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Docker 在本地 Laravel 開發中的魅力

想要快速入門並跳過下面的詳細教學嗎?為您的作業系統安裝[Docker](https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/) ,複製[此儲存庫](https://github.com/aschmelyun/docker-compose-laravel),將 Laravel 應用程式檔案新增至**src**目錄,然後從您剛剛複製的根專案目錄執行: `docker-compose build && docker-compose up -d` 。 簡介 -- 在開始之前,我們應該知道,本文並不是關於 Docker 的完整教程,也不是對該工具集複雜性的解釋。它更像是使用 Docker 和 docker-compose 快速設定本地開發環境的簡化演練,而不是直接在電腦上安裝 LAMP 堆疊。雖然有一些注意事項,但我發現下面的方法在開發 Laravel 應用程式時最適合我。 對於那些不知道 Docker 是什麼的人,讓我們先簡單了解一下。根據 opensource.com 報告: > [Docker](https://github.com/docker/docker)是一種工具,旨在讓使用容器更輕鬆地建立、部署和執行應用程式。容器允許開發人員將應用程式及其所需的所有部分(例如庫和其他依賴項)打包在一起,並將其全部作為一個套件發布。 您可以將 Docker 視為一個淡化的虛擬機器。 為什麼這有幫助或有用?如果您有多個執行不同版本的 Linux、PHP 或任何其他 Web 軟體的生產伺服器,那麼這些變數可以複製到您的容器中,並且可以保證應用程式將按照其預期在生產電腦上準確執行。 更符合本文的基調,如果您的本地計算機上有多個跨越不同版本的Laravel 專案,您可以為每個應用程式指定特定的Docker 配置,而無需實現PHP 版本切換器之類的東西並修改實際計算機的配置。您甚至可以同時存取這兩個專案,每個容器都彼此隔離執行。 聽起來令人興奮嗎?**讓我們深入了解一下吧!** 安裝 Docker --------- 在本文中,螢幕截圖和參考資料將與 MacOS 用戶相關。但是,Windows 上的安裝和使用說明應該非常相似(即使不是幾乎完全相同)。 首先,取得安裝程式: <https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/> 。 執行典型的應用程式安裝過程,完成後打開應用程式。第一次開啟 Docker 時,系統會要求您透過系統密碼對 Docker 進行授權,之後您會看到頂部狀態列中出現小鯨魚圖示。 專案結構 ---- 以下是我在 Laravel + Docker 專案中使用的結構。儘管本文的其餘部分將假設您的專案是使用相同的佈局設定的,但您不必明確遵循這一點。 ``` my-project.com/ ├── nginx/ │ └── default.conf ├── src/ │ └── (Laravel app files) ├── docker-compose.yml └── Dockerfile ``` 在接下來的幾個部分中,我將介紹每個檔案的用途,但現在只需使用上面的佈局將它們建立為空白佔位符。此外,在**src/**目錄下新增(或建立)整個 Laravel 應用程式的檔案。 建立我們的堆疊 ------- 使用 Docker 時的一個重要經驗法則是每個容器都應該提供單一服務。由於我們正在建立一個典型的 LEMP 堆疊,這意味著我們需要一個用於 Web 伺服器 ( **Nginx** )、 **PHP**和**MySQL 的**堆疊。雖然理論上我們可以為每個服務建立單獨的容器,然後嘗試將它們連結在一起,但 Docker 有一個漂亮的內建工具,稱為**[docker-compose](https://docs.docker.com/compose/)** 。 我們所做的就是定義將要使用的服務,並在執行時 Docker 將每個服務提供為一個容器並將它們全部包裝在虛擬網路中。這意味著每個服務都可以從每個容器存取。 首先,打開**docker-compose.yml**檔案並將以下內容新增至其頂部: ![docker-compose.yml 截圖開始](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*xNYoBOhF9G-TQFz3wVsYfg.png) 對我們剛剛加入的內容的一些快速解釋: - **版本:3** ,最新最推薦的docker-compose引擎版本 - **網路:**我們只使用一個網路**laravel** ,除了名稱之外我們沒有加入任何選項 - **服務:**我們將在其中指定構成堆疊的映像 新增 Nginx -------- 在我們在上面**docker-compose.yml**檔案底部指定的服務標題的正下方,您將加入以下內容: ![nginx 服務的 docker-compose.yml 截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*ioySVPvb1iSlIv7ev501VQ.png) 上面我們所做的就是告訴 Docker 我們想要一個名為**nginx**的容器,它是從 nginx:stable-alpine 映像建置的(您可以[在此處](https://github.com/nginxinc/docker-nginx/blob/14c1b938737cf4399a6bb039bc506957dce562ae/stable/alpine/Dockerfile)查看其完整原始程式碼)。我們使用 alpine linux 作為基礎作業系統,因為它輕巧且響應靈敏。 接下來,我們將容器命名為**nginx**並將其`:80`連接埠在本機電腦上公開為`:8080` 。我們最終將使用此連接埠號碼來存取我們的網站,您可以將其調整為您喜歡的任何非保留連接埠號碼。 對於 Web 伺服器的捲,我們新增以下兩項: - 我們的本地**/src**資料夾綁定到容器的**/var/www**路徑。與符號連結不同,我們在 /src 中修改的任何內容都將立即可供 /var/www 下的伺服器使用。 - 我們建立的**/nginx/default.conf**檔案連結到**/etc/nginx/conf.d/default.conf**容器文件,並且使我們能夠修改本地電腦上的 nginx Web 伺服器。 您可以在此標題下指定任意數量的目錄或文件,以將它們從本機電腦符號連結到 nginx 容器。 透過在**depends\_on**專案下加入php和mysql(我們接下來將建立的服務),我們告訴Docker在初始化時php和mysql容器需要在nginx之前執行。此外,如果我們嘗試只啟動 nginx 容器,它也會啟動這兩個依賴容器。 最後,我們明確指定容器位於我們在 docker-compose.yml 檔案開頭所建立的**laravel**網路下。 新增MySQL ------- 我們要加入**docker-compose.yml**檔案中的下一個服務是 MySQL。這個相對簡單。 ![docker-compose.yml 截圖新增mysql服務](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*0rXBlDAOOWxUQnDPy7lvMQ.png) 最初,我們指定映像和容器名稱,以及設定一些我認為有助於維護 MySQL 在容器中的穩定性的其他設定。 預設的 MySQL 端口`:3306`是我們向本地計算機公開的端口,然後使用**環境**物件,我們可以設定初始化期間使用的一些變數來修改建立的資料庫。由於我們正在為 Laravel 應用程式配置 Docker,因此我使用典型 Laravel .env 檔案中的預設資料庫名稱/使用者名稱/密碼。 就像 nginx 一樣,我們將此服務附加到**laravel**網路。 ✨ 簡單! 新增 PHP ------ 與 Nginx 和 MySQL 不同,新增**PHP**容器將採取不同的、*稍微*複雜的路徑。透過前兩個服務,我們能夠直接引用映像來建置我們的容器,但是由於 Laravel 需要依賴項,我們實際上將基於本機 Dockerfile 建置我們自己的映像。 在我們開始這部分之前,將以下內容作為下一個(也是最後一個)服務加入到我們的**docker-compose.yml**檔案中。 ![新增php服務的docker-compose.yml截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*N8S_9gJheDvwcXIpuphk2Q.png) 您已經可以發現差異,我們正在用**建置**標題替換之前使用的**圖像**標題。在它下面,我們將上下文指定為當前專案目錄,並將 dockerfile 指定為 Dockerfile(我們之前已經建立了)。 與我們的 nginx 容器一樣,我們為根目錄指定相同的捲,然後為容器公開連接埠`:9000`並將網路設定為**laravel** 。 現在我們已經加入了該服務,是時候將以下內容加入到我們的**Dockerfile**中了: ![用於建立 PHP 映像的 Dockerfile 螢幕截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*eCT3BxPVZ2w7redLrfHpKA.png) 是的,就是這樣。 我們在這裡所做的就是: - 指定我們希望從`7.2-fpm-alpine` PHP 映像建置 php 容器。 - 安裝 Laravel 的 ORM 與其資料庫方法一起使用的`pdo`和`pdo_mysql` PHP 擴充。 `docker-php-ext-install`指令是 Docker 內建的(並且[沒有詳細記錄](https://docs.docker.com/samples/library/php/#how-to-install-more-php-extensions))。您可以傳遞任何 PHP 擴展,它將在我們新建立的容器中處理安裝和配置。 配置nginx ------- 還記得我們建立的**/nginx/default.conf**檔案嗎?打開它並加入以下內容: ![預設 nginx 設定的螢幕截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*GhwmexAjEEbdags1CQOowg.png) 老實說,這裡沒有太多可討論的,因為它主要是與大多數基本 Laravel 應用程式一起使用的樣板 nginx 配置。請注意,根路徑設定為我們將 Laravel 應用程式連結到的**/var/www** nginx 目錄的公共資料夾。 啟動 Docker --------- 我們已經將所有單獨的部分都準備好了,現在終於可以組裝我們的 Docker 網路了!開啟終端機視窗並導航到該專案的根目錄。由於我們的一個容器( **php** )使用 Dockerfile 作為其映像,並且這是我們第一次啟動這些容器,因此我們需要做的第一件事是執行**建置**命令來產生映像資料: `docker-compose build` 這需要一些時間才能完成,並且可能看起來有一段時間沒有發生任何事情。大約 1-2 分鐘後,您應該會在終端機中看到**「已成功建置」**和**「已成功標記」**訊息。然後,您可以使用以下命令繼續實際啟動容器: `docker-compose up -d` Docker 將建立我們的 laravel 網絡,然後建立我們在 docker-compose.yml 檔案的 services 部分中指定的三個容器。如果您對**-d**標誌感到好奇,它代表**分離**並在處理完所有命令後保持容器執行。否則,一旦完成初始化,Docker 就會停止它們。對於網頁伺服器來說毫無意義! 配置 Laravel ---------- 在我們第一次存取我們的應用程式之前,我們需要對 Laravel .env 檔案進行一些小的調整。特別是關於資料庫連接和應用程式域。在**src**目錄中開啟專案的`.env`檔案並修改以下行: - `DB_HOST=mysql` - 這個名稱來自我們在 docker-compose.yml 檔案中建立的 MySQL 服務,並在 Docker 網路中用於引用其他容器中的服務。 - `APP_URL=http://localhost:8080` - 新增您在 nginx 容器中公開的連接埠號,以使其指向可解析的位址。 存取您的應用程式 -------- 假設上述步驟中的所有內容都已成功啟動,我們現在可以使用公開的連接埠存取我們的容器並查看我們應用程式的登陸頁面! 在瀏覽器中,導覽至<http://localhost:8080> ,其中**8080**是您在 docker-compose.yml 檔案中的 nginx 服務下指定的**第一個**連接埠。 ![顯示 Laravel 登陸畫面的瀏覽器螢幕截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*p3yulsFx0g_Szh_2hqfkPg.png) 💥 繁榮!我們的 Laravel 應用程式在 Docker 網路中執行! 當然,如果您可能還想使用[TablePlus](https://tableplus.io/)之類的工具存取 MySQL 資料庫,那麼連接到該資料庫也同樣簡單。您要做的就是使用`127.0.0.1`作為主機,以及您在 docker-compose.yml 檔案中的 MySQL 服務下公開的連接埠(在本範例中,我們將其保留為預設值**3306** ) 。 我們在環境變數中指定的使用者名稱和密碼分別為`MYSQL_USER`和`MYSQL_PASSWORD` 、 **homestead**和**Secret** 。 ![TablePlus 設定的螢幕截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/2000/1*oupY3mehpHd2bItaf_tNzw.png) **注意:**如果您打算為不同的專案同時執行多個網絡,則必須指定不同的連接埠以在本機電腦上公開(例如,一個為 8080,另一個為 8081)。否則,在容器初始化期間,您將收到`port is already allocated`錯誤。 執行命令 ---- Laravel 經常使用命令列來進行遷移、佇列和測試等操作。使用 docker-compose 的`exec`指令在我們的 Docker 網路上執行這些指令非常簡單。 **Docker 不是透過 ssh 進入系統並直接在作業系統上執行命令的虛擬機,而是偏好將命令傳遞到容器,**然後將這些命令的輸出回顯到終端。例如,讓我們透過在專案根目錄的終端機中執行以下命令來執行 Laravel 附帶的預設遷移: `docker-compose exec php php /var/www/artisan migrate` 讓我們稍微分解一下: - **docker-compose exec**告訴 Docker 我們要在容器網路上執行指令。 - **php**我們要執行指令的容器名稱。由於我們要執行 PHP 命令,因此它需要位於執行 PHP 的容器上。 - **php /var/www/artisan 遷移**我們正在執行的指令的實際名稱。我們使用 artisan 的絕對路徑,該路徑通過 ./src 的本地捲進行符號連結,並執行標準的 Laravel 遷移。 ![執行 docker-compose migrate 指令後的終端螢幕截圖](https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*HUKD-2efKCz8jM1G0Eg_eQ.png) 執行我們的命令後,您應該會看到遷移輸出,並且您的資料庫現在將填充兩個表! 可以從本機終端將任意數量的命令執行到我們選擇的 Docker 容器。只需注意要在其上執行命令的容器中安裝和可用的服務即可。 **提示:**如果您堅持要直接透過 ssh 進入容器來執行命令,有一個非常簡單的解決方法。跑步 `docker-compose exec {container_name} /bin/sh`將開啟與 {container\_name} 參數中指定的容器的持久連線。 隊伍的盡頭 ----- 好吧,我們就有了!我們已經安裝了 Docker,設定並配置了 docker-compose 檔案來建立包含在單一網路中的三個容器的 LEMP 堆疊,在該網路上公開了允許我們存取應用程式和資料庫的端口,甚至執行了 cli 命令透過docker-compose的exec方法。 展望未來,如果您想關閉容器和網絡,只需導航到專案的根資料夾並執行即可 `docker-compose down` 。這將關閉並銷毀容器以及儲存在其中的**任何關聯的非磁碟區資料**。 當我處理跨越不同 Laravel 版本的多個專案時,Docker 為我開啟了一個充滿開發可能性的世界。我可以使用`7.1`輕鬆地在具有 PHP 容器的 Docker 網路上執行一個專案,如果我想了解當前專案在 PHP `7.3`中的執行情況,只需更改 Dockerfile 中的**單個字符**,重新建置容器即可,並恢復docker -compose 網路。 我不會否認,與直接在機器硬體上執行堆疊相比,您不會獲得更好的本地開發效能。但對我來說,**性能**與**多功能性、易用性、並行環境和客製化的**權衡遠遠超過了這些。 如果您有任何問題、意見或想進一步討論 PHP 和 Laravel,請隨時在[Twitter](https://twitter.com/aschmelyun)上與我聯絡!如果您正在尋找**專門針對 Laravel 應用程式的超級簡單錯誤和日誌監控服務**,我已經建立了[Larahawk](https://larahawk.com) 。它目前處於內測階段,很快就會推出,每個應用程式每月只需 5 美元。 --- 原文出處:https://dev.to/aschmelyun/the-beauty-of-docker-for-local-laravel-development-13c0

Docker 掌握:初學者和專業人士的全面指南

Docker 是一個功能強大的平台,可簡化輕量級、可移植容器中應用程式的建立、部署和管理。它允許開發人員將應用程式及其相依性打包到標準化單元中,以實現無縫開發和部署。 Docker 增強了不同環境之間的效率、可擴展性和協作,使其成為現代軟體開發和 DevOps 實踐的重要工具。 我們將深入研究 Docker 的各個方面,從安裝和配置到掌握映像、儲存、網路和安全性。 安裝與配置 ----- 下面給出了在 CentOS 和 Ubuntu 上安裝 Docker Community Edition (CE) 的基本指南。 **在 CentOS 上安裝 Docker CE** - 安裝所需的軟體包: `sudo yum install -y () device-mapper-persistent-data lvm2` - 新增 Docker CE yum 儲存庫: `sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo` - 安裝 Docker CE 軟體包: `sudo yum install -y docker-ce-18.09.5 docker-ce-cli-18.09.5 containerd.io` - 啟動並啟用 Docker 服務: `sudo systemctl 啟動 docker sudo systemctl 啟用 docker` 將使用者加入Docker群組,授予使用者執行Docker命令的權限。下次登入後它將可以存取 Docker。 `sudo usermod -a -G docker` **在 Ubuntu 上安裝 Docker CE** - 安裝所需的軟體包: `sudo apt-get 更新 sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common` - 新增 Docker 儲存庫的 GNU Privacy Guard (GPG) 金鑰: `curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -` - 新增 Docker Ubuntu 儲存庫: `sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable` - 安裝包: `sudo apt-get install -y docker-ce=5:18.09.5~3-0~ubuntu-bionic docker-ce-cli=5:18.09.5~3-0~ubuntu-bionic containerd.io` 將使用者加入Docker群組,授予使用者執行Docker命令的權限。下次登入後它將可以存取 Docker。 `sudo usermod -a -G docker` **選擇儲存驅動程式** 儲存驅動程式是處理容器內部儲存的可插入驅動程式。 CentOS和Ubuntu系統的預設驅動程式是overlay2。 若要確定目前的儲存驅動程式: `docker info | grep "Storage"` 選擇不同儲存驅動程式的一種方法是將`--storage-driver`標誌傳遞給 Docker 守護程式。設定儲存驅動程式的建議方法是使用守護程式設定檔。 - 建立或編輯守護程序設定檔: `sudo vi /etc/docker/daemon.json` - 新增儲存驅動程式值: `"storage-driver": "overlay2"` 請記住在進行任何更改後重新啟動 Docker,然後檢查狀態。 `sudo systemctl 重新啟動 docker sudo systemctl 狀態泊塢窗` **執行容器** `docker run IMAGE[:TAG] [COMMAND] [ARGS]` `IMAGE` :指定執行容器的映像。 `COMMAND and ARGS` :在容器內執行指令。 `TAG` :指定影像標籤或版本 `-d` :以分離模式運作容器。 `--name NAME` :為容器指定一個指定的名稱,而不是通常隨機分配的名稱。 `--restart RESTART` :指定 Docker 何時自動重新啟動容器。 - `no (default)` :從不重新啟動容器。 - `on-failure` :僅當容器失敗時(以非零退出程式碼退出)。 - `always` :無論成功或失敗,始終重新啟動容器。 - `unless-stopped` :無論容器成功或失敗,始終重新啟動容器,並且在守護程序啟動時,除非手動停止容器。 `-p HOST_PORT` : CONTAINER\_PORT:發布容器的連接埠。 HOST\_PORT 是在主機上偵聽的端口,到該端口的流量將映射到容器上的 CONTAINER\_PORT。 `--memory MEMORY` :對記憶體使用設定硬性限制。 `--memory-reservation MEMORY` :設定記憶體使用的軟限制。 `docker run -d --name nginx --restart unless-stopped -p 8080:80 --memory 500M --memory-reservation 256M nginx:latest` 用於管理正在執行的容器的一些命令是: `docker ps` :列出正在執行的容器。 `docker ps -a` :列出所有容器,包括已停止的容器。 `docker container stop [alias: docker stop]` :停止正在運作的容器。 `docker container start [alias: docker start]` :啟動已停止的容器。 `docker container rm [alias: docker rm]` :刪除容器(必須先停止) **升級 Docker 引擎** 停止 Docker 服務: `sudo systemctl stop docker` 安裝所需版本的 docker-ce 和 docker-ce-cli: `sudo apt-get install -y docker-ce=<new version> docker-ce-cli=<new version>` 驗證目前版本 `docker version` 鏡像建立、管理和註冊 ---------- 鏡像是一個可執行包,包含執行容器所需的所有軟體。 使用映像執行容器: `docker run IMAGE` 下載圖片: `docker拉映像 docker鏡像拉取鏡像` 映像和容器使用分層檔案系統。每層僅包含與前一層的差異。 使用以下命令查看影像中的檔案系統層: `docker image history IMAGE` Dockerfile 是一個定義了一系列指令並用於建立映像的檔案。 ``` # Use the official Nginx base image FROM nginx:latest # Set an environment variable ENV MY_VAR=my_value # Copy custom configuration file to container COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf # Run some commands during the build process RUN apt-get update && apt-get install -y curl # Expose port 80 for incoming traffic EXPOSE 80 # Start Nginx server when the container starts CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] ``` 建構圖像: `docker build -t TAG_NAME DOCKERFILE_LOCATION` Dockerfile 指令: `FROM` :指定用於正在建置的 Docker 映像的基礎映像。它定義了映像的起點,可以是 Docker Hub 或私有註冊表上可用的任何有效映像。 `ENV` :設定影像內的環境變數。在建置過程和容器執行時可以存取這些變數。 `COPY or ADD` :將檔案和目錄從建置上下文(Dockerfile 所在的目錄)複製到映像中。 COPY 通常更適合簡單的文件複製,而 ADD 支援附加功能,例如解壓縮存檔。 `RUN` :在建置過程中執行指令。您可以使用 RUN 安裝依賴項、執行腳本或執行任何其他必要的任務。 `EXPOSE` :通知 Docker 容器將在執行時間監聽指定的網路連接埠。它不會將連接埠發佈到主機或使容器可以從外部存取。 `CMD or ENTRYPOINT` :指定從映像啟動容器時要執行的指令。 CMD 提供可以覆寫的預設參數,而 ENTRYPOINT 指定不能覆寫的指令。 `WORKDIR` :設定任何後續 RUN、CMD、ENTRYPOINT、COPY 或 ADD 指令的工作目錄。 `STOPSIGNAL` :設定將用於停止容器程序的自訂訊號。 `HEALTHCHECK` :設定 Docker 守護程式將使用的指令來檢查容器是否健康 Dockerfile 中的多階段建置是一種用於建立更有效率、更小的 Docker 映像的技術。它涉及在 Dockerfile 中定義多個階段,每個階段都有自己的一組指令和依賴項。 包含多階段建置定義的範例 Dockerfile 是: ``` # Build stage FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0 AS build WORKDIR /app # Copy and restore project dependencies COPY *.csproj . RUN dotnet restore # Copy the entire project and build COPY . . RUN dotnet build -c Release --no-restore # Publish the application RUN dotnet publish -c Release -o /app/publish --no-restore # Runtime stage FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:6.0 AS runtime WORKDIR /app COPY --from=build /app/publish . # Expose the required port EXPOSE 80 # Set the entry point for the application ENTRYPOINT ["dotnet", "YourApplication.dll"] ``` **管理影像** 影像管理的一些關鍵命令是: 列出系統上的影像: `docker image ls` 列出系統上的映像,包括中間映像: `docker image ls -a` 取得有關圖像的詳細資訊: `docker image inspect <IMAGE>` 刪除影像: `docker rmi docker 映像 rm docker 映像 rm -f ` 只有當沒有容器或其他圖像標籤引用圖像時,圖像才會被刪除。尋找並刪除懸空或未使用的圖像: `docker image prune` **Docker 註冊表** Docker 註冊表可作為儲存和共用 Docker 映像的集中儲存庫。 Docker Hub 是由 Docker 管理的預設、公開可用的註冊表。透過利用註冊表鏡像,我們可以免費設定和管理我們自己的私有註冊表。 執行一個簡單的註冊表: `docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2` 將圖像上傳到註冊表: `docker push <IMAGE>:<TAG>` 從註冊表下載映像: `docker pull <IMAGE>:<TAG>` 登入註冊表: `docker login REGISTRY_URL` 有兩種身份驗證方法可用於使用不受信任或自簽名憑證連接到私有註冊表: **安全性**:這涉及將註冊表的公共憑證新增至 /etc/docker/certs.d/ 目錄。 **Insecure** :此方法需要將登錄檔新增至 daemon.json 檔案中的 insecure-registries 清單中,或使用 --insecure-registry 標誌將其傳遞給 dockerd。 **儲存和磁碟區** 儲存驅動程式控制如何在 Docker 主機上儲存和管理映像和容器。 Docker 使用可插拔架構支援多種儲存驅動程式。 **overlay2** :所有 Linux 發行版的首選 **fusion-overlayfs** :僅適用於執行 Rootless Docker(不是 Ubuntu 或 Debian 10) **vfs** :用於測試目的,以及無法使用寫入時複製檔案系統的情況。 **儲存型號** \*\*檔案系統儲存:\*\* - 資料以常規檔案的形式儲存在主機磁碟上 - 有效利用記憶體 - 寫入繁重的工作負載效率低下 - overlay2使用 **區塊儲存:** - 使用特殊的區塊儲存設備將資料儲存在區塊中 - 高效率處理寫入繁重的工作負載 - 由 btrfs 和 zfs 使用 **物件儲存:** - 將資料儲存在外部基於物件的儲存中 - 應用程式必須設計為使用基於物件的儲存。 - 靈活且可擴展。 **配置overlay2儲存驅動** 停止 Docker 服務: `sudo systemctl stop docker` 建立或編輯守護程序設定檔: `sudo vi /etc/docker/daemon.json` 新增/編輯儲存驅動程式值: `"storage-driver": "overlay2"` 請記住在進行任何更改後重新啟動 Docker,然後檢查狀態。 `sudo systemctl 重新啟動 docker sudo systemctl 狀態泊塢窗` **Docker 卷** Docker 上有兩種不同類型的資料掛載: **Bind Mount** :將主機上的特定目錄掛載到容器。它對於在容器和主機之間共用設定檔和其他資料非常有用。 **命名磁碟區**:將目錄掛載到容器,但 Docker 動態控製磁碟區在磁碟上的位置。 在容器中新增綁定掛載或磁碟區有不同的語法: \_-v 語法 \_ 綁定安裝:來源以正斜線“/”開頭,這使其成為綁定安裝。 `docker run -v /opt/data:/tmp nginx` 命名卷:來源只是一個字串,這表示這是一個磁碟區。如果不存在具有所提供名稱的捲,它將自動建立。 `docker run -v my-vol:/tmp nginx` *--掛載語法* 綁定掛載: `docker run --mount source=/opt/data,destination=/tmp nginx` 命名卷: `docker run --mount source=my-vol,destination=/tmp nginx` 我們可以將相同的磁碟區掛載到多個容器,從而允許它們共享資料。我們也可以自己建立和管理卷,而無需執行容器。 一些常見且有用的指令: `docker volume create VOLUME` :建立一個磁碟區。 `docker volume ls` :列出卷。 `docker volume inspect VOLUME` :檢查卷。 `docker volume rm VOLUME` :刪除磁碟區。 **影像清理** 檢查Docker的磁碟使用情況: `docker system df` `docker system df -v` 刪除未使用或懸空的影像: `docker 映像修剪 docker映像修剪-a` Docker 網路 --------- Docker 容器網路模型 (CNM) 是一個概念模型,描述 Docker 網路的元件和概念。 Docker CNM 有多種實作: **沙箱**:一個隔離單元,包含與單一容器關聯的所有網路元件。 **端點**:將一個沙箱連接到一個網路。 **網路**:可以相互通訊的端點的集合。**網路驅動程式**:可插拔驅動程序,提供 CNM 的特定實作。 **IPAM 驅動程式**:提供 IP 位址管理。分配和指派 IP 位址。 **內建網路驅動程式** **Host** :此驅動程式將容器直接連接到主機的網路堆疊。它不提供容器之間或容器與主機之間的隔離。 `docker run --net host nginx` **Bridge** :此驅動程式使用虛擬橋接器介面在同一主機上執行的容器之間建立連線。 `docker 網路建立 --driver 橋 my-bridge-net docker run -d --network my-bridge-net nginx` **Overlay** :此驅動程式使用路由網格來連接多個 Docker 主機(通常在 Docker 群組中)的容器。 `docker 網路建立 --driver 覆蓋 my-overlay-net docker 服務建立 --network my-overlay-net nginx` **MACVLAN** :此驅動程式將容器直接連接到主機的網路接口,但使用特殊配置來提供隔離。 `docker網路建立-d macvlan --subnet 192.168.0.0/24 --gateway 192.168.0.1 -oparent=eth0 my-macvlan-net docker run -d --net my-macvlan-net nginx` **None** :此驅動程式提供沙箱隔離,但它不提供容器之間或容器與主機之間的網路的任何實作。 `docker run --net none -d nginx` **建立 Docker 橋接網絡** 它是預設驅動程式。因此,任何在未指定驅動程式的情況下建立的網路都將是橋接網路。 建立橋接網路。 `docker network create my-net` 在橋接網路上執行容器。 `docker run -d --network my-net nginx` 預設情況下,同一網路上的容器和服務只需使用容器或服務名稱即可相互通訊。 Docker 在網路上提供 DNS 解析,使其能夠正常運作。 提供網路別名以提供存取容器或服務的附加名稱。 `docker run -d --network my-net --network-alias my-nginx-alias nginx` 當必須與 Docker 網路互動時,一些有用的命令是: `docker network ls` :列出網路。 `docker network inspect NETWORK` :檢查網路。 `docker network connect CONTAINER NETWORK` :將容器連接到網路。 `docker network disconnect CONTAINER NETWORK` :斷開容器與網路的連接。 `docker network rm NETWORK` :刪除網路。 **建立 Docker 覆蓋網絡** 建立覆蓋網路: `docker network create --driver overlay NETWORK_NAME` 建立使用網路的服務: `docker service create --network NETWORK_NAME IMAGE` **網路故障排除** 查看容器日誌: `docker logs CONTAINER` 查看服務的所有任務的日誌: `docker service logs SERVICE` 查看Docker守護程序日誌: `sudo jounralctl -u docker` 我們可以使用nicolaka/netshoot鏡像來執行網路故障排除。它附帶了各種有用的網路相關工具。我們可以將一個容器注入另一個容器的網路沙箱中以進行故障排除。 `docker run --network container:CONTAINER_NAME nicolaka/netshoot` **配置 Docker 使用外部 DNS** 在 daemon.json 中為 Docker 容器設定係統範圍的預設 DNS: `{ “DNS”:\[“8.8.8.8”\] }` 為單一容器設定 DNS。 `docker run --dns 8.8.4.4 IMAGE` 安全 -- **簽署映像並啟用 Docker 內容信任** Docker Content Trust (DCT) 是一項功能,可讓我們在執行映像之前對映像進行簽名並驗證簽名。透過設定環境變數啟用 Docker Content Trust: `DOCKER_CONTENT_TRUST=1` 如果映像未簽署或在啟用 Docker Content Trust 的情況下簽章無效,系統將不會運作映像。 使用以下命令簽署並推送映像: `docker trust sign` 當 DOCKER\_CONTENT\_TRUST=1 時,docker push 在推送之前會自動對映像進行簽署。 **預設 Docker 引擎安全性** 基本的 Docker 安全性概念: Docker 使用命名空間將容器程序彼此隔離以及與主機隔離。這可以防止攻擊者在設法獲得對一個容器的控制時影響或獲得對其他容器或主機的控制。 Docker 守護程式必須以 root 存取權限執行。在允許任何人與守護進程互動之前,請注意這一點。它可用於存取整個主機。 Docker 利用 Linux 功能為容器程序分配精細權限。例如,偵聽低埠(低於 1024)通常需要進程以 root 身分執行,但 Docker 使用 Linux 功能允許容器偵聽連接埠 80,而無需以 root 身分執行。 **保護 Docker 守護程式 HTTP 套接字的安全** 為 Docker 伺服器產生憑證授權單位和伺服器憑證。 ``` openssl genrsa -aes256 -out ca-key.pem 4096` `openssl req -new -x509 -days 365 -key ca-key.pem -sha256 -out ca.pem -subj "/C=US/ST=Texas/L=Keller/O=Linux Academy/OU=Content/CN=$HOSTNAME" openssl genrsa -out server-key.pem 4096 ` `openssl req -subj "/CN=$HOSTNAME" -sha256 -new -key server-key.pem -out server.csr \ echo subjectAltName = DNS:$HOSTNAME,IP:,IP:127.0.0.1 >> extfile.cnf ` `echo extendedKeyUsage = serverAuth >> extfile.cnf ` `openssl x509 -req -days 365 -sha256 -in server.csr -CA ca.pem -CAkey ca-key.pem -CAcreateserial -out server-cert.pem -extfile extfile.cnf` Generate client certificates: `openssl genrsa -out key.pem 4096 openssl req -subj '/CN=client' -new -key key.pem -out client.csr echo extendedKeyUsage = clientAuth > extfile-client.cnf openssl x509 -req -days 365 -sha256 -in client.csr -CA ca.pem -CAkey ca-key.pem \ -CAcreateserial -out cert.pem -extfile extfile-client.cnf ``` 對憑證文件設定適當的權限: `chmod -v 0400 ca-key.pem key.pem server-key.pem chmod -v 0444 ca.pem server-cert.pem cert.pem` 將 Docker 主機配置為使用 tlsverify 模式以及先前建立的憑證: ``` sudo vi /etc/docker/daemon.json { "tlsverify": true, "tlscacert": "/home/user/ca.pem", "tlscert": "/home/user/server-cert.pem", "tlskey": "/home/user/server-key.pem" } ``` 編輯 Docker 服務文件,尋找以 ExecStart 開頭的行並更改 -H。 `sudo vi /lib/systemd/system/docker.service` `ExecStart=/usr/bin/dockerd -H=0.0.0.0:2376 --containerd=/run/containerd/containerd.sock` `sudo systemctl daemon-reload` `sudo systemctl restart docker` 將 CA 憑證和用戶端憑證檔案複製到客戶端電腦。 在用戶端電腦上,設定用戶端以安全地連線到遠端 Docker 守護程式: `mkdir -pv ~/.docker` `cp -v {ca,cert,key}.pem ~/.docker` `export DOCKER_HOST=tcp://:2376 DOCKER_TLS_VERIFY=1` 測試連接: `docker version` 結論 -- 總而言之,掌握 Docker 可以簡化安裝、設定、映像管理、儲存、網路和安全性,從而改變您的開發工作流程。本指南為您提供必要的知識和實務技能,使您能夠有效率地建立、發布和執行應用程式。利用 Docker 的強大功能將您的容器管理提升到一個新的水平。 --- 原文出處:https://dev.to/theyasirr/docker-mastery-a-comprehensive-guide-for-beginners-and-pros-2p18

17 個讓我保持高效率的開發者工具

許多開發人員喜歡從頭開始建立東西,但有時工作量太大,使用這些工具可以讓工作變得更容易。 這裡包含一系列工具,因此我相信您會找到適合您需求的工具。 我無法涵蓋所有內容,但如果您知道其他很棒的工具,請隨時在評論中告訴我! 我們開始做吧。 --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 資料和人工智慧演算法融入生產級網路應用程式。 -------------------------------------------------------------------- ![打字](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wd10iiofzmt4or4db6ej.png) 通常,當我需要 Python 介面時,我會使用 Streamlit。然而,它的效率不是很高,並且存在許多基於效能的問題。 另一方面,Taipy(開源)是用於輕鬆、端到端應用程式開發的完美 Python 程式庫,具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 需要明確的是,Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能,而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具,但正如我之前告訴您的那樣,它的性能可能會顯著下降,尤其是在處理大型資料集時,這使得它對於生產級使用來說不切實際。 另一方面,Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。 ![大資料支持](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xnvk0tozn0lgj083rzcb.gif) Taipy 有許多整合選項,可以輕鬆地與領先的資料平台連接。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7yv31uir3erina587zp8.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 最好的部分是 Taipy,它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容,因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdvnbejf9aivxmqsd3hx.png) 另一個有用的事情是,Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構,您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難,但 Taipy 提供了[10 多個演示教程,](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/)其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。我將詳細討論其中一些專案! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wigid2aokt6spkkoivr.png) 這些用例令人驚嘆,因此請務必查看一些演示應用程式。 Taipy 還在其企業版中提供了 Designer 應用程式(拖放低程式碼編輯器)。它非常有用,您可以觀看下面的演示來了解它是如何工作的! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=y3VPT6IPvC4 %} Taipy 在 GitHub 上有 9.2k+ 顆星,並且處於`v3.1`版本,因此它們正在不斷改進。 {% cta https://github.com/Avaiga/taipy %} 明星 Taipy ⭐️ {% endcta %} --- 2. [Jam](https://jam.dev/) - 一鍵錯誤報告。 ------------------------------------ ![果醬](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tn2c6djsj5hej0gj07xs.png) 幾個月前我發現了 Jam,並且用過它好幾次。 Jam 是一款免費的 Chrome 擴充功能(非開源),您可以使用它來有效地報告錯誤。當然,您還可以做更多的事情。 報告錯誤是一個漫長的過程,您最終可能會錯過解決該錯誤所需的基本資料。這就是開發人員更喜歡使用 Jam 的原因。 觀看此影片,了解 Jam 的工作原理! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=iXjmUwZLzVs&amp;embeds\_referring\_euri=https%3A%2F%2Fchromewebstore.google.com%2F&amp;source\_ve\_path=OTY3MTQ&amp;feature=emb\_imp\_woyt %} 正如您所看到的,最好的部分是它捕獲控制台和網頁日誌訊息,這使得其他開發人員可以方便地查看它。 您還將獲得人工智慧除錯器、後端追蹤、重現步驟和瀏覽器資訊。您還需要什麼? ![即興開發](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e2tpffk9h60skslw8i0b.png) 我已經使用 Jam 很長時間了,因此您還將獲得一個儀表板來查看您迄今為止建立的所有 Jam。它非常高效並且效果非常好。 ![儀表板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t01buvno1r7pfrolfu6k.png) 它還可以與許多流行的工具一起使用,因此您根本不必改變您的環境。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gr566uwdcmors2yvkfcb.png) 不要使用傳統的方式,您可以簡單地對 Jam 進行評論並改進整個流程來輕鬆處理它。 --- 3. [DevGPT](https://www.getdevkit.com/devgpt) - 開發者的人工智慧助理。 ----------------------------------------------------------- ![開發組](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8k8a8jyeo9qkj2hqmc4n.png) 我已經使用 DevGPT 很久了,尤其是當 ChatGPT 還很新的時候。我曾經反覆核對訊息,看看它是否正確。我不相信 ChatGPT 和用於它的訓練資料。 您會驚訝地發現,在某些情況下 DevGPT 比 ChatGPT 更好。但這並不是 DevGPT 的唯一用例。 他們提供了一系列可以直接使用的提示。您可以修改它們的結構並使用斜線命令來使用它。 ![提示結構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9fc74vge21d65nbpauig.png) ![提示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2yhl7o1grjvcg9q1fee5.png) 範例提示 ![提示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0y51yi3t4s0a54tw0jrs.png) 範例提示 DevGPT 與其他人工智慧助理的獨特之處在於它提供了許多有用的迷你工具。 ![迷你工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/il3qcaykt4k9x612251n.png) 我使用最多的是響應式設計,它有助於同時在所有螢幕上查看任何網站預覽。 ![響應式設計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nodp7fbhagwqavd5ud5h.png) 響應式設計 每個工具本身都是完整的,因此您不會得到任何不完整的東西。我相信這實際上可以改善您的工作流程條件。 ![日期檢查員](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n1q5bau21dd8dqaqbu4c.png) 日期檢查員 --- 4. [DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys) - 開發者的瑞士軍刀。 ---------------------------------------------------------------- ![開發玩具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7zfl1wjr01fdvca6wxbi.png) DevToys 協助完成日常開發任務,例如格式化 JSON、比較文字和測試 RegExp。 用例是相同的,但 DevToys 提供了更多選項,而且它是一個離線工具,這是一個優點。 這樣,就無需使用不可信的網站來處理您的資料執行簡單的任務。透過智慧型偵測,DevToys 可以偵測用於複製到 Windows 剪貼簿的資料的最佳工具。 緊湊的覆蓋範圍讓您可以保持應用程式較小並位於其他視窗之上。最好的部分是可以同時使用該應用程式的多個實例。 我可以肯定地說,很多開發人員從來不知道這件事。 我很高興地說它是專為 Windows 生態系統設計的軟體。哈哈! ![工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i7wd60jsgdb5tx2t2adi.png) 他們提供的一些工具是: > 轉換器 - JSON &lt;&gt; YAML - 時間戳 - 數基數 - 規劃任務解析器 ![轉換器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8x784fx53x6ia02zal0.png) > 編碼器/解碼器 - 超文本標記語言 - 網址 - Base64 文字與圖片 - 壓縮包 - 智威湯遜解碼器 ![編碼器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/73ts4x1vtcy4yswsmytw.png) > 格式化程式 - JSON - SQL - XML ![XML](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/e5dc8ko2baywta82ymq5.png) > 發電機 - 哈希(MD5、SHA1、SHA256、SHA512) - UUID 1 和 4 - 洛雷姆·伊普蘇姆 - 校驗和 ![發電機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cwsq8xig6jf69wr99iuv.png) > 文字 - 逃脫/逃脫 - 檢驗員和箱子轉換器 - 正規表示式測試器 - 文字比較 - XML驗證器 - 降價預覽 ![MD預覽](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vcbkse1i5324qg3xu1yd.png) ![文字差異](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hlqqib4fcjimc03pdrwr.png) > 形象的 - 色盲模擬器 - 顏色選擇器和對比度 - PNG / JPEG 壓縮器 - 影像轉換器 ![圖形工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/631upekcqzh62xyrdjwt.png) 我不了解你,但我不會錯過這個! 您可以閱讀[如何執行 DevToys](https://github.com/DevToys-app/DevToys?tab=readme-ov-file#how-to-run-devtoys) 。 > 關於許可證的註解。 DevToys 使用的授權允許將應用程式作為試用軟體或共享軟體重新分發而無需進行任何更改。然而,作者 Etienne BAUDOUX 和 BenjaminT 不希望你這樣做。如果您認為自己有充分的理由這樣做,請先與我們聯絡討論。 他們在 GitHub 上擁有超過 23,500 顆星,並使用 C#。 {% cta https://github.com/DevToys-app/DevToys %} 明星 DevToys ⭐️ {% endcta %} --- 5. [Linear-](https://github.com/linear)任務管理工具。 ---------------------------------------------- ![線性](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0zlvr12b9untwos846i2.png) 我之前嘗試過使用 Trello 或 Jira 等工具,我想說線性絕對值得。 Jira 似乎有點複雜,適合大型團隊。 Linear 是開源的,是簡化問題、專案和產品路線圖的最佳方法之一。它是一種管理工具,我們都需要它來了解正在發生的事情以及未來的計劃。 ![工作管理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gbno2672e69ofqonsob3.png) 您還可以獲得一個全域命令選單,可以幫助您更快地完成操作。作為開發人員,我們都喜歡這一點! 它們提供了一系列很酷的功能,例如自動跟踪,這可確保將啟動的問題加入到當前週期中。您還將收到有關有風險週期的警告,這可以幫助預測延誤。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o3bi4fgk4vp0nfc75jlc.png) ![線性](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pfl0onb6rmiepiu1ibns.png) ![循環](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eb7tpqvlbxyhkwzkroyj.png) 您可以看到[25+ 個完整功能](https://linear.app/features)的清單。您還可以了解[他們的整個旅程](https://linear.app/readme)。 如果您喜歡觀看影片,可以觀看此影片,其中涵蓋了有關線性的大部分基本內容。 {% 嵌入 https://youtu.be/oh2AfSFe0H0 %} 它有一個針對 2 個團隊的免費套餐計劃,這足以讓您嘗試一下並看看它們是否合適。 Linear 在主儲存庫上有 650 顆星,是使用 TypeScript 建構的。 {% cta https://github.com/linear %} 星線性 ⭐️ {% endcta %} --- 6. [Pieces](https://github.com/pieces-app) - 您的工作流程副駕駛。 ------------------------------------------------------- ![件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qf2qgqtpv78fxw5guqm5.png) Pieces 是一款 AI 生產力工具,旨在透過智慧程式碼片段管理、情境化副駕駛互動和主動呈現有用材料來幫助開發人員管理混亂的工作流程。 它改善了您的工作流程和整體開發體驗,同時透過完全離線的 AI 方法保持工作的隱私和安全。 實時上下文的最新概念使其更上一層樓。您可以觀看引起熱議的演示! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=aP8u95RTCGE %} 有了這個,Pieces Copilot+ 現在可以提供高度感知的幫助,引導您回到上次離開的地方。 - 問它, `What was I working on an hour ago?`並讓它幫助你重新進入心流狀態。 - 問一下, `How can I resolve the issue I got with Cocoa Pods in the terminal in IntelliJ?` - 或者`What did Mack say I should test in the latest release?` 。 Copilot 可以顯示您知道自己擁有但不記得在哪裡的資訊。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f2ro3rcwnqp4qrmv5e8s.png) 它與您最喜歡的工具無縫集成,以簡化、理解和提升您的編碼流程。 它具有比表面上看到的更令人興奮的功能。 ✅ 它可以透過閃電般的搜尋體驗找到您需要的資料,讓您可以根據您的喜好透過自然語言、程式碼、標籤和其他語義進行查詢。可以放心地說“您的個人離線谷歌”。 ✅ Pieces 使用 OCR 和 Edge-ML 升級螢幕截圖,以提取程式碼並修復無效字元。因此,您可以獲得極其準確的程式碼提取和深度元資料豐富。 您可以查看 Pieces 可用[功能的完整清單](https://pieces.app/features/?utm_source=anmol&utm_medium=cpc&utm_campaign=anmol-article)。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ysluzx8qtyaqrtnp4fld.png) ![分享程式碼片段](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wz4xtesz5empxatxju1l.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.pieces.app/?utm_source=anmol&utm_medium=cpc&utm_campaign=anmol-article)並存取[網站](https://pieces.app/)。 它還允許您捕獲程式碼片段,您可以在編輯現有程式碼或處理新專案時將其用作參考。這對於開源開發人員來說非常方便。 ✅ 在應用程式中保存部分程式碼。 ✅ 輕鬆存取已儲存的程式碼片段。 ✅ 從網路貼上程式碼。 ✅ 與您的團隊分享您的程式碼。 他們為 Pieces OS 用戶端提供了一系列 SDK 選項,包括[TypeScript](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-typescript) 、 [Kotlin](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-kotlin) 、 [Python](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-python)和[Dart](https://github.com/pieces-app/pieces-os-client-sdk-for-dart) 。 就開源流行度而言,他們仍然是新的,但他們的社群是迄今為止我見過的最好的社群之一。加入他們,成為 Pieces 的一部分! {% cta https://github.com/pieces-app/ %} 星星碎片 ⭐️ {% endcta %} --- 7.[螢幕截圖到程式碼](https://github.com/abi/screenshot-to-code)- 放入螢幕截圖並將其轉換為乾淨的程式碼。 --------------------------------------------------------------------------- ![截圖到程式碼](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5akiyz5telxqqsj32ftu.png) 這個開源專案廣泛流行,但許多開發人員仍然不了解它。這可以幫助您以 10 倍的速度建立使用者介面。 這是一個簡單的工具,可以使用 AI 將螢幕截圖、模型和 Figma 設計轉換為乾淨、實用的程式碼。 該應用程式有一個 React/Vite 前端和一個 FastAPI 後端。如果您想使用 Claude Sonnet 或獲得實驗視訊支持,您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/),並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 52k 顆星,並支援許多技術堆疊,例如 React 和 Vue,以及不錯的 AI 模型,例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 {% cta https://github.com/abi/screenshot-to-code %} 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ {% endcta %} --- 8. [Silver Searcher](https://github.com/ggreer/the_silver_searcher) - 超快速的程式碼庫搜尋工具。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![銀色搜尋者](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/41z8goks4ag2opm0ynvp.png) 許多開源專案都有開發人員多年來建立的大型程式碼庫。顯然,有人無法一次理解所有內容,這就是這個工具的用武之地。 Silver Searcher(開源),通常縮寫為 Ag,是一種快速且有效率的程式碼搜尋工具,專為使用大型程式碼庫的開發人員而設計。 Ag 是作為傳統 grep 命令的替代品而建置的,它利用平行性和智慧過濾來提供超快速的搜尋結果。 它最初是[Ack](https://github.com/beyondgrep/ack3)的克隆,但速度快了 5 到 10 倍。您可以閱讀[為什麼它這麼快](https://github.com/ggreer/the_silver_searcher?tab=readme-ov-file#how-is-it-so-fast)。 它有很多很酷的功能,例如: ✅ 多執行緒可加快程式碼錯誤搜尋速度。 ✅ 忽略 .gitignore、.ignore 和 .hgignore 中的檔案模式以避免不必要的搜尋。 ✅ 可透過命令列選項和可下載的設定檔進行自訂。 好處是它可以與文字編輯器和 IDE 集成,以在您首選的工作流程中增強搜尋功能。 它可以根據您的開發環境在 Windows、macOS 和 Linux 上無縫執行。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/ggreer/the_silver_searcher?tab=readme-ov-file#installing)。 它在 GitHub 上擁有超過 25,500 顆星,擁有 200 多名貢獻者。 唯一的問題是它不再被維護,因為最後一次提交是 4 年前的事情,並且有 400 多個活躍問題。 {% cta https://github.com/ggreer/the\_silver\_searcher %} 星銀搜尋者 ⭐️ {% endcta %} --- 9. [Obsidian](https://github.com/obsidianmd) - 根據您的風格編寫應用程式。 ------------------------------------------------------------ ![黑曜石](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/26r33zlctwpny1f7hf96.png) Obsidian 是一款私密且靈活的寫作應用程式,可適應您的思維方式。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mz0eig3tzezhm32i314m.png) ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z983u116nummmo8n16b7.png) 您也可以查看插件清單\](https://obsidian.md/plugins),它們可以幫助您塑造 Obsidian 以適應您的思維方式。我已經檢查了那裡存在的瘋狂數量的選項! ![外掛](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/voyny8k3zbh6a92u3qy4.png) 您甚至可以協作並輕鬆追蹤修訂之間的更改,每個註釋都有一年的版本歷史記錄。 ![版本歷史](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jqj3sxbwh1y5t9rbwb4l.png) 您可以發布這些(我從未嘗試過)並透過主題、自訂網域、密碼保護等控制網站的外觀和風格。這是一項付費功能,但您可以閱讀有關[使用 Obsidian 發布的](https://obsidian.md/publish)所有內容。 您可以閱讀詳細[文件](https://docs.obsidian.md/Home)並查看[即時網站](https://obsidian.md/)。您也可以使用本[指南](https://docs.obsidian.md/Plugins/Getting+started/Build+a+plugin)建立自訂插件,並使用 React 或 Svelte。 根據您使用的平台下載[Obsidian](https://obsidian.md/download) 。 他們提供永久免費的套餐,並且不根據功能或使用情況收費。只有當您將 Obsidian 用於商業用途時才需要付費。 您可以嘗試的最佳替代方案之一是[Capacities](https://capacities.io/) 。在某些方面它甚至可能比黑曜石更好。我將在以後的一篇文章中介紹它。 主儲存庫在 GitHub 上有 8k+ 顆星,有 1400 多名貢獻者。開源社群的另一個很棒的專案。 {% cta https://github.com/obsidianmd/obsidian-releases %} 星黑曜石 ⭐️ {% endcta %} --- 10.[自動完成](https://github.com/withfig/autocomplete)- IDE 風格的自動完成功能適用於您現有的終端和 shell。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![自動完成](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8i8vcidsa023jf8r9382.png) [Fig](https://fig.io/?ref=github_autocomplete)讓命令列對個人來說更容易,對團隊來說更具協作性。 他們最受歡迎的產品是自動完成。當您鍵入時,Fig 會在現有終端機中彈出子命令、選項和上下文相關的參數。 作為開發人員,我們確實需要它來最大限度地提高我們的日常生產力。 最好的部分是您也可以將 Fig 的自動完成功能用於您自己的工具。以下是建立私人完成的方法: ``` import { ai } from "@fig/autocomplete-generators" ... generators: [ ai({ // the prompt prompt: "Generate a git commit message", // Send any relevant local context. message: async ({ executeShellCommand }) => { return executeShellCommand("git diff") }, //Turn each newline into a suggestion (can specify instead a `postProcess1 function if more flexibility is required) splitOn: "\n", }) ] ``` 您可以閱讀[Fig.io/docs](https://fig.io/docs/getting-started)了解如何開始。 您可以觀看下面的演示來了解它是如何工作的! ![影像](https://camo.githubusercontent.com/c477525cab041ce8177323e8140aa872341e3b8130d61454b89ccae87d00d87b/68747470733a2f2f646f63732e6177732e616d617a6f6e2e636f6d2f696d616765732f616d617a6f6e712f6c61746573742f71646576656c6f7065722d75672f696d616765732f636f6d6d616e642d6c696e652d636f6d706c6574696f6e732e676966) 它們在 GitHub 上有 24k+ 顆星,對於經常使用 shell 或終端機的開發人員很有用。 {% cta https://github.com/withfig/autocomplete %} 星狀自動完成 ⭐️ {% endcta %} --- 11. [Excalidraw](https://github.com/excalidraw/excalidraw) - 線上白板,讓您的想法得以實現。 ---------------------------------------------------------------------------- ![外畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/u691s86xjinjvehmun51.png) 向遠距工作的過渡讓我懷念使用記號筆和白板進行腦力激盪的簡單性。 我們知道,當語言無法表達時,視覺效果可以彌補理解複雜想法的差距。 Excalidraw(開源)以數位方式重新建立白板體驗,對於補充無聊文字的快速圖表或插圖來說具有無價的價值。您可以建立漂亮的手繪圖表、線框圖或任何您喜歡的內容。 ![外畫](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ki8wave2sgy3mikv4nec.png) 作為開發人員,對我來說最好的部分是您可以安裝 Excalidraw npm 套件以將 Excalidraw 整合到我自己的應用程式中。哇! ``` npm install react react-dom @excalidraw/excalidraw ``` 一些很棒的功能是: ✅ 本地化 (i18n) 支援。 ✅ 匯出到 PNG、SVG 和剪貼簿。 ✅ 多種工具 - 長方形、圓形、菱形、箭頭、線條、自由繪製、橡皮擦... ✅ 撤銷/重做。 ✅ PWA 支援(離線工作)。 ✅ 即時協作。 ✅ 本機優先支援(自動儲存至瀏覽器)。 ✅ 可分享連結(匯出至可與他人分享的唯讀連結)。 ![exalidraw 具有大螢幕功能](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ru356oc83ll9mo4dhjd5.png) Google Cloud、Meta、CodeSandbox、Notion 和 Replit 等產品整合了 Excalidraw,賦予其巨大的可信度。 您可以閱讀[文件](https://docs.excalidraw.com/docs/introduction/development)並檢查[excalidraw 編輯器](https://excalidraw.com/)。 他們甚至有一套迷你的人工智慧功能,並支援從美人魚轉換,這非常有幫助。 ![人工智慧特點](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ihl90jf222ahtymec8ui.png) 團隊提供了一個[即時編輯器](https://docs.excalidraw.com/docs/@excalidraw/excalidraw/customizing-styles),如果您不想在本地執行,您可以直接檢查任何類型的變更。讓我著迷的是,有些團隊工作非常努力,因此開發人員的體驗是一流的。 ![即時編輯器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ob848loog24milg0h2uv.png) 儘管它是免費使用的,但他們提供了增強版本,因此您可以檢查[付費計劃和免費計劃之間的差異](https://plus.excalidraw.com/excalidraw-plus-vs-excalidraw/)。 說實話,我從來沒有真正想過這會是開源的。但它非常受歡迎,GitHub 上有超過 74,000 顆星,有 1,300 多個活躍問題。 {% cta https://github.com/excalidraw/excalidraw %} 明星 Excalidraw ⭐️ {% endcta %} --- 12. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 --------------------------------------------------------------- ![精簡](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gvk07kmn8p48cpssogov.png) 我們都知道在程式碼中建立文件非常重要,這樣我們就可以了解稍後發生的情況。但這是一個漫長的過程,而且大多數時候我們都懶得這麼做。 這就是 Mintlify 作為人工智慧文件編寫者可以幫助您在短短 1 秒內記錄程式碼的地方。哇! 幾個月前我發現了 Mintlify,從那時起我就一直是它的粉絲。 正如我們在該公司的大多數網站上看到的那樣,他們還為任何專案提供完整的文件。我見過很多公司使用它,甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件,結果證明這是非常簡單和體面的。如果您想要這些文件,Mintlify 就是解決方案。 ![副駕駛套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7obg1a3hilqx47h6nw3o.png) copilotkit 文件也由 Mintlify 提供支持 我們在這裡要討論的主要用例是根據程式碼產生文件。當您編寫程式碼時,它會自動記錄程式碼,以便其他人更容易跟上。 您可以安裝[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=mintlify.document)或將其安裝在[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/18606-mintlify-doc-writer)上。 您只需突出顯示程式碼或將遊標放在要記錄的行上。然後點選「編寫文件」按鈕(或按 ⌘ + 。) 您可以閱讀[文件](https://github.com/mintlify/writer?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-mintlify-writer)和[安全指南](https://writer.mintlify.com/security)。 如果您更喜歡教程,那麼您可以觀看[Mintlify 的工作原理](https://www.loom.com/embed/3dbfcd7e0e1b47519d957746e05bf0f4)。它支援 10 多種程式語言,並支援許多文件字串格式,例如 JSDoc、reST、NumPy 等。 順便說一句,他們的網站連結是[writer.mintlify.com](https://writer.mintlify.com/) ;回購協議中目前的似乎是錯誤的。 Mintlify 是一個方便的工具,用於記錄程式碼,這是每個開發人員都應該做的事情。它使其他人更容易有效地理解您的程式碼。 它在 GitHub 上有大約 2.5k 顆星,基於 TypeScript 建置,受到許多開發人員的喜愛。 {% cta https://github.com/mintlify/writer %} Star Mintlify ⭐️ {% endcta %} --- 13. [Focusmate](https://www.focusmate.com/) - 虛擬協同辦公,可以完成任何事情。 -------------------------------------------------------------- ![焦點伴侶](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bwxmwxio6jq7bw2mw10j.png) 儘管我們盡量不拖延,但在編碼期間我們總是擔心拖延。對於這些情況,Focusmate 是完美的解決方案! 這是一個共同工作的虛擬社區,您會在其中分配一位合作夥伴,確保您專注於自己的任務。 您需要與其他 Focusmate 用戶預訂會議。確定何時預訂課程後,您可以存取 Focusmate 儀表板。在那裡,您將看到一個日曆,其中包含其他使用者的可用會話時間。 ![怎麼運作的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4bqjf66nrzrdjyccc6gl.png) 要與其他人預訂會議,您只需點擊日曆中的個人資料圖片,然後選擇與他們預訂會議。 ![儀表板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/21pudw9jdj90uup92k4j.png) 一旦您這樣做,Focusmate 就會推薦幾個可用使用者供您選擇。 重點是它允許[安靜模式](https://support.focusmate.com/en/articles/8060080-session-settings-my-task-quiet-mode-and-partner),在這種模式下,人們沒有麥克風或無法說話(想想圖書館和共享空間)。 ![靜音模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vav48ckhnn2dhikx19ju.png) 就我個人而言,我沒有嘗試過很多次,但它有一個很大的社區,所以值得一試。 --- 14. [Spark Mail](https://sparkmailapp.com/) - 優化您的電子郵件管理。 --------------------------------------------------------- ![火花郵件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/824r33nf4lc8p28fkoyp.png) Spark(非開源)不僅僅是一個電子郵件用戶端。這是關於人們應該如何溝通和組織工作的哲學。 Spark 的目標是幫助您專注於重要的事情並實現收件匣之外的目標。 他們首先使電子郵件變得智能,然後改進了團隊協作,現在他們已經解決了資訊過載問題,使電子郵件變得聚焦。 觀看快速演示,了解 Spark 的工作原理! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=l2QpqNw3zXU&amp;t=3s %} 我喜歡 Spark 的一些很酷的功能: ✅ 您可以設定電子郵件稍後返回收件匣的時間。 ✅ 您可以新增提醒來提示您跟進。 ✅ 您可以安排電子郵件的發送時間。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/czr3jmfmkhmqj7yd264k.png) ✅ 您也可以與您的團隊合作: - 在同一地址下管理電子郵件和團隊角色。 - 即時一起撰寫電子郵件草稿。 - 將任務分配給同事並追蹤他們的狀態。 ✅ 您甚至可以將電子郵件變成帶有私人評論的聊天。 ![合作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v7p0vdhd7vh5s72qjgub.png) 我知道你想知道人工智慧,所以它有很多功能,你可以讓人工智慧為你起草電子郵件或獲得一堆回覆選項。 ![你有回覆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vyux9mn1wc0h5bde3w9l.png) 更好的是,您可以校對、調整語氣、改寫、擴展或縮短文本,等等。 ![已編輯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2yxs7vejau2h96ell5dr.png) 但我最喜歡的是建立電子郵件簽名的選項,因為簡單的選項並不那麼有效。 ![電子郵件簽名](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rhq44742us4lity50jig.png) 您可以查看[定價計劃](https://sparkmailapp.com/plans-comparison),其中包括足夠好的免費套餐,然後下載[Spark for Windows](https://sparkmailapp.com/windows) 。也請查看他們的[部落格](https://sparkmailapp.com/blog)和[電子郵件指南](https://sparkmailapp.com/how-to)以了解更多資訊。 儘管我喜歡人工智慧,但我不喜歡人工智慧為我建立電子郵件草稿。我比較喜歡自己做,哈哈! 不管怎樣,Spark 絕對是一種有趣的電子郵件管理方式。嘗試一下並讓我知道效果如何。 如果您正在尋找替代方案,我推薦[Inbox Zero](https://github.com/elie222/inbox-zero) ,它是開源的,我已經在我的一篇文章中介紹過,以及 SaneBox (https://www.sanebox.com/),我沒有介紹它因為它沒有免費套餐。 --- 15. [n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) - 工作流程自動化工具。 ----------------------------------------------------- ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4pqsc84nhgj0b9dhfaxo.png) n8n 是一個可擴展的工作流程自動化工具。透過公平程式碼分發模型,n8n 將始終擁有可見的原始程式碼,可用於自託管,並允許您加入自訂函數、邏輯和應用程式。 每個開發人員都想使用的工具。畢竟,自動化是生產力和簡單性的關鍵。 ![n8n](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rxnp57kw5szbpj6mfs1p.png) n8n 基於節點的方法使其具有高度通用性,使您能夠將任何事物連接到任何事物。 有[400 多個集成選項](https://n8n.io/integrations),這幾乎是瘋狂的! 您可以看到所有[安裝](https://docs.n8n.io/choose-n8n/)選項,包括 Docker、npm 和自架。 開始使用以下命令。 ``` npx n8n ``` 此命令將下載啟動 n8n 所需的所有內容。然後,您可以透過開啟`http://localhost:5678`來存取 n8n 並開始建置工作流程。 在 YouTube 上觀看此[快速入門影片](https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4)! {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 %} 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/),根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程,](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 41k+ 顆星,並提供兩個包供整體使用。 {% cta https://github.com/n8n-io/n8n %} 明星 n8n ⭐️ {% endcta %} --- 16. [Infisical](https://github.com/Infisical/infisical) - 秘密管理平台。 ----------------------------------------------------------------- ![內部的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jrolzjdnkky1r694h9av.png) Infisical 是一個開源秘密管理平台,團隊可以用它來集中 API 金鑰、資料庫憑證和設定等秘密。 他們讓每個人(而不僅僅是安全團隊)都可以更輕鬆地進行秘密管理,這意味著從頭開始重新設計整個開發人員體驗。 就我個人而言,我不介意使用 .env 文件,因為我並不特別謹慎。不過,您可以閱讀[立即停止使用 .env 檔案!](https://dev.to/gregorygaines/stop-using-env-files-now-kp0)由格雷戈里來理解。 他們提供了四種 SDK,分別用於<a href="">Node.js</a> 、 <a href="">Python</a> 、 <a href="">Java</a>和<a href="">.Net</a> 。您可以自行託管或使用他們的雲端。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @infisical/sdk ``` 這是使用入門 (Node.js SDK) 的方法。 ``` import { InfisicalClient, LogLevel } from "@infisical/sdk"; const client = new InfisicalClient({ clientId: "YOUR_CLIENT_ID", clientSecret: "YOUR_CLIENT_SECRET", logLevel: LogLevel.Error }); const secrets = await client.listSecrets({ environment: "dev", projectId: "PROJECT_ID", path: "/foo/bar/", includeImports: false }); ``` ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h3eu288l470du91b66pd.png) Infisical 還提供了一組工具來自動防止 git 歷史記錄的秘密洩露。可以使用預提交掛鉤或透過與 GitHub 等平台直接整合在 Infisical CLI 層級上設定此功能。 您可以閱讀[文件](https://infisical.com/docs/documentation/getting-started/introduction)並檢查如何[安裝 CLI](https://infisical.com/docs/cli/overview) ,這是使用它的最佳方式。 Infisical 還可用於將機密注入 Kubernetes 叢集和自動部署,以便應用程式使用最新的機密。有很多整合選項可用。 ![內部](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5x0tvt5ycaiqhggv6wml.png) 在使用整個原始程式碼之前一定要檢查他們的[許可證](https://github.com/Infisical/infisical/blob/main/LICENSE),因為他們有一些受 MIT Expat 保護的企業級程式碼,但不用擔心,大部分程式碼都是免費使用的。 他們在 GitHub 上擁有超過 11k 顆星,並發布了超過 125 個版本,因此他們正在不斷發展。另外,Infiscial CLI 的安裝次數超過 540 萬次,因此非常值得信賴。 {% cta https://github.com/Infisical/infisical %} 明星 Infisical ⭐️ {% endcta %} --- 17. [Gitinfluence](https://github.com/geovanesantana/gitfluence) - 尋找正確 git 指令的 AI 工具。 -------------------------------------------------------------------------------------- ![影響力](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8mr459i8l2lwa892nkae.png) 如您所知,學習每一個 git 指令是很困難的。如果用例很複雜,它就會變得複雜。 這就是為什麼 Gitinfluence 是人工智慧驅動的解決方案,可以幫助您快速找到正確的命令。借助這個出色的工具,您可以節省大量時間。 例如,這是我輸入我需要的內容後得到的回應。 ![回覆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wqylmd1mim7smgc78cby.png) 它就像聽起來一樣簡單而且非常有效率。 ![怎麼運作的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lfmsm5cazm7sdnbvbmqe.png) 這是一個非常早期的開源專案 (next.js),擁有 55 顆星,但我確信它有很大的發展潛力。 {% cta https://github.com/geovanesantana/gitfluence %} 明星 Gitinfluence ⭐️ {% endcta %} --- 其中許多工具可以幫助您提高日常工作效率。 不管怎樣,如果您知道其他很棒的工具,請在評論中告訴我們。 祝你有美好的一天!直到下一次。 |如果你喜歡這類東西, 請關注我以了解更多:) | [![用戶名 Anmol_Codes 的 Twitter 個人資料](https://img.shields.io/badge/Twitter-d5d5d5?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=0A0209)](https://twitter.com/Anmol_Codes) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 GitHub 個人資料](https://img.shields.io/badge/github-181717?style=for-the-badge&logo=github&logoColor=white)](https://github.com/Anmol-Baranwal) [![用戶名 Anmol-Baranwal 的 LinkedIn 個人資料](https://img.shields.io/badge/LinkedIn-0A66C2?style=for-the-badge&logo=linkedin&logoColor=white)](https://www.linkedin.com/in/Anmol-Baranwal/) | |------------|----------| 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 {% 嵌入 https://dev.to/taipy %} --- 原文出處:https://dev.to/taipy/17-developer-tools-that-keep-me-productive-37e2

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簡介: ------- 系統設計基本上是您想要建造的系統的藍圖。它是定義系統架構、元件和介面以滿足某些特定需求的過程。系統設計是軟體開發行業的熱門話題之一,在技術面試中被廣泛詢問,學習這項技能將保證你的加薪。 ![唐納川普說系統設計就是金錢](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/26gmdveo1ak1y0r752cn.gif) 在這篇文章中,我將分享十大系統設計工程博客,這些博客將幫助您免費成為系統設計大師 [字節字節 Go 博客](https://blog.bytebytego.com/) ------------------------------------------ Byte Byte Go 是一家教育科技新創公司,專注於提供系統設計主題的培訓和課程,幫助您像專業人士一樣在系統設計面試中取得好成績。 Byte Byte go 可以認為是學習和掌握系統設計技能最好的學校之一。 他們使用互動式動畫影片、心智圖、備忘錄等分解了複雜的系統設計主題,這將幫助您輕鬆掌握系統設計。無論您是系統設計新手還是想跟上當前行業標準,Byte Byte Go 都是您的必去之選 ![位元組GO博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ffpgu7maxrhb2jbejve5.png) [谷歌研究](https://research.google/blog/?page=1&) --------------------------------------------- 谷歌是世界上最受歡迎、最高效的搜尋引擎之一。他們每天在其平台上處理數十億用戶和請求。 Angular、Flutter、Android、Google Cloud、Firebase 等 Google 產品是幾乎每個開發人員都使用的一些關鍵技術。谷歌研究平台擁有廣泛的軟體開發主題,包括機器學習、軟體系統、硬體和架構、分散式和平行系統,這個平台是軟體開發人員學習和研究各種主題的隱藏寶石 ![谷歌研究](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3jwp16grrttt33g44eg1.png) [Dropbox 技術博客](https://dropbox.tech/) ------------------------------------- Dropbox 是一家美國科技公司,為各種用例提供儲存解決方案和其他軟體產品。他們每天也處理數百萬個請求,然後管理和擴展大型軟體基礎設施。在這裡您可以探索各種主題,例如基礎設施、前端開發、安全性、行動應用程式開發等。 ![投遞箱技術博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gdp43crv099kww6yl8ls.png) [Netflix 科技部落格](https://netflixtechblog.com/) --------------------------------------------- Netflix 是全球最受歡迎、最成功的 Ott 巨頭之一,每天處理數百萬用戶和請求。您可以關注 Netflix 工程博客,了解從視訊串流、微服務到機器學習和人工智慧等各種主題。如果您在 Ott 行業工作或計劃在視訊串流技術之上建立一些東西,您必須關注 Netflix 技術部落格以供參考。 ![Netflix 科技部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2trw7unayy4uett3cri0.png) [優步工程博客](https://eng.uber.com/) ------------------------------- 優步是世界上最受歡迎、也有望成為最大的線上計程車服務提供者之一。優步也涉足線上食品配送領域。我將 Uber 工程部落格放入此列表的原因是因為您會在他們的部落格中找到一些最重要的主題,例如使用地圖和位置來提供服務。使用地理位置資料是軟體工程中最重要的主題之一,電子商務和物流等最常見的工業部門非常依賴這些訊息,以便他們能夠盡快交付產品或服務。如果您是軟體產業中從事地理位置或導航技術工作或計劃使用這些技術建立某些東西的人,那麼 Uber 工程部落格是您必須查看的內容 ![優步工程博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m1kwwqi4orz3cunyeo9p.png) [元工程博客](https://engineering.fb.com/) ------------------------------------ Meta(原 Facebook)是世界上最大的社群媒體巨頭,也是最受歡迎的用於建立使用者介面的 JavaScript 函式庫(即 React.js)的創辦人和維護者。除此之外,幾乎所有流行的社交媒體應用程式(包括 facebook、instagram、whatsapp、threads 等)都歸他們所有。元工程博客包含廣泛的軟體工程主題,如網絡和移動開發、基礎設施系統、影片技術、AR 和 VR 技術等。 VR 科技 ![元工程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d8mba756nkk0q9fnsy4t.png) [Stripe 工程博客](https://stripe.com/blog/engineering) -------------------------------------------------- Stripe 是最受歡迎的提供支付相關解決方案的公司之一。大多數線上企業和電子商務網站都使用 stripe 來處理付款、訂閱和發票,即使我也使用 stripe 來存取客戶的付款。 Stripe Engineering 部落格涵蓋了廣泛的主題,您可以探索這些主題,例如使用機器學習進行詐欺偵測、用於響應式和互動式支付介面的 UI 和 UX 相關主題、應用程式安全性等等。因此,如果您正在從事支付工作或計劃建立與處理支付相關的東西,您一定要查看 Stripe 工程部落格作為參考。 ![Stripe 工程博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5g8eoq6f2puv2nkekfxy.png) [亞馬遜工程博客](https://aws.amazon.com/blogs) --------------------------------------- 亞馬遜工程博客 亞馬遜是世界上最大的電子商務巨頭,不僅如此,它還擁有亞馬遜網路服務(最大的雲端服務供應商)、亞馬遜Prime(最受歡迎的OTT巨頭之一)、有聲故事平台亞馬遜音樂等等。多的。 Amazon Engineering 部落格涵蓋了廣泛的主題,包括容器和 Kubernetes、雲端模式和架構、機器學習和 Amazon 人工智慧技術,以解決複雜的業務挑戰。因此,如果您打算使用 AWS 建立下一個應用程式或整合 Alexa 等亞馬遜技術,那麼亞馬遜工程部落格是您必須查看的地方。 ![亞馬遜工程博客](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a07bwfp2rsebvi180cnl.png) [微軟開發部落格](https://devblogs.microsoft.com/) ------------------------------------------ 微軟是美國最受歡迎的科技巨頭之一,擁有最常用的作業系統 Windows、用於建立極快企業應用程式的點網框架、Bing 搜尋引擎、copilot(最高效的人工智慧工具之一)、最大的程式碼共享、託管和版本控制平台GitHub、Azure雲端平台(最大的雲端服務提供者之一)。 Microsoft 工程部落格包含廣泛的主題和教程,還包括 Windows、azure、機器學習和人工智慧、dot net 框架。如果您打算使用 Microsoft 技術建立下一個應用程式或軟體,那麼您必須關注它 ![微軟開發部落格](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y10tc92q65czuks6cidk.png) [蘋果開發者新聞](https://developer.apple.com/news/) -------------------------------------------- 蘋果是世界上最大的科技巨頭之一,也擁有最受歡迎的Mac作業系統和IOS(iPhone作業系統)。 MacBook 和 iPhone 擁有非常龐大的用戶群,因此大多數新創公司和企業也為 Mac 和 IOS 用戶打造產品。 Apple 開發者新聞主要包含與IOS、Swift(建立本機IOS 和Mac OS 應用程式的唯一語言)、Swift UI(Apple UI)相關的主題,以及一些與C++、Kubernetes 等主題相關的主題。正在計劃的人要為 iOS 或 Mac OS 用戶建立軟體,開發者新聞是您必須參考的。 ![蘋果開發者新聞](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8ewo1tt4046wgom5d8hy.png) 結論 -- 在本文中,我討論了 10 個您必須查看的工程博客,以提高您的系統設計技能。如果您關注每個博客,那很好,但我建議您必須僅根據您將使用的堆疊或您正在處理的行業類型來查看那些博客 --- 原文出處:https://dev.to/kumarkalyan/10-engineering-blogs-to-become-a-system-design-hero-for-free-20ee

每個開發人員都需要了解的 300 多個免費 API

目錄 == 1. [天氣 API ⛅️🌦️🌩️](#weather-apis) 2. [匯率 API 💱💲💹](#exchange-rates-apis) 3. [加密貨幣 API ₿💰🔗](#cryptocurrency-apis) 4. [佔位符圖像 API 📸🖼️🎨](#placeholder-image-apis) 5. [隨機產生器 API 🎲🔀🎰](#random-generators-apis) 6. [新聞 API 📰📢🗞️](#news-apis) 7. [地圖與地理定位 API 🗺️📍🌍](#maps-and-geolocation-apis) 8. [搜尋 API 🔍📑🕵️](#search-apis) 9. [機器學習 API 🤖🧠🔮](#machine-learning-apis) 10. [截圖與圖片 API 📷🌐🖼️](#screenshot-and-picture-apis) 11. [SEO API 🔍📈💡](#seo-apis) 12. [購物 API 🛍️🛒📦](#shopping-apis) 13. [開發者 API 💻🔧🛠️](#developer-apis) 14. [旅行和交流 API 🛫🚗🚉](#travel-and-transportation-apis) 15. [通訊 API 📞💬📧](#communication-apis) 16. [支付和金融 API 💳💸🏦](#payment-and-financial-apis) 17. [分析與監控 API 📊📈📉](#analytics-and-monitoring-apis) 18. [自然語言處理 (NLP) API 🗣️🔍💬](#natural-language-processing-nlp-apis) 19. [實用程式和工具 API 🛠️🔧⚙️](#utilities-and-tools-apis) 20. [政府和開放資料 API 🏛️📜📊](#government-and-open-data-apis) [Qit.tools](https://qit.tools/) - ⚡ 互動式線上網路 🛠️ 工具 --- 天氣 API ⛅️🌦️🌩️ ------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |打開天氣地圖 |全球天氣資料,包括預報和當前天氣 | 60 次通話/分鐘 | API 金鑰 |[連結](https://openweathermap.org/api)| |天氣堆疊 |即時與歷史天氣資料 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://weatherstack.com/documentation)| |天氣比特 |天氣預報資料,包括預報和當前天氣 |每天 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.weatherbit.io/api)| |克利馬塞爾|超本地天氣資料與見解 |每天 100 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://docs.climacell.co/)| |準確天氣 |天氣預報|每天 50 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://developer.accuweather.com/apis)| |視覺穿越|歷史和當前天氣資料|每天 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.visualcrossing.com/weather-api)| | 2020 年天氣 |天氣預報 |每天 100 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.weather2020.com/weather-api/)| |風暴玻璃|海洋氣象資料|每天 50 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://stormglass.io/docs/)| |天氣 API |天氣預報資料,包括預報和當前天氣 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.weatherapi.com/docs/)| | Aeris 天氣 |天氣資料和影像|每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.aerisweather.com/support/docs/api/)| |這裡 天氣 |天氣預報資料,包括預報和當前天氣 |每月 25 萬通電話 | API 金鑰 |[連結](https://developer.here.com/documentation/weather/dev_guide/index.html)| |世界天氣在線|全球天氣資料,包括預報和歷史天氣|每天 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.worldweatheronline.com/developer/)| |明天.io |超本地天氣資料與見解 |每天 100 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://docs.tomorrow.io/)| |黑暗的天空|天氣預報資料,包括預報和當前天氣 |每天 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://darksky.net/dev)| |國家氣象局|美國政府天氣資料|無限 |無 |[連結](https://www.weather.gov/documentation/services-web-api)| --- 匯率 API 💱💲💹 ---------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |匯率-API | 160 種貨幣的準確匯率 |每月 1500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.exchangerate-api.com/docs)| |開放匯率|即時與歷史匯率 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://docs.openexchangerates.org/)| |貨幣層 | 168 種世界貨幣即時匯率 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://currencylayer.com/documentation)| |固定器|即時匯率與貨幣換算|每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://fixer.io/documentation)| | XE 貨幣資料 |即時與歷史匯率 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://xecdapi.xe.com/)| |外匯匯率 API |即時與歷史外匯匯率 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.forexrateapi.com/documentation)| |費率API |免費外匯匯率和貨幣兌換|無限|無 |[連結](https://ratesapi.io/documentation/)| |匯率API | 160 種貨幣的準確匯率 |每月 1500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.exchangerate-api.com/docs)| | OANDA 匯率 |即時與歷史匯率 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.oanda.com/fx-for-business/fx-data-services)| |貨幣轉換器 API |即時匯率與貨幣換算 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.currencyconverterapi.com/docs)| |匯率API |匯率與貨幣換算|每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.exchangeratesapi.io/documentation)| |阿爾法優勢|即時與歷史匯率 |每天 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.alphavantage.co/documentation/)| |西點燃|外匯匯率API |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.xignite.com/xforex-rates)| | Everbase 貨幣 |匯率與貨幣換算|每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://currency-api.everbase.com/documentation)| |匯率主機 |外匯匯率API |無限|無 |[連結](https://exchangerate.host/#/#docs)| --- 加密貨幣 API ₿💰🔗 ------------ |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| | CoinGecko | 幣虎超過 6000 種貨幣的加密貨幣資料 |無限|無 |[連結](https://www.coingecko.com/en/api/documentation)| | CoinMarketCap |加密貨幣市值排名、圖表等 |每天 333 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://coinmarketcap.com/api/documentation/)| |加密貨幣比較 |加密貨幣資料與價格比較 |每月 25 萬通電話 | API 金鑰 |[連結](https://min-api.cryptocompare.com/documentation)| |辣椒粉 |加密貨幣市場資料|每月 25,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://api.coinpaprika.com)| |經濟學 |加密貨幣市值和定價資料|每月 125,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://nomics.com/docs/)| |幣API |即時與歷史加密貨幣資料 |每月 100,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://docs.coinapi.io/)| |梅薩裡 |加密貨幣資料與研究 |每天 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://messari.io/api)| |硬幣傳說 |加密貨幣市場資料 |無限|無 |[連結](https://www.coinlore.com/cryptocurrency-data-api)| |幣庫 |加密貨幣資料,包括價格和市值 |每天 100 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://coinlib.io/apidocs)| | Bitfinex |加密貨幣交易平台API |無限|無 |[連結](https://docs.bitfinex.com/docs)| |比特雷克斯 |加密貨幣交易平台API |無限|無 |[連結](https://bittrex.github.io/api/v3)| |幣安 |加密貨幣交易平台API |無限|無 |[連結](https://binance-docs.github.io/apidocs/spot/en/)| |庫幣 |加密貨幣交易平台API |無限|無 |[連結](https://docs.kucoin.com/)| |克拉肯 |加密貨幣交易平台API |無限|無 |[連結](https://www.kraken.com/features/api)| |波蘭 |加密貨幣交易平台API |無限|無 |[連結](https://docs.poloniex.com/)| --- 佔位符圖像 API 📸🖼️🎨 -------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |洛雷姆·皮克蘇姆 |隨機佔位符圖像 |無限|無 |[連結](https://picsum.photos/)| |佔位符.com |自訂佔位符影像 |無限|無 |[連結](https://placeholder.com/)| | Unsplash 來源 |高品質佔位符影像 |無限|無 |[連結](https://source.unsplash.com/)| |放置小貓 |小貓的佔位圖像 |無限|無 |[連結](https://placekitten.com/)| |地點狗 |狗的佔位符圖像 |無限|無 |[連結](https://place.dog/)| |占星者 |熊的佔位符影像 |無限|無 |[連結](https://placebear.com/)| |填充穆雷 |比爾·莫瑞 (Bill Murray) 的佔位符圖像 |無限|無 |[連結](http://www.fillmurray.com/)| | FakerAPI |虛假資料和占位符圖像 |無限|無 |[連結](https://fakerapi.it/en)| |虛擬圖像.com |自訂佔位符影像 |無限|無 |[連結](https://dummyimage.com/)| | ImagePlaceholder.com |自訂佔位符影像 |無限|無 |[連結](https://imageplaceholder.com/)| |佔位符影像 |帶有自訂文字的佔位符圖像 |無限|無 |[連結](https://placeholderimage.dev/)| | Picsum.照片 |來自 Unsplash 的隨機圖像 |無限|無 |[連結](https://picsum.photos/)| |隨機影像API |隨機佔位符圖像 |無限|無 |[連結](https://random.imagecdn.app/)| |普拉霍爾德.it |自訂佔位符影像 |無限|無 |[連結](https://placehold.it/)| | LoremFlickr |隨機佔位符圖像 |無限|無 |[連結](https://loremflickr.com/)| --- 隨機產生器 API 🎲🔀🎰 ------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |隨機.org |真隨機數生成| 1,000,000 位/天 | API 金鑰 |[連結](https://www.random.org/)| |隨機用戶 |產生隨機用戶資料 |無限|無 |[連結](https://randomuser.me/)| | FakerAPI |虛假資料生成 |無限|無 |[連結](https://fakerapi.it/en)| | UUID 產生器 |產生隨機 UUID |無限|無 |[連結](https://www.uuidgenerator.net/)| |骰子熊頭像 |產生隨機頭像 |無限|無 |[連結](https://avatars.dicebear.com/)| |密碼產生器 |產生隨機密碼 |無限|無 |[連結](https://passwordwolf.com/api/)| |貓的事實|隨機貓的事實|無限|無 |[連結](https://catfact.ninja/)| |有趣的翻譯 |生成有趣的翻譯 |每天 5 個請求 |無 |[連結](https://funtranslations.com/api)| |行情.休息 |產生隨機報價 | 10 個請求/小時 |無 |[連結](https://quotes.rest/)| |通知單|隨機建議生成器 |無限|無 |[連結](https://api.adviceslip.com/)| |無聊API |活動建議 |無限|無 |[連結](https://www.boredapi.com/)| |非常感謝產生隨機佔位符文字 |無限|無 |[連結](https://loripsum.net/)| |烏納梅斯 |產生隨機名稱 |無限|無 |[連結](https://uinames.com/)| |皮普|產生隨機人物檔案 |無限|無 |[連結](https://pipl.ir/)| |隨機資料API |產生隨機資料進行測試 |無限|無 |[連結](https://random-data-api.com/)| --- 新聞 API 📰📢🗞️ ----------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |新聞API |聚合各種來源的新聞文章 |每天 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://newsapi.org/docs)| |當前 API |即時新聞資料 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://currentsapi.services/en/docs/)| |上下文網路新聞 |即時新聞搜尋與發現|每月 10,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://rapidapi.com/contextualwebsearch/api/web-search)| |必應新聞搜尋 |微軟Bing的新聞搜尋結果|每月 3000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/bing-news-search/)| |媒體堆疊 |即時新聞資料 |每月 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://mediastack.com/documentation)| |紐約時報 API |造訪《紐約時報》文章與檔案 |無限| API 金鑰 |[連結](https://developer.nytimes.com/apis)| |守護者API |造訪《衛報》文章與檔案 |無限| API 金鑰 |[連結](https://open-platform.theguardian.com/documentation/)| |活動登記|即時新聞與事件資料 |每月 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://eventregistry.org/documentation)| | GDELT 專案 |即時事件資料與新聞 |每月 10,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://blog.gdeltproject.org/gdelt-2-0-our-global-world-in-realtime/)| |新聞資料.io |來自各種來源的即時新聞文章 |每天 200 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://newsdata.io/docs)| |上下文網路|根據上下文搜尋新聞文章 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://contextualwebsearch.com/news-api)| |我的新聞 API |存取各種新聞來源|每月 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://mynewsapi.com/documentation)| | Webz.io |即時新聞與部落格資料 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://webz.io/documentation)| | AYLIEN 新聞 API |各種來源的新聞文章及分析 |每天 200 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://newsapi.aylien.com/docs)| |駭客新聞 |存取黑客新聞文章 |無限|無 |[連結](https://github.com/HackerNews/API)| --- 地圖和地理定位 API 🗺️📍🌍 ---------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |谷歌地圖 API |全面的地圖和地理定位資料|每月 200 美元免費使用| API 金鑰 |[連結](https://developers.google.com/maps/documentation)| |地圖盒 |客製化地圖和地理定位服務|每月 50,000 次瀏覽 | API 金鑰 |[連結](https://docs.mapbox.com/)| | OpenCage 地理編碼 |正向和反向地理編碼 |每天 2,500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://opencagedata.com/api)| |這裡 地圖 |地圖和位置資料服務|每月 25 萬通電話 | API 金鑰 |[連結](https://developer.here.com/documentation)| |打開街道地圖 |免費可編輯的世界地圖|無限|無 |[連結](https://operations.osmfoundation.org/policies/nominatim/)| |位置堆疊 |用於正向和反向地理編碼的地理編碼 API |每月 25,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://positionstack.com/documentation)| |湯姆湯姆 |地圖和地理定位資料服務|每天 2,500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://developer.tomtom.com/)| |地圖探索 |地圖和地理定位資料服務|每月 15,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://developer.mapquest.com/documentation/)| | ipstack| IP地理定位API |每月 10,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://ipstack.com/documentation)| |地理資訊 |地理編碼和反向地理編碼|每天 2,500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://www.geocod.io/)| |位置智商 |地理編碼和反向地理編碼|每天 5,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://locationiq.com/docs)| |地圖繪製器 |地圖、地理編碼與地理定位服務 |每月 100,000 個切片請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.maptiler.com/cloud/)| |什麼三字 |使用三字位址的定位服務 |每月 1000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://what3words.com/products)| |聰明街道 |地址驗證與地理編碼 |每月 250 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://smartystreets.com/docs)| |地理化|地理編碼、路由和其他定位服務 |每月 30,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://apidocs.geoapify.com/)| --- 搜尋 API 🔍📑🕵️ ----------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |谷歌自訂搜尋|搜尋網路或特定網站 |每天 100 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://developers.google.com/custom-search/v1/overview)| |阿爾戈利亞 |快速、可靠的搜尋即服務 | 10,000 筆記錄 | API 金鑰 |[連結](https://www.algolia.com/doc/)| |必應搜尋 API |微軟Bing的搜尋結果|每月 3,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/bing-web-search/)| |彈性搜尋|基於Lucene的搜尋引擎|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search.html)| |斯威夫類型 |為您的網站客製化搜尋引擎 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://swiftype.com/documentation)| |美麗搜尋 |快速、開源搜尋引擎 |無限|無 |[連結](https://docs.meilisearch.com/)| |新增搜尋 |為您的網站客製化搜尋 |每天 50 次搜尋 | API 金鑰 |[連結](https://www.addsearch.com/docs/)| | Yandex 搜尋 API |使用 Yandex 搜尋網路 |每天 10,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://yandex.com/dev/search/)| |雅虎搜尋 |使用 Yahoo | 搜尋網絡每天 5,000 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://developer.yahoo.com/boss/search/)| |沃爾夫拉姆·阿爾法 |計算知識引擎|每月 2,000 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://products.wolframalpha.com/api/documentation/)| |上下文網路搜尋|具有上下文過濾功能的網路搜尋 |每月 10,000 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://rapidapi.com/contextualwebsearch/api/web-search)| |網站搜尋 360 |搜尋您的網站或應用程式 |每月 1,500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.sitesearch360.com/docs/)| | DuckDuckGo API |匿名搜尋網路 |無限|無 |[連結](https://duckduckgo.com/api)| |搜尋.io |搜尋即服務 | 1000 次操作/月| API 金鑰 |[連結](https://search.io/docs)| |阿帕奇·索爾 |高度可靠、可擴展的搜尋平台 |開源|無 |[連結](https://solr.apache.org/guide/)| --- 機器學習 API 🤖🧠🔮 ------------ |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |谷歌雲端機器學習 |機器學習服務與 API | $300 免費贈金 | API 金鑰 |[連結](https://cloud.google.com/products/ai)| |亞馬遜 SageMaker |建置、訓練與部署機器學習模型 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://aws.amazon.com/sagemaker/)| | IBM 沃森 |人工智慧和機器學習服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.ibm.com/watson/products-services/)| |微軟 Azure 機器學習 |機器學習服務與 API | $200 免費贈金 | API 金鑰 |[連結](https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/)| |擁抱臉|最先進的 NLP 模型和 API |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://huggingface.co/docs)| |開放人工智慧 |包括 GPT-3 在內的 AI 模型 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://beta.openai.com/docs/)| | BigML |機器學習平台與 API |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://bigml.com/)| |克拉里法伊 |影像影片辨識服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://docs.clarifai.com/)| |資料機器人|機器學習模型部署與管理 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.datarobot.com/)| |猴子學習 |文字分析與機器學習 |每月 300 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://monkeylearn.com/api/)| |艾琳|自然語言處理與機器學習 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://aylien.com/text-api/)| |演算法|演算法市場與機器學習 API |每月 10,000 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://algorithmia.com/developers)| |法術|機器學習基礎設施和工具|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://spell.run/docs)| |海王星.ai |機器學習模型管理與監控 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://neptune.ai/)| |維茲.ai |自訂機器學習模型建立 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://vize.ai/)| --- 截圖與圖片 API 📷🌐🖼️ -------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |截圖API |抓取網站截圖 | 100 個螢幕截圖/月| API 金鑰 |[連結](https://screenshotapi.net/documentation)| |網址框 |擷取螢幕截圖並將網頁轉換為 PDF |每月 100 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://urlbox.io/docs)| |第2頁圖片 |網頁截圖| 1000 個螢幕截圖/月| API 金鑰 |[連結](https://www.page2images.com/)| |縮網 |擷取網頁的螢幕截圖和縮圖 |每月 1000 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://www.shrinktheweb.com/)| |瀏覽 |抓取網站截圖 | 1000 點/月 | API 金鑰 |[連結](https://browshot.com/api/documentation)| |縮圖.ws |抓取網站截圖 |每月 500 個螢幕截圖| API 金鑰 |[連結](https://thumbnail.ws/)| |網址框 |抓取網站截圖 |每月 1000 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://www.urlbox.io/)| |截圖圖層 |抓取網站截圖 |每月 100 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://screenshotlayer.com/documentation)| | APIFlash |抓取網站截圖 | 100 個螢幕截圖/月| API 金鑰 |[連結](https://apiflash.com/documentation)| | AbstractAPI 截圖 |抓取網站截圖 | 100 個螢幕截圖/月| API 金鑰 |[連結](https://www.abstractapi.com/website-screenshot-api)| |斯內皮托 |抓取網站截圖 |每月 100 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://snapito.com/)| |網站2PDF |將網頁轉換為 PDF |每月 100 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://website2pdf.io/)| |截圖機 |抓取網站截圖 | 1000 個螢幕截圖/月| API 金鑰 |[連結](https://www.screenshotmachine.com/)| |斯蒂利奧 |自動網站截圖|每月 1000 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://stillio.com/)| |寶石像素 |抓取網站截圖 |每月 100 次捕獲 | API 金鑰 |[連結](https://www.gempixel.com/)| --- SEO API 🔍📈💡 ----------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |莫茲 | SEO 指標與資料 |每月 100 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://moz.com/products/api)| |阿雷夫斯 | SEO 指標與資料 | 500 行/月 | API 金鑰 |[連結](https://ahrefs.com/api)| | SEMrush | SEO 指標與資料 |每月 100 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.semrush.com/api/)| | Serpstat | SEO 指標與資料 |每天 1000 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://serpstat.com/api/)| |間諜福| SEO 指標與競爭對手分析 |每月 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.spyfu.com/api)| | SEO 資料 |關鍵字、SERP 等的 SEO 資料 |每月 100 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://docs.dataforseo.com/)| |認知SEO | SEO 指標與資料 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://cognitiveseo.com/api/)| |雄偉| SEO 指標與資料 |每月 100 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.majestic.com/)| |搜尋引擎結果頁面 API |即時搜尋引擎結果 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://serpapi.com/)| | RankRanger | SEO 指標與排名追蹤 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.rankranger.com/api)| |流動性| SEO 指標與資料 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://seobility.net/en/api/)| |光明本地|本地 SEO 資料和指標 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.brightlocal.com/api/)| |搜尋指標 | SEO 指標與資料 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.searchmetrics.com/api/)| |統計 |即時搜尋引擎結果 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://getstat.com/api/)| |林迪|反向連結檢查器和 SEO 指標 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.linkody.com/api)| --- 購物 API 🛍️🛒📦 ----------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |亞馬遜產品廣告API |存取亞馬遜產品資料 |每月 1,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://webservices.amazon.com/paapi5/documentation)| |易趣 API |存取 eBay 產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.ebay.com/api-docs/static/apis.html)| |沃爾瑪API |存取沃爾瑪產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.walmart.com/)| |百思買 API |存取百思買產品資料 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.bestbuy.com/)| | Etsy API |存取 Etsy 產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.etsy.com/developers/documentation)| |樂天 API |存取樂天產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://webservice.rakuten.co.jp/documentation/)| | Shopify API |存取 Shopify 商店資料和市場 |無限| API 金鑰 |[連結](https://shopify.dev/api)| | WooCommerce API |存取 WooCommerce 商店資料和市場 |無限| API 金鑰 |[連結](https://woocommerce.github.io/woocommerce-rest-api-docs/)| | BigCommerce API |存取 BigCommerce 商店資料和市場 |無限| API 金鑰 |[連結](https://developer.bigcommerce.com/api-reference)| |速賣通 API |存取 AliExpress 產品資料和市場 |每天 1,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developers.aliexpress.com/en/doc.htm)| |扎蘭多 API |存取 Zalando 產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developers.zalando.com/)| |目標API |存取 Target 產品資料和市場 |每天 1,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.target.com/)| | Flipkart API |存取 Flipkart 產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://affiliate.flipkart.com/api-docs)| |好市多 API |存取 Costco 產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://costco.com/)| |家得寶 API |存取家得寶產品資料和市場 |每天 5,000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.homedepot.com/)| --- 開發者 API 💻🔧🛠️ ------------ |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| | GitHub API |存取 GitHub 資料 |無限| OAuth |[連結](https://docs.github.com/en/rest)| |亞搏體育appGitLab API |存取 GitLab 資料 |無限| OAuth |[連結](https://docs.gitlab.com/ee/api/)| | Bitbucket API |存取 Bitbucket 資料 |無限| OAuth |[連結](https://developer.atlassian.com/bitbucket/api/2/reference/)| |特拉維斯 CI API |存取 Travis CI 資料 |無限| API 金鑰 |[連結](https://developer.travis-ci.com/)| |詹金斯 API |存取 Jenkins 資料 |無限| API 金鑰 |[連結](https://www.jenkins.io/doc/book/using/remote-access-api/)| | CircleCI API |存取 CircleCI 資料 |無限| API 金鑰 |[連結](https://circleci.com/docs/api/v2/)| | GitKraken API |存取 GitKraken 資料 |無限| API 金鑰 |[連結](https://support.gitkraken.com/developers/)| | Heroku API |存取 Heroku 資料和服務 |無限| OAuth |[連結](https://devcenter.heroku.com/articles/platform-api-reference)| |維塞爾 API |存取 Vercel 資料和服務 |無限| API 金鑰 |[連結](https://vercel.com/docs/api)| | Netlify API |存取 Netlify 資料和服務 |無限| OAuth |[連結](https://docs.netlify.com/api/get-started/)| | Firebase API |存取 Firebase 資料和服務 |無限| API 金鑰 |[連結](https://firebase.google.com/docs/reference/rest)| |數位海洋 API |存取 DigitalOcean 資料與服務 |無限| OAuth |[連結](https://developers.digitalocean.com/documentation/v2/)| |亞馬遜AWS官方博客存取AWS資料和服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://docs.aws.amazon.com/)| | Azure API |存取 Azure 資料和服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-api-management/)| | Google雲端API |存取 Google Cloud 資料與服務 | $300 免費贈金 | API 金鑰 |[連結](https://cloud.google.com/apis)| --- 旅行和交流 API 🛫🚗🚉 ------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |天巡 API |存取航班搜尋和預訂資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developers.skyscanner.net/docs)| |艾瑪迪斯 API |存取旅行預訂和搜尋資料 |每天 500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://developers.amadeus.com/)| |谷歌航班 API |存取航班搜尋和預訂資料 |每天 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developers.google.com/flights)| | Rome2Rio API |取得多式聯運旅行搜尋資料 |每天 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.rome2rio.com/documentation/search)| |軍刀 API |存取旅遊預訂和搜尋資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.sabre.com/docs/read/rest_apis)| |皮划艇 API |存取航班和酒店搜尋資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.kayak.com/)| | Expedia API |存取旅行預訂和搜尋資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developers.expediagroup.com/docs/apis)| | Priceline API |存取旅行預訂和搜尋資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.priceline.com/docs/apis)| | TripAdvisor API |存取旅遊評論和搜尋資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer-tripadvisor.com/home/docs)| |愛彼迎 API |取得短期租賃資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.airbnb.com/docs)| | Lyft API |取得共乘資料 |每天 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.lyft.com/docs)| |優步 API |取得共乘資料 |每天 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.uber.com/docs)| | BlaBlaCar API |取得共乘資料 |每天 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://dev.blablacar.com/docs)| | Yelp API |存取業務和評論資料 |每天 5000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.yelp.com/developers/documentation/v3)| |運輸API |取得公共交通資料 |每天 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://developer.transportapi.com/docs)| --- 通訊 API 📞💬📧 ---------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| | Twilio API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.twilio.com/docs/usage/api)| |發送網格 API |存取電子郵件發送服務 |每天 100 封電子郵件 | API 金鑰 |[連結](https://docs.sendgrid.com/)| |郵件槍 API |存取電子郵件發送服務 |每月 5,000 封電子郵件 | API 金鑰 |[連結](https://documentation.mailgun.com/en/latest/)| | Nexmo API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.nexmo.com/api)| |普利沃 API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.plivo.com/docs/)| |推送 API |即時通訊服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://pusher.com/docs)| |郵戳API |存取電子郵件發送服務 |每月 100 封電子郵件 | API 金鑰 |[連結](https://postmarkapp.com/developer)| |訊號線 API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://signalwire.com/resources/docs)| |山魈API |存取電子郵件發送服務 |每月 2,000 封電子郵件 | API 金鑰 |[連結](https://mandrillapp.com/api/docs/)| |點擊發送 API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developers.clicksend.com/docs/rest/v3/)| | Tropo API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.tropo.com/docs)| |鬆弛 API |存取 Slack 訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://api.slack.com/)| |不和諧 API |造訪 Discord 訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://discord.com/developers/docs/intro)| |縮放 API |存取 Zoom 視訊會議服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://marketplace.zoom.us/docs/api-reference/zoom-api)| |對講API |造訪 Intercom 訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developers.intercom.com/intercom-api-reference)| --- 支付和金融 API 💳💸🏦 ------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |條紋 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://stripe.com/docs/api)| |貝寶 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.paypal.com/docs/api/overview/)| |廣場 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.squareup.com/reference/square)| |布倫特里 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.paypal.com/braintree/docs/guides/overview)| | Authorize.net API | 授權.net API獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.authorize.net/api/reference/index.html)| |格子 API |取得金融資料和服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://plaid.com/docs/)| |德沃拉 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developers.dwolla.com/guides/)| |明智的API |獲得國際匯款服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.transferwise.com/)| |世界支付 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.worldpay.com/docs)| | WePay API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.wepay.com/)| |革命 API |取得金融資料和服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.revolut.com/docs)| | Xero API |取得會計和財務資料|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.xero.com/documentation/api)| | QuickBooks API |取得會計和財務資料|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.intuit.com/app/developer/qbo/docs/get-started)| |約德利 API |取得金融資料和服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.yodlee.com/apidocs)| |直覺 API |取得會計和財務資料|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.intuit.com/)| --- 分析與監控 API 📊📈📉 ------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |谷歌分析 API |存取 Google Analytics 資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v4)| |混合面板 API |存取 Mixpanel 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.mixpanel.com/docs)| |振幅 API |存取 Amplitude 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.amplitude.com/developers/apis)| |熱罐 API |存取 Hotjar 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://developer.hotjar.com/docs)| |堆API |存取堆分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://docs.heap.io/docs)| | Piwik 專業版 API |存取 Piwik PRO 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://piwikpro.dev/documentation)| |段 API |存取細分分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://segment.com/docs/)| |瘋狂蛋API |存取 Crazy Egg 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.crazyegg.com/api)| |烏普拉 API |存取 Woopra 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.woopra.com/docs/api)| | Kissmetrics API |存取 Kissmetrics 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.kissmetrics.io/api)| |點擊 API |存取 Clicky 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://clicky.com/help/api)| |開放網路分析 API |存取開放網路分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.openwebanalytics.com/api/)| | Yandex Metrica API |存取 Yandex Metrica 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://yandex.com/support/metrica/quick-start.html)| |統計計數器 API |存取 StatCounter 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://statcounter.com/docs/)| | Chartbeat API |存取 Chartbeat 分析資料 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://chartbeat.com/docs/api/)| --- 自然語言處理 (NLP) API 🗣️🔍💬 --------------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |谷歌雲端自然語言處理 |自然語言處理服務| $300 免費贈金 | API 金鑰 |[連結](https://cloud.google.com/natural-language/docs)| | IBM 沃森 NLP |自然語言處理服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/)| |微軟Azure NLP|自然語言處理服務| $200 免費贈金 | API 金鑰 |[連結](https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/text-analytics/)| |亞馬遜理解|自然語言處理服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://aws.amazon.com/comprehend/)| |文字剃刀 |自然語言處理服務|每月 5000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.textrazor.com/docs)| |艾琳 NLP |自然語言處理服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://aylien.com/text-api/)| |猴子學習 |文本分析與自然語言處理 |每月 300 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://monkeylearn.com/api/)| |意義雲 |文本分析與自然語言處理 |每月 20,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://www.meaningcloud.com/developer/apis)| | NLP 演算法 |自然語言處理演算法 |每月 10,000 次查詢 | API 金鑰 |[連結](https://algorithmia.com/developers)| |維特人工智慧 |自然語言處理與聊天機器人整合 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://wit.ai/docs)| |詞法解析 |文本分析與自然語言處理 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.lexalytics.com/developers)| | SapienAPI |自然語言處理服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.sapien.com/api)| |聊天機器人 |自然語言處理與聊天機器人整合 |免費套餐可用 |無 |[連結](https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/)| |蒂薩尼API |文本分析與自然語言處理 |每月 30,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://tisane.ai/documentation)| | DeepAI 文字 API |自然語言處理服務|免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://deepai.org/machine-learning-model/text-tagging)| --- 實用程式和工具 API 🛠️🔧⚙️ ----------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| | IP資訊| IP 位址資訊與地理位置 |每月 50,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://ipinfo.io/developers)| |打開天氣地圖 |天氣預報資料,包括預報和當前天氣 | 60 次通話/分鐘 | API 金鑰 |[連結](https://openweathermap.org/api)| | Twilio API |存取簡訊、語音和訊息服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://www.twilio.com/docs/usage/api)| |發送網格 API |存取電子郵件發送服務 |每天 100 封電子郵件 | API 金鑰 |[連結](https://docs.sendgrid.com/)| | Clearbit API |商業智慧資料|每月 50,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://clearbit.com/docs)| | IPStack | IP 地理定位與資訊 |每月 10,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://ipstack.com/documentation)| |抽象API |各種實用 API,如 IP 地理定位、電子郵件驗證 |每月 500 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.abstractapi.com/)| | API 介面 |網頁抓取與自動化 |每月 10,000 個請求| API 金鑰 |[連結](https://docs.apify.com/api/v2)| |刮刀 API |網頁抓取工具|每月 5000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://www.scraperapi.com/documentation/)| |郵差 API | API開發與測試工具|無限| API 金鑰 |[連結](https://www.postman.com/api-documentation/)| |哨兵 API |應用程式監控與錯誤追蹤 |每月 5000 場活動 | API 金鑰 |[連結](https://docs.sentry.io/api/)| |條紋 API |獲得支付處理服務 |免費套餐可用 | API 金鑰 |[連結](https://stripe.com/docs/api)| | PDF.co API | PDF 產生與資料擷取 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://apidocs.pdf.co/)| |比特利API | URL 縮短與連結管理 |每月 1000 個請求 | API 金鑰 |[連結](https://dev.bitly.com/docs/)| | OpenCage 地理編碼 |正向和反向地理編碼 |每天 2,500 通電話 | API 金鑰 |[連結](https://opencagedata.com/api)| --- 政府和開放資料 API 🏛️📜📊 ---------------- |名稱 |描述 |免費等級限制 |認證|文件 | |--------------------------------|---------------- ------------ -------------------------------------- |-------------------- --|--------------------|----- ----------------------------------- --------| |資料.gov API |美國政府公開資料|無限|無 |[連結](https://www.data.gov/developers/apis)| |英國政府 API |英國政府公開資料|無限|無 |[連結](https://www.gov.uk/guidance/using-the-api)| |歐盟開放資料入口網站API |歐盟開放資料|無限|無 |[連結](https://data.europa.eu/euodp/en/developers-corner)| |世界銀行 API |全球發展資料|無限|無 |[連結](https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/topics/125589)| |聯合國資料API |聯合國開放資料|無限|無 |[連結](https://data.un.org/Host.aspx?Content=API)| |經合組織資料 API |經合組織的經濟和社會資料|無限|無 |[連結](https://data.oecd.org/api/)| |人口普查 API |美國人口普查局資料|無限| API 金鑰 |[連結](https://www.census.gov/data/developers/data-sets.html)| |開放資料軟體 |不同來源的各種開放資料|無限| API 金鑰 |[連結](https://www.opendatasoft.com/)| |紐約市 API |紐約市開放資料 |無限|無 |[連結](https://opendata.cityofnewyork.us/)| |美國地質調查局API |美國地質調查局資料|無限| API 金鑰 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為什麼 Theo 是錯的 & 我們會得到一個 JavaScript 版的 Laravel

JavaScript 對全端框架的需求 ------------------- 「*為什麼我們沒有適用於 JavaScript 的 Laravel?」。*這是[西奧在他最近的影片中提出的](https://www.youtube.com/watch?v=yaodD79Q4iE)問題。 如果您不熟悉[Laravel](https://laravel.com/)和[Ruby-on-Rails](https://rubyonrails.org/)等工具,它們是固執己見的全端框架(適用於 PHP 和 Ruby),具有許多遵循既定約定的內建功能,以便開發人員可以編寫更少的樣板檔案和更多的業務邏輯,同時將行業最佳實踐融入他們的應用程式中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dndfaz2hjet9nisbiimc.png) 他回答這個問題時認為 JavaScript*不需要*這樣的框架,因為最好選擇你想要的工具並自己建立你需要的解決方案。 這聽起來很棒——如果你是一位經驗豐富的開發者,這也恰好是一個很好的靈活性——但我覺得他並沒有很好地支持這一說法,**我來這裡是為了告訴你我認為他錯在哪裡**。 在我看來,更好的問題是為什麼我們*還*沒有適用於 JavaScript 的 Laravel?答案是我們仍在努力。 在他對 JavaScript 世界中可以與 Laravel 或 Rails 相媲美的全端框架的總結中,他沒有考慮到一些重要的點: 1. **人們真的想要一個 Laravel/Rails for JavaScript** 。如果他們不這樣做,就不會進行如此多的嘗試來建立一個,他也不會製作一個影片,其唯一目的是回應“*為什麼 JAVASCRIPT 沒有自己的 Laravel!?* 」 2. **他沒有考慮 JS 生態系中底層工具的時機和成熟度**。也許並不是說 Laravel for JavaScript*不需要*存在,只是由於生態系統本身存在一些重大差異,例如它們的歷史有多長以及創新主要發生在哪裡,所以它還不存在。 3. **他也沒有詢問這些類型的解決方案適合誰**。當然,並非所有開發人員都有相同的目標,因此有些人可能會選擇可組合方法,而有些人則喜歡使用框架。 那麼讓我們看看我們是如何走到今天這一步的,以及我們如何能夠將像 Laravel 或 Rails 這樣的全端框架引入 JavaScript 世界。 完成任務 ---- 在他的影片中,Theo 提出了這樣一個觀點:「*現在 React 世界裡有一句俗話,那就是『如果你不使用框架,那麼你就在建立一個框架』」。*批評,Theo 認為大多數JavaScript 開發人員都沒有抓到重點,建立自己的「自己的框架」實際上是一種優勢。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q5ft5f1j2zemurcvvzzk.png) 他認為 JavaScript 生態系統的模組化特性是一個巨大的優勢,但這聽起來對普通開發人員來說承受著很大的壓力,需要做出不必要的判斷呼叫並管理大量樣板程式碼。 當然,您的團隊需要創新並滿足特殊用例的需求。這些是優先考慮模組化的。他們盡可能調整、改進和榨取開發人員體驗 (DX) 和性能,以正確完成他們獨特的工作。 但另一方面,也有許多團隊的主要目標是在他們正在建立的產品方面創造價值和創新,而不是他們用來建立產品的工具。這些開發人員會青睞一個允許他們只專注於業務邏輯的框架。這為他們提供了一種穩定的方式來建立具有最佳實踐的東西,以便他們可以輕鬆地從一個專案推進到另一個專案。在這個陣營中,還有精幹、刻薄的獨立駭客,他們正在尋找框架,以便他們能夠快速行動並將想法推向市場! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/21tanpp8rmrboal0jl57.png) 這有點像Mac和Linux之間的差別。 Mac 的統一堆疊開箱即用,這意味著許多專業人士因其生產力而喜歡它,而如果您尋求靈活性並有時間和知識來根據自己的需求進行調整,那麼 Linux 是很棒的選擇。兩者都是有效的解決方案,可以共存以滿足不同的需求。 這種對生產力的關注使得 Rails 在當時如此強大,也是 Laravel 目前如此受歡迎的框架的原因。建立這樣一個 JavaScript 框架的多次嘗試足以證明,有很大一部分 JavaScript 開發人員也想要這樣的解決方案。 但也許這樣一個框架還不存在的原因與開發人員是否想要一個框架無關,而是為了使這樣一個框架組合在一起所需的重要因素直到現在才協調一致。為了使這樣的框架廣泛採用,它首先需要足夠穩定的底層技術來建造。之後,它需要時間和許多迭代周期才能達到成熟度,以便開發人員可以放心採用它。 這些因素在 JavaScript 世界中是否一致,為我們提供了 PHP 和 Ruby 已經擁有的框架類型?也許還沒有,但他們似乎正在慢慢走在一起。 比較生態系統 ------ Theo 的要點之一是JavaScript 作為一種語言能夠實現一定程度的模組化和可組合性,而Ruby 和PHP 等語言則無法做到這一點,這就是為什麼Ruby 和PHP 生態系統可以得到全端框架的良好服務,但JavaScript*不需要因為*你可以自己創作東西。 雖然 JavaScript 是一種特殊的語言,它支援函數式和命令式範式以及動態特性,但它也有很多缺陷(儘管它最近已經有了很大的改進),所以你通常不會聽到它在就像西奧在這裡所做的那樣。事實上,您可能更有可能聽到 Ruby 及其作為模組化和靈活語言特性的讚揚。 因此,如果 JavaScript 作為一種語言的一些獨特屬性使它成為 Web 開發之王,那麼它又是什麼呢? ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r051nlojgrvt9crc03jd.png) 嗯,答案非常簡單: **JavaScript 是瀏覽器的語言**。 *早在*大多數 Web 開發都發生在伺服器端的時候,PHP、Java、Ruby 和其他語言佔據了主導地位。在這個時代,開發人員只會用 JavaScript 寫一小部分功能,因為大部分的工作都是在伺服器端處理。 但隨著Web 開發的發展,我們開始建立更豐富的應用程式,具有更動態、響應更快和即時的功能,許多程式碼從伺服器轉移到客戶端上的JavaScript,因為它(基本上)是唯一可以實現的語言。因此,您不再主要使用 PHP 或 Ruby 進行開發,並在其中撒上一點 JavaScript,而是將應用程式劃分為客戶端上的大量 JavaScript,以及伺服器上的 Ruby 或 PHP。 隨著 NodeJS 的到來以及在伺服器上編寫 JavaScript 的能力,JavaScript 的最後一個權力舉措隨之而來,這鞏固了它作為 Web 開發語言之王的地位。如今,開發人員可以(而且確實)用 JavaScript 編寫整個應用程式。這意味著您需要更少地了解一種語言,同時您也可以在前端和後端之間共用程式碼。這為前端和後端之間更好的整合開闢了一條途徑,它已經像滾雪球一樣進入了我們今天所知的生態系統。 因此,與其說 JavaScript 作為語言的獨特屬性使其成為 Web 開發的主導生態系統,不如說是其作為唯一可用於編寫客戶端程式碼的語言的獨特壟斷地位,而且它還可以用於伺服器 -邊。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ulc5eo5qu3a0nuv6bnv5.png) 正如 Theo 所說,「在 JavaScript 生態系統中*,我們有無數的人正在製定出色的解決方案*」。這是正確的。正是那些在該領域工作的無數開發人員為 JavaScript 建立了靈活性和模組化解決方案,而不是程式語言的固有品質。 由於 JavaScript 生態系統仍然是最熱門的生態系統,因此它擁有最多的開發人員,同時每天不斷吸引新的開發人員。這意味著我們擁有一個龐大、多元化的社區,主要做兩件事: 1. 創新 2. 大樓 創新者(和影響者)往往聲音最大,因此輿論很大程度上偏向他們。但也有很多建築或「正常」使用正在發生!只是創新者往往代表建設者說話。 那麼,鑑於 JavaScript 生態系統中正在發生的一切,嘗試為 JavaScript 開發人員建立一個持久的框架是否毫無意義,正如 Theo 所建議的那樣,或者無論創新者如何聲稱,我們是否都在實現這一目標? 顯示您正在使用的內容 ---------- Theo 也提到了目前一些 JavaScript 框架的名字,這些框架要么未能成功,要么在成為全面的全端解決方案時「*似乎無法做到正確*」。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/susa9icldz2hzysqo1qm.png) 他的觀點確實有道理。到目前為止,像[Blitz](https://blitzjs.com/) 、 [Redwood](https://redwoodjs.com/) 、 [Adonis](https://adonisjs.com/)或[T3](https://create.t3.gg/)這樣的解決方案還沒有能夠像 Rails 或 Laravel 一樣在其生態系統中普及。 **但這些事情需要時間。** 看看上面的圖表。 Laravel 和 Rails 已經存在了 13-15 年!相較之下,使用的 JavaScript 框架才剛起步,其中一些框架(例如[Wasp](https://wasp-lang.dev)和[Redwood](https://redwoodjs.com/) )正處於與 Laravel 和 Rails 最初幾年類似的開發階段。 正如您所看到的,好的解決方案需要時間才能成熟。即使其中一些框架開始停滯其最初的巨大增長,也證明對這些工具的需求確實存在! 困擾這些工具的主要問題是 Javascript 作為一個生態系統正在快速發展,因此對於像這樣的解決方案要長期生存,它不僅需要足夠固執己見,而且還需要足夠模組化以跟上生態系統的變化。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/biqe18hoeb6d06ughjhh.png) 阻止框架達到這種狀態的一個因素是與錯誤的技術連結得太緊密。這是 BlitzJS 的 NextJS、Redwood 的 GraphQL 和 MeteorJS 的 Blaze。另一個因素是框架*不夠大*,因為在JavaScript 生態系統中,這似乎是一項過於艱鉅的任務,在這個生態系統中,事情發展得很快,每個人都“害怕固執己見”,因為他們可能會受到現場最響亮聲音的批評。 換句話說,避免自行發展壯大並*真正*實現全端的框架(如 Ruby-on-Rails 和 Laravel)就錯過了解決持續困擾 JavaScript 開發人員的最常見痛點的機會。 但是,JavaScript 生態系統正在成熟和穩定,我們正在從以前的嘗試中學習,並且*將會*出現一個足夠大膽的全端框架,可以一路走下去,做足夠多的事情,並堅持足夠長的時間以確保其地位。 向黃蜂打個招呼 ------- Theo 在比較當今市場上的 JavaScript 框架時,也沒有提到我們目前正在開發的 React 和 NodeJS 全端框架[Wasp](https://wasp-lang.dev) 。 我們一直在努力讓[Wasp](https://wasp-lang.dev)成為*真正的*全端框架,滿足 Web 開發人員的需求,並填補 JavaScript 生態系統的空白,成為他們喜歡使用的框架。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z7j67hychqw770nrau3f.png) **對於 Wasp,我們決定做大、有主見、真正的全端**。換句話說,我們將*全力支持*這個框架。 這意味著從首要原則出發思考並設計一種只有Wasp 使用的新穎方法,例如為我們的配置語言建置我們自己的編譯器,並真正實現全棧,同時保持其足夠的模組化,以便隨著生態系統的發展與生態系統一起發展。 這意味著我們在一開始就花了更多的時間嘗試不同的方法並建立基礎,最終從 2023 年底開始使我們的使用量大幅躍升。 今天看到 Wasp 被用來發布大量新應用程式和業務,甚至被一些大公司和組織內部使用(更多資訊很快就會正式發布),這對我們來說真的很酷! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1eo9feum42heb2qcua9o.png) Wasp 與 JavaScript 世界中其他全端框架的不同之處在於,它將主要抽象層分離到自己的設定檔`main.wasp`中。這個設定檔為Wasp 提供了處理大量樣板檔案、以基礎設施為中心的程式碼所需的知識,並允許它擁有這個獨特的初始編譯時步驟,在該步驟中,它能夠在生成Web 應用程式之前推理出您的Web 應用程式在後台為其編寫程式碼(在生成它時使用該知識)。 實際上,這意味著您所要做的就是在 Wasp 的設定檔中高層描述您的 Wasp 應用程式,然後使用您熟悉的技術(例如 React、NodeJS 和 Prisma)實現其他所有內容。這也意味著 Wasp 具有很高的模組化潛力,這意味著我們正在建立它來支援未來的其他前端框架,如 Vue、Solid 或 Svelte,甚至支援其他後端語言,如 Python、Go 或 Rust。 如果您是那種希望存在 Rails 或 Laravel for JavaScript 的開發人員,那麼您應該[嘗試 Wasp](https://wasp-lang.dev/) (然後[進入我們的 Discord](https://discord.gg/rzdnErX) ,讓我們知道您的想法)! 我們要去哪裡? ------- 我們堅信 JavaScript 將會有一個全端框架,就像 PHP 的 Laravel 和 Ruby 的 Ruby-on-Rails 一樣。 目前看來,我們仍在努力實現這一目標。鑑於當前元框架和堆疊(例如 NextJS 和 T3)的流行,我們似乎很快就會實現這一目標。 但這些東西需要時間和耐心。 另外,你必須有足夠的勇氣去嘗試新的東西,因為你知道你的工作會受到生態系統中一些最響亮的聲音的批評。 這就是我們所準備的,也是我們*全力*支持黃蜂的原因。 到時候那裡見! ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nig9t4pr85jqtz536frn.png) --- 原文出處:https://dev.to/wasp/why-we-dont-have-a-laravel-for-javascript-yet-45bi

如何在AWS部署自己的網站

完全控制您的網站,並遵循我們的操作指南。 從頭開始建立和部署網站的好處: - 擁有程式碼並以您認為合適的方式控制它 - 了解 AWS 以及如何將網站部署到 AWS S3 - 了解 DNS 和 Route53 - 如何使用DevOps解決自動化問題 請繼續閱讀以開始使用。 > [在 Twitter 上關注我](https://x.com/rolfstreefkerk),隨時了解有關 AWS 等的最新文章。 您將需要以下內容才能開始 ------------ 1. **靜態站點**,我推薦以下框架之一(我已經使用過): ``` - [Hugo](https://gohugo.io/) ``` ``` - existing [themes](https://themes.gohugo.io/) will get you a website quick, such that you only have to modify color schemes and layouts. ``` ``` - or [Astro](https://astro.build/); if you’d like to integrate React, VueJS etc. code as well. ``` ``` - use their themes page [here](https://astro.build/themes/) to get a starting point. ``` 2. **一個[AWS 帳戶](https://aws.amazon.com/)**,需要信用卡才能設定。 3. **一個域名**,無論您在哪裡註冊。 ``` - In this how-to I use [Porkbun](porkbun.com) as my favorite registrar. ``` 4. **一台電腦**; ``` - [Terraform](https://www.terraform.io/)/[OpenTofu](https://opentofu.org/) installed. We use Terraform in this article. ``` ``` - [AWS CLI](https://aws.amazon.com/cli/) installed with profile configured you want to use for your website deployment. ``` ``` - [Git](https://git-scm.com/downloads) command line tooling. ``` ``` - your code editor of choice, I use [VSCode](https://code.visualstudio.com/). ``` 5. **一個[GitHub](https://github.com/)帳戶**,以便您可以建立我的範例儲存庫。 6. *(可選)電子郵件收件匣供應商*,我使用[Migadu](migadu.com) 。 今天我們在創造什麼? ---------- 我們正在建立以下服務和配置: -------------- - 用於將網站來源檔案傳送到的 AWS S3 儲存桶; - AWS CloudFront 發行版將在全球範圍內快取、優化向您的受眾交付的網站。 - AWS Route53 適合您; ``` - Email service records with DNSSec configuration, ``` ``` - You can then hookup a newsletter service like `ConvertKit.com` ``` ``` - Name Server Configuration for your domain; `yourwebsite.com` ``` ``` - and the CloudFront distribution to optimize your website hosting. ``` - 適用於 CI/CD 管道的 GitHub Actions,可在一分鐘內根據命令部署您的網站。 ![將您的網站部署到 AWS](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/40hkfi68ukl8m6vw3y02.png) 在 AWS 上設定您的網域 ------------- 登入您的 AWS 控制台。 1. 登入後,前往 Route53,然後導覽至`Hosted zones` 。 2. 建立您的託管區域並輸入您的網站網域; `yourwebsite.com` 3. 記下`Hosted zone ID` ,我們將在下一步中使用 Terraform 將所有 Route53 記錄自動化到正確的網域。 ![Terraform 託管區域 ID](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7ydaop4rxoper3xj7xt1.png) 如果您選擇使用 Terraform 實現自動化; - 從您的網域註冊商(Porkbun 等)匯出名稱伺服器。 - 將託管區域資源配置新增至[我的範例 Terraform 模組](https://github.com/rpstreef/terraform-static-site)中,並將其連接到需要託管區域 ID 的所有相關資源。 ### (可選)電子郵件託管 如果您想設定電子郵件託管解決方案,我使用 migadu.com,保持 Route53 網站開啟。 我們將向 Route53 匯入其他設定文字區塊,以使您的網域與收件匣服務搭配使用。 - 在郵件收件匣服務中,有一個`DNS Configuration`面板。 - 取得`BIND`記錄輸出,複製/貼上所有 DNS 記錄的文字。 > 如果您需要自動發現您的電子郵件的郵件伺服器; > 在提供的 DNS 記錄中檢查這些字串; `_autodiscover`或`autoconfig` ![取得BIND記錄](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1mfczsfjwddthnluqs9d.png) - 然後在 AWS Route53 中,針對您的託管區域; `Import zone file` ,然後複製貼上該對話方塊中的文字行。 ![Route53 託管區域文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dj7gfedvyf4egixw2s2c.png) - 現在您可以在郵件應用程式中新增新的電子郵件收件匣。 如果您有`_autodiscover`和/或`autoconfig` DNS 記錄,您可以; - 轉到您的電子郵件應用程式, - 使用新增收件匣;電子郵件和密碼。 - 完成,收件匣已新增,無需進一步配置。 否則,請記下您的郵件收件匣服務 SMTP 和 IMAP 伺服器設定。 使用 Terraform 自動設定您的 AWS 帳戶 -------------------------- 現在我們已經有了網域和郵件收件匣(可選),我們可以設定實際的網站部署。 透過 Forking 建立一個新專案:https://github.com/rpstreef/terraform-yourwebsite.com 這是一個將使用另一個 Git 儲存庫中的 Terraform 模組的範本; https://github.com/rpstreef/terraform-static-site ### 這個模板建立了什麼? 此範本將建立以下資源集; - Terraform 狀態的 S3 儲存桶 - `yourwebsite.com`的 S3 儲存桶 ``` - S3 CORS configuration for ConvertKit.com , this will allow CORS between ConvertKit JavaScript and your domain without warnings. ``` - SSL 的 ACM 憑證、 `*.yourwebsite.com`以及用於自動續訂 SSL 的 Route53 的 ACM 驗證記錄。 - Route53 A 和 AAAA 記錄 (IPv6) - Route53 DNSSec, ``` - only the first step! The second step must be done manually with your Domain Registrar. ``` - 用於重定向到索引的 Lambda 函數可確保您擁有良好的 URL。 ``` - E.g. https://yourwebsite.com/contact instead of https://yourwebsite.com/contact/index.html ``` - CloudFront 用於快取、網頁速度優化以及 SSL 保護。 ### 如何調整模板? 使模板適合您的網站。 請執行下列操作 - 更改`terraform.tfvars`檔案中的這些行: ``` - where you read `yourdomain.com`, ``` ``` - and your `hosted_zone_id` for `yourdomain.com`. ``` ``` - check 404 response at the bottom of the file to see if that matches up with your website structure. Additionally HTTP response codes can be added as blocks; `{}`. ``` 如果您需要額外的 CORS 設置,請按照與`f.convertkit.com`相同的方式加入額外規則。 ``` # General environment = "prod" region = "us-east-1" project = "yourdomain.com" # use tags to track your spend on AWS, seperate by 'product' for instance. tags = { environment = "production" terraform = true product = "yourdomain.com" } # Which config line used in .aws/config aws_profile = "yourdomain-profile" # Route53 hosted_zone_id = "Z000000000" # www.yourdomain.com product_name = "yourdomain" # avoid to use `.`, this cause an error. bucket_name = "yourdomain.com" # your site is deployed here. # S3 bucket CORS settings: bucket_cors = { rule1 = { allowed_headers = ["*"] allowed_methods = ["GET", "PUT", "POST"] allowed_origins = ["https://f.convertkit.com"] expose_headers = ["ETag"] max_age_seconds = 3000 } } domain_names = ["yourdomain.com", "www.yourdomain.com"] custom_error_responses = [{ error_code = 404 error_caching_min_ttl = 10 response_code = 200 response_page_path = "/404.html" }] ``` - 確保`project-state.tf`檔案中的配置正確; ``` - check the bucket name, ``` ``` - and the AWS `profile` name used, e.g. `yourwebsite-profile`. ``` ``` locals { projects_state_bucket_name = "tfstate-yourwebsite.com" } provider "aws" { region = "us-east-1" profile = "yourwebsite-profile" } terraform { # First we need a local state backend "local" { } # After terraform apply, switch to remote S3 terraform state /*backend "s3" { bucket = "tfstate-yourwebsite" key = "terraform.tfstate" region = "us-east-1" profile = "yourwebsite-profile" encrypt = true acl = "private" }*/ } ``` - 如果所有配置都檢查通過; ``` - run `terraform init`, this will download the dependent modules. ``` ``` - then; `terraform apply` > `yes` ``` - 完成部署後,記下輸出中的變數。我們稍後會需要它們。若要稍後檢索這些,請鍵入; `./environments/production`目錄中的`terraform output` 。 > 哪一個先出現?雞還是雞蛋? - 完成後,我們需要調整`project-state.tf`檔案: ``` - Place the `backend "local"` block in comments. ``` ``` - Remove the comments from the `backend "s3"` block. ``` ``` - Migrate the state from `local` to `S3`: ``` ``` - `terraform init -migrate-state` ``` ``` - type: `yes` to copy state from local to s3. ``` 現在它已完全部署,我們已將 Terraform 狀態儲存到 AWS S3,它不再位於您的磁碟上。如果您願意,可以刪除這些`tfstate`檔案。 ### 建立 DNSSec“信任鏈” DNSSec 的好處是建立了「信任鏈」。 這意味著,已驗證; - 您擁有該域名, - 當您導航到該網域時,資訊來自您的伺服器而不是來自其他人的伺服器(例如駭客等) > 如果您想了解有關 DNSSec 的更多訊息, [本文](https://www.csoonline.com/article/569685/dnssec-explained-why-you-might-want-to-implement-it-on-your-domain.html)是一本很好的入門讀物 現在要完成 DNSSec 配置,您必須手動修改網域註冊商資訊。 - 首先,取得DNSSec所需的`DS`記錄; `View information to create DS record` ![路由 53:DNSSec](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zrbuax3y4n65hjr0pm5v.png) - 然後,在下一個畫面中點擊; `Establish a Chain of Trust` 。 您將看到一個概述配置專案的表格。 如果您沒有在 Route53 上註冊網域,請按一下`Another Domain registrar` 在我的網域註冊商 Porkbun 上,畫面如下所示: ![Porkbun.com DNSSec](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yavg03ukeye7ienuuswp.png) - 在`dsData`區塊中輸入以下內容;左邊是 Porkbun 輸入欄位名稱,右邊是值,我將放置在`Route53`中使用的名稱: ``` - Key Tag: `Key tag` ``` ``` - DS Data Algorithm: `Signing algorithm type` ``` ``` - Digest Type: `Digest algorithm type` ``` ``` - Digest: `Digest` ``` > 如果您有不同的註冊商,您需要查看他們的文件,可能會略有不同。 #### 如何檢查您的配置是否有效? - 最後,使用這個線上工具;如果您獲得所有綠色複選標記,請使用 https://dnssec-debugger.verisignlabs.com/ 檢查您的網域。 如果都是綠色的,那就表示你的信任鏈已經成功建立了! 現在我們有了一個 DNSSec 安全性網域配置,其中包含一個透過 CloudFront 使用 SSL 的 S3 靜態託管網站。 - 高效率的 - 便宜的 - 和安全。 上傳您的網站 ------ 我們可以透過 AWS CLI 或 GitHub Actions 使用本地部署設定。 ### 使用腳本進行本地部署 根據您的系統(Linux、Windows、Mac),您可能需要變更此腳本。 在 Linux 上,我們可以使用以下 bash 腳本自動化您的網站部署,如下所示: ``` #! /bin/bash npm run build aws s3 sync dist s3://yourwebsite.com --profile yourwebsite-profile aws cloudfront create-invalidation --distribution-id <CloudFront Distr. Id> --paths "/*" --profile yourwebsite-profile ``` 確保; - 將`npm run build`替換為產生靜態網站建置的腳本。 - 如果您的網站建置位於另一個資料夾中,請取代`aws s3 sync dist`中的`dist` 。 - 替換`<CloudFront Distr. Id>`與您的 CloudFront 指派 ID。 ``` - you can find it in the outputs after `terraform apply` has finished; `cloudfront_distribution_id` ``` ### GitHub 操作 如果您喜歡使用自動化,那麼設定起來非常簡單且便宜。 #### 無論如何,這要花多少錢? |計劃|儲存|分鐘(每月)| | ----------- | -------- | ------------------- | | GitHub 免費 | 500 MB | 2,000 | | GitHub 專業版 | 1 GB | 3,000 | 在達到`Pro` `Minutes per month`上限之前,您可以部署多次: `storage`大小取決於您的儲存庫大小,對於大多數人來說,這將很難達到。 |作業系統 |分鐘乘數 | | ---------------- | ----------------- | | Linux | 1 | |窗戶| 2 | 我們選擇`Linux`建置環境,特別是`ubuntu-latest` ,以充分利用我們的空閒時間。 [在此處](https://docs.github.com/en/billing/managing-billing-for-github-actions/about-billing-for-github-actions)查看有關 GitHub Action 定價的更多資訊。 #### 它是如何運作的? 若要使用 GitHub Actions 進行部署,請執行下列操作: - 首先,在網站的 GitHub 儲存庫中建立一個新檔案(位於`.github/workflows/deploy-on-comment.yml` 。 - 將以下程式碼新增至文件: > **筆記**;我假設您的網站是基於 Node (v20) 的。在需要的地方進行調整! ``` name: Deploy on Comment on: issue_comment: types: [created, edited] push: branches: - main jobs: deploy: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '20' - name: Install dependencies run: npm install - name: Build website run: npm run build - name: Configure AWS Credentials uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v1 with: aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }} aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }} aws-region: us-east-1 - name: Sync build output with S3 bucket run: aws s3 sync ./dist s3://your-s3-bucket-name - name: Invalidate CloudFront cache run: aws cloudfront create-invalidation --distribution-id ${{ secrets.CLOUDFRONT_DISTRIBUTION_ID }} --paths "/*" ``` 需要在 GitHub 上建立幾個秘密變數,這些變數來自我們之前收到的 Terraform 輸出: - `AWS_ACCESS_KEY_ID` : - `AWS_SECRET_ACCESS_KEY` : - `CLOUDFRONT_DISTRIBUTION_ID` - 如果您需要再次尋找這些內容,請導覽至您的`terraform-yourwebsite.com` git 儲存庫,然後; ``` - `cd ./environments/production` ``` ``` - `terraform output` ``` - 在 GitHub 中的以下位置輸入它們: ![GitHub 秘密配置](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uddfhnlxicco614wxx72.png) - 例如,您現在可以`create an issue` ,詳細說明您網站上的更新。 ``` For each comment that is added, the deployment will start. ``` - 您可以按照`Actions`標籤中所採取的部署步驟和日誌進行操作。 ![GitHub問題,評論部署](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g4srw32r69d97j7za1dj.png) - (可選)如果您想要變更 GitHub 操作以使用`Pull request` ,您可以在部署腳本中進行修改。 ``` > For more alternative triggers, check out the [GitHub Actions documentation](https://docs.github.com/en/actions/using-workflows/triggering-a-workflow). ``` 您的網站上線了! -------- 現在,當您造訪您的網址時; `yourwebsite.com` ,一切都應該啟動並執行。 我們已經建造了什麼; - (可選)使用 Migadu 託管電子郵件(或選擇您擁有的任何託管服務);例如`[email protected]` ``` - You can connect this to your ConvertKit.com mailing list for example. ``` - 您自己的受 DNSSec 保護的個人網域。 ``` - You’ll be certain no hackers can hi-jack your domain. ``` - 您在 \[\[AWS\]\] 上使用 AWS S3 的靜態網站。 ``` - Free web-hosting! ``` - CloudFront 內容傳遞網路 (CDN),支援: ``` - SSL protected website. Form submits are all encrypted by default. ``` ``` - Increased performance in load speeds, latency across the globe. ``` ``` - URL rewrites for static websites. No `index.html` will be displayed when navigating. ``` ``` - and redirects for 404 not found pages. Your visitors will see the `404.html` page instead of an error text message. ``` 問題?來! ----- 您在 AWS 上遇到什麼困難? 您在 AWS 上部署時遇到問題嗎? 你會怎麼做? 請在評論或[Twitter](https://x.com/rolfstreefkerk)上告訴我 感謝您的寶貴時間,直到下次! --- 原文出處:https://dev.to/rolfstreefkerk/how-to-deploy-your-own-website-on-aws-1l05

加入我們參加下一個前端挑戰:六月版

等待已經結束!我們又帶著另一場前端挑戰賽回來了。 持續到**6 月 9 日**,前端挑戰:六月版將提供兩個六月主題提示: **CSS Art**和**Glam Up My Markup** 。對於那些錯過“一位元組解釋器”的人,我們保證很快就會恢復該提示! 像往常一樣,每個提示都會有一名獲勝者。這是贏得吹牛權利的兩次機會、DEV 商店的禮物和專屬 DEV 徽章。 另外,如果您不知道 - 徽章可以疊加在您的個人資料上以炫耀多次獲勝!但當然,這不是關於獲勝的目的地,而是關於*旅程*。我們希望這是一個挑戰自我並享受樂趣的機會。 繼續閱讀以了解每個提示以及如何參與! 我們的兩個提示: -------- ### CSS 藝術:六月 畫出您想到六月時想到的事情。根據您居住的地方,這可能是夏至或落葉和冬季的過渡。或者也許是父親節或驕傲月。 當您想到六月時,您會想到什麼,請告訴我們! 這是供任何想要直接參與的人使用的提交模板,但請在提交之前查看[官方挑戰頁面](https://dev.to/challenges/frontend-2024-05-29)上的所有評審標準和挑戰規則。 {% cta https://dev.to/new?prefill=---%0Atitle%3A%20%0Apublished%3A%20%0Atags%3A%20frontendchallenge%2C%20devchallenge%2C%20css%0A---% 0A%0A\_This%20is%20a%20submission%20for%20%5BFrontend%20Challenge%20v24.04.17%5D(https%3A%2F%2Fdev.to%2Fchallenges%2Ffrontend-2024-05-202020CSS% %3A%20June.\_%0A%0A%23%23%20靈感%0A%3C! --%20什麼%20是%20you%20highlighting%20today%3F%20--%3E%0A%0A%23 %23% 20Demo%20%0A%3C!--%20Show%20us%20your%20CSS%20Art!%20You%20can%20直接%20embed%20an%20editor%20into%20this%20post%20(%200%20(%20the%參見20FAQ%20section% 20of%20the%20challenge%20page)%20or%20you%20can%20share%20an%20image%20of%20your%20project%20and%20share%20a%200%20link%200%200%。 20--%3E% 0A%0A%23%23%20旅程%20%0A%3C!--%20告訴%20us%20about%20your%20process%2C%20what%20you%20learned%2C%20anything%20you %20are%20尤其%20proud%20of %2C%20what%20you%20hope%20to%20do%20next%2C%20etc.%20--%3E%0A%0A%3C!--%20Team%20Submissions%3A% 20Please%20pick%20one%20member%20to %20發布%20the%20submission%20和%20credit%20隊友%20by%20listing%20他們的%20DEV%20用戶名%20直接%20in%20the% 20the%20post。 20。 )。 CSS 藝術提交模板 {% 結束%} ### 讓我的標記變得迷人:海灘 使用 CSS 和 JavaScript 使下面的入門 HTML 標記美觀、互動且有用。我們提供了一個網站的入門模板,其中列出了世界上最好的海灘以及每個海灘的一些資訊。由於該模板不包含照片,因此您可能需要發揮創意,使其具有視覺吸引力。 您提交的內容應該比我們提供的 HTML 更有趣、更具互動性,但也應該可用且易於存取。您不應直接編輯提供的 HTML,除非是透過 JavaScript。我們期待風格和實質。您可以加入基本樣板,包括元標記等以用於演示目的。 ``` <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Best Beaches in the World</title> </head> <body> <header> <h1>Best Beaches in the World</h1> </header> <main> <section> <h2>Take me to the beach!</h2> <p>Welcome to our curated list of the best beaches in the world. Whether you're looking for serene white sands, crystal-clear waters, or breathtaking scenery, these beaches offer a little something for everyone. Explore our top picks and discover the beauty that awaits you.</p> </section> <section> <h2>Top Beaches</h2> <ul> <li> <h3>Whitehaven Beach, Australia</h3> <p>Located on Whitsunday Island, Whitehaven Beach is famous for its stunning white silica sand and turquoise waters. It's a perfect spot for swimming, sunbathing, and enjoying the natural beauty of the Great Barrier Reef.</p> </li> <li> <h3>Grace Bay, Turks and Caicos</h3> <p>Grace Bay is known for its calm, clear waters and powdery white sand. This beach is ideal for snorkeling, diving, and enjoying luxury resorts that line its shore.</p> </li> <li> <h3>Baia do Sancho, Brazil</h3> <p>Baia do Sancho, located on Fernando de Noronha island, offers stunning cliffs, vibrant marine life, and crystal-clear waters, making it a paradise for divers and nature lovers.</p> </li> <li> <h3>Navagio Beach, Greece</h3> <p>Also known as Shipwreck Beach, Navagio Beach is famous for the rusting shipwreck that rests on its sands. Accessible only by boat, this secluded cove is surrounded by towering cliffs and azure waters.</p> </li> <li> <h3>Playa Paraiso, Mexico</h3> <p>Playa Paraiso, located in Tulum, offers pristine white sands and turquoise waters against the backdrop of ancient Mayan ruins. It's a perfect blend of history and natural beauty.</p> </li> <li> <h3>Anse Source d'Argent, Seychelles</h3> <p>Anse Source d'Argent is renowned for its unique granite boulders, shallow clear waters, and soft white sand. This beach is perfect for photography, snorkeling, and relaxation.</p> </li> <li> <h3>Seven Mile Beach, Cayman Islands</h3> <p>Stretching for seven miles, this beach offers soft coral sand, clear waters, and numerous activities such as snorkeling, paddleboarding, and enjoying beachside restaurants and bars.</p> </li> <li> <h3>Bora Bora, French Polynesia</h3> <p>Bora Bora is known for its stunning lagoon, overwater bungalows, and vibrant coral reefs. It's a perfect destination for honeymooners and those seeking luxury and tranquility.</p> </li> <li> <h3>Lanikai Beach, Hawaii</h3> <p>Lanikai Beach features powdery white sand and calm, clear waters, making it a favorite for swimming, kayaking, and enjoying the scenic views of the Mokulua Islands.</p> </li> <li> <h3>Pink Sands Beach, Bahamas</h3> <p>Pink Sands Beach is famous for its unique pink-hued sand, clear waters, and serene atmosphere. It's an idyllic spot for beachcombing, swimming, and relaxing in paradise.</p> </li> </ul> </section> </main> </body> </html> ``` 這是供任何想要直接參與的人使用的提交模板,但請在提交之前查看[官方挑戰頁面](https://dev.to/challenges/frontend-2024-05-29)上的所有評審標準和挑戰規則。 {% cta https://dev.to/new?prefill=---%0Atitle%3A%20%0Apublished%3A%20%0Atags%3A%20devchallenge%2C%20frontendchallenge%2C%20css%2C%20javascript%2C%20frontendchallenge%2C%20css%2C%20javascript%0Ajava ---%0A%0A\_This%20is%20a%20submission%20for%20%5BFrontend%20Challenge%20v24.04.17%5D((https%3A%2F%2Fdev.to%2Fchallenges%2FF-202F%2F%2Fdev.to%2Fchallenges%2FF-202F-frontend5-294-front05-29)% 2C%20Glam%20Up%20My%20Markup%3A%20Beaches\_%0A%0A%23%23%20What%20I%20Built%0A%0A%3C!--%20告訴%20us%20what%20you%20what0%200and% 20what %20you%20were%20looking%20to%20實作。 20direct% 20將%20an%20editor%20嵌入%20this%20post%20(參見%20the%20challenge%20頁的%20the%20FAQ%20section%20)%20或%20you%20can%20share%20an%% 20of%20your%20project%20和%20share%20a%20public%20link%20到%20the%20碼。告訴%20us%20about%20your%20process%2C %20what%20you%20已學會%2C%20anything%20you%20are%20尤其%20proud%20of%2C%20what%20you%20hope%20to%20what%20next20what%20you%20hope%20to%20what%C %20etc.%20--%3E%0A%0A% 3C! --%20Team%20Submissions%3A%20請%20pick%20one%20member%20to%20publish%20the%20submission%20and%20ammacre%20and%200%20and%200%20and%200%20and%200%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%20and%207%。 20listing%20their%20DEV%20usernames%20directly%20in%20the%20body %20of%20the%20post。%20--%3E%0A%0A%3C! 20考慮%20為%20您的%20程式碼加入%20a%20許可證%20。 %20cover%20image%20to%20your%20post%20(如果%20you%20想要)。 --%3E %} 使我的標記提交模板更加迷人 {% 結束%} 如何參與 ---- 為了參與,您需要使用與每個提示關聯的提交範本來發布貼文。 請在提交之前查看我們的[評審標準、規則、指南和常見問題解答頁面,](https://dev.to/challenges/frontend-2024-05-29)以便您了解我們的參與指南和官方競賽規則(例如資格要求)。 重要的日子 ----- - 5 月 29 日:前端挑戰:六月版開始! - 6 月 9 日:提交截止時間為太平洋夏令時間晚上 11:59 - 6 月 11 日:得獎者公佈 ![驕傲月快樂](https://i.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExemNkZWg1YTQ5dWw3Mmg1Z2tpdTdzbnM3c2Zocm1obmwzajBxYXgzNSZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/4C0NVY0fI5OOuTOCUe/giphy.gif) 我們很高興看到您六月的專案!問題?請在下面詢問他們。 祝你好運,編碼愉快! --- 原文出處:https://dev.to/devteam/join-us-for-the-next-frontend-challenge-june-edition-3ngl

適合初學者學習 Linux 的 10 門免費且最佳課程

*揭露:這篇文章包含附屬連結;如果您透過本文中提供的不同連結購買產品或服務,我可能會獲得補償。* [![學習 Linux 的最佳線上課程](https://thepracticaldev.s3.amazonaws.com/i/dylt2m6r24a5ub10qzui.jpg)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=634352.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flearn-linux-in-5-days%2F) 毫無疑問, [Linux](https://en.wikipedia.org/wiki/Linux)是執行伺服器端應用程式的最受歡迎的作業系統之一。我見過幾乎所有 Java 應用程式都在 Linux 上執行,除了少數在 Windows 上作為服務執行的應用程式。 如果您使用[IDE](http://www.java67.com/2018/01/how-to-remote-debug-java-application-in-Eclipse.html)或[工具](http://www.java67.com/2018/04/10-tools-java-developers-should-learn.html)等獨立應用程式,大多數現實世界的 Java 應用程式都在 Linux 上執行,例如支付網關、交易系統和其他金融應用程式。 這就是為什麼對於任何程式設計師、IT 專業人員或開發人員來說,學習和理解 Linux(包括作業系統和[命令列)](http://javarevisited.blogspot.sg/2017/04/10-examples-of-cut-command-in-unix-and-Linux.html)都非常重要。 [Linux](https://medium.com/javarevisited/top-10-courses-to-learn-linux-command-line-in-2020-best-and-free-f3ee4a78d0c0)是最重要的技能之一,因為它會為你服務很長時間。它不僅可以提高您的工作效率,並透過鼓勵您編寫[shell 腳本](https://javarevisited.blogspot.com/2018/02/5-courses-to-learn-shell-scripting-in-linux.html)來教授大量自動化知識,而且對於許多IT 工作(如支援工程師、測試人員、開發人員、業務分析師、系統管理員,甚至專案/產品經理)來說,它也是必不可少的 它也是[程式設計師必備的工具](http://javarevisited.blogspot.sg/2018/01/10-tools-every-software-developer-know.html)之一,在不了解Linux的情況下很難找出在Linux上執行的應用程式中發生了什麼。它還將優秀程式設計師與普通程式設計師區分開來。優秀的程式設計師通常也擅長 Linux 指令。 如果您想學習 Linux 或 UNIX、作業系統和命令列,那麼您來對地方了。在本文中,我將分享一些[免費的 Linux 課程,](https://www.java67.com/2018/02/5-free-linux-unix-courses-for-programmers-learn-online.html)您可以在線上學習這些課程,以便按照自己的步調和時間學習 Linux。 這些課程是免費的,但這並不意味著它們品質低劣。它們很好地概述了許多基本的 Linux 概念,包括 Linux 命令列和基本命令,如[find](http://www.java67.com/2017/08/how-to-find-large-files-with-size-in-Linux.html) 、 [grep](http://www.java67.com/2017/07/how-to-find-all-files-containing-matching-text-grep-command-example.html) 、 [sed](http://javarevisited.blogspot.sg/2013/05/sed-command-examples-in-unix-and-linux.html#axzz4pp42TeHu) 、 [curl](http://javarevisited.blogspot.sg/2017/03/10-examples-of-curl-command-in-unix-and-Linux.html)和[chmod](http://javarevisited.blogspot.sg/2012/03/10-example-of-chmod-command-in-unix.html) 。 當然,它們並不像下面的一些付費課程那麼全面,但您仍然可以使用它們來開始您的 Linux 之旅。順便說一句,如果您不介意花幾塊錢買一些值得學習的東西[,《5 天學習 Linux 並提升您的職業生涯》](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=634352.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flearn-linux-in-5-days%2F)是最好的起點。 適合初學者的 10 個免費且最佳 Linux 課程 ------------------------- 如果您以前來過這裡,那麼您可能會熟悉我學習新技術的三點公式。 一般來說,每當我必須學習一種新的[程式語言](http://www.java67.com/2017/12/10-programming-languages-to-learn-in.html)、一個 [框架](https://javarevisited.blogspot.sg/2018/04/top-5-java-frameworks-to-learn-in-2018_27.html)或一個[庫時](https://javarevisited.blogspot.com/2018/10/top-8-python-libraries-for-data-science-machine-learning.html),我都會做三件事,首先參加線上課程,第二,買一本好書,第三,建立一個玩具專案作為開始。 這三件事幫助我學習了許多有用的工具、技術、框架和函式庫,我也建議你遵循這些。 過去我分享過一些[Linux命令列書籍](http://javarevisited.blogspot.sg/2017/01/top-10-unix-and-linux-system-programming-books-best-of-lot-must-read.html#axzz56NUmSwMW),今天我將分享一些學習Linux的免費線上培訓課程。 您可以先學習這些課程,然後閱讀這些書籍來學習和掌握 Linux 概念。一旦有了好主意,您就可以開始一個專案,例如編寫[shell 腳本](https://javarevisited.blogspot.com/2018/02/5-courses-to-learn-shell-scripting-in-linux.html)或其他東西,以將您的知識提升到一個新的水平。 本文包含學習 Linux 作業系統和[Linux 命令列](https://hackernoon.com/10-basic-tips-on-working-fast-in-unix-or-linux-terminal-5746ae42d277)的課程,後者更為重要。任何想要學習 Linux 的人都可以使用這些免費課程,但它更適合開發人員、QA、系統管理員和程式設計師。 ### 1. [Linux 命令列訓練營:從初學者到進階用戶](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fthe-linux-command-line-bootcamp%2F) 這是一門很好的Linux 入門課程,它會告訴你什麼是Linux、它的歷史,以及不同的Linux 發行版(如CentOS、RedHat、Fedora、Ubuntu 等)的意思。所需的所有知識。 您還將了解如何設定測試實驗室以使用 VirtualBox 和 CentOS 執行 Linux 命令。 一旦您完成設置,本課程將教您基本的 Linux 命令,例如如何建立和移動檔案和目錄、 [如何歸檔和壓縮檔案](https://javarevisited.blogspot.com/2011/11/tar-command-in-unix-linux-example.html#axzz5bctN8K28)、如何使用管道組合兩個或多個命令以及如何將輸出重定向到檔案。 簡而言之,對於第一次聽說 Linux 的初學者來說,這是一本很好的 Linux 入門指南。參加完這個最好的 Linux 課程後,您將有足夠的熱情去了解更多有關 Linux 的訊息,並了解更多有關您最喜歡的 Linux 發行版的訊息。 以下是加入課程的連結:[**Linux 命令列訓練營:初學者到進階使用者**](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fthe-linux-command-line-bootcamp%2F) [![適合程式設計師的最佳 Linux 訓練營課程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gnxttu9eedzxbqm4bqhc.jpg)](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fthe-linux-command-line-bootcamp%2) --- ### 2. [學習Linux命令列:基本命令](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcommand-line%2F)\[免費\] 這是學習 Linux 命令列的一門很棒的免費課程。正如我之前所說,命令列對於開發人員和程式設計師來說是一個非常有用的工具。 如果您想了解[Ruby on Rails](https://www.java67.com/2018/02/5-free-ruby-and-rails-courses-to-learn-online.html) 、 [Django](https://medium.com/javarevisited/my-favorite-courses-to-learn-django-for-beginners-2020-ac172e2ab920) 、 [Devops](https://medium.com/javarevisited/13-best-courses-to-learn-devops-for-senior-developers-in-2020-a2997ff7c33c) 、Unix 自訂等等,學習命令列將對您有很大幫助。 在本課程中,您將學習與檔案管理、進程管理、系統管理等相關的大部分基本 Linux 命令。 命令列課程主要針對 Linux 用戶,但 Mac 用戶也可以受益,儘管並非所有內容都適用於他們。 以下是加入課程的連結: [*學習 Linux 命令列:基本命令*](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcommand-line%2F) [![學習 Linux 的最佳免費線上課程](https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/0*WZTX004AyYpin9q_.jpg)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcommand-line%2F) 對於初學者來說,命令列可能看起來困難且複雜,可能很難坐下來自己學習,而這正是本課程的重點。它將教您如何使用命令列並跳過您可能永遠不會使用的無聊、不必要的東西。 --- ### 3. [完成 Linux 培訓課程以獲得您夢想的 IT 工作](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fcomplete-linux-training-course-to-get-your-dream-it-job%2F)\[Udemy\] 這是初學者的最佳線上 Linux 課程之一,因為它不僅僅涵蓋 Linux 命令和有關 Linux 作業系統的基本概念。如果您想在短時間內從入門到高級學習如何使用命令列和不同的 Linux 發行版,那麼這個 Udemy 課程非常適合您。 您將從 Linux 和 Linux 的歷史開始,以及如何將其安裝到您的電腦上。接下來,您將從 Linux 的檔案系統和最常用的命令列、超級使用者/根、Linux 目錄等開始。 您將在本課程中學到: - 在您的機器上安裝 Linux 系統。 - 不同的 Linux 作業系統。 - 如何使用 Linux 命令列。 稍後,您將探索如何變更檔案和目錄權限、共用檔案、自訂命令提示字元以及在 Linux 系統上安裝應用程式。 [![深入學習 Linux 的 5 門熱門課程](https://1.bp.blogspot.com/-A2ZhUSIdabU/X5eD_YDXpmI/AAAAAAAAkD0/cVW4UzusLGARDYdCh--vmqAvwVFupj4DwCLcBGAsYHQ/w400-h300/filepermission%2Bin%2BLinux%2BUNIX.JPG)](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fcomplete-linux-training-course-to-get-your-dream-it-job%2F) --- ### 4. [紅帽企業 Linux 技術概述](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fred-hat-enterprise-linux-technical-overview%2F)\[免費\] 這是 Red Hat 本身提供的免費 Linux 課程。在這個紅帽官方培訓課程中,紅帽培訓的技術課程架構師 Steve Bonneville 將向您講授 Linux 基礎知識,並為 IT 專業人員演示 Linux 使用和系統管理任務的基本實用技術。 以下是加入課程的連結: [**紅帽企業 Linux 技術概述**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fred-hat-enterprise-linux-technical-overview%2F) [![免費學習 Linux 的最佳線上課程](https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/0*MYgFH7EjQ5or7Zac.jpg)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fred-hat-enterprise-linux-technical-overview%2F) 由於 Linux 用於在雲端以及在資料中心託管應用程式的容器上託管伺服器端應用程式,因此它已成為 IT 專業人員必須了解的技術之一,並且同樣對本課程感興趣。 完成這個[免費的 Linux 課程](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fred-hat-enterprise-linux-technical-overview%2F)後,您將對 Linux 作業系統有充分的了解。簡短的講座和演示將涵蓋發行版、 [shell](https://medium.com/javarevisited/7-best-shell-scripting-courses-for-programmers-and-it-professionals-d1f1486accc9) 、核心、使用者空間、檔案層次結構、權限等。 --- ### 5. [開源軟體開發、Linux 和 Git 專業化](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Foss-development-linux-git)\[Coursera\] 這是在線學習 Linux 的最佳 Coursera 課程,適合初學者和經驗豐富的開發人員。假設您是開源世界的初學者,想要學習如何建立在 Linux 中執行的開源專案,並學習如何作為專業人士使用 Linux 作業系統。您需要在 Coursera 上查看此專業。 您將從開源專案的歷史以及它們如何造福世界開始,然後使用[Linux](https://medium.com/javarevisited/top-10-courses-to-learn-linux-command-line-in-2020-best-and-free-f3ee4a78d0c0)和[命令列](https://medium.com/javarevisited/top-10-unix-and-linux-productivity-tips-for-programmers-and-developers-c748129cf3e8)。接下來,您將了解如何使用 bash 腳本和自動化任務、檔案系統等進行程式設計。 您將在本課程中學到: - 安裝並使用 Linux。 - 使用 bash 腳本和編程。 - 建立開源專案。 最後,您將了解如何使用 git 建立開源軟體、初始化儲存庫、更改它們等等。 這是加入本課程的連結 - [**開源軟體開發、Linux 和 Git**](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Foss-development-linux-git) [![深入學習 Linux 的最佳 Coursera 課程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5h3j4ky7320yz8c72usz.jpeg)](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fspecializations%2Foss-development-linux-git) 而且,如果您發現 Coursera 課程和憑證有用,那麼我還建議您加入**[Coursera Plus](https://coursera.pxf.io/c/3294490/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Fcourseraplus)** ,這是 Coursera 的訂閱計劃,它使您可以無限制地存取他們最受歡迎的課程、專業、專業憑證和指導專案。它的費用約為 399 美元/年,但它完全物有所值,因為您可以獲得**無限的憑證。** --- ### [6.Linux 教學和專案(免費)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flinux-tutorials%2F) 這是另一個很棒的 Linux 免費課程,由在 Linux 領域工作超過 25 年的人講授。 作者 Jason Cannon 在 20 世紀 90 年代末開始了他的 IT 職業生涯,擔任 Unix 和 Linux 系統工程師,他在本課程中分享了他在現實世界中的一些 Linux 經驗。 以下是加入課程的連結: [**學習教學課程和專案**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flinux-tutorials%2F) [![適合初學者的最佳 Linux 課程](https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/0*K3a9uOHfpWW-aupu.jpg)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flinux-tutorials%2F) 在本課程中,您將學習 Linux 中的一些實際任務,例如如何在 CentOS Linux 和 Apache 上安裝 SSL 憑證、如何使用 Nginx 負載平衡 HTTP 和 Web 流量以及如何在 Ubuntu Linux 上設定 MySQL 主從複製。 這些實際任務將幫助您開始使用 Linux,並讓您有信心在實際伺服器中工作。 --- ### 7. [Linux 入門](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fgetting-started-linux)\[Pluralsight\] 假設您想要一門課程,將您從 Linux 的初級水平帶到高級水平,並向您展示實踐課程,而不僅僅是歷史理論。 在這種情況下,您可以在[Pluralsight](https://javarevisited.blogspot.com/2019/10/udemy-vs-pluralsight-review-which-is-better-to-learn-code.html)上查看 Linux 入門課程。 您將首先在電腦上安裝和管理 Linux 系統,以便在開源作業系統上安裝軟體。接下來,將向您介紹 Linux 伺服器版本,您將在 apache 伺服器上安裝它並使用此版本的 Linux。 您將在 Linux 初學者課程中學到以下內容: - 在您的電腦上安裝 Linux 桌面。 - 如何使用 Linux 桌面。 - 安裝和使用 Linux 伺服器。 這是加入本課程的連結 - [Linux 入門](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fgetting-started-linux) [![深入學習 Linux 的最佳 Pluralsight 課程](https://1.bp.blogspot.com/-llPLFXsFDXU/XwPL4h7xrRI/AAAAAAAAgvo/4_yHB5YjGSog8qcq_YuQOUPsk7YZhcuWQCLcBGAsYHQ/s400/The%2BLinux%2BBoot%2BProcess%2B-%2BPluralsight%2Bbest%2Bcourse.png)](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fgetting-started-linux) 順便說一句,您需要成為 Pluralsight 會員才能存取此課程,每月費用約為 29 美元,一年費用約為 299 美元。這使您可以存取本課程以及超過 7000 門其他有關最新技術的課程。或者,您也可以參加[**10 天免費試用,**](https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Flearn)免費存取本課程。 --- ### 8. [在 MAC 或 Windows 上學習 Linux](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flearn-linux-on-a-mac%2F) \[免費\] 如果您想學習 Linux 命令列,但碰巧在 Mac 或 Windows 上工作,那麼這對您來說是完美的課程。 在本課程中,您將學習如何在 VirtualBox 上設定 Ubuntu Linux 伺服器,以便在 Mac 或 Windows 本身上體驗 Linux 命令列。 以下是加入課程的連結: [**在 Mac 上學習 Linux**](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flearn-linux-on-a-mac%2F) [![開發人員的最佳 Linux 課程](https://cdn-images-1.medium.com/max/1000/0*v6mbEWOHbO3tuodE.jpg)](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=562016.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flearn-linux-on-a-mac%2F) 這是學習 Linux 命令的第一步,特別是如果您在 Mac 或 Windows 中完成大部分工作。儘管成為 Linux 命令列專家需要花費大量時間,但建立實驗室是親自嘗試這些命令的最佳方法。 此外,在 Mac 或 Windows 中使用 VM 作為虛擬機器也是一個安全的想法,因為如果出現問題,您可以輕鬆刪除它並重新啟動,更重要的是,您可以在沒有 Internet 連接的情況下離線工作。 在當今世界,Linux 廣泛應用於為 Web 伺服器提供支援的網際網路基礎架構、公有雲基礎架構(例如[Amazon AWS](https://hackernoon.com/top-5-amazon-web-services-or-aws-courses-to-learn-online-free-and-best-of-lot-d94e192054b7) 、 [Microsoft Azure](https://medium.com/javarevisited/5-best-azure-fundamentals-courses-to-pass-az-900-certification-exam-in-2020-9e602aea035d) 、 [Google Cloud)](https://medium.com/javarevisited/5-best-courses-to-learn-google-cloud-platform-gcp-in-2021-169093a3771a)以及在 OpenStack 上執行的私有雲。 因此,如果您在開始使用雲端伺服器之前能夠獲得一些 Linux 作業系統的基本經驗,那將是非常值得的。 --- ### 9. [Linux 掌握:在 11.5 小時內掌握 Linux 命令列](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Flinux-mastery%2F)\[Udemy\] 這是 Udemy 上適合初學者的最佳 Linux 命令列課程之一。這門全面的 Udemy 課程適合從頭開始學習 Linux 命令列,並提高您的 Linux 技能,成為更有生產力的開發人員。 您將在本課程中學到: - 使用命令列。 - 管理文件和權限。 - 安裝和更新軟體。 - 如何使用 Bash 腳本和 cron 調度軟體來自動化無聊的任務! 您將首先學習如何在 Linux 主機上使用命令列、管理文件(例如建立和編輯文件)。然後學習如何管理使用者和群組以及控製[**文件權限**](https://javarevisited.blogspot.com/2011/11/file-permissions-in-unix-linux-example.html)。本課程很適合從頭開始學習,並且不需要任何經驗,但如果您已經有一些 Linux 經驗,本課程可能不適合您。 [![Udemy 上適合初學者的最佳 Linux 課程](https://lh3.googleusercontent.com/-OznE1M0LhIs/YBqvRSOYEJI/AAAAAAAAmDk/eeO3oHZnJ4kRvEotEoHxP73EJ0naoE2ggCLcBGAsYHQ/w400-h225/image.png)](https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Flinux-mastery%2F) --- ### 10. [DevOps 訓練營:學習 Linux 並成為 Linux 系統管理員](https://academy.zerotomastery.io/a/aff_glpct39t/external?affcode=441520_zytgk2dn) 對於那些想成為 DevOps 工程師或 Linux 系統管理員的人來說,這是另一個很棒的 Linux 學習課程,這兩項工作的薪水都很高,而且需求量很大。 在這個 24 小時的綜合 Linux 課程中,您將學習從 Linux 的絕對初學者到成為自信且高效的 Linux 系統管理員所需的所有技能。 以下是本課程涵蓋的關鍵主題: - Linux指令 - Linux 檔案系統 - 文件權限 - 流程管理 - 用戶帳號管理 - 軟體管理 - Linux 中的網絡 - 系統管理 - bash 腳本 - Iptables/Netfilter 防火牆 - Linux安全 - 和更多... 順便說一句,您需要[ZTM 會員](https://academy.zerotomastery.io/a/aff_c0gnlvf7/external?affcode=441520_zytgk2dn)才能觀看這門課程,每月費用約為 39 美元,但也可以存取許多像本課程這樣超級有吸引力且有用的課程。您也可以使用優惠券程式碼 FRIENDS10 獲得本課程或您選擇的任何訂閱的 10% 折扣 [![面向 DevOps 工程師的最佳 Linux 課程](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ep78omu3lsyrobjn1ggz.png)](https://academy.zerotomastery.io/a/aff_glpct39t/external?affcode=441520_zytgk2dn) 這是一些**在線學習 Linux 的最佳免費和付費課程**。正如我之前所說,Linux 是任何程式設計師或 IT 專業人員的必備技能。如果您了解 Linux,您可以做更多事情。 它還打開了一扇機會之門,因為大多數現實世界的應用程式都在 Linux 伺服器上執行。學習 Linux 概念的最大好處是它將為您服務很長一段時間。它不會像框架或庫那樣過時。 其他針對程式設計師的**免費線上課程** [5 門學習資料結構和演算法的免費課程](http://javarevisited.blogspot.sg/2018/01/top-5-free-data-structure-and-algorithm-courses-java--c-programmers.html#axzz55lOcYrUM) [為 Java 開發人員提供的 5 門免費 Spring 框架課程](http://www.java67.com/2017/11/top-5-free-core-spring-mvc-courses-learn-online.html) [5 個免費學習 Angular 的線上培訓課程](http://www.java67.com/2018/01/top-5-free-angular-js-online-courses-for-web-developers.html) [5 個免費學習核心 Java 的線上課程](http://javarevisited.blogspot.sg/2017/11/top-5-free-java-courses-for-beginners.html#axzz4zuIICRs9) [學習 Maven 和 Jenkins 的 5 門免費課程](http://www.java67.com/2018/02/6-free-maven-and-jenkins-online-courses-for-java-developers.html) [從頭開始學習 Python 的 5 門免費課程](http://www.java67.com/2018/02/5-free-python-online-courses-for-beginners.html) [學習大資料和 Apache Spark 的 5 門課程](http://javarevisited.blogspot.com/2017/12/top-5-courses-to-learn-big-data-and.html) [5 門學習 Git 和 Github 的免費課程](http://javarevisited.blogspot.sg/2018/01/5-free-git-courses-for-programmers-to-learn-online.html#axzz568Oo1Jao) [學習雲端運算的 5 門最佳課程](https://medium.com/javarevisited/5-best-cloud-computing-courses-to-learn-in-2020-f5f091159401) [解決方案架構師認證的 5 個免費 AWS 練習題](https://javarevisited.blogspot.com/2019/08/top-5-free-aws-solution-architect-Associate-certification-dumps-practice-questions.html) 感謝您到目前為止閱讀這篇文章。如果您喜歡這些免費的 Linux 課程,請與您的朋友和同事分享。如果您有任何問題或回饋,請留言。 > PS --- 如果您只想從課程開始學習 DevOps,我認為《 [5 天學習 Linux 並提升您的職業生涯》](https://click.linksynergy.com/fs-bin/click?id=JVFxdTr9V80&subid=0&offerid=634352.1&type=10&tmpid=14538&RD_PARM1=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Flearn-linux-in-5-days%2F)是最好的開始。 > PS S. --- 如果您已經了解 Linux 並正在考慮如何提高工作效率和速度,那麼您還可以查看我的文章《 [在 Linux 命令行中更快工作的 10 個技巧》](https://javarevisited.blogspot.com/2018/07/10-tips-on-working-fast-in-unix-or-linux.html) ,如果您有其他技巧,也可以分享。 --- 原文出處:https://dev.to/javinpaul/5-free-courses-to-learn-linux-for-beginners-367f

可以使用 Python 和 AI 建構的 25 個專案

今天,我們將介紹 25 個可以使用 Python 和 AI 模型建構的副專案。 大多數專案都會有生產級程式碼,因此您可以學到很多東西。 我們開始做吧! --- [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ------------------------------------------------------------------------- ![打字](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wd10iiofzmt4or4db6ej.png) 大多數初始專案都會使用 Taipy,所以讓我們討論一下這個概念的用例。 Taipy 是一個開源 Python 庫,可用於輕鬆的端到端應用程式開發,具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 需要明確的是,Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 關鍵是性能,而 Taipy 是最佳選擇。 雖然 Streamlit 是一種流行的工具,但在處理大型資料集時,其效能可能會顯著下降,這使得它在生產級使用上不切實際。 另一方面,Taipy 在不犧牲性能的情況下提供了簡單性和易用性。透過嘗試 Taipy,您將親身體驗其用戶友好的介面和高效的資料處理。 ![大資料支持](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xnvk0tozn0lgj083rzcb.gif) Taipy 有許多整合選項,可以輕鬆地與領先的資料平台連接。 ![整合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7yv31uir3erina587zp8.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 他們還使用分散式運算提高了效能,但最好的部分是 Taipy,它的所有依賴項現在都與 Python 3.12 完全相容,因此您可以在使用 Taipy 進行專案的同時使用最新的工具和程式庫。 您可以閱讀[文件](https://docs.taipy.io/en/latest/)。 ![用例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdvnbejf9aivxmqsd3hx.png) 另一個有用的事情是,Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構,您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難,但 Taipy 提供了 10 多個演示教程,其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。我將詳細討論其中一些專案! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4wigid2aokt6spkkoivr.png) 這些用例非常驚人,所以一定要檢查一下。 Taipy 在 GitHub 上有超過 8,500 個 Star,並且處於`v3.1`版本,因此它們正在不斷改進。 https://github.com/Avaiga/taipy Star Taipy ⭐️ --- 1.[實時污染儀表板](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/demos/pollution_sensors/) ----------------------------------------------------------------------------------------- 使用工廠周圍的感測器測量空氣品質的用例,展示 Taipy 儀表板流資料的能力。 資料在另一台伺服器上產生並透過 WebSocket 發送到此 Taipy 應用程式。 然後 Taipy 處理資料並將其顯示在儀表板上。 當收到新資料時,儀表板會即時更新。 ![即時污染儀表板](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a0i6pm0ggx6yb655uvd1.png) 如果您想要有關可視化資料流的教程,請查看[有關多線程的文件](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/tips/multithreading/)。 它討論瞭如何建立發送者腳本和接收者腳本,包括套接字參數等。 它涉及到前端和後端的概念。 查看[現場演示](https://realtime-pollution.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-realtime-pollution Star 即時污染儀表板 ⭐️ --- 2.[詐欺檢測](https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection) -------------------------------------------------------- Taipy 應用程式可分析信用卡交易以偵測詐欺行為。 ![詐欺檢測演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v90fuimlplxuj4llp1zb.png) 它顯示信用卡交易清單。 用戶可以選擇一個日期範圍來預測詐欺。 然後,該應用程式將使用 XGB 模型將潛在的詐欺交易標記為紅色或黃色。 用戶可以選擇一個交易來查看模型預測的解釋,以及客戶的其他交易。 ![詐欺檢測演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8odxbhc9h3z3vzm4i4yk.png) 使用者還可以選擇模型的閾值。閾值是模型輸出,高於該閾值的交易將被視為詐欺。使用者可以根據顯示的混淆矩陣並透過查看誤報和漏報交易來選擇模型。 ![詐欺檢測演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s8ri5h0ky5zie53g2wk7.png) 查看[現場演示](https://fraud-detection.taipy.cloud/Transactions)。 https://github.com/Avaiga/demo-fraud-detection 明星詐欺偵測 ⭐️ --- 3.[新冠儀表板](https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard) --------------------------------------------------------- 這裡使用 2020 年的 Covid 資料集。 頁面顯示有關 COVID-19 的不同圖表和資訊。還有一個預測頁面來預測傷亡人數。 該應用程式包括四個部分,如下所示: > ✅ 國。 - 特定國家/地區的 COVID-19 統計資料。 - 在累積資料視圖和密度資料視圖之間輕鬆切換。 - 用於動態資料探索的互動式長條圖。 - 餅圖顯示病例分佈(確診、復健、死亡)。 ![國家](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/j22qqjmpd39qwwb4it4o.png) > ✅ 地圖。 透過動態可縮放顏色編碼地圖直觀地展示 COVID-19 的影響。 ![地圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4ngdy1pkmujgdel1rz81.png) > ✅ 預測。 透過為不同的預測日期和不同的國家建立場景來產生 COVID-19 預測。 這會分別使用 ARIMA 模型和線性迴歸模型產生 2 個不同的預測(橘色的預測\_x 和綠色的預測\_y)。 透過指定名稱、指定預測日期、選擇國家/地區並點擊「提交」按鈕繼續來啟動新場景。 您可以在“結果”部分的“場景”選項卡中存取它。 ![預測](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8idl5ys0zhkztexujcmh.png) > ✅ 世界。 全球 COVID-19 統計資料透過折線圖和圓餅圖進行匯總。透過更改`Absolute`和`Relative`之間的切換可以看到 Covid 國家/地區影響的比較。 ![世界](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y9kd3rjxa7qjqne798ua.png) 總的來說,對於您的業餘專案和建立非常酷的專案來說,這是一個非常有用的應用程式:) 您可以查看[現場演示](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country)。 https://github.com/Avaiga/demo-covid-dashboard Star Covid 儀表板 ⭐️ --- 4.[建立 LLM 聊天機器人](https://github.com/Avaiga/demo-chatbot) -------------------------------------------------------- 該演示展示了 Taipy 使最終用戶能夠使用 LLM 執行推理的能力。在這裡,我們使用 GPT-3 建立一個聊天機器人,並將對話顯示在互動式聊天介面中。 ![法學碩士聊天機器人](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/olaw6u8w3fj2wrg0au2r.png) 下面給出了主要函數,該函數將字串提示(即用戶訊息)作為輸入,並從 LLM 傳回回應字串。 ``` def request(state: State, prompt: str) -> str: """ Send a prompt to the GPT-3 API and return the response. Args: - state: The current state. - prompt: The prompt to send to the API. Returns: The response from the API. """ response = state.client.chat.completions.create( messages=[ { "role": "user", "content": f"{prompt}", } ], model="gpt-3.5-turbo", ) return response.choices[0].message.content ``` 您可以閱讀有關如何建立此 LLM 聊天機器人的[完整文件](https://docs.taipy.io/en/release-3.0/knowledge_base/tutorials/chatbot/)。 最好的部分是,您可以根據您的使用情況輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。 您可以查看[現場演示](https://demo-llm-chat.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-chatbot 明星聊天機器人 ⭐️ --- 5.[即時人臉辨識](https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition) ----------------------------------------------------------- 該演示將人臉辨識無縫整合到我們的平台中,借助 OpenCV 庫,使用網路攝影機提供即時人臉偵測體驗。 ![即時人臉辨識](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qs9kpit8byxsqq67mhql.png) 您可以非常輕鬆地使用它: A。打開應用程式時,您會透過網路攝影機看到自己。你的臉周圍有一個紅色方塊,上面寫著別人的名字。 b.透過點擊`Capture`按鈕並多次輸入您的名字來訓練模型辨識您。 C。現在點選`Re-train`按鈕。現在應該會出現您的名字。模型現在認出了您。 查看[現場演示](https://face-recognition.taipy.cloud/)。 確保在瀏覽器中啟用相機設置,這是首要條件! 進行人臉偵測和人臉辨識的程式碼位於`src/demo/faces.py`下。自述文件中提供了完整的目錄結構。 https://github.com/Avaiga/demo-face-recognition 明星人臉辨識 ⭐️ --- 6.[庫存可視化](https://github.com/Avaiga/demo-stock-visualization) ------------------------------------------------------------- 在金融市場領域,資料為王。快速、輕鬆地視覺化歷史股票資料並做出預測的能力對於投資者和金融分析師來說至關重要。 這是一個股票資料儀表板,具有互動式視覺元素,可以視覺化歷史股票資料並對 1 至 5 年內的股票進行預測。 ![庫存視覺化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dz5jagdfvcnup1jq7qgx.png) 由 Facebook 使用 Taipy 和[Prophet Library](https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html)建構。此示範適用於高於 3.8 的 Python 版本。 您可以這樣使用它: A。選擇您想要預測的股票程式碼。 b.打開歷史資料面板。 C。選擇預測週期(從 1 到 5)。 d.點選`PREDICT`按鈕。 e.在預測資料面板中查看您的預測。 F。使用不同的程式碼重複嘗試以比較結果。 您也可以透過點擊底部的`More info`按鈕以表格形式取得預測範圍。 您可以在[src 目錄](https://github.com/Avaiga/demo-stock-visualization/tree/develop/src)下找到負責的主要原始碼。 這個完全互動的 Web 應用程式只需不到 120 行 Python 程式碼即可建立。 查看[現場演示](https://stock-visualization.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-stock-visualization 明星股票視覺化 ⭐️ --- 7.[情感分析](https://github.com/Avaiga/demo-sentiment-analysis)。 ------------------------------------------------------------ 情感分析就像一個機器人,可以從人們的言語中讀出他們的感受。 它會根據快樂、悲傷或憤怒等字眼來判斷它們的感覺是好是壞。然後,它告訴我們大多數人在說話時是高興還是悲傷。 因此,只需看看人們所說的內容,它就可以幫助我們了解人們對事物(例如電影或遊戲)的感受! 簡而言之,它是自然語言處理(NLP)中的一種技術,用於確定文本中傳達的情緒基調。它可以幫助企業和個人更好地掌握書面內容所表達的情感和語氣。 結果是一個兩頁的應用程式,它使用情感分析模型來分析輸入和整個文本。 第一頁分析使用者輸入,而第二頁讓使用者選擇要上傳的檔案(文字)。該文本將被分析並顯示背後的情感。 > ✅ 第 1 頁:Line - 分析使用者輸入 我們的情緒分析應用程式的初始頁面名為“Line”,用於即時分析使用者輸入。無論是簡短的句子還是較長的段落,只需將文字輸入或貼到輸入框中,Taipy 就會快速評估文本中傳達的情感。 ![第1頁情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/826k2if80arn6y3uz3dz.png) > ✅ 文字 - 上傳和分析文字文件 第二個頁面名為“文字”,允許使用者上傳整個文字檔案 (.txt) 以進行全面的情感分析。 用戶可以從他們的設備中選擇一個文字文件,該應用程式將提供對整個文件所表達的情緒的洞察。 此功能對於處理較長的文字(例如文章、報告或廣泛的客戶回饋)非常有用。 ![第2頁情緒分析](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nb3xmtfi7fz6vm8807ph.png) 您可以查看[現場演示](https://sentiment-analysis.taipy.cloud/line)。 https://github.com/Avaiga/demo-sentiment-analysis 明星情感分析 ⭐️ --- 8.[漂移檢測](https://github.com/Avaiga/demo-drift-detection)- 檢測糖尿病資料集中的漂移。 ----------------------------------------------------------------------- ![漂移檢測](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ey1f4ygskvkk6dwqc2c8.png) 資料漂移是主要在機器學習中使用的概念,其中推理資料的分佈偏離訓練資料的分佈。 各種因素,例如底層資料來源的變化、資料收集過程的變化或資料儲存過程的變化,都可能導致資料漂移。 這通常會導致稱為訓練服務偏差的效能問題,其中用於推理的模型不用於推理資料的分佈並且無法泛化。 存在統計測試來檢測資料集中的漂移。這些檢定計算兩個系列來自同一分佈的機率。如果機率低於閾值,我們認為存在漂移。 如何使用該應用程式? ✅ 選擇比較資料集。 在這裡,我們選擇 data\_big,這是一個與參考資料集類似的資料集,但其中的行具有較高的血壓值。我們在血壓分佈圖上看到,與綠色參考資料集相比,紅色比較資料集的分佈向右移動。 ![資料集](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r1752b8elnpwalycyex4.png) ✅ 按一下此處執行場景。 ![執行應用程式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cel6qa0xxiplxgghwhyi.png) ✅ 在頁面底部可視化結果。 在這裡,我們看到血壓列的柯爾莫哥洛夫檢定的 p 值低於 0.05,這意味著兩個血壓資料集來自同一分佈的機率低於 5%。我們可以拒絕兩個資料集來自相同分佈的假設,並得出血壓列存在漂移的結論。 ![視覺化](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0mh8lftfjiypr27p10ec.png) 您可以按照下面所附的即時示範中的步驟操作,並在 GitHub 上查看原始程式碼。 這使用資料管道來比較資料集並檢測漂移。 ![資料管道](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7s7v5hpicjyoe2eojwx8.png) 查看[現場演示](https://drift-detection.taipy.cloud/)。 https://github.com/Avaiga/demo-drift-detection 星漂移偵測 ⭐️ --- 9.[錢包明智](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE) ---------------------------------------------------------- ![錢包明智](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vva4tu9dxrz9fgaiavlb.png) WalletWise 就像是我們財務的友善幫手,幫助我們追蹤收入和支出。它使用 Gemini 進行交易,使用 Taipy 來了解支出。 一些不錯的功能是: ✅ 使用者可以輸入他們的收入和支出以及部門作為標題。這使他們能夠了解和探索他們從哪個部門賺了多少錢以及在哪個部門花了多少錢。 ✅ 對使用者的收入和支出進行分析,以數學方式顯示,並顯示 7 個做出更好、更明智的財務決策的提示。 ✅ 實現了一個視覺化工具,您可以在其中看到您賺錢的不同標題和您花錢的不同標題。 這是一個非常優秀的用例,並且在創造力方面非常好。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE?tab=readme-ov-file#installation)並查看[專案演示](https://github.com/Ujj1225/from_Taipy-walletWISE?tab=readme-ov-file#demo)。 https://github.com/Ujj1225/from\_Taipy-walletWISE Star WalletWise ⭐️ --- 10.[太皮象棋](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess) ---------------------------------------------------------- ![棋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xasxqldf7z1q5ie3r4nn.png) 所有應用程式中我最喜歡的一個,因為我喜歡國際象棋。哈哈! 這是一個基於20,000盤棋的國際象棋視覺化工具。您可以查看所有比賽、他們參加的開局、對手、表現最好的開局以及最成功的開局。 您可以查看資料的熱圖和圖表。 ![總移動熱圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jh1llp4vx24xtxjji042.png) 總移動熱圖 ![棋子的第一個動作](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5s9do6lop5immbmjtqwa.png) 棋子的第一個動作 您可以觀看 Korie 的[示範](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess?tab=readme-ov-file#demo)。我愛它 :) 這清楚地表明我們使用 Taipy 的可能性沒有限制。 https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess Star Taipy Chess ⭐️ --- 11.[奧運獎牌](https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App) ---------------------------------------------------------------- ![奧運獎牌](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qkl0llaopepdb1s2jxy2.png) 這是一個 Taipy 儀表板,顯示從現代奧運會開始到 2024 年初頒發的奧運獎牌資訊(即不包括 2024 年巴黎奧運會)。 ✅ 儀表板有兩個選項卡: - 一個選項卡顯示所有奧運獎牌的總結資料 - 第二個選項卡重點關注奧林匹克委員會(國家,但也包括特別委員會,例如難民委員會等)獲得的獎牌。 它還具有多種類型的圖表,例如長條圖、旭日圖、折線圖、分區統計圖和網格圖。 另外,儀表板會根據所選年份和區域類型動態更新資料。 您可以在這裡觀看演示! https://www.youtube.com/watch?v=\_1X7etBFTk0 其中涉及到許多概念,而 Eric 實現了一個非常優秀的用例! https://github.com/enarroied/Olympic-Medals-Taipy-App 奧運明星獎牌 ⭐️ --- 12. [GPT Researcher](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher) - 基於 GPT 的線上研究自主代理。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![GPT研究員](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4vbqw84mrere5bcfalhk.png) GPT Researcher 是領先的自主代理,負責處理從準確的來源收集到研究結果組織的一切事務。 好的一點是它也引用了研究結果的來源,從而提高了可信度。我喜歡整個概念:) 一些瘋狂的功能是: ✅ 可以產生長而詳細的研究報告(超過2K字)。 ✅ 每項研究總結 20 多個網路資源,以形成客觀和事實的結論。 ✅ 包括易於使用的網路介面(HTML/CSS/JS)。 ✅ 透過 JavaScript 支援抓取網路資源。 ✅ 追蹤存取和使用的網路資源的追蹤和上下文。 ✅ 將研究報告匯出為 PDF、Word 等。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t0o49xyzfmzuvmlotgal.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install gpt-researcher ``` 您可以這樣使用它。 ``` from gpt_researcher import GPTResearcher query = "why is Nvidia stock going up?" researcher = GPTResearcher(query=query, report_type="research_report") # Conduct research on the given query await researcher.conduct_research() # Write the report report = await researcher.write_report() ``` 請閱讀下面隨附的[安裝說明](https://github.com/assafelovic/gpt-researcher?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-getting-started)和快速入門指南。 如果您想了解架構的細節,代理商會利用 gpt3.5-turbo 和 gpt-4-turbo(128K 上下文)來完成研究任務。我們僅在必要時才使用每種方法來優化成本。研究任務平均需要大約 3 分鐘才能完成,成本約為 0.1 美元。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/1ls54ua4d3nhn473ek04.png) 您可以閱讀官方部落格了解[GPT Researcher 的工作原理](https://docs.tavily.com/blog/building-gpt-researcher)。 您可以閱讀[常見問題](https://docs.tavily.com/docs/faq)以了解有關準確性等的更多資訊。 您可以閱讀[文件](https://docs.tavily.com/docs/gpt-researcher/getting-started)並存取他們的[官方網站](https://gptr.dev/)。 在這裡觀看演示! ![GPT 研究員演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2xfgnes109mqfyk0r3uq.gif) 它在 GitHub 上有 8700 顆星,並且正在不斷改進。 https://github.com/assafelovic/gpt-researcher GPT 明星研究員 ⭐️ --- 13.[私人 GPT](https://github.com/zylon-ai/private-gpt) - 在沒有網路的情況下詢問有關您的文件的問題。 ---------------------------------------------------------------------------- ![私有GPT](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0nshjqmm5xq6kgqkgfdc.png) PrivateGPT 是一個可立即投入生產的 AI 專案,即使在沒有網路連線的情況下,您也可以使用大型語言模型 (LLM) 的功能來詢問有關文件的問題。 100% 私有意味著任何時候都沒有資料離開您的執行環境。 API 分為兩個邏輯區塊: A。高級 API,抽象化了 RAG(檢索增強生成)管道實現的所有複雜性: - 文件攝取:內部管理文件解析、分割、元資料擷取、嵌入產生和儲存。 - 使用所攝取文件中的上下文進行聊天和完成:抽像上下文檢索、提示工程和回應產生。 b.低階 API,允許高階用戶實現複雜的管道: - 嵌入生成:基於一段文字。 - 上下文區塊檢索:給定查詢,從攝取的文件中傳回最相關的文字區塊。 您可以閱讀[安裝指南](https://docs.privategpt.dev/installation/getting-started/installation)來開始。 您可以閱讀[文件](https://docs.privategpt.dev/overview/welcome/introduction)以及所涉及的[詳細架構](https://github.com/zylon-ai/private-gpt?tab=readme-ov-file#-architecture)。 PrivateGPT 現在正在發展成為產生 AI 模型和原語的網關,包括補全、文件攝取、RAG 管道和其他低階建置塊。 他們在 GitHub 上擁有超過 51,000 顆星,並且發展迅速。 https://github.com/zylon-ai/private-gpt 明星私人 GPT ⭐️ --- [14.facefusion](https://github.com/facefusion/facefusion) - 下一代臉部交換器和增強器。 ------------------------------------------------------------------------- ![臉部融合](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ea0w92sm51da799632vr.png) 這是下一代臉部交換器和增強器。有多種用途,您可以輕鬆做到。 他們還提供了一個[研討會部分](https://docs.facefusion.io/workshop),您可以在其中了解如何建立 UI 元件和定義框架處理器。 例如,這就是建立 UI 元件的方式。 ``` // create a new file facefusion/uis/components/example.py // Implement the essential methods of the UI component from typing import Optional import gradio from facefusion.uis.typing import Update EXAMPLE_IMAGE : Optional[gradio.Image] = None def render() -> None: global EXAMPLE_IMAGE EXAMPLE_IMAGE = gradio.Image() def listen() -> None: EXAMPLE_IMAGE.change(update, inputs = EXAMPLE_IMAGE, outputs = EXAMPLE_IMAGE) def update() -> Update: return gradio.update() ``` 您只需加入該元件即可。 ``` from facefusion.uis.components import example ``` ![作坊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lxznqz8rg23q4tb2brne.png) 安裝可能有點複雜,所以我建議根據您使用的特定環境閱讀[安裝指南](https://docs.facefusion.io/installation)。 您可以使用此命令檢查基準測試。 ``` python run.py --ui-layouts benchmark ``` ![基準](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdc3s7xwjxoukee784ds.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.facefusion.io/)並了解有關[技術術語的](https://docs.facefusion.io/knowledgebase/technical-terms)更多資訊。 他們在 GitHub 上擁有超過 14k 個 star,並且發布了`v2.5`版本。 https://github.com/facefusion/facefusion 明星facefusion ⭐️ --- 15. [H2O LLMStudio](https://github.com/h2oai/h2o-llmstudio) - 用於微調 LLM 的無程式碼 GUI。 --------------------------------------------------------------------------------- ![H2O法學碩士工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a03nefeobwwf9bkhcgwg.png) H2O LLM Studio 是一個開源、無程式碼的 LLM 圖形使用者介面 (GUI),專為微調最先進的大型語言模型而設計。 微調預訓練的語言模型需要編碼專業知識以及有關模型及其超參數的廣泛知識,但是,H2O LLM Studio 使 NLP 從業者能夠輕鬆微調他們的 LLM,無需編碼,並且比定制具有更好的靈活性。 H2O LLM Studio 還可讓您與微調模型聊天並接收有關模型效能的即時回饋。 NLP 從業者和資料科學家尤其可能會發現輕鬆有效地建立和微調大型語言模型很有用。您可以閱讀[詳細的效能統計資料](https://h2oai.github.io/h2o-llmstudio/get-started/llm-studio-performance)及其雲端[架構](https://docs.h2o.ai/haic-documentation/overview/architecture)。 如果您正在開始,我建議您觀看此內容! https://www.youtube.com/watch?v=u48QaIAIFw4 您可以閱讀有關[核心功能的](https://h2oai.github.io/h2o-llmstudio/get-started/core-features)訊息,例如: ✅ 無程式碼微調 ✅ 高度可自訂 ✅ 關於模型性能的即時回饋 您可以使用以下命令啟動 H2O LLM Studio。 ``` make llmstudio ``` 如果你不知道這些概念,他們也有[清晰的概念指南,](https://h2oai.github.io/h2o-llmstudio/concepts)包括 Generative AI、LoRA、Quantization、LLM Backbone 等等。 您可以閱讀[文件](https://docs.h2o.ai/haic-documentation/)。 您可以使用它非常輕鬆且符合標準地製作一個副專案。 他們在 GitHub 上有 3,600 顆星,並且發布了`v1.5`版本。 https://github.com/h2oai/h2o-llmstudio 明星 H2O LLMStudio ⭐️ --- 16. [Mac 上的語音助理](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator)- 您的語音控制 Mac 助理。 -------------------------------------------------------------------------------- ![GPT自動機](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/rdzv06jnr3z33s7qll5k.png) 您的語音控制 Mac 助理。 GPT Automator 可讓您使用語音在 Mac 上執行任務。例如,打開應用程式、尋找餐廳、綜合資訊。太棒了:D 它是在倫敦黑客馬拉松期間建構的。 它有兩個主要部分: A。語音命令:它使用本地執行的 Whisper(Buzz 的一個分支)來產生命令。 b.命令到行動:您向配備了我們編寫的自訂工具的 LangChain 代理程式發出命令。這些工具包括使用 AppleScript 控制電腦的作業系統以及使用 JavaScript 控制活動瀏覽器。最後,就像任何優秀的人工智慧一樣,我們讓代理商使用 AppleScript 說出最終結果「{Result}」(如果您以前沒有使用過,請嘗試在 Mac 終端機中輸入「Hello World!」)。 我們製作了一個自訂工具,讓法學碩士使用 AppleScript 控制電腦。提示符是文件字串: ``` @tool def computer_applescript_action(apple_script): """ Use this when you want to execute a command on the computer. The command should be in AppleScript. Here are some examples of good AppleScript commands: Command: Create a new page in Notion AppleScript: tell application "Notion" activate delay 0.5 tell application "System Events" to keystroke "n" using {{command down}} end tell ... Write the AppleScript for the Command: Command: """ p = subprocess.Popen(['osascript', '-'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) stdout, stderr = p.communicate(applescript.encode('utf-8')) if p.returncode != 0: raise Exception(stderr) decoded_text = stdout.decode("utf-8") return decoded_text ``` 如果您想知道它是如何運作的,GPT Automator 使用 OpenAI 的 Whisper 將您的音訊輸入轉換為文字。然後,它使用LangChain Agent 選擇一組操作,包括使用OpenAI 的GPT-3(“text-davinci-003”)從提示符號產生AppleScript(用於桌面自動化)和JavaScript(用於瀏覽器自動化)命令,然後執行產生的腳本。 請記住,這不適用於生產用途。該專案執行從自然語言產生的程式碼,可能容易受到提示注入和類似的攻擊。這項工作是作為概念驗證而進行的。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/chidiwilliams/GPT-Automator?tab=readme-ov-file#instructions)。 讓我們看看一些提示及其作用: ✅ 求計算結果。 > 提示:“2 + 2 是什麼?” 它將編寫 AppleScript 開啟計算器並輸入 5 \* 5。 ✅ 尋找附近的餐廳。 > 提示:“查找我附近的餐廳” 它將打開 Chrome,谷歌搜尋附近的餐廳,解析頁面,然後返回最上面的結果。有時它很厚顏無恥,反而會打開谷歌地圖結果並說「最好的餐廳是谷歌地圖頁面頂部的餐廳」。其他時候,它會打開 Google 上的頂部連結 - 並卡在 Google 可存取性頁面上... 以下是執行時列印到終端的內容: ``` Command: Find a great restaurant near Manchester. > Entering new AgentExecutor chain... I need to search for a restaurant near Manchester. Action: chrome_open_url Action Input: https://www.google.com/search?q=restaurant+near+Manchester Observation: Thought: I need to read the page Action: chrome_read_the_page Action Input: Observation: Accessibility links Skip to the main content ... # Shortned for brevity Dishoom Manchester 4.7 (3.3K) · £££ · Indian 32 Bridge St · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Stylish eatery for modern Indian fare San Carlo 4.2 (2.8K) · £££ · Italian 42 King St W · Near John Rylands Library Closes soon ⋅ 11 pm Posh, sceney Italian restaurant Turtle Bay Manchester Northern Quarter 4.7 Thought: I now know the final answer Final Answer: The 15 best restaurants in Manchester include El Gato Negro, Albert's Schloss, The Refuge, Hawksmoor, On The Hush, Dishoom, Banyan, Zouk Tea Room & Grill, Edison Bar, MyLahore Manchester, Turtle Bay Manchester Northern Quarter, San Carlo, The Black Friar, Mana, and Tast Cuina Catalana. ``` 我不能保證這些餐廳值得,請自行承擔風險。哈哈! ✅ 如果您要求 GPT Automator 擦除您的計算機,它會的。 是的,如果您要求的話,它會擦除您的電腦! 我內心的自我尖叫著要這麼做:) 您可以在這裡查看完整的演示! https://www.loom.com/share/7bfa82c604f3412fbbb04191ce2ae12f --- 17. [RepoChat](https://github.com/pnkvalavala/repochat) - 支援 GitHub 儲存庫互動的聊天機器人助理。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![重新聊天](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3gf9bjn2a47f1t43aiju.png) Repochat 是一個互動式聊天機器人專案,旨在使用大型語言模型 (LLM) 參與有關 GitHub 儲存庫的對話。 它允許用戶進行有意義的討論、提出問題並從 GitHub 儲存庫檢索相關資訊。本自述文件提供了在本機電腦上設定和使用 Repochat 的逐步說明。 他們建立了兩個具有不同功能的分支,這對我來說有點新鮮。 ✅ Repochat 的主要分支被設計為完全在您的本機電腦上執行。此版本的 Repochat 不依賴外部 API 呼叫,並且可以更好地控制您的資料和處理。如果您正在尋找獨立的解決方案,那麼主分支就是您的最佳選擇。 ✅ Repochat 的雲端分支主要依賴對外部服務的 API 呼叫來進行模型推理和儲存。它非常適合那些喜歡基於雲端的解決方案並且不想設定本地環境的人。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/pnkvalavala/repochat?tab=readme-ov-file#installation)。 Repochat 讓您與聊天機器人進行對話。您可以提出問題或提供輸入,聊天機器人將從向量資料庫中檢索相關文件。 然後,它將您的輸入以及檢索到的文件傳送到語言模型以產生回應。 預設情況下,我已將模型設為`codellama-7b-instruct` ,但您可以根據計算機的速度更改它,甚至可以嘗試 13b 量化模型進行回應。 聊天機器人在對話過程中保留記憶以提供上下文相關的回應。 您可以查看[即時網站](https://repochat.streamlit.app/),您可以使用 API 金鑰進行檢查。 你可以觀看這個演示! ![示範](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/o7ndxqpwkkww4f5qudiq.gif) 如果您想查看的話,我找到了另一種[選擇](https://github.com/peterw/Chat-with-Github-Repo)。 Repochat 擁有 200 多顆星,並部署在 Streamlit 上。 https://github.com/pnkvalavala/repochat 明星 RepoChat ⭐️ --- 18. [myGPTReader](https://github.com/madawei2699/myGPTReader) - 閱讀並與 AI 機器人聊天。 ------------------------------------------------------------------------------ ![我的GPT閱讀器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/58doii8daomf54te5eca.png) myGPTReader 是 Slack 上的機器人,可以閱讀和總結任何網頁、文件(包括電子書),甚至來自 YouTube 的影片。它可以透過語音與您交流。 一些有價值的功能是: ✅ 使用 myGPTReader 透過對話快速閱讀和理解任何網頁內容,甚至是影片(目前僅支援帶有字幕的 YouTube 影片)。 ![讀者](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x626mtnvqr5vw43938iw.gif) ✅ 使用 myGPTReader 快速閱讀任何文件的內容,支援電子書、PDF、DOCX、TXT 和 Markdown。 ![文件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5am7njxco7vhronuirgu.gif) ✅ 透過與 myGPTReader 語音對話來練習外語,它可以成為您的私人導師,支援中文、英語、德語和日語。 ![嗓音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/40pzlgtuhcyxgwa1z2gs.gif) ✅ 內建大量提示模板,使用它們可以更好地與chatGPT對話。 ![問](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ehgn218hwewzeft98xkp.gif) ✅ myGPTReader 每天都會發出最新的熱門新聞,並自動產生摘要,讓您快速了解今日熱點。 您可以造訪[官方網站](https://www.myreader.io/)。 您可以加入擁有超過 5000 名會員的儲存庫上的 Slack 頻道,免費體驗所有這些功能。 它們在 GitHub 上有 4.4k 顆星,並且像此列表中的其他專案一樣使用 Python 建置。 https://github.com/madawei2699/myGPTReader 星 myGPTReader ⭐️ --- 19. [Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker) - 將 PDF 快速且高精度地轉換為 Markdown。 --------------------------------------------------------------------------------- ![標記](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9kpdu6jh9qmax5cikbah.png) Marker 將 PDF、EPUB 和 MOBI 轉換為 Markdown。它比牛軋糖快 10 倍,在大多數文件上更準確,並且產生幻覺的風險較低。 我們都知道這有多大幫助,尤其是對於研究論文來說。 ✅ 支援一系列 PDF 文件(針對書籍和科學論文進行了最佳化)。 ✅ 刪除頁首/頁尾/其他工件。 ✅ 將大多數方程式轉換為乳膠。 ✅ 設定程式碼區塊和表格的格式。 ✅ 支援多種語言(儘管大多數測驗是用英語完成的)。請參閱 settings.py 以取得語言列表,或新增您自己的語言列表。 ✅ 適用於 GPU、CPU 或 MPS。 他們也清楚地記錄了[範例](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#examples)以及 Marker 和 Nougat 的結果。 ![基準](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nqtl447c9h0taisbj8hl.png) 性能結果採用標記和牛軋糖設置,因此它們在 A6000 上均佔用約 3GB 的 VRAM。 閱讀速度和準確性[基準測試](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#benchmarks)以及有關如何執行您自己的基準測試的說明。 例如,請參閱此 PDF: [Think Python](https://greenteapress.com/thinkpython/thinkpython.pdf)和[Marker](https://github.com/VikParuchuri/marker/blob/master/data/examples/marker/thinkpython.md) vs [Nougat](https://github.com/VikParuchuri/marker/blob/master/data/examples/nougat/thinkpython.md)的 markdown 檔案。 閱讀[安裝說明](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#installation)。 他們也記錄瞭如何正確使用它: - [轉換單一文件](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#convert-a-single-file) - [轉換多個文件](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#convert-multiple-files) - [在多個 GPU 上轉換多個文件](https://github.com/VikParuchuri/marker?tab=readme-ov-file#convert-multiple-files-on-multiple-gpus) 他們在 GitHub 上有 8k+ 星,我認為它不再被維護了。 https://github.com/VikParuchuri/marker 星標 ⭐️ --- 20. [Instrukt](https://github.com/blob42/Instrukt) - 終端機中整合人工智慧。 ---------------------------------------------------------------- ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wsk64pf5yuosui91tmz9.png) Instrukt是一個基於終端的AI整合環境。它提供了一個平台,用戶可以: - 建立並指導模組化人工智慧代理。 - 產生問答的文件索引。 - 建立工具並將其附加到任何代理程式。 用自然語言指導它們,並且為了安全起見,在安全容器(目前使用 Docker 實作)中執行它們,以在其專用的沙盒空間中執行任務。 使用`Langchain` 、 `Textual`和`Chroma`建構。 開始使用以下命令。 ``` pip install instrukt[all] ``` ![指示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r3aza7hnlji7hbi2o0js.gif) 有許多令人興奮的功能,例如: - 基於終端的介面,讓強力鍵盤使用者無需離開鍵盤即可指示 AI 代理。 - 對您的資料建立索引並讓代理程式檢索它以進行問答。您可以使用簡單的 UI 建立和組織索引。 - 索引建立將自動偵測程式語言並相應地優化拆分/分塊策略。 - 在安全的 Docker 容器內執行代理程式以確保安全和隱私。 - 整合的 REPL-Prompt 可實現與代理程式的快速交互,以及用於開發和測試的快速回饋循環。 - 您可以使用自訂命令自動執行重複任務。它還具有內建的提示/聊天歷史記錄。 您可以閱讀有關所有[功能的](https://github.com/blob42/Instrukt?tab=readme-ov-file#features)資訊。 您可以閱讀[安裝指南](https://blob42.github.io/Instrukt/install.html)。 您還可以使用內建的 IPython 控制台來除錯和內省代理,這是一個簡潔的小功能。 ![控制台除錯](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qaan8np68e3fk1yueexm.png) Instrukt 已獲得 AGPL 許可證,這意味著任何人都可以將其用於任何目的。 可以肯定地說,Instrukt 是您觸手可及的終端人工智慧指揮官。 這是一個新專案,因此他們在 GitHub 上有大約 200 多顆星,但用例非常好。 https://github.com/blob42/Instrukt 舊指令 ⭐️ --- 21.[微代理](https://github.com/aymenfurter/microagents)- 能夠自我編輯提示的代理。 ------------------------------------------------------------------ ![微代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nuxv03dgb03s04dkmkm9.png) 它是一個實驗框架,用於動態建立自我改進的代理來回應任務。 微代理代表了一種建立自我改進代理的新方法。小型微服務大小(因此稱為微代理)代理是根據用戶分配給助手的任務動態生成的,評估其功能,並在成功驗證後存儲以供將來重用。 這使得跨聊天會話的學習成為可能,使系統能夠獨立推斷任務執行的方法。 這是使用`Python` 、 `OpenAI's GPT-4 Turbo`和`Text-Embedding-Ada-002`建構的。 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#installation)。他們提到您應該擁有一個可以存取 gpt-4-turbo 和 text-embedding-ada-002 的 OpenAI 帳戶。 讓我們看一個獲取天氣預報代理的範例。 ``` You are an adept weather informant. Fetch the weather forecast by accessing public API data using this Python code snippet: ``python import requests import json def fetch_weather_forecast(location, date): response = requests.get(f"https://api.met.no/weatherapi/locationforecast/2.0/compact?lat={location[0]}&lon={location[1]}") weather_data = response.json() for day_data in weather_data['properties']['timeseries']: if date in day_data['time']: print(day_data['data']['instant']['details']) break `` # Example usage: fetch_weather_forecast((47.3769, 8.5417), '2024-01-22T12:00:00Z') Note: Replace the (47.3769, 8.5417) with the actual latitude and longitude of the location and the date string accordingly. ``` 如果您想知道如何建立代理,那麼此架構圖將對此進行解釋。 ![圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7oi4fbt6e5qauqo293qt.png) 您可以看到[工作演示](https://github.com/aymenfurter/microagents?tab=readme-ov-file#demo)。 他們在 GitHub 上有大約 700 顆星,值得一看。 https://github.com/aymenfurter/microagents 明星微代理 ⭐️ --- 22. [Resume Matcher](https://github.com/srbhr/Resume-Matcher) - 一個改進你的履歷的免費工具。 ------------------------------------------------------------------------------ ![履歷表匹配器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/av3u7dd3d3rm7k108w7i.png) Resume Matcher 是一款開源免費工具,可用於完善您的履歷。根據職位描述自訂您的履歷。找到匹配的關鍵字,提高可讀性,並深入了解您的履歷。 它是如何運作的? 履歷表匹配器使用 Python 讀取您的履歷和職位描述,就像 ATS 一樣。 它建議透過以下方式進行更改,使您的履歷適合 ATS: ✅ 解析:它使用 Python 分解你的履歷和工作描述。 ✅ 關鍵字提取:該工具從職位描述中尋找重要關鍵字,例如技能和資格。 ✅ 關鍵術語提取:辨識職位描述中的主題以了解其上下文。 ✅ 向量相似度:使用 FastEmbedd,它將您的履歷與職位描述進行比較,看看它們的匹配程度。配對得越好,通過 ATS 篩選的機會就越高。 ![使命](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kintryj2685slbya98zr.png) 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/srbhr/Resume-Matcher?tab=readme-ov-file#how-to-install)。 您可以查看[現場演示](https://resume-matcher.streamlit.app/)或自述文件中附帶的演示。 Resume Matcher 是由 Saurabh Rai 建立的一個令人驚嘆的專案,他還在 DEV 上寫了很棒的帖子! 它在 GitHub 上有 4.5k 顆星,並且仍然維護良好。 https://github.com/srbhr/Resume-Matcher 明星簡歷匹配器 ⭐️ --- 23.[背景移除器](https://github.com/nadermx/backgroundremover)- 讓您可以透過簡單的 CLI 使用 AI 從影像和影片中移除背景。 ------------------------------------------------------------------------------------------ ![背景去除劑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v8bppslk45ci383wpman.png) 這是一個使用 AI 從圖像和影片中刪除背景的命令列工具。 首先從 pypi 安裝 backgroundremover。 ``` pip install --upgrade pip pip install backgroundremover ``` 也可以在不透過 pip 安裝的情況下執行它,只需克隆 git 以在本地啟動虛擬環境安裝要求並執行。 您可以使用的一些命令: - 從本機檔案圖像中刪除背景 ``` backgroundremover -i "/path/to/image.jpeg" -o "output.png" ``` - 從本地影片中刪除背景並將其覆蓋在圖像上 ``` backgroundremover -i "/path/to/video.mp4" -toi "/path/to/videtobeoverlayed.mp4" -o "output.mov" ``` 您可以檢查可以透過 CLI 使用的所有[命令](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#usage-as-a-cli)。 您甚至可以將它用作圖書館。 ``` from backgroundremover.bg import remove def remove_bg(src_img_path, out_img_path): model_choices = ["u2net", "u2net_human_seg", "u2netp"] f = open(src_img_path, "rb") data = f.read() img = remove(data, model_name=model_choices[0], alpha_matting=True, alpha_matting_foreground_threshold=240, alpha_matting_background_threshold=10, alpha_matting_erode_structure_size=10, alpha_matting_base_size=1000) f.close() f = open(out_img_path, "wb") f.write(img) f.close() ``` 您可以閱讀[安裝說明](https://github.com/nadermx/backgroundremover?tab=readme-ov-file#installation)並觀看[現場演示](https://www.backgroundremoverai.com/)。 > 輸入與輸出。 ![輸入影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b0rwjaxxw460lugle5z2.png) 他們在 GitHub 上有 6k star,我們絕對可以用它來學習一些重要的概念。 https://github.com/nadermx/backgroundremover 明星背景去除器 ⭐️ --- 24. [Tkinter Designer](https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer) - 建立 Python GUI 的簡單快速的方法。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- ![Tkinter 設計師](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9dt5ij4fu948yz4fwnqc.png) Tkinter Designer 的建立是為了加快 Python 中的 GUI 開發過程。它使用著名的設計軟體Figma,讓用Python建立漂亮的Tkinter GUI變得輕而易舉。 Tkinter Designer 使用 Figma API 來分析設計檔案並建立 GUI 所需的對應程式碼和檔案。 如果您想知道它是如何工作的? 使用者唯一需要做的就是使用 Figma 設計一個介面,然後將 Figma 檔案 URL 和 API 令牌貼到 Tkinter Designer 中。 Tkinter Designer 將自動產生在 Tkinter 中建立 GUI 所需的所有程式碼和映像。 ![怎麼運作的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lb2pjsige0b9w5rynipm.png) 您可以閱讀逐步指南\](https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer/blob/master/docs/instructions.md),了解如何正確使用它,該指南有多種語言版本。 您可以在這裡觀看演示! https://www.youtube.com/watch?v=Qd-jJjduWeQ 他們還展示了您可以使用它輕鬆複製的[網站範例](https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer?tab=readme-ov-file#-examples)。 ![網站範例](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vdiyhj08bwatasonpekm.png) 它們在 GitHub 上有 8,300 顆星,並被大約 100 名開發人員使用。 https://github.com/ParthJadhav/Tkinter-Designer Tkinter 明星設計師 ⭐️ --- 25. [Open Interpreter](https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter) - 電腦自然語言介面。 --------------------------------------------------------------------------------------- ![打開解釋器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/av7udc5fibj1wz88w0u8.png) Open Interpreter 允許法學碩士在本地執行程式碼(Python、Javascript、Shell 等)。您可以在安裝後執行 $terpreter,透過終端機中類似 ChatGPT 的介面與 Open Interpreter 聊天。 這為電腦的通用功能提供了自然語言介面: ✅ 建立和編輯照片、影片、PDF 等。 ✅ 控制 Chrome 瀏覽器執行研究、繪製、清理和分析大型資料集。 我不了解你,但他們的[網站](https://www.openinterpreter.com/)讓我驚嘆不已! 使用此命令快速啟動。 ``` pip install open-interpreter // After installation, simply run: interpreter ``` 您可以閱讀[快速入門指南](https://docs.openinterpreter.com/getting-started/introduction)。 您應該閱讀[與 ChatGPT 程式碼解釋器的比較](https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter?tab=readme-ov-file#comparison-to-chatgpts-code-interpreter)以及可以使用的[命令](https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter?tab=readme-ov-file#commands)。 您可以閱讀[文件](https://docs.openinterpreter.com/getting-started/introduction)。 Open Interpreter 可與託管語言模型和本機語言模型搭配使用。託管模型速度更快、功能更強大,但需要付費。本地模型是私有且免費的,但能力往往較差。 它們在 GitHub 上擁有超過 48k 顆星,並被 300 多名開發人員使用。 https://github.com/OpenInterpreter/open-interpreter Star 開放式解釋器 ⭐️ --- 獲得經驗並提高編碼水平的最佳方法是建立業餘專案。 我希望您能夠建立其中一些專案,或至少獲得靈感。 評論下來告訴其他人任何其他很酷的 Python 專案:) 祝你有美好的一天! 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 https://dev.to/taipy --- 原文出處:https://dev.to/taipy/25-projects-that-you-can-build-with-python-and-ai-12i9

BEAM VM 的好、壞、醜陋

`BEAM`是一個最近隨著[gleam](https://gleam.run)和[riot](https://riot.ml/)等新技術的出現而被廣泛討論的虛擬機,使用它作為編譯目標,甚至重新建立它的一些功能。最酷的部分是,這個虛擬機器非常古老,是由[愛立信](https://www.erlang.org/about)於**1986 年**為[Erlang](https://www.erlang.org/)語言建立的,這些技術是電信環境中應用程式的主要主角,每秒以可靠和高效能的方式處理無數的請求。 幾十年後, [José Valim](https://github.com/josevalim)首次考慮將此 VM 用於 Web,他於 2011 年年中建立了[Elixir](https://elixir-lang.org/)語言,以現代語言充分利用`BEAM`的強大功能,並專注於開發體驗。這種語言也促進了虛擬機器的普及,如果不是它,您可能不會閱讀本文,不是嗎? 👀 但畢竟…為什麼要建立這個虛擬機器呢?它的優勢、力量是什麼,最重要的是:它的秘密是什麼?在這篇文章中我們將簡單探討這個VM的細節,來吧! 目錄 -- - [什麼是梁](#o-que-é-a-beam) - [堆疊機與暫存器機](#stack-machine-vs-register-machine) - [預設並發是什麼意思](#o-que-significa-ser-simultâneo-por-padrão) - [使節點透過網路互動的一個有趣的案例](#um-caso-interessante-para-fazer-nodes-interagirem-pela-rede) - [結論](#conclusão) 什麼是梁 ---- `BEAM`是構成[OTP](https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Telecom_Platform)系統的部分之一,其作用類似於 Java 的 JVM,其主要目標是效能、並發性、容錯性以及使用輕量級執行緒來盡可能並發地執行運算。 與此虛擬機器的互動可以透過兩種主要方式完成: - 1. 編譯`*.beam` - 2. 直接將X語言編譯為`*.beam`字節碼(與elixir的情況相同) 儘管經常被稱為最後一層執行,但`BEAM`只是構成 Erlang/Elixir/Gleam 應用程式整個執行過程的元件之一。 ![Erlang 的 ERTS 堆疊](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ko71tgwqnxzx2zo14jls.png) 正如您所看到的,BEAM 在 Erlang 執行時 (ERTS) 內執行,因此我們所有的應用程式程式碼都作為虛擬機器中的獨立`node*`執行。 > node\*可以簡單理解為作業系統執行緒。每個節點可以同時執行數千個進程,這些進程是模仿本機作業系統行為的輕量級線程,具有以下功能:透過訊號相互通訊、執行計算和啟動其他進程。 堆疊機與暫存器機 -------- 好吧,我可以簡單地告訴您,BEAM 是一台具有堆疊機功能的錄音機,但這不是很有用,對吧?那麼讓我們回到開頭並理解每件事是什麼: ### 什麼是堆疊機 我們可以說堆疊機是建立解釋器最常見的方式,正是因為它有一個簡單的心理模型來理解,並且因為最終生成的程式碼非常容易被人類理解,可以將此模型視為一個 FIFO 隊列,其中我們有兩個主要行動: - 1. `push` :將一個值插入佇列 - 2. `pop` :從佇列中刪除一個值 但僅此而已?**是的!**有了這個概念,我們可以將範例表達式`2 + 2`翻譯為堆疊機👇: ``` push 2 push 2 add ``` 我知道,那裡有一個詞`add` ,對嗎?但它與堆疊概念完全一致,不用擔心,在這種情況下`add`表示對函數的呼叫,它所做的就是從堆疊中刪除參數(使用`pop` ),然後將操作結果加回排隊(使用`push` ),下面我們可以更詳細地看到這個過程: ``` push 2 #=> Adiciona 2 a stack push 2 #=> Adiciona 2 a stack add #=> detalhe da execução abaixo pop #=> Remove argumento da stack pop #=> Remove argumento da stack push 4 #=> Adiciona o resultado 4 a stack ``` ### 什麼是收銀機 與堆疊機不同,暫存器使用暫存器來儲存參數值及其結果,並且這些值都不會被刪除,因為它能夠使用多個暫存器來儲存不同的內容(BEAM 使用`X0`暫存器來儲存計算結果)。 透過具有使用更多暫存器的能力,暫存器機具有更多的操作運算符,例如`move` 、 `swap`以及以特定方式存取暫存器值的方法,如下所示: ``` {function, add, 2, 2}. {label,1}. {line,[{location,"add.erl",4}]}. {func_info,{atom,add},{atom,add},2}. {label,2}. {allocate,1,2}. #=> Prepara um lugar na memoria para eventualmente armazenar os valores {move,{x,1},{y,0}}. #=> Copia o argumento da função (salvo automaticamente no registrador x) para um registrador temporario y {call,1,{f,4}}. {swap,{y,0},{x,0}}. #=> Inverte os valores de cada registrador {call,1,{f,4}}. {gc_bif,'+',{f,0},1,[{y,0},{x,0}],{x,0}}. #=> Soma os numeros nos registradores x e y, sobrescrevendo então o registrador x com o resultado {deallocate,1}. return. ``` > PS:本文的目的並不是要確切地教您寄存器(更不用說彙編)如何運作(因為即使我對此也不太了解😅),而是要概述該模型的行為方式。 ### 那麼 BEAM 到底是什麼呢? 現在我相信我們可以理解開頭的句子了吧? BEAM 是一個暫存器機,在特定暫存器(在本例中為`Y` )中具有堆疊,因為這使得傳輸參數值變得更簡單。 預設並發是什麼意思 --------- 如果您對 Elixir 或生態系統中的任何其他語言有足夠的了解,您就會聽說 BEAM 預設是同步的,但這意味著什麼?簡而言之,這意味著BEAM語言提供了處理並發運算的原生且智慧的方法。 正如我們之前所看到的,我們的整個應用程式執行在其中一個 VM 節點上,並且該節點可以有數千個進程(也稱為輕量級進程)同時執行計算。這些進程是我們在應用程式期間保證並發性的主要方式,我們本身俱有諸如`spawn`類的函數來啟動新進程,並且使用這個主要函數,我們擁有完整的抽象,例如`GenServer`和`Task` ,它們允許在特定上下文中使用進程。 並發應用程式的存在不僅僅是透過啟動新進程,對嗎? BEAM 語言也提供原生建構子來處理透過郵箱的進程間訊息交換。這些郵箱是像`switch case`一樣工作的區塊,每個分支都可以使用如下所示的模式進行匹配: **靈丹妙藥** ``` iex(1)> defmodule Listener do ...(1)> def call do ...(1)> receive do ...(1)> {:hello, msg} -> IO.puts("Received inside the mail: #{msg}") ...(1)> end ...(1)> end ...(1)> end {:module, Listener, <<70, 79, 82, 49, 0, 0, 6, 116, 66, 69, 65, 77, 65, 116, 85, 56, 0, 0, 0, 240, 0, 0, 0, 25, 15, 69, 108, 105, 120, 105, 114, 46, 76, 105, 115, 116, 101, 110, 101, 114, 8, 95, 95, 105, 110, 102, 111, ...>>, {:call, 0}} iex(2)> pid = spawn(&Listener.call/0) #PID<0.115.0> iex(3)> send(pid, {:hello, "Hello World"}) Received inside the mail: Hello World {:hello, "Hello World"} iex(4)> ``` **得到它** ``` 1> c("mailbox.erl"). {ok,mailbox} 2> mailbox:module_info(). [{module,mailbox}, {exports,[{call,0},{module_info,0},{module_info,1}]}, {attributes,[{vsn,[330096396114390727100476047769825248960]}]}, {compile,[{version,"8.4.3"}, {options,[]}, {source,"/private/tmp/NKI90h/mailbox.erl"}]}, {md5,<<248,86,64,221,149,120,150,9,30,225,159,226,217, 253,6,192>>}] 3> Pid = spawn(fun mailbox:call/0). <0.93.0> 4> Pid ! {hello, "Hello World"}. Received inside the mail: "Hello World" {hello,"Hello World"} 5> ``` 有了這個,我們就有了所有必要的工具來理解 BEAM 語言如何默認提供並發性,只需從一開始就同時定義它們的抽象,很酷吧? > 額外提示:我有一系列文章討論 Elixir 語言中的這些抽象:https://dev.to/cherryramatis/handling-state- Between-multiple-instances-with-elixir-4jm1 使節點透過網路互動的一個有趣的案例 ----------------- 讓我們記住一些很酷的事情,首先我們知道當我們啟動一個新的Erlang/Elixir 應用程式時,它在BEAM 節點上執行,其次我們知道我們有本地語言構造函數來操縱在該節點內執行的進程,並且可以透過訊息進行通訊交換對嗎? 現在如果我告訴你節點也可以通訊怎麼辦?這是正確的! BEAM 確實是分散式軟體的完美技術,在著名的[蜜罐](https://www.youtube.com/@Honeypotio)影片 José Valim 中解釋了我將在下面描述的這種交互,該影片可以在: [https://www.youtube.com/watch?v = lxYFOM3UJzo](https://www.youtube.com/watch?v=lxYFOM3UJzo)從分鐘開始`4:41` > 為了公正地對待 José Valim,我們將按照他在影片中的方式在 Elixir 中執行範例,但也可以使用 Erlang 以相同的方式執行此範例。 要在 BEAM 節點上啟動 Elixir 系統,我們將使用主機名稱啟動互動式 REPL,並定義一個在螢幕上列印「Hello world」的範例模組: ``` 🍒 iex --name cherry Erlang/OTP 26 [erts-14.2.5] [source] [64-bit] [smp:8:8] [ds:8:8:10] [async-threads:1] [jit] [dtrace] Interactive Elixir (1.17.0-dev) - press Ctrl+C to exit (type h() ENTER for help) iex([email protected])1> defmodule Hello do ...([email protected])1> def world do ...([email protected])1> IO.puts("Hello World") ...([email protected])1> end ...([email protected])1> end {:module, Hello, <<70, 79, 82, 49, 0, 0, 5, 72, 66, 69, 65, 77, 65, 116, 85, 56, 0, 0, 0, 184, 0, 0, 0, 19, 12, 69, 108, 105, 120, 105, 114, 46, 72, 101, 108, 108, 111, 8, 95, 95, 105, 110, 102, 111, 95, 95, 10, ...>>, {:world, 0}} iex([email protected])2> Hello.world Hello World :ok iex([email protected])3> ``` 在另一個終端中,讓我們使用另一個名稱啟動一個**新的 REPL** ,並嘗試執行上面實例中定義的模組: ``` 🍒 iex --name kalane Erlang/OTP 26 [erts-14.2.5] [source] [64-bit] [smp:8:8] [ds:8:8:10] [async-threads:1] [jit] [dtrace] Interactive Elixir (1.17.0-dev) - press Ctrl+C to exit (type h() ENTER for help) iex([email protected])1> Hello.world ** (UndefinedFunctionError) function Hello.world/0 is undefined (module Hello is not available) Hello.world() iex:1: (file) iex([email protected])1> ``` 嗯...沒有那麼簡單,對吧?事實上,我們需要使用`Node`模組來使這種通訊成為可能,現在讓我們在與之前相同的 REPL 中執行以下行: ``` iex([email protected])1> Node.spawn(:"[email protected]", fn -> Hello.world() end) Hello World #PID<13525.123.0> iex([email protected])2> ``` 你的頭爆炸了嗎?我希望如此,因為這意味著我們正在同一網路中以完全語言原生的方式通訊兩個獨立的 Elixir 實例(因此 Kubernetes /j)。 借助這項技術,我們可以建立整個發布訂閱和通知系統,而無需依賴專用的 SaaS,只需使用 VM 已提供的功能即可。 結論 -- 在這篇文章中,我盡力回顧了我對 BEAM 的最新研究,特別是回顧了我的熱情和發現時刻,因為在我閱讀和研究時,這無疑是一系列持續的「精神打擊」。 我的研究主要涉及嘗試從虛構的語言重新建立`.beam`文件,該語言僅定義返回靜態值的函數,該專案在 elixir 中有一個初始 rust 版本和一個 WIP 版本,可以在連結中找到: [https ://github 。](https://github.com/cherryramatisdev/beam_studies) 參考 -- - [光束書](https://blog.stenmans.org/theBeamBook) - [Elixir 編譯階段](https://elixirforum.com/t/getting-each-stage-of-elixirs-compilation-all-the-way-to-the-beam-bytecode/1873) - [Tsoding:我創造了一種新的程式語言](https://www.youtube.com/watch?v=6k_sR6yCvps) - [萬能藥:紀錄片](https://www.youtube.com/watch?v=lxYFOM3UJzo) - [OpenErlang:在 BEAM 上實作語言](https://www.youtube.com/watch?v=0MTiqI9v-ck) 願原力與你同在🍒 --- 原文出處:https://dev.to/cherryramatis/beam-vm-the-good-the-bad-and-the-ugly-9d6

快速建造 WhatsApp 機器人 ⚡

--- 標題:快速建造 WhatsApp 機器人 ⚡ 發表:真實 描述:建立一個將 WikiPedia 摘要發送到 WhatsApp 的🤖 標籤: twilio、replit、whatsapp、聊天機器人 封面圖片:https://i.imgur.com/XQ4FhRA.png --- 幾個月前,我開始在[Telegram](https://t.me)上製作聊天機器人 - 我看到了 WhatsApp 的一些 API,但它們是非官方的,並且您的號碼有可能被封鎖 📱 ❌ 不久前,我看到[Twilio](https://twilio.com)有一個官方的 WhatsApp API。 30 分鐘後,我[在 WhatsApp 上製作了一個維基百科機器人](https://wikibot.4ty2.fun)👇 ![](https://wikibot.surge.sh/Untitled-b9da3f92-94c0-4f97-8afb-787110d8a9d3.png) 本教學可協助您在 WhatsApp 上建立自己的聊天機器人 - 這些機器人可立即供超過 20 億用戶使用,並且有很多事情是可能的 🎓 我迫不及待想看看你做了什麼!現在,讓我們開始吧🏃‍♂️ 🔑 帳戶和金鑰 ------- 首先,註冊[Twilio](https://www.twilio.com/try-twilio) - 它是免費的,您不需要信用卡 💳 ![](https://wikibot.surge.sh/screely-1535885763017-fc654067-9557-4bf7-98b5-4337911ff4ba.png) 驗證完電話號碼後,選擇“Procuts”&gt;“Programmable SMS”,然後繼續為您的專案命名。 ![](https://wikibot.surge.sh/screely-1535885937977-c5a924ec-8cc3-4430-9345-9b5e1dc74ef3.png) 您可以隨意跳過新增隊友的步驟 - 您現在不需要這樣做。 現在您必須記下建造 WhatsApp 機器人所需的一些驗證金鑰 👇 ![](https://wikibot.surge.sh/screely-1535886250966-f68b6cfb-c104-4adf-80e7-4e3f9bd15b5b.png) 最後一步 -[在此](https://www.twilio.com/console/sms/whatsapp/sandbox)設定您的 WhatsApp 沙盒 - 選擇任意號碼,然後按照頁面上的指示加入您的沙盒。 ![](https://wikibot.surge.sh/screely-1535886798623-1dac1ba9-c362-4e49-87ab-7bbb6138e8c7.png) 啊啊啊,您已完成憑證設定!別擔心,這是本教學中最困難的部分😛 🚀 開始使用 ------ 為了避免在設定上花費太多時間,我建立了一個可以在瀏覽器中使用的環境(使用[repl.it](https://repl.it) !)。前往[這裡](https://repl.it/@jajoosam/wikibot-start),等待幾秒鐘來分叉它。 接下來,[建立一個`.env`檔](https://repl.it/site/docs/repls/secret-keys)- 並在`1`行和`2`行輸入您的帳戶 SID 和驗證令牌 ``` SID=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX # Account SID KEY=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX # Auth Token ``` 您可以看到,此環境已經安裝了依賴項,並設定了`express`伺服器。不過,我們仍然需要為 Twilio 提供一個用於發送傳入訊息的 URL 🔗 讓我們回到[WhatsApp Sandbox](https://www.twilio.com/console/sms/whatsapp/sandbox) ,並為傳入訊息輸入一個 Webhook URL。 ![](https://wikibot.surge.sh/Untitled-3ed5263b-c6d8-492b-ba08-b4644ab502cf.png) 此 URL 必須是您在[repl.it](http://repl.it)專案的預覽面板上看到的 URL + `/incoming` ![](https://wikibot.surge.sh/Untitled-1779b21f-9100-4942-b732-320dc48c5f76.png) 現在我們終於可以讀取發送給機器人的訊息了。導航到`index.js` ,然後在您的 webhook 處理程序中加入一個簡單的`console.log()` 👇 ``` app.post('/incoming', (req, res) => { console.log(req.body) }); ``` 當您向機器人發送訊息時,您應該能夠在 repl 控制台中看到類似的內容 👨‍💻 ![](https://wikibot.surge.sh/Untitled-163eb09e-e6ab-4910-badb-d8aa0aa789f7.png) 建造一個 echo 機器人看起來像這樣,使用`twiml`編寫訊息👇 ``` app.post('/incoming', (req, res) => { const twiml = new MessagingResponse(); twiml.message(req.body.Body); res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/xml'}); res.end(twiml.toString()); }); ``` 但是,由於我們實際上正在嘗試建立一個有用的機器人 - 讓我們使用資訊豐富的 API! 🌐 獲取訊息 ------ DuckDuckGo 有一個令人驚嘆的、免費的即時應答 API。它接受查詢並返回來自維基百科等的摘要。 一些例子 👉 [維基百科](https://api.duckduckgo.com/?skip_disambig=1&format=json&pretty=1&q=WikiPedia)、 [Macbook Air](https://api.duckduckgo.com/?skip_disambig=1&format=json&pretty=1&q=MacBook%20Air) 、 [Twilio](https://api.duckduckgo.com/?skip_disambig=1&format=json&pretty=1&q=Twilio) 我花了一些時間建立一個像樣的解析器,它通常會從此 API 傳回資訊。嘗試將此程式碼貼到您的[repl.it](http://repl.it)專案中,您的[控制台](https://dsh.re/f7477c)中應該包含有關川普的內容 😛 ``` var base = 'https://api.duckduckgo.com/?skip_disambig=1&format=json&pretty=1&q='; var query = 'Donald Trump'; request(base + query, function (error, response, body) { body = JSON.parse(body) if(body["Abstract"] == ""){ body["Abstract"]= body["RelatedTopics"][0]["Text"] } var msg = body["Heading"]+"\n\n"+body["Abstract"]; console.log(msg) }); ``` 很簡單,對吧? 😄 🛠️ 將所有內容放在一起 ------------ 為了製作我們的實際機器人,我們需要做的就是從我們的請求中獲取查詢 - 我們可以將其作為`req.body.Body`獲取 - 並使用`twmil`發送我們在`msg`中收集的資料 ``` app.post('/incoming', (req, res) => { const twiml = new MessagingResponse(); var base = 'https://api.duckduckgo.com/?skip_disambig=1&format=json&pretty=1&q='; var query = req.body.Body; request(base + query, function (error, response, body) { body = JSON.parse(body) if(body["Abstract"] == ""){ body["Abstract"]= body["RelatedTopics"][0]["Text"] } var msg = twiml.message(body["Heading"]+"\n\n"+body["Abstract"]); res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/xml'}); res.end(twiml.toString()); }); }); ``` 您現在擁有一個功能齊全的 WhatsApp 機器人!發送您想了解的有關您的機器人的任何訊息 🤖,您應該會看到它的響應速度超快 💬 ⚡ 加入歡迎訊息和一些格式設定非常簡單,請查看最終的[repl](https://repl.it/@jajoosam/wikibot) ,看看我是如何做到的👨‍💻 {%回覆@wikibot%} 🔗 分享機器人 ------- 對於其他人使用此機器人,他們需要先加入您的沙箱 - 並發送一條訊息,就像您之前所做的那樣 👉 `join <two-words>` 您也可以使用此文字建立連結 - 例如此連結可讓您加入我的機器人👇 ``` https://wa.me/14155238886?text=join ultramarine-tapir ``` `14155238886`是我的機器人號碼,而`ultramarine-tapir`是沙盒短語。 ⚡ 接下來是什麼? --------- 既然您已經知道如何在 WhatsApp 上建立機器人,請嘗試向自己發送通知,並建立更多有用的工具! Twilio 還有大量[其他媒體](https://www.twilio.com/channels)可用於傳遞訊息! 我的 WikiBot 的所有程式碼都在[Github](https://github.com/jajoosam/wikibot)上 ⬇️ {%github github/wikibot%} 我是一名 15 歲的創客 👨‍💻 想要製作更多酷炫的東西並了解我的進展,請訂閱[我的時事通訊 📧](https://buttondown.email/jajoosam) --- 原文出處:https://dev.to/jajoosam/build-a-whatsapp-bot-fast--2hdc

我正在建立一個人工智慧驅動的部落格:具體方法如下...

人工智慧時代已經來臨。身為開發者,要想取得成功,在你的投資組合中加入一些人工智慧驅動的專案是很棒的。 今天,我們將建立一個由人工智慧驅動的部落格平台,該平台具有一些很棒的功能,例如研究、自動完成和 Copilot。 我[在這裡](https://dev.to/copilotkit/how-to-build-an-ai-powered-blogging-platform-nextjs-langchain-supabase-1hdp)建立了該專案的初始版本。一位評論者提出了一些非常酷的建議,可以將其提升到一個新的水平。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b2pbxvo6rff8xz8a0h3b.png) 所以我們決定建造它! **長話短說** -------- 我們正在建立一個由人工智慧驅動的部落格平台 Pt。二 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bi1j9iq1jkll1r21f1e8.gif) --- CopilotKit:建構應用內人工智慧副駕駛的框架 ========================== CopilotKit是一個[開源的AI副駕駛平台](https://github.com/CopilotKit/CopilotKit)。我們可以輕鬆地將強大的人工智慧整合到您的 React 應用程式中。 建造: - ChatBot:上下文感知的應用內聊天機器人,可以在應用程式內執行操作 💬 - CopilotTextArea:人工智慧驅動的文字字段,具有上下文感知自動完成和插入功能📝 - 聯合代理:應用程式內人工智慧代理,可以與您的應用程式和使用者互動🤖 ![上傳圖片](...) {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} 現在回到文章! --- 先決條件 ---- 要完全理解本教程,您需要對 React 或 Next.js 有基本的了解。 以下是建立人工智慧部落格所需的工具: - [Quill 富文本編輯器](https://quilljs.com/)- 一個文字編輯器,可讓您輕鬆設定文字格式、新增圖片、新增程式碼以及在 Web 應用程式中建立自訂互動式內容。 - [Supabase](https://supabase.com/) - 一項 PostgreSQL 託管服務,為您提供專案所需的所有後端功能。 - [Langchain](https://www.langchain.com/) - 提供了一個框架,使人工智慧代理能夠搜尋網路並研究任何主題。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰,讓您能夠使用 ChatGPT 模型執行各種任務。 - [Tavily AI](https://tavily.com/) - 一個搜尋引擎,使人工智慧代理能夠在應用程式中進行研究並存取即時知識。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit) - 一個開源副駕駛框架,用於建立自訂 AI 聊天機器人、應用程式內 AI 代理程式和文字區域。 專案設定和套件安裝 --------- 首先,透過在終端機中執行以下程式碼片段來建立 Next.js 應用程式: ``` npx create-next-app@latest aiblogapp ``` 選擇您首選的配置設定。在本教學中,我們將使用 TypeScript 和 Next.js App Router。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pae912scgh9tjfa75l8t.png) 接下來,安裝 Quill 富文本編輯器、Supabase 和 Langchain 軟體包及其相依性。 ``` npm install quill react-quill @supabase/supabase-js @supabase/ssr @supabase/auth-helpers-nextjs @langchain/langgraph ``` 最後,安裝 CopilotKit 軟體套件。這些套件使我們能夠從 React 狀態檢索資料並將 AI copilot 新增至應用程式。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜!您現在已準備好建立由人工智慧驅動的部落格。 **建構部落格前端** ----------- 在本節中,我將引導您完成使用靜態內容建立部落格前端以定義部落格使用者介面的過程。 部落格的前端將由四個頁面組成:主頁、貼文頁面、建立貼文頁面和登入/註冊頁面。 首先,請在程式碼編輯器中前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`components`的資料夾。在 Components 資料夾中,建立五個名為`Header.tsx` 、 `Posts.tsx` 、 `Post.tsx` 、 `Comment.tsx`和`QuillEditor.tsx`的文件 在`Header.tsx`檔案中,新增以下程式碼,定義一個名為`Header`的功能元件,該元件將呈現部落格的導覽列。 ``` "use client"; import Link from "next/link"; export default function Header() { return ( <> <header className="flex flex-wrap sm:justify-start sm:flex-nowrap z-50 w-full bg-gray-800 border-b border-gray-200 text-sm py-3 sm:py-0 "> <nav className="relative max-w-7xl w-full mx-auto px-4 sm:flex sm:items-center sm:justify-between sm:px-6 lg:px-8" aria-label="Global"> <div className="flex items-center justify-between"> <Link className="flex-none text-xl text-white font-semibold " href="/" aria-label="Brand"> AIBlog </Link> </div> <div id="navbar-collapse-with-animation" className=""> <div className="flex flex-col gap-y-4 gap-x-0 mt-5 sm:flex-row sm:items-center sm:justify-end sm:gap-y-0 sm:gap-x-7 sm:mt-0 sm:ps-7"> <Link className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " href="/createpost"> Create Post </Link> <form action={""}> <button className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " type="submit"> Logout </button> </form> <Link className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " href="/login"> Login </Link> </div> </div> </nav> </header> </> ); } ``` 在`Posts.tsx`檔案中,新增以下程式碼,定義一個名為`Posts`的功能元件,該元件呈現部落格平台主頁,該首頁將顯示已發佈文章的清單。 ``` "use client"; import React, { useEffect, useState } from "react"; import Image from "next/image"; import Link from "next/link"; export default function Posts() { const [articles, setArticles] = useState<any[]>([]); return ( <div className="max-w-[85rem] h-full px-4 py-10 sm:px-6 lg:px-8 lg:py-14 mx-auto"> <div className="grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-6"> <Link key={""} className="group flex flex-col h-full bg-gray-800 border border-gray-200 hover:border-transparent hover:shadow-lg transition-all duration-300 rounded-xl p-5 " href=""> <div className="aspect-w-16 aspect-h-11"> <Image className="object-cover h-48 w-96 rounded-xl" src={`https://source.unsplash.com/featured/?${encodeURIComponent( "Hello World" )}`} width={500} height={500} alt="Image Description" /> </div> <div className="my-6"> <h3 className="text-xl font-semibold text-white ">Hello World</h3> </div> </Link> </div> </div> ); } ``` 在`QuillEditor.tsx`檔案中,新增以下程式碼,用於動態匯入 QuillEditor 元件、定義 Quill 編輯器工具列的模組配置以及定義 Quill 編輯器的文字格式。 ``` // Import the dynamic function from the "next/dynamic" package import dynamic from "next/dynamic"; // Import the CSS styles for the Quill editor's "snow" theme import "react-quill/dist/quill.snow.css"; // Export a dynamically imported QuillEditor component export const QuillEditor = dynamic(() => import("react-quill"), { ssr: false }); // Define modules configuration for the Quill editor toolbar export const quillModules = { toolbar: [ // Specify headers with different levels [{ header: [1, 2, 3, false] }], // Specify formatting options like bold, italic, etc. ["bold", "italic", "underline", "strike", "blockquote"], // Specify list options: ordered and bullet [{ list: "ordered" }, { list: "bullet" }], // Specify options for links and images ["link", "image"], // Specify alignment options [{ align: [] }], // Specify color options [{ color: [] }], // Specify code block option ["code-block"], // Specify clean option for removing formatting ["clean"], ], }; // Define supported formats for the Quill editor export const quillFormats = [ "header", "bold", "italic", "underline", "strike", "blockquote", "list", "bullet", "link", "image", "align", "color", "code-block", ]; ``` 在`Post.tsx`檔案中,新增以下程式碼,定義一個名為`CreatePost`功能元件,該元件將用於呈現文章建立表單。 ``` "use client"; // Importing React hooks and components import { useRef, useState } from "react"; import { QuillEditor } from "./QuillEditor"; import { quillModules } from "./QuillEditor"; import { quillFormats } from "./QuillEditor"; import "react-quill/dist/quill.snow.css"; // Define the CreatePost component export default function CreatePost() { // Initialize state variables for article outline, copilot text, and article title const [articleOutline, setArticleOutline] = useState(""); const [copilotText, setCopilotText] = useState(""); const [articleTitle, setArticleTitle] = useState(""); // State variable to track if research task is running const [publishTaskRunning, setPublishTaskRunning] = useState(false); // Handle changes to the editor content const handleEditorChange = (newContent: any) => { setCopilotText(newContent); }; return ( <> {/* Main */} <div className="p-3 max-w-3xl mx-auto min-h-screen"> <h1 className="text-center text-white text-3xl my-7 font-semibold"> Create a post </h1> {/* Form for creating a post */} <form action={""} className="flex flex-col gap-4 mb-2 mt-2"> <div className="flex flex-col gap-4 sm:flex-row justify-between mb-2"> {/* Input field for article title */} <input type="text" id="title" name="title" placeholder="Title" value={articleTitle} onChange={(event) => setArticleTitle(event.target.value)} className="flex-1 block w-full rounded-lg border text-sm border-gray-600 bg-gray-700 text-white placeholder-gray-400 focus:border-cyan-500 focus:ring-cyan-500" /> </div> {/* Hidden textarea for article content */} <textarea className="p-4 w-full aspect-square font-bold text-xl bg-slate-800 text-white rounded-lg resize-none hidden" id="content" name="content" value={copilotText} placeholder="Write your article content here" onChange={(event) => setCopilotText(event.target.value)} /> {/* Quill editor component */} <QuillEditor onChange={handleEditorChange} modules={quillModules} formats={quillFormats} className="h-80 mb-12 text-white" /> {/* Submit button for publishing the post */} <button type="submit" disabled={publishTaskRunning} className={`bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded ${ publishTaskRunning ? "opacity-50 cursor-not-allowed" : "hover:bg-blue-700" }`} onClick={async () => { try { setPublishTaskRunning(true); } finally { setPublishTaskRunning(false); } }}> {publishTaskRunning ? "Publishing..." : "Publish"} </button> </form> </div> </> ); } ``` 在`Comment.tsx`檔案中,新增以下程式碼,定義一個名為 Comment 的功能元件,該元件呈現貼文評論表單和貼文評論。 ``` // Client-side rendering "use client"; // Importing React and Next.js components import React, { useEffect, useRef, useState } from "react"; import Image from "next/image"; // Define the Comment component export default function Comment() { // State variables for comment, comments, and article content const [comment, setComment] = useState(""); const [comments, setComments] = useState<any[]>([]); const [articleContent, setArticleContent] = useState(""); return ( <div className="max-w-2xl mx-auto w-full p-3"> {/* Form for submitting a comment */} <form action={""} className="border border-teal-500 rounded-md p-3 mb-4"> {/* Textarea for entering a comment */} <textarea id="content" name="content" placeholder="Add a comment..." rows={3} onChange={(e) => setComment(e.target.value)} value={comment} className="hidden" /> {/* Submit button */} <div className="flex justify-between items-center mt-5"> <button type="submit" className="bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded"> Submit </button> </div> </form> {/* Comments section */} <p className="text-white mb-2">Comments:</p> {/* Comment item (currently hardcoded) */} <div key={""} className="flex p-4 border-b dark:border-gray-600 text-sm"> <div className="flex-shrink-0 mr-3"> {/* Profile picture */} <Image className="w-10 h-10 rounded-full bg-gray-200" src={`(link unavailable){encodeURIComponent( "Silhouette" )}`} width={500} height={500} alt="Profile Picture" /> </div> <div className="flex-1"> <div className="flex items-center mb-1"> {/* Username (currently hardcoded as "Anonymous") */} <span className="font-bold text-white mr-1 text-xs truncate"> Anonymous </span> </div> {/* Comment text (currently hardcoded as "No Comments") */} <p className="text-gray-500 pb-2">No Comments</p> </div> </div> </div> ); } ``` 接下來,前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`[slug]`的資料夾。在 \[slug\] 資料夾中,建立一個`page.tsx`檔案。 然後將以下程式碼新增至匯入`Comment`和`Header`元件的檔案中,並定義一個名為`Post`功能元件,該元件將呈現導覽列、貼文內容、評論表單和貼文評論。 ``` import Header from "../components/Header"; import Comment from "../components/Comment"; export default async function Post() { return ( <> <Header /> <main className="p-3 flex flex-col max-w-6xl mx-auto min-h-screen"> <h1 className="text-3xl text-white mt-10 p-3 text-center font-serif max-w-2xl mx-auto lg:text-4xl"> Hello World </h1> <div className="flex justify-between text-white p-3 border-b border-slate-500 mx-auto w-full max-w-2xl text-xs"> <span></span> <span className="italic">0 mins read</span> </div> <div className="p-3 max-w-2xl text-white mx-auto w-full post-content border-b border-slate-500 mb-2"> No Post Content </div> <Comment /> </main> </> ); } ``` 之後,轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`createpost`的資料夾。在`createpost`資料夾中,建立一個名為`page.tsx`檔案。 然後將以下程式碼新增至匯入`CreatePost`和`Header`元件的檔案中,並定義一個名為`WriteArticle`的功能元件,該元件將呈現導覽列和貼文建立表單。 ``` import CreatePost from "../components/Post"; import Header from "../components/Header"; import { redirect } from "next/navigation"; export default async function WriteArticle() { return ( <> <Header /> <CreatePost /> </> ); } ``` 接下來,前往`/[root]/src/page.tsx`文件,新增以下程式碼,導入`Posts`和`Header`元件並定義名為`Home`功能元件。 ``` import Header from "./components/Header"; import Posts from "./components/Posts"; export default async function Home() { return ( <> <Header /> <Posts /> </> ); } ``` 之後,請轉到`next.config.mjs`檔案並將其重新命名為`next.config.js` 。然後加入以下程式碼,允許您使用 Unsplash 中的圖像作為已發布文章的封面圖像。 ``` module.exports = { images: { remotePatterns: [ { protocol: "https", hostname: "source.unsplash.com", }, ], }, }; ``` 接下來,刪除 globals.css 檔案中的 CSS 程式碼並新增以下 CSS 程式碼。 ``` @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; body { height: 100vh; background-color: rgb(16, 23, 42); } .ql-editor { font-size: 1.25rem; } .post-content p { margin-bottom: 0.5rem; } .post-content h1 { font-size: 1.5rem; font-weight: 600; font-family: sans-serif; margin: 1.5rem 0; } .post-content h2 { font-size: 1.4rem; font-family: sans-serif; margin: 1.5rem 0; } .post-content a { color: rgb(73, 149, 199); text-decoration: none; } .post-content a:hover { text-decoration: underline; } ``` 最後,在命令列上執行命令`npm run dev` ,然後導航到 http://localhost:3000/。 現在您應該在瀏覽器上查看部落格平台前端,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mz1qewlt9gkf2vbp5jqq.png) **使用 CopilotKit 將 AI 功能整合到部落格中** -------------------------------- 在本節中,您將學習如何為部落格加入 AI 副駕駛,以使用 CopilotKit 執行部落格主題研究和內容自動建議。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先,讓我們將 CopilotKit React 元件加入到部落格前端。 ### **將 CopilotKit 新增至部落格前端** 在這裡,我將引導您完成將部落格與 CopilotKit 前端整合的過程,以方便部落格文章研究和文章大綱生成。 首先,使用下面的程式碼片段在`/[root]/src/app/components/Post.tsx`檔案頂部匯入`useMakeCopilotReadable` 、 `useCopilotAction` 、 `CopilotTextarea`和`HTMLCopilotTextAreaElement`自訂掛鉤。 ``` import { useMakeCopilotReadable, useCopilotAction, } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotTextarea, HTMLCopilotTextAreaElement, } from "@copilotkit/react-textarea"; ``` 在 CreatePost 函數內的狀態變數下方,加入以下程式碼,該程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤來新增將作為應用程式內聊天機器人的上下文產生的文章大綱。鉤子使副駕駛可以閱讀文章大綱。 ``` useMakeCopilotReadable( "Blog article outline: " + JSON.stringify(articleOutline) ); ``` 在`useMakeCopilotReadable`掛鉤下方,使用以下程式碼建立一個名為`copilotTextareaRef`的引用,該引用指向名為`HTMLCopilotTextAreaElement`的文字區域元素。 ``` const copilotTextareaRef = useRef<HTMLCopilotTextAreaElement>(null); ``` 在上面的程式碼下方,加入以下程式碼,該程式碼使用`useCopilotAction`掛鉤來設定名為`researchBlogArticleTopic`的操作,該操作將啟用對部落格文章的給定主題的研究。 此操作採用兩個參數,稱為`articleTitle`和`articleOutline` ,這兩個參數可以產生文章標題和大綱。 該操作包含一個處理程序函數,該函數根據給定主題生成文章標題和大綱。 在處理函數內部, `articleOutline`狀態會使用新產生的大綱進行更新,而`articleTitle`狀態會使用新產生的標題進行更新,如下所示。 ``` // Define a Copilot action useCopilotAction( { // Action name and description name: "researchBlogArticleTopic", description: "Research a given topic for a blog article.", // Parameters for the action parameters: [ { // Parameter 1: articleTitle name: "articleTitle", type: "string", description: "Title for a blog article.", required: true, // This parameter is required }, { // Parameter 2: articleOutline name: "articleOutline", type: "string", description: "Outline for a blog article that shows what the article covers.", required: true, // This parameter is required }, ], // Handler function for the action handler: async ({ articleOutline, articleTitle }) => { // Set the article outline and title using state setters setArticleOutline(articleOutline); setArticleTitle(articleTitle); }, }, [] // Dependencies (empty array means no dependencies) ); ``` 在上面的程式碼下方,前往表單元件並新增以下`CopilotTextarea`元件,該元件可讓您為文章內容新增文字完成、插入和編輯。 ``` <CopilotTextarea className="p-4 h-72 w-full rounded-lg mb-2 border text-sm border-gray-600 bg-gray-700 text-white placeholder-gray-400 focus:border-cyan-500 focus:ring-cyan-500 resize-none" ref={copilotTextareaRef} placeholder="Start typing for content autosuggestion." value={articleOutline} rows={5} autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: articleTitle, chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 5, stop: ["\n", ".", ","], }, }, insertionApiConfig: {}, }, debounceTime: 250, }} /> ``` 之後,請前往`/[root]/src/app/createpost/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼匯入頂部的 CopilotKit 前端套件和樣式。 ``` import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotPopup } from "@copilotkit/react-ui"; import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; ``` 然後使用`CopilotKit`包裝`CopilPopup`和`CreatePost`元件,如下圖所示。 `CopilotKit`元件指定 CopilotKit 後端端點 ( `/api/copilotkit/` ) 的 URL,而`CopilotPopup`則呈現應用程式內聊天機器人,您可以提示您研究文章的任何主題。 ``` export default async function WriteArticle() { return ( <> <Header /> <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <CopilotPopup instructions="Help the user research a blog article topic." defaultOpen={true} labels={{ title: "Blog Article Research AI Assistant", initial: "Hi! 👋 I can help you research any topic for a blog article.", }} /> <CreatePost /> </CopilotKit> </> ); } ``` 之後,使用下面的程式碼片段在`/[root]/src/app/components/Comment.tsx`檔案頂部導入`useMakeCopilotReadable` 、 `CopilotKit` 、 `CopilotTextarea`和`HTMLCopilotTextAreaElement`自訂掛鉤。 ``` import { useMakeCopilotReadable, CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotTextarea, HTMLCopilotTextAreaElement, } from "@copilotkit/react-textarea"; ``` 在 Comment 函數內的狀態變數下方,新增以下程式碼,程式碼使用`useMakeCopilotReadable`掛鉤將貼文內容新增為評論內容自動建議的上下文。 ``` useMakeCopilotReadable( "Blog article content: " + JSON.stringify(articleContent) ); const copilotTextareaRef = useRef<HTMLCopilotTextAreaElement>(null); ``` 然後將CopilotTextarea元件加入評論表單中,並使用`CopilotKit`包裹表單,如下所示。 ``` <CopilotKit url="/api/copilotkit"> <form action={""} className="border border-teal-500 rounded-md p-3 mb-4"> <textarea id="content" name="content" placeholder="Add a comment..." rows={3} onChange={(e) => setComment(e.target.value)} value={comment} className="hidden" /> <CopilotTextarea className="p-4 w-full rounded-lg mb-2 border text-sm border-gray-600 bg-gray-700 text-white placeholder-gray-400 focus:border-cyan-500 focus:ring-cyan-500 resize-none" ref={copilotTextareaRef} placeholder="Start typing for content autosuggestion." onChange={(event) => setComment(event.target.value)} rows={5} autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: articleContent, chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 5, stop: ["\n", ".", ","], }, }, insertionApiConfig: {}, }, debounceTime: 250, }} /> <div className="flex justify-between items-center mt-5"> <button type="submit" className="bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded"> Submit </button> </div> </form> </CopilotKit> ``` 之後,執行開發伺服器並導航到 http://localhost:3000/createpost。您應該會看到彈出的應用程式內聊天機器人和 CopilotTextarea 已整合到部落格中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0j5ly5l5cf0ldaf3hwgx.png) 恭喜!您已成功將 CopilotKit 新增至部落格前端**。** ### **將 CopilotKit 後端加入博客** 在這裡,我將引導您完成部落格與 CopilotKit 後端的整合過程,CopilotKit 後端處理來自前端的請求,並提供函數呼叫和各種 LLM 後端(例如 GPT)。 此外,我們將整合一個名為 Tavily 的人工智慧代理,它可以研究網路上的任何主題。 首先,在根目錄中建立一個名為`.env.local`的檔案。然後在保存`ChatGPT`和`Tavily` Search API 金鑰的檔案中加入下面的環境變數。 ``` OPENAI_API_KEY="Your ChatGPT API key" TAVILY_API_KEY="Your Tavily Search API key" ``` 若要取得 ChatGPT API 金鑰,請導覽至 https://platform.openai.com/api-keys。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ei04w6fadsmalbjaocun.png) 若要取得 Tavilly Search API 金鑰,請導覽至 https://app.tavily.com/home ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qqbqb5wvrnkv1vc8z7hf.png) 之後,轉到`/[root]/src/app`並建立一個名為`api`的資料夾。在`api`資料夾中,建立一個名為`copilotkit`的資料夾。 在`copilotkit`資料夾中,建立一個名為`research.ts`的檔案。然後導航到[該 Research.ts gist 文件](https://gist.github.com/TheGreatBonnie/58dc21ebbeeb8cbb08df665db762738c),複製程式碼,並將其新增至**`research.ts`**檔案中 接下來,在`/[root]/src/app/api/copilotkit`資料夾中建立一個名為`route.ts`的檔案。該文件將包含設定後端功能來處理 POST 請求的程式碼。它有條件地包括對給定主題進行研究的“研究”操作。 現在在文件頂部導入以下模組。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; // For backend functionality with CopilotKit. import { researchWithLangGraph } from "./research"; // Import a custom function for conducting research. import { AnnotatedFunction } from "@copilotkit/shared"; // For annotating functions with metadata. ``` 在上面的程式碼下面,定義一個執行時間環境變數和一個名為`researchAction`的函數,該函數使用下面的程式碼研究某個主題。 ``` // Define a runtime environment variable, indicating the environment where the code is expected to run. export const runtime = "edge"; // Define an annotated function for research. This object includes metadata and an implementation for the function. const researchAction: AnnotatedFunction<any> = { name: "research", // Function name. description: "Call this function to conduct research on a certain topic. Respect other notes about when to call this function", // Function description. argumentAnnotations: [ // Annotations for arguments that the function accepts. { name: "topic", // Argument name. type: "string", // Argument type. description: "The topic to research. 5 characters or longer.", // Argument description. required: true, // Indicates that the argument is required. }, ], implementation: async (topic) => { // The actual function implementation. console.log("Researching topic: ", topic); // Log the research topic. return await researchWithLangGraph(topic); // Call the research function and return its result. }, }; ``` 然後在上面的程式碼下加入下面的程式碼來定義處理POST請求的非同步函數。 ``` // Define an asynchronous function that handles POST requests. export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: AnnotatedFunction<any>[] = []; // Initialize an array to hold actions. // Check if a specific environment variable is set, indicating access to certain functionality. if (process.env["TAVILY_API_KEY"]) { actions.push(researchAction); // Add the research action to the actions array if the condition is true. } // Instantiate CopilotBackend with the actions defined above. const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); // Use the CopilotBackend instance to generate a response for the incoming request using an OpenAIAdapter. return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter()); } ``` 恭喜!您已成功將 CopilotKit 後端新增至 Blog **。** **使用 Supabase 將資料庫整合到博客** ------------------------- 在本節中,我將引導您完成將部落格與 Supabase 資料庫整合以插入和獲取部落格文章和評論資料的過程。 首先,導覽至[supabase.com](http://supabase.com/)並點擊主頁上的「啟動您的專案」按鈕。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qu4h1xuhvkbtttqvry1o.png) 然後新建一個專案,名為AiBloggingPlatform,如下圖所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/01uq8s2l9yoa6cvpmocl.png) 建立專案後,將 Supabase URL 和 API 金鑰新增至`env.local`檔案中的環境變數中,如下所示。 ``` NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=”Your Supabase URL” NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=”Your Supabase API Key” ``` ### **為部落格設定 Supabase 身份驗證** 在這裡,我將引導您完成為部落格設定身份驗證的過程,使用戶能夠註冊、登入或登出。 首先,前往`/[root]/src/`並建立一個名為`utils`資料夾。在`utils`資料夾中,建立一個名為`supabase`的資料夾。 然後在`supabase`資料夾中建立兩個名為`client.ts`和`server.ts`檔案。 之後,導航到此[supabase 文件連結](https://supabase.com/docs/guides/auth/server-side/nextjs#:~:text=Write%20utility%20functions%20to%20create%20Supabase%20clients),複製此處提供的程式碼,並將其貼上到您在`supabase`資料夾中建立的相應文件中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d99g065wf471fag7rbjs.png) 接下來,在專案根目錄中建立一個名為`middleware.ts`的文件,並在`/[root]/src/utils/supabase`資料夾中建立另一個同名文件。 之後,導航到此[supabase 文件連結](https://supabase.com/docs/guides/auth/server-side/nextjs#:~:text=4-,Hook%20up%20middleware,-Create%20a%20middleware),複製此處提供的程式碼,並將其貼上到相應的`middleware.ts`文件中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qo21y007yjpw6w50xb9l.png) 接下來,前往`/[root]/src/app/login`資料夾並建立一個名為`actions.ts`的檔案。之後,導航到此[supabase 文件連結](https://supabase.com/docs/guides/auth/server-side/nextjs#:~:text=5-,Create%20a%20login%20page,-Create%20a%20login),複製此處提供的程式碼,並將其貼上到`actions.ts` 。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/q1ql5mf0dhqyyli9dipm.png) 之後,更改電子郵件範本以支援身份驗證流程。為此,請前往 Supabase 儀表板中的[驗證範本](https://supabase.com/dashboard/project/_/auth/templates)頁面。 在`Confirm signup`模板中,將`{{ .ConfirmationURL }}`更改為`{{ .SiteURL }}/auth/confirm?token_hash={{ .TokenHash }}&type=signup`如下所示,然後按一下儲存按鈕。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/p9n8n4wdycoqnx3l41rn.png) 之後,建立路由處理程序以使用電子郵件進行身份驗證確認**。**為此\*\*,請前往\*\* `/[root]/src/app/`並建立一個名為`auth`的資料夾。然後在`auth`資料夾中建立一個名為`confirm`資料夾。 在`confirm`資料夾中,建立一個名為`route.ts`檔案並導航到此[supabase文件連結](https://supabase.com/docs/guides/auth/server-side/nextjs#:~:text=Create%20a%20route%20handler%20for%20Auth%20confirmation),複製那裡提供的程式碼,並將其貼到`route.ts`檔案中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mws1datksq4dml3a8z8n.png) 之後,請前往`/[root]/src/app/login/page.tsx`檔案並使用下面的程式碼片段匯入 Supabase `signup`和`login`功能。 ``` import { login, signup } from "./actions"; ``` 在註冊/登入表單中,按一下登入和註冊按鈕時,使用 formAction 呼叫 Supabase `signup`和`login`函數,如下所示。 ``` <button className="bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" formAction={login}> Log in </button> <button className="bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded" formAction={signup}> Sign up </button> ``` 之後,執行開發伺服器並導航至[http://localhost:3000/login](http://localhost:3000/createpost) 。如下所示新增電子郵件和密碼,然後按一下「註冊」按鈕。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/37ee0ii966uhhpi8lqz8.png) 然後轉到您用於註冊的電子郵件的收件匣,然後按一下確認您的電子郵件按鈕,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ekukm36uhh833uuhg1k3.png) 之後,請前往 Supabase 儀表板中的[「身份驗證用戶」](https://supabase.com/dashboard/project/_/auth/users)頁面,您應該會看到新建立的用戶,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qmv02jptpsn9k06ytkri.png) 接下來,設定註銷功能。為此,請前往`/[root]/src/app`並建立一個名為`logout`的資料夾。然後建立一個名為`route.ts`的檔案並將以下程式碼加入該檔案。 ``` // Server-side code "use server"; // Importing Next.js functions import { revalidatePath } from "next/cache"; import { redirect } from "next/navigation"; // Importing Supabase client creation function from utils import { createClient } from "@/utils/supabase/server"; // Exporting the logout function export async function logout() { // Creating a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Signing out of Supabase auth const { error } = await supabase.auth.signOut(); // If there's an error, redirect to the error page if (error) { redirect("/error"); } // Revalidate the "/" path for the "layout" cache revalidatePath("/", "layout"); // Redirect to the homepage redirect("/"); } ``` 之後,請前往`/[root]/src/app/components/Header.tsx`檔案並使用下面的程式碼片段匯入 Supabase 登出功能。 ``` import { logout } from "../logout/actions"; ``` 然後在action參數中加入註銷功能,如下所示。 ``` <form action={logout}> <button className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " type="submit"> Logout </button> </form> ``` 如果按一下「登出」按鈕,已登入的使用者將被登出。 ### **設定部落格的使用者角色和權限** 在這裡,我將引導您完成設定使用者角色和權限的過程,以控制不同使用者可以在部落格上執行的操作。 首先,前往`/[root]/src/app/components/Header.tsx`檔案並導入 Supabase createClient 函數。 ``` import { createClient } from "@/utils/supabase/client"; ``` 然後導入`useState`和`useEffect`掛鉤,並使用下面的程式碼片段定義一個名為 user 的類型。 ``` import { useEffect, useState } from "react"; type User = {}; ``` 在 Header 功能元件內,新增以下程式碼,程式碼使用`useState`掛鉤來儲存`user`和`admin`資料,並使用`useEffect`掛鉤在元件安裝時從 Supabase auth 取得使用者資料。 `getUser`函數檢查錯誤並相應地設定使用者和管理員狀態。 ``` // State variables for user and admin const [user, setUser] = useState<User | null>(null); const [admin, setAdmin] = useState<User | null>(null); // useEffect hook to fetch user data on mount useEffect(() => { // Define an async function to get the user async function getUser() { // Create a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Get the user data from Supabase auth const { data, error } = await supabase.auth.getUser(); // If there's an error or no user data, log a message if (error || !data?.user) { console.log("No User"); } // If user data is available, set the user state else { setUser(data.user); } // Define the email of the signed-up user const userEmail = "email of signed-up user"; // Check if the user is an admin (email matches) if (!data?.user || data.user?.email !== userEmail) { console.log("No Admin"); } // If the user is an admin, set the admin state else { setAdmin(data.user); } } // Call the getUser function getUser(); }, []); // Dependency array is empty, so the effect runs only once on mount ``` 之後,更新導覽列程式碼,如下所示。更新後的程式碼會根據是否有登入使用者或登入使用者是管理員來控制將呈現哪些按鈕。 ``` <div id="navbar-collapse-with-animation" className=""> {/* Navbar content container */} <div className="flex flex-col gap-y-4 gap-x-0 mt-5 sm:flex-row sm:items-center sm:justify-end sm:gap-y-0 sm:gap-x-7 sm:mt-0 sm:ps-7"> {/* Conditional rendering for admin link */} {admin ? ( // If admin is true, show the "Create Post" link <Link className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " href="/createpost"> Create Post </Link> ) : ( // If admin is false, render an empty div <div></div> )} {/* Conditional rendering for user link/logout button */} {user ? ( // If user is true, show the logout button <form action={logout}> <button className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " type="submit"> Logout </button> </form> ) : ( // If user is false, show the "Login" link <Link className="flex items-center font-medium text-gray-500 border-2 border-indigo-600 text-center p-2 rounded-md hover:text-blue-600 sm:border-s sm:my-6 " href="/login"> Login </Link> )} </div> </div> ``` 如果導航到[http://localhost:3000,](http://localhost:3000/)您應該會看到僅呈現「建立貼文」和「登出」按鈕,因為使用者已登入並設定為管理員。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/sdhh0x1ln8xl9y1tq7ua.png) 之後,請前往`/[root]/src/app/createpost/page.tsx`檔案並匯入 Supabase createClient 函數。 ``` import { createClient } from "@/utils/supabase/client"; ``` 在 WriteArticle 功能元件中,新增以下程式碼,使用 Supabase createClient 函數取得登入用戶,並驗證用戶的電子郵件是否與設定為管理員的用戶的電子郵件相同。 ``` // Define the email of the user you want to make admin const userEmail = "email of admin user"; // Create a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Get the user data from Supabase auth const { data, error } = await supabase.auth.getUser(); // Check for errors or if the user data doesn't match the expected email if (error || !data?.user || data?.user.email !== userEmail) { // If any of the conditions are true, redirect to the homepage redirect("/"); } ``` 現在只有設定為admin的使用者才能存取http://localhost:3000/createpost頁面,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4vrnvib7ikzsgt8webrz.png) ### **使用 Supabase 功能設定插入和取得發布資料** 在這裡,我將引導您完成使用 Supabase 資料庫向部落格設定插入和取得資料功能的過程。 首先,請前往 Supabase 儀表板中的[SQL 編輯器](https://supabase.com/dashboard/project/_/sql/new)頁面。然後將下列 SQL 程式碼新增至編輯器中,然後按一下 CTRL + Enter 鍵建立一個名為articles 的表。 articles 表包含 id、title、slug、content 和created\_at 欄位。 ``` create table if not exists articles ( id bigint primary key generated always as identity, title text, slug text, content text, created_at timestamp ); ``` 建立表格後,您應該會收到一條成功訊息,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dd3xgg0o8ygztkab3cir.png) 之後,請前往`/[root]/src/utils/supabase`資料夾並建立一個名為`AddArticle.ts`的檔案。然後將以下程式碼新增至該檔案中,將部落格文章資料插入 Supabase 資料庫。 ``` // Server-side code "use server"; // Importing Supabase auth helpers and Next.js functions import { createServerComponentClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { redirect } from "next/navigation"; // Exporting the addArticle function export async function addArticle(formData: any) { // Extracting form data const title = formData.get("title"); const content = formData.get("content"); const slug = formData .get("title") .split(" ") .join("-") .toLowerCase() .replace(/[^a-zA-Z0-9-]/g, ""); // Generating a slug from the title const created_at = formData.get(new Date().toDateString()); // Getting the current date // Creating a cookie store const cookieStore = cookies(); // Creating a Supabase client instance with cookie store const supabase = createServerComponentClient({ cookies: () => cookieStore }); // Inserting data into the "articles" table const { data, error } = await supabase.from("articles").insert([ { title, content, slug, created_at, }, ]); // Handling errors if (error) { console.error("Error inserting data", error); return; } // Redirecting to the homepage redirect("/"); // Returning a success message return { message: "Success" }; } ``` 接下來,前往`/[root]/src/app/components/Post.tsx`檔案並導入 addArticle 函數。 ``` import { addArticle } from "@/utils/supabase/AddArticle"; ``` 然後加入`addArticle`函數作為表單動作參數,如下所示。 ``` <form action={addArticle} className="w-full h-full gap-10 flex flex-col items-center p-10"> </form> ``` 之後,導覽至 http://localhost:3000/createpost 並向右側的聊天機器人提供類似「研究有關 JavaScript 框架的部落格文章主題」的提示。 聊天機器人將開始研究該主題,然後產生部落格標題和大綱,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w3i5ndwct44094iczrpo.png) 當您開始在 CopilotKitTextarea 上書寫時,您應該會看到內容自動建議,如下所示。 {% 嵌入 https://youtu.be/2oMNV1acKIs %} 如果內容符合您的喜好,請將其複製並貼上到 Quill 富文本編輯器。然後開始編輯它,如下所示。 {% 嵌入 https://youtu.be/-r3woCeq4vs %} 然後點擊底部的發布按鈕即可發布文章。前往 Supabase 上專案的儀表板並導航至「表格編輯器」部分。點擊文章表,您應該會看到您的文章資料已插入到 Supabase 資料庫中,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v4umd2qijpdt9z3evfkj.png) 接下來,前往`/[root]/src/app/components/Posts.tsx`檔案並導入 createClient 函數。 ``` import { createClient } from "@/utils/supabase/client"; ``` 在 Posts 功能元件內,加入以下程式碼,該程式碼使用 useState 掛鉤來儲存文章資料,並使用 useEffect 掛鉤在元件安裝時從 Supabase 取得文章。 fetchArticles 函數建立一個 Supabase 用戶端實例,取得文章,並在資料可用時更新狀態。 ``` // State variable for articles const [articles, setArticles] = useState<any[]>([]); // useEffect hook to fetch articles on mount useEffect(() => { // Define an async function to fetch articles const fetchArticles = async () => { // Create a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Fetch articles from the "articles" table const { data, error } = await supabase.from("articles").select("*"); // If data is available, update the articles state if (data) { setArticles(data); } }; // Call the fetchArticles function fetchArticles(); }, []); // Dependency array is empty, so the effect runs only once on mount ``` 之後,如下所示更新元素程式碼,以在部落格主頁上呈現已發佈的文章。 ``` // Return a div element with a max width, full height, padding, and horizontal margin return ( <div className="max-w-[85rem] h-full px-4 py-10 sm:px-6 lg:px-8 lg:py-14 mx-auto"> // Create a grid container with dynamic number of columns based on screen size <div className="grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-6"> // Map over the articles array and render a Link component for each item {articles?.map((post) => ( <Link // Assign a unique key prop to each Link component key={post.id} // Apply styles for the Link component className="group flex flex-col h-full bg-gray-800 border border-gray-200 hover:border-transparent hover:shadow-lg transition-all duration-300 rounded-xl p-5 " // Set the href prop to the post slug href={`/${post.slug}`}> // Create a container for the image <div className="aspect-w-16 aspect-h-11"> // Render an Image component with a dynamic src based on the post title <Image className="object-cover h-48 w-96 rounded-xl" src={`(link unavailable){encodeURIComponent( post.title )}`} // Set the width and height props for the Image component width={500} height={500} // Set the alt prop for accessibility alt="Image Description" /> </div> // Create a container for the post title <div className="my-6"> // Render an h3 element with the post title <h3 className="text-xl font-semibold text-white "> {post.title} </h3> </div> </Link> ))} </div> </div> ); ``` 然後導航到<http://localhost:3000> ,您應該會看到您發布的文章,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bpwvh0b3cm7dfrgwixtv.png) 接下來,前往`/[root]/src/app/[slug]/page.tsx`檔案並匯入 createClient 函數。 ``` import { createClient } from "@/utils/supabase/client"; ``` 在導入下方,定義一個名為「getArticleContent」的非同步函數,該函數根據 slug 參數從 supabase 資料庫檢索文章資料,如下所示。 ``` // Define an asynchronous function to retrieve article content async function getArticleContent(params: any) { // Extract the slug parameter from the input params object const { slug } = params; // Create a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Query the "articles" table in Supabase // Select all columns (*) // Filter by the slug column matching the input slug // Retrieve a single record (not an array) const { data, error } = await supabase .from("articles") .select("*") .eq("slug", slug) .single(); // Return the retrieved article data return data; } ``` 之後,如下所示更新功能元件Post,以渲染文章內容。 ``` export default async function Post({ params }: { params: any }) { // Fetch the post content using the getArticleContent function const post = await getArticleContent(params); // Return the post component return ( // Fragment component to wrap multiple elements <> // Header component <Header /> // Main container with max width and height <main className="p-3 flex flex-col max-w-6xl mx-auto min-h-screen"> // Post title <h1 className="text-3xl text-white mt-10 p-3 text-center font-serif max-w-2xl mx-auto lg:text-4xl"> {post && post.title} // Display post title if available </h1> // Post metadata (author, date, etc.) <div className="flex justify-between text-white p-3 border-b border-slate-500 mx-auto w-full max-w-2xl text-xs"> <span></span> // Estimated reading time <span className="italic"> {post && (post.content.length / 1000).toFixed(0)} mins read </span> </div> // Post content <div className="p-3 max-w-2xl text-white mx-auto w-full post-content border-b border-slate-500 mb-2" // Use dangerouslySetInnerHTML to render HTML content dangerouslySetInnerHTML={{ __html: post && post.content }}></div> // Comment component <Comment /> </main> </> ); } ``` 導覽至<http://localhost:3000>並點擊部落格主頁上顯示的文章。然後您應該被重定向到文章的內容,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/byfdvwr7anceq09gto1g.png) ### **使用 Supabase 功能設定插入和取得評論資料** 在這裡,我將引導您完成使用 Supabase 資料庫為部落格內容評論設定插入和獲取資料功能的過程。 首先,請前往 Supabase 儀表板中的[SQL 編輯器](https://supabase.com/dashboard/project/_/sql/new)頁面。然後將以下 SQL 程式碼新增至編輯器中,然後按一下 CTRL + Enter 鍵建立一個名為 comments 的表。評論表有 id、content 和 postId 欄位。 ``` create table if not exists comments ( id bigint primary key generated always as identity, postId text, content text, ); ``` 建立表格後,您應該會收到一條成功訊息,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5h05jkk1g33ewtupsb5a.png) 之後,請前往`/[root]/src/utils/supabase`資料夾並建立一個名為`AddComment.ts`的檔案。然後將以下程式碼新增至該檔案中,將部落格文章評論資料插入 Supabase 資料庫。 ``` // Importing necessary functions and modules for server-side operations "use server"; import { createServerComponentClient } from "@supabase/auth-helpers-nextjs"; import { cookies } from "next/headers"; import { redirect } from "next/navigation"; // Define an asynchronous function named 'addComment' that takes form data as input export async function addComment(formData: any) { // Extract postId and content from the provided form data const postId = formData.get("postId"); const content = formData.get("content"); // Retrieve cookies from the HTTP headers const cookieStore = cookies(); // Create a Supabase client configured with the provided cookies const supabase = createServerComponentClient({ cookies: () => cookieStore }); // Insert the article data into the 'comments' table on Supabase const { data, error } = await supabase.from("comments").insert([ { postId, content, }, ]); // Check for errors during the insertion process if (error) { console.error("Error inserting data", error); return; } // Redirect the user to the home page after successfully adding the article redirect("/"); // Return a success message return { message: "Success" }; } ``` 接下來,到`/[root]/src/app/components/Comment.tsx`文件,導入 addArticle createClient 函數。 ``` import { addComment } from "@/utils/supabase/AddComment"; import { createClient } from "@/utils/supabase/client"; ``` 然後將postId作為prop參數加入Comment功能元件中。 ``` export default function Comment({ postId }: { postId: any }) {} ``` 在函數內部,新增以下程式碼,程式碼使用`useEffect`掛鉤在元件安裝或`postId`更改時從 Supabase 取得評論和文章內容。 `fetchComments`函數取得所有評論,而`fetchArticleContent`函數則取得具有目前`postId`的文章內容。 ``` useEffect(() => { // Define an async function to fetch comments const fetchComments = async () => { // Create a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Fetch comments from the "comments" table const { data, error } = await supabase.from("comments").select("*"); // If data is available, update the comments state if (data) { setComments(data); } }; // Define an async function to fetch article content const fetchArticleContent = async () => { // Create a Supabase client instance const supabase = createClient(); // Fetch article content from the "articles" table // Filter by the current postId const { data, error } = await supabase .from("articles") .select("*") .eq("id", postId) .single(); // If the fetched article ID matches the current postId if (data?.id == postId) { // Update the article content state setArticleContent(data.content); } }; // Call the fetch functions fetchArticleContent(); fetchComments(); }, [postId]); // Dependency array includes postId, so the effect runs when postId changes ``` 然後新增`addComment`函數作為表單操作參數,如下所示。 ``` <form action={addComment} className="border border-teal-500 rounded-md p-3 mb-4"> <textarea id="content" name="content" placeholder="Add a comment..." rows={3} onChange={(e) => setComment(e.target.value)} value={comment} className="hidden" /> <CopilotTextarea className="p-4 w-full rounded-lg mb-2 border text-sm border-gray-600 bg-gray-700 text-white placeholder-gray-400 focus:border-cyan-500 focus:ring-cyan-500 resize-none" ref={copilotTextareaRef} placeholder="Start typing for content autosuggestion." onChange={(event) => setComment(event.target.value)} rows={5} autosuggestionsConfig={{ textareaPurpose: articleContent, chatApiConfigs: { suggestionsApiConfig: { forwardedParams: { max_tokens: 5, stop: ["\n", ".", ","], }, }, insertionApiConfig: {}, }, debounceTime: 250, }} /> <input type="text" id="postId" name="postId" value={postId} className="hidden" /> <div className="flex justify-between items-center mt-5"> <button type="submit" className="bg-blue-500 text-white font-bold py-2 px-4 rounded"> Submit </button> </div> </form> ``` 在表單元素下方,新增以下用於呈現貼文評論的程式碼。 ``` {comments?.map( (postComment: any) => postComment.postId == postId && ( <div key={postComment.id} className="flex p-4 border-b dark:border-gray-600 text-sm"> <div className="flex-shrink-0 mr-3"> <Image className="w-10 h-10 rounded-full bg-gray-200" src={`https://source.unsplash.com/featured/?${encodeURIComponent( "Silhouette" )}`} width={500} height={500} alt="Profile Picture" /> </div> <div className="flex-1"> <div className="flex items-center mb-1"> <span className="font-bold text-white mr-1 text-xs truncate"> Anonymous </span> </div> <p className="text-gray-500 pb-2">{postComment.content}</p> </div> </div> ) )} ``` 接下來,前往`/[root]/src/app/[slug]/page.tsx`檔案並將 postId 作為 prop 新增至 Comment 元件。 ``` <Comment postId={post && [post.id](http://post.id/)} /> ``` 前往已發佈的文章內容頁面並開始在文字區域中輸入評論。您應該在鍵入時獲得內容自動建議。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2m6br70wf3mhxzovgfet.png) 然後點擊提交按鈕以加入您的評論。前往 Supabase 上專案的儀表板並導航到表格編輯器部分。點擊評論表,您應該會看到您的評論資料已插入到 Supabase 資料庫中,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3j9c6cy82cw9fcao2pe9.png) 返回您發表評論的文章內容頁面,您應該會看到您的評論,如下所示。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n98o9kxqnyzm90tzvw40.png) 恭喜!您已完成本教學的專案。 結論 -- [CopilotKit](https://copilotkit.ai/)是一款令人難以置信的工具,可讓您在幾分鐘內將 AI Copilot 加入到您的產品中。無論您是對人工智慧聊天機器人和助理感興趣,還是對複雜任務的自動化感興趣,CopilotKit 都能讓您輕鬆實現。 如果您需要建立 AI 產品或將 AI 工具整合到您的軟體應用程式中,您應該考慮 CopilotKit。 您可以在 GitHub 上找到本教學的源程式碼:https://github.com/TheGreatBonnie/aiblogapp --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/im-building-an-ai-powered-blog-nextjs-langchain-supabase-5145

17 個值得嘗試的最佳開發人員生產力工具

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

20 多個使用 AI 的專案,具有完整的源程式碼🚀

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

讓我保持高效率的工具

此頁面詳細介紹了我作為開發人員使用的大部分內容。我使用 Mac,因此許多工具都是 macOS 特定的,但清單中也有一些與作業系統無關的工具。 在我們開始之前要提到的一件事是,這些工具可以提高我的工作效率。也許他們不會像他們為我所做的那樣讓你有生產力。我總是說,*使用能讓你最有效率的工具*。 其中一些工具是免費的,但有些是付費的。我個人認為付費的是值得的,但這取決於你和你的錢包。 *注意:我在這裡放置了一些推薦連結。只是想坦率地說明這一點而已。* 編輯 -- 這一切都從編輯器開始。 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) (VS Code) 是我的首選編輯器。我使用[Insider 版本的](https://code.visualstudio.com/insiders/)時間最長,但有些擴充功能會嘗試登入並重定向到 VS Code 普通版,所以我決定回到它。也就是說,VS Code Insider 非常穩定。 我很長時間以來都是 Dank Mono 的忠實粉絲,但 GitHub 今年發布了一堆等寬字體,我一直很喜歡[Monaspace Krypton](https://monaspace.githubnext.com/) 。 對於主題,它有所不同。我最近一直在使用輕現代預設主題,因為我發現它更適合[我的直播](https://nickyt.live),但我也是[休士頓](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=astro-build.houston)和[堡壘之夜](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=sdras.fortnite-vscode-theme)主題的粉絲。 [![當我告訴他們我在編輯器中使用深色主題。](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/52lbfjxugvqsj017c5e5.png)](https://x.com/nickytonline/status/1787621116636221727) 雖然我安裝了[iTerm](https://iterm2.com/) ,這是一個很棒的 macOS 終端,但老實說,99.999% 的時間我都住在 VS Code 終端中。 ### 編輯器設定 如果您對我的編輯器設定感興趣,[這是我目前的設定](https://gist.github.com/nickytonline/e6ceb17a1fb7b6438c3f09ff800748da)。 更有趣的事情之一是您可以更改標題欄,因此我加入了一些表情符號。 ``` "window.title": "🦙⚡🫡 – ${activeEditorShort}${separator}${rootName} – 🫡⚡🦙", ``` ![一隻羊駝漂浮在彩虹中](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExbzQ1NzBodWZuam84b2FlYmV1a3o5cHRhYzZqcGp6bHVoYWNra2ZsZSZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/tZB5MG7OOPuZIAcPZZ/giphy.gif) 我發現超級方便的另一個設定是`terminal.integrated.autoReplies` 。我從來不想獲取我的 .env 文件,這可以完美地處理它。 ``` "terminal.integrated.autoReplies": { "dotenv: found '.env' file. Source it? ([Y]es/[n]o/[a]lways/n[e]ver)": "e\r" }, ``` ### 也許澤德很快? 我確實想向[Zed](https://zed.dev/)編輯大聲喊叫。我偶爾會使用它,而且速度超級快,但它還沒有成為我的主要編輯器。我認為一旦擴展生態系統進一步發展,我就會轉向這個。也許在明年。我們拭目以待。 😎 瀏覽器擴充 ----- 我並不是每天都使用所有這些,但這些是我首選的瀏覽器擴充功能。 - [精緻的 GitHub](https://chrome.google.com/webstore/detail/refined-github/hlepfoohegkhhmjieoechaddaejaokhf) - GitHub 上的類固醇 - [VisBug](https://chrome.google.com/webstore/detail/visbug/cdockenadnadldjbbgcallicgledbeoc?hl=en) - 一個很棒的前端工具(這對我來說是新工具)(僅適用於基於 Chromium 的瀏覽器) - [React 開發者工具](https://chrome.google.com/webstore/detail/react-developer-tools/fmkadmapgofadopljbjfkapdkoienihi?hl=en)- 因為 React - [Preact DevTools](https://preactjs.github.io/preact-devtools/) - 因為 Preact - [Axe](https://chrome.google.com/webstore/detail/axe-web-accessibility-tes/lhdoppojpmngadmnindnejefpokejbdd) - 用於網路可存取性測試 - [WAVE](https://wave.webaim.org/extension/) - 用於網路可存取性測試 - [HTTPS 無所不在](https://www.eff.org/https-everywhere) - [優布洛克](https://ublock.org/) - [LanguageTool](https://languagetool.org) - 文法和拼字檢查工具 - [Pocket](https://getpocket.com/) - 用於為要閱讀的內容加入書籤 - [JSONView](https://chrome.google.com/webstore/detail/jsonview/chklaanhfefbnpoihckbnefhakgolnmc) - JSON 有效負載的美化視圖 - [調整新 Twitter](https://github.com/insin/tweak-new-twitter/) - 消除 Twitter 使用者介面中的大量噪音 - [a11y Twitter](https://github.com/nickytonline/a11y-twitter) - 對如何使用 Twitter 進行小幅更改,以方便的方式推廣推文。 桌面應用程式 ------ 這些是我每天使用的大部分桌面應用程式。讓我們從一些通用的開始。 ### 我每天做的常見事情的通用工具 [Arc 瀏覽器](https://arc.net/gift/93e342bc)是一款基於 Chromium 的瀏覽器,在我看來,它解決了我在使用任何其他瀏覽器時遇到的大量使用者體驗 (UX) 問題。垂直選項卡、命令面板和自動畫中畫影片等等。 我在頂部選單列圖示上使用[Vanilla 的](https://matthewpalmer.net/vanilla/)時間最長,但當我拿到帶有瀏海的 MacBook Pro 後,它就不太好用了。從那以後,我開始使用[Bartender](https://www.macbartender.com)來管理我的選單列。 macOS 上的表情符號選擇器並不是那麼好,但[Rocket](https://matthewpalmer.net/rocket/)讓加入表情符號變得如此簡單。我無法告訴你我一天使用它多少次。 [Raycast](https://raycast.com)是我首選的 macOS 聚光燈替代品。這就像類固醇的聚光燈。我之前使用過[Alfred](https://www.alfredapp.com/) ,這是另一個出色的 Spotlight 替代品,但由於某種原因 Raycast 越來越吸引我了。我也用它來進行視窗管理。 對於那些坐在電腦前的夜晚, [f.lux](https://justgetflux.com/)是必須的。正如一些智者所說:「善待你的眼球」。 macOS 的[Nightshift](https://support.apple.com/en-ca/102191)還可以,但 f.lux 卻破壞了它。 對於管理會議, [Dato](https://sindresorhus.com/dato)是一款更好的 macOS 約會應用程式。在網址列中顯示多個時區非常有用。我有當地時間和 UTC。我還將它用於即將舉行的會議和活動。以前我使用的是[Meeter](https://trymeeter.com) ,它對此非常有用,但現在我需要的應用程式少了一個。 我幾乎每天都會截取螢幕截圖或錄製短影片, [Cleanshot X](https://cleanshot.com/)非常適合此操作。 ### Git 工具 我的大部分「git」工作都是在命令列上進行的,但有時我需要圖形使用者介面(GUI)來真正了解正在發生的事情。當我需要它時,我會伸手去拿[Fork](https://git-fork.com/) 。 ![Cassidy 示範擠壓、變基和合併](https://media.giphy.com/media/v1.Y2lkPTc5MGI3NjExd3hscnE3bjlucm93aDJ2YjF1cjNkemQzNWcwc28yY2g4eG8yZjA1eCZlcD12MV9pbnRlcm5hbF9naWZfYnlfaWQmY3Q9Zw/zQOmyYc8TXzSBfrTFb/giphy.gif) 向 Cassidy (@cassidoo) 的精彩 GIF 致敬! 如果你使用 Git(我想你們大多數人都使用 Git), [那麼簽署你的提交](https://docs.github.com/en/authentication/managing-commit-signature-verification/signing-commits)就非常重要。 [GPG Suite](https://gpgtools.org/)讓設定變得簡單。 ### 前端工具 我做了很多建立使用者介面 (UI) 的工作,這些都是這類工作不可或缺的工具。 [xScope](https://xscope.app)是一個非常棒的前端開發工具組。標尺、指南等 當我需要與設計師協調、查看設計或提取一些資源時, [Figma](https://www.figma.com/)就是我居住的地方。 我以前聽說過[Polypane](https://polypane.app/) ,我想幾年前我可能已經嘗試過它,但現在,它是前端的必備品。它可以幫助您建立具有各種優點的響應靈敏、易於存取的應用程式。對此感到好奇嗎?今年早些時候,我在一次直播中與 Polypane 的創作者 Kilian Valkhof (@kilianvalkhof) 進行了交流。 https://www.youtube.com/watch?v=fsIhghVlHJE 對於顏色對比問題,TPGi 的[顏色對比分析儀](https://www.tpgi.com/color-contrast-checker/)是頂級的。我強烈推薦它。感謝 Todd Libby (@colabottles) 去年向我推薦了這個。 ### 我使用的其他桌面應用程式 - [Cloudflare Warp](https://blog.cloudflare.com/1111-warp-better-vpn/) - 更快的網路和一些 VPN 優點 - [Plash](https://apps.apple.com/us/app/plash/id1494023538) - 適用於 Mac 的互動式桌面背景(一個或多個網頁) - [CleanMyMac X](https://macpaw.com/cleanmymac) - 一套實用程序,可讓您的 Mac 保持最佳狀態。 - [Starship](https://starship.rs/) - 跨 shell 提示符 直播軟體 ---- 我確信有些擁有更多觀眾的主播擁有更好的設置,但這就是我的工作方式。 我使用[Restream.io](https://restream.io/join/zZ8Wr)串流傳輸到多個平台,目前包括 Twitch、YouTube、X/Twitter 和 LinkedIn。 [OBS](https://obsproject.com/download)被很多人使用,包括我自己。這是一個很棒的開源軟體。我使用它來進行串流傳輸,而不是 Restream Studio 或 Streamyard 等類似工具,因為我有自訂疊加層和其他一些自訂功能。 https://github.com/obsproject/obs-studio [Krisp](https://krisp.ai/)在過濾通話和串流中不需要的噪音方面表現出色。在直播時告別背景的消防車。 🤣 我將[Loopback](https://rogueamoeba.com/loopback/)用於虛擬音訊來源。這非常有用,因為我建立了一個音頻源,即我的麥克風和客人的音頻,並將其視為一個輸入源。我使用這個音訊來源作為即時字幕的音訊來源。 我沒有用於串流媒體的精美相機。我曾經使用我的羅技網路攝像頭,這很好,但當我終於得到一部像樣的 iPhone 時,我覺得它的相機太棒了!所以我決定用它來進行直播。 [Camo](https://reincubate.com/camo/)使這成為可能,並且它有很多細節,如縮放、水印、濾鏡等。 ### 直播嘉賓工具 在很長一段時間裡,我都不明白人們是如何把嘉賓帶上直播的。在我從事串流媒體的早期,我曾經引入完整的 Discord 螢幕並在我的直播中分享。雖然這有效,但並不理想。我也嘗試了類似的 Zoom,然後我也開始在螢幕上裁剪 Zoom 的部分內容,但同樣不理想。 最終,我發現了[vdo.ninja](https://vdo.ninja/) 。 TLDR 是,它使用點對點技術將遠端攝影機引入 OBS 或其他工作室軟體。 https://github.com/steveseguin/vdo.ninja 這是一個很棒的專案,我強烈推薦它。如果您的客人有 Twitch 帳戶,另一個類似的軟體是 Twitch 的[Stream Together](https://help.twitch.tv/s/article/stream-together-host-guide?language=en_US) 。我也用這個,取決於客人。 命令列介面 (CLI) 工具 -------------- 我沒有很多 CLI 工具,但以下是一些我常用的工具: - [Homebrew](https://brew.sh) - macOS(或 Linux)缺少的套件管理器 - [GitHub CLI](https://github.com/cli/cli) - 命令列上的 GitHub。非常適合建立 PR 等。 https://dev.to/opensauced/boost-productivity-with-the-github-cli-2mne - [nvm](https://github.com/nvm-sh/nvm) - 節點版本管理器 - [cloudflared](https://github.com/cloudflare/cloudflared) - 透過安全隧道將本地伺服器公開到公共網路 如果您對我的設定(例如硬體和辦公室設定)的重置或我在旅途中攜帶的物品感到好奇,請隨時查看[我的使用頁面](https://nickyt.co/uses)。 直到下一篇! --- 原文出處:https://dev.to/nickytonline/tools-that-keep-me-productive-1no5

可用於下一個專案的 30 多個強大 AI 庫

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

使用更多的終端機和更少的滑鼠來提高您的工作效率 (🚀)。

許多初學者可能認為只有高級開發人員才能使用終端機來提高生產力。當我開始學習程式設計時,我害怕使用終端機來執行`npm`命令等基本任務以外的任何事情。 然而,多年來,我意識到我錯過了一個提高生產力的巨大機會。因此,我們將探討您應該更多地使用終端的所有原因以及一些可以幫助您提高工作效率的工具。 另外,讓我們對所有隻使用滑鼠的使用者說實話,你們有點遲鈍。 ### 滑鼠速度慢了🐌 基本上,您使用滑鼠的次數越少,速度就越快。將手放在鍵盤上將為您節省大量時間。老實說,如果您在大部分活動中都使用滑鼠,那麼您就是菜鳥。 **瀏覽資料夾** 誰在他們的電腦上使用文件瀏覽器?我的意思是,即使你是 Windows 用戶,檔案總管基本上也很糟糕,但即使在 Mac 上,使用終端機進行導航也要快得多。對於那些在 Linux 上使用文件瀏覽器的人們,我希望上帝寬恕你們的罪。 **建立檔案和目錄** 據說右鍵建立文件的人精神有問題,雖然我不完全同意,但我是82%。像`touch` 、 `mkdir`和`ls`這樣的命令基本上是提高生產力的救星。 使用`cat`快速瀏覽文件也非常有幫助。 我想在評論中聽聽你對此的看法。您還使用哪些其他命令? **如果我在 Windows 上怎麼辦?** 首先,如果你是Windows用戶,你的情況可能比那些使用右鍵建立檔案的人更糟。不過,這是改天再討論的事。 透過安裝**Git Bash** ,您基本上將擁有幾乎所有的 Unix 系統終端命令並遠離 PowerShell 疾病。 **Windows 用戶=🥲** ### nano 或 Vim 了解 nano 或 vim 的基礎知識將阻止您打開較慢的替代品,例如 vscode 或 jetbrains。當您想要快速編輯一個小檔案時,打開 IDE 或文字編輯器只是為了更改幾行程式碼可能是對開發人員社群的背叛。 另外,這意味著您在伺服器方面基本上毫無用處。 ### ZSH 如果您不使用[oh-my-zsh](https://ohmyz.sh/) ,您將錯過一些令人驚嘆的插件。大多數人希望終端具有的一項功能是自動完成。使用[zsh-autosuggestions](https://github.com/zsh-users/zsh-autosuggestions/blob/master/INSTALL.md)插件,您的終端將自動完成大多數命令並記住先前的命令。 因此,對於所有使用向上箭頭🔼的戰士來說,您將不再需要按向上箭頭鍵 500 次來查找舊命令,因為您厭倦了谷歌搜尋。 ### 硬核的東西 (🍆) 使用**tmux**切換到**neovim**讓你看起來像某種色情明星程式設計師。當您在會議中以及共享螢幕以顯示程式碼時,您會顯得很酷。 除了有趣的一面之外,如果您願意使用 neovim 切換到 tmux,它可以讓您成為 10 倍的開發人員。我可以花幾個小時來談論在你完成學習曲線後它有多麼有益,但那是一篇單獨的文章。 ### 結論 所以你有它!放棄滑鼠並選擇命令列就像從自行車升級到火箭飛船一樣 — 它更快、更酷,而且景色也很壯觀! 透過熟悉終端,您不僅可以加快工作流程,還可以加入精英開發人員聯盟,只需敲擊幾下鍵盤即可創造奇蹟。 請記住,每一位大師都曾經是一場災難。 感謝您的閱讀,希望這篇文章對您有幫助。如果您有任何疑問,請隨時發送電子郵件至[**[email protected]**](mailto:[email protected]) \*\*,我會回覆。 您也可以透過查看我的 X 來了解我的最新更新: [**x.com/sotergreco**](http://x.com/sotergreco) --- 原文出處:https://dev.to/sotergreco/improve-your-productivity-by-using-more-terminal-and-less-mouse--2o7b

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