「**」稱為擴充運算符，在 JavaScript 中寫為「...」（如果您熟悉的話）。顧名思義，它的作用是傳播「dict」物件。 <br/> 所以，`Movie(**body)` 變成了 ``` Movie(name="Name of the movie", casts=["a caste"], genres=["a genre"]) ``` 最後，我們保存文件並獲取其“id”，我們將其作為回應返回。 ``` [email protected]('/movies/<id>', methods=['PUT']) +def update_movie(id): + body = request.get_json() + Movie.objects.get(id=id).update(**body) + return '', 200 ``` 這裡我們先找到與請求中發送的「id」相符的Movie文件，然後更新它。這裡我們也應用了擴充運算子將值傳遞給「update()」函數。 ``` [email protected]('/movies/<id>', methods=['DELETE']) +def delete_movie(id): + Movie.objects.get(id=id).delete() + return '', 200 ``` 與此處的“update_movie()”類似，我們獲取與給定“id”匹配的電影文件並將其從資料庫中刪除。 哦，**我剛剛想起來**，我們還沒有將 API 端點加入到“GET”，僅從我們的伺服器獲取一個文件。 讓我們加入它： 在 `app.run()` 上方加入以下程式碼 ``` @app.route('/movies/<id>') def get_movie(id): movies = Movie.objects.get(id=id).to_json() return Response(movies, mimetype="application/json", status=200) ``` 現在您可以從 API 端點「/movies/<valid_id>」取得單一影片。 要執行伺服器，請確保您位於“movie-bag”目錄。 然後執行 ``` pipenv shell python app.py ``` 在終端機中啟動虛擬環境並啟動伺服器。 哇！恭喜您已經走到這一步了。要測試API，請使用我們在[上一篇]((https://dev.to/paurakhsharma/flask-rest-api-part-0-setup-basic-crud-api-4650)) 中使用的“ Postman」本系列的一部分。 您可能已經注意到，如果我們向端點發送無效資料，例如：沒有名稱或其他字段，我們會收到“HTML”形式的不友善錯誤。如果我們嘗試取得資料庫中不存在的「id」影片文件，那麼我們也會收到「HTML」回應形式的不友善錯誤。這並不是一個精心建構的 API 的例外行為。我們將在本系列的後面部分中了解如何處理此類錯誤。 ### 我們從本系列的這一部分學到了什麼？ - `Pymongo` 和 `Mongoengine` 之間的差異。 - 如何使用「Mongoengine」建立文件架構。 - 如何使用「Mongoengine」執行「CRUD」操作。 - Python 擴充運算子。 您可以在[此處]找到這部分的完整程式碼(https://github.com/paurakhsharma/flask-rest-api-blog-series/tree/master/Part%20-%201) 在下一部分中，我們將學習如何使用「Blueprint」來更好地建立 Flask 應用程式。以及如何使用“flask-restful”以最少的設定遵循最佳實踐，更快地建立 REST API 直到那時快樂編碼😊 --- 原文出處：https://dev.to/paurakhsharma/flask-rest-api-part-1-using-mongodb-with-flask-3g7d
 在過去的十年裡，我一直是一名全端開發人員，建置了像[gitup](https://gitup.dev/) 這樣的較小專案和像[crosspublic](https://github.com/github-20k/) 這樣的更大專案跨公共）。 多年來，我測試了不同的工具： 1. 提高工作效率 2. bug 更少 3. 少寫程式碼 我整理了一系列庫來幫助您開發我每天使用的優秀 NextJS 東西，並解釋了您可以用它們做什麼。 **讓我們深入了解一下。**  --- # 1. [Trigger.dev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 使用 NextJS，我總是需要幫助來處理與後台作業相關的所有事情。 它可以是在背景執行的 cron 作業，用於傳送電子郵件或處理系統中的新使用者管道。 這導致我執行另一台伺服器來處理這些作業，無論是外部 EC2 伺服器還是帶有事件橋的無伺服器功能。 這會導致我支付額外的服務費用（管理更多服務）並自行管理水平擴展（在某些時候）。 [Trigger.dev](http://Trigger.dev) 改變了這一點，在 NextJS（以及許多其他）之上提供後台作業。 他們也知道如何解決 NextJS 無伺服器逾時限制來處理長時間執行的作業。  --- ## 2. [Prisma](https://www.prisma.io) Prisma 不是 NextJS 特有的。它是一個與資料庫一起使用的 ORM。 ORM 是資料庫查詢的統一包裝器。 它保持良好的結構，並允許您在不同的資料庫提供者之間快速更改。 雖然您可以使用很多 ORM，但 Prisma 的獨特之處在於為您的查詢提供 Typescript 支持，使一切速度提高 100 倍。 NextJS 在預設配置中使用了 typescript，使其成為完美的匹配。  --- ## 3. [NextAuth.js](https://next-auth.js.org) 假設您要實現任何服務提供者身份驗證，例如 Facebook / Google / GitHub (oAuth)。 在這種情況下，您必須為每個提供者建立實作或使用外部服務，例如 [Auth0](https://auth0.com/) 或 [Clerk](https://clerk.com/)。 如果您打算自行執行此操作，NextAuth 提供了豐富的實現，以便您只需提供正確的金鑰即可輕鬆新增它們。 一旦您登錄，他們也會處理授權。 *Next.JS auth 可以與 Prisma 開箱即用。*  --- ## 4. [下一個網站地圖](https://github.com/iamvishnusankar/next-sitemap) 在伺服器上部署 NextJS 後，您需要協助 google 索引所有頁面。 如果您可以告訴 Google 您網站上的所有頁面，那就更好了。 為此，您可以建立一個列出所有頁面的 sitemap.xml 檔案。 您可以輕鬆地使用 Next-Sitemap 來實現這一點。  --- ## 5. [下一步 SEO](https://github.com/garmeeh/next-seo) SEO 是透過向您的網站預覽提供關鍵字、描述和圖像，使您的網站出現在 Google Feed 上以進行不同查詢的過程。 如果您使用新的 NextJS 應用程式路由器，則可能不需要使用它。 您可以使用他們的“導出元資料”方法或“生成元資料”， 但如果您使用舊的應用程式路由器，這是為您的網站加入 SEO 的最佳方式。  --- ## 6. [Zod](https://github.com/colinhacks/zod) Zod 是一個物件驗證器（伺服器和客戶端）。 您可以在物件上放置不同的規則並稍後對其進行驗證，例如使用者名稱和密碼，或更複雜的內容（例如陣列長度或其他鍵上的條件）。 *Zod 不是 NextJS 特定的。* 多年來，我看過很多物件驗證器，例如 [Yup](https://github.com/jquense/yup) 和 [class-validator](https://github.com/typestack/class-validator)。 是的，它看起來不像 Zod 那樣維護，並且在使用 NestJS 之類的東西時，類驗證器非常強大 - 所以你最好使用 Zod。  --- ## 7. [React-hook-form](https://github.com/react-hook-form/react-hook-form) 雖然 Zod 可以驗證物件，但如果沒有自訂邏輯，它不會影響您的用戶端和後端。 React-hook-form 是優秀的用戶端驗證專案（顯示輸入錯誤、管理輸入狀態和提交）。 當然，您可以使用 Zod 作為 React-hook-form 的驗證器。  --- ## 8. [tRPC](https://github.com/trpc/trpc) 我承認我以前從未使用過 tRPC，但今天它似乎吸引了許多人的目光。 它與 Prisma 有類似的概念；它們為您的請求和回應產生一個接口，因此當您使用前端呼叫時，您會獲得自動完成功能。 這很好，因為它減少了錯誤的機會 - 假設您修改了後端路由，您將無法編譯專案 - 客戶端將返回不存在的參數或回應鍵的錯誤。  --- ## 9. [SWR](https://swr.vercel.app) 和 [React-Query](https://github.com/TanStack/query) 多年來我一直使用 Axios 和 fetch 作為發送請求的基礎庫。 SWR 和 React-Query 增強了這些函式庫並提供鉤子、快取、轉換等。 強烈推薦用於每個專案。請注意，這些庫適用於客戶端元件（“使用客戶端”），而不是伺服器元件。  --- ## 10. [lodash](https://lodash.com) 這不是 NextJS 特定的函式庫。 它是一個用於改變資料的函式庫，雖然這些年來 JavaScript 憑藉像 flatMap 這樣優秀的原生函數取得了很大的進步，但仍然缺少一些東西，例如按鍵或分塊和陣列的唯一陣列。 我發現自己幾乎在所有專案中都使用 lodash。  --- ## 11. [dayjs](https://day.js.org/) day.js 是一個包含與日期、格式、時區等相關的所有內容的函式庫。 我可能會因為那件事而被烤。我多年來一直在使用“moment.js”。 現在它不再維護了，dayjs 是一個不錯的選擇。 有些人喜歡新的 JS 函數來處理日期，但我仍然覺得 dayjs 選項和原生 JS 日期函數之間存在很大的差距。  --- ## 12. [jsdom](https://github.com/jsdom/jsdom) 這不是必須的，但我最近在許多專案中都使用它作為 [cheerio](https://github.com/cheeriojs/cheerio) 的替代品。 您可以取得整個頁面內容(`<html><body>....</html>)` 並將其轉換為稍後可以使用「本機」javascript dom 函數`querySelector`、`innerHTML` 等來操作的物件… 非常適合需要一些刮擦的專案。  --- 我們在 X 上連接嗎？ :) [我在這裡](https://twitter.com/nevodavid) 您是否為 NextJS 使用其他一些很酷的程式庫？ 請在評論中讓我了解它們:) --- 原文出處：https://dev.to/nevodavid/top-12-libraries-for-your-nextjs-project-1oob
我們正在開發一個 [React 和 Node.js 的全端 Web 框架](https://github.com/wasp-lang/wasp)，它使用簡單的設定語言來擺脫樣板檔案。很多次，我們被問到，*「為什麼你要費心去建立一個新的 Web 應用程式開發框架？無論如何，ChatGPT / LLM X 不是很快就會為開發人員生成所有程式碼嗎？」*。 這是我們對當前情勢的看法，也是我們相信未來的情況。 ## 為什麼我們需要（AI）程式碼產生？ 為了讓開發速度更快，我們首先提出了 IDE 自動補全 - 如果您正在使用 React 並開始輸入 `use`，IDE 將自動向 `useState()` 或 `useEffect()` 提供補全。除了節省擊鍵次數之外，也許更有價值的是能夠查看目前範圍內有哪些方法/屬性可供我們使用。 IDE 對專案結構和程式碼層次結構的感知也使重構變得更加容易。 **雖然這已經很棒了，但是我們如何將其提升到一個新的水平？** 傳統的 IDE 支援是基於人類編寫的規則，例如，如果我們想讓 IDE 能夠為我們實現常用功能（例如， *使用API Y* 取得X，或*實現快速排序*），其中的數量太多，無法手動進行分類和維護。 如果有一種方法可以讓電腦分析我們迄今為止編寫的所有程式碼，並自行學習如何自動完成我們的程式碼以及如何對待人類，而不是我們做所有艱苦的工作... [除了美味又濕潤的蛋糕](https://www.youtube.com/watch?v=Y6ljFaKRTrI)，我們其實已經做到了！由於機器學習的最新進展，IDE 現在可以做一些非常酷的事情，例如根據函數的名稱和頂部的簡短註釋來建議函數的完整實現：  這真是太神奇了！上面的範例由 [Github Copilot](https://copilot.github.com/) 提供支援 - 它本質上是一個在大量公開可用程式碼上訓練的神經網路。我不會深入了解其幕後工作原理的技術細節，但有很多精彩的文章和影片涵蓋了背後的科學知識。 **看到這一點，問題出現了 - 這對程式設計的未來意味著什麼？** 這只是 IDE 自動補全功能還是其他什麼？如果我們只需在註釋中輸入我們想要的內容就可以了，我們還需要繼續手動編寫程式碼嗎？ ## 支持我們！ 🙏⭐️  如果您想表達對我們正在做的事情的支持，請考慮[在 Github 上給我們一顆星](https://github.com/wasp-lang/wasp)！我們在 Wasp 所做的一切都是開源的，您的支持激勵我們並幫助我們不斷簡化 Web 應用程式開發並減少樣板程式碼。  ## 大問題：程式碼產生後由誰維護？ 在思考 ML 程式碼產生如何影響整個開發過程時，有一點需要考慮，但在查看所有令人印象深刻的範例時，通常不會立即想到這一點。 問題是 - **生成程式碼後會發生什麼？誰負責，將來誰來維護和重構？**  儘管 ML 程式碼產生有助於編寫特定功能的初始程式碼，但它不能做更多的事情 - 如果將來要維護和更改該程式碼（如果有人使用該產品，那麼開發人員仍然會這樣做）需要完全擁有並理解它。你可以再次使用人工智慧來幫助你，但最終，你是負責的人。 想像一下，我們擁有的只是一種彙編語言，但程式碼生成非常適合它，你可以說“實現一個對陣列進行升序排序的函數”，它將完美地生成所需的程式碼。一旦您需要將排序更改為降序，您是否仍想在將來返回該功能？ 或者，更貼近我們的日常生活，如果產生的 React 程式碼使用舊的類別語法，或者函數式元件和鉤子，對你來說是否都是一樣的？ **換句話說，這意味著GPT 和其他LLM 不會降低程式碼複雜性，也不會降低建置功能所需的知識量**，它們只是幫助更快地編寫初始程式碼並使知識/範例更接近程式碼（其中真的很有幫助）。 **如果開發人員盲目接受生成的程式碼，他們只是在創造技術債並推動其向前發展**。 ## 認識大 A - 抽象 👆 如果 ChatGPT 和這群人無法解決我們學習如何編碼和詳細理解（例如透過 JWT 進行會話管理）工作原理的所有麻煩，還有什麼可以呢？ 抽象化——這就是程式設計師幾十年來透過建立庫、框架和語言來處理程式碼重複和降低複雜性的方式。這就是我們從普通 JS 和直接 DOM 操作到 jQuery，最後到 React 和 Vue 等 UI 函式庫的方式。 引入抽像不可避免地意味著放棄一定的功能和靈活性（例如，在 Python 中對數字求和時，您無法準確指定將使用哪些 CPU 寄存器），但重點是，如果如果做得好，在大多數情況下你不需要也不想要這樣的權力。  **不對一段程式碼負責的唯一方法是它從一開始就不存在。** 因為一旦螢幕上的像素改變顏色，你就必須擔心，這就是為什麼所有框架、語言等的主要好處是_更少的程式碼==更少的決策==更少的責任_。 擁有更少程式碼的唯一方法是做出更少的決定，並向計算機提供更少的關於如何完成某項任務的細節- 理想情況下，我們只需要說明我們想要什麼，我們甚至不會關心它是如何完成的，只要它在我們擁有的時間/記憶體/成本邊界內（所以我們可能也需要說明這些）。 讓我們來看看網路應用程式世界中非常常見（也是每個人最喜歡的）功能 - 身份驗證（yaay ☠️ 🔫）！它的典型程式碼如下所示： ``` import jwt from 'jsonwebtoken' import SecurePassword from 'secure-password' import util from 'util' import prisma from '../dbClient.js' import { handleRejection } from '../utils.js' import config from '../config.js' const jwtSign = util.promisify(jwt.sign) const jwtVerify = util.promisify(jwt.verify) const JWT_SECRET = config.auth.jwtSecret export const sign = (id, options) => jwtSign({ id }, JWT_SECRET, options) export const verify = (token) => jwtVerify(token, JWT_SECRET) const auth = handleRejection(async (req, res, next) => { const authHeader = req.get('Authorization') if (!authHeader) { return next() } if (authHeader.startsWith('Bearer ')) { const token = authHeader.substring(7, authHeader.length) let userIdFromToken try { userIdFromToken = (await verify(token)).id } catch (error) { if (['TokenExpiredError', 'JsonWebTokenError', 'NotBeforeError'].includes(error.name)) { return res.status(401).send() } else { throw error } } const user = await prisma.user.findUnique({ where: { id: userIdFromToken } }) if (!user) { return res.status(401).send() } const { password, ...userView } = user req.user = userView } else { return res.status(401).send() } next() }) const SP = new SecurePassword() export const hashPassword = async (password) => { const hashedPwdBuffer = await SP.hash(Buffer.from(password)) return hashedPwdBuffer.toString("base64") } export const verifyPassword = async (hashedPassword, password) => { try { return await SP.verify(Buffer.from(password), Buffer.from(hashedPassword, "base64")) } catch (error) { console.error(error) return false } } ``` 這只是後端程式碼的一部分（僅適用於用戶名和密碼方法）！正如您所看到的，我們在這裡有很大的靈活性，可以執行/指定以下操作： - 選擇身份驗證的實作方法（例如會話或基於 JWT） - 選擇我們想要用於令牌（如果使用 JWT）和密碼管理的確切 npm 套件 - 解析 auth 標頭並指定每個值（授權、承載等）如何回應 - 為每個可能的結果選擇回傳程式碼（例如 401、403） - 選擇密碼的解碼/編碼方式 (base64) 一方面，在我們的程式碼中擁有這種程度的控制和靈活性確實很酷，但另一方面，需要做出很多決定（==錯誤），特別是對於像身份驗證這樣常見的事情！ 如果後來有人問“_那麼你到底為什麼選擇secure-password npm 包，或者為什麼到底是base64 編碼？_”，我們可能應該用其他東西來回答，而不是“_好吧，2012 年有一篇看起來相當合法的帖子，它有近 50 票贊成。嗯，不過現在找不到了。另外，它的名字裡有‘安全’，聽起來不錯，對吧？_” 另一件要記住的事情是，我們還應該追蹤事情如何隨著時間的推移而變化，並確保幾年後，我們仍然使用最佳實踐，並且軟體包定期更新。 如果我們嘗試應用上面的原則（更少的程式碼，更少的詳細說明，說明我們想要什麼**而不是需要做什麼**），身份驗證的程式碼可能如下所示： ``` auth: { userEntity: User, externalAuthEntity: SocialLogin, methods: { usernameAndPassword: {}, google: {} }, onAuthFailedRedirectTo: "/login", onAuthSucceededRedirectTo: "/dashboard" } ``` 基於此，計算機/編譯器可以處理上面提到的所有內容，然後根據抽象級別，提供某種接口（例如表單元件或函數）來“掛鉤”我們自己的接口，例如React/Node.js 程式碼（順便說一句，這就是它實際上[在 Wasp 中工作](https://wasp-lang.dev/docs/auth/overview) 的方式）。 我們不需要關心底層使用了什麼確切的套件或加密方法 - 這是我們信任抽象層的作者和維護者的責任，就像我們相信 Python 最了解如何將兩個數字相加一樣裝配水平，並與該領域的最新進展保持同步。當我們依賴內建資料結構或依靠垃圾收集器來很好地管理程式記憶體時，也會發生同樣的情況。 ## 但是我產生的漂亮程式碼😿💻！那麼會發生什麼事呢？ 別擔心，一切都還在這裡，您可以產生您想要的所有程式碼！這裡要理解的要點是，人工智慧程式碼生成和框架/語言開發是相互補充而不是替代，並且將繼續存在，這最終對開發人員社群來說是一個巨大的勝利——它們將繼續讓我們的生活更輕鬆，讓我們能夠做更多有趣的事情（而不是第 n 次實作 auth 或 CRUD API）！ 我將這裡的演變視為一個循環（或實際上是螺旋式上升，但這超出了我的繪圖能力）： 1. **語言/框架：存在**，是主流，很多人使用它 2. **模式開始出現**（例如實作身份驗證，或進行 API 呼叫）→ AI 學習它們，透過自動完成提供 3. **其中一些模式成熟**並變得穩定→抽象的候選者 4. **新的、更抽象的語言/框架**出現 5. **返回步驟 1。**  ## 結論 這意味著我們雙贏——當語言成為主流時，我們可以從人工智慧驅動的程式碼產生中受益，幫助我們更快地編寫程式碼。另一方面，當我們不想重複/處理的程式碼模式出現並變得穩定時，我們就得到了一種全新的語言或框架，它允許我們編寫更少的程式碼並關心更少的實作細節！  感謝您的閱讀，並希望您發現這篇文章內容豐富！我很想聽聽您是否同意（或不同意）這一點，以及您如何看待人工智慧工具驅動的程式設計的未來。 --- 原文出處：https://dev.to/wasp/ai-code-generation-vs-coding-by-hand-what-programming-is-going-to-look-like-in-202x-1idh
科技愛好者常有遠大的夢想，渴望實現突破創新和個人發展界限的目標。為了幫助建立這些雄心壯志，我為科技愛好者量身定制了廣泛的願望清單。此清單不僅概述了各種目標，還包括「靈感」、「如何」、「年份」、「狀態」和「紀念品」等附加欄，為您的技術之旅提供全面的路線圖。 ## 清單中有什麼？ 該清單涵蓋了廣泛的目標，從培養特定技能（例如達到 150 WPM 的打字速度）到雄心勃勃的專案（例如製作 DIY 電動滑板或自行車）。它包括參加重大活動，例如參加大型技術會議，以及個人發展的里程碑，例如指導初級開發人員。每個目標都經過分類以便於參考，涵蓋 DIY 專案、程式設計、開發、學習等領域。 ## 列表 [我的遺願清單進度](https://syki.dev/bucket-list) |目標|類別|靈感|年份|狀態|紀念品| |---------------------------|----------------|----------------| ----|------|--------| |成為大型專案的貢獻者 |開發 |[如何像專業人士一樣開源](https://www.youtube.com/watch?v=MT6M_sqAuZo) | | | | |建立新聞聚合器 |開發 |[Feedly](https://feedly.com/) | | | | |建立實體引擎 |開發 |[我正在從頭開始編寫整個實體引擎](https://www.youtube.com/watch?v=iSMbRGTBOHU) | | | | |建立推薦系統 |開發 |[推薦系統如何運作 (Netflix/Amazon)](https://www.youtube.com/watch?v=n3RKsY2H-NE) | | | | |建構情緒分析工具 |開發 |【2023 如何掌握人工智慧驅動的情緒分析？】(https://brand24.com/blog/sentiment-analysis/) | | | | |建立擴增實境 (AR) 應用程式 |開發 |[關於如何在 2023 年建立擴增實境應用程式的指南](https://www.tekrevol.com/blogs/how-to-build-an-augmented-reality -應用程式/) | | | | |建置與部署聊天伺服器 |開發 |[IRC](https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_Relay_Chat) | | | | |建立網路安全工具|開發|[Kali Tools](https://www.kali.org/tools/) | | | | |建立多人線上遊戲|開發|[Dani](https://www.youtube.com/watch?v=_ze26M_Fm6g) | | | | |建立 PWA（漸進式 Web 應用程式）|開發 |[PWA](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/Progressive_web_apps) | | | | |建立 AI 影響者 |開發 |[AI 影響者變得非常富有...讓我們建立一個](https://www.youtube.com/watch?v=ky5ZB-mqZKM&t=11s) | | | | |開發區塊鏈應用程式 |開發 |[使用以太坊智能合約和 Solidity 建置您的第一個區塊鏈應用程式](https://www.youtube.com/watch?v=coQ5dg8wM2o) | | | | |開發一種加密貨幣 |開發 |[您需要立即建立一種加密貨幣！！](https://www.youtube.com/watch?v=befUVytFC80) | | | | |開發VR 應用程式|開發|[教學 - 在Meta Quest 耳機上建立您的第一個VR 應用程式](https://developer.oculus.com/documentation/unity/unity-tutorial-hello-vr/) | | | | |開發一個電子商務網站 |開發 |[Next.js Commerce](https://nextjs.org/commerce) | | | | |開發開源遊戲引擎 |開發 |[C++ 中的 GameDev](https://www.youtube.com/watch?v=LyJkcv_rL9Y&list=PLpM-Dvs8t0Va6RoHkaLuPbRh7Fwpy4nbV) | | | | |開發瀏覽器擴充 |開發 |[Chrome 擴充應該會嚇到你。](https://www.youtube.com/watch?v=xIKwkPWUgOA) | | | | |在 github 上有一個擁有 100 顆星的專案 |開發 |[Linus Torvalds](https://github.com/torvalds?achievement=starstruck&tab=achievements) | | | | |擁有自己的 Tor 頁面 |開發 |[我在 Raspberry Pi 上放置了一個 DARK WEB 網站！!](https://www.youtube.com/watch?v=bllS9tkCkaM) | | | | |發明手勢控制介面 |開發 |[鋼鐵人](https://www.youtube.com/watch?v=P5k-4-OEuTk) | | | | |建立持續整合/持續部署管道|開發|[自動化您的工作流程](https://github.com/features/actions)從想法到生產]| | | | |設定 Kubernetes 叢集 |開發 |[為什麼要建置 Raspberry Pi 叢集？](https://www.youtube.com/watch?v=8zXG4ySy1m8) | | | | |贊助開源專案 |開發 |[投資為您的世界提供動力的軟體](https://github.com/sponsors) | | | | |使用查詢機制編寫自己的資料庫|開發|[製作我們自己的資料庫](https://acmiitr.medium.com/making-our-own-database-part-1-6cd9c49ed924) | | | | |在靜態網站產生器中撰寫頁面 |開發 |[Gatsby](https://www.gatsbyjs.com/) | | | | |編寫單頁應用程式 |開發 |[React](https://react.dev/) | | | | |使用 Raspberry Pi 專案實現家居自動化 |DIY |[我建立了一個更聰明的智慧家庭](https://www.youtube.com/watch?v=0rIvB3LZiKA) | | | | |建立自訂鍵盤 |DIY |[建立自己的機械鍵盤......正確的方式](https://www.youtube.com/watch?v=bBon6WwkdJE) | | | | |DIY電動滑板或自行車 |DIY |[我做了一個電動滑板！](https://www.youtube.com/watch?v=3bcvFzecg2Q) | | | | |以自訂遊戲建立迷你街機 |DIY |[終極 DIY 街機指南](https://www.youtube.com/watch?v=oTydZBIGAuk) | | | | |組裝一台 PC |DIY |[為 Minecraft 組裝一台價值 100,000 美元的 PC](https://www.youtube.com/watch?v=AHR80l7od2Q) | | | | |建立個人雲端儲存系統 |DIY |【這是我的終局之戰 - Mother Vault 伺服器機房更新】(https://www.youtube.com/watch?v=pLC0FUnko-M) | | | | |利用 IoT 建造自動澆水花園系統 |DIY |[Arduino 花園控制器 - 自動澆水和資料記錄](https://www.youtube.com/watch?v=O_Q1WKCtWiA) | | | | |打造小型自動駕駛汽車或機器人 |DIY |[快速巡線機器人](https://www.youtube.com/watch?v=lnP32gzHdvI) | | | | |建造水下ROV |DIY |[建造一艘DIY潛水艇](建造一艘DIY潛水艇) | | | | |搭建並飛行 FPV 無人機 |DIY |[為什麼要以 800mW 功率自由式飛行？ | [FPV](https://www.youtube.com/watch?v=bBb_kSO3vTo) | | | | |設計具有互動功能的智慧鏡子|DIY |[DIY智慧鏡子 - 完整教學](https://www.youtube.com/watch?v=OYlloiaBINo) | | | | | 以 3D 方式設計和列印一些東西 |DIY |[我在房間中央製作了一個機器人手臂！](https://www.youtube.com/watch?v=nRsaf16EdNM) | | | | |設計您自己的 PCB |DIY |[PCB 建立初學者 - 10 分鐘內開始完成教程](https://www.youtube.com/watch?v=MsdJgEinb34) | | | | |修復損壞的電子產品 |DIY |[ElectroBOOM](https://www.youtube.com/@ElectroBOOM) | | | | |在本地擁有自己的伺服器 |DIY |[為什麼要建立 Raspberry Pi 叢集？](https://www.youtube.com/watch?v=8zXG4ySy1m8) | | | | |實現智慧家庭|DIY |[我建造了一個更聰明的智慧家庭](https://www.youtube.com/watch?v=0rIvB3LZiKA) | | | | |製作機械手臂 |DIY |[我在房間中央製作了機械手臂！](https://www.youtube.com/watch?v=nRsaf16EdNM) | | | | | 用 Flipper Zero 開啟一些東西 |DIY |[這讓駭客攻擊太容易了 - Flipper Zero](https://www.youtube.com/watch?v=nLIp4wd0oXs) | | | | |成為智慧型手機應用程式的擁有者|創業|[VoidLog](https://www.youtube.com/watch?v=LY4rxYe-jKI&list=PLN3n1USn4xllDDLwgJ4avEqgj4dWynofp) | | | | |開發 SaaS 產品 |創業精神|[我如何在一天內建立一個新的 SaaS 產品](https://www.youtube.com/watch?v=v_3lcqUOaOA) | | | | |在店裡擁有自己的遊戲 |創業|[Dani](https://www.youtube.com/watch?v=_ze26M_Fm6g) | | | | |在新創公司工作 |創業精神|[新創工程師在家工作的一天](https://www.youtube.com/watch?v=TLysAkFM4cA) | | | | |一週多相睡眠|創業|| | | | |參加播客 |創業|[Lex Fridman](https://www.youtube.com/lexfridman) | | | | |完全存取伺服器 - 黑客 |黑客 |[先生。機器人](https://www.youtube.com/watch?v=QqknSms8VVI&t=16s) | | | | |獲得錯誤賞金 |駭客 |[HackerOne](https://www.hackerone.com/) | | | | |在奪旗大賽中進行駭客攻擊 |駭客攻擊 |[Mr.機器人](https://www.youtube.com/watch?v=6MrQ-mN8HM8) | | | | |編寫惡意軟體 |駭客 |[惡意軟體開發：進程、執行緒與句柄](https://www.youtube.com/watch?v=aNEqC-U5tHM) | | | | |150 wpm 速度打字 |程式設計 |[Monkeytype](https://github.com/monkeytypegame/monkeytype) | | | | |使用 Python 腳本自動化您的日常任務 |程式設計 |[開始使用 Python 自動化您的生活！ （Python檔案管理教學）](https://www.youtube.com/watch?v=NCvI-K0Gp90) | | | | |建立 Twitter 機器人 |程式設計 |[如何使用人工智慧發布熱門推文 // Twitter 機器人教學](https://www.youtube.com/watch?v=V7LEihbOv3Y) | | | | |編譯您自己的 Linux 核心 |程式設計 |[如何編譯自訂 Linux 核心](https://www.youtube.com/watch?v=APQY0wUbBow) | | | | |建立聊天機器人 |程式設計 |[使用深度學習、Python 和 TensorFlow 建立聊天機器人 p.1](https://www.youtube.com/watch?v=dvOnYLDg8_Y&list=PLQVvvaa0QuDdc2k5dwtDTyT9aCja0on8j) | | | | |使用 D3.js 建立資料視覺化專案 |程式設計 |[使用 D3.js 進行資料視覺化 - 完整教學課程](https://www.youtube.com/watch?v=_8V5o2UHG0E) | | | | |建立照片編輯工具 |程式設計 |[如何製作照片編輯應用程式的完整指南](https://www.cleveroad.com/blog/how-to-build-a-photo-editing-app-like-棱鏡並使其蓬勃發展/) | | | | |開發數位藝術作品產生器 |程式設計 |[如何為初學者產生瘋狂的人工智慧藝術（Midjourney V4）](https://www.youtube.com/watch?v=zf4z8A-OWBY) | | | | |開發檔案加密工具 |程式設計 |[製作您自己的加密程式](https://www.youtube.com/watch?v=TZT7wvTeVyY) | | | | |開發影片編輯軟體|程式設計|[我寫了一個影片編輯器（有點糟糕）](https://www.youtube.com/watch?v=iydG-e1dQGA) | | | | |開發語音助理應用程式 |程式設計 |[建立由 OpenAI 和 Python 驅動的 Jarvis | ChatGPT](https://www.youtube.com/watch?v=BEw5EFqCCEI) | | | | |開發智慧手錶應用程式 |程式設計 |[使用 Android Studio 在 WearOS 上建立並執行穿戴式應用程式](https://www.youtube.com/watch?v=-JO5oHRkybk) | | | | |開發您自己的 Slack/Discord 機器人 |程式設計 |[使用 Python 編寫 Discord 機器人 - 在雲端免費託管](https://www.youtube.com/watch?v=SPTfmiYiuok) | | | | |實現臉部辨識系統 |程式設計 |[從紙張到程式碼建立深度臉部辨識應用程式](https://www.youtube.com/watch?v=bK_k7eebGgc&list=PLgNJO2hghbmhHuhURAGbe6KWpiYZt0AMH) | | | | |學習函數式程式語言 |程式設計 |[函數式程式設計 - 概述](https://www.youtube.com/watch?v=8z_bUIl_uPo) | | | | |學習古老的語言 |程式設計 |[100 秒內的 COBOL](https://www.youtube.com/watch?v=7d7-etf-wNI) | | | | |學習並使用 Docker 進行容器化 |程式設計 |[Docker](https://www.docker.com/) | | | | |學習極快的語言 |程式設計 |[ThePrimeagen](https://www.youtube.com/@ThePrimeagen) | | | | |學習一門不尋常的語言（例如 Brainfuck） |程式設計 |[100 秒內完成 Brainfuck](https://www.youtube.com/watch?v=hdHjjBS4cs8) | | | | |學習量子運算基礎 |程式設計 |[在量子電腦上編碼](https://www.youtube.com/watch?v=q3ecPsMd4tA) | | | | |掌握高階演算法與資料結構（100道LeatCode） |程式設計|【569道 Leetcode 題後的我的大腦】(https://www.youtube.com/watch?v=8wysIxzqgPI) | | | | |對自訂語音控製家庭助理進行程式設計 |程式設計 |[建立由 OpenAI 和 Python 提供支援的 Jarvis | ChatGPT](https://www.youtube.com/watch?v=BEw5EFqCCEI) | | | | |對微控制器進行程式設計 |程式設計 |[微控制器程式設計駭客指南 [教學]](https://www.youtube.com/watch?v=XlFO5Iat178) | | | | |在 Vim 中編程 |程式設計 |[Vim 作為你的編輯器](https://www.youtube.com/watch?v=X6AR2RMB5tE&list=PLm323Lc7iSW_wuxqmKx_xxNtJC_hJbQ7R) | | | | |使用分離式鍵盤|編程|[拆箱新鍵盤！！！ （也進行打字測試！）](https://www.youtube.com/watch?v=nh-BAxbithc&t=156s) | | | | |網頁抓取資料 |程式 |[使用 AI 和代理網路進行工業規模的網頁抓取](https://www.youtube.com/watch?v=qo_fUjb02ns) | | | | |用組合語言寫程式 |程式設計 |[Tsoding](https://www.youtube.com/watch?v=WnBXLmKk_qw&t=82s) | | | | |寫一個 NPM 模組 |程式設計 |[NPM](https://www.npmjs.com/) | | | | |編寫伺服器端應用程式 |程式設計 |[Next.js](https://nextjs.org/) | | | | |編寫您自己的人工智慧模型 |程式設計 |[讓我們建立 GPT：從頭開始，用程式碼，拼寫出來。](https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY) | | | | |編寫您自己的作業系統 |程式設計 |[Linus Torvalds](https://github.com/torvalds) | | | | |寫你自己的程式語言 |程式設計 |[我製作了自己的程式語言](https://www.youtube.com/watch?v=pgeSGBwtHW8&t=132s) | | | | |擁有私人部落格 |教學 |[Dan Abramov](https://overreacted.io/) | | | | |對學生的講座 |教學 |[馬克·祖克柏的 CS50 講座 - 2005 年 12 月 7 日](https://www.youtube.com/watch?v=xFFs9UgOAlE&t=807s) | | | | |指導初級開發人員 |教學 |[如何正確指導初級開發人員](https://stablekernel.com/article/how-to-properly-mentor-a-junior-developer/) | | | | |寫一篇關於科技主題的論文並發表 |教學 |[兩分鐘論文](https://www.youtube.com/@TwoMinutePapers) | | | | |編寫技術書籍或電子書 |教學 |[編寫技術書籍](https://paulcunningham.me/writing-technical-books/) | | | | |參加大型科技會議 |旅遊 |[CES](https://www.ces.tech/) | | | | |參加黑客松 |旅行 |[我挑戰自己贏得黑客馬拉松](https://www.youtube.com/watch?v=mAJlZUKhOGs) | | | | |參觀電腦歷史博物館 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | |參觀 NASA 約翰遜航天中心 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | |參觀國家航空暨太空博物館 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | |參觀歷史科學儀器收藏 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | |參觀大型強子對撞機 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | |參觀麻省理工學院博物館 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | |參觀國家核科學與歷史博物館 |旅行 |[工程師的旅行願望清單](https://www.mwrf.com/community/article/21848496/the-engineers-travel-bucket-list) | | | | ### 下載列表 [下載 CSV](https://syki.dev/uploads/bucket-list.csv) [下載 JSON](https://syki.dev/uploads/bucket-list.json) ## 附加列解釋 ### 靈感 本專欄反映了是什麼激發了追求特定目標的想法或願望。它可以是一個人、一個事件、一本書，甚至一部電影，點燃了人們對特定成就的熱情。例如，DIY 電動滑板的靈感可能是對永續交通的熱情或最喜歡的科技影片部落客的專案。 ### 年 本專欄提出了實現該目標的時間表或目標年份。它有助於規劃和設定現實的時間表。例如，您可能計劃在 2025 年之前參加一次大型技術會議。 ### 地位 狀態追蹤您的進度。它可以是“未開始”“進行中”“已完成”或“暫停”這有助於追蹤您的旅程並保持動力。 ### 紀念品 本專欄是一個獨特的補充，旨在紀念這一成就。它可以是實體、數位徽章、部落格文章，甚至是照片。例如，組裝 PC 的紀念品可能是已完成設定的第一張照片。 ## 結論 技術愛好者的願望清單不僅僅是目標的集合；這是技術領域個人和職業成長的路線圖。透過附加專欄提供靈感、方法、計時、追蹤和紀念成就的框架，此列表對於任何熱衷於技術的人來說都是一個動態工具。 快樂的科技冒險！ --- 原文出處：https://dev.to/syki/100-bucket-list-ideas-for-programmers-506m
想像一下，您的任務是在您正在開發的產品中實現一項重要的新功能。這就是您一直在等待的機會 - 每個人都會看到您是多麼出色的 10 倍開發人員！你打開一個你想要嘗試的最酷的新庫和設計模式的列表，然後直接進入它，完整的“地下室”模式。一週後，你勝利地出現並提出了你完美的拉取請求！ **但是，團隊中的高級開發人員立即拒絕了** - ***「太複雜了，你應該簡單地使用庫 X 並重用 Y。」***。什麼！？顯然，他們不明白你的解決方案有多天才，很快，你就會看到關於你的 PR 的 100 條評論以及接下來幾天的重構。 如果有一種方法可以在實施一切之前了解 X 和 Y 就好了。是的，它就是 RFC！  我們將透過[關於在 Wasp 中實現身份驗證的 RFC](https://www.notion.so/RFC-Auth-without-user-define-entities-6d2925439627456ab01b74ff4b4cd087?pvs=21) 的範例來了解它。 **[Wasp](https://kdta.io/github-wasp-lang-wasp_4) 是一個建置在 React、Node.js 和 Prisma 之上的全棧框架，提供了大量開箱即用的功能這是建置和部署應用程式的最快方法**。它還附帶一個免費的 GPT 支援的程式碼庫產生器 [MAGE](https://usemage.ai/)，已用於建立超過 30,000 個應用程式。 讓我們深入了解一下！ ## 支持我們！ 🙏⭐️  如果您覺得這篇文章有幫助，請[考慮在 Github 上給我們一顆星](https://github.com/wasp-lang/wasp)！我們在 Wasp 所做的一切都是開源的，您的支援幫助我們使 Web 開發變得更容易，並激勵我們撰寫更多這樣的文章。  ## 那麼，什麼是 RFC？  RFC 代表 *Request For Comments*，簡單地表示 **「**提議更改程式碼庫以解決特定問題的文件。」。 **其主要目的是在實施開始之前找到解決問題的最佳方法。** RFC 最初由開源社群採用，但如今，它們幾乎被用於任何類型的開發者組織。 您在業界可能會遇到此類文件的其他名稱，例如 TDD（*技術設計文件*）或 SDD（*軟體設計文件*）。有些人會爭論它們之間的區別，但我們不會。 **有趣的事實**：RFC 是由 IETF（*網路工程任務組*）發明的，該組織是我們今天使用的一些最重要的網路標準和協議背後的工程組織！不算太寒酸吧？ ## 什麼時候該寫 RFC，什麼時候可以跳過？  那麼，為什麼要費勁去寫你最終將要編碼的內容，而不是節省時間並簡單地去做呢？ **如果您正在處理錯誤或相對簡單的功能，非常清楚必須做什麼並且不會影響專案結構，那麼就不需要 RFC - 啟動 IDE 並開始破解！** 但是，如果您要引入一個全新的概念（例如，引入基於角色的權限系統）或更改專案的架構（例如，新增對執行後台作業的支援），那麼您可能需要在輸入「git」之前退一步checkout -b my-new-feature` 並深入到那個甜蜜的編碼區域。 綜上所述，有時很難確定是否應該編寫該 RFC。也許這是一個更突出的功能，但你以前做過類似的事情，並且你已經在頭腦中規劃好了一切，而且幾乎沒有任何疑問。為了解決這個問題，我喜歡使用以下一個簡單的啟發式方法：**是否有不只一種明顯的方法來實現此功能？我們是否必須選擇一個新的庫/服務？** 如果這兩個問題的答案都是“否”，那麼您可能不需要 RFC。否則，需要進行討論，而 RFC 是解決問題的方法。做吧。  ## 這對我有什麼好處？ 我們已經確定瞭如何決定「何時」編寫 RFC，但這也是您應該這樣做的「原因」： - **你將整理你的想法並變得清晰**。如果您決定編寫 RFC，則表示您正在處理一個不平凡的開放式問題。把事情寫下來將有助於提煉你的想法並客觀地看待它們。 - **與剛開始編碼相比，你會學到更多**。你會給自己空間去探索不同的方法，常常會發現一些你原本沒有想到的東西。 - **您將眾包團隊的知識。** 透過向您的團隊尋求回饋（因此請求評論），您將全面了解您正在解決的問題並填補任何剩餘的空白。 - **您將增進團隊對程式碼庫的理解。** 透過在 RFC 上進行協作，團隊中的每個人都會了解您正在做什麼以及最終是如何做到的。這意味著下次有人必須接觸那部分程式碼時，他們將需要問你更少的問題（===更多不間斷的程式碼時間！）。 - **公關審查將會*更*順利**。還記得本文開頭的情況嗎？當你的 PR 因為「太複雜」而被拒絕時？這是因為審閱者忽略了上下文，並且您在沒有獲得團隊其他成員事先支持的情況下進行了相當大的更改。透過先編寫 RFC，您將永遠不會再遇到這種情況。 - **您的文件已經完成了 50%！** 需要明確的是，RFC 不是最終文件，您不能簡單地指出它，但您可以重複使用很多內容 - 圖像、圖表、段落等。 哇，這聽起來太棒了，我現在就想提出一個新功能，這樣我就可以為其編寫 RFC！開個玩笑，首先瀏覽 RFC 會讓編碼部分變得更加有趣 - 你確切地知道你需要做什麼，並且你不需要質疑你的方法以及建立 PR 後將如何接收它。 ## 好吧，好吧，我被賣了！那麼，我該如何寫一篇呢？ 很高興你問了！使用了許多不同的格式，或多或少是正式的，但我更喜歡保持簡單。我們在 Wasp 編寫的 RFC 不遵循嚴格的格式，但有一些共同的部分： - **元資料** - 標題、日期、審稿人等… - **問題/目標** - 你要解決什麼 - **建議的解決方案**（或更多） - **實施概述** - **評論/開放式問題** 這幾乎就是它的要點！其中每一個都可以進一步細分和細化，但這是您可以開始的基本輪廓。 ## 元資料 ⌗  這是非常不言自明的 - 您可能想要追蹤有關 RFC 的一些基本資訊 - 狀態、建立日期等。 一些模板還明確列出了審查者以及他們對RFC 的「批准」狀態- 我們沒有它，因為我們是一個溝通速度很快的小團隊，但對於不是每個人都認識每個人的大型團隊來說，它可以很方便，並且您希望有更多的流程（例如，在指導初級開發人員時）。  ## 問題🤔 這就是事情變得有趣的地方。 **您對問題或需要實現的目標/功能以及為什麼需要這樣做的定義越好，以下所有步驟就會越容易**。因此，即使在開始編寫 RFC 之前，這也是值得投資的事情 - 確保與所有相關方（例如產品所有者、其他開發人員，甚至用戶）進行交談，以加深您對要解決的問題的理解。 透過這樣做，您也很可能獲得有關可能解決方案的初步提示和指示，並對您所處的問題空間有一個粗略的認識。  以下是上面範例中的一些提示： - **從高級摘要開始** - 這樣，讀者可以快速決定這是否與他們相關以及是否應該繼續閱讀。 - **提供一些背景** - 解釋一下世界的現狀。這可以是單一句子或整個章節，這取決於目標受眾。 - **清楚地陳述問題/目標** - 解釋為什麼會出現問題並將其與用戶/公司的痛苦聯繫起來，以便動機明確。 - **如果可能的話，提供額外的細節** - 圖表、程式碼範例… → 任何可以幫助讀者更快到達「頓悟」時刻的內容。使用可折疊部分的額外要點是，RFC 的中心部分保持可消化的長度。 如果您完成了所有這些，那麼您已經踏上了通往優秀 RFC 的道路！由於明確定義問題至關重要，所以不要害怕加入更多問題並進一步分解問題。 ### 非目標🛑 這是“問題”的子部分，有時非常有價值。在此程式碼庫變更中編寫我們不想要或不會做的事情可以幫助設定期望並更好地定義其範圍。 例如，如果我們正在努力為我們的應用程式加入基於角色的身份驗證系統，人們可能會認為我們還將為其建立某種管理面板來管理使用者和新增/刪除角色。透過明確聲明不會完成（並簡要解釋原因 - 不需要，這會花費太長時間，...），審查者將更好地理解您的目標是什麼，並且您將跳過不必要的討論。 ## 解決方案與實作🛠️ 一旦我們知道我們想做什麼，我們就必須找出最好的方法！您可能已經在“問題”部分暗示了可能的解決方案，但現在是更深入研究的時候了 - 研究不同的方法，評估它們的優缺點，並概述它們如何適合現有系統。 這一部分可能是最自由的形式 - 因為它很大程度上取決於您正在做的事情的性質，所以在這裡施加許多限制是沒有意義的。您可能希望停留在更高的水平，例如係統架構，或者您可能需要深入研究程式碼並開始編寫您需要的部分程式碼。因此，我沒有一個確切的格式供您遵循，而是一組指南： ### 寫偽程式碼 RFC 的目的是傳達想法和原則，而不是編譯和涵蓋所有邊緣情況的生產級程式碼。隨意發明/想像/草繪任何您需要的東西（例如，想像您已經有一個發送電子郵件的功能並使用它，即使您沒有），並且不要用實現細節來妨礙您自己或讀者（除非這正是RFC 的內容）。 最好從較高的級別開始，然後當您意識到需要它或其中一位審閱者建議時再深入。 ### 了解其他人是如何做到的  根據您正在開發的產品類型，您發現這一點的方式可能會有所不同，但幾乎總是有一種方法可以做到這一點。如果您正在開發像 [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) 這樣的開源工具，您可以簡單地查看其他流行的解決方案（也是開源的）並了解它們是如何做到的它。如果您正在開發 SaaS，並且需要弄清楚是否使用 cookie 還是 JWT 進行身份驗證，您可能有一些朋友以前這樣做過，您可以詢問他們。最後，只需 Google/GPT 即可。 為什麼這麼有幫助？ **原因是它讓您（和審閱者）對您的解決方案充滿信心。如果其他人以這種方式成功做到了，這可能是一個有前途的方向。**它還可能幫助您發現以前沒有想到的方法，或者作為您可以建置的基礎。當然，永遠不要認為任何事情都是理所當然的，並考慮到您情況的具體需要，而一定要利用他人的知識和專業知識。 ### 留下未完成的事情並保持骯髒 RFC 的要點是「C」部分，因此協作（是的，我知道它實際上代表「_comments_」）。這不是一個你必須獲得滿分並且不問任何問題的測試 - 如果發生這種情況，你可能一開始就不應該編寫 RFC。 解決問題需要團隊的努力，而你只是第一個嘗試解決問題並推動事情向前發展的人。您的任務是盡可能合理地奠定基礎（完善問題，探索解決問題的多種方法，辨識發現的新子問題），以便審閱者可以快速掌握狀態並提供有效的反饋，指導需要的地方最多。 **RFC 的主要工作是確定最重要的問題並將審閱者的注意力引導到這些問題上，而不是解決它們。** 您正在編寫的 RFC 應該被視為一個討論區和一個正在進行的工作，而不是一件在展示在觀眾面前之前必須完善的藝術品。 ## 評論和開放式問題 🎯 在文件的最後一部分中，您可以總結主要思想並突出顯示最大的未決問題。在瀏覽所有內容之後，提醒讀者他的注意力在哪裡最有價值可能會有所幫助。 ## 現在我知道何時以及如何寫 RFC！您有任何我可以用作起點的模板嗎？ 當然！如前所述，我們的格式非常輕量級，但請隨意查看[我們用作示例的 RFC](https://wasp-lang.notion.site/RFC-Auth-without-user-define-entities-6d2925439627456ab01b74ff4b4cd087?pvs=4) 獲得靈感。您的公司也可能已經有他們推薦的現成範本。 以下是您可以使用和/或適應您的需求的一些內容： - [Squarespace RFC 範本](https://engineering.squarespace.com/s/Squarespace-RFC-Template.pdf) - _您有推薦的範本嗎？我很高興將其列在這裡！_ ## 我應該使用什麼工具來寫 RFC？有這麼多選擇！ 您使用的確切工具可能是 RFC 中最不重要的部分，但它仍然很重要，因為它圍繞它設置了工作流程。如果您的公司已經選擇了一種工具，那麼當然要堅持使用。如果沒有，以下是我遇到的最常見的選擇，以及快速評論： - **Google 文件** - 經典選擇。超級容易對文件的任何部分進行評論，這是最重要的功能。 - **概念** - 也非常適合協作，此外還提供一些 Markdown 元件，例如可折疊和表格，這可以使您的 RFC 更具可讀性。 - **Github 問題/PR** - 有時會使用它，特別是對於 OSS 專案。缺點是很難對文件的特定部分進行註釋（只能對整行進行註釋），而且插入圖表也相當笨拙。優點是所有內容（程式碼和 RFC）都保留在同一個平台上 我們目前使用 Notion，但以上任何一個都可以是不錯的選擇。 ## 概括  正如在 RFC 末尾編寫摘要是最佳實踐一樣，我們也會在這裡做同樣的事情！這篇文章比我預期的要長，但是有很多東西要提到 - 我希望你會發現它有用！ 最後，**能夠清楚地表達你的想法，提出問題，並根據團隊的反饋客觀地分析可能的解決方案，這將幫助你開發正確的東西，這是最終的生產力黑客**。 這就是您成為真正的 10 倍工程師的方法。感謝您的閱讀，下次再見！ --- 原文出處：https://dev.to/wasp/develop-the-right-thing-every-time-and-become-a-10x-engineer-the-art-of-writing-rfcs-2mc6
開發者們大家好👋 今天，我將與您分享 5 個令人驚嘆的網站，它們對您的專案開發有幫助，也可以節省您的寶貴時間⏱。 ## 1️⃣ Flaticon Flaticon 是最大的圖示資料庫。您可以在這裡找到各種圖示、介面圖示、動畫圖示和貼紙，並可以以多種格式免費下載，例如 PNG、SVG、EPS、PSD 和 CSS。您也可以使用 Adobe After Effect 編輯現有圖示。  _造訪此處的網站：[https://www.flaticon.com](https://www.flaticon.com)_ ## 2️⃣ Omatsuri Omatsuri 是一個開源 Web 應用程式，為開發人員提供 12 種不同的工具。它就像“多合一”應用程式。 - **三角形產生器：** 此工具用於為元素和偽元素產生 css 三角形樣式。 - **色調產生器：** 此工具用於產生給定顏色的色調和不同色調。 - **漸層產生器：** 此工具用於產生線性和徑向 css 漸層。 - **頁面分隔線：** 此工具用於使用 css 和 svg 影像產生頁面分隔線。 - **SVG 壓縮器：** 此工具用於使用 SVGO 壓縮 SVG 影像並轉換為 React 元件。 - **SVG -> JSX Converter：** 此工具用於將 SVG 圖示和插圖轉換為 React 元件或其他支援 JSX 的函式庫的元件。 - **base64 編碼器：** 此工具用於將圖像或檔案轉換為 Base64 並產生用作背景圖像的樣式。 - **虛假資料產生器：** 以 JSON Schema 格式產生各種真實的虛假資料，如地址、頭像、姓名、電話等。 - **符號集合：** 此工具包含常用 html 符號的集合：箭頭、標記、貨幣符號等。 - **Lorem ipsum：** 此工具產生不同類型的 lorem ipsum 文字。 - **CSS 遊標：** 這也是所有現有 CSS 遊標屬性值的集合。 - **鍵盤事件程式碼：** 此工具提供 JavaScript 事件鍵盤程式碼值。  _造訪此處的網站：[https://omatsuri.app](https://omatsuri.app/) Github 連結：[https://github.com/rtivital/omatsuri](https://github.com/rtivital/omatsuri)_ ## 3️⃣ RapidAPI RapidAPI 是最大的 API 中心。它提供了大量涵蓋天氣、社交媒體、電子商務、金融等各個類別的 API。您可以輕鬆搜尋 API 並將其整合到您的應用程式中。這裡並非所有 API 金鑰都是免費的，該網站提供免費和付費訂閱。 對於某些 api 金鑰，您需要付費才能使用它們並將其整合到您的應用程式中。  _造訪此處的網站：[https://rapidapi.com/hub](https://rapidapi.com/hub)_ ## 4️⃣ Storyset Storyset 平台為您提供精彩的免費客製化插圖，供您在專案中使用。使用 Storyset，您可以輕鬆自訂、製作動畫和下載插圖，以建立精美的應用程式，尤其是登陸頁面。它還提供了編輯插圖以及以 PNG 和 SVG 格式下載的選項。  _造訪此處的網站：[https://storyset.com](https://storyset.com)_ ## 5️⃣ Transform Transform.tools 是一個開源網站，讓您能夠轉換各種元素，例如 HTML 到 JSX、JavaScript 到 JSON、CSS 到 JS 物件等等。每當您需要快速轉換或轉換任何內容時，它都將真正節省時間。  _造訪網站：[https://transform.tools](https://transform.tools) Github連結：[https://github.com/ritz078/transform](https://github.com/ritz078/transform)_ ⬇ 如果您使用過這些工具，請在下面發表評論並分享您的經驗。另外，提及您最常使用的工具。我會將它們包含在下一篇文章中。 感謝您的閱讀❤ --- 原文出處：https://dev.to/dev_kiran/top-5-killer-websites-for-developers-2knm
這是[使用 Express、Sequelize 和 Postgres 建立 API](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/) 的第三部分。在[第二部分](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/)中，我們建立了簡單的API端點來示範Sequelize中的CRUD操作。在本文中，我們將重點放在為第二部分中建立的 API 端點編寫端到端測試。 ### 術語解釋 - **端對端測試** - 一種測試類型，用於測試應用程式從開始到結束的流程是否如預期運作。這也稱為功能測試。此類測試的一個範例是測試端點或路由，其中涉及測試端點工作所需的所有內容，例如資料庫連接、依賴項等。 - **測試執行器** - 在給定目錄或檔案中取得原始程式碼（測試）、執行測試並將結果寫入控制台或任何指定位置的程式庫或工具，例如 Jest、Mocha。 - **Jest** - [Jest](https://jestjs.io/) 是 Facebook 開發的 JavaScript 測試框架。它以最少的配置開箱即用，並具有內建的測試執行器、斷言庫和模擬支援。 - [**Supertest**](https://www.npmjs.com/package/supertest) - 用於測試 Node.js HTTP 伺服器的函式庫。它使我們能夠以程式設計方式向 HTTP 伺服器發送 HTTP 請求（例如 GET、POST、PATCH、PUT、DELETE）並獲取結果。 現在我們已經解釋了基本術語，讓我們深入了解主要業務。 如果您一直按照先前的[文章](https://www.oriechinedu.com/posts/performing-crud-with-sequelize/)進行操作，那麼請在您最喜歡的文字編輯器中開啟它，否則克隆使用的儲存庫[此處](https://github.com/oriechinedu/sequelize-with-postgres-tutorial)。 **第 1 步 - 安裝 Jest 和 supertest** 打開終端機並“cd”到專案根目錄並執行以下命令： ``` npm install --save-dev jest supertest ``` **步驟 2 - 設定 Jest** 打開“package.json”並將以下程式碼新增至其中。 ``` "jest": { "testEnvironment": "node", "coveragePathIgnorePatterns": [ "/node_modules/" ] }, ``` 這是我們測試 API 時需要設定 jest 的基本配置。您希望 `jest` 忽略的任何檔案都放置在 `"coveragePathIgnorePatterns"` 內。 `"coveragePathIgnorePatterns"` 指定一個與要排除的目錄相符的正規表示式，在我們的例子中，我們希望它忽略 `node_modules` 目錄。 接下來我們新增“test”腳本。在 `package.json` 的 `scripts` 部分中，加入以下腳本： ``` "test": "jest" ``` **步驟 3 - 測試配置** 現在，讓我們確認「jest」已準備好執行我們的測試。在終端機中執行“npm test”。您會注意到控制台上列印如下所示的錯誤，這表示「jest」已設定。  讓我們新增一個簡單的測試來驗證配置。建立一個名為「tests」的新目錄並新增一個新檔案「sample.test.js」。在「sample.test.js」中，加入以下程式碼： ``` describe('Sample Test', () => { it('should test that true === true', () => { expect(true).toBe(true) }) }) ``` 現在，執行“npm test”，您將得到如下所示的輸出：  ##### Jest 如何辨識測試檔？ Jest 以三種方式辨識測試文件： - 副檔名為「.test.js」的文件 - 副檔名為「.spec.js」的文件 - `__tests__` 資料夾或目錄中的所有檔案。 ## 測試 API 端點 現在我們已經設定了測試環境，是時候開始測試 API 端點了。由於我們的端點需要向資料庫發出請求，因此我們需要設定一個測試資料庫。設定測試資料庫的原因是每次執行測試時我們都會刪除該資料庫。每次執行測試時刪除資料庫可確保測試的完整性。也就是說，如果一個測試是在資料庫中建立一個「post」記錄，我們要確保在測試執行之前資料庫中沒有「post」記錄，這樣，我們就可以確定得到的結果從測試中。 **第 4 步 - 建立測試資料庫** 在本文的[第一部分](https://www.oriechinedu.com/posts/getting-started-with-sequelize-and-postgres/)中，我們建立了兩個資料庫，一個用於開發，另一個用於測試。如果您尚未建立測試資料庫，請依照[連結](https://www.oriechinedu.com/posts/getting-started-with-sequelize-and-postgres/)建立測試資料庫。 **步驟 5 - 設定測試腳本** 我們需要以下腳本： - `pretest` - `pretest` 是一個 npm 腳本，當呼叫 `npm test` 指令時會自動呼叫。我們將掛接命令來更改環境以進行測試，並在每次測試執行之前刷新資料庫。 - `migrate:reset`：此命令將負責在每次測試執行之前刷新資料庫。 現在編輯“package.json”的“scripts”，如下所示： ``` "scripts": { "start-dev": "nodemon index.js", "migrate": "npx sequelize-cli db:migrate", "migrate:reset": "npx sequelize-cli db:migrate:undo:all && npm run migrate", "test": "cross-env NODE_ENV=test jest --testTimeout=10000", "pretest": "cross-env NODE_ENV=test npm run migrate:reset" } ``` 腳本修改需要注意的地方： - [`cross-env`](https://www.npmjs.com/package/cross-env) - 用於設定環境變數的與作業系統無關的套件。我們用它將`NODE_ENV`設為`test`，以便我們的測試可以使用測試資料庫。執行以下命令來安裝跨環境。 ``` npm i -D cross-env ``` - `--testTimeout` 標誌 - 這會增加 Jest 的預設逾時時間，即 5000 毫秒。這很重要，因為測試執行者需要在執行測試之前刷新資料庫。 **第 6 步 - 測試腳本** ``` npm test ``` 如果一切正常，您應該在終端機上看到以下輸出：  仔細觀察上面的螢幕截圖，您會注意到一行 _`using environment "test"`_ 表示 `cross-env` 已更改了 `NODE_ENV`。 **最後一步 - 測試路由/端點** 現在，讓我們開始為端點編寫測試。在測試目錄中建立一個名為routes.test.js的文件 ``` touch tests/routes.test.js ``` - **測試建立後端點** 將以下程式碼複製到“tests/routes.test.js”中： ``` const request = require('supertest') const app = require('../server') describe('Post Endpoints', () => { it('should create a new post', async () => { const res = await request(app) .post('/api/posts') .send({ userId: 1, title: 'test is cool', }) expect(res.statusCode).toEqual(201) expect(res.body).toHaveProperty('post') }) }) ``` - `describe` 函數用於將相關測試分組在一起 - `it` 是執行實際測試的 `test` 函數的別名。 -“expect”函數使用一組“matcher”函數測試值。 請造訪 [Jest 文件](https://jestjs.io/docs/en/api.html) 以取得 jest 函數的完整清單和詳細資訊。 現在，執行測試 ``` npm test ``` 輸出如下圖所示：  有關所有端點測試的完整程式碼，請檢查[儲存庫](https://github.com/oriechinedu/sequelize-with-postgres-tutorial/blob/master/tests/routes.test.js)。 ### 結論 我們已經能夠完成為與資料庫互動的 API 端點編寫測試的過程。在本文的最後部分，我將撰寫有關將 CI/CD 和程式碼覆蓋工具整合到測試環境的文章。在那之前請繼續關注。 如果您對改進文章有任何疑問或建議，請隨時與我聯繫。您也可以透過下面的評論部分分享您的想法。謝謝！ _本文最初發表在我的[部落格](https://www.oriechinedu.com/posts/testing-nodejs-express-api-with-jest-and-supertest/)_ --- 原文出處：https://dev.to/nedsoft/testing-nodejs-express-api-with-jest-and-supertest-1km6
我們很高興地宣布 Supabase Auth 的四項新功能： 1. 身份連結 2. 會話控制 3. 密碼外洩保護 4. 帶有 Postgres 函數的 Auth Hooks {% 嵌入 https://youtu.be/LF8GABnAFyE %} ## 身份連結 當使用者登入時，系統會使用身份驗證方法和登入提供者建立身分。從歷史上看，如果身分與使用者共享相同的經過驗證的電子郵件，[Supabase Auth](https://supabase.com/docs/guides/auth) 會自動將身分連結到使用者。這可以方便地刪除重複的用戶帳戶。然而，一些開發人員還需要靈活地連結不共享相同電子郵件的帳戶。 今天，我們推出身份連結，開發人員可以使用它手動連結兩個單獨的身份。我們為開發人員新增了兩個新端點來管理身分連結流程： 使用者登入後，使用「linkIdentity()」[連結 OAuth 身分：](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-linkidentity) ``` const { data, error } = await supabase.auth.linkIdentity({ provider: 'google', }) ``` 使用 `unlinkIdentity()` 來[取消連結身分](https://supabase.com/docs/reference/javascript/auth-unlinkidentity)： ``` // retrieve all identities linked to a user const { data: { identities }, } = await supabase.auth.getUserIdentities() // find the google identity linked to the user const googleIdentity = identities.find(({ provider }) => provider === 'google') // unlink the google identity from the user const { data, error } = await supabase.auth.unlinkIdentity(googleIdentity) ``` 目前，這些方法支援連結 OAuth 身分。要將電子郵件或電話身分連結到用戶，您可以使用 [updateUser()](https://supabase.com/blog/supabase-auth-identity-linking-hooks#:~:text=can%20use% 20the -,updateUser(),-method.)方法。 預設情況下禁用手動連結。您可以在[儀表板驗證設定](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth) 中為您的專案啟用它。  > 有關更多訊息，請參閱[身份連結文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/auth-identity-linking)。 ## 會話控制 Supabase Auth 從使用者登入應用程式那一刻起管理整個會話生命週期。這涉及以下步驟： 1. 為使用者建立會話。 2. 刷新會話以使其保持活動狀態。 3. 過期或登出時撤銷會話。 對於想要更好地控制使用者會話的開發人員，我們公開了 3 個新設定： - **時間盒使用者會話：** 強制使用者在一段時間間隔後再次登入。 - **不活動逾時：** 如果使用者在一段時間內不活動，則強制使用者重新登入。 - **每個使用者單一會話：** 將使用者限制為單一會話。保留最近的活動會話，並終止所有其他會話。 這些會話控制設定在專業版及以上版本中可用。  > 有關更多訊息，請參閱[會話管理文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/sessions)。 ## 密碼外洩保護 由於常見的使用者行為（例如選擇可猜測的密碼或在不同平台上重複使用密碼），密碼本質上可能是不安全的。 儘管 OAuth 和 magiclinks 更安全，但我們認識到密碼將繼續存在。我們希望讓用戶不易陷入潛在的陷阱。為了實現這一目標，我們在 Supabase Auth 中整合了 [HaveIBeenPwned.org](https://haveibeenpwned.com/) _Pwned Passwords API_，以防止使用者使用洩漏的密碼。 > **去圖書館** ℹ️ 我們開源了一個 Go 函式庫，用於與我們在身分驗證伺服器中使用的 [HaveIBeenPwned.org](http://haveibeenpwned.org/) Pwned 密碼 API 互動。查看 [存儲庫](https://github.com/supabase/hibp) 並隨時貢獻！ 作為附加步驟，我們新增了為您的使用者指定密碼要求的功能。這可以透過[儀表板：](https://supabase.com/dashboard/project/_/settings/auth) 中專案的身份驗證設定進行配置  > 請參閱[密碼文件](https://supabase.com/docs/guides/auth/passwords) 以了解更多資訊。 ## 驗證掛鉤 我們收到了大量回饋，詢問如何自訂 Auth，例如： - 將自訂聲明新增至存取權杖 JWT - 多次嘗試 MFA 驗證失敗後註銷用戶 - 對密碼驗證嘗試套用自訂規則 我們的目標是保持簡單、無縫的 Supabase Auth 體驗。對於大多數開發人員來說，它應該可以輕鬆工作，而無需自訂。但是，認識到應用程式的多樣性，您現在可以透過 Auth Hook 擴展標準 Auth 功能。 Auth Hooks 只是 Postgres 函數，它們在 Auth 生命週期的關鍵點同步執行，以更改操作的結果。 例如，要使用 Auth Hooks 自訂 JWT 聲明，您可以建立一個 Postgres 函數，該函數接受第一個參數中的 JWT 聲明並傳回您希望 Supabase Auth 使用的 JWT。 假設您正在建立一個遊戲化應用程式，並且希望將用戶的層級作為自訂聲明附加到 JWT： ``` create function custom_access_token_hook(event jsonb) returns jsonb language plpgsql as $$ declare user_level jsonb; begin -- fetch the current user's level select to_jsonb(level) into user_level from profiles where user_id = event->>'user_id'::uuid; -- change the event.claims.level return jsonb_set( event, '{claims,level}', user_level); end; $$ ``` 在資料庫中建立函數後，您只需使用 Supabase Auth 註冊它：  目前，您可以為流程中的以下點註冊 Auth Hook： - **自訂存取權杖：** 每次產生新的 JWT 時都會呼叫。 - **MFA 驗證嘗試：** 每次驗證 MFA 因素時都會呼叫，從而可以更好地控制檢測和阻止嘗試。 - **密碼驗證嘗試：** 每次使用密碼登入使用者時都會呼叫，從而可以更好地控制使用者帳戶的安全性。 如果編寫 PL/pgSQL 函數不是您的強項，您始終可以使用 [pg_net](https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/pg_net) 向後端 API 發送請求，或使用[plv8]( https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/plv8) 透過用JavaScript 編寫函數來更輕鬆地操作JSON。 Auth Hooks 今天可供自架，並將於下個月推出到該平台。如果您需要盡快存取，請透過[支援](https://supabase.help/)與我們聯繫！ 那不是全部！ Postgres 函數並不是寫鉤子的唯一方法。 Supabase 是 [Standard Webhooks](https://www.standardwebhooks.com/) 的創始貢獻者，這是一組關於輕鬆、安全、可靠地發送和接收 Webhook 的開源工具和指南。當然，Auth Hooks 將在 2024 年第一季支援 Webhooks。 ## 還有一件事… 如果您從一開始就關注我們（https://supabase.com/blog/supabase-auth），您就會知道Supabase Auth 是透過分叉[Netlify 的GoTrue 伺服器]（https://github.com）開始的/netlify/gotrue）。從那時起，發生了很多變化，我們已經偏離了上游儲存庫。在這個階段，將專案重新命名為其他名稱是有意義的（提示鼓聲）－Auth。 這僅僅意味著儲存庫將從使用“gotrue”重新命名為“auth”。但別擔心！ Docker 映像和庫（如“@supabase/gotrue-js”）將繼續發布，只要當前 v2 版本受支持，您就可以互換使用“@supabase/auth-js”。所有類別和方法都保持不變。這裡沒有重大變化！ ## 結論 感謝您閱讀到最後！我們希望您喜歡第 X 週發布的 Supabase Auth 更新：身分連結、會話控制、洩露密碼保護和帶有 Postgres 功能的 Auth Hooks。 我們期待看到您使用這些新功能建立的內容，當然還有您的回饋意見，以使它們變得更好。 ## 更多發布第 X 週 - [第 1 天 - Supabase Studio 更新：AI 助理與使用者模擬](https://supabase.com/blog/studio-introducing-assistant) - [第 2 天 - Edge Functions：節點和本機 npm 相容性 ](https://supabase.com/blog/edge-functions-node-npm) -[第 3 天 - 介紹 Supabase Branching，這是一個針對每個拉取請求的 Postgres 資料庫](https://supabase.com/blog/supabase-branching) - [Postgres語言伺服器：實作解析器](https://supabase.com/blog/postgres-language-server-implementing-parser) - [Supabase 專輯](https://www.youtube.com/watch?v=r1POD-IdG-I) - [Supabase 啟動週 X 黑客松](https://supabase.com/blog/supabase-hackathon-lwx) - [啟動週 X 社群聚會](https://supabase.com/blog/community-meetups-lwx) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/supabase-auth-identity-linking-hooks-and-haveibeenpwned-integration-19e1
## 設定 Next.js 先執行以下指令，使用supabase、typescript和tailwind初始化下一個js專案：`npx create-next-app@latest`。選擇所有預設選項： ## 設定 Prisma 執行以下命令安裝 prisma： `npm install prisma --save-dev` 安裝 prisma 後，執行以下命令來初始化架構檔案和 .env 檔案： `npx 棱鏡熱` 現在應該有一個 .env 檔案。您應該加入您的database_url 將 prisma 連接到您的資料庫。應該看起來像這樣： ``` // .env DATABASE_URL=url ``` 在你的 schema.prisma 中你應該要加入你的模型，我現在只是使用一些隨機模型： ``` generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "postgresql" url = env("DATABASE_URL") } model Post { id String @default(cuid()) @id title String content String? published Boolean @default(false) author User? @relation(fields: [authorId], references: [id]) authorId String? } model User { id String @default(cuid()) @id name String? email String? @unique createdAt DateTime @default(now()) @map(name: "created_at") updatedAt DateTime @updatedAt @map(name: "updated_at") posts Post[] @@map(name: "users") } ``` 現在您可以執行以下命令將資料庫與架構同步： `npx prisma 資料庫推送` 為了在客戶端存取 prisma，您需要安裝 prisma 用戶端。您可以透過執行以下命令來執行此操作： `npm 安裝@prisma/client` 您的客戶端也必須與您的架構同步，您可以透過執行以下命令來做到這一點： `npx prisma 生成` 當您執行“npx prisma db push”時，會自動呼叫產生指令。 為了存取 prisma 用戶端，您需要建立它的一個實例，因此在 src 目錄中建立一個名為 lib 的新資料夾，並在其中新增一個名為 prisma.ts 的新檔案。 ``` // prisma.ts import { PrismaClient } from "@prisma/client"; const prisma = new PrismaClient(); export default prisma; ``` 現在您可以在任何檔案中匯入相同的 Prisma 實例。 ## 設定 Shadcn 首先執行以下命令開始設定 shadcn： `npx shadcn-ui@latest init` 我選擇了以下選項： 打字稿：是的 風格：預設 底色: 板岩色 全域 CSS：src/app/globals.css CSS 變數：是 順風配置：tailwind.config.ts 元件：@/元件（預設） utils：@/lib/utils（預設） 反應伺服器元件：是 寫入 Components.json：是 接下來執行以下命令來設定下一個主題： `npm 安裝下一個主題` 然後將一個名為 theme-provider.tsx 的檔案加入到您的元件庫中並新增以下程式碼： ``` // theme-provider.tsx "use client" import * as React from "react" import { ThemeProvider as NextThemesProvider } from "next-themes" import { type ThemeProviderProps } from "next-themes/dist/types" export function ThemeProvider({ children, ...props }: ThemeProviderProps) { return <NextThemesProvider {...props}>{children}</NextThemesProvider> } ``` 設定完提供者後，您需要將其新增至 layout.tsx 中，以便在整個應用程式上實現它。使用主題提供者包裝 {children}，如下所示： ``` // layout.tsx return ( <html lang="en" suppressHydrationWarning> <body className={inter.className}> <ThemeProvider attribute="class" defaultTheme="system" enableSystem disableTransitionOnChange > {children} </ThemeProvider> </body> </html> ); ``` 現在前往 shadcn [主題頁](https://ui.shadcn.com/themes)。然後選擇您要使用的主題並按複製程式碼。然後將複製的程式碼加入您的 globals.css 中，如下所示： ``` // globals.css @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; @layer base { :root { --background: 0 0% 100%; --foreground: 224 71.4% 4.1%; --card: 0 0% 100%; --card-foreground: 224 71.4% 4.1%; --popover: 0 0% 100%; --popover-foreground: 224 71.4% 4.1%; --primary: 262.1 83.3% 57.8%; --primary-foreground: 210 20% 98%; --secondary: 220 14.3% 95.9%; --secondary-foreground: 220.9 39.3% 11%; --muted: 220 14.3% 95.9%; --muted-foreground: 220 8.9% 46.1%; --accent: 220 14.3% 95.9%; --accent-foreground: 220.9 39.3% 11%; --destructive: 0 84.2% 60.2%; --destructive-foreground: 210 20% 98%; --border: 220 13% 91%; --input: 220 13% 91%; --ring: 262.1 83.3% 57.8%; --radius: 0.5rem; } .dark { --background: 224 71.4% 4.1%; --foreground: 210 20% 98%; --card: 224 71.4% 4.1%; --card-foreground: 210 20% 98%; --popover: 224 71.4% 4.1%; --popover-foreground: 210 20% 98%; --primary: 263.4 70% 50.4%; --primary-foreground: 210 20% 98%; --secondary: 215 27.9% 16.9%; --secondary-foreground: 210 20% 98%; --muted: 215 27.9% 16.9%; --muted-foreground: 217.9 10.6% 64.9%; --accent: 215 27.9% 16.9%; --accent-foreground: 210 20% 98%; --destructive: 0 62.8% 30.6%; --destructive-foreground: 210 20% 98%; --border: 215 27.9% 16.9%; --input: 215 27.9% 16.9%; --ring: 263.4 70% 50.4%; } } ``` 現在您應該能夠在專案中使用 shadcn 元件和主題。 ## 設定 Supabase 第一步是建立一個新的 SUPABASE 專案。接下來，安裝 next.js 驗證幫助程式庫： `npm install @supabase/auth-helpers-nextjs @supabase/supabase-js` 現在您必須將您的 supabase url 和您的匿名金鑰新增至您的 .env 檔案中。您的 .env 檔案現在應如下所示： ``` // .env DATABASE_URL=url NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=your-supabase-url NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=your-supabase-anon-key ``` 我們將使用 supabase cli 根據我們的架構產生類型。使用以下命令安裝 cli： `npm install supabase --save-dev` 為了登入 supabase，請執行“npx supabase login”，它會自動讓您登入。 現在我們可以透過執行以下命令來產生我們的類型： `npx supabase gen types typescript --project-id YOUR_PROJECT_ID > src/lib/database.types.ts` 應該在您的 lib 資料夾中新增文件，其中包含基於您的架構的類型。 現在在專案的根目錄中建立一個 middleware.ts 檔案並新增以下程式碼： ``` import { createMiddlewareClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { NextRequest } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function middleware(req: NextRequest) { const res = NextResponse.next(); const supabase = createMiddlewareClient<Database>({ req, res }); await supabase.auth.getSession(); return res; } ``` 現在，在應用程式目錄中建立一個名為 auth 的新資料夾，然後在 auth 中建立另一個名為callback 的資料夾，最後建立一個名為route.ts 的檔案。在該文件中加入以下程式碼： ``` // app/auth/callback/route.ts import { createRouteHandlerClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { NextRequest } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function GET(request: NextRequest) { const requestUrl = new URL(request.url); const code = requestUrl.searchParams.get("code"); if (code) { const cookieStore = cookies(); const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore, }); await supabase.auth.exchangeCodeForSession(code); } // URL to redirect to after sign in process completes return NextResponse.redirect(requestUrl.origin); } ``` 透過該設置，我們可以建立一個登入頁面。在應用程式目錄中建立一個名為「login with page.tsx」的新資料夾。 ``` // app/login/page.tsx "use client"; import { createClientComponentClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { useRouter } from "next/navigation"; import { useState } from "react"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export default function Login() { const [email, setEmail] = useState(""); const [password, setPassword] = useState(""); const router = useRouter(); const supabase = createClientComponentClient<Database>(); const handleSignUp = async () => { await supabase.auth.signUp({ email, password, options: { emailRedirectTo: `${location.origin}/auth/callback`, }, }); router.refresh(); }; const handleSignIn = async () => { await supabase.auth.signInWithPassword({ email, password, }); router.refresh(); }; const handleSignOut = async () => { await supabase.auth.signOut(); router.refresh(); }; return ( <> <input name="email" onChange={(e) => setEmail(e.target.value)} value={email} /> <input type="password" name="password" onChange={(e) => setPassword(e.target.value)} value={password} /> <button onClick={handleSignUp}>Sign up</button> <button onClick={handleSignIn}>Sign in</button> <button onClick={handleSignOut}>Sign out</button> </> ); } ``` 現在，在 auth 目錄中建立一個名為「sign-up」的新資料夾，並在該檔案中建立一個「route.ts」。新增以下程式碼： ``` // app/auth/sign-up/route.ts import { createRouteHandlerClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function POST(request: Request) { const requestUrl = new URL(request.url); const formData = await request.formData(); const email = String(formData.get("email")); const password = String(formData.get("password")); const cookieStore = cookies(); const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore, }); await supabase.auth.signUp({ email, password, options: { emailRedirectTo: `${requestUrl.origin}/auth/callback`, }, }); return NextResponse.redirect(requestUrl.origin, { status: 301, }); } ``` 在同一位置建立另一個名為「登入」的資料夾。 ``` // app/auth/login/route.ts import { createRouteHandlerClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { NextResponse } from "next/server"; import type { Database } from "@/lib/database.types"; export async function POST(request: Request) { const requestUrl = new URL(request.url); const formData = await request.formData(); const email = String(formData.get("email")); const password = String(formData.get("password")); const cookieStore = cookies(); const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore, }); await supabase.auth.signInWithPassword({ email, password, }); return NextResponse.redirect(requestUrl.origin, { status: 301, }); } ``` 最後在同一位置新增註銷路由。 ``` // app/auth/logout/route.ts import { createRouteHandlerClient } from '@supabase/auth-helpers-nextjs' import { cookies } from 'next/headers' import { NextResponse } from 'next/server' import type { Database } from '@/lib/database.types' export async function POST(request: Request) { const requestUrl = new URL(request.url) const cookieStore = cookies() const supabase = createRouteHandlerClient<Database>({ cookies: () => cookieStore }) await supabase.auth.signOut() return NextResponse.redirect(`${requestUrl.origin}/login`, { status: 301, }) } ``` 現在，當您導航至 localhost http://localhost:3000/login 時，應該有基本的登入登出註冊功能。 現在我們有了一些帶有 prisma shadcn 和 supabase auth 設定的下一個 js 應用程式的基本樣板。 --- 原文出處：https://dev.to/isaacdyor/setting-up-nextjs-project-with-prisma-200j
我們很高興地宣布，[Edge Functions](https://supabase.com/docs/guides/functions) 現在原生支援 npm 模組和 Node 內建 API。您可以將數百萬個流行、常用的 npm 模組直接匯入 Edge Functions 中。 `從 'npm:drizzle-orm/node-postgres' 導入 { drizzle }` ## 將現有 Node 應用程式遷移到 Edge Functions 您可以透過最少的變更將現有的 Node 應用程式遷移到 Supabase Edge Functions。 我們建立了一個示範來展示如何遷移使用 Express、Node Postgres 和 Drizzle 的 Node 應用程式。有關在 Edge Functions 中使用 npm 模組和 Node 內建程式的更多訊息，請參閱[管理依賴項指南](https://supabase.com/docs/guides/functions/import-maps)。 {% 嵌入 https://youtu.be/eCbiywoDORw %} **npm 模組的底層運作原理** 我們執行一個開源 Deno 伺服器來託管 Edge Functions，稱為 [Supabase Edge Runtime](https://supabase.com/blog/edge-runtime-self-hosted-deno-functions)。此自訂版本可協助我們保持 Edge Functions 以相同的方式運作，無論部署在何處 - 在我們的託管平台上、在本地開發中還是在您的自託管環境中。 加入 npm 支援時最大的挑戰是找到適用於所有環境的方法。我們希望保持工作流程接近 Deno CLI 體驗。應該可以直接在原始程式碼中導入 npm 模組，而無需額外的建置步驟。 部署函數時，我們將其模組圖序列化為單一檔案格式（[eszip](https://github.com/denoland/eszip)）。在託管環境中，所有模組引用都會從 eszip 中載入。這可以防止獲取模組時出現任何額外的延遲以及模組依賴關係之間的潛在衝突。 我們也在本機和自架環境中使用了 eszip 模組載入器，因此我們只需要為所有環境實作一種模組載入策略。作為本地開發的另一個好處，此方法避免了與使用者係統中安裝的 npm 模組的潛在衝突，因為 Edge Function 的 npm 模組是獨立於 eszip 中的。 [重構模組載入器](https://github.com/supabase/edge-runtime/pull/223)修正了一些其他錯誤，例如[邊緣函數錯誤](https://github.com/supabase/cli /issues/1584#issuecomment-1848799355) 當專案中已存在`deno.lock` 檔案時。 ## 您要求的其他一些東西... **區域呼叫** 現在，您可以選擇在執行邊緣函數時指定區域（也許我們將來應該更改名稱）。通常，邊緣函數在最靠近呼叫函數的使用者的區域中執行。但是，有時您希望在靠近 Postgres 資料庫或其他第 3 方 API 的地方執行它，以獲得最佳效能。 功能仍然部署到所有區域。但是，在呼叫過程中，您可以提供“x-region”標頭以將執行限制在特定區域。 **捲曲** ``` # https://supabase.com/docs/guides/functions/deploy#invoking-remote-functions curl --request POST 'https://<project_ref>.supabase.co/functions/v1/hello-world' \ --header 'Authorization: Bearer ANON_KEY' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'x-region: eu-west-3' \ --data '{ "name":"Functions" }' ``` **JavaScript** ``` // https://supabase.com/docs/reference/javascript/installing import { createClient } from '@supabase/supabase-js' // Create a single supabase client for interacting with your database const supabase = createClient('https://xyzcompany.supabase.co', 'public-anon-key') // https://supabase.com/docs/reference/javascript/functions-invoke const { data, error } = await supabase.functions.invoke('hello-world', { body: { name: 'Functions' }, headers: { 'x-region': 'eu-west-3' }, }) ``` > ℹ️查看[區域呼叫指南](https://supabase.com/docs/guides/functions/regional-inspiration)以了解更多詳情。 **更好的指標** 我們在 [Supabase 儀表板](https://supabase.com/dashboard/project/_/functions) 的 Edge Functions 部分中加入了更多指標：它現在顯示 CPU 時間和使用的記憶體。我們也按 HTTP 狀態碼細分了呼叫。 這些變更可協助您發現邊緣功能的任何問題並採取行動。 > ℹ️ 請參閱 Edge Functions 的[日誌記錄和指標指南](https://supabase.com/docs/guides/functions/debugging) 以了解更多資訊。  **使用 Sentry 追蹤錯誤** 我們 Sentry 的朋友最近發布了官方的 [Sentry SDK for Deno](https://deno.land/x/[email protected])。有了這個，現在可以輕鬆追蹤 Sentry 邊緣函數中的錯誤和異常。 以下是一個簡單的範例，說明如何處理函數中的異常並將其傳送到 Sentry。 ``` import * as Sentry from 'https://deno.land/x/sentry/index.mjs' Sentry.init({ dsn: _DSN_, integrations: [], // Performance Monitoring tracesSampleRate: 1.0, // Set sampling rate for profiling - this is relative to tracesSampleRate profilesSampleRate: 1.0, }) // Set region and execution_id as custom tags Sentry.setTag('region', Deno.env.get('SB_REGION')) Sentry.setTag('execution_id', Deno.env.get('SB_EXECUTION_ID')) Deno.serve(async (req) => { try { const { name } = await req.json() const data = { message: `Hello ${name}!`, } return new Response(JSON.stringify(data), { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } }) } catch (e) { Sentry.captureException(e) return new Response(JSON.stringify({ msg: 'error' }), { status: 500, headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, }) } }) ``` ## 下一步是什麼 NPM 支援是 Edge Functions 最受歡迎的功能之一。如果您之前因缺乏支援而無法使用 Edge Functions，我們希望此更新能夠吸引您[再試一次](https://supabase.com/dashboard/project/_/functions)。如果您遇到任何問題，我們只需[一個支援請求](https://supabase.help/)。 對於現有的 Edge Functions 用戶來說，區域呼叫、更好的指標和錯誤處理只是接下來會發生的事情的一瞥。我們繼續迭代平台穩定性並對邊緣功能可以使用的資源設定自訂限制。請留意新的一年的另一篇文章。 ## 更多發布第 X 週 - [第 1 天 - Supabase Studio 更新：AI 助理與使用者模擬](https://supabase.com/blog/studio-introducing-assistant) - [pg_graphql：現在支援 Postgres 函式](https://supabase.com/blog/pg-graphql-postgres-functions) - [Postgres語言伺服器：實作解析器](https://supabase.com/blog/postgres-language-server-implementing-parser) - [Supabase 設計如何運作](https://supabase.com/blog/how-design-works-at-supabase) - [Supabase 專輯](https://www.youtube.com/watch?v=r1POD-IdG-I) - [Supabase 啟動週 X 黑客松](https://supabase.com/blog/supabase-hackathon-lwx) - [啟動週 X 社群聚會](https://supabase.com/blog/community-meetups-lwx) --- 原文出處：https://dev.to/supabase/edge-functions-node-and-native-npm-compatibility-77f
隨著每個人和他們的貓為他們的應用程式建立一個“2023 Wrapped”，我無法阻止，不得不為這個很棒的 dev.to 社區建立一個小型開源應用程式 🥰 造訪[devto-wrapped.sliplane.app](https://devto-wrapped.sliplane.app/?username=code42cate)，輸入您的用戶名，看看您作為dev.to 的作者在2023 年取得了什麼成就！ **無需 API 金鑰或登入！** 這是我在 dev.to 的第一年的經驗：  PS：在評論中分享你的截圖，我會隨機挑選一個人，給他們發送一些免費的開發者貼紙作為提前的聖誕禮物🎅🎁 不管怎樣，你來這裡是為了學習一些東西，所以讓我們深入研究程式碼吧！ ## 教程 建立這個小應用程式的速度對我來說至關重要，因此我決定使用我最近使用的自己的[Hackathon Starter Template](https://dev.to/code42cate/how-to-win-any-hackathon -3i99)寫了關於。我剝離了一些我不需要的功能，從而產生了一個非常精簡的 monorepo： 1.Next.js + Tailwind 2. ShadcnUI 你可以在這個[Github儲存庫](https://github.com/Code42Cate/devto-wrapped)中看到所有內容 ### 設定 如果您想長期關注並親自嘗試一下，請按照以下步驟操作： ``` # Clone repository git clone https://github.com/Code42Cate/devto-wrapped.git # Install dependencies pnpm install # Start app pnpm run dev --filter web ``` 該應用程式現在應該從 http://localhost:3000 啟動。如果它不起作用，請在評論中告訴我！ ### 存取 dev.to 資料 這個小應用程式最有趣的部分可能是我們如何存取 dev.to 資料。雖然有幾種方法可以解決這個問題，但我有一些要求幫助我決定前進的方向： 1. 不抓取 - 花費太長時間，我希望資料可用 <1 秒 2. 僅公開資料 - 我不想向使用者詢問 API 金鑰或使用我自己的 3.不需要資料庫－我很懶，想避免無用的複雜性 這為我們提供了兩種可能的獲取資料的方式： 1. [記錄和未經驗證的 API 呼叫](https://developers.forem.com/api/v1) 2. 即使您未登錄，dev.to 網站也會進行未記錄的公開 API 呼叫 考慮到這兩種獲取資料的方式，我們基本上可以獲得 3 類資料： 1.使用API公開使用者資訊：`dev.to/api/users/by_username` 2. 使用 `dev.to/search/feed_content` API 和 `class_name=Article` 發布帖子 3. 包含 `dev.to/search/feed_content` 和 `class_name=Comment&search_fields=xyz` 的搜尋查詢的評論 這些 API 呼叫都是在伺服器端進行的，以加快請求速度，可以在「/apps/web/actions/api.ts」中找到。由於這只是組合在一起，因此功能相當簡單，錯誤處理也非常少： ``` export async function getUserdata(username: string): Promise<User | undefined> { const res = await fetch( `https://dev.to/api/users/by_username?url=${username}`, ); if (!res.ok) { return undefined; } const data = await res.json(); return data as User; } ``` 對於這個用例來說，這很好，但如果您不希望用戶發生意外崩潰，請記住正確捕獲異常並驗證您的類型😵 ### 計算統計資料 計算統計資料出奇地容易，主要是因為我們的資料非常小。即使你每天發帖，我們只會瀏覽 365 個帖子。迭代 365 個專案的陣列幾乎不需要時間，這給了我們很大的空間來完成工作，而無需關心效能！您在頁面上看到的每個統計資料都是在單一函數中計算的。以「總反應」為例： ``` const reactionsCount = posts?.reduce( (acc: number, post: Article) => acc + post.public_reactions_count, 0, ); ``` 我們需要做的就是檢查帖子陣列並總結每個帖子的“public_reactions_count”數量。田田，完成！ 即使對於更複雜的，它也只不過是一個嵌套循環： ``` const postsPerTag: Record<string, number> = posts?.reduce( (acc: Record<string, number>, post: Article) => { post.tag_list.forEach((tag) => { acc[tag] = acc[tag] ? acc[tag] + 1 : 1; }); return acc; }, {} as Record<string, number>, ); ``` ### 前端 由於這是使用 Next.js 建構的，因此所有內容都可以在「/apps/web/app/page.tsx」檔案中找到。 在元件的頂部，您可以先看到我們如何取得資料並檢查使用者是否存在或是否有足夠的資料來顯示任何內容： ``` const user = await getUserdata(username); if (!user) { return <EmptyUser message="This user could not be found 🫠" />; } const stats = await getStats(user.id.toString()); const mentionsCount = await getMentionedCommentCount(user.username); if (stats.postCount === 0) { return <EmptyUser message="This user has no posts 🫠" />; } ``` 不同的統計資料都是它們自己的元件，它們是 CSS 網格的一部分，看起來像這樣（縮短） ``` <div className="grid grid-cols-2 gap-2 w-full text-sm text-gray-800"> <PublishedPostsCard count={stats.postCount} /> <ReactionsCard count={stats.reactionsCount} /> <BusiestMonthCard busiestMonth={stats.busiestMonth} postsPerMonth={stats.postsPerMonth} /> <CommentsCard count={stats.commentsCount} /> <ReadingTimeCard readingTime={stats.readingTime} totalEstimatedReadingTime={stats.totalEstimatedReadingTime} /> </div> ``` 這些元件都是「啞」的，這意味著它們只負責顯示資料。他們不獲取或計算任何東西。其中大多數都非常簡單，就像這張「最佳貼文」卡： ``` import Image from "next/image"; import { Article } from "@/actions/api"; export default function BestPostCard({ post, coverImage, }: { post: Article; coverImage: string; }) { return ( <div className="flex w-full flex-col justify-between gap-2 rounded-xl border border-gray-300 bg-white p-4 shadow-md"> Your fans really loved this post: <br /> <Image src={coverImage} alt={post.title} width={500} height={500} className="rounded-md border border-gray-300" /> <a className="font-semibold underline-offset-2" href={`https://dev.to${post.path}`} > {post.title} </a> </div> ); } ``` ### 部署 為了部署我們的應用程式，我們將對其進行dockerize，然後使用Sliplane（稍微有偏見，我是聯合創始人！）將其託管在我們自己的[Hetzner Cloud](https://www.hetzner.com /cloud) 伺服器上。我在[上一篇部落格文章](https://dev.to/sliplane/understanding-nextjs-docker-images-2g08)中介紹瞭如何對Next.js 應用程式進行docker 化，這基本上是相同的，只是做了一些小的更改適應我的 Turborepo 設定:) ``` # src Dockerfile: https://github.com/vercel/turbo/blob/main/examples/with-docker/apps/web/Dockerfile FROM node:18-alpine AS alpine # setup pnpm on the alpine base FROM alpine as base ENV PNPM_HOME="/pnpm" ENV PATH="$PNPM_HOME:$PATH" RUN corepack enable RUN pnpm install turbo --global FROM base AS builder # Check https://github.com/nodejs/docker-node/tree/b4117f9333da4138b03a546ec926ef50a31506c3#nodealpine to understand why libc6-compat might be needed. RUN apk add --no-cache libc6-compat RUN apk update # Set working directory WORKDIR /app COPY . . RUN turbo prune --scope=web --docker # Add lockfile and package.json's of isolated subworkspace FROM base AS installer RUN apk add --no-cache libc6-compat RUN apk update WORKDIR /app # First install the dependencies (as they change less often) COPY .gitignore .gitignore COPY --from=builder /app/out/json/ . COPY --from=builder /app/out/pnpm-lock.yaml ./pnpm-lock.yaml COPY --from=builder /app/out/pnpm-workspace.yaml ./pnpm-workspace.yaml RUN pnpm install # Build the project COPY --from=builder /app/out/full/ . COPY turbo.json turbo.json RUN turbo run build --filter=web # use alpine as the thinest image FROM alpine AS runner WORKDIR /app # Don't run production as root RUN addgroup --system --gid 1001 nodejs RUN adduser --system --uid 1001 nextjs USER nextjs COPY --from=installer /app/apps/web/next.config.js . COPY --from=installer /app/apps/web/package.json . # Automatically leverage output traces to reduce image size # https://nextjs.org/docs/advanced-features/output-file-tracing COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/.next/standalone ./ COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/.next/static ./apps/web/.next/static COPY --from=installer --chown=nextjs:nodejs /app/apps/web/public ./apps/web/public CMD node apps/web/server.js ``` 在 Docker 化並推送到 Github 儲存庫後，我們需要做的就是在 Sliplane 中建立一個新服務並選擇我們想要託管的伺服器。我已經有一台伺服器，在上面執行一些小型專案，所以我只使用該伺服器：  點擊「部署」後，需要幾分鐘時間來建置並啟動我們的 Docker 映像。可以在日誌檢視器中監視進度：  第一次成功部署後，我們將獲得一個可以存取我們的應用程式的免費子網域，或者我們可以加入自己的自訂網域：  就是這樣！我們的應用程式在線，世界上每個人都可以存取，並且不會產生令人驚訝的無伺服器帳單 🤑 感謝您到目前為止的閱讀，不要忘記用您的截圖進行評論，以_可能_贏得一些貼紙😊 乾杯，喬納斯 --- 原文出處：https://dev.to/code42cate/devto-wrapped-2023-13o
為優秀的開源庫做出貢獻是建立作品集的好方法。 我已經編譯了 23 個優秀的開源程式庫和一些很好的入門問題。 不要忘記加星號並支持這些🌟  --- #產品中的人工智慧： ### 1. [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit) - 應用內 AI 聊天機器人與 AI 文字區域  開源平台，用於使用兩個 React 元件將關鍵 AI 功能整合到 React 應用程式中。 CopilotPortal：應用程式內人工智慧聊天機器人，可以「查看」當前應用程式狀態並採取行動。 CopilotTextarea：AI 驅動的 <textarea /'> 替換。具有自動完成、插入和生成功能。 ###[好第一期：](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit/issues/62) ``` Support bold and italicized text in CopilotTextarea Proposal: Add support for bold and italicized text in CopilotTextarea CopilotTextarea uses slate-js under the hood. Lots of examples for adding bold/italicized support Initially only add programatic support. UI support will be added separately in [TODO add issue] Implementation tips: changes will be made to render-element.tsx and base-copilot-textarea.tsx custom-editor.tsx structures may also require changes ``` {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- ###2.[Tavily GPT 研究員](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher){% embed https://github.com/assafelovic/gpt-researcher no-readme %} ###3.[Pezzo.ai](https://github.com/pezzolabs/pezzo){% 嵌入 https://github.com/pezzolabs/pezzo no-readme %} ###4.[Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate){% 嵌入 https://github.com/weaviate/weaviate no-readme %} ###5.[LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain){% 嵌入 https://github.com/langchain-ai/langchain no-readme %} --- #🛜網頁開發： ### 6. [Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) - 使用 React 和 Node.js 開發全端 Web 應用程式  使用 React 和 Node.js 進行快速全端 Web 應用程式開發。 Wasp 提供了一種建立現代 Web 應用程式的簡化方法，將前端的 React 和後端的 Node.js 結合在一個緊密結合的框架中。 ###[好第一期：](https://github.com/wasp-lang/wasp/issues/874) ``` Add images (or link to the example app) of auth UI helpers Wasp provides At this point in docs (also in the tutorial if we're using it), it would be nice to add an image of UI helpers for Auth (login/signup form, Google/GitHub button, ...) so developers can immediately see what they are getting and how nice it looks. ``` {% cta https://github.com/wasp-lang/wasp %} 星黃蜂 ⭐️ {% endcta %} --- ###7.[ClickVote](https://github.com/clickvote/clickvote) {% 嵌入 https://github.com/clickvote/clickvote no-readme %} ###8.[ReactFlow](https://github.com/xyflow/xyflow) {% 嵌入 https://github.com/xyflow/xyflow no-readme %} ###9.[Trigger.dev](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) {% 嵌入 https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev no-readme %} ###10.[Novu](https://github.com/novuhq/novu) {% 嵌入 https://github.com/novuhq/novu no-readme %} --- #🧑💻DevOps： ### 11. [Logstash](https://github.com/elastic/logstash) - 由 elastic 傳輸和處理日誌和事件。  輕鬆將點讚、按讚和評論加入到您的網路應用程式中。 用於加入這些元件的簡單反應程式碼。 ### [第一期好](https://github.com/elastic/logstash/issues/15561) ``` Allow comments in pipeline config between hash entries Currently it seems not allowed to make comments between hash entries, this is a feature request to allow it. ``` {% cta https://github.com/elastic/logstash %} 明星 Logstash ⭐️ {% endcta %} --- ###12.[Odigos](https://github.com/keyval-dev/odigos) {% 嵌入 https://github.com/keyval-dev/odigos no-readme %} ###13.[Glasskube](https://github.com/glasskube/operator) {% 嵌入 https://github.com/glasskube/operator no-readme %} ###14.[鏡像](https://github.com/metalbear-co/mirrord){% 嵌入 https://github.com/metalbear-co/mirrord no-readme %} ###15.[挖土機](https://github.com/diggerhq/digger) {% 嵌入 https://github.com/diggerhq/digger no-readme %} --- #💽資料庫： ### 16. [Supabase](https://github.com/supabase/supabase) - 開源 Rirebase 替代品  使用託管 Postgres、身份驗證和即時功能建立現代資料驅動應用程式 ###[第一期好：](https://github.com/supabase/supabase/issues/19396) ``` Horizontal Scroll for CodeBlocks Currently when reading the dcs, it's not possible to view all of the code for alot of the samples. Is this the Component rendered across all of the web properties, if so I'll be happy to throw on a horizontal scroll bar that matches supabase branding. ``` {% cta https://github.com/supabase/supabase %} 明星 Supabase ⭐️ {% endcta %} --- ###17.[Appwrite](https://github.com/appwrite/appwrite){% 嵌入 https://github.com/appwrite/appwrite no-readme %} ###18.[Superduperdb] (https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb){% 嵌入 https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb no-readme %} ###19.[Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) {% 嵌入 https://github.com/milvus-io/milvus no-readme %} --- #👾其他： ### 21. [Snapify](https://github.com/MarconLP/snapify) - 開源螢幕錄製  螢幕錄製，但免費、開源，您負責自己的資料。 ###[好第一期：](https://github.com/MarconLP/snapify/issues/18) ``` Ability to create GIFs and take screenshots to also store in S3 ``` {% cta https://github.com/MarconLP/snapify %} 明星 Snapify ⭐️ {% endcta %} --- ###22.[ReactAgent](https://github.com/eylonmiz/react-agent){% 嵌入 https://github.com/eylonmiz/react-agent no-readme %} ###23.[對初學者來說很棒](https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners){% embed https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners no -readme %} --- #就是這樣，夥計們！ ## 別忘了按讚、留言和收藏🫡 --- 原文出處：https://dev.to/copilotkit/23-open-source-libraries-to-launch-your-portfolio-to-the-moon-fe
#我要做一個自動解方程 主控臺 --- "Error solving equation: Invalid left hand side of assignment operator = (char 5) Return:a + 27 = 0" --- ```<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="description" content="math.js | basic usage"> <title>math.js | basic usage</title> <script src="https://unpkg.com/mathjs/lib/browser/math.js"></script> </head> <body> <script> function solveEquation(equationString, variableRange = { start: -10, end: 10, step: 0.1 }) { if (typeof equationString !== 'string') { throw new Error('Equation must be a string'); } const equation = equationString.replace(/\s/g, ''); const variables = equation.match(/[a-zA-Z]+/g); if (!variables) { throw new Error('No variables found in equation'); } const parser = math.parser(); variables.forEach(variable => { parser.evaluate(`${variable} = ${variableRange.start}:${variableRange.step}:${variableRange.end}`); }); let result; try { result = parser.evaluate(equation); } catch (error) { throw new Error('Error solving equation: ' + error.message + "\nReturn:" + equationString); } return result; } const equationString = "a + 27 = 0"; try { const result = solveEquation(equationString); console.log("方程的解为:", result); } catch (error) { console.error(error.message); } </script> </body> </html>
# 長話短說；博士 我們都已經看到了 ChatGPT 的功能（這對任何人來說都不陌生）。 很多文章都是使用 ChatGPT 一遍又一遍地寫的。 **實際上**，DEV 上的文章有一半是用 ChatGPT 寫的。 你可以使用一些[AI內容偵測器](https://copyleaks.com/ai-content- detector)來檢視。 問題是，ChatGPT 永遠不會產生一些非凡的內容，除了它內部已經有（經過訓練/微調）的內容。 但有一種方法可以超越目前使用 RAG（OpenAI 助理）訓練的內容。 [上一篇](https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g)，我們討論了在您的文件上「訓練」ChatGPT；今天，讓我們看看如何從中製作出很多內容。我們將： - 使用 Docusaurus 建立新的部落格系統。 - 詢問 ChatGPT，為我們寫一篇與文件相關的部落格文章。  --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫，可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業！ [](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 {% cta https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev %} 為 Trigger.dev 儲存庫加註星標 ⭐️ {% endcta %} --- ## 上次回顧 ⏰ - 我們建立了一個作業來取得文件 XML 並提取所有 URL。 - 我們抓取了每個網站的 URL 並提取了標題和內容。 - 我們將所有內容儲存到文件中並將其發送給 ChatGPT 助手。 - 我們建立了一個 ChatBot 畫面來詢問 ChatGPT 有關文件的資訊。 您可以在此處找到上一個[教學]的完整原始程式碼（https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant）。 ---  ## 稍作修改⚙️ 上次，我們建立了一個文件助理。我們寫： ``` You are a documentation assistant, loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format. ``` 讓我們將其更改為部落格作者，請轉到“jobs/process.documentation.ts”第 92 行，並將其替換為以下內容： ``` You are a content writer assistant. You have been loaded with documentation from ${payload.url}, you write blog posts based on the documentation and return everything in the following MD format: --- slug: [post-slug] title: [post-title] --- [post-content] ``` 使用“slug”和“title”非常重要，因為這是 Docusaurus 的格式 - 我們的部落格系統可以接受（當然，我們也以 MD 格式發送所有輸出） ---  ## 多庫龍🦖 您可以使用多種類型的部落格系統！ 對於我們的用例，我們將使用 Docusaurus，它可以讀取基於 MD 的格式（我們從 ChatGPT 請求的輸出）。 **我們可以透過執行來安裝 Docusaurus：** ``` npx create-docusaurus@latest blog classic --typescript ``` 接下來，我們可以進入已建立的目錄並執行以下命令： ``` npm run start ``` 這將啟動 Docusaurus。你可以關註一下。還有一個名為“blog”的附加目錄，其中包含所有部落格文章；這是我們保存 ChatGPT 產生的部落格文章的地方。  ---  ## 產生部落格 📨 我們需要創造一個就業機會 - 取得部落格標題 - 使用 ChatGPT 產生完整的部落格文章 - 將其保存到我們部落格上的 MD 文件中 我們可以輕鬆地使用 ChatGPT 來實現這一點！ 前往“jobs”資料夾並新增一個名為“process.blog.ts”的新檔案。新增以下程式碼： ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; import {writeFileSync} from "fs"; import slugify from "slugify"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job, it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-blog", name: "Process Blog", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.blog.event", schema: object({ title: string(), aId: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { const {title, aId} = payload; const thread = await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: ` title: ${title} `, role: 'user', }); const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); return io.runTask('save-blog', async () => { const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { const fileName = slugify(title, {lower: true, strict: true, trim: true}); writeFileSync(`./blog/blog/${fileName}.md`, content.text.value) return {fileName}; } }); }, }); ``` - 我們加入了一些必要的變數： - `title` 部落格文章標題 - `aId` 上一篇文章中新增的助手 ID。 - 我們為助手建立了一個新線程（`io.openai.beta.threads.create`） - 我們無法在沒有任何線程的情況下質疑它。與之前的教程不同，在這裡，我們對每個請求建立一個新線程。我們不需要對話中最後一條訊息的上下文。 - 然後，我們使用部落格標題為線程（`io.openai.beta.threads.messages.create`）新增訊息。我們不需要提供額外的說明 - 我們已經在第一部分完成了該部分😀 - 我們執行 `io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion` 來啟動進程 - 通常，您需要某種每分鐘執行一次的遞歸來檢查作業是否完成，但是 [Trigger.dev]( http://Trigger .dev）已經加入了一種執行進程並同時等待它的方法🥳 - 我們在查詢正文中執行帶有“limit: 1”的“io.openai.beta.threads.messages.list”，以從對話中獲取第一則訊息（在ChatGPT 結果中，第一則訊息是最後一條訊息） 。 - 然後，我們使用「writeFileSync」從 ChatGPT 取得的值來儲存新建立的部落格 - 確保您擁有正確的部落格路徑。 轉到“jobs/index.ts”並加入以下行： ``` export * from "./process.blog"; ``` 現在，讓我們建立一個新的路由來觸發該作業。 前往“app/api”，建立一個名為“blog”的新資料夾，並在一個名為“route.tsx”的新檔案中 新增以下程式碼： ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const payload = await request.json(); if (!payload.title || !payload.aId) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Missing parameters'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.blog.event", payload }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` - 我們檢查標題和助理 ID 是否存在。 - 我們在 [Trigger.dev](http://Trigger.dev) 中觸發事件並發送訊息。 - 我們將事件 ID 傳送回客戶端，以便我們可以追蹤作業的進度。 ---  ## 前端🎩 沒什麼好做的！ 在我們的「components」目錄中，建立一個名為「blog.component.tsx」的新檔案和以下程式碼： ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Blog { title: string, aId: string; } export const BlogComponent: FC<{list: ExtendedAssistant[]}> = (props) => { const {list} = props; const {register, formState, handleSubmit} = useForm<Blog>(); const [event, setEvent] = useState<string | undefined>(undefined); const addBlog: SubmitHandler<Blog> = useCallback(async (param) => { const {eventId} = await (await fetch('/api/blog', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify(param) })).json(); setEvent(eventId); }, []); return ( <> <form className="flex flex-col gap-3 mt-5" onSubmit={handleSubmit(addBlog)}> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Assistant</div> <select className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" {...register('aId', {required: true})}> {list.map(val => ( <option key={val.id} value={val.aId}>{val.url}</option> ))} </select> </div> <div className="flex flex-col gap-1"> <div className="font-bold">Title</div> <input className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3" placeholder="Blog title" {...register('title', {required: true})} /> </div> <button className="border border-gray-200 rounded-xl py-2 px-3 bg-gray-100 hover:bg-gray-200" disabled={formState.isSubmitting}>Create blog</button> </form> {!!event && ( <Blog eventId={event} /> )} </> ) } export const Blog: FC<{eventId: string}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); if (data?.status !== 'SUCCESS') { return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> } return ( <div> <a href={`http://localhost:3000/blog/${data.output.fileName}`}>Check blog post</a> </div> ) }; ``` - 我們使用「react-hook-form」來輕鬆控制我們的輸入。 - 我們讓使用者選擇他們想要使用的助手。 - 我們建立一個包含文章標題的新輸入。 - 我們將所有內容傳送到先前建立的路由並傳回作業的「eventId」。 - 我們建立一個新的「<Blog />」元件，該元件顯示載入直到事件完成，並使用新建立的教程新增指向我們部落格的連結。 將元件加入我們的“components/main.tsx”檔案中： ``` {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <BlogComponent list={assistantState} />} ``` 我們完成了！  現在，讓我們新增部落格標題並點擊「生成」。  ---  ## 讓我們聯絡吧！ 🔌 作為開源開發者，您可以加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy) 做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev)，貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得： https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-blog-writer 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/generate-blogs-with-chatgpt-assistant-1894
## 什麼是自架軟體？ 自託管專案是指從使用者的伺服器或基礎架構安裝、管理和操作的軟體、應用程式或服務，而不是託管在外部或第三方伺服器（例如雲端服務供應商提供的伺服器）上。 這種模型可以更好地控制軟體和資料，並且通常在隱私、安全、客製化和成本效益方面受到青睞。 ### 自託管軟體對於新創公司的重要性🚀 - **資料控制和隱私🛡️**：完全控制您的資料。自託管意味著您新創公司的敏感資訊保留在內部，確保一流的隱私和安全。 - **客製化與靈活性 🔧**：客製化軟體以滿足您新創公司的獨特需求。與雲端託管服務不同，自架軟體允許進行廣泛的客製化。 - **成本效益💰**：從長遠來看更經濟實惠。自託管可以減少經常性的雲端服務費用，使其成為注重費用的新創公司的明智選擇。 - **可靠性和獨立性🌐**：不要受服務提供者的正常運作時間和政策的擺佈。自託管解決方案可確保一致的存取，這對於您的新創公司的順利運作至關重要。 - **合規性和安全性🔒**：輕鬆滿足特定的監管要求。透過管理您的伺服器，實施完全符合您新創公司需求的安全性和合規性措施。 ## 這些是您需要從 GitHub 取得的一些基本的自架開源儲存庫 👇 讓我們探索這些開源軟體，並了解它們如何徹底改變您的自架軟體解決方案方法。 ### [Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search)：跨多個資料來源的人工智慧增強搜尋 [](https://github.com/swirlai/swirl-search) [**Swirl**](https://github.com/swirlai/swirl-search) 是一款創新的開源軟體，利用人工智慧搜尋各種內容和資料來源，使用讀者法學碩士智慧找到最佳結果。然後，它利用生成式人工智慧提供客製化答案，整合用戶特定的資料以獲得更相關的結果。 **它解決了什麼問題，以及它如何提供優秀的開源解決方案？** - 🌐 **多重來源搜尋**：Swirl 熟練地跨資料庫、公共資料服務和企業來源進行搜尋，提供全面的搜尋解決方案。 - 🤖 **人工智慧驅動的見解**：利用人工智慧和 ChatGPT（及更多）等大型語言模型來分析和排名搜尋結果，確保高相關性和準確性。 - 🔄 **輕鬆整合**：設定和使用簡單；從 Docker 下載開始，然後根據需要擴展以合併更多來源。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Swirl](https://github.com/swirlai/swirl-search) --- ### Clickvote：將社交反應無縫整合到您的內容中  Clickvote 是一款開源工具，可輕鬆為任何線上內容加入點讚、按讚和評論，從而增強用戶在各種環境中的互動和參與。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🔄 **即時互動**：提供按讚、按讚和評論的即時更新，增強用戶參與度。 - 🔍 **深度分析**：透過詳細分析提供對使用者行為的洞察，幫助了解受眾偏好。 - 🚀 **可擴展性**：每秒處理無限次點擊，即使在大流量下也能確保穩健的效能。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Clickvote](https://github.com/clickvote/clickvote) --- ### Wasp：使用 React 和 Node.js 徹底改變全端 Web 開發  Wasp 是一個尖端的開源框架，旨在簡化使用 React 和 Node.js 的全端 Web 應用程式的開發，只需一個 CLI 命令即可快速部署。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🚀 **快速開發**：只需幾行程式碼即可快速啟動，從而可以輕鬆建立和部署生產就緒的 Web 應用程式。 - 🛠️ **更少的樣板**：抽象複雜的全端功能，減少樣板並使維護和升級變得簡單 - 🔓 **無鎖定**：確保部署的靈活性，沒有特定的提供者鎖定和完整的程式碼控制。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Wasp](https://github.com/wasp-lang/wasp) --- ### Pezzo：利用雲端原生開源平台簡化 LLMOps  Pezzo 是一個革命性的開源、開發人員優先的 LLMOps 平台，完全雲端原生，旨在增強 AI 操作的提示設計、版本管理、即時交付、協作、故障排除和可觀察性。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🤖 **AI 營運效率**：促進 AI 營運的無縫監控和故障排除。 - 💡 **降低成本和延遲**：輔助工具可將成本和延遲降低高達 90%，從而優化營運效率。 - 🌐 **統一提示管理**：提供單一平台來管理提示，確保簡化協作和即時 AI 變更交付。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的片段](https://github.com/pezzolabs/pezzo) --- ### Flagsmith：開源功能標記和遠端設定服務  Flagsmith 是一個開源平台，提供功能標記和遠端設定服務，允許靈活的本地託管選項或透過其託管版本。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🚀 **功能管理**：簡化跨 Web、行動和伺服器端應用程式的功能標記的建立和管理。 - 🔧 **可自訂部署**：可部署在私有雲或在本地執行，提供託管選項的多功能性。 - 🎛️ **使用者和環境特定控制**：允許針對不同的使用者群體或環境開啟或關閉功能，增強使用者體驗和測試靈活性。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Flagsmith](https://github.com/Flagsmith/flagsmith) --- ## Digger：用於 CI 管道的開源 IaC 編排工具  Digger 是一款用於基礎設施即程式碼 (IaC) 編排的創新開源工具，可與現有 CI 管道無縫集成，以提高部署 Terraform 配置的效率和安全性。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🛠️ **CI/CD 整合**：將 Terraform 直接整合到現有的 CI/CD 管道中，避免需要單獨的專用 CI 系統。 - 🔐 **增強的安全性**：確保安全操作，因為雲端存取機密不與第三方服務共用。 - 💡 **經濟有效且高效**：無需額外的運算資源，可在現有 CI 基礎設施中本機執行 Terraform。 - 🎚️ **高級功能**：提供諸如拉取請求評論中的 Terraform 計劃和應用程式、私有執行器、對 RBAC 的 OPA 支援、PR 級鎖和漂移檢測等功能。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 Digger](https://github.com/diggerhq/digger) --- ## Keep：開源警報管理和自動化平台  Keep 是一個開源平台，旨在集中和自動化警報管理。它允許用戶將所有警報整合到一個介面中，並有效地自動化端到端流程。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🚨 **集中警報管理**：將所有警報整合到一處，簡化監控和回應流程。 - ⚙️ **工作流程自動化**：支援工作流程編排以自動化端到端流程，類似於 Datadog 工作流程自動化功能。 - 🔄 **廣泛的工具相容性**：支援多種可觀測工具、資料庫、通訊平台、事件管理工俱全面整合。 **GitHub 儲存庫連結：** [保留在 GitHub 上](https://github.com/keephq/keep) --- ## MeetFAQ：將您的支援管道轉變為人工智慧支援的公共常見問題解答  MeetFAQ 是一款創新的開源工具，可連接到您的支援管道（例如Discord），並採用人工智慧（特別是ChatGPT）將對話轉換為全面的公共常見問題解答，可透過URL 或直接在您的網站上存取。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🤖 **人工智慧驅動的常見問題解答產生**：使用 ChatGPT 將支援頻道對話轉換為常見問題解答，以實現更廣泛的可存取性。 - 🌍 **公共可存取性**：向更廣泛的受眾（而不僅僅是支援管道上的受眾）提供常見問題解答，從而增強客戶聯繫。 - 💡 **客戶保留**：透過提供易於存取的公共常見問題解答來幫助防止客戶流失，確保不會遺漏任何客戶問題。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的 MeetFAQ](https://github.com/github-20k/meetqa) --- ### Jackson：Web 應用程式的進階 SSO 和目錄同步  Jackson 是一項開源單一登入 (SSO) 服務，可簡化 Web 應用程式驗證，支援 SAML 和 OpenID Connect 協定。它超越了 SSO，透過 SCIM 2.0 協定提供目錄同步，支援自動用戶和群組配置/取消配置。 **它解決的問題及其開源優勢：** - 🔒 **增強的身份驗證**：提供企業級 SSO 支持，簡化跨 Web 應用程式的身份驗證。 - 🔄 **目錄同步**：支援透過 SCIM 2.0 進行目錄同步，以實現高效的使用者和群組管理。 - 🌐 **協定支援**：促進 SAML 和 OpenID Connect 的集成，抽象化這些協定的複雜性以便於實施。 **GitHub 儲存庫連結：** [GitHub 上的傑克遜](https://github.com/boxyhq/jackson) --- ### 綜上所述 我們探索了九個出色的開源儲存庫。他們要不是一家新創公司，就是一個由獨立駭客變大的專案。 這些工具展示了自架的力量以及小型團隊和個人創作者蓬勃發展的創新。 感謝您與我一起經歷這些獨特專案的富有洞察力的旅程。一如既往，偉大即將到來！  --- 原文出處：https://dev.to/srbhr/discover-the-9-best-self-hosted-open-source-repositories-on-github-23oc
_「現在是2021 年了，我的飛行汽車在哪裡？」_ - Joel Spolsky（Stack Overflow 和Trello 的建立者）用這句話來表達他對Web 開發仍然與20 年前幾乎相同的感覺的幻滅。 但今天，有了 GPT，我們就可以再問這個問題了。我們看到了所有這些花哨的推文和演示，但是**當我需要啟動一個新的全端 Web 應用程式時**，這對我作為開發人員意味著什麼？我真的必須經歷“npm create vite my-new-app”，並再次從空白頁面開始嗎？ 最後的答案是「否」——你可以使用很多很酷的東西來讓你的生活更輕鬆。它可能還不是超音速德羅寧，但它至少肯定是在地面上盤旋。 讓我們探討一下今天的 AI 場景為我們提供了什麼，以便更輕鬆地啟動和建立全端 Web 應用程式： ## 🐝 🤖 MAGE - 一分鐘內從單一提示到全端、React 和 Node.js 應用程式（免費使用！）  [MAGE](https://usemage.ai/) (*Magic App GEnerator*) 可能是最容易使用的 AI 編碼代理 - 一切都透過 Web 介面進行，**您所要做的就是輸入您要建立的應用程式的簡短描述**。這樣，MAGE 將在由 [Wasp](https://wasp-lang.dev/) 提供支援的 React、Tailwind、Node.js 和 Prisma 中產生完整的全端程式碼庫，您可以免費下載。 MAGE 最好的部分是**它是完全開源且完全免費使用** - 您所需要做的就是[使用您的 GitHub 登入](https://usemage.ai/)，然後您就可以開始建立應用程式! MAGE [於7 月在Product Hunt 上推出](https://www.producthunt.com/products/wasp-lang-alpha#gpt-webapp-generator-for-react-node-js)，從那時起就被用來建立近 30,000 個應用程式。 ## 📟 Aider - 終端機中的 AI 配對程式設計師  在您使用 MAGE 建立應用程式的 v1 版並獲得基本功能後，您可能會想要加入更多功能。為什麼不使用人工智慧來實現這一點呢？這就是 Aider 發揮作用的地方！ Aider 的超能力在於您可以將其插入任何現有專案並開始使用！這感覺就像與坐在您旁邊的開發人員同事聊天 - 只需描述您的下一個功能，Aider 將盡力實現它，同時提供流程的所有詳細訊息，並自動向您的存儲庫加入新的提交！多麼酷啊？ 您可以了解更多有關 Aider 的資訊並在這裡嘗試一下：https://github.com/paul-gauthier/aider ## 🦀 🚀 Shuttle AI - 使用 GPT 在 Rust 中建立後端！  當您聽到“網頁應用程式”這個詞時，我們大多數人都會立即想到 JavaScript。雖然對於前端來說這在很大程度上是正確的，但我們可以用我們喜歡的任何技術來建立後端！ 除了 Python、Java 和 PHP 等常見的嫌疑犯之外，Rust 又如何呢？它是開發人員最喜愛的語言之一，它不應該只用於低階演算法。 Shuttle AI 讓這一切成為可能 - 他們強大的基於 Rust 的框架已經使建置和部署後端變得容易，而頂部的 AI 使其變得輕而易舉！ 在這裡了解更多：https://www.shuttle.rs/ai ## ⚡️📦 Supabase AI - 再見，複雜的 SQL 查詢  [Supabase](https://supabase.com/) 是為您的全端應用程式啟動和執行資料庫的最佳方法之一，除此之外您還可以獲得大量功能！由於它專門用於 Postgresql，這意味著您偶爾需要編寫一些 SQL。為什麼不從人工智慧得到一些幫助呢？ Supabase 因其美觀且用戶友好的儀表板（帶有整合 SQL 編輯器）而聞名，現在他們透過加入自己的 AI 代理使其變得更好。要求它建立新的表和索引，甚至編寫資料庫函數！ 在這裡了解更多：https://supabase.com/blog/supabase-studio-3-0 ## 👁️ 🧑✈️Visual Copilot - 將 Figma 設計編碼  如果您曾經從設計師那裡獲得 Figma 設計講義，然後您的任務是用它來實現 UI，您是否想過是否有一種方法可以自動化此操作？這就是 Visual Copilot 所追求的！ 只需點擊一下，並給出 Figma 設計，Visual Copilot 就會為其產生前端程式碼！它將盡最大努力使其具有響應性並保持程式碼整潔和可重複使用。 它目前可作為 [Figma 社群插件](https://www.figma.com/community/plugin/747985167520967365/builder-io-ai-powered-figma-to-code-react-vue-tailwind-more) 。 ## ✈️ 🤖 GPT Pilot - 使用協作 AI 啟動新應用程式  GPT Pilot 是專門用於從頭開始建立新應用程式的編碼代理程式。它獨特的做法是它與開發者合作——每當遇到困難時，它都會尋求你的幫助！ 在內部，它由多個代理組成，這些代理一起協作並經歷應用程式開發的不同階段 - 從產品所有者和架構師到 DevOps 和開發人員！  這是另一個完全開源的解決方案，最近受到了開發人員的喜愛，並多次出現在 GitHub 趨勢排行榜上。 了解更多並在這裡嘗試一下：https://github.com/Pythagora-io/gpt-pilot ## 概括  這就是一個包裝！還有更多的人工智慧工具，而且每天都有新的工具出現，但在本概述中，我們試圖專注於您今天可以用來啟動新的網路應用程式的工具。 希望您發現這很有幫助，並學到了一些可能派上用場的新東西！我也很想在評論中聽到您的意見 - 您最喜歡的 Web 開發人工智慧工具是什麼，無論是您每天使用的工具還是只是感到興奮的工具，接下來我們應該介紹什麼？ --- 原文出處：https://dev.to/matijasos/6-tools-to-kickstart-your-full-stack-app-with-ai-4oh3
# 簡介 ChatGPT 訓練至 2022 年。 但是，如果您希望它專門為您提供有關您網站的資訊怎麼辦？最有可能的是，這是不可能的，**但不再是了！** OpenAI 推出了他們的新功能 - [助手](https://platform.openai.com/docs/assistants/how-it-works)。 現在您可以輕鬆地為您的網站建立索引，然後向 ChatGPT 詢問有關該網站的問題。在本教程中，我們將建立一個系統來索引您的網站並讓您查詢它。我們將： - 抓取文件網站地圖。 - 從網站上的所有頁面中提取資訊。 - 使用新資訊建立新助理。 - 建立一個簡單的ChatGPT前端介面並查詢助手。  --- ## 你的後台工作平台🔌 [Trigger.dev](https://trigger.dev/) 是一個開源程式庫，可讓您使用 NextJS、Remix、Astro 等為您的應用程式建立和監控長時間執行的作業！ [](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev) 請幫我們一顆星🥹。 這將幫助我們建立更多這樣的文章💖 --- ## 讓我們開始吧🔥 讓我們建立一個新的 NextJS 專案。 ``` npx create-next-app@latest ``` >💡 我們使用 NextJS 新的應用程式路由器。安裝專案之前請確保您的節點版本為 18+ 讓我們建立一個新的資料庫來保存助手和抓取的頁面。 對於我們的範例，我們將使用 [Prisma](https://www.prisma.io/) 和 SQLite。 安裝非常簡單，只需執行： ``` npm install prisma @prisma/client --save ``` 然後加入架構和資料庫 ``` npx prisma init --datasource-provider sqlite ``` 轉到“prisma/schema.prisma”並將其替換為以下架構： ``` // This is your Prisma schema file, // learn more about it in the docs: https://pris.ly/d/prisma-schema generator client { provider = "prisma-client-js" } datasource db { provider = "sqlite" url = env("DATABASE_URL") } model Docs { id Int @id @default(autoincrement()) content String url String @unique identifier String @@index([identifier]) } model Assistant { id Int @id @default(autoincrement()) aId String url String @unique } ``` 然後執行 ``` npx prisma db push ``` 這將建立一個新的 SQLite 資料庫（本機檔案），其中包含兩個主表：“Docs”和“Assistant” - 「Docs」包含所有抓取的頁面 - `Assistant` 包含文件的 URL 和內部 ChatGPT 助理 ID。 讓我們新增 Prisma 客戶端。 建立一個名為「helper」的新資料夾，並新增一個名為「prisma.ts」的新文件，並在其中新增以下程式碼： ``` import {PrismaClient} from '@prisma/client'; export const prisma = new PrismaClient(); ``` 我們稍後可以使用“prisma”變數來查詢我們的資料庫。 ---  ## 刮擦和索引 ### 建立 Trigger.dev 帳戶 抓取頁面並為其建立索引是一項長期執行的任務。 **我們需要：** - 抓取網站地圖的主網站元 URL。 - 擷取網站地圖內的所有頁面。 - 前往每個頁面並提取內容。 - 將所有內容儲存到 ChatGPT 助手中。 為此，我們使用 Trigger.dev！ 註冊 [Trigger.dev 帳號](https://trigger.dev/)。 註冊後，建立一個組織並為您的工作選擇一個專案名稱。  選擇 Next.js 作為您的框架，並按照將 Trigger.dev 新增至現有 Next.js 專案的流程進行操作。  否則，請點選專案儀表板側邊欄選單上的「環境和 API 金鑰」。  複製您的 DEV 伺服器 API 金鑰並執行下面的程式碼片段來安裝 Trigger.dev。 仔細按照說明進行操作。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest init ``` 在另一個終端中執行以下程式碼片段，在 Trigger.dev 和您的 Next.js 專案之間建立隧道。 ``` npx @trigger.dev/cli@latest dev ``` ### 安裝 ChatGPT (OpenAI) 我們將使用OpenAI助手，因此我們必須將其安裝到我們的專案中。 [建立新的 OpenAI 帳戶](https://platform.openai.com/) 並產生 API 金鑰。  點擊下拉清單中的「檢視 API 金鑰」以建立 API 金鑰。  接下來，透過執行下面的程式碼片段來安裝 OpenAI 套件。 ``` npm install @trigger.dev/openai ``` 將您的 OpenAI API 金鑰新增至「.env.local」檔案。 ``` OPENAI_API_KEY=<your_api_key> ``` 建立一個新目錄“helper”並新增一個新檔案“open.ai.tsx”，其中包含以下內容： ``` import {OpenAI} from "@trigger.dev/openai"; export const openai = new OpenAI({ id: "openai", apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!, }); ``` 這是我們透過 Trigger.dev 整合封裝的 OpenAI 用戶端。 ### 建立後台作業 讓我們繼續建立一個新的後台作業！ 前往“jobs”並建立一個名為“process.documentation.ts”的新檔案。 **新增以下程式碼：** ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {JSDOM} from "jsdom"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-documentation", name: "Process Documentation", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.documentation.event", schema: object({ url: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { } }); ``` 我們定義了一個名為「process.documentation.event」的新作業，並新增了一個名為 URL 的必要參數 - 這是我們稍後要傳送的文件 URL。 正如您所看到的，該作業是空的，所以讓我們向其中加入第一個任務。 我們需要獲取網站網站地圖並將其返回。 抓取網站將返回我們需要解析的 HTML。 為此，我們需要安裝 JSDOM。 ``` npm install jsdom --save ``` 並將其導入到我們文件的頂部： ``` import {JSDOM} from "jsdom"; ``` 現在，我們可以新增第一個任務。 用「runTask」包裝我們的程式碼很重要，這可以讓 Trigger.dev 將其與其他任務分開。觸發特殊架構將任務拆分為不同的進程，因此 Vercel 無伺服器逾時不會影響它們。 **這是第一個任務的程式碼：** ``` const getSiteMap = await io.runTask("grab-sitemap", async () => { const data = await (await fetch(payload.url)).text(); const dom = new JSDOM(data); const sitemap = dom.window.document.querySelector('[rel="sitemap"]')?.getAttribute('href'); return new URL(sitemap!, payload.url).toString(); }); ``` - 我們透過 HTTP 請求從 URL 取得整個 HTML。 - 我們將其轉換為 JS 物件。 - 我們找到網站地圖 URL。 - 我們解析它並返回它。 接下來，我們需要抓取網站地圖，提取所有 URL 並返回它們。 讓我們安裝“Lodash”——陣列結構的特殊函數。 ``` npm install lodash @types/lodash --save ``` 這是任務的程式碼： ``` export const makeId = (length: number) => { let text = ''; const possible = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'; for (let i = 0; i < length; i += 1) { text += possible.charAt(Math.floor(Math.random() * possible.length)); } return text; }; const {identifier, list} = await io.runTask("load-and-parse-sitemap", async () => { const urls = /(http|ftp|https):\/\/([\w_-]+(?:(?:\.[\w_-]+)+))([\w.,@?^=%&:\/~+#-]*[\w@?^=%&\/~+#-])/g; const identifier = makeId(5); const data = await (await fetch(getSiteMap)).text(); // @ts-ignore return {identifier, list: chunk(([...new Set(data.match(urls))] as string[]).filter(f => f.includes(payload.url)).map(p => ({identifier, url: p})), 25)}; }); ``` - 我們建立一個名為 makeId 的新函數來為所有頁面產生隨機辨識碼。 - 我們建立一個新任務並加入正規表示式來提取每個可能的 URL - 我們發送一個 HTTP 請求來載入網站地圖並提取其所有 URL。 - 我們將 URL「分塊」為 25 個元素的陣列（如果有 100 個元素，則會有四個 25 個元素的陣列） 接下來，讓我們建立一個新作業來處理每個 URL。 **這是完整的程式碼：** ``` function getElementsBetween(startElement: Element, endElement: Element) { let currentElement = startElement; const elements = []; // Traverse the DOM until the endElement is reached while (currentElement && currentElement !== endElement) { currentElement = currentElement.nextElementSibling!; // If there's no next sibling, go up a level and continue if (!currentElement) { // @ts-ignore currentElement = startElement.parentNode!; startElement = currentElement; if (currentElement === endElement) break; continue; } // Add the current element to the list if (currentElement && currentElement !== endElement) { elements.push(currentElement); } } return elements; } const processContent = client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-content", name: "Process Content", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.content.event", schema: object({ url: string(), identifier: string(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { return io.runTask('grab-content', async () => { // We first grab a raw html of the content from the website const data = await (await fetch(payload.url)).text(); // We load it with JSDOM so we can manipulate it const dom = new JSDOM(data); // We remove all the scripts and styles from the page dom.window.document.querySelectorAll('script, style').forEach((el) => el.remove()); // We grab all the titles from the page const content = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('h1, h2, h3, h4, h5, h6')); // We grab the last element so we can get the content between the last element and the next element const lastElement = content[content.length - 1]?.parentElement?.nextElementSibling!; const elements = []; // We loop through all the elements and grab the content between each title for (let i = 0; i < content.length; i++) { const element = content[i]; const nextElement = content?.[i + 1] || lastElement; const elementsBetween = getElementsBetween(element, nextElement); elements.push({ title: element.textContent, content: elementsBetween.map((el) => el.textContent).join('\n') }); } // We create a raw text format of all the content const page = ` ---------------------------------- url: ${payload.url}\n ${elements.map((el) => `${el.title}\n${el.content}`).join('\n')} ---------------------------------- `; // We save it to our database await prisma.docs.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { content: page, identifier: payload.identifier }, create: { url: payload.url, content: page, identifier: payload.identifier } }); }); }, }); ``` - 我們從 URL 中獲取內容（之前從網站地圖中提取） - 我們用`JSDOM`解析它 - 我們刪除頁面上存在的所有可能的“<script>”或“<style>”。 - 我們抓取頁面上的所有標題（`h1`、`h2`、`h3`、`h4`、`h5`、`h6`） - 我們迭代標題並獲取它們之間的內容。我們不想取得整個頁面內容，因為它可能包含不相關的內容。 - 我們建立頁面原始文字的版本並將其保存到我們的資料庫中。 現在，讓我們為每個網站地圖 URL 執行此任務。 觸發器引入了名為“batchInvokeAndWaitForCompletion”的東西。 它允許我們批量發送 25 個專案進行處理，並且它將同時處理所有這些專案。下面是接下來的幾行程式碼： ``` let i = 0; for (const item of list) { await processContent.batchInvokeAndWaitForCompletion( 'process-list-' + i, item.map( payload => ({ payload, }), 86_400), ); i++; } ``` 我們以 25 個為一組[手動觸發](https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/invoke)之前建立的作業。 完成後，讓我們將保存到資料庫的所有內容並連接它： ``` const data = await io.runTask("get-extracted-data", async () => { return (await prisma.docs.findMany({ where: { identifier }, select: { content: true } })).map((d) => d.content).join('\n\n'); }); ``` 我們使用之前指定的標識符。 現在，讓我們在 ChatGPT 中使用新資料建立一個新檔案： ``` const file = await io.openai.files.createAndWaitForProcessing("upload-file", { purpose: "assistants", file: data }); ``` `createAndWaitForProcessing` 是 Trigger.dev 建立的任務，用於將檔案上傳到助手。如果您在沒有整合的情況下手動使用“openai”，則必須串流傳輸檔案。 現在讓我們建立或更新我們的助手： ``` const assistant = await io.openai.runTask("create-or-update-assistant", async (openai) => { const currentAssistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: payload.url } }); if (currentAssistant) { return openai.beta.assistants.update(currentAssistant.aId, { file_ids: [file.id] }); } return openai.beta.assistants.create({ name: identifier, description: 'Documentation', instructions: 'You are a documentation assistant, you have been loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format.', model: 'gpt-4-1106-preview', tools: [{ type: "code_interpreter" }, {type: 'retrieval'}], file_ids: [file.id], }); }); ``` - 我們首先檢查是否有針對該特定 URL 的助手。 - 如果我們有的話，讓我們用新文件更新助手。 - 如果沒有，讓我們建立一個新的助手。 - 我們傳遞「你是文件助理」的指令，需要注意的是，我們希望最終輸出為「MD」格式，以便稍後更好地顯示。 對於拼圖的最後一塊，讓我們將新助手儲存到我們的資料庫中。 **這是程式碼：** ``` await io.runTask("save-assistant", async () => { await prisma.assistant.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { aId: assistant.id, }, create: { aId: assistant.id, url: payload.url, } }); }); ``` 如果該 URL 已經存在，我們可以嘗試使用新的助手 ID 來更新它。 這是該頁面的完整程式碼： ``` import { eventTrigger } from "@trigger.dev/sdk"; import { client } from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {JSDOM} from "jsdom"; import {chunk} from "lodash"; import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; const makeId = (length: number) => { let text = ''; const possible = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789'; for (let i = 0; i < length; i += 1) { text += possible.charAt(Math.floor(Math.random() * possible.length)); } return text; }; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-documentation", name: "Process Documentation", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.documentation.event", schema: object({ url: string(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { // The first task to get the sitemap URL from the website const getSiteMap = await io.runTask("grab-sitemap", async () => { const data = await (await fetch(payload.url)).text(); const dom = new JSDOM(data); const sitemap = dom.window.document.querySelector('[rel="sitemap"]')?.getAttribute('href'); return new URL(sitemap!, payload.url).toString(); }); // We parse the sitemap; instead of using some XML parser, we just use regex to get the URLs and we return it in chunks of 25 const {identifier, list} = await io.runTask("load-and-parse-sitemap", async () => { const urls = /(http|ftp|https):\/\/([\w_-]+(?:(?:\.[\w_-]+)+))([\w.,@?^=%&:\/~+#-]*[\w@?^=%&\/~+#-])/g; const identifier = makeId(5); const data = await (await fetch(getSiteMap)).text(); // @ts-ignore return {identifier, list: chunk(([...new Set(data.match(urls))] as string[]).filter(f => f.includes(payload.url)).map(p => ({identifier, url: p})), 25)}; }); // We go into each page and grab the content; we do this in batches of 25 and save it to the DB let i = 0; for (const item of list) { await processContent.batchInvokeAndWaitForCompletion( 'process-list-' + i, item.map( payload => ({ payload, }), 86_400), ); i++; } // We get the data that we saved in batches from the DB const data = await io.runTask("get-extracted-data", async () => { return (await prisma.docs.findMany({ where: { identifier }, select: { content: true } })).map((d) => d.content).join('\n\n'); }); // We upload the data to OpenAI with all the content const file = await io.openai.files.createAndWaitForProcessing("upload-file", { purpose: "assistants", file: data }); // We create a new assistant or update the old one with the new file const assistant = await io.openai.runTask("create-or-update-assistant", async (openai) => { const currentAssistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: payload.url } }); if (currentAssistant) { return openai.beta.assistants.update(currentAssistant.aId, { file_ids: [file.id] }); } return openai.beta.assistants.create({ name: identifier, description: 'Documentation', instructions: 'You are a documentation assistant, you have been loaded with documentation from ' + payload.url + ', return everything in an MD format.', model: 'gpt-4-1106-preview', tools: [{ type: "code_interpreter" }, {type: 'retrieval'}], file_ids: [file.id], }); }); // We update our internal database with the assistant await io.runTask("save-assistant", async () => { await prisma.assistant.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { aId: assistant.id, }, create: { aId: assistant.id, url: payload.url, } }); }); }, }); export function getElementsBetween(startElement: Element, endElement: Element) { let currentElement = startElement; const elements = []; // Traverse the DOM until the endElement is reached while (currentElement && currentElement !== endElement) { currentElement = currentElement.nextElementSibling!; // If there's no next sibling, go up a level and continue if (!currentElement) { // @ts-ignore currentElement = startElement.parentNode!; startElement = currentElement; if (currentElement === endElement) break; continue; } // Add the current element to the list if (currentElement && currentElement !== endElement) { elements.push(currentElement); } } return elements; } // This job will grab the content from the website const processContent = client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "process-content", name: "Process Content", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "process.content.event", schema: object({ url: string(), identifier: string(), }) }), run: async (payload, io, ctx) => { return io.runTask('grab-content', async () => { try { // We first grab a raw HTML of the content from the website const data = await (await fetch(payload.url)).text(); // We load it with JSDOM so we can manipulate it const dom = new JSDOM(data); // We remove all the scripts and styles from the page dom.window.document.querySelectorAll('script, style').forEach((el) => el.remove()); // We grab all the titles from the page const content = Array.from(dom.window.document.querySelectorAll('h1, h2, h3, h4, h5, h6')); // We grab the last element so we can get the content between the last element and the next element const lastElement = content[content.length - 1]?.parentElement?.nextElementSibling!; const elements = []; // We loop through all the elements and grab the content between each title for (let i = 0; i < content.length; i++) { const element = content[i]; const nextElement = content?.[i + 1] || lastElement; const elementsBetween = getElementsBetween(element, nextElement); elements.push({ title: element.textContent, content: elementsBetween.map((el) => el.textContent).join('\n') }); } // We create a raw text format of all the content const page = ` ---------------------------------- url: ${payload.url}\n ${elements.map((el) => `${el.title}\n${el.content}`).join('\n')} ---------------------------------- `; // We save it to our database await prisma.docs.upsert({ where: { url: payload.url }, update: { content: page, identifier: payload.identifier }, create: { url: payload.url, content: page, identifier: payload.identifier } }); } catch (e) { console.log(e); } }); }, }); ``` 我們已經完成建立後台作業來抓取和索引文件🎉 ### 詢問助理 現在，讓我們建立一個任務來詢問我們的助手。 前往“jobs”並建立一個新檔案“question.assistant.ts”。 **新增以下程式碼：** ``` import {eventTrigger} from "@trigger.dev/sdk"; import {client} from "@openai-assistant/trigger"; import {object, string} from "zod"; import {openai} from "@openai-assistant/helper/open.ai"; client.defineJob({ // This is the unique identifier for your Job; it must be unique across all Jobs in your project. id: "question-assistant", name: "Question Assistant", version: "0.0.1", // This is triggered by an event using eventTrigger. You can also trigger Jobs with webhooks, on schedules, and more: https://trigger.dev/docs/documentation/concepts/triggers/introduction trigger: eventTrigger({ name: "question.assistant.event", schema: object({ content: string(), aId: string(), threadId: string().optional(), }) }), integrations: { openai }, run: async (payload, io, ctx) => { // Create or use an existing thread const thread = payload.threadId ? await io.openai.beta.threads.retrieve('get-thread', payload.threadId) : await io.openai.beta.threads.create('create-thread'); // Create a message in the thread await io.openai.beta.threads.messages.create('create-message', thread.id, { content: payload.content, role: 'user', }); // Run the thread const run = await io.openai.beta.threads.runs.createAndWaitForCompletion('run-thread', thread.id, { model: 'gpt-4-1106-preview', assistant_id: payload.aId, }); // Check the status of the thread if (run.status !== "completed") { console.log('not completed'); throw new Error(`Run finished with status ${run.status}: ${JSON.stringify(run.last_error)}`); } // Get the messages from the thread const messages = await io.openai.beta.threads.messages.list("list-messages", run.thread_id, { query: { limit: "1" } }); const content = messages[0].content[0]; if (content.type === 'text') { return {content: content.text.value, threadId: thread.id}; } } }); ``` - 該事件需要三個參數 - `content` - 我們想要傳送給助理的訊息。 - `aId` - 我們先前建立的助手的內部 ID。 - `threadId` - 對話的執行緒 ID。正如您所看到的，這是一個可選參數，因為在第一個訊息中，我們還沒有線程 ID。 - 然後，我們建立或取得前一個執行緒的執行緒。 - 我們在助理提出的問題的線索中加入一條新訊息。 - 我們執行線程並等待它完成。 - 我們取得訊息清單（並將其限制為 1），因為第一則訊息是對話中的最後一則訊息。 - 我們返回訊息內容和我們剛剛建立的線程ID。 ### 新增路由 我們需要為我們的應用程式建立 3 個 API 路由： 1、派新助理進行處理。 2. 透過URL獲取特定助手。 3. 新增訊息給助手。 在「app/api」中建立一個名為assistant的新資料夾，並在其中建立一個名為「route.ts」的新檔案。裡面加入如下程式碼： ``` import {client} from "@openai-assistant/trigger"; import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); if (!body.url) { return new Response(JSON.stringify({error: 'URL is required'}), {status: 400}); } // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "process.documentation.event", payload: {url: body.url}, }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } export async function GET(request: Request) { const url = new URL(request.url).searchParams.get('url'); if (!url) { return new Response(JSON.stringify({error: 'URL is required'}), {status: 400}); } const assistant = await prisma.assistant.findFirst({ where: { url: url } }); return new Response(JSON.stringify(assistant), {status: 200}); } ``` 第一個「POST」方法取得一個 URL，並使用用戶端傳送的 URL 觸發「process.documentation.event」作業。 第二個「GET」方法從我們的資料庫中透過客戶端發送的 URL 取得助手。 現在，讓我們建立向助手新增訊息的路由。 在「app/api」內部建立一個新資料夾「message」並新增一個名為「route.ts」的新文件，然後新增以下程式碼： ``` import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; import {client} from "@openai-assistant/trigger"; export async function POST(request: Request) { const body = await request.json(); // Check that we have the assistant id and the message if (!body.id || !body.message) { return new Response(JSON.stringify({error: 'Id and Message are required'}), {status: 400}); } // get the assistant id in OpenAI from the id in the database const assistant = await prisma.assistant.findUnique({ where: { id: +body.id } }); // We send an event to the trigger to process the documentation const {id: eventId} = await client.sendEvent({ name: "question.assistant.event", payload: { content: body.message, aId: assistant?.aId, threadId: body.threadId }, }); return new Response(JSON.stringify({eventId}), {status: 200}); } ``` 這是一個非常基本的程式碼。我們從客戶端獲取訊息、助手 ID 和線程 ID，並將其發送到我們之前建立的「question.assistant.event」。 最後要做的事情是建立一個函數來獲取我們所有的助手。 在「helpers」內部建立一個名為「get.list.ts」的新函數並新增以下程式碼： ``` import {prisma} from "@openai-assistant/helper/prisma.client"; // Get the list of all the available assistants export const getList = () => { return prisma.assistant.findMany({ }); } ``` 非常簡單的程式碼即可獲得所有助手。 我們已經完成了後端🥳 讓我們轉到前面。 ---  ## 建立前端 我們將建立一個基本介面來新增 URL 並顯示已新增 URL 的清單：  ### 首頁 將 `app/page.tsx` 的內容替換為以下程式碼： ``` import {getList} from "@openai-assistant/helper/get.list"; import Main from "@openai-assistant/components/main"; export default async function Home() { const list = await getList(); return ( <Main list={list} /> ) } ``` 這是一個簡單的程式碼，它從資料庫中取得清單並將其傳遞給我們的 Main 元件。 接下來，讓我們建立“Main”元件。 在「app」內建立一個新資料夾「components」並新增一個名為「main.tsx」的新檔案。 **新增以下程式碼：** ``` "use client"; import {Assistant} from '@prisma/client'; import {useCallback, useState} from "react"; import {FieldValues, SubmitHandler, useForm} from "react-hook-form"; import {ChatgptComponent} from "@openai-assistant/components/chatgpt.component"; import {AssistantList} from "@openai-assistant/components/assistant.list"; import {TriggerProvider} from "@trigger.dev/react"; export interface ExtendedAssistant extends Assistant { pending?: boolean; eventId?: string; } export default function Main({list}: {list: ExtendedAssistant[]}) { const [assistantState, setAssistantState] = useState(list); const {register, handleSubmit} = useForm(); const submit: SubmitHandler<FieldValues> = useCallback(async (data) => { const assistantResponse = await (await fetch('/api/assistant', { body: JSON.stringify({url: data.url}), method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } })).json(); setAssistantState([...assistantState, {...assistantResponse, url: data.url, pending: true}]); }, [assistantState]) const changeStatus = useCallback((val: ExtendedAssistant) => async () => { const assistantResponse = await (await fetch(`/api/assistant?url=${val.url}`, { method: 'GET', headers: { 'Content-Type': 'application/json' } })).json(); setAssistantState([...assistantState.filter((v) => v.id), assistantResponse]); }, [assistantState]) return ( <TriggerProvider publicApiKey={process.env.NEXT_PUBLIC_TRIGGER_PUBLIC_API_KEY!}> <div className="w-full max-w-2xl mx-auto p-6 flex flex-col gap-4"> <form className="flex items-center space-x-4" onSubmit={handleSubmit(submit)}> <input className="flex-grow p-3 border border-black/20 rounded-xl" placeholder="Add documentation link" type="text" {...register('url', {required: 'true'})} /> <button className="flex-shrink p-3 border border-black/20 rounded-xl" type="submit"> Add </button> </form> <div className="divide-y-2 divide-gray-300 flex gap-2 flex-wrap"> {assistantState.map(val => ( <AssistantList key={val.url} val={val} onFinish={changeStatus(val)} /> ))} </div> {assistantState.filter(f => !f.pending).length > 0 && <ChatgptComponent list={assistantState} />} </div> </TriggerProvider> ) } ``` 讓我們看看這裡發生了什麼： - 我們建立了一個名為「ExtendedAssistant」的新接口，其中包含兩個參數「pending」和「eventId」。當我們建立一個新的助理時，我們沒有最終的值，我們將只儲存`eventId`並監聽作業處理直到完成。 - 我們從伺服器元件取得清單並將其設定為新狀態（以便我們稍後可以修改它） - 我們新增了「TriggerProvider」來幫助我們監聽事件完成並用資料更新它。 - 我們使用「react-hook-form」建立一個新表單來新增助手。 - 我們新增了一個帶有一個輸入「URL」的表單來提交新的助理進行處理。 - 我們迭代並顯示所有現有的助手。 - 在提交表單時，我們將資訊傳送到先前建立的「路由」以新增助理。 - 事件完成後，我們觸發「changeStatus」以從資料庫載入助手。 - 最後，我們有了 ChatGPT 元件，只有在沒有等待處理的助手時才會顯示（`!f.pending`） 讓我們建立 `AssistantList` 元件。 在「components」內，建立一個新檔案「assistant.list.tsx」並在其中加入以下內容： ``` "use client"; import {FC, useEffect} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; export const Loading: FC<{eventId: string, onFinish: () => void}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); useEffect(() => { if (!data || error) { return ; } if (data.status === 'SUCCESS') { props.onFinish(); } }, [data]); return <div className="pointer bg-yellow-300 border-yellow-500 p-1 px-3 text-yellow-950 border rounded-2xl">Loading</div> }; export const AssistantList: FC<{val: ExtendedAssistant, onFinish: () => void}> = (props) => { const {val, onFinish} = props; if (val.pending) { return <Loading eventId={val.eventId!} onFinish={onFinish} /> } return ( <div key={val.url} className="pointer relative bg-green-300 border-green-500 p-1 px-3 text-green-950 border rounded-2xl hover:bg-red-300 hover:border-red-500 hover:text-red-950 before:content-[attr(data-content)]" data-content={val.url} /> ) } ``` 我們迭代我們建立的所有助手。如果助手已經建立，我們只顯示名稱。如果沒有，我們渲染`<Loading />`元件。 載入元件在螢幕上顯示“正在載入”，並長時間輪詢伺服器直到事件完成。 我們使用 Trigger.dev 建立的 useEventRunDetails 函數來了解事件何時完成。 事件完成後，它會觸發「onFinish」函數，用新建立的助手更新我們的客戶端。 ### 聊天介面  現在，讓我們加入 ChatGPT 元件並向我們的助手提問！ - 選擇我們想要使用的助手 - 顯示訊息列表 - 新增我們要傳送的訊息的輸入和提交按鈕。 在「components」內部新增一個名為「chatgpt.component.tsx」的新文件 讓我們繪製 ChatGPT 聊天框： ``` "use client"; import {FC, useCallback, useEffect, useRef, useState} from "react"; import {ExtendedAssistant} from "@openai-assistant/components/main"; import Markdown from 'react-markdown' import {useEventRunDetails} from "@trigger.dev/react"; interface Messages { message?: string eventId?: string } export const ChatgptComponent = ({list}: {list: ExtendedAssistant[]}) => { const url = useRef<HTMLSelectElement>(null); const [message, setMessage] = useState(''); const [messagesList, setMessagesList] = useState([] as Messages[]); const [threadId, setThreadId] = useState<string>('' as string); const submitForm = useCallback(async (e: any) => { e.preventDefault(); setMessagesList((messages) => [...messages, {message: `**[ME]** ${message}`}]); setMessage(''); const messageResponse = await (await fetch('/api/message', { method: 'POST', body: JSON.stringify({message, id: url.current?.value, threadId}), })).json(); if (!threadId) { setThreadId(messageResponse.threadId); } setMessagesList((messages) => [...messages, {eventId: messageResponse.eventId}]); }, [message, messagesList, url, threadId]); return ( <div className="border border-black/50 rounded-2xl flex flex-col"> <div className="border-b border-b-black/50 h-[60px] gap-3 px-3 flex items-center"> <div>Assistant:</div> <div> <select ref={url} className="border border-black/20 rounded-xl p-2"> {list.filter(f => !f.pending).map(val => ( <option key={val.id} value={val.id}>{val.url}</option> ))} </select> </div> </div> <div className="flex-1 flex flex-col gap-3 py-3 w-full min-h-[500px] max-h-[1000px] overflow-y-auto overflow-x-hidden messages-list"> {messagesList.map((val, index) => ( <div key={index} className={`flex border-b border-b-black/20 pb-3 px-3`}> <div className="w-full"> {val.message ? <Markdown>{val.message}</Markdown> : <MessageComponent eventId={val.eventId!} onFinish={setThreadId} />} </div> </div> ))} </div> <form onSubmit={submitForm}> <div className="border-t border-t-black/50 h-[60px] gap-3 px-3 flex items-center"> <div className="flex-1"> <input value={message} onChange={(e) => setMessage(e.target.value)} className="read-only:opacity-20 outline-none border border-black/20 rounded-xl p-2 w-full" placeholder="Type your message here" /> </div> <div> <button className="border border-black/20 rounded-xl p-2 disabled:opacity-20" disabled={message.length < 3}>Send</button> </div> </div> </form> </div> ) } export const MessageComponent: FC<{eventId: string, onFinish: (threadId: string) => void}> = (props) => { const {eventId} = props; const { data, error } = useEventRunDetails(eventId); useEffect(() => { if (!data || error) { return ; } if (data.status === 'SUCCESS') { props.onFinish(data.output.threadId); } }, [data]); if (!data || error || data.status !== 'SUCCESS') { return ( <div className="flex justify-end items-center pb-3 px-3"> <div className="animate-spin rounded-full h-3 w-3 border-t-2 border-b-2 border-blue-500" /> </div> } return <Markdown>{data.output.content}</Markdown>; }; ``` 這裡正在發生一些令人興奮的事情： - 當我們建立新訊息時，我們會自動將其呈現在螢幕上作為「我們的」訊息，但是當我們將其發送到伺服器時，我們需要推送事件 ID，因為我們還沒有訊息。這就是我們使用 `{val.message ? <Markdown>{val.message}</Markdown> : <MessageComponent eventId={val.eventId!} onFinish={setThreadId} />}` - 我們用「Markdown」元件包裝訊息。如果您還記得，我們在前面的步驟中告訴 ChatGPT 以 MD 格式輸出所有內容，以便我們可以正確渲染它。 - 事件處理完成後，我們會更新線程 ID，以便我們從以下訊息中獲得相同對話的上下文。 我們就完成了🎉 ---  ## 讓我們聯絡吧！ 🔌 作為開源開發者，您可以加入我們的[社群](https://discord.gg/nkqV9xBYWy) 做出貢獻並與維護者互動。請隨時造訪我們的 [GitHub 儲存庫](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev)，貢獻並建立與 Trigger.dev 相關的問題。 本教學的源程式碼可在此處取得： [https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant](https://github.com/triggerdotdev/blog/tree/main/openai-assistant) 感謝您的閱讀！ --- 原文出處：https://dev.to/triggerdotdev/train-chatgpt-on-your-documentation-1a9g
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