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關於 laravel 多語系 model 的小研究

在研究 TwillCMS 的時候 發現他的多語系 model 功能很好用 比方說 `posts` 的資料表 可以建立 `post_translations` 資料表 然後多語系資料存裡面 就能用一般存取 eloquent attribute 的方式取得翻譯 這是怎麼做到的呢? --- 首先 使用多語的 model 要先使用 Trait `A17\Twill\Models\Behaviors\HasTranslation` 然後要在 `$translatedAttributes` 裡面設定好 查看那個 Trait 的原始碼 會發現要使用 另一個 Trait `Astrotomic\Translatable\Translatable` 原來,底層其實用到了另一個套件 https://github.com/Astrotomic/laravel-translatable --- 繼續翻閱那個套件的原始碼 `Astrotomic\Translatable\Translatable` 會看到 `public function getAttribute` 實際上的功能,就是實作在這邊! 因為在 laravel eloquent 的原始碼 `Illuminate\Database\Eloquent\Model` 有下面這段 ``` public function __get($key) { return $this->getAttribute($key); } ``` 也就是讀取 model attribute 時,其實有經過 php magic function `__get()` 所以 `Translatable` 這個 Trait 就是擴充了這個函數 ``` public function getAttribute($key) { [$attribute, $locale] = $this->getAttributeAndLocale($key); if ($this->isTranslationAttribute($attribute)) { if ($this->getTranslation($locale) === null) { return $this->getAttributeValue($attribute); } // 這邊省略 } return parent::getAttribute($key); } ``` 然後會去呼叫 `public function getTranslation` 這樣,答案揭曉! --- 題外話,翻閱 eloquent model source code 的時候 我發現 `getAttribute` 不是直接寫在 model 內 而是在 `Illuminate\Database\Eloquent\Concerns\HasAttributes` 裡面 eloquent 因為功能太豐富 所以打散在 `Concerns` 資料夾內 其實就是 Traits 的意思 只是因為 `Seperation of Concerns` 原則太有名 所以用 Concerns 來命名 其實也有道理 就好像我們不會把放了一堆類別的資料夾 命名為 `Classes` 這樣 在 laravel source code 放了一堆 interface 的資料夾也是命名為 `Contracts` 的

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

試玩 Twill CMS 的 Block Editor 功能

回頭看之前跳過的教材 https://twillcms.com/guides/page-builder-with-blade/configuring-the-page-module.html 我先跳過圖片設定的段落,直接在 PageController 加入以下內容 試試看會不會壞掉? ``` $form->add( BlockEditor::make() ); ``` 打開 Pages 的編輯頁面,會看到下面出現 `Add content` 以及 `Open in editor` 按鈕 不論選哪種,都是 Image 跟 Body text 兩種 block 可以加入 我先使用 Add content 按鈕,新增了一個文字、一個圖片、再一個文字、再一個圖片 直接按下 Update,會發現儲存成功! 來觀察一下資料庫,觀察一下這種資料是怎麼存的 (我只記錄主要欄位 額外欄位我先省略) --- ## twill_blocks | id | blockable_id | blockable_type | position | content | type | |----|--------------|-----------------|----------|---------------------|-------| | 1 | 1 | App\Models\Page | 1 | json with html attr | text | | 2 | 1 | App\Models\Page | 2 | {} | image | | 3 | 1 | App\Models\Page | 3 | json with html attr | text | | 4 | 1 | App\Models\Page | 4 | {} | image | 這邊看起來很單純,就是 Laravel 原生 Many to Many (Polymorphic) 功能的結構 只不過 laravel 官方慣例會叫 `blockables` 而這邊命名為 `blocks` 而已 比較奇怪的是圖片那兩行都是 `{}`,那圖片的資料存在哪呢? --- ## twill_medias | id | uuid | filename | |----|---------------------------------------------------|--------------| | 1 | 30463fbb-aaef-43cb-936a-2deb53bd9973/01-doge.jpeg | 01-doge.jpeg | | 2 | b1ea0fb5-6f57-45fb-9903-d22049c5eb60/02-shiba.png | 02-shiba.png | 找到圖片的資訊了,這邊的 uuid 欄位我不太喜歡,因為 `/` 後面的部份跟 filename 重複了,不知這樣設計的考量是? 接著來找檔案在哪裡 ``` ➜ twill-play git:(main) ✗ tree storage/app/public/ ``` ``` storage/app/public/ └── uploads ├── 30463fbb-aaef-43cb-936a-2deb53bd9973 │   └── 01-doge.jpeg └── b1ea0fb5-6f57-45fb-9903-d22049c5eb60 └── 02-shiba.png ``` 還滿讚的,既保留了檔案名稱,也用 uuid 資料夾保證了檔案路徑的唯一性! 但是 twill_blocks 跟 twill_medias 的資料又是怎麼對應的? --- ## twill_mediables | id | mediable_id | mediable_type | media_id | |----|-------------|---------------|----------| | 1 | 2 | blocks | 1 | | 2 | 2 | blocks | 1 | | 3 | 2 | blocks | 1 | | 4 | 4 | blocks | 2 | | 5 | 4 | blocks | 2 | | 6 | 4 | blocks | 2 | 原來在這裡,又用到了 Laravel 原生 Many to Many (Polymorphic) 功能的結構 而且這次就是按照慣例叫做 mediables 囉,我這邊省略了一些欄位,是有關圖片寬度、高度的 每張圖片分別 crop 成 Desktop Tablet Mobile 三種尺寸 --- 現在知道 Block Editor 背後資料怎麼存的 感覺安心不少 也學到很多 來試試看 GUI 吧,也就是點擊 Open in editor 按鈕 ![](https://i.imgur.com/A5X6ANt.png) 呵呵悲劇囉,看來還缺少 `site.blocks.text` 以及 `site.blocks.image` 兩種 view 模板 乖乖繼續跑下一章節吧 https://twillcms.com/guides/page-builder-with-blade/creating-a-block.html 先按照說明 Disable default blocks 然後開始輸入指令 ``` php artisan twill:make:block text ``` 會出現兩個檔案,按照教材把內容放入 `resources/views/twill/blocks/text.blade.php` 這個是 editor 內的 input UI `resources/views/site/blocks/text.blade.php` 這個是實際顯示的模板檔案 ``` php artisan twill:make:block image ``` 一樣出現兩個檔案,把教材內容放入 `resources/views/twill/blocks/image.blade.php` `resources/views/site/blocks/image.blade.php` 這樣就可以了!Open in editor 就不會看到錯誤訊息了 但是,剛剛輸入的文字跟圖片,都沒有顯示 估計是因為資料結構有變吧! 通通刪掉,重新輸入一次 然後更新 `config/twill.php` 放進教材提供的 crops 內容 這樣就可以了!Block editor 就可以使用了! ref commit: https://github.com/howtomakeaturn/twill-play/commit/3dbac8d2b78fdf5da06ffd12039ffb7245bb0a46

在 Twill CMS 建立模組之間的關聯

繼續研究比較進階的功能吧 假設客戶是一間設計顧問公司好了 在台北、台中、高雄都有辦公室,存在 offices 模組 然後官網有許多 pages 要展示,每個 page 是由不同的辦公室設計 要如何建立這種關聯呢?又該如何在前台存取關聯模組呢?操作起來就跟 laravel 原生功能一樣嗎? --- 參考官網文件 https://twillcms.com/docs/relations/one-to-many.html ``` php artisan make:migration add_office_id_to_pages_table ``` 把 `office_id` 欄位加好之後,直接進 mysql 把 pages 加上 office_id 試試看! 接著在 Office.php 加入 hasMany 然後在 Page.php 加入 belongsTo 再來試試看在 page.blade.php 加入 ``` <hr /> by office: {{ $item->office->title }} ``` 然後在 office.blade.php 加入 ``` <hr /> pages count: {{ $item->pages->count() }} ``` 打開頁面會發現...成功運作! 也就是關聯操作完全跟 laravel 原生語法一模一樣,真是太棒了 ref commit: https://github.com/howtomakeaturn/twill-play/commit/d5b211a69661a2f456f874e8aac5fd51603fc4a8 --- 最後,不能真的叫客戶開 mysql 進去修改資料。來更新管理面板,給客戶 GUI 使用吧! 這邊一樣文件有點不足,參閱了幾份文件&原始碼 https://twillcms.com/docs/relations/one-to-many.html https://twillcms.com/docs/form-fields/select.html PageController 加入這段 ``` $form->add( Select::make()->name('office_id')->label('Office') ->options(Office::all()->map(function (Office $office) { return [ 'value' => $office->id, 'label' => $office->title, ]; })->toArray()) ); ``` 然後在 App\Models\Page 的 `$fillable` 陣列加入 'office_id' 打開管理面板,大功告成! 這段程式碼修改,依然跟原生 laravel 操作完全相容 實在是強大、開發者友善的 CMS 架構啊! re commit: https://github.com/howtomakeaturn/twill-play/commit/be1365f9a166ff28c12bd6936d7b7968fbdaa3d9

在 Twill CMS 模組內,新增自訂欄位

已經可以在後台管理資料、也可以在前台顯示頁面了 接下來我想知道:如何替模組新增欄位呢?這是 CMS 的核心功能 目前的 pages 模組,編輯的後台有 title 與 description 兩個欄位(都是用 `<input type="text" />` 管理) 在 `resources/views/site/page.blade.php` 也可以輕易取得這兩個欄位的值 ``` {{ $item->title }} <br /> {{ $item->description }} ``` 這兩個值實際存在資料庫的哪裡呢? 會發現並不在 `pages` table 內,而是出現在 `page_translations` table 內 (我猜測,如果沒開啟多語功能,應該就是出現在 `pages` table 內了?) 除此之外,也會在 `page_revisions` 的 payload 看到這兩個欄位的值,但這應該是「歷史修改紀錄」 類似 log 的功能,主要是以 `page_translations` 欄位為主吧! 值得一提的是,title 與 description 是原生的預設欄位 上次輸入 `php artisan twill:make:module pages` 指令時,就自動在 migration 內出現這兩行了 ``` $table->string('title', 200)->nullable(); $table->text('description')->nullable(); ``` 這個設計顯然是 seo 考量,大家有把握的話,migration 內容隨意修改,我認為無所謂。 --- 假設我今天想要擴充這個模組,讓每個頁面下方可以顯示一段「備註」 我想增加 `notes` 欄位,並且希望在後台使用 `<textarea><textarea/>` 管理,該怎麼做呢? --- 首先,打開 Twill/PageController 檔案 會看到 getForm 那邊有 description 的定義 我直接這樣加一段試試看 ``` $form->add( Input::make()->name('notes')->label('Notes')->type('textarea')->translatable() ); ``` 參考資料:https://twillcms.com/docs/form-fields/input.html --- 打開後台看看,會看到真的出現了 Notes 欄位的文字區塊!這非常方便 目前我們還沒新增 migration 檔案,所以實際上資料庫存不了這欄位 但就硬著頭皮按下 Update 看看吧? 結果居然跳出 `Content saved. All good!` 查看資料庫,會看到 `page_revisions` 的 payload 有出現 notes 但我更新 page.blade.php ``` {{ $item->title }} <br /> {{ $item->description }} <br /> {{ $item->notes }} ``` 根本就沒有內容。所以這邊的設計有點小奇怪,按下 Update 應該跳出 error 比較好。 但是沒關係 瑕不掩瑜 --- 來正式修改資料表吧 ``` php artisan make:migration add_notes_to_pages_module ``` 內容就放 ``` public function up(): void { Schema::table('page_translations', function (Blueprint $table) { $table->text('notes')->nullable(); }); } /** * Reverse the migrations. */ public function down(): void { Schema::table('page_translations', function (Blueprint $table) { $table->dropColumn('notes'); }); } ``` 然後打開 Models/Page.php 在 `$fillable` 跟 `$translatedAttributes` 陣列加入 'notes' (我猜測,根據開啟多語功能與否,這兩個陣列其實擇一修改即可?沒關係先硬上) 這樣就大功告成囉! 打開網址 http://twill-play.local/pages/my-1st 會看到新的欄位正確顯示! 這次的 commit 內容可參考 https://github.com/howtomakeaturn/twill-play/commit/fef0e19a0e5d2ecaf3e87da683fb9690bda34976 --- 順帶一提,官方文件 https://twillcms.com/docs/form-fields/input.html 提到新增欄位是寫 ``` Schema::table('articles', function (Blueprint $table) { ... $table->string('subtitle', 100)->nullable(); ... }); // OR Schema::table('article_translations', function (Blueprint $table) { ... $table->string('subtitle', 250)->nullable(); ... }); ``` 注意那個 OR 這邊應該是看有否開啟多語設定 也就是只要更新一張 table 即可 --- ## 簡評 這流程真的非常棒,包含 wordpress 在內的許多 CMS,在新增欄位的時候,程式碼本身不需修改 欄位定義會出現在 database 內。雖然方便,但是後續很難以維護、擴充 反觀上述 twill 流程,幾乎就是平常 laravel 工程師的工作流程而已 後續就算交給一個只熟 laravel 而完全不會 twill 的人也沒關係,他可以自行在 `page.blade` 使用模組的資料 自由地開發他想要的頁面與樣式!

掌握 SQL:結構化查詢語言綜合指南

介紹 -- 在上一篇部落格文章中,我們共同探討了以下內容的綜合指南: https://dev.to/louaiboumediene/mastering-relational-database-design-a-compressive-guide-3jh8 在本文中,我們將在較高層次上發現實際用於實現資料庫模式設計的語言的語法和核心功能... SQL。 那麼...讓我們深入探討吧! ![讓我們深入了解圖像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cvmr1vh4frdyjfmzf5sh.gif) --- 什麼是 SQL ------- SQL,即結構化查詢語言,是用於與所有**RDMS**對話的外觀語言,但是大多數時候,作為後端工程師(我們不是資料庫工程師),我們不直接使用 SQL,而是使用物件關係映射器**ORM**它在原始SQL 之上提供了一個更好、更可靠的接口,以便用我們首選的程式語言與資料庫進行通信,但是我們仍然需要SQL 的基本知識,以便快速、簡單地操作以及與資料庫互動。 ![如果我告訴你表情包怎麼辦](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/fvpr0nujx4fed7e4xvh3.png) --- 基本 SQL 查詢 --------- 基本 SQL 查詢涉及使用 SELECT、DISTINCT、WHERE、LIMIT 和 OFFSET 等命令從資料庫表中選擇特定資料。 ``` -- Selecting all columns from a table SELECT * FROM employees; -- Selecting specific columns SELECT first_name, last_name FROM employees; -- Using DISTINCT to get unique values SELECT DISTINCT department_id FROM employees; -- Using WHERE to filter results SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10; -- Using LIMIT to limit the number of results SELECT * FROM employees LIMIT 5; -- Using OFFSET to skip certain rows SELECT * FROM employees OFFSET 5; ``` --- 過濾資料 ---- 在 SQL 中篩選資料可讓您根據某些條件從表格中擷取特定記錄,例如使用 >、<、= 等比較運算子以及 AND、OR 和 NOT 等邏輯運算子。 ``` -- Using comparison operators SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000; -- Using logical operators SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10 AND salary > 50000; -- Using IN and NOT IN SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (10, 20); -- Using BETWEEN SELECT * FROM employees WHERE salary BETWEEN 40000 AND 60000; -- Using LIKE for pattern matching SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE 'S%'; ``` --- 資料排序 ---- SQL 中的資料排序是使用 ORDER BY 子句根據指定列以升序或降序排列檢索到的記錄。 ``` -- Sorting data in ascending order SELECT * FROM employees ORDER BY salary; -- Sorting data in descending order SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC; -- Sorting by multiple columns SELECT * FROM employees ORDER BY department_id, salary DESC; ``` --- 聚合函數 ---- SQL 中的聚合函數對一組值執行計算並傳回單一值。常見的聚合函數包括 COUNT、SUM、AVG、MIN 和 MAX。 ``` -- Counting the number of rows SELECT COUNT(*) FROM employees; -- Calculating total salary SELECT SUM(salary) FROM employees; -- Finding average salary SELECT AVG(salary) FROM employees; -- Finding minimum salary SELECT MIN(salary) FROM employees; -- Finding maximum salary SELECT MAX(salary) FROM employees; ``` --- 資料分組 ---- 在 SQL 中將資料分組可讓您使用 GROUP BY 子句(通常與聚合函數結合使用)對指定列中具有相同值的行進行分組。 ``` -- Grouping data by department SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id; -- Using HAVING to filter grouped data SELECT department_id, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department_id HAVING COUNT(*) > 5; ``` --- 加入 -- SQL 中的聯結會根據相關資料列組合來自多個資料表的資料,以擷取跨這些資料表的資料。 ``` -- Inner Join SELECT * FROM employees INNER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -- Left Join SELECT * FROM employees LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -- Right Join SELECT * FROM employees RIGHT JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; -- Full Outer Join SELECT * FROM employees FULL OUTER JOIN departments ON employees.department_id = departments.department_id; ``` --- 子查詢 --- SQL 中的子查詢是另一個查詢中的巢狀查詢,用於檢索依賴另一個查詢結果的資料。 ``` -- Subquery example SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700); -- Correlated subquery example SELECT * FROM employees e WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id); ``` --- 意見 -- SQL 中的檢視是根據查詢結果產生的虛擬表,提供了一種簡化複雜查詢並限制對某些資料的存取的方法。 ``` -- Creating a view CREATE VIEW high_paid_employees AS SELECT * FROM employees WHERE salary > 80000; -- Updating a view CREATE OR REPLACE VIEW high_paid_employees AS SELECT * FROM employees WHERE salary > 90000; -- Dropping a view DROP VIEW IF EXISTS high_paid_employees; ``` --- 索引 -- SQL 中的索引透過在列上建立索引來提高查詢效能,從而實現更快的資料檢索。 ``` -- Creating an index CREATE INDEX idx_lastname ON employees(last_name); -- Dropping an index DROP INDEX idx_lastname; ``` --- 交易 -- SQL 中的交易透過將 SQL 語句分組為原子單元來確保資料完整性,從而確保所有語句都成功執行或全部都不執行。 ``` -- Beginning a transaction BEGIN TRANSACTION; -- Committing a transaction COMMIT; -- Rolling back a transaction ROLLBACK; ``` --- 儲存過程 ---- SQL中的預存程序是儲存在資料庫中的預編譯的SQL程式碼,可以透過單一命令執行,通常用於封裝頻繁執行的任務 ``` -- Creating a stored procedure CREATE PROCEDURE get_employee (IN employee_id INT) BEGIN SELECT * FROM employees WHERE employee_id = employee_id; END; -- Executing a stored procedure CALL get_employee(100); -- Modifying a stored procedure ALTER PROCEDURE get_employee (IN employee_id INT) BEGIN SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE employee_id = employee_id; END; -- Dropping a stored procedure DROP PROCEDURE IF EXISTS get_employee; ``` --- 備份與復原 ----- SQL 中的備份和復原涉及建立資料庫備份以防止資料遺失,並在資料庫發生故障或損壞時還原它們。 ``` -- Creating a full backup BACKUP DATABASE dbname TO disk = 'path_to_backup'; -- Creating a differential backup BACKUP DATABASE dbname TO disk = 'path_to_backup' WITH DIFFERENTIAL; -- Creating a transaction log backup BACKUP LOG dbname TO disk = 'path_to_backup'; -- Restoring from a backup RESTORE DATABASE dbname FROM disk = 'path_to_backup'; ``` --- SQL 方言和特定於供應商的擴展 ---------------- 雖然 SQL 是一種標準化語言,但不同的資料庫供應商已經實作了自己的擴充和方言,導致不同 RDBMS 之間 SQL 的編寫和執行方式略有不同。這些變更可能會影響使用特定資料庫系統的開發人員可用的語法、函數和特性。 例如,以下是特定於供應商的 SQL 方言和擴展的一些範例: **甲骨文SQL** : - Oracle SQL 包括專有擴展,例如分層查詢、分析函數和用於資料建模的 MODEL 子句。 - 範例: `SELECT CUBE(product, region) FROM sales;` (CUBE 是 Oracle 特定的用於產生小計的擴充) **SQL Server(微軟)** : - SQL Server 包含 T-SQL (Transact-SQL),它透過串流控制語言建構、錯誤處理和流程程式設計建構等功能擴展了標準 SQL。 - 範例: `SELECT ISNULL(column_name, 'default_value') FROM table_name;` (ISNULL 是一個 T-SQL 函數) **MySQL** : - MySQL 包括空間資料類型和函數、視窗函數以及用於正規表示式匹配的 REGEX 運算子等擴充。 - 範例: `SELECT column_name REGEXP '^pattern' FROM table_name;` (REGEXP 是 MySQL 特定的運算子) **PostgreSQL** : - PostgreSQL 包括陣列、JSON 支援、全文搜尋和範圍資料類型等擴充。 - 範例: `SELECT column_name || 'suffix' FROM table_name;` (|| 是 PostgreSQL 特定的字串連接運算子) ![RDBMS 之間的差異](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z7m0q9jdx3opw29zja6j.png) 所以最合乎邏輯的方法是: 1. **基礎知識**:了解關聯式資料庫設計的基礎:實體、鍵、關係…。 。 2. **SQL** :學習 SQL 作為獨立語言的基礎知識。 3. **選擇 RDBM** :選擇最適合您的 RDBMS,然後按照其所有特殊語法和結構來使用它。 結論 -- SQL 本身就是一個廣闊的領域,包含許多我們沒有涉及的概念。事務、備份和文件管理只是更廣泛範圍的幾個範例。然而,對於像我們這樣的後端工程師來說,我們所介紹的基礎知識足以作為 SQL 的基礎概述。 --- 原文出處:https://dev.to/louaiboumediene/mastering-sql-comprehensive-guide-to-structured-query-language-4gh

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

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

推出適用於 AWS 的新 Fullstack TypeScript DX

我們聽到開發人員一次又一次地表達同樣的痛點:很難將應用程式的前端與後端集成,您需要在日常工作負載中解決不斷擴大的技術範圍,並且很難駕馭廣泛的雲端產品。雖然後端即服務產品提供了一個簡單的入口,但它們通常要求開發人員隨著公司規模的擴大而遷移。這就是我們從頭開始重建[AWS Amplify 的](https://aws.amazon.com/amplify/?trk=60cc8d4a-110e-474c-ac1a-69b65329c4ff&sc_channel=el)原因,以直接解決前端開發人員每天在工作中面臨的這些挑戰。 我們非常高興地宣布推出全新的 Amplify 體驗,旨在讓前端開發人員僅使用 TypeScript 即可建立全端、雲端驅動的應用程式。讓我們更深入地了解第二代 Amplify 的樣子! https://www.youtube.com/watch?v=BCXdLx6xHmc 只需幾分鐘即可將您的前端運送到全球 ----------------- 您可以使用 Amplify Hosting 透過幾個快速簡單的步驟部署您的應用程式前端。首先前往 AWS 控制台,選擇您的 Git 供應商,選擇您的儲存庫和分支,更新您想要自訂的任何建置設置,然後「儲存並部署」。幾分鐘後,您的應用程式將在全球部署!您可以使用下列步驟託管使用 Next.js、Nuxt、Astro 和 Vite 等框架建立的靜態或伺服器端渲染應用程式。 ![Amplify 在新控制台 UI 中支援所有 Git 提供者](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tg7lv7dwbihn1rbwivv3.jpg) 快速從前端到全端 -------- 當您建立新的 Amplify 應用程式時,您將獲得一些為您建立的文件,您可以在其中保存後端程式碼。 ``` ├── amplify/ │ ├── auth/ │ │ └── resource.ts │ ├── data/ │ │ └── resource.ts ``` 在這些檔案中,您可以編寫 TypeScript 程式碼來建立應用程式後端。您可以使用以下程式碼建立資料模型,該程式碼還為您的資料設定授權規則。 ``` // amplify/data/resource.ts import { a, defineData, type ClientSchema } from '@aws-amplify/backend'; // Create a data model with two fields, `content` and `done`. The default authorization mode is apiKey -- meaning anyone authenticated using an API key can create, read, update, and delete todos. const schema = a.schema({ Todo: a.model({ content: a.string(), isDone: a.boolean() }) .authorization(allow => [allow.publicApiKey()]) }); // Used for code completion / highlighting when making requests from frontend export type Schema = ClientSchema<typeof schema>; // defines the data resource to be deployed export const data = defineData({ schema, authorizationModes: { defaultAuthorizationMode: 'apiKey', apiKeyAuthorizationMode: { expiresInDays: 30 } } }); ``` 然後,您可以使用 Amplify 用戶端庫與應用程式前端的資料模型進行交互,例如要列出所有待辦事項,您可以編寫如下程式碼: ``` import type { Schema } from "../amplify/data/resource"; import { generateClient } from "aws-amplify/data"; const client = generateClient<Schema>(); const fetchTodos = async () => { const { data: items, errors } = await client.models.Todo.list(); }; ``` Amplify 擁有為許多不同框架和語言編寫的程式庫 - 從適用於行動開發人員的 Swift、Android 和 Flutter 到適用於 Next.js 應用程式的 SSR 功能。 您可以執行類似的身份驗證操作!下面的程式碼定義並配置了一個身分驗證資源,向新使用者發送一封主題行為「Welcome to Amplify 🚀」的驗證電子郵件。 ``` import { defineAuth } from "@aws-amplify/backend" export const auth = defineAuth({ loginWith: { email: { verificationEmailSubject: "Welcome to Amplify 🚀" }, }, }) ``` 然後,您可以使用`withAuthenticator`高階 React 元件建立完整的使用者驗證流程,包括登入和註冊! ``` import { Authenticator } from '@aws-amplify/ui-react' function App() { return ( <Authenticator> <h1>You can't see this until you log in!</h1> </Authenticator> ) } export default App ``` 您可以執行類似的操作來在應用程式中建立無伺服器函數和檔案儲存資源。部署所需要做的就是`git push`您的程式碼! ### 與您的團隊合作,而不是對抗 在本機開發 Amplify 應用程式時,您可以執行沙箱,每次變更後端程式碼時,該沙箱都會自動快速重新部署雲端資源。您團隊中的每個開發人員都將擁有自己的沙箱,因此您在迭代時不會相互覆蓋。 ``` npx ampx sandbox ``` 您也可以為專案中的每個 Git 分支設定部署環境 - 例如`dev` 、 `prod`和`my-new-feature` 。您可以在交付生產之前在隔離環境中測試變更! Amplify 現在建立在 AWS 雲端開發套件 (AWS CDK) 之上,因此您可以連接到 Amplify 本身不支援的服務 - 例如用於 AI/ML 的 Amazon Bedrock! 試試看! ---- 要了解有關 Amplify 的更多訊息,請嘗試我們的[快速入門教程](https://docs.amplify.aws/react/start/quickstart/?trk=c33e0637-74b4-466d-8750-a7d201b6c7a5&sc_channel=el)之一,該教程將指導您完成建立全端 Amplify 應用程式的步驟。 --- 原文出處:https://dev.to/aws/introducing-a-new-fullstack-typescript-dx-for-aws-1ap9

掌握關聯式資料庫設計:綜合指南

介紹 -- 在當今資料驅動的世界中,有效儲存和管理資訊對於各種規模的企業和組織都至關重要。關聯式資料庫已成為以結構化和可擴展的方式組織和操作資料的強大解決方案。在這篇文章中,我們將探討關聯式資料庫的基礎知識、它們的管理系統以及支援有效資料庫設計的原則。 --- 什麼是資料庫? ------- 資料庫是資料的結構化集合,其組織和儲存方式有利於高效檢索、操作和管理。將其視為數位文件櫃,其中不是實體資料夾和文件,而是整齊排列的表格和記錄,以便於存取。 什麼是關係資料庫? --------- 關聯式資料庫是一種將資料組織成具有行(記錄)和列(欄位)的表(關係)的資料庫。這些表透過關係互連,允許以各種方式存取和組合資料。想像一下電子表格的集合,每個電子表格代表資料的不同方面,但能夠無縫連結和組合它們之間的資訊。 關係型資料庫管理系統 ---------- 關聯式資料庫管理系統 (RDBMS) 是一種軟體應用程式,旨在建立、管理關聯式資料庫並與之互動。它提供了一個用於在資料庫中儲存、檢索和操作資料的結構化框架。 RDBMS 的一些熱門範例包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 Microsoft SQL Server。 --- SQL簡介 ----- SQL(結構化查詢語言)是用於與關聯式資料庫互動的標準程式語言。它允許您建立、讀取、更新和刪除資料庫中的資料,以及定義和修改資料庫結構本身。 SQL 就像一種通用語言,可讓您與不同的 RDBMS 平台進行通訊。 命名約定 ---- 在 SQL 中,遵循一致的命名約定對於清晰度和可維護性至關重要。這是一個例子: ``` -- Good naming conventions CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(100), last_name VARCHAR(100), email VARCHAR(100) ); ``` 什麼是資料庫設計? --------- 資料庫設計是建立用於儲存和管理資料庫中的資料的高效且有組織的結構的過程。它涉及定義表、列、關係和約束,以確保資料完整性、最小化冗餘並優化效能。正確的資料庫設計是建立健全且可擴展的應用程式的基礎。 ![資料庫設計形象](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/de0l7km0yufdp2ssak3s.png) 資料的完整性 ------ 資料完整性是指資料庫中儲存的資料的準確性、一致性和可靠性。它確保資料遵循特定的規則和約束,防止錯誤和不一致。資料完整性分為三種: 1. **實體完整性**:確保表中的每一行都可以透過主鍵唯一標識,且主鍵不能有空值。 2. **參照完整性**:透過確保一個表中的外鍵值與另一表中的主鍵值相符來維護表之間的關係。 3. **域完整性**:透過限制可儲存的資料類型、格式和值範圍,強制給定列輸入有效的條目。 ``` -- Example: Enforcing data integrity CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, -- Entity integrity customer_id INT FOREIGN KEY REFERENCES customers(customer_id), -- Referential integrity order_date DATE NOT NULL, -- Domain integrity total_amount DECIMAL(10, 2) CHECK (total_amount >= 0) -- Domain integrity ); ``` 資料庫術語 ----- - **表**:按行和列組織的相關資料的集合。 - **行**:表中的單一實例或條目(也稱為記錄或元組)。 - **列**:表中資料的特定特徵或屬性(也稱為欄位或屬性)。 - **主鍵**:唯一標識表中每一行的列或列組合。 - **外鍵**:引用另一個表的主鍵的列或列的組合,在兩個表之間建立關係。 - **連接**:根據相關列組合兩個或多個表中的行的操作。 - **索引**:一種資料結構,透過建立表格中資料的排序表示來提高資料檢索操作的效能。 - **視圖**:從一個或多個基礎表動態產生的虛擬表。 - **預存程序**:預先編譯的 SQL 語句集合,可以作為單一單元執行。 - **觸發器**:特殊類型的預存程序,當表中發生特定事件(例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE 語句)時會自動執行。 原子值 --- 在資料庫設計中,儲存原子值非常重要,這意味著儲存無法進一步劃分的最小資訊片段。這項原則有助於保持資料完整性並避免冗餘。 例如,與其將客戶的全名儲存在單一欄位中,不如將其分成名字和姓氏欄位。這樣,您可以輕鬆地獨立搜尋、排序或操作名稱的每個部分。 ``` -- Example: Storing atomic values CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), email VARCHAR(100) ); ``` --- 按鍵簡介 ---- 鍵是資料庫設計中的重要組成部分,有助於確保資料完整性並建立表之間的關係。它們充當記錄的唯一標識符,並實現高效的資料檢索和操作。 主鍵索引 ---- 主鍵是唯一標識表中每筆記錄的列或列的組合。它確保每個記錄都是唯一的並且可以輕鬆找到。通常會對主鍵建立索引以提高查詢效能。 ``` CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), email VARCHAR(100) ); ``` 查找表 --- 查找表也稱為參考表或程式碼表,是包含預定義值集的表,這些值可用於填入其他表中的列。查找表透過確保一致性和減少冗餘來幫助維護資料完整性。 ``` -- Lookup table for product categories CREATE TABLE product_categories ( category_id INT PRIMARY KEY, category_name VARCHAR(100) ); -- Products table referencing the lookup table CREATE TABLE products ( product_id INT PRIMARY KEY, product_name VARCHAR(100), category_id INT, FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES product_categories(category_id) ); ``` 超級密鑰和候選密鑰 --------- 超級鍵是表中唯一標識每筆記錄的一組或多列。候選鍵是最小超鍵,這意味著它不包含不必要的列。換句話說,候選鍵是一個超級鍵,具有唯一標識每個記錄所需的最少列數。 主鍵和備用鍵 ------ 主鍵是選擇作為表的主要唯一辨識符的候選鍵。備用鍵也稱為唯一鍵,是任何其他本來可以被選為主鍵但沒有被選為主鍵的候選鍵。 ``` CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, email VARCHAR(100) UNIQUE, -- Alternate key first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); ``` 代理鍵和自然鍵 ------- 代理鍵是用作表中主鍵的人工鍵(通常是序號或 GUID)。它與資料本身沒有固有的意義或關係。另一方面,自然金鑰是從資料本身衍生的金鑰,例如員工 ID 或產品程式碼。 ``` -- Surrogate key CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), -- Surrogate key customer_name VARCHAR(100), order_date DATE ); -- Natural key CREATE TABLE products ( product_code VARCHAR(10) PRIMARY KEY, -- Natural key product_name VARCHAR(100), price DECIMAL(10,2) ); ``` 我應該使用代理鍵還是自然鍵? -------------- 代理鍵和自然鍵之間的選擇取決於多個因素,包括資料的性質、資料變更的可能性以及重複或衝突的可能性。 代理鍵通常是首選,因為它們是: - 不可變:即使資料發生變化,它們也不會隨著時間而改變。 - 保證唯一性:由資料庫系統生成,保證唯一性。 - 不透明:它們不會洩露有關資料本身的任何訊息,這對於安全和隱私來說是有益的。 另一方面,自然鍵在以下情況下可能會很有優勢: - 資料具有固有的唯一性,例如產品程式碼或員工 ID。 - 資料不太可能隨著時間的推移而改變,從而降低了衝突或重複的風險。 - 需要人類可讀且有意義的辨識符。 外鍵 -- 外鍵是一個表中引用另一個表的主鍵的列或列的組合。它在兩個表之間建立連結並強制引用完整性,確保子表中的資料有效且與父表中的資料一致。 ``` CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ); ``` NOT NULL 外鍵 ----------- 在某些情況下,可能需要對外鍵列設定 NOT NULL 約束,這表示該列不能有空值。此約束可確保子表中的每筆記錄都與父表中的有效記錄相關聯。 ``` CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT NOT NULL, order_date DATE, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ); ``` 外鍵約束 ---- 外鍵約束定義表之間引用完整性的規則。這些約束可以包括更新或刪除父表中引用的記錄時要採取的操作,例如: - `CASCADE` :當父表中的記錄被更新或刪除時,子表中對應的記錄也會被更新或刪除。 - `SET NULL` :當父表中的記錄被更新或刪除時,子表中對應的外鍵值被設定為NULL。 - `NO ACTION` :當父表中的記錄被更新或刪除時,子表中對應的外鍵值保持不變,如果違反引用完整性則回滾操作。 ``` CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_date DATE, FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id) ON UPDATE CASCADE ON DELETE SET NULL ); ``` 簡單鍵、複合鍵、複合鍵 ----------- - 簡單鍵是用作主鍵或外鍵的單一欄位。 - 複合鍵是用作主鍵或外鍵的兩個或多個列的組合。 - 複合鍵是用作外鍵的兩個或多個簡單鍵的組合。 ``` -- Simple key CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, ... ); -- Composite key CREATE TABLE order_items ( order_id INT, product_id INT, quantity INT, PRIMARY KEY (order_id, product_id) ); -- Compound key CREATE TABLE shipments ( shipment_id INT PRIMARY KEY, order_id INT, product_id INT, FOREIGN KEY (order_id, product_id) REFERENCES order_items(order_id, product_id) ); ``` --- 關係 ---- 關係是關聯式資料庫的基石,可讓您連接和組合來自不同表的資料。關係主要分為三種: ![關係形象](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qadj6qd495g7yovdcx2d.jpg) 一對一的關係 ------ 在一對一關係中,一個表中的每筆記錄都與另一個表中的一筆記錄相關聯,反之亦然。例如,考慮一個資料庫,其中每位員工都有一名且僅有一名經理,且每位經理管理一名且僅有一名員工。這種關係在實務上比較少見。 ![一對一影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qm0xf8h40rktgqzbp4o4.png) 一對多關係 ----- 在一對多關係中,一個表格(「一」側)中的每筆記錄都可以與另一個表(「多」側)中的多個記錄關聯。例如,在學校的資料庫中,一位老師可以教授多個班級,但每個班級只有一位老師授課。 ![一對多影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/qe9iuj8n0n3b1cj24pdf.png) 多對多關係 ----- 在多對多關係中,一個表中的每筆記錄可以與另一表中的多筆記錄關聯,反之亦然。例如,在大學的資料庫中,一個學生可以註冊多個課程,每個課程可以有多個學生註冊。 ![多對多關係影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/r2prop1r97o0cj7cr6qw.jpg) ### 關係摘要 - 一對一:表A中的一筆記錄與表B中的一筆且只有一筆記錄相關,反之亦然。 - 一對多:A表中的一筆記錄可以與B表中的多筆記錄相關,但B表中的一筆記錄只能與A表中的一筆記錄相關。 - 多對多:表A中的多筆記錄可以與表B中的多筆記錄相關,反之亦然。 設計關係(SQL 實作) ------------ **1 - 設計一對一關係** 要設計一對一關係,您可以將兩個表中的所有列包含在一個表中,也可以建立兩個單獨的表並使用外鍵約束來連結它們。 ``` -- Option 1: Single table CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), manager_first_name VARCHAR(50), manager_last_name VARCHAR(50) ); -- Option 2: Two tables with foreign key CREATE TABLE employees ( employee_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50), manager_id INT UNIQUE, FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id) ); ``` 2 -**設計一對多關係** 要設計一對多關係,通常會建立兩個表:父表(“一”側)和子表(“多”側)。子表包含引用父表主鍵的外鍵列。 ``` -- Parent table CREATE TABLE teachers ( teacher_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); -- Child table CREATE TABLE classes ( class_id INT PRIMARY KEY, class_name VARCHAR(100), teacher_id INT, FOREIGN KEY (teacher_id) REFERENCES teachers(teacher_id) ); ``` **3 - 設計多對多關係** 要設計多對多關係,通常會建立第三個表(稱為聯結表或關聯表),將兩個主表連結在一起。此聯結表包括引用主表的外鍵列 ``` -- Table 1 CREATE TABLE students ( student_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50), last_name VARCHAR(50) ); -- Table 2 CREATE TABLE courses ( course_id INT PRIMARY KEY, course_name VARCHAR(100), description TEXT ); -- Junction or Intemediary table CREATE TABLE enrollments ( enrollment_id INT PRIMARY KEY, student_id INT, course_id INT, FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id), FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(course_id) ); ``` 父表和子表 ----- 在一對多或多對多關係中, **“一”**側的表通常稱為父表,而**“多”**側的表稱為子表。子表包含引用父表主鍵的外鍵。 例如,在教師-班級關係中, `teachers`表是父表, `classes`表是子表。同樣,在學生-課程關係中, `students`和`courses`表是父表,而`enrollm`是父表。 實體關係建模簡介 -------- 實體關係建模(ER Modeling)是資料庫設計中使用的一種技術,用於直觀地表示資料庫的邏輯結構。它有助於辨識實體(表)、屬性(列)以及它們之間的關係,從而更容易理解和傳達資料庫設計。 ER 圖由以下部分組成: - **實體**:以矩形表示,實體是資料庫中的表或物件。 - **屬性**:在實體矩形內列出,屬性是描述實體的列或欄位。 - **關係**:以連接實體的線表示,關係描述了實體之間的關聯。 基數 -- 基數定義了兩個實體之間的數值關係。它指定一個實體可以與另一個實體的單一實例關聯的最大實例數。最常見的基數是: - 一對一(1:1):實體 A 的一個實例最多可以與實體 B 的一個實例關聯,反之亦然。 - 一對多(1:N):實體 A 的一個實例可以與實體 B 的多個實例關聯,但實體 B 的一個實例只能與實體 A 的一個實例關聯。 - 多對多 (M:N):實體 A 的多個實例可以與實體 B 的多個實例關聯,反之亦然。 在 ER 圖中,基數以特定的符號表示,例如單線表示一對一,帶箭頭的線表示一對多,兩端帶箭頭的線表示多對多關係。 ![基數影像](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nmife5ost450cgntriyi.png) 模態 -- 模態是指一個實體實例的存在是否依賴它與另一個實體的關係。有兩種類型的模態: - 部分模態:實例的存在不依賴它與另一個實體的關係。例如,客戶可以在沒有任何訂單的情況下存在。 - 總模態:實例的存在取決於它與另一個實體的關係。例如,沒有訂單,訂單項就不可能存在。 在 ER 圖中,模態使用特定的符號表示,例如單一條表示部分模態,雙條表示總模態。 --- 資料庫規範化簡介 -------- 資料庫規範化是組織資料庫中的資料以減少冗餘、最大限度地減少資料異常(插入、更新和刪除異常)並提高資料完整性的過程。它涉及將資料庫分解為較小的表,並根據特定規則或範式定義它們之間的關係。 資料庫規範化的主要目標是: - 消除冗餘資料 - 確保資料完整性 - 促進資料操作和維護 資料庫規範化有多種範式,每種都建立在前一種範式的基礎上。最常用的範式是: 1. 第一範式 (1NF) 2. 第二範式 (2NF) 3. 第三範式 (3NF) 1NF(資料庫規範化第一範式) --------------- 第一範式(1NF)是最基本的規範化形式。它規定表中的屬性(列)必須具有原子值,這意味著表中的每個單元格應包含單一值,而不是一組值。 例如,假設一個表格具有名為「PhoneNumbers」的資料列,該資料列儲存客戶的多個電話號碼。這違反了 1NF,因為該列包含一組值而不是單一值。為了符合 1NF,您需要將電話號碼分成單獨的列或為電話號碼建立單獨的表。 ``` -- Violates 1NF CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), phone_numbers VARCHAR(200) -- Stores multiple phone numbers, violating 1NF ); -- Conforms to 1NF CREATE TABLE customers ( customer_id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), phone1 VARCHAR(20), phone2 VARCHAR(20), phone3 VARCHAR(20) ); ``` 2NF(資料庫規範化的第二範式) ---------------- 第二範式 (2NF) 建立在 1NF 的基礎上,解決了部分依賴問題。如果表屬於 1NF,且每個非主屬性(列)完全依賴整個主鍵,則該表屬於 2NF。 換句話說,如果一個表有一個複合主鍵(由多個列組成),那麼所有非鍵列必須依賴整個主鍵,而不僅僅是它的一部分。 例如,考慮一個具有複合主鍵`(student_id, course_id)`和列`grade`的表。如果`grade`欄位僅取決於`course_id` ,而不取決於`student_id`和`course_id`的組合,則該表違反了 2NF。 ``` -- Violates 2NF CREATE TABLE student_courses ( student_id INT, course_id INT, course_name VARCHAR(100), grade CHAR(2), -- Depends only on course_id, not the entire primary key PRIMARY KEY (student_id, course_id) ); -- Conforms to 2NF CREATE TABLE student_courses ( student_id INT, course_id INT, grade CHAR(2), PRIMARY KEY (student_id, course_id) ); CREATE TABLE courses ( course_id INT PRIMARY KEY, course_name VARCHAR(100) ); ``` 3NF(資料庫規範化的第三範式) ---------------- 第三範式 (3NF) 建立在 2NF 的基礎上,解決了傳遞依賴問題。如果表屬於 2NF,且每個非主屬性都非傳遞依賴於主鍵,則該表屬於 3NF。 換句話說,如果一個非鍵列依賴另一個非鍵列,那麼該表就違反了 3NF,並且非鍵列應該分離到它們自己的表中。 例如,考慮一個包含`student_id` 、 `student_name` 、 `class_id`和`class_name`欄位的表。 `student_name`欄位取決於`student_id` ,而`class_name`欄位取決於`class_id` 。但是, `class_name`欄位也透過`class_id`欄位傳遞依賴`student_id` 。這違反了 3NF。 ``` -- Violates 3NF CREATE TABLE student_classes ( student_id INT, student_name VARCHAR(100), class_id INT, class_name VARCHAR(100), PRIMARY KEY (student_id, class_id) ); -- Conforms to 3NF CREATE TABLE students ( student_id INT PRIMARY KEY, student_name VARCHAR(100) ); CREATE TABLE classes ( class_id INT PRIMARY KEY, class_name VARCHAR(100) ); CREATE TABLE student_classes ( student_id INT, class_id INT, PRIMARY KEY (student_id, class_id), FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id), FOREIGN KEY (class_id) REFERENCES classes(class_id) ); ``` 透過遵循資料庫規範化的原則,您可以建立結構良好且高效的資料庫,從而最大限度地減少冗餘、保持資料完整性並促進資料操作和維護。 --- 索引(聚集索引、非聚集索引、複合索引) ------------------- 索引是提高資料庫中資料檢索操作效能的資料結構。它們在表中建立資料的排序表示,從而允許更快的搜尋和查詢。索引有幾種類型: - **聚集索引**:聚集索引根據索引鍵值對表中的行進行實體重新排序。每個表只能有一個聚集索引。 - **非聚集索引**:非聚集索引是一個單獨的物件,其中包含索引鍵值和指向表中相應行的指標。一個表可以有多個非聚集索引。 - **複合索引**:複合索引是索引鍵中包含多個欄位的索引。它可以是集群的,也可以是非集群的。 ``` -- Clustered index CREATE CLUSTERED INDEX idx_customers_name ON customers (last_name, first_name); -- Nonclustered index CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_orders_date ON orders (order_date); -- Composite index CREATE INDEX idx_products_category_price ON products (category_id, price); ``` 資料類型 ---- 在資料庫領域,資料類型就像是保存特定類型資訊的不同形狀的容器。就像您不會將液體儲存在籃子中或將固體物體儲存在罐子中一樣,資料庫需要強制執行特定的資料類型以確保資料的完整性和一致性。 SQL 中的一些常見資料類型包括: - `INT`或`INTEGER` :儲存整數,例如`42`或`17` 。 - `FLOAT`或`DOUBLE` :儲存十進制數,例如`3.14159`或`0.00005` 。 - `VARCHAR`或`TEXT` :儲存文字資料,例如名稱或描述。 - `DATE`或`DATETIME` :儲存日期和時間值,例如`'2023-05-06'`或`'2024-01-01 12:34:56'` 。 - `BOOLEAN` :儲存真/假值,例如`1` (真)或`0` (假)。 選擇正確的資料類型至關重要,因為它會影響資料的儲存、查詢和操作方式。例如,嘗試在`INT`列中儲存大字串會導致錯誤或資料截斷。 ``` CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, age INT, is_active BOOLEAN DEFAULT 1 ); ``` 在此範例中,我們建立一個`users`表,其中包含`id` (整數)、 `name` (最多 50 個字元的字串)、 `age` (整數)和`is_active` (布林值,預設值為`1`或 true)欄位。 --- 連接簡介 ---- 連接就像連接資料庫中不同表的橋樑,允許您組合和檢索來自多個來源的相關資料。它們是關係資料庫中的基本概念,對於有效查詢和操作資料至關重要。 ![加盟圖片](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/iks7pvzjikxzgqicjh2x.png) 內部聯接 ---- 內部聯結就像兩個表之間的友好握手,其中只有在兩個表中具有匹配值的行才會包含在結果集中。這是一種基於公共列或列集組合多個表中的資料的方法。 ``` SELECT users.name, orders.order_date FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id; ``` 在這個範例中,我們從`users`表中檢索`name`列,從`orders`表中檢索`order_date`列,但僅限於`users`表中的`id`與`orders`表中的`user_id`相符的行。 3 個表上的內連接(範例) ------------- 假設我們有三個表: `users` 、 `orders`和`products` 。我們想要檢索每個訂單的使用者名稱、訂單日期和產品名稱。我們可以透過在所有三個表之間執行內部聯結來實現這一點: ``` SELECT users.name, orders.order_date, products.product_name FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id INNER JOIN products ON orders.product_id = products.id; ``` 在這裡,我們首先在`id`和`user_id`列上連接`users`和`orders`表。然後,我們將該連接的結果與`products`表的`product_id`和`id`列連接起來。這樣,我們可以在單一查詢中從所有三個表中檢索資料,但僅限於滿足連接條件的行。 外連接簡介 ----- 內部連接就像友好的握手,而外部連接更像是歡迎的擁抱。它們不僅包括兩個表中的匹配行,還包括一個或兩個表中的不匹配行,具體取決於外連接的類型。 右外連接 ---- 右外連接就像從右表到左表的溫暖擁抱。它包括右表中的所有行以及左表中的匹配行。如果左表中沒有符合的行,則結果將包含左表列的`NULL`值。 ``` SELECT users.name, orders.order_date FROM users RIGHT OUTER JOIN orders ON users.id = orders.user_id; ``` 在此範例中,我們從`orders`表(右表)中檢索所有行,以及`users`表(左表)中的符合`name`值。如果訂單沒有符合的用戶,則`name`列將包含`NULL` 。 JOIN 與 NOT NULL 列 ----------------- 有時,您可能只想對不為空的列執行聯接。當您想要從結果集中排除缺少資料的行時,這會很有用。 ``` SELECT users.name, orders.order_date FROM users INNER JOIN orders ON users.id = orders.user_id AND users.name IS NOT NULL; ``` 在此範例中,我們在`users`和`orders`表之間執行內部聯接,但我們新增了一個附加條件`users.name IS NOT NULL`以確保結果集中僅包含具有非空`name`值的行。 跨 3 個表的外連接 ---------- 與內連接範例類似,我們可以跨多個表執行外連接。假設我們想要檢索所有訂單以及使用者名稱和產品名稱,即使`users`或`products`表中缺少值。 ``` SELECT users.name, orders.order_date, products.product_name FROM orders LEFT OUTER JOIN users ON orders.user_id = users.id LEFT OUTER JOIN products ON orders.product_id = products.id; ``` 在這裡,我們從`orders`表開始,並對`users`和`products`表執行左外連接。這可確保所有訂單以及符合的使用者名稱和產品名稱(如果可用)都包含在結果集中。如果`users`或`products`表中沒有符合的行,則對應的列將包含`NULL`值。 別名 -- 別名就像 SQL 查詢中表格或欄位的暱稱。它們可以使查詢更具可讀性和更容易理解,特別是在處理長表或列名時,或在查詢中多次引用同一個表時。 ``` SELECT u.name, o.order_date, p.product_name FROM users u INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id INNER JOIN products p ON o.product_id = p.id; ``` 在此範例中,我們對`users`表使用別名`u` ,對`orders`表使用別名`o` ,對`products`表使用`p` 。這使得查詢更加簡潔且更易於閱讀,而不必多次重複完整的表名稱。 自加入 --- 自連結就像一張表在與自己對話。這是一種根據同一個表中的特定條件或關係將表與其自身連接的方法。這在處理分層或遞歸資料結構(例如員工-經理關係或巢狀類別)時非常有用。 ``` SELECT e.name AS employee, m.name AS manager FROM employees e LEFT OUTER JOIN employees m ON e.manager_id = m.id; ``` 在此範例中,我們對`employees`表執行自聯接以檢索每位員工的姓名及其對應經理的姓名。我們使用左外連接來確保所有員工都包含在結果集中,即使他們沒有指派經理。 --- 資料庫標記語言 (DBML) -------------- 資料庫建模語言(DBML)是一種簡單直觀的標記語言,用於描述關係型資料庫的結構。它提供了一種人類可讀的方式來定義表、列、關係和約束,從而使資料庫設計方面的溝通和協作變得輕鬆。 **DBML 入門** 要開始使用 DBML,您需要一個文字編輯器並對資料庫概念有基本的了解。讓我們建立第一個 DBML 檔案: ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } ``` 在這個範例中,我們定義了一個`users`表,其中包含`id` 、 `username` 、 `email`和`created_at`列。 `[pk]`標記指定`id`為主鍵, `[increment]`表示自動遞增, `[unique]`確保`email`的唯一性, `[default:` now() `]`將`created_at`的預設值設為目前時間戳記。 **建立表** DBML 可讓您在單一檔案中定義多個表格及其列。讓我們為資料庫新增更多表: ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar content text user_id int [ref: > users.id] created_at datetime [default: `now()`] } ``` 在這個範例中,我們新增了一個`posts`表,其中包含`id` 、 `title` 、 `content` 、 `user_id`和`created_at`欄位。 `[ref: > users.id]`標籤在`posts`表中的`user_id`欄位和`users`表中的`id`列之間建立外鍵關係。 **定義關係** DBML 支援表之間各種類型的關係,包括一對一、一對多和多對多。讓我們在資料庫中定義一些關係: ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar content text user_id int [ref: > users.id] created_at datetime [default: `now()`] } Ref: users.id < posts.user_id ``` 在此範例中,我們定義了`users`和`posts`表之間的一對多關係。 `Ref: users.id < posts.user_id`行指定`users`表中的`user_id`欄位引用`posts`表中的`id`列。 **新增約束** 約束確保資料完整性並在資料庫上強制執行規則。 DBML 支援各種約束,例如主鍵、外鍵、唯一約束和預設值。讓我們在表格中加入一些約束: ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] username varchar [unique] email varchar [unique] created_at datetime [default: `now()`] } Table posts { id int [pk, increment] title varchar content text user_id int [ref: > users.id] created_at datetime [default: `now()`] } Ref: users.id < posts.user_id ``` 在此更新的範例中,我們為`users`表中的`username`名列新增了`[unique]`約束,以確保每個使用者名稱都是唯一的。 **記錄您的資料庫** DBML 可讓您為資料庫模式新增註解和註釋,使其更易於理解和維護。讓我們用註釋來記錄我們的表格: ``` // my_database.dbml Table users { id int [pk, increment] // Unique identifier for users username varchar [unique] // User's username email varchar [unique] // User's email address created_at datetime [default: `now()`] // Date and time when the user was created } Table posts { id int [pk, increment] // Unique identifier for posts title varchar // Title of the post content text // Content of the post user_id int [ref: > users.id] // ID of the user who created the post created_at datetime [default: `now()`] // Date and time when the post was created } Ref: users.id < posts.user_id // Relationship between users and posts ``` **DBML 的好處** - 簡單且人類可讀的語法 - 與資料庫無關的方法 - [dbdiagram.io](dbdiagram.io)上的免費視覺化工具 - 一致的可讀性和可維護性約定 - 豐富的文件和範例 --- 結論 -- 總而言之,關聯式資料庫設計構成了現代應用程式中高效能資料組織的支柱。了解其原理使您能夠建立強大且可擴展的資料庫。接下來,我們將深入研究 SQL 語法,釋放與資料庫有效互動的能力。請繼續關注我們對 SQL 世界的探索! --- 原文出處:https://dev.to/louaiboumediene/mastering-relational-database-design-a-comprehensive-guide-3jh8

可用於下一個專案的 30 多個強大 AI 庫

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

🌝 適合您下一個專案的 15 個 JavaScript 框架 ⚔

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

如何讓 AI 融入您的使用者(Next.js、OpenAI、CopilotKit)

長話短說 ---- 在本文中,您將了解如何建立基於 AI 的行銷活動管理應用程式,該應用程式可讓您建立和分析廣告活動,從而使您能夠為您的業務做出正確的決策。 我們將介紹如何: - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式, - 使用 CopilotKit 將 AI 助理整合到軟體應用程式中,以及 - 建立特定於操作的人工智慧副駕駛來處理應用程式中的各種任務。 - 建立一名競選經理 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9xqpz356qm79t90f1l87.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🤖 ![https://media.dev.to/cdn-cgi/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3 .amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fx3us3vc140aun0dvrdof.gif](https://media.dev.to/cdn-cgi/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3.amazonaws.com%2Fuploads%2Farticles%2Fx3us3vc140aun0dvrdof.gif) {% cta https://git.new/devtoarticle1 %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} --- 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。 我們還將利用以下內容: - [Radix UI](https://www.radix-ui.com/) - 用於為應用程式建立可存取的 UI 元件。 - [OpenAI API 金鑰](https://platform.openai.com/api-keys)- 使我們能夠使用 GPT 模型執行各種任務。 - [CopilotKit](https://github.com/CopilotKit/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 campaign-manager ``` 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。 ![Next.js 應用程式安裝](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xboujt60i6lpoaqgjyap.png) 接下來,將[Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react) 、 [Radix UI](https://www.radix-ui.com/)及其原始元件安裝到專案中。 ``` npm install @heroicons/react @radix-ui/react-avatar @radix-ui/react-dialog @radix-ui/react-dropdown-menu @radix-ui/react-icons @radix-ui/react-label @radix-ui/react-popover @radix-ui/react-select @radix-ui/react-slot @radix-ui/react-tabs ``` 另外,安裝[Recharts 程式庫](https://recharts.org/en-US)(一個用於建立互動式圖表的 React 程式庫)以及以下實用程式套件: ``` npm install recharts class-variance-authority clsx cmdk date-fns lodash react-day-picker tailwind-merge tailwindcss-animate ``` 最後,安裝[CopilotKit 軟體套件](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-chatbot)。這些套件使 AI copilot 能夠從 React 狀態檢索資料並在應用程式中做出決策。 ``` npm install @copilotkit/react-ui @copilotkit/react-textarea @copilotkit/react-core @copilotkit/backend ``` 恭喜!您現在已準備好建立應用程式。 --- 使用 Next.js 建立 Campaign Manager 應用程式 ----------------------------------- 在本節中,我將引導您建立活動管理器應用程式的使用者介面。 首先,讓我們進行一些初始設定。 在`src`資料夾中建立一個`components`和`lib`資料夾。 ``` cd src mkdir components lib ``` 在**`lib`**資料夾中,我們將聲明應用程式的靜態類型和預設活動。因此,在**`lib`**資料夾中建立**`data.ts`**和**`types.ts`**檔案。 ``` cd lib touch data.ts type.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`type.ts`檔中。它聲明了活動屬性及其資料類型。 ``` export interface Campaign { id: string; objective?: | "brand-awareness" | "lead-generation" | "sales-conversion" | "website-traffic" | "engagement"; title: string; keywords: string; url: string; headline: string; description: string; budget: number; bidStrategy?: "manual-cpc" | "cpa" | "cpm"; bidAmount?: number; segment?: string; } ``` 為應用程式建立預設的行銷活動清單並將其複製到`data.ts`檔案中。 ``` import { Campaign } from "./types"; export let DEFAULT_CAMPAIGNS: Campaign[] = [ { id: "1", title: "CopilotKit", url: "https://www.copilotkit.ai", headline: "Copilot Kit - The Open-Source Copilot Framework", description: "Build, deploy, and operate fully custom AI Copilots. In-app AI chatbots, AI agents, AI Textareas and more.", budget: 10000, keywords: "AI, chatbot, open-source, copilot, framework", }, { id: "2", title: "EcoHome Essentials", url: "https://www.ecohomeessentials.com", headline: "Sustainable Living Made Easy", description: "Discover our eco-friendly products that make sustainable living effortless. Shop now for green alternatives!", budget: 7500, keywords: "eco-friendly, sustainable, green products, home essentials", }, { id: "3", title: "TechGear Solutions", url: "https://www.techgearsolutions.com", headline: "Innovative Tech for the Modern World", description: "Find the latest gadgets and tech solutions. Upgrade your life with smart technology today!", budget: 12000, keywords: "tech, gadgets, innovative, modern, electronics", }, { id: "4", title: "Global Travels", url: "https://www.globaltravels.com", headline: "Travel the World with Confidence", description: "Experience bespoke travel packages tailored to your dreams. Luxury, adventure, relaxation—your journey starts here.", budget: 20000, keywords: "travel, luxury, adventure, tours, global", }, { id: "5", title: "FreshFit Meals", url: "https://www.freshfitmeals.com", headline: "Healthy Eating, Simplified", description: "Nutritious, delicious meals delivered to your door. Eating well has never been easier or tastier.", budget: 5000, keywords: "healthy, meals, nutrition, delivery, fit", }, ]; ``` 由於我們使用 Radix UI 建立可以使用 TailwindCSS 輕鬆自訂的基本 UI 元件,因此請在**`lib`**資料夾中建立一個**`utils.ts`**文件,並將以下程式碼片段複製到該文件中。 ``` //👉🏻 The lib folder now contains 3 files - data.ts, type.ts, util.ts //👇🏻 Copy the code below into the "lib/util.ts" file. import { type ClassValue, clsx } from "clsx"; import { twMerge } from "tailwind-merge"; export function cn(...inputs: ClassValue[]) { return twMerge(clsx(inputs)); } export function randomId() { return Math.random().toString(36).substring(2, 15); } ``` 導航到`components`資料夾並在其中建立其他三個資料夾。 ``` cd components mkdir app dashboard ui ``` `components/app`資料夾將包含應用程式中使用的各種元件,而儀表板資料夾包含某些元素的 UI 元件。 `ui`資料夾包含使用 Radix UI 建立的多個 UI 元素。將[專案儲存庫中的這些元素](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components/ui)複製到該資料夾中。 恭喜! `ui`資料夾應包含必要的 UI 元素。現在,我們可以使用它們來建立應用程式中所需的各種元件。 ### 建立應用程式 UI 元件 在這裡,我將引導您完成為應用程式建立使用者介面的過程。 ![應用程式使用者介面](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9l4lvv4394gg033oatwq.png) 首先,導航至**`app/page.tsx`**檔案並將以下程式碼片段貼到其中。該文件呈現在**`components/app`**資料夾中聲明的 App 元件。 ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; export default function DashboardPage() { return <App />; } ``` 在`components/app`資料夾中建立`App.tsx` 、 `CampaignForm.tsx` 、 `MainNav.tsx`和`UserNav.tsx`檔案。 ``` cd components/app touch App.tsx CampaignForm.tsx MainNav.tsx UserNav.tsx ``` 將下面的程式碼片段複製到`App.tsx`檔案中。 ``` "use client"; import { DEFAULT_CAMPAIGNS } from "@/lib/data"; import { Campaign } from "@/lib/types"; import { randomId } from "@/lib/utils"; import { Dashboard } from "../dashboard/Dashboard"; import { CampaignForm } from "./CampaignForm"; import { useState } from "react"; import _ from "lodash"; export function App() { //👇🏻 default segments const [segments, setSegments] = useState<string[]>([ "Millennials/Female/Urban", "Parents/30s/Suburbs", "Seniors/Female/Rural", "Professionals/40s/Midwest", "Gamers/Male", ]); const [campaigns, setCampaigns] = useState<Campaign[]>( _.cloneDeep(DEFAULT_CAMPAIGNS) ); //👇🏻 updates campaign list function saveCampaign(campaign: Campaign) { //👇🏻 newly created campaign if (campaign.id === "") { campaign.id = randomId(); setCampaigns([campaign, ...campaigns]); } else { //👇🏻 existing campaign - search for the campaign and updates the campaign list const index = campaigns.findIndex((c) => c.id === campaign.id); if (index === -1) { setCampaigns([...campaigns, campaign]); } else { campaigns[index] = campaign; setCampaigns([...campaigns]); } } } const [currentCampaign, setCurrentCampaign] = useState<Campaign | undefined>( undefined ); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` - 從上面的程式碼片段來看, - 我為行銷活動建立了預設細分列表,並對已定義的行銷活動列表進行了深層複製。 - `saveCampaign`函數接受行銷活動作為參數。如果行銷活動沒有 ID,則表示它是新建立的,因此會將其新增至行銷活動清單。否則,它會找到該活動並更新其屬性。 - `Dashboard`和`CampaignForm`元件接受細分和行銷活動作為 props。 [Dashboard 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/dashboard/Dashboard.tsx)在儀表板上顯示各種 UI 元素,而[CampaignForm 元件](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/components/app/CampaignForm.tsx)使用戶能夠在應用程式中建立和保存新的行銷活動。 您也可以使用[GitHub 儲存庫](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/tree/main/src/components)中的程式碼片段來更新儀表板和應用程式元件。 恭喜!您應該有一個有效的 Web 應用程式,可讓使用者查看和建立新的行銷活動。 在接下來的部分中,您將了解如何將 CopilotKit 加入到應用程式中,以根據每個行銷活動的目標和預算進行分析和決策。 ![應用概述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4phyaucli8pdcbe625u4.gif) --- 使用 CopilotKit 透過 AI 分析廣告活動 -------------------------- 在這裡,您將學習如何將人工智慧加入到應用程式中,以幫助您分析行銷活動並做出最佳決策。 在繼續之前,請造訪[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys)並建立一個新的金鑰。 ![取得 OpenAI API 金鑰](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/02972pt2aj3kf9l5suqq.png) 建立一個`.env.local`檔案並將新建立的金鑰複製到該檔案中。 ``` OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_SECRET_KEY> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview ``` 接下來,您需要為 CopilotKit 建立 API 端點。在 Next.js 應用程式資料夾中,建立一個包含`route.ts`檔案的`api/copilotkit`資料夾。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到`route.ts`檔中。 [CopilotKit 後端](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotBackend)接受使用者的請求並使用 OpenAI 模型做出決策。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; export const runtime = "edge"; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const copilotKit = new CopilotBackend({}); const openaiModel = process.env["OPENAI_MODEL"]; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 若要將您的應用程式連接到此 API 端點,請更新`app/page.tsx`文件,如下所示: ``` "use client"; import { App } from "@/components/app/App"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; export default function DashboardPage() { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit/'> <CopilotSidebar instructions='Help the user create and manage ad campaigns.' defaultOpen={true} labels={{ title: "Campaign Manager Copilot", initial: "Hello there! I can help you manage your ad campaigns. What campaign would you like to work on?", }} clickOutsideToClose={false} > <App /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); } ``` `CopilotKit`元件包裝整個應用程式並接受包含 API 端點連結的`url`屬性。 `CopilotSidebar`元件為應用程式加入了一個聊天機器人側邊欄面板,使我們能夠向 CopilotKit 提供各種指令。 ![將 CopilotKit 加入 Next.js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wzh8ui253ftzmgtrcksd.gif) ### 如何讓AI副駕駛執行各種動作 CopilotKit 提供了兩個鉤子,使我們能夠處理使用者的請求並插入應用程式狀態: [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 `useCopilotAction`掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件: - name - 操作的名稱。 - 描述 - 操作的描述。 - 參數 - 包含所需參數清單的陣列。 - render - 預設的自訂函數或字串。 - handler - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` `useMakeCopilotReadable`掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` CopilotKit 還允許您為使用者提示提供上下文,使其能夠做出充分且準確的決策。 將`guidance.ts`和`script.ts`加入到專案內的`lib`資料夾中,並將此[指導](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/guideline.ts)和[腳本建議](https://github.com/CopilotKit/campaign-manager-demo/blob/main/src/lib/script.ts)複製到檔案中,以便 CopilotKit 做出決策。 在應用程式元件中,將當前日期、腳本建議和指導傳遞到 CopilotKit。 ``` import { GUIDELINE } from "@/lib/guideline"; import { SCRIPT_SUGGESTION } from "@/lib/script"; import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; export function App() { //-- 👉🏻 ...other component functions //👇🏻 Ground the Copilot with domain-specific knowledge for this use-case: marketing campaigns. useMakeCopilotReadable(GUIDELINE); useMakeCopilotReadable(SCRIPT_SUGGESTION); //👇🏻 Provide the Copilot with the current date. useMakeCopilotReadable("Today's date is " + new Date().toDateString()); return ( <div className='relative'> <CampaignForm segments={segments} currentCampaign={currentCampaign} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} saveCampaign={(campaign) => { if (campaign) { saveCampaign(campaign); } setCurrentCampaign(undefined); }} /> <Dashboard campaigns={campaigns} setCurrentCampaign={setCurrentCampaign} segments={segments} setSegments={setSegments} /> </div> ); } ``` 在`App`元件中建立一個 CopilotKit 操作,該操作可在使用者提供此類指令時建立新的活動或編輯現有的活動。 ``` useCopilotAction({ name: "updateCurrentCampaign", description: "Edit an existing campaign or create a new one. To update only a part of a campaign, provide the id of the campaign to edit and the new values only.", parameters: [ { name: "id", description: "The id of the campaign to edit. If empty, a new campaign will be created", type: "string", }, { name: "title", description: "The title of the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "keywords", description: "Search keywords for the campaign", type: "string", required: false, }, { name: "url", description: "The URL to link the ad to. Most of the time, the user will provide this value, leave it empty unless asked by the user.", type: "string", required: false, }, { name: "headline", description: "The headline displayed in the ad. This should be a 5-10 words", type: "string", required: false, }, { name: "description", description: "The description displayed in the ad. This should be a short text", type: "string", required: false, }, { name: "budget", description: "The budget of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "objective", description: "The objective of the campaign", type: "string", enum: [ "brand-awareness", "lead-generation", "sales-conversion", "website-traffic", "engagement", ], }, { name: "bidStrategy", description: "The bid strategy of the campaign", type: "string", enum: ["manual-cpc", "cpa", "cpm"], required: false, }, { name: "bidAmount", description: "The bid amount of the campaign", type: "number", required: false, }, { name: "segment", description: "The segment of the campaign", type: "string", required: false, enum: segments, }, ], handler: (campaign) => { const newValue = _.assign( _.cloneDeep(currentCampaign), _.omitBy(campaign, _.isUndefined) ) as Campaign; setCurrentCampaign(newValue); }, render: (props) => { if (props.status === "complete") { return "Campaign updated successfully"; } else { return "Updating campaign"; } }, }); ``` {% 嵌入 https://www.youtube.com/watch?v=gCJpH6Tnj5g %} 新增另一個模擬 API 呼叫的操作,以允許 CopilotKit 從先前建立的活動中檢索歷史資料。 ``` // Provide this component's Copilot with the ability to retrieve historical cost data for certain keywords. // Will be called automatically when needed by the Copilot. useCopilotAction({ name: "retrieveHistoricalData", description: "Retrieve historical data for certain keywords", parameters: [ { name: "keywords", description: "The keywords to retrieve data for", type: "string", }, { name: "type", description: "The type of data to retrieve for the keywords.", type: "string", enum: ["CPM", "CPA", "CPC"], }, ], handler: async ({ type }) => { // fake an API call that retrieves historical data for cost for certain keywords based on campaign type (CPM, CPA, CPC) await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000)); function getRandomValue(min: number, max: number) { return (Math.random() * (max - min) + min).toFixed(2); } if (type == "CPM") { return getRandomValue(0.5, 10); } else if (type == "CPA") { return getRandomValue(5, 100); } else if (type == "CPC") { return getRandomValue(0.2, 2); } }, render: (props) => { // Custom in-chat component rendering. Different components can be rendered based on the status of the action. let label = "Retrieving historical data ..."; if (props.args.type) { label = `Retrieving ${props.args.type} for keywords ...`; } if (props.status === "complete") { label = `Done retrieving ${props.args.type} for keywords.`; } const done = props.status === "complete"; return ( <div className=''> <div className=' w-full relative max-w-xs'> <div className='absolute inset-0 h-full w-full bg-gradient-to-r from-blue-500 to-teal-500 transform scale-[0.80] bg-red-500 rounded-full blur-3xl' /> <div className='relative shadow-xl bg-gray-900 border border-gray-800 px-4 py-8 h-full overflow-hidden rounded-2xl flex flex-col justify-end items-start'> <h1 className='font-bold text-sm text-white mb-4 relative z-50'> {label} </h1> <p className='font-normal text-base text-teal-200 mb-2 relative z-50 whitespace-pre'> {props.args.type && `Historical ${props.args.type}: ${props.result || "..."}`} </p> </div> </div> </div> ); }, }); ``` ![應用程式預覽](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kz3xm63ciq5q3kyooz9s.gif) 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/CopilotKit/campaign-manager-demo> 感謝您的閱讀! --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-campaign-manager-nextjs-openai-copilotkit-59ii

我用新的程式語言微調了我的模型。你也可以做到! 🚀

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

中級開發人員的 12 項心得建議

我正式擁有三年經驗和中級職稱。自從兩年前我寫下了[我作為專業開發人員第一年學到的 12 件事](https://dev.to/abbeyperini/12-things-i-learned-during-my-first-year-as-a-professional-developer-i0f)以來,我的最佳建議已經發生了很大的變化。 1. 水平不重要,結果才重要 -------------- 如果你正在解決他們的問題,沒有人會問你已經開發了多久。不要僅僅因為某個主題被稱為高級而推遲學習您感興趣的主題。你永遠不知道你會被要求建造什麼,所以它可能會比你想像的更快派上用場。 2.不要死記硬背 -------- ![一張帶有標題的大腦圖片具有儲存和記憶幾乎無限量資訊的能力,但它卻無法](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ya2ljvnx1wdsk1xrx1ov.jpg) 了解如何找到您需要的資訊。我不是說 StackOverflow 和 GenAI。對於您使用的工具和語言,請了解規範或文件所在的位置。找出誰寫了最好的指南。 如果您不記得了,也沒關係`?`當您要使用 JavaScript 條件運算子時,or `:`首先出現。重要的是您知道何時使用條件運算符以及在哪裡可以找到確切的語法。 工具不斷更新。請務必檢查您正在閱讀的文件的版本。找到一種方式來了解最新情況,無論是新聞通訊還是真正喜歡 CSS 的朋友。 3. 深入基礎知識 --------- 聽聽在 3 年內使用過 3 個 JavaScript 框架的人的話——如果你很好地了解基礎知識,那麼在生態系統中學習新工具就會容易得多。您最終可能會編寫出更簡單、更強大的軟體。您不會嘗試編寫已經存在的功能,因為您不知道它們存在。您將更了解所遇到的錯誤,並在導致錯誤之前預見錯誤。 4.系統思考會讓你走得更遠 ------------- 解決任何錯誤都需要係統思考。如果您不考慮牆上的插頭,當烤麵包機無法打開時您就不會想到檢查它。能夠將系統作為一個整體來思考,可以更輕鬆地預測邊緣情況並設計新功能。在[新程式碼庫入門中](https://dev.to/abbeyperini/getting-started-in-a-new-codebase-e7b#6-mental-models)閱讀有關如何為程式碼庫建立心理模型的更多訊息 5.先嘗試再問,確保問題永遠不會是個愚蠢的問題 ----------------------- 開發人員通常以解決問題為導向。如果你能證明你嘗試了一些方法但沒有奏效,那麼他們可能會想深入挖掘自己,找出為什麼明顯的解決方案不起作用。 6.每一行程式碼都是一種責任 -------------- ![一位程式設計師在打字中停了下來,說:“消除所有錯誤的最有效方法就是擺脫所有軟體。”](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y87ejruuzoq6xl4woj9z.png) 編寫程式碼就像其他人必須修復它一樣。 (即使 6 個月後那個人就是你。)安裝軟體包,就像你必須經常更新它們一樣。記錄原因,這樣以後就不會意外破壞某些東西。在將某個固執己見的工具整合到您的系統之前,先了解它的意見,並找出它的意見與您所需的功能相衝突。 7.練習閱讀別人的程式碼 ------------ 通常教授軟體開發的方式可能會讓您相信您經常會建立新鮮的、全新的應用程式。您更有可能修復現有程式碼庫並為其加入功能。您甚至可能花更多的時間閱讀程式碼而不是編寫程式碼。練習閱讀程式碼和重構程式碼而不引入新的錯誤。 8. 測試、測試、再測試 ------------ 正如[Chocho](https://www.linkedin.com/in/enriquezamudiolopez)在 DevNexus 2024 演講中所說,“程式碼就是理論。軟體就是實踐。”在請求審查之前,請始終執行您的程式碼並對其進行測試。盡可能多練習編寫測驗。您會發現,預測使用者如何破壞您的程式碼並考慮更多的事情,而不只是快樂的道路,將使您成為更好的開發人員。 9. 練習將需求轉化為軟體 ------------- 票#387 - 在頁面上新增一個按鈕,用於開啟模式並允許使用者編輯此資料。 預計您可以將這樣的需求轉換為步驟清單或偽程式碼。如果票證太模糊,您就有責任獲得所需的答案。 解決這些步驟後,您將需要將它們轉換為程式碼並(希望)對該程式碼進行測試。然後,您將負責透過公司的版本控制、(希望)審查、(希望)品質保證和部署流程來取得該程式碼。 開源是實踐這一點的好地方。 10. 社區極為重要 ---------- 你不會在社群媒體貼文中獲得最細緻、最公正的觀點。當您需要這種觀點時,您需要一個支持網絡來打電話。 指導是其中的一部分。參加當地的聚會和會議是建立人際網絡和擴展發展世界觀的好方法。加入網路小組將使您能夠了解資深開發人員的觀點。 不要試圖獨自完成這項工作。那裡有很多訊息,很容易讓人不知所措或視野狹隘。 11.找到你喜歡程式設計的地方 --------------- ![漫畫有4個面板,每個面板顯示一個程式編譯的進度條。在前三個面板中,開發人員悲傷地說「我討厭程式設計」。在最後一個面板中,程式已編譯,程式設計師慶祝,說“我喜歡程式設計!”](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/aajn7sm0cv6usmaa2ci2.jpg) 我並不是說熱愛你的工作或成為難以捉摸的熱情程式設計師。然而,不斷的學習會讓你自己陷入反覆的不適。如果你不知道為什麼要繼續醒來並對自己做這些事,你就會精疲力盡。這完全可能是個自私的原因,但你必須知道為什麼。 12.每個人都在自己的旅程上 -------------- 您不會與他人的職業和內容競爭。別人的成功之路可能根本不適合你。專注於您獨特的視角和優勢。尋找並分享您的聲音。外面有人想聽聽看。 結論 -- 查看我(或其他任何人)的個人資料可能會讓您相信我通往中級開發人員的道路是筆直而順利的。事實恰恰相反。我跌倒過,哭過,刺破過,精疲力竭過,還被困過很多兔子洞。 因此,我必須衷心感謝我的丈夫、家人、朋友和科技社群幫助我站穩腳步。我還必須感謝許多同事給予我發揮潛能的機會。沒有你們,我不可能走到這一步。我很感激我有這樣的經驗。 --- 原文出處:https://dev.to/abbeyperini/12-tips-from-a-mid-level-developer-29bk

使用 AI-copilot(Next.js、gpt4、LangChain 和 CopilotKit)建立電子表格應用程式

**長話短說** -------- 在本文中,您將學習如何建立人工智慧驅動的電子表格應用程式,該應用程式允許您使用簡單的英語命令執行各種會計功能並輕鬆與資料互動。 我們將介紹如何: - 使用 Next.js 建立 Web 應用程式, - 使用 React Spreadsheet 建立電子表格應用程式,以及 - 使用 CopilotKit 將 AI 整合到軟體應用程式中。 - 讓電子表格更容易使用、更有趣 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ruxylrd07dga5ngw98np.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🤖 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x3us3vc140aun0dvrdof.gif) {% cta https://github.com/CopilotKit/CopilotKit %} Star CopilotKit ⭐️ {% endcta %} (請原諒 AI 的拼字錯誤並給 CopilotKit 加上星號:) 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驅動的電子表格應用程式所需的工具: - [React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet) - 一個簡單的包,使我們能夠在 React 應用程式中加入電子表格。 - [OpenAI API](https://platform.openai.com/api-keys) - 提供 API 金鑰,使我們能夠使用 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 spreadsheet-app ``` 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/f2zg8z22tdgmlv4wmfil.png) 接下來,安裝[OpenAI 函式庫](https://platform.openai.com/docs/introduction)、 [Heroicons](https://www.npmjs.com/package/@heroicons/react)和[React Spreadsheet](https://github.com/iddan/react-spreadsheet)套件及其相依性: ``` npm install openai react-spreadsheet scheduler @heroicons/react ``` 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應用程式。 --- 建立電子表格應用程式 ---------- 在本節中,我將引導您使用 React Spreadsheet 建立電子表格應用程式。 該應用程式分為兩個元件: `Sidebar`和`SingleSpreadsheet` 。 要設定這些元件,請導航至 Next.js 應用程式資料夾並建立一個包含以下檔案的`components`資料夾: ``` cd app mkdir components && cd components touch Sidebar.tsx SingleSpreadsheet.tsx ``` ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/bd9crph3qdenb2eikfoh.png) 將新建立的元件匯入到**`app/page.tsx`**檔案中。 ``` "use client"; import React, { useState } from "react"; //👇🏻 import the components import { SpreadsheetData } from "./types"; import Sidebar from "./components/Sidebar"; import SingleSpreadsheet from "./components/SingleSpreadsheet"; const Main = () => { return ( <div className='flex'> <p>Hello world</p> </div> ); }; export default Main; ``` 接下來,建立將包含電子表格資料的 React 狀態,並將它們作為 props 傳遞到元件中。 ``` const Main = () => { //👇🏻 holds the title and data within a spreadsheet const [spreadsheets, setSpreadsheets] = React.useState<SpreadsheetData[]>([ { title: "Spreadsheet 1", data: [ [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], [{ value: "" }, { value: "" }, { value: "" }], ], }, ]); //👇🏻 represents the index of a spreadsheet const [selectedSpreadsheetIndex, setSelectedSpreadsheetIndex] = useState(0); return ( <div className='flex'> <Sidebar spreadsheets={spreadsheets} selectedSpreadsheetIndex={selectedSpreadsheetIndex} setSelectedSpreadsheetIndex={setSelectedSpreadsheetIndex} /> <SingleSpreadsheet spreadsheet={spreadsheets[selectedSpreadsheetIndex]} setSpreadsheet={(spreadsheet) => { setSpreadsheets((prev) => { console.log("setSpreadsheet", spreadsheet); const newSpreadsheets = [...prev]; newSpreadsheets[selectedSpreadsheetIndex] = spreadsheet; return newSpreadsheets; }); }} /> </div> ); }; ``` 此程式碼片段建立了 React 狀態,用於保存電子表格資料及其索引,並將它們作為 props 傳遞到元件中。 `Sidebar`元件接受所有可用的電子表格, `SingleSpreadsheet`元件接收所有電子表格,包括更新電子表格資料的`setSpreadsheet`函數。 將下面的程式碼片段複製到`Sidebar.tsx`檔案中。它顯示應用程式中的所有電子表格,並允許使用者在它們之間進行切換。 ``` import React from "react"; import { SpreadsheetData } from "../types"; interface SidebarProps { spreadsheets: SpreadsheetData[]; selectedSpreadsheetIndex: number; setSelectedSpreadsheetIndex: (index: number) => void; } const Sidebar = ({ spreadsheets, selectedSpreadsheetIndex, setSelectedSpreadsheetIndex, }: SidebarProps) => { return ( <div className='w-64 h-screen bg-gray-800 text-white overflow-auto p-5'> <ul> {spreadsheets.map((spreadsheet, index) => ( <li key={index} className={`mb-4 cursor-pointer ${ index === selectedSpreadsheetIndex ? "ring-2 ring-blue-500 ring-inset p-3 rounded-lg" : "p-3" }`} onClick={() => setSelectedSpreadsheetIndex(index)} > {spreadsheet.title} </li> ))} </ul> </div> ); }; export default Sidebar; ``` ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/c36qccuwa0knqokag5mk.gif) 更新`SingleSpreadsheet.tsx`文件,如下所示: ``` import React from "react"; import Spreadsheet from "react-spreadsheet"; import { SpreadsheetData, SpreadsheetRow } from "../types"; interface MainAreaProps { spreadsheet: SpreadsheetData; setSpreadsheet: (spreadsheet: SpreadsheetData) => void; } //👇🏻 adds a new row to the spreadsheet const addRow = () => { const numberOfColumns = spreadsheet.rows[0].length; const newRow: SpreadsheetRow = []; for (let i = 0; i < numberOfColumns; i++) { newRow.push({ value: "" }); } setSpreadsheet({ ...spreadsheet, rows: [...spreadsheet.rows, newRow], }); }; //👇🏻 adds a new column to the spreadsheet const addColumn = () => { const spreadsheetData = [...spreadsheet.data]; for (let i = 0; i < spreadsheet.data.length; i++) { spreadsheet.data[i].push({ value: "" }); } setSpreadsheet({ ...spreadsheet, data: spreadsheetData, }); }; const SingleSpreadsheet = ({ spreadsheet, setSpreadsheet }: MainAreaProps) => { return ( <div className='flex-1 overflow-auto p-5'> {/** -- Spreadsheet title ---*/} <div className='flex items-start'> {/** -- Spreadsheet rows and columns---*/} {/** -- Add column button ---*/} </div> {/** -- Add row button ---*/} </div> ); }; export default SingleSpreadsheet; ``` - 從上面的程式碼片段來看, ``` - The `SingleSpreadsheet.tsx` file includes the addRow and addColumn functions. ``` ``` - The `addRow` function calculates the current number of rows, adds a new row, and updates the spreadsheet accordingly. ``` ``` - Similarly, the `addColumn` function adds a new column to the spreadsheet. ``` ``` - The `SingleSpreadsheet` component renders placeholders for the user interface elements. ``` 更新`SingleSpreadsheet`元件以呈現電子表格標題、其資料以及新增行和列按鈕。 ``` return ( <div className='flex-1 overflow-auto p-5'> {/** -- Spreadsheet title ---*/} <input type='text' value={spreadsheet.title} className='w-full p-2 mb-5 text-center text-2xl font-bold outline-none bg-transparent' onChange={(e) => setSpreadsheet({ ...spreadsheet, title: e.target.value }) } /> {/** -- Spreadsheet rows and columns---*/} <div className='flex items-start'> <Spreadsheet data={spreadsheet.data} onChange={(data) => { console.log("data", data); setSpreadsheet({ ...spreadsheet, data: data as any }); }} /> {/** -- Add column button ---*/} <button className='bg-blue-500 text-white rounded-lg ml-6 w-8 h-8 mt-0.5' onClick={addColumn} > + </button> </div> {/** -- Add row button ---*/} <button className='bg-blue-500 text-white rounded-lg w-8 h-8 mt-5 ' onClick={addRow} > + </button> </div> ); ``` 為了確保一切按預期工作,請在`app`資料夾中建立一個`types.ts`文件,其中包含應用程式中聲明的所有靜態類型。 ``` export interface Cell { value: string; } export type SpreadsheetRow = Cell[]; export interface SpreadsheetData { title: string; rows: SpreadsheetRow[]; } ``` 恭喜! 🎉 您的電子表格應用程式應該可以完美執行。在接下來的部分中,您將了解如何新增 AI 副駕駛,以使用 CopilotKit 自動執行各種任務。 --- 使用 CopilotKit 改進應用程式功能 ---------------------- 在這裡,您將學習如何將 AI 副駕駛加入到電子表格應用程式,以使用 CopilotKit 自動執行複雜的操作。 CopilotKit 提供前端和[後端](https://docs.copilotkit.ai/getting-started/quickstart-backend)套件。它們使您能夠插入 React 狀態並使用 AI 代理在後端處理應用程式資料。 首先,我們將 CopilotKit React 元件新增到應用程式前端。 ### 將 CopilotKit 加入前端 在`app/page.tsx`中,將以下程式碼片段加入`Main`元件的頂部。 ``` import "@copilotkit/react-ui/styles.css"; import { CopilotKit } from "@copilotkit/react-core"; import { CopilotSidebar } from "@copilotkit/react-ui"; import { INSTRUCTIONS } from "./instructions"; const HomePage = () => { return ( <CopilotKit url='/api/copilotkit'> <CopilotSidebar instructions={INSTRUCTIONS} labels={{ initial: "Welcome to the spreadsheet app! How can I help you?", }} defaultOpen={true} clickOutsideToClose={false} > <Main /> </CopilotSidebar> </CopilotKit> ); }; const Main = () => { //--- Main component // }; export default HomePage; ``` - 從上面的程式碼片段來看, ``` - I imported the CopilotKit, its sidebar component, and CSS file to use its frontend components within the application. ``` ``` - The [CopilotKit component](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotKit) accepts a `url` prop that represents the API server route where CopilotKit will be configured. ``` ``` - The Copilot component also renders the [CopilotSidebar component](https://docs.copilotkit.ai/reference/CopilotSidebar) , allowing users to provide custom instructions to the AI copilot within the application. ``` ``` - Lastly, you can export the `HomePage` component containing the `CopilotSidebar` and the `Main` components. ``` 從上面的程式碼片段中,您會注意到`CopilotSidebar`元件有一個`instructions`屬性。此屬性使您能夠為 CopilotKit 提供額外的上下文或指導。 因此,在`app`資料夾中建立`instructions.ts`檔案並將這些[命令](https://github.com/CopilotKit/spreadsheet-demo/blob/main/src/app/instructions.ts)複製到該檔案中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/whs8k2ly9as7j4wn6h5o.png) 接下來,您需要將 CopilotKit 插入應用程式的狀態以存取應用程式的資料。為了實現這一點,CopilotKit 提供了兩個鉤子: [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)和[useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable) 。 [useCopilotAction](https://docs.copilotkit.ai/reference/useCopilotAction)掛鉤可讓您定義 CopilotKit 執行的動作。它接受包含以下參數的物件: - `name` - 操作的名稱。 - `description` - 操作的描述。 - `parameters` - 包含所需參數清單的陣列。 - `render` - 預設的自訂函數或字串。 - `handler` - 由操作觸發的可執行函數。 ``` useCopilotAction({ name: "sayHello", description: "Say hello to someone.", parameters: [ { name: "name", type: "string", description: "name of the person to say greet", }, ], render: "Process greeting message...", handler: async ({ name }) => { alert(`Hello, ${name}!`); }, }); ``` [useMakeCopilotReadable](https://docs.copilotkit.ai/reference/useMakeCopilotReadable)掛鉤向 CopilotKit 提供應用程式狀態。 ``` import { useMakeCopilotReadable } from "@copilotkit/react-core"; const appState = ...; useMakeCopilotReadable(JSON.stringify(appState)); ``` 現在,讓我們回到電子表格應用程式。在`SingleSpreadsheet`元件中,將應用程式狀態傳遞到 CopilotKit 中,如下所示。 ``` import { useCopilotAction, useMakeCopilotReadable, } from "@copilotkit/react-core"; const SingleSpreadsheet = ({ spreadsheet, setSpreadsheet }: MainAreaProps) => { //👇🏻 hook for providing the application state useMakeCopilotReadable( "This is the current spreadsheet: " + JSON.stringify(spreadsheet) ); // --- other lines of code }; ``` 接下來,您需要在`SingleSpreadsheet`元件中新增兩個操作,該元件在使用者更新電子表格資料並使用 CopilotKit 新增資料行時執行。 在繼續之前,請在`app`資料夾中建立一個包含`canonicalSpreadsheetData.ts`檔案的`utils`資料夾。 ``` cd app mkdir utils && cd utils touch canonicalSpreadsheetData.ts ``` 將下面的程式碼片段複製到檔案中。它接受對電子表格所做的更新,並將其轉換為電子表格中資料行所需的格式。 ``` import { SpreadsheetRow } from "../types" export interface RowLike { cells: CellLike[] | undefined; } export interface CellLike { value: string; } export function canonicalSpreadsheetData( rows: RowLike[] | undefined ): SpreadsheetRow[] { const canonicalRows: SpreadsheetRow[] = []; for (const row of rows || []) { const canonicalRow: SpreadsheetRow = []; for (const cell of row.cells || []) { canonicalRow.push({value: cell.value}); } canonicalRows.push(canonicalRow); } return canonicalRows; } ``` 現在,讓我們使用`SingleSpreadsheet`元件中的`useCopilotAction`掛鉤建立操作。複製下面的第一個操作: ``` import { canonicalSpreadsheetData } from "../utils/canonicalSpreadsheetData"; import { PreviewSpreadsheetChanges } from "./PreviewSpreadsheetChanges"; import { SpreadsheetData, SpreadsheetRow } from "../types"; import { useCopilotAction } from "@copilotkit/react-core"; useCopilotAction({ name: "suggestSpreadsheetOverride", description: "Suggest an override of the current spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, { name: "title", type: "string", description: "The title of the spreadsheet", required: false, }, ], render: (props) => { const { rows } = props.args const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <PreviewSpreadsheetChanges preCommitTitle="Replace contents" postCommitTitle="Changes committed" newRows={newRows} commit={(rows) => { const updatedSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: spreadsheet.title, rows: rows, }; setSpreadsheet(updatedSpreadsheet); }} /> ) }, handler: ({ rows, title }) => { // Do nothing. // The preview component will optionally handle committing the changes. }, }); ``` 上面的程式碼片段執行使用者的任務並使用 CopilotKit 產生 UI 功能顯示結果預覽。 `suggestSpreadsheetOverride`操作傳回一個自訂元件 ( `PreviewSpreadsheetChanges` ),該元件接受以下內容為 props: - 要新增到電子表格的新資料行, - 一些文字 - `preCommitTitle`和`postCommitTitle` ,以及 - 更新電子表格的`commit`函數。 您很快就會學會如何使用它們。 在元件資料夾中建立`PreviewSpreadsheetChanges`元件,並將下列程式碼片段複製到檔案中: ``` import { CheckCircleIcon } from '@heroicons/react/20/solid' import { SpreadsheetRow } from '../types'; import { useState } from 'react'; import Spreadsheet from 'react-spreadsheet'; export interface PreviewSpreadsheetChanges { preCommitTitle: string; postCommitTitle: string; newRows: SpreadsheetRow[]; commit: (rows: SpreadsheetRow[]) => void; } export function PreviewSpreadsheetChanges(props: PreviewSpreadsheetChanges) { const [changesCommitted, setChangesCommitted] = useState(false); const commitChangesButton = () => { return ( <button className="inline-flex items-center gap-x-2 rounded-md bg-indigo-600 px-3.5 py-2.5 text-sm font-semibold text-white shadow-sm hover:bg-indigo-500 focus-visible:outline focus-visible:outline-2 focus-visible:outline-offset-2 focus-visible:outline-indigo-600" onClick={() => { props.commit(props.newRows); setChangesCommitted(true); }} > {props.preCommitTitle} </button> ); } const changesCommittedButtonPlaceholder = () => { return ( <button className=" inline-flex items-center gap-x-2 rounded-md bg-gray-100 px-3.5 py-2.5 text-sm font-semibold text-green-600 shadow-sm cursor-not-allowed" disabled > {props.postCommitTitle} <CheckCircleIcon className="-mr-0.5 h-5 w-5" aria-hidden="true" /> </button> ); } return ( <div className="flex flex-col"> <Spreadsheet data={props.newRows} /> <div className="mt-5"> {changesCommitted ? changesCommittedButtonPlaceholder() : commitChangesButton() } </div> </div> ); } ``` `PreviewSpreadsheetChanges`元件傳回一個電子表格,其中包含從請求產生的資料和一個按鈕(帶有`preCommitTitle`文字),該按鈕允許您將這些變更提交到主電子表格表(透過觸發`commit`函數)。這可確保您在將結果新增至電子表格之前對結果感到滿意。 將下面的第二個操作加入到`SingleSpreadsheet`元件。 ``` useCopilotAction({ name: "appendToSpreadsheet", description: "Append rows to the current spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The new rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, ], render: (props) => { const status = props.status; const { rows } = props.args const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <div> <p>Status: {status}</p> <Spreadsheet data={newRows} /> </div> ) }, handler: ({ rows }) => { const canonicalRows = canonicalSpreadsheetData(rows); const updatedSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: spreadsheet.title, rows: [...spreadsheet.rows, ...canonicalRows], }; setSpreadsheet(updatedSpreadsheet); }, }); ``` `appendToSpreadsheet`操作透過在電子表格中新增資料行來更新電子表格。 以下是操作的簡短示範: \[https://www.youtube.com/watch?v=kGQ9xl5mSoQ\] 最後,在`Main`元件中新增一個操作,以便在使用者提供指令時建立一個新的電子表格。 ``` useCopilotAction({ name: "createSpreadsheet", description: "Create a new spreadsheet", parameters: [ { name: "rows", type: "object[]", description: "The rows of the spreadsheet", attributes: [ { name: "cells", type: "object[]", description: "The cells of the row", attributes: [ { name: "value", type: "string", description: "The value of the cell", }, ], }, ], }, { name: "title", type: "string", description: "The title of the spreadsheet", }, ], render: (props) => { const { rows, title } = props.args; const newRows = canonicalSpreadsheetData(rows); return ( <PreviewSpreadsheetChanges preCommitTitle="Create spreadsheet" postCommitTitle="Spreadsheet created" newRows={newRows} commit={ (rows) => { const newSpreadsheet: SpreadsheetData = { title: title || "Untitled Spreadsheet", rows: rows, }; setSpreadsheets((prev) => [...prev, newSpreadsheet]); setSelectedSpreadsheetIndex(spreadsheets.length); }} /> ); }, handler: ({ rows, title }) => { // Do nothing. // The preview component will optionally handle committing the changes. }, }); ``` 恭喜!您已成功為此應用程式建立所需的操作。現在,讓我們將應用程式連接到 Copilotkit 後端。 ### 將 Tavily AI 和 OpenAI 加入到 CopilotKit 在本教程的開頭,我向您介紹了[Tavily AI](https://tavily.com/) (一個為 AI 代理提供知識的搜尋引擎)和 OpenAI(一個使我們能夠存取[GPT-4 AI 模型的](https://openai.com/gpt-4)庫)。 在本部分中,您將了解如何取得 Tavily 和 OpenAI API 金鑰並將它們整合到 CopilotKit 中以建立高級智慧應用程式。 造訪[Tavily AI 網站](https://app.tavily.com/sign-in),建立一個帳戶,然後將您的 API 金鑰複製到您專案的`.env.local`檔案中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w8shpxr5hh9r9kggk1jv.png) 接下來,導覽至[OpenAI 開發者平台](https://platform.openai.com/api-keys),建立 API 金鑰,並將其複製到`.env.local`檔案中。 ![圖片描述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f4ugtobr70wg6z6ru3cj.png) 以下是`.env.local`檔案的預覽,其中包括 API 金鑰並指定要使用的 OpenAI 模型。請注意,存取 GPT-4 模型需要[訂閱 ChatGPT Plus](https://openai.com/chatgpt/pricing) 。 ``` TAVILY_API_KEY=<your_API_key> OPENAI_MODEL=gpt-4-1106-preview OPENAI_API_KEY=<your_API_key> ``` 回到我們的應用程式,您需要為 Copilot 建立 API 路由。因此,建立一個包含`route.ts`的`api/copilotkit`資料夾並新增一個`tavily.ts`檔案。 ``` cd app mkdir api && cd api mkdir copilotkit && cd copilotkit touch route.ts tavily.ts ``` 在`tavily.ts`檔案中建立一個函數,該函數接受使用者的查詢,使用 Tavily Search API 對查詢進行研究,並使用[OpenAI GPT-4 模型](https://openai.com/gpt-4)總結結果。 ``` import OpenAI from "openai"; export async function research(query: string) { //👇🏻 sends the request to the Tavily Search API const response = await fetch("https://api.tavily.com/search", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", }, body: JSON.stringify({ api_key: process.env.TAVILY_API_KEY, query, search_depth: "basic", include_answer: true, include_images: false, include_raw_content: false, max_results: 20, }), }); //👇🏻 the response const responseJson = await response.json(); const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY! }); //👇🏻 passes the response into the OpenAI GPT-4 model const completion = await openai.chat.completions.create({ messages: [ { role: "system", content: `Summarize the following JSON to answer the research query \`"${query}"\`: ${JSON.stringify( responseJson )} in plain English.`, }, ], model: process.env.OPENAI_MODEL, }); //👇🏻 returns the result return completion.choices[0].message.content; } ``` 最後,您可以透過將使用者的查詢傳遞到函數中並向 CopilotKit 提供其回應來執行`route.ts`檔案中的`research`函數。 ``` import { CopilotBackend, OpenAIAdapter } from "@copilotkit/backend"; import { Action } from "@copilotkit/shared"; import { research } from "./tavily"; //👇🏻 carries out a research on the user's query const researchAction: Action<any> = { name: "research", description: "Call this function to conduct research on a certain query.", parameters: [ { name: "query", type: "string", description: "The query for doing research. 5 characters or longer. Might be multiple words", }, ], handler: async ({ query }) => { console.log("Research query: ", query); const result = await research(query); console.log("Research result: ", result); return result; }, }; export async function POST(req: Request): Promise<Response> { const actions: Action<any>[] = []; if (process.env.TAVILY_API_KEY!) { actions.push(researchAction); } const copilotKit = new CopilotBackend({ actions: actions, }); const openaiModel = process.env.OPENAI_MODEL; return copilotKit.response(req, new OpenAIAdapter({ model: openaiModel })); } ``` 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/CopilotKit/spreadsheet-demo 感謝您的閱讀! --- 原文出處:https://dev.to/copilotkit/build-an-ai-powered-spreadsheet-app-nextjs-langchain-copilotkit-109d

從頭開始實作 JavaScript 概念

在本文中,我們透過從頭開始建立幾個關鍵元件來探索 JavaScript 的基本建構塊。當我們深入研究這些概念時,我們將應用一系列從基礎到複雜的技術,使這種探索對於 JavaScript 世界的新手和專業人士都很有價值。 大綱 ---- - [`memoize()`](#memoize) - [`Array.map()`](#arraymap) - [`Array.filter()`](#arrayfilter) - [`Array.reduce()`](#arrayreduce) - [`bind()`](#bind) - [`call()` 、 `apply()`](#callapply) - [`setInterval()`](#setinterval) - [`cloneDeep()`](#clonedeep) - [`debounce()`](#debounce) - [`throttle()`](#throttle) - [`Promise`](#promise) - \[ `EventEmitter` ) <a name="memoize"></a> `memoize()` ----------- ### 任務說明 重新建立`memoize`函數(來自“lodash”),該函數透過快取函數呼叫的結果來優化效能。透過傳回快取的結果而不是重新計算,可以確保使用相同參數的重複函數呼叫更快。 ### 執行 ``` function customSerializer(entity, cache = new WeakSet()) { if (typeof entity !== 'object' || entity === null) { return `${typeof entity}:${entity}`; } if (cache.has(entity)) { return 'CircularReference'; } cache.add(entity); let objKeys = Object.keys(entity).sort(); let keyRepresentations = objKeys.map(key => `${customSerializer(key, cache)}:${ customSerializer(entity[key], cache) }` ); if (Array.isArray(entity)) { return `Array:[${keyRepresentations.join(',')}]`; } return `Object:{${keyRepresentations.join(',')}}`; } function myMemoize(fn) { const cache = new Map(); return function memoized(...args) { const keyRep = args.map(arg => customSerializer(arg) ).join('-'); const key = `${typeof this}:${this}-${keyRep}`; if (cache.has(key)) { return cache.get(key); } else { const result = fn.apply(this, args); cache.set(key, result); return result; } }; } ``` ### 實施的關鍵面 1. **快取機制:**它使用`Map`物件`cache`來儲存函數呼叫的結果。選擇`Map`物件是因為其高效率的鍵值配對和檢索功能。 2. **Custom Serializer** : `customSerializer`函數將函數參數轉換為用作快取鍵的字串表示形式。此序列化考慮了基本類型、物件(包括巢狀物件)、陣列和循環參考。對於物件和陣列,它們的鍵經過排序以確保一致的字串表示形式,無論屬性聲明順序如何。 3. **序列化`this`** : `this`的值指的是函數所屬的物件。在 JavaScript 中,方法可以根據呼叫它們的物件(即呼叫它們的上下文)而有不同的行為。這是因為`this`提供了對上下文物件的屬性和方法的存取,並且其值可能會根據函數的呼叫方式而變化。 4. **循環引用**:當物件直接或透過其屬性間接引用自身時,就會發生循環引用。這可能發生在更複雜的資料結構中,例如,物件`A`包含對物件`B`的引用,而物件`B`則直接或間接引用物件`A` 。處理循環引用以避免無限循環至關重要。 5. **使用`WeakSet`進行自動垃圾收集**: `WeakSet`保留對其物件的「弱」引用,這表示如果沒有其他引用, `WeakSet`中物件的存在不會阻止該物件被垃圾收集。此行為在需要臨時追蹤物件存在而又不會不必要地延長其生命週期的情況下特別有用。由於`customSerializer`函數可能只需要在序列化過程中標記物件的存取,而不儲存額外的資料,因此使用`WeakSet`可以確保物件不會僅僅因為它們在集合中的存在而保持活動狀態,從而防止潛在的內存洩漏。 <a name="arraymap"></a> `Array.map()` ------------- ### 任務說明 重新建立`Array.map()` ,它將轉換函數作為參數。此轉換函數將在陣列的每個元素上執行,並採用三個參數:當前元素、目前元素的索引和陣列本身。 ### 實施的關鍵面 1. **記憶體預先分配**: `new Array(this.length)`用於建立預先確定大小的陣列,以優化記憶體分配並透過避免加入元素時動態調整大小來提高效能。 ### 執行 ``` Array.prototype.myMap = function(fn) { const result = new Array(this.length); for (let i = 0; i < this.length; i++) { result[i] = fn(this[i], i, this); } return result; } ``` <a name="arrayfilter"></a> `Array.filter()` ---------------- ### 任務說明 重新建立`Array.filter()` ,它將謂詞函數作為輸入,迭代呼叫它的陣列的元素,將謂詞應用於每個元素。它傳回一個新陣列,僅包含謂詞函數傳回`true`元素。 ### 實施的關鍵面 1. **動態記憶體分配**:它動態地將符合條件的元素加入到`filteredArray`中,從而在很少有元素通過謂詞函數的情況下使該方法更有效地使用記憶體。 ### 執行 ``` Array.prototype.myFilter = function(pred) { const filteredArray = []; for (let i = 0; i < this.length; i++) { if (pred(this[i], i, this)) { filteredArray.push(this[i]); } } return filteredArray; } ``` <a name="arrayreduce"></a> `Array.reduce()` ---------------- ### 任務說明 重新建立`Array.reduce()` ,它對陣列的每個元素執行`reducer`函數,從而產生單一輸出值。 `reducer`函數有四個參數:累加器、currentValue、currentIndex 和整個陣列。 ### 實施的關鍵面 1. **`initialValue` value** : `accumulator`和`startIndex`會根據是否將`initialValue`作為參數傳遞來初始化。如果提供了`initialValue` (意味著`arguments.length`至少為`2` ),則`accumulator`設定為此`initialValue` ,並且迭代從第0個元素開始。否則,如果未提供`initialValue` ,則將陣列本身的第 0 個元素用作`initialValue` 。 ### 執行 ``` Array.prototype.myReduce = function(callback, initialValue) { let accumulator = arguments.length >= 2 ? initialValue : this[0]; let startIndex = arguments.length >= 2 ? 0 : 1; for (let i = startIndex; i < this.length; i++) { accumulator = callback(accumulator, this[i], i, this); } return accumulator; } ``` <a name="bind"></a> `bind()` -------- ### 任務說明 重新建立`bind()`函數,該函數允許將物件以及預先指定的初始參數(如果有)作為呼叫原始函數的上下文傳遞。它還應該支援`new`運算符的使用,從而能夠建立新實例,同時維護正確的原型鏈。 ### 執行 ``` Function.prototype.mybind = function(context, ...bindArgs) { const self = this; const boundFunction = function(...callArgs) { const isNewOperatorUsed = new.target !== undefined; const thisContext = isNewOperatorUsed ? this : context; return self.apply(thisContext, bindArgs.concat(callArgs)); }; if (self.prototype) { boundFunction.prototype = Object.create(self.prototype); } return boundFunction; }; ``` ### 實施的關鍵面 1. **處理`new` Operator** :語句`const isNewOperatorUsed = new.target !== undefined;`檢查是否透過`new`運算子將`boundFunction`作為建構函數呼叫。如果使用`new`運算符,則`thisContext`將設定為新建立的物件 ( `this` ) 而不是提供的`context` ,確認實例化應使用新的上下文而不是綁定期間提供的上下文。 2. **原型保留**:為了維護原始函數的原型鏈, `mybind`有條件地將`boundFunction`的原型設定為繼承自`self.prototype`的新物件。此步驟確保從`boundFunction` (用作建構函數時)建立的實例正確地繼承原始函數原型的屬性。此機制保留了預期的繼承層次結構並維護instanceof 檢查。 ### 將`bind()`與`new`一起使用的範例 讓我們考慮一個簡單的建構函數,它建立代表汽車的物件: ``` function Car(make, model, year) { this.make = make; this.model = model; this.year = year; } ``` 想像一下,我們常常創造「豐田」品牌的`Car`物件。為了讓這個過程更有效率,我們可以使用`bind`為Toyotas建立一個專門的建構函數,預先填入`make`參數: ``` // Creating a specialized Toyota constructor with 'Toyota' // as the pre-set 'make' const ToyotaConstructor = Car.bind(null, 'Toyota'); // Now, we can create Toyota car instances // without specifying 'make' const myCar = new ToyotaConstructor('Camry', 2020); // Output: Car { make: 'Toyota', model: 'Camry', year: 2020 } console.log(myCar); ``` <a name="callapply"></a> `call()` 、 `apply()` -------------------- ### 任務說明 重新建立`call()`和`apply()`函數,它們允許使用給定的 this 值和單獨提供的參數來呼叫函數。 ### 執行 ``` Function.prototype.myCall = function(context, ...args) { const fnSymbol = Symbol('fnSymbol'); context[fnSymbol] = this; const result = context[fnSymbol](...args); delete context[fnSymbol]; return result; }; Function.prototype.myApply = function(context, args) { const fnSymbol = Symbol('fnSymbol'); context[fnSymbol] = this; const result = context[fnSymbol](...args); delete context[fnSymbol]; return result; }; ``` ### 實施的關鍵面 1. **屬性命名的符號用法**:為了防止覆蓋上下文物件上潛在的現有屬性或由於名稱衝突而導致意外行為,使用唯一的`Symbol`作為屬性名稱。這確保了我們的臨時屬性不會幹擾上下文物件的原始屬性。 2. **執行後清理**:函數呼叫執行後,新增到上下文物件中的臨時屬性將被刪除。此清理步驟對於避免在上下文物件上留下修改後的狀態至關重要。 <a name="setinterval"></a> `setInterval()` --------------- ### 任務說明 使用`setTimeout`重新建立`setInterval` 。此函數應以指定的時間間隔重複呼叫提供的回呼函數。它會傳回一個函數,當呼叫該函數時,該函數會停止間隔。 ### 執行 ``` function mySetInterval(callback, interval) { let timerId; const repeater = () => { callback(); timerId = setTimeout(repeater, interval); }; repeater(); return () => { clearTimeout(timerId); }; } ``` ### 實施的關鍵面 1. **取消功能**: `mySetInterval`傳回的函數提供了一種簡單直接的方法來取消正在進行的間隔,而無需在函數範圍之外公開或管理計時器 ID。 <a name="clonedeep"></a> `cloneDeep()` ------------- ### 任務說明 重新建立執行給定輸入的深度複製的`cloneDeep`函數(來自“lodash”)。該函數應該能夠複製複雜的資料結構,包括物件、陣列、映射、集合、日期和正規表示式,並保持每個元素的結構和類型完整性。 ### 執行 ``` function myCloneDeep(entity, map = new WeakMap()) { if (entity === null || typeof entity !== 'object') { return entity; } if (map.has(entity)) { return map.get(entity); } let cloned; switch (true) { case Array.isArray(entity): cloned = []; map.set(entity, cloned); cloned = entity.map(item => myCloneDeep(item, map)); break; case entity instanceof Date: cloned = new Date(entity.getTime()); break; case entity instanceof Map: cloned = new Map(Array.from(entity.entries(), ([key, val]) => [myCloneDeep(key, map), myCloneDeep(val, map)])); break; case entity instanceof Set: cloned = new Set(Array.from(entity.values(), val => myCloneDeep(val, map))); break; case entity instanceof RegExp: cloned = new RegExp(entity.source, entity.flags); break; default: cloned = Object.create( Object.getPrototypeOf(entity)); map.set(entity, cloned); for (let key in entity) { if (entity.hasOwnProperty(key)) { cloned[key] = myCloneDeep(entity[key], map); } } } return cloned; } ``` ### 實施的關鍵面 1. **循環引用處理**:利用`WeakMap`來追蹤已存取的物件。如果遇到已經克隆的物件,則返回先前克隆的物件,有效處理循環參考並防止堆疊溢位錯誤。 2. **特殊物件的處理**:區分幾種物件類型( `Array` 、 `Date` 、 `Map` 、 `Sets` 、 `RegExp` ),以確保每種類型都被適當地克隆,並保留其特定特徵。 ``` - **`Array`**: Recursively clones each element, ensuring deep cloning. ``` ``` - **`Date`**: Copies the date using its numeric value (timestamp). ``` ``` - **Maps and Sets**: Constructs a new instance, recursively cloning each entry (for `Map`) or value (for `Set`). ``` ``` - **`RegExp`**: Clones by creating a new instance with the source and flags of the original. ``` 3. **物件屬性的複製**:當輸入是普通物件時,它會建立一個與原始物件具有相同原型的物件,然後遞歸地複製每個自己的屬性,在保持原型鏈的同時確保深度克隆。 4. **效率和性能**:利用`WeakMap`進行記憶,有效處理具有重複引用和循環的複雜大型結構,透過避免冗餘克隆來確保最佳性能。 <a name="debounce"></a> `debounce()` ------------ ### 任務說明 重新建立`debounce`函數(來自“lodash”),它允許限制給定回調函數觸發的頻率。當在短時間內重複呼叫時,在指定的延遲後僅執行最後一次呼叫。 ``` function myDebounce(func, delay) { let timerId; const debounced = function(...args) { clearTimeout(timerId); timerId = setTimeout(() => { func.apply(this, args); }, delay); }; debounced.cancel = function() { clearTimeout(timerId); timerId = null; }; debounced.flush = function() { clearTimeout(timerId); func.apply(this, arguments); timerId = null; }; return debounced; } ``` ### 實施的關鍵面 1. **取消功能**:引入`.cancel`方法使外部控制能夠取消去抖函數的任何暫停執行。這增加了靈活性,允許響應特定事件或條件而取消去抖功能。 2. **透過 Flush 立即執行**: `.flush`方法允許立即執行去抖函數,而不考慮延遲。這在需要確保立即應用去抖函數的效果的情況下非常有用,例如,在卸載元件或完成互動之前。 <a name="throttle"></a> `throttle()` ------------ ### 任務說明 重新建立`throttle`函數(來自“lodash”),它確保給定的回調函數在每個指定的時間間隔內最多只呼叫一次(在我們的例子中是在開始時)。與去抖動不同,限制保證函數會定期執行,確保進行更新,儘管更新速度是受控的。 ### 執行 ``` function myThrottle(func, timeout) { let timerId = null; const throttled = function(...args) { if (timerId === null) { func.apply(this, args) timerId = setTimeout(() => { timerId = null; }, timeout) } } throttled.cancel = function() { clearTimeout(timerId); timerId = null; }; return throttled; } ``` ### 實施的關鍵面 1. **取消功能**:引入`.cancel`方法可以清除節流計時器的任何計劃重置。這在清理階段非常有用,例如 UI 庫/框架中的元件卸載,以防止過時的執行並有效管理資源。 <a name="promise"></a> `Promise` --------- ### 任務說明 重新建立`Promise`類別。它是為非同步程式設計的構造,允許暫停程式碼的執行,直到非同步進程完成。從本質上講,承諾代表了在其建立時不一定已知的值的代理。它允許您將處理程序與非同步操作的最終成功值或失敗原因相關聯。這使得非同步方法可以像同步方法一樣傳回值:非同步方法不是立即傳回最終值,而是傳回一個在未來某個時刻提供該值的承諾。 `Promise`包含處理已完成和拒絕狀態的方法( `then` 、 `catch` ),以及無論結果如何都執行程式碼的方法( `finally` )。 ``` class MyPromise { constructor(executor) { ... } then(onFulfilled, onRejected) { ... } catch(onRejected) { ... } finally(callback) { ... } } ``` ### `constructor`實現 ``` constructor(executor) { this.state = 'pending'; this.value = undefined; this.reason = undefined; this.onFulfilledCallbacks = []; this.onRejectedCallbacks = []; const resolve = (value) => { if (this.state === 'pending') { this.state = 'fulfilled'; this.value = value; this.onFulfilledCallbacks.forEach(fn => fn()); } }; const reject = (reason) => { if (this.state === 'pending') { this.state = 'rejected'; this.reason = reason; this.onRejectedCallbacks.forEach(fn => fn()); } }; try { executor(resolve, reject); } catch (error) { reject(error); } } ``` ### `constructor`實現的關鍵方面 1. **狀態管理**:以「待處理」狀態初始化。解決時切換為“已完成”,被拒絕時切換為“拒絕”。 2. **值和原因**:保存承諾的最終結果( `value` )或拒絕的原因( `reason` )。 - **處理非同步**:接受包含非同步操作的`executor`函數。 `executor`採用兩個函數, `resolve`和`reject` ,當呼叫它們時,將promise轉換到對應的狀態。 3. **回呼陣列**:維護回呼佇列( `onFulfilledCallbacks` 、 `onRejectedCallbacks` ),以用於等待解決或拒絕承諾的延遲操作。 ### `.then`實施 ``` resolvePromise(promise2, x, resolve, reject) { if (promise2 === x) { return reject(new TypeError( 'Chaining cycle detected for promise')); } if (x instanceof MyPromise) { x.then(resolve, reject); } else { resolve(x); } } then(onFulfilled, onRejected) { onFulfilled = typeof onFulfilled === 'function' ? onFulfilled : value => value; onRejected = typeof onRejected === 'function' ? onRejected : reason => { throw reason; }; let promise2 = new MyPromise((resolve, reject) => { if (this.state === 'fulfilled') { setTimeout(() => { try { let x = onFulfilled(this.value); this.resolvePromise(promise2, x, resolve, reject); } catch (error) { reject(error); } }); } else if (this.state === 'rejected') { setTimeout(() => { try { let x = onRejected(this.reason); this.resolvePromise(promise2, x, resolve, reject); } catch (error) { reject(error); } }); } else if (this.state === 'pending') { this.onFulfilledCallbacks.push(() => { setTimeout(() => { try { let x = onFulfilled(this.value); this.resolvePromise(promise2, x, resolve, reject); } catch (error) { reject(error); } }); }); this.onRejectedCallbacks.push(() => { setTimeout(() => { try { let x = onRejected(this.reason); this.resolvePromise(promise2, x, resolve, reject); } catch (error) { reject(error); } }); }); } }); return promise2; } ``` ### `.then`實施的關鍵方面 1. **預設處理程序**:將非函數處理程序轉換為標識函數(用於實現)或拋出程序(用於拒絕),以確保承諾鏈中的正確轉發和錯誤處理。 2. **Promise 連結**: `then`方法允許連結 Promise,從而實現順序非同步操作。它會建立一個新的 Promise ( `promise2` ),該 Promise 取決於傳遞給它的回呼函數 ( `onFulfilled` 、 `onRejected` ) 的結果。 3. **處理解決方案和拒絕**:僅在當前承諾解決(履行或拒絕)後才會呼叫所提供的回調。每個回呼的結果 ( `x` ) 可能是一個值或另一個 Promise,決定了`promise2`的解析。 4. **防止連結循環**: `resolvePromise`函數檢查`promise2`是否與結果 ( `x` ) 相同,避免 Promise 等待自身的循環,從而導致`TypeError` 。 5. **支援 MyPromise 和 Non-Promise 值**:如果結果 ( `x` ) 是`MyPromise`的實例, `then`使用其解析或拒絕來解決`promise2` 。此功能支援基於 Promise 的操作的無縫集成,無論是來自`MyPromise`實例還是本機 JavaScript Promise,假設它們具有相似的行為。對於非 Promise 值,或當`onFulfilled`或`onRejected`只是傳回一個值時, `promise2`將使用該值進行解析,從而在 Promise 鏈中實現簡單的轉換或分支邏輯。 6. **非同步執行保證**:透過使用`setTimeout`延遲`onFulfilled`和`onRejected`的執行, `then`確保非同步為。此延遲保持一致的執行順序,確保`onFulfilled`和`onRejected`在執行堆疊清除後呼叫。 7. **錯誤處理**:如果`onFulfilled`或`onRejected`內發生異常, `promise2`會因錯誤而被拒絕,從而允許錯誤處理通過 Promise 鏈傳播。 ### `catch`並`finally`實現 ``` static resolve(value) { if (value instanceof MyPromise) { return value; } return new MyPromise((resolve, reject) => resolve(value)); } catch(onRejected) { return this.then(null, onRejected); } finally(callback) { return this.then( value => MyPromise.resolve(callback()) .then(() => value), reason => MyPromise.resolve(callback()) .then(() => { throw reason; }) ); } ``` ### `.catch`實施的關鍵面向: 1. **簡化的錯誤處理:** `.catch`方法是`.then(null, onRejected)`的簡寫,專門專注於處理拒絕場景。當只需要拒絕處理程序時,它允許更清晰的語法,從而提高程式碼的可讀性和可維護性。 2. **Promise Chaining 支援:**由於它在內部委託給`.then` ,所以`.catch`返回一個新的 Promise,從而保持 Promise 鏈功能。這允許在錯誤恢復或透過重新拋出或返回新的被拒絕的承諾傳播錯誤後繼續進行鏈操作。 3. **錯誤傳播:**如果提供了`onRejected`並且執行時沒有錯誤,則傳回的 Promise 將使用`onRejected`的傳回值進行解析,從而有效地允許 Promise 鏈中的錯誤復原。如果`onRejected`拋出錯誤或傳回被拒絕的 Promise,則錯誤會沿著鏈傳播。 ### `.finally`實現的關鍵面向: 1. **始終執行:** `.finally`方法確保執行提供的`callback` ,無論 Promise 是履行還是拒絕。這對於需要在非同步操作之後發生的清理操作特別有用,與其結果無關。 2. **傳回值保留:**雖然`.finally`中的`callback`不接收任何參數(與`.then`或`.catch`不同),但 Promise 的原始履行值或拒絕原因將被保留並透過鏈傳遞。從`.finally`傳回的 Promise 會以相同的值或原因被解析或拒絕,除非`callback`本身導致被拒絕的 Promise。 3. **錯誤處理與傳播:**如果`callback`執行成功, `.finally`傳回的 Promise 將按照與原始 Promise 相同的方式進行結算。但是,如果`callback`拋出錯誤或返回被拒絕的 Promise,則從`.finally`返回的 Promise 會因這個新錯誤而被拒絕,從而允許錯誤攔截並更改 Promise 鏈中的拒絕原因。 <a name="eventemitter"></a> `EventEmitter` -------------- ### 任務說明 重新建立`EventEmitter`類,該類別允許實現觀察者模式,使物件(稱為「發射器」)能夠發出命名事件,從而導致呼叫先前註冊的偵聽器(或「處理程序」)。這是 Node.js 中用於處理非同步事件的關鍵元件,廣泛用於發出訊號以及管理應用程式狀態和行為。實作自訂`EventEmitter`涉及建立用於註冊事件偵聽器、觸發事件和刪除偵聽器的方法。 ``` class MyEventEmitter { constructor() { this.events = {}; } on(eventName, listener) { if (!this.events[eventName]) { this.events[eventName] = []; } this.events[eventName].push(listener); } once(eventName, listener) { const onceWrapper = (...args) => { listener.apply(this, args); this.off(eventName, onceWrapper); }; this.on(eventName, onceWrapper); } emit(eventName, ...args) { const listeners = this.events[eventName]; if (listeners && listeners.length) { listeners.forEach((listener) => { listener.apply(this, args); }); } } off(eventName, listenerToRemove) { if (!this.events[eventName]) { return; } const filterListeners = (listener) => listener !== listenerToRemove; this.events[eventName] = this.events[eventName].filter(filterListeners); } } ``` ### `EventEmitter`實現的關鍵面 1. **EventListener Registration `.on` :**將偵聽器函數新增至指定事件的偵聽器陣列中,如果該事件名稱尚不存在則建立一個新陣列。 2. **一次性事件偵聽器`.once` :**註冊一個偵聽器,該偵聽器在呼叫一次後會自行刪除。它將原始偵聽器包裝在一個函數 ( `onceWrapper` ) 中,該函數也會在執行後刪除包裝器,確保偵聽器僅觸發一次。 3. **發出事件`.emit` :**觸發事件,使用提供的參數呼叫所有已註冊的偵聽器。它將參數應用於每個偵聽器函數,從而允許將資料傳遞給偵聽器。 4. **刪除事件偵聽器`.off` :**從事件偵聽器陣列中刪除特定偵聽器。如果事件在刪除後沒有偵聽器,則可以將其保留為空陣列或可選地進一步清理(此實作中未顯示)。 --- 原文出處:https://dev.to/antonzo/implementing-javascript-concepts-from-scratch-4623

21 個正在改變世界的人工智慧工具

世界上充滿了有前景的人工智慧工具,如 Sora、ChatGPT 以及更多即將推出的工具。 我收集了一些你必須使用的令人興奮的人工智慧工具。 該清單包括 Devin AI 的開源替代品、Notion、5 秒內的語音克隆、電子郵件自動化軟體以及您從未聽說過的工具。好奇心超載! 別忘了給他們加星號🌟 讓我們涵蓋這一切! --- 1. [Taipy](https://github.com/Avaiga/taipy) - 將資料和人工智慧演算法整合到生產就緒的 Web 應用程式中。 ---------------------------------------------------------------------------- ![打字](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/deak7rre409rzv5j5viv.png) Taipy 是一個開源 Python 庫,可用於輕鬆的端到端應用程式開發,具有假設分析、智慧管道執行、內建調度和部署工具。 我相信你們大多數人都不明白 Taipy 用於為基於 Python 的應用程式建立 GUI 介面並改進資料流管理。 因此,您可以繪製資料集的圖表,並使用類似 GUI 的滑桿來提供使用其他實用功能來處理資料的選項。 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。 在底層,Taipy 利用各種函式庫來簡化開發並增強功能。 ![圖書館](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n9xts3nof4uapr7dakrl.png) 開始使用以下命令。 ``` pip install taipy ``` 我們來談談最新的[Taipy v3.1 版本](https://docs.taipy.io/en/latest/relnotes/)。 最新版本使得在 Taipy 的多功能零件物件中可視化任何 HTML 或 Python 物件成為可能。 這意味著[Folium](https://python-visualization.github.io/folium/latest/) 、 [Bokeh](https://bokeh.org/) 、 [Vega-Altair](https://altair-viz.github.io/)和[Matplotlib](https://matplotlib.org/)等程式庫現在可用於視覺化。 這也帶來了對[Plotly python](https://plotly.com/python/)的原生支持,使繪製圖表變得更加容易。 ![陰謀蟒蛇](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xdewvex88md09hvu3s80.png) 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/)。 例如,您可以看到[聊天演示](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/llm/5_chatbot/),它使用 OpenAI 的 GPT-4 API 來產生對您的訊息的回應。您可以輕鬆更改程式碼以使用任何其他 API 或模型。 ![聊天演示](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kug1mclhmzyad0hjchif.png) 另一個有用的事情是,Taipy 團隊提供了一個名為[Taipy Studio](https://docs.taipy.io/en/latest/manuals/studio/)的 VSCode 擴充功能來加速 Taipy 應用程式的建置。 ![太皮工作室](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kc1umm5hcxes0ydbuspb.png) 您也可以使用 Taipy 雲端部署應用程式。 如果您想閱讀部落格來了解程式碼庫結構,您可以閱讀 HuggingFace[的使用 Taipy 在 Python 中為您的 LLM 建立 Web 介面](https://huggingface.co/blog/Alex1337/create-a-web-interface-for-your-llm-in-python)。 嘗試新技術通常很困難,但 Taipy 提供了[10 多個演示教程,](https://docs.taipy.io/en/release-3.1/gallery/)其中包含程式碼和適當的文件供您遵循。 例如,一些現場演示範例和專案想法: - [新冠儀表板](https://covid-dashboard.taipy.cloud/Country) - [推文生成](https://tweet-generation.taipy.cloud/) - [資料視覺化](https://production-planning.taipy.cloud/Data-Visualization) - [即時人臉辨識](https://face-recognition.taipy.cloud/) - [國際象棋大師](https://github.com/KorieDrakeChaney/taipy-chess) Taipy 在 GitHub 上有 7k+ Stars,並且處於`v3`版本,因此它們正在不斷改進。 https://github.com/Avaiga/taipy Star Taipy ⭐️ --- 2. [PR Agent](https://github.com/Codium-ai/pr-agent) - 自動拉取請求分析、回饋、建議的工具。 ------------------------------------------------------------------------- ![公關代理](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6sq9u9ktdhdu4pax9u7i.gif) 這是一個開源工具,可幫助有效地審查和處理拉取請求。它有許多獨特的選項,並提供跨各種 git 提供者的廣泛的拉取請求功能。 每天有數百萬個開源專案和數百個 Pull 請求,因此有一個可以幫助您的朋友是非常好的事情。 我是開源維護者,所以我知道有時會變得多麼困難,特別是每天都要審查這麼多的 Pull 請求。 無論如何,這就是公關代理商的幕後工作方式。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0kkd9vxxqhu99f2elv8c.png) 您必須使用`@CodiumAI-Agent /review`對拉取請求發表評論,代理商將透過對 PR 的審查進行回應。有很多可用的選項,例如`describe`和`improve` 。 他們也提供了 [PR-Agent 工具](https://pr-agent-docs.codium.ai/tools/),每個頁面都有一個專門的頁面來解釋如何使用它。 您可以閱讀[文件](https://pr-agent-docs.codium.ai/installation/)並查看[範例結果](https://github.com/Codium-ai/pr-agent?tab=readme-ov-file#example-results)。 最好的部分是您甚至可以將其作為[GitHub Action](https://pr-agent-docs.codium.ai/installation/github/#run-as-a-github-action)執行。他們還提供了一個專業版本,有更多的選擇,但免費套餐足以開始使用。 如果您正在尋找好的文章,我推薦[使用 CodiumAI PR-Agent 自動進行拉取請求審查和](https://rnemet.dev/posts/ai/codium-pragent/)[CodiumAI PR-Agent 讓開發人員的生活更輕鬆的 5 個原因](https://medium.com/@mengineer/5-reasons-why-codiumai-pr-agent-is-making-developers-lives-easier-e040be0f6a36)。這些提供了有關 PR Agent 的大量概述。 它們在 GitHub 上有大約 3800 個 Star,被 300 多名開發人員使用,並且是使用 Python 建構的。雖然它們可能不是非常受歡迎,但它們的用例非常好。 https://github.com/Codium-ai/pr-agent 明星公關代理人 ⭐️ --- 3. [Mintlify](https://github.com/mintlify/writer) - 在建置時出現的文件。 -------------------------------------------------------------- ![精簡](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gvk07kmn8p48cpssogov.png) Mintlify 是一款由人工智慧驅動的文件編寫器,您只需 1 秒鐘即可編寫程式碼文件 :D 幾個月前我發現了 Mintlify,從那時起我就一直是它的粉絲。我見過很多公司使用它,甚至我使用我的商務電子郵件產生了完整的文件,結果證明這是非常簡單和體面的。如果您需要詳細的文件,Mintlify 就是解決方案。 另一個用例是根據我們將在這裡討論的程式碼產生文件。 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。 它在 GitHub 上有大約 2.4k 顆星,受到許多開發人員的喜愛,並且是使用 TypeScript 建構的。 https://github.com/mintlify/writer Star Mintlify ⭐️ --- 4.[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) 這是一個非常受歡迎的開源專案,但我可以肯定地說,很多開發人員仍然沒有意識到這一點。使用此功能,您可以將使用者介面的建置速度提高 10 倍。 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 或實驗性視訊支持,您將需要一個能夠存取 GPT-4 Vision API 的 OpenAI API 金鑰或一個 Anthropic 金鑰。您可以閱讀[指南](https://github.com/abi/screenshot-to-code?tab=readme-ov-file#-getting-started)來開始。 您可以在託管版本上[即時試用](https://screenshottocode.com/),並觀看 wiki 上提供的[一系列演示影片](https://github.com/abi/screenshot-to-code/wiki/Screen-Recording-to-Code)。 他們在 GitHub 上擁有超過 47k 顆星星,並支援許多技術堆疊,例如 React 和 Vue,以及不錯的 AI 模型,例如 GPT-4 Vision、Claude 3 Sonnet 和 DALL-E 3。 https://github.com/abi/screenshot-to-code 將螢幕截圖轉為程式碼 ⭐️ --- 5. [FaceSwap](https://github.com/deepfakes/faceswap) - 適合所有人的 Deepfakes 軟體。 --------------------------------------------------------------------------- ![換臉](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ps8nidwchglscdrk0117.png) 我總是對 Deepfakes 著迷,因為這就是某些人工智慧的工作原理,尤其是使用影片的人工智慧。 相信我!我們中的許多人甚至不使用它來建立影片,我們只是修改程式碼來看看它的作用,不道德的使用並不能代表它的建立原因、我們現在如何使用它,或者我們對它的未來的看法。 您應該觀看此影片以了解電腦如何辨識臉!觀看[此影片](https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk)以了解神經網路的基本功能。 https://www.youtube.com/watch?v=R9OHn5ZF4Uo 您可以閱讀[INSTALL.md](https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/INSTALL.md)以取得詳細的安裝指南。根據文件,您需要具有 CUDA 支援的現代 GPU 才能獲得最佳效能。許多 AMD GPU 透過 DirectML (Windows) 和 ROCm (Linux) 支援。 您可以閱讀<a href="">文件</a>、觀看[演示影片](https://www.dailymotion.com/video/x810mot)並存取他們的[部落格](https://faceswap.dev/blog/)以觀看具有其他用例的會議影片。 我最喜歡的事實是,他們有一個非常簡單的部分,介紹任何人如何為該專案做出貢獻,包括對生成模型感興趣的人、開發人員、非開發高級用戶、最終用戶,當然還有討厭者:) 他們在 GitHub 上有 48k+ Stars,這使得他們足夠可信。 https://github.com/deepfakes/faceswap 明星 FaceSwap ⭐️ --- 6. [Amica](https://github.com/semperai/amica) - 讓您可以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 ⭐️ --- 7. [Bark](https://github.com/suno-ai/bark) - 文字提示的生成音訊模型。 --------------------------------------------------------- ![吠](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pt8h5filcsk9pcxsx0ky.png) Bark 是 Suno 建立的基於轉換器的文本到音訊模型。 Bark 可以產生高度逼真的多語言語音以及其他音訊 - 包括音樂、背景噪音和簡單的音效。 該模型還可以產生非語言交流,如笑、嘆息和哭泣。哇! 它擁有 MIT 許可證,這意味著它現在可用於商業用途。 Bark 支援超過 100 種語言的揚聲器預設。您可以[在此處](https://suno-ai.notion.site/8b8e8749ed514b0cbf3f699013548683?v=bc67cff786b04b50b3ceb756fd05f68c)查看支援的語音預設庫。 根據文件,Bark 嘗試匹配給定預設的語氣、音高、情緒和韻律,但目前不支援自訂語音複製。該模型還嘗試保留音樂、環境噪音等。這超出了任何人的需要。 您可以這樣使用它。如果您想將其與 Transformers 庫一起使用,請閱讀[本文](https://github.com/suno-ai/bark?tab=readme-ov-file#-transformers-usage)。 ``` from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models from scipy.io.wavfile import write as write_wav from IPython.display import Audio # download and load all models preload_models() # generate audio from text text_prompt = """ Hello, my name is Suno. And, uh — and I like pizza. [laughs] But I also have other interests such as playing tic tac toe. """ audio_array = generate_audio(text_prompt) # save audio to disk write_wav("bark_generation.wav", SAMPLE_RATE, audio_array) # play text in notebook Audio(audio_array, rate=SAMPLE_RATE) ``` Bark 開箱即用支援各種語言,並自動根據輸入文字確定語言。當提示使用程式碼轉換文字時,Bark 將嘗試使用相應語言的本地口音。 您可以在[Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1eJfA2XUa-mXwdMy7DoYKVYHI1iTd9Vkt?usp=sharing) & [Replicate](https://replicate.com/suno-ai/bark)閱讀<a href="">文件</a>並查看演示。 您也可以在筆記本部分閱讀有關語音一致性增強和其他形式的[範例](https://github.com/suno-ai/bark/tree/main/notebooks)。 ![聲音](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zirh2dimya9yt8p0e7ry.png) 它們支援多種語言,如英語、印地語、德語、法語等。 他們在 GitHub 上擁有 30k+ Stars,並且經營超過 300,000 人的社區,這使他們成為值得選擇的選擇。 https://github.com/suno-ai/bark 星樹 ⭐️ --- 8. [GPTDiscord](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord) - Discord 的一體化 GPT 介面。 --------------------------------------------------------------------------- ![概述](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/kknaijkgi2rr7b0kefo7.png) 我是 Discord 上多個社群的成員,具有出色用例的機器人可以改善整體最終用戶體驗。 這個機器人的功能與 ChatGPT 網路相當,甚至在某些事情上做得更好! 它們支援一切,從多模態圖像理解、程式碼解釋、高級資料分析、文件問答、與 Wolfram Alpha 的網路連接聊天和 Google 存取、AI 審核、使用 DALL-E 生成圖像等等! 您可以閱讀 GPTDiscord 的所有高效[功能](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord?tab=readme-ov-file#features)。 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord/blob/main/detailed_guides/INSTALLATION.md)。 您可以查看[螢幕截圖](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord?tab=readme-ov-file#screenshots)並查看不同目的的[詳細指南](https://github.com/Kav-K/GPTDiscord/tree/main/detailed_guides)清單。 他們在 GitHub 上有大約 1.8k+ Stars,而且肯定在進步。 https://github.com/Kav-K/GPTDiscord 星 GPTDiscord ⭐️ --- 9. [Upscayl](https://github.com/upscayl/upscayl) - 開源 AI 影像擴大機。 --------------------------------------------------------------- ![高級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2c1837rev5jb260ro2sd.png) 適用於 Linux、MacOS 和 Windows 的免費開源 AI Image Upscaler 採用 Linux 優先概念建構。 它可能與全端無關,但它對於升級圖像很有用。 ![高級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9vyo1eqfz3hh0rg3lmkz.png) ![高級](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a4qq1wm3wey3vihn9al4.png) 透過最先進的人工智慧,Upscayl 可以幫助您將低解析度影像變成高解析度。清脆又鋒利! 您可以閱讀[安裝指南](https://github.com/upscayl/upscayl?tab=readme-ov-file#-installation),並查看 Upscayl 之前/之後的[比較](https://github.com/upscayl/upscayl/blob/main/COMPARISONS.MD)。 ![比較](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/3f14g2vv58ljhayluh8l.png) 它在 GitHub 上有 23k+ Stars,並且基於 TypeScript 建置。 https://github.com/upscayl/upscayl 明星 Upscayl ⭐️ --- 10. [AppFlowy](https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy) - Notion 的開源替代品。 ------------------------------------------------------------------------ ![應用程式串流](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dovisje3bh7ec1h9uqau.png) AppFlowy 是一個由人工智慧驅動的安全工作空間,類似於您在不失去資料控制的情況下實現更多目標的概念。 ![產品](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ul096wqbsxrs8shvwp6c.png) 他們還提供行動應用程式,這是一個優點。 您可以閱讀[文件](https://docs.appflowy.io/docs)並了解[安裝方法](https://docs.appflowy.io/docs/appflowy/install-appflowy/installation-methods)。 他們還支援[使用 Supabase 自託管 AppFlowy](https://docs.appflowy.io/docs/guides/appflowy) 。對於喜歡 Supabase 功能或使用 Supabase 作為其基礎設施的用戶來說,這是理想的選擇。 您還應該檢查[此內容](https://docs.appflowy.io/docs/appflowy/product/data-storage)以了解有關資料儲存、Markdown、捷徑、主題、涉及的人工智慧和插件的更多資訊。 AppFlowy 在 GitHub 上擁有超過 47,000 顆星,發布了 64 個以上版本。 https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy 明星 AppFlowy ⭐️ --- 11. [Leon](https://github.com/leon-ai/leon) - 您的開源個人助理。 ------------------------------------------------------- ![萊昂](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mnv85osce6ps9xodf07t.png) Leon 是一個開源個人助理,可以駐留在您的伺服器上。 當你要求他做事時,他就會做事。 你可以跟他說話,他也可以跟你說話。你也可以給他發短信,他也可以傳簡訊給你。如果您願意,Leon 可以透過離線方式與您溝通,以保護您的隱私。這是萊昂目前可以做的[技能](https://github.com/leon-ai/leon/tree/develop/skills)清單。 你應該讀一下[萊昂背後的故事](https://blog.getleon.ai/the-story-behind-leon/)。您還可以觀看此演示以了解有關 Leon 的更多資訊。 https://www.youtube.com/watch?v=p7GRGiicO1c ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/70mddmgadcbfwzugd1bl.png) 這是Leon的高層架構模式。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a6b9vgj3fagera0bsyur.png) 這是開始使用 npm 指令的方法。 ``` # install leon global cli npm install --global @leon-ai/cli # install leon leon create birth ``` 您可以閱讀[文件](https://docs.getleon.ai/)。 它在 GitHub 上擁有超過 14k 顆星,並且還在不斷增長。 https://github.com/leon-ai/leon 明星萊昂 ⭐️ --- 12. [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。 ![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)! https://www.youtube.com/watch?v=1MwSoB0gnM4 您可以閱讀[文件](https://docs.n8n.io/)並閱讀本[指南](https://docs.n8n.io/try-it-out/),以便根據您的需求快速開始。 他們還提供初學者和中級[課程,](https://docs.n8n.io/courses/)以便輕鬆學習。 他們在 GitHub 上有 39k+ Stars,並提供兩個包供整體使用。 https://github.com/n8n-io/n8n 明星 n8n ⭐️ --- 13. [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 Star Quivr ⭐️ --- 14. [meilisearch](https://github.com/meilisearch/meilisearch) - 適合您的應用程式、網站和工作流程的搜尋 API。 ---------------------------------------------------------------------------------------- ![搜尋](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/s1rm66br9fbsa76n2e8i.png) Meilisearch 可協助您快速打造令人愉悅的搜尋體驗,提供開箱即用的功能來加快您的工作流程。 您一定看過可以使用`Ctrl + k`搜尋文件的軟體網站,例如 GitHub 或 Appwrite。那麼,meilisearch 可以幫助您實現相同的功能。 與 Algolia、Typesense 和 Elasticsearch 相比,這是唯一基於 Rust 建構的。您可以閱讀有關可用替代選項的[比較](https://www.meilisearch.com/docs/learn/what_is_meilisearch/comparison_to_alternatives):) Meilisearch 不應該是您的主要資料儲存。它是一個搜尋引擎,而不是一個資料庫。 Meilisearch 應僅包含您希望使用者搜尋的資料。如果您必須加入與搜尋無關的資料,請務必使這些字段不可搜尋,以提高相關性並縮短響應時間。 無論您是在開發網站還是應用程式,Meilisearch 都能提供直覺的即輸入即搜尋體驗,回應時間低於 50 毫秒。 他們提供[SDK 和庫,](https://www.meilisearch.com/docs/learn/what_is_meilisearch/sdks?utm_campaign=oss&utm_source=github&utm_medium=meilisearch&utm_content=sdks-link)用於 Meilsearch 和您喜歡的語言或框架之間的無縫整合。相信我,選擇的數量是瘋狂的。 他們還提供了一個[抓取工具](https://github.com/meilisearch/docs-scraper)來自動讀取文件內容並將其儲存到Meilisearch。 他們展示了許多[有用的功能](https://www.meilisearch.com/docs/learn/what_is_meilisearch/overview#features),例如即使查詢包含拼寫錯誤和拼寫錯誤(他們將其稱為`typo tolerance` ,您也可以獲得相關匹配。 有很多可用的選項,但讓我們看看如何使用 React 來做到這一點。 開始使用以下命令。 ``` yarn add react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch # or npm install react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch # or pnpm add react-instantsearch @meilisearch/instant-meilisearch ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react'; import { InstantSearch, SearchBox, Hits, Highlight } from 'react-instantsearch'; import { instantMeiliSearch } from '@meilisearch/instant-meilisearch'; const { searchClient } = instantMeiliSearch( 'https://ms-adf78ae33284-106.lon.meilisearch.io', 'a63da4928426f12639e19d62886f621130f3fa9ff3c7534c5d179f0f51c4f303' ); const App = () => ( <InstantSearch indexName="steam-video-games" searchClient={searchClient} > <SearchBox /> <Hits hitComponent={Hit} /> </InstantSearch> ); const Hit = ({ hit }) => <Highlight attribute="name" hit={hit} />; export default App ``` 您可以查看此[codesandbox](https://codesandbox.io/p/sandbox/eager-dust-f98w2w)以取得詳細的範例以開始使用。 正如我所說,他們在幕後提供了很多東西。例如,您可以使用這些。 ``` npm install @meilisearch/autocomplete-client npm install @meilisearch/instant-meilisearch npm install meilisearch-docsearch ``` `meilisearch docsearch`的靈感來自 Algolia 搜尋文件元件。另外,非常詳細的文件以及每個 sdk 的範例和選項使它們成為人們的最愛。 您可以閱讀[文件](https://www.meilisearch.com/docs)並觀看[現場演示](https://where2watch.meilisearch.com/?utm_campaign=oss&utm_source=github&utm_medium=meilisearch&utm_content=demo-link)。 ![社區統計](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cxou5qe4p0va0h8r52ti.png) 他們在 GitHub 上有超過 42k 顆星,並且`v1.7`版本有 180 多個版本。 https://github.com/meilisearch/meilisearch 星 meilisearch ⭐️ --- 15.[收件匣清除](https://github.com/elie222/inbox-zero)- 幾分鐘內清理您的收件匣。 --------------------------------------------------------------- ![收件匣為零](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/jz1krkg9btykpfoiuukd.png) 收件匣歸零是一款開源電子郵件應用程式,其目標是透過 AI 協助幫助您快速實現收件匣歸零。 它們得到了谷歌的批准,因此這是關注隱私的一個很好的部分。 ![經谷歌批准](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/9fidgtozaj9y4feo4bbq.png) 它們使用 Postgres 作為資料庫,並基於 TypeScript 建置。 它們有一些瘋狂的功能,例如: > 您的電子郵件人工智慧助理 1. 人工智慧代理將讓您根據您提供的規則自動回覆、轉發或存檔電子郵件。 2. 他們的人工智慧計畫可以幫助你點擊接受或拒絕。一旦您確信人工智慧可以獨立工作,就可以開啟完全自動化。 3. 您可以用簡單的英語進行指導。就像與助手交談或向 ChatGPT 發送提示一樣簡單。 > 您可以自動封鎖冷電子郵件 您可以告訴「收件匣零」什麼對您來說構成冷郵件。它將根據您的指示阻止它們。 > 分析 了解收件匣是處理它的第一步。了解您的收件匣裡裝滿了什麼。它們還為您提供了立即採取行動的方法。 您可以閱讀核心[功能](https://github.com/elie222/inbox-zero?tab=readme-ov-file#key-features)並觀看[演示影片](https://github.com/elie222/inbox-zero?tab=readme-ov-file#demo-video)。您還可以查看他們的[看板](https://github.com/users/elie222/projects/1/views/1)以了解計劃內容。 他們在 GitHub 上擁有超過 1,500 個 Star,並且絕對值得更多。 https://github.com/elie222/inbox-zero 星收件匣零 ⭐️ --- 16. [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 ⭐️ --- 17. [Netron](https://github.com/lutzroeder/netron) - 神經網路、深度學習和機器學習模型的視覺化工具。 ---------------------------------------------------------------------------- ![內創標誌](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uyvww60nqm4jrah526w2.png) Netron 是神經網路、深度學習和機器學習模型的檢視器。 Netron 支援 ONNX、TensorFlow Lite、Core ML、Keras、Caffe、Darknet、MXNet、PaddlePaddle、ncnn、MNN 和 TensorFlow.js。 Netron 對 PyTorch、TorchScript、TensorFlow、OpenVINO、RKNN、MediaPipe、ML.NET 和 scikit-learn 提供實驗性支援。 您可以閱讀有關[安裝說明](https://github.com/lutzroeder/netron?tab=readme-ov-file#install)。 您可以存取該[網站](https://netron.app/)並打開這些[範例模型文件](https://github.com/lutzroeder/netron?tab=readme-ov-file#models)以使用它來打開。例如,您可以看到這個[演示](https://netron.app/?url=https://github.com/onnx/models/raw/main/validated/vision/classification/squeezenet/model/squeezenet1.0-3.onnx)。 ![模型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z1h4si8oue41x1i7dss5.png) 他們在 GitHub 上有 25k+ Stars,並且是基於 JavaScript 建構的。它們在`v7.5`上只有三個版本,考慮到我只使用了語義版本,這對我來說似乎很困惑。我們都同意這個用例非常出色。 https://github.com/lutzroeder/netron 明星 Netron ⭐️ --- 18. [Cursor](https://github.com/getcursor/cursor) - 以 VSCode 為基礎的人工智慧程式碼編輯器。 ---------------------------------------------------------------------------- ![游標](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/k7em09r6owbz35zh8tt0.png) Cursor 是一款專為與 AI 結對程式設計而設計的程式碼編輯器。遊標適用於 Windows、Mac 和 Linux。 Cursor 不僅僅是 Visual Studio Code (VSC) 擴充功能。這是它自己的應用程式。但別擔心!這是VSC前叉。這意味著它擁有 VSC 所擁有的一切,但在此基礎上也建立了更多人工智慧功能。 https://github.com/anysphere/primpt 他們之前開源了[基於 Codemirror 的編輯器](https://github.com/getcursor/old)。 基於 VSCodium 的 Cursor 版本不是開源的,只有它們的[提示庫](https://github.com/anysphere/priompt)是開源的。 選項數量龐大,您可以查看[功能列表](https://docs.cursor.sh/features/chat),例如選擇用於聊天的 AI 模型、程式碼庫索引和自動終端偵錯。聽起來很酷,對吧:D 您應該檢查的一些功能是: - 允許您透過編輯程式碼庫的「偽程式碼」版本來進行編碼。 - 一旦錯誤出現在您的終端機中,就會自動修復錯誤。 - 要求 AI 更改程式碼區塊,查看編輯的內聯差異。 您也可以閱讀他們官方網站的[變更日誌](https://changelog.cursor.sh/?)。 您可以閱讀有關如何從[VSCode 遷移到 Cursor 的](https://docs.cursor.sh/get-started/moving-from-vsc-to-cursor)資訊。 他們也有定價模型,但免費套餐足以讓您進行測試! 他們在 GitHub 上擁有超過 19k+ 的 Star,並將繼續成長。正如我所說,這不是開源的,但將來可能會改變。 https://github.com/getcursor/cursor 星形遊標 ⭐️ --- 19. [VSCode 除錯視覺化工具](https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer)- VS Code 的擴展,可在偵錯期間可視化資料。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- ![VSCode 除錯視覺化工具](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/7hzgtqb6396zx73d3y62.png) 這個專案相當令人印象深刻。它不僅有助於高效除錯,還有助於透過視覺化學習基本概念,從長遠來看,這是無價的。 這是一個 VS Code 擴展,用於在偵錯時可視化資料結構。與 VS Code 的監視視圖類似,但具有豐富的監視值視覺化效果。 他們支援許多語言,如 Dart/Flutter、JS/TS、Go、Python、C#、Java、C++、Ruby、Rust 和 Swift,儘管它很基礎,所以這是一個優點。 其他語言和除錯器也可能有效。對於有基本支援的語言,只能視覺化 JSON 字串。您需要實作邏輯來為您的資料結建置立此 JSON。完全支援的語言提供資料提取器,可將一些眾所周知的資料結構轉換為 JSON。 安裝擴充功能後,您可以使用命令`Debug Visualizer: New View`開啟新的視覺化工具視圖。 您可以[在 market 上](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=hediet.debug-visualizer)查看所有可用的[演示](https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer/blob/master/extension/README.md#selected-demos)並查看擴展。 您還可以查看他們的[視覺化遊樂場](https://hediet.github.io/visualization/?darkTheme=1),其中包含眾多選項。 他們在 GitHub 上擁有超過 7800 顆星,而且還在不斷增長。 https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer 明星 VSCode 除錯視覺化工具 ⭐️ --- 20. [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 ⭐️ --- 21.[即時語音克隆](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning)-5秒克隆語音,即時產生任意語音。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![即時語音克隆](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ftnuelce5cwng0nunp2h.png) 該專案是透過即時工作的聲碼器實現從說話者驗證到多說話者文字到語音合成 (SV2TTS) 的遷移學習。 SV2TTS是一個分為三個階段的深度學習架構。 在第一階段,人們從幾秒鐘的音訊中建立聲音的數位表示。 在第二和第三階段,該表示被用作參考來產生給定任意文字的語音。 您可以閱讀[如何設定](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning?tab=readme-ov-file#setup)專案,其中包括安裝要求、下載預訓練模型、測試配置、下載資料集和啟動工具箱。 觀看下面所示的影片示範! https://www.youtube.com/watch?v=-O\_hYhToKoA 我一直喜歡開源專案的最好的部分是,他們甚至非常清楚地提到了替代方案,並且像往常一樣,他們推薦了一些[專案](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning?tab=readme-ov-file#heads-up),這些專案將為您克隆的聲音提供更好的保真度及其表現力。 他們在 GitHub 上擁有 50k+ Stars,並且僅基於 Python 建置。到目前為止使用起來還是非常可信的。 https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning Star 即時語音克隆 ⭐️ --- 請在評論中告訴我您在此列表中發現了哪些有用的人工智慧工具:D 人工智慧正在改變世界,最好讓人工智慧成為你的朋友,而不是簡單地忽略它。 使用這些工具來提高工作效率並抓住機會創造非凡的東西。 祝你有美好的一天!直到下一次。 在 GitHub 和[Twitter](https://twitter.com/Anmol_Codes)上關注我。 https://github.com/Anmol-Baranwal 關注 Taipy 以了解更多此類內容。 https://dev.to/taipy --- 原文出處:https://dev.to/taipy/21-ai-tools-that-are-changing-the-world-1o54

加入我們參加 Cloudflare AI 挑戰:獎品為 3,000 美元!

我們很高興能與 Cloudflare 合作舉辦第二屆 DEV 挑戰賽 - 提供現金獎勵以及建立和認證您的 AI 技能的機會。這是一個在網路最重要和創新的平台之一之上進行建置的機會。感謝 Cloudflare 為我們的社區提供這個學習和建構的機會。 💗 **[Cloudflare AI 挑戰賽](https://dev.to/challenges/cloudflare)**將持續到 4 月 14 日,您將有機會嘗試 AI(或實際上是整隻腳,甚至一條腿)。這項挑戰有一個提示,但獲勝的方法有很多。 提示 -- 對於此挑戰,您將在[Cloudflare 工作執行緒](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/)上部署無伺服器 AI 應用程式。您的任務是**建立一個 Workers AI 應用程式,該應用程式利用 Cloudflare 不斷增長的[開放模型](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/)目錄中的 AI 任務類型。** Cloudflare 的開發平台提供了大量開放模型以及完成與文字、圖像和音訊相關的許多任務的能力。以下只是您可以執行的操作的一小部分: - 文本生成*(10+ 開放模型可供選擇!)* - 物體偵測 - 語音辨識 - 翻譯 - 和更多! ### 評審標準 所有提交的作品將根據以下標準進行評判: - 創新 - 創造力 - 底層技術展示 ### 附加獎品類別 除了能夠贏得總提示之外,您還可以爭取另外兩個獎品類別: - **多個模型:**授予每個任務利用多個模型的提交。 - **三重任務類型:**授予使用三種或更多任務類型的提交。 顯然,這些額外的獎品類別有一個主題:越多越好! 獎品 -- 我們的三位獲獎者將獲得以下獎品: **總提示獲勝者 (1)** - $1,500 禮品卡或同等金額 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **其他獎項類別得獎者 (2)** - $750 禮品卡或同等金額 - 專屬開發者徽章 - 來自[DEV 商店](https://shop.forem.com)的禮物 **所有提交有效提交的參與者都**將在其 DEV 個人資料中收到完成徽章。 如何參與 ---- 為了參與,您需要使用下面提供的提交範本發布貼文。作為提交的一部分,您需要在[Cloudflare Workers](https://developers.cloudflare.com/workers-ai/)或[Cloudflare Pages](https://pages.cloudflare.com/)上提供已部署的解決方案,並包含指向公共程式碼儲存庫的連結,其中包含包含安裝說明的工作自述文件。 Cloudflare 提供免費試用,無需信用卡,可讓您立即啟動並執行。 以下是任何想要直接參與的人使用的提交範本: {% cta https://dev.to/new?prefill=---%0Atitle%3A%20%0Apublished%3A%20%0Atags%3A%20cloudflarechallenge%2C%20devchallenge%2C%20ai%0A---% 0A%0A*這個%20是%20a%20submission%20for%20the%20%5BCloudflare%20AI%20Challenge%5D(https%3A%2F%2Fdev.to%2Fdevteam%2Fjoin-us-for-the-cloudflare-ai- challenge -3000 獎品-5f99)。* %0A%0A%23%23%20什麼%20I%20建置%0A%0A%3C!--%20告訴%20us%20%20你的%20app%20做了什麼!%20--%3E %0A%0A%23%23 %20Demo%0A%0A%3C!--%20Share%20a%20link%20to%20your%20deployed%20solution%20on%20Workers%20or%20Pages%2C%20and%20on%20a%20addadd%2C%20and% 20screenshot%20or%20video%20embed% 20%20您的%20app%20在這裡。%20--%3E%0A%0A%23%23%20My%20Code%0A%0A%3C!--%20顯示%20us%20the%20程式碼!%20Share%20a%20public %20link%20to%20your%20repo%20and%20be%20sure%20to%20include%20a%20README%20file%20和%20%安裝20%20%20README%20file%20和%20%20。我們%20also%20鼓勵%20you%20to%20add%20a%20license%20for% 20你的%20程式碼。%20%20--%3E%20%0A%0A%23%23%20旅程%0A% 0A%3C!--%20告訴%20us%20關於%20你的%20進程%2C%20%20任務% 20types%20and%20models%20you%20used%2C%20what%20you%20learned%2C%20anything %20you%20are%20尤其%20proud%20of%2C%20what%20you%20hope%20to%20do%20next%2C%20等。%20--%3E%0A%0A **Multiple%20Models%20and%2For%20Triple %20Task%20Types** %0A%0A%3C!--%20讓%20us%20know%20if%20your%20project%20utilized%20multiple%20models %20per%20task%20和%2Forouredifproject% 20third%20or%20more%20task%20types。%20If%20so%2C%20you%20may%20qualify%20for%20our%20additional%20prize%20 類別!%20如果%20不是%2C%200%這個%20部分。%20--%3E%0A%0A%3C!--%20團隊%20提交%3A%20請%20挑選%20one%20member%20到%20發布%20the % 20submission%20and%20credit%20隊友%20by%20listing%20他們的%20DEV%20用戶名%20直接%20in%20the%20body%20of%20the%20post。%20--%3E%0A%0A%3Cpost !--%20Don %27t%20忘記%20to%20add%20a%20cover%20image%20or%20an%20additional%20tag%20to%20this%20post%20(如果%20you%20想要)。%20-- %3E%0A%0A%3C !--%20感謝%20%20參與!%20--%3E %} Cloudflare 挑戰提交模板 {% 結束%} 請在提交之前查看我們的完整[規則、指南和常見問題解答頁面,](https://dev.to/challenges/cloudflare)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)。 需要技術幫助? ------- 我們鼓勵所有對挑戰有興趣的人加入[Cloudflare 開發者社群 Discord](https://discord.cloudflare.com)並進入他們的[\#devto-ai-challenge 頻道](https://discord.com/channels/595317990191398933/1224810884354936982)。這將是尋求技術協助並與使用 Cloudflare 建構的社群成員會面的地方。 重要的日子 ----- - 4 月 3 日:Cloudflare 挑戰賽開始! - 4 月 14 日:提交截止時間為太平洋夏令時間晚上 11:59 - 4 月 16 日:得獎者公佈 - 4 月 17 日:請關注下一次 DEV 挑戰 我們迫不及待想看看您建造了什麼!對挑戰有疑問嗎?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-cloudflare-ai-challenge-3000-in-prizes-5f99

使用這些 React 函式庫和雲端後端來建立全端應用程式。

今天,我們將學習如何使用 Wing 作為後端建立全端應用程式。 ![反應 + 維特 + 翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/vb7jf7dk9b08x042p0vl.png) 我們將使用 React 和 Vite 作為前端。 我知道還有其他框架,如 Vue、Angular 和 Next,但 React 仍然是最常見的,並且迄今為止有大量值得信賴的新創公司使用它。 如果您不知道, [React](https://github.com/facebook/react)是 Facebook 建立的開源程式庫,用於建立 Web 和本機使用者介面。正如您從儲存庫中看到的,它被超過 2040 萬開發人員使用。所以,這是值得的。 讓我們看看如何使用 Wing 作為後端。 ![豎起大拇指](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pskz2tyzodt4wnxbqa8y.gif) --- [Wing](https://git.new/wing-repo) - 一種雲端程式語言。 --------------------------------------------- ![翅膀](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/n97bowkrexjk46n94bcc.png) Winglang 是一種專為雲端(又稱「面向雲端」)設計的新型開源程式語言。它允許您在雲端中建立應用程式,並且具有相當簡單的語法。 Wing 程式可以使用功能齊全的模擬器在本地執行(是的,不需要網路),也可以部署到任何雲端供應商。 ![機翼基礎設施](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/eun3zd1gkp870rj57eeu.png) Wing 需要 Node `v20 or higher` 。 建立一個父目錄(我們使用的`shared-counter` )並使用 Vite 使用新的 React 應用程式設定前端。您可以使用這個 npm 指令。 ``` npm create -y vite frontend -- --template react-ts // once installed, you can check if it's running properly. cd frontend npm install npm run dev ``` 您可以使用此 npm 命令安裝 Wing。 ``` npm install -g winglang ``` 您可以使用`wing -V`驗證安裝。 Wing 還提供官方[VSCode 擴充功能](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Monada.vscode-wing)和[IntelliJ](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22353-wing) ,後者提供語法突出顯示、補全、轉到定義和嵌入式 Wing 控制台支援。您可以在建立應用程式之前安裝它! 建立後端目錄。 ``` mkdir ~/shared-counter/backend cd ~/shared-counter/backend ``` 建立一個新的空 Wing 專案。 ``` wing new empty // This will generate three files: package.json, package-lock.json and main.w file with a simple "hello world" program wing it // to run it in the Wing simulator // The Wing Simulator will be opened in your browser and will show a map of your app with a single function. //You can invoke the function from the interaction panel and check out the result. ``` 使用指令`wing new empty`後的結構如下。 ``` bring cloud; // define a queue, a bucket, and a counter let bucket = new cloud.Bucket(); let counter = new cloud.Counter(initial: 1); let queue = new cloud.Queue(); // When a message is received in the queue -> it should be consumed // by the following closure queue.setConsumer(inflight (message: str) => { // Increment the distributed counter, the index variable will // store the value before the increment let index = counter.inc(); // Once two messages are pushed to the queue, e.g. "Wing" and "Queue". // Two files will be created: // - wing-1.txt with "Hello Wing" // - wing-2.txt with "Hello Queue" bucket.put("wing-{index}.txt", "Hello, {message}"); log("file wing-{index}.txt created"); }); ``` 您可以安裝`@winglibs/vite`來啟動開發伺服器,而不是使用`npm run dev`來啟動本機 Web 伺服器。 ``` // in the backend directory npm i @winglibs/vite ``` 您可以使用`backend/main.w`中提供的 publicEnv 將資料傳送到前端。 讓我們來看一個小例子。 ``` // backend/main.w bring vite; new vite.Vite( root: "../frontend", publicEnv: { TITLE: "Wing + Vite + React" } ); // import it in frontend // frontend/src/App.tsx import "../.winglibs/wing-env.d.ts" //You can access that value like this. <h1>{window.wing.env.TITLE}</h1> ``` 你還可以做更多: - 讀取/更新 API 路線並使用 Wing Simulator 檢查它。 - 使用後端獲取值。 - 使用`@winglibs/websockets`同步瀏覽器,它在後端部署一個 WebSocket 伺服器,您可以連接此 WebSocket 來接收即時通知。 您可以閱讀完整的逐步指南,以了解[如何使用 React 作為前端和 Wing 作為後端建立簡單的 Web 應用程式](https://www.winglang.io/docs/guides/react-vite-websockets)。測試是使用 Wing Simulator 完成的,並使用 Terraform 部署到 AWS。 部署後的AWS架構是這樣的。 ![建築學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/27awil840ktgh3jvklij.png) 為了提供開發者選擇和更好的體驗,Wing 推出了對[TypeScript (Wing)](https://www.winglang.io/docs/typescript/)等其他語言的全面支援。唯一強制性的事情是您必須安裝 Wing SDK。 這也將使控制台完全可用於本地偵錯和測試,而無需學習 Wing 語言。 Wing 甚至還有其他[指南](https://www.winglang.io/docs/category/guides),因此更容易遵循。 ![指南](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/31czxehkg10ezmlpf7ac.png) 您可以閱讀[文件](https://www.winglang.io/docs)並查看[範例](https://www.winglang.io/docs/category/examples)。 您也可以在[Playground](https://www.winglang.io/play/?code=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%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%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%3D%3D)中使用 Wing 查看結構和範例。 如果你比較像輔導員。看這個! https://www.youtube.com/watch?v=wzqCXrsKWbo Wing 在 GitHub 上擁有超過 3500 個 Star,發布了 1500 多個版本,但仍未進入 v1 版本,這意味著意義重大。 去嘗試一下,做一些很酷的事情吧! https://git.new/wing-repo 星翼 ⭐️ --- 開發者生態系統不斷發展,許多開發者圍繞 React 建置了一些獨特的東西。 我不會介紹如何使用 React,因為這是一個非常廣泛的主題,我在最後貼了一些資源來幫助您學習 React。 但為了幫助您建立出色的 React 專案,我們介紹了 25 個開源專案,您可以使用它們來使您的工作更輕鬆。 這將有大量的資源、想法和概念。 我甚至會給你一些學習資源,以及一些產品的專案範例來學習 React。 一切都是免費的,而且只有 React。 讓我們涵蓋這一切! --- 1. [Mantine Hooks](https://www.npmjs.com/package/@mantine/hooks) - 用於狀態和 UI 管理的 React hooks。 -------------------------------------------------------------------------------------------- ![曼丁鉤子](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g9gxhpt4zpmxgg2cfbqi.png) 這可能不是專門針對 React 的,但是您可以使用這些鉤子來使您的工作更輕鬆。這些鉤子隨時可用,每個鉤子都有許多選項。 如果我必須評價的話,這將是每個人都可以使用的最有用的專案,而不是從頭開始編寫程式碼。 相信我,獲得 60 多個 Hooks 是一件大事,因為他們有一個簡單的方法讓您可以透過簡單的文件查看每個 Hooks 的演示。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @mantine/hooks ``` 這就是如何使用`useScrollIntoView`作為 mantine 掛鉤的一部分。 ``` import { useScrollIntoView } from '@mantine/hooks'; import { Button, Text, Group, Box } from '@mantine/core'; function Demo() { const { scrollIntoView, targetRef } = useScrollIntoView<HTMLDivElement>({ offset: 60, }); return ( <Group justify="center"> <Button onClick={() => scrollIntoView({ alignment: 'center', }) } > Scroll to target </Button> <Box style={{ width: '100%', height: '50vh', backgroundColor: 'var(--mantine-color-blue-light)', }} /> <Text ref={targetRef}>Hello there</Text> </Group> ); } ``` 它們幾乎擁有從本地儲存到分頁、滾動視圖、交叉點,甚至一些非常酷的實用程式(例如滴管和文字選擇)的所有功能。這實在太有幫助了! ![滴管](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pighzv57fvyp5uxvw8dz.png) 您可以閱讀[文件](https://mantine.dev/hooks/use-click-outside/)。 如果您正在尋找更多選項,您也可以使用[替代庫](https://antonioru.github.io/beautiful-react-hooks/)。 他們在 GitHub 上擁有超過 23k star,但這不僅僅是為了 hooks,因為他們是 React 的元件庫。 隨著`v7`版本的發布,它的每週下載量已超過 38 萬次,這表明它們正在不斷改進且值得信賴。 https://github.com/mantinedev/mantine Star Mantine Hooks ⭐️ --- 2. [React Grid Layout](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout) - 可拖曳且可調整大小的網格佈局,具有響應式斷點。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應網格佈局](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/pyg7g1bm1d3hvkexrnh3.png) React-Grid-Layout 是專為 React 應用程式建構的響應式網格佈局系統。 透過支援可拖曳、可調整大小和靜態小部件,它提供了使用網格的簡單解決方案。 與 Packery 或 Gridster 等類似系統不同,React-Grid-Layout 不含 jQuery,確保輕量級且高效的實作。 它與伺服器渲染應用程式的無縫整合以及序列化和恢復佈局的能力使其成為開發人員在 React 專案中使用網格佈局的寶貴工具。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-grid-layout ``` 這就是如何使用響應式網格佈局。 ``` import { Responsive as ResponsiveGridLayout } from "react-grid-layout"; class MyResponsiveGrid extends React.Component { render() { // {lg: layout1, md: layout2, ...} const layouts = getLayoutsFromSomewhere(); return ( <ResponsiveGridLayout className="layout" layouts={layouts} breakpoints={{ lg: 1200, md: 996, sm: 768, xs: 480, xxs: 0 }} cols={{ lg: 12, md: 10, sm: 6, xs: 4, xxs: 2 }} > <div key="1">1</div> <div key="2">2</div> <div key="3">3</div> </ResponsiveGridLayout> ); } } ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout?tab=readme-ov-file#installation)並查看[演示](https://react-grid-layout.github.io/react-grid-layout/examples/0-showcase.html)。有一系列[演示](https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout?tab=readme-ov-file#demos),甚至可以透過點擊“查看下一個範例”來獲得。 您也可以嘗試[codesandbox](https://codesandbox.io/p/devbox/github/gilbarbara/react-joyride-demo/tree/main/?embed=1)上的東西。 該專案在 GitHub 上有超過 19k+ 的星星,有超過 16k+ 的開發者使用,並且[npm 套件](https://www.npmjs.com/package/react-grid-layout)的每週下載量超過 600k+。 https://github.com/react-grid-layout/react-grid-layout 明星 React 網格佈局 ⭐️ --- 3. [React Spectrum](https://github.com/adobe/react-spectrum) - 提供出色使用者體驗的程式庫和工具的集合。 ----------------------------------------------------------------------------------- ![反應譜](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/b4wkgbdpd1gve36vgjne.png) React Spectrum 是一個庫和工具的集合,可幫助您建立自適應、可存取且強大的使用者體驗。 它們提供了太多的東西,以至於很難在一篇文章中涵蓋所有內容。 總的來說,他們提供了這四個庫。 ![反應譜](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m97vdq3x7nllmhyjy7p9.png) - [反應譜](https://react-spectrum.adobe.com/react-spectrum/index.html) - [React Stately](https://react-spectrum.adobe.com/react-stately/index.html) - 一組龐大的 React Hooks,為您的設計系統提供跨平台狀態管理。 - [反應詠嘆調](https://react-spectrum.adobe.com/react-aria/index.html) - [國際化](https://react-spectrum.adobe.com/internationalized/index.html) 我們將了解一些有關 React Aria 的內容,它是一個無樣式 React 元件和鉤子庫,可幫助您為應用程式建立可存取的、高品質的 UI 元件。 它經過了各種設備、互動方式和輔助技術的精心測試,以確保為所有用戶提供最佳體驗。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-aria-components ``` 這就是建立自訂`select`的方法。 ``` import {Button, Label, ListBox, ListBoxItem, Popover, Select, SelectValue} from 'react-aria-components'; <Select> <Label>Favorite Animal</Label> <Button> <SelectValue /> <span aria-hidden="true">▼</span> </Button> <Popover> <ListBox> <ListBoxItem>Cat</ListBoxItem> <ListBoxItem>Dog</ListBoxItem> <ListBoxItem>Kangaroo</ListBoxItem> </ListBox> </Popover> </Select> ``` 相信我,出於學習目的,這是一座金礦。 ![選擇的設計結構](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ndy61o8vtjjbq78e8vl8.png) 他們使用自己強大的[40 多個樣式元件](https://opensource.adobe.com/spectrum-css/),這比通常提供的要多得多。他們也有自己的一套[設計系統,](https://spectrum.adobe.com/)例如字體、UI、版面、動作等等。 ![造型元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a047jcb2ou7h057yf2d4.png) ![造型元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/y1w5jq1vfbhd6o9c9ehm.png) 您可以詳細了解[Spectrum](https://react-spectrum.adobe.com/index.html)及其[架構](https://react-spectrum.adobe.com/architecture.html)。 他們在 GitHub 上擁有超過 11,000 顆星,這表明了他們的質量,儘管他們並不廣為人知。研究它們可以為您建立圖書館提供寶貴的見解。 https://github.com/adobe/react-spectrum Star React Spectrum ⭐️ --- 4.[保留 React](https://github.com/StaticMania/keep-react) - Tailwind CSS 和 React.js 的 UI 元件庫。 ------------------------------------------------------------------------------------------- ![保持反應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5s2z1xig75on0j2gjt1g.png) Keep React 是一個基於 Tailwind CSS 和 React.js 建立的開源元件庫。它提供了一組多功能的預先設計的 UI 元件,使開發人員能夠簡化現代、響應式且具有視覺吸引力的 Web 應用程式的建立。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i keep-react ``` 這就是使用時間軸的方法。 ``` "use client"; import { Timeline } from "keep-react"; import { CalendarBlank } from "phosphor-react"; export const TimelineComponent = () => { return ( <Timeline horizontal={true}> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.0.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on December 2, 2021</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.1.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on December 23, 2021</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> <Timeline.Item> <Timeline.Point icon={<CalendarBlank size={16} />} /> <Timeline.Content> <Timeline.Title>Keep Library v1.3.0</Timeline.Title> <Timeline.Time>Released on January 5, 2022</Timeline.Time> <Timeline.Body> Get started with dozens of web components and interactive elements. </Timeline.Body> </Timeline.Content> </Timeline.Item> </Timeline> ); } ``` 輸出如下。 ![時間軸元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/v22pagugp45z68jap3en.png) 流暢的小動畫讓這一切都是值得的,如果你想快速建立一個 UI,沒有任何麻煩,你可以使用它。 ![上傳](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/gfy9f9w0nc6ipn6wigil.png) ![通知](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/5zpwcnozi5ye3wpnev1g.png) 您可以閱讀[文件](https://react.keepdesign.io/docs/getting-started/Introduction)並查看[故事書](https://react-storybook.keepdesign.io/?path=/docs/components-accordion--docs)以進行詳細的使用測驗。 該專案在 GitHub 上有超過 1000 顆星,而且它的一些元件使用起來非常方便。 https://github.com/StaticMania/keep-react Star Keep React ⭐️ --- 5. [React Content Loader](https://github.com/danilowoz/react-content-loader) - SVG 支援的元件,可輕鬆建立骨架載入。 --------------------------------------------------------------------------------------------------- ![反應內容載入器](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/g8g2yc0zush5vfgwo6hv.png) 該專案為您提供了一個由 SVG 驅動的元件,可以輕鬆建立佔位符載入(如 Facebook 的卡片載入)。 在載入狀態期間使用骨架來向使用者指示內容仍在載入。 總的來說,這是一個非常方便的專案,可以增強整體使用者體驗。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-content-loader --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from "react" import ContentLoader from "react-content-loader" const MyLoader = (props) => ( <ContentLoader speed={2} width={400} height={160} viewBox="0 0 400 160" backgroundColor="#f3f3f3" foregroundColor="#ecebeb" {...props} > <rect x="48" y="8" rx="3" ry="3" width="88" height="6" /> <rect x="48" y="26" rx="3" ry="3" width="52" height="6" /> <rect x="0" y="56" rx="3" ry="3" width="410" height="6" /> <rect x="0" y="72" rx="3" ry="3" width="380" height="6" /> <rect x="0" y="88" rx="3" ry="3" width="178" height="6" /> <circle cx="20" cy="20" r="20" /> </ContentLoader> ) export default MyLoader ``` ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xnvqlf6fmg2fayd29ojr.png) 您甚至可以拖曳單一骨架或使用為 Facebook 和 Instagram 等不同社群媒體預先定義的骨架。 您可以閱讀[文件](https://github.com/danilowoz/react-content-loader?tab=readme-ov-file#gettingstarted)並查看[演示](https://skeletonreact.com/)。 該專案在 GitHub 上擁有 13k+ Stars,並在 GitHub 上有 45k+ 開發人員使用。 https://github.com/danilowoz/react-content-loader Star React 內容載入器 ⭐️ --- 6. [React PDF](https://github.com/diegomura/react-pdf) - 使用 React 建立 PDF 檔案。 ---------------------------------------------------------------------------- ![反應 pdf](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/6jd7sz8eqda09rgjpf13.png) 該套件用於使用 React 建立 PDF。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @react-pdf/renderer --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react'; import { Document, Page, Text, View, StyleSheet } from '@react-pdf/renderer'; // Create styles const styles = StyleSheet.create({ page: { flexDirection: 'row', backgroundColor: '#E4E4E4', }, section: { margin: 10, padding: 10, flexGrow: 1, }, }); // Create Document Component const MyDocument = () => ( <Document> <Page size="A4" style={styles.page}> <View style={styles.section}> <Text>Section #1</Text> </View> <View style={styles.section}> <Text>Section #2</Text> </View> </Page> </Document> ); ``` ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cb5fpfzijv3g5fi5utmw.png) ![輸出pdf分頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/f46t80n0redm14icia1r.png) 您可以閱讀[文件](https://react-pdf.org/)並查看[演示](https://react-pdf.org/repl)。 React-pdf 現在提供了一個名為`usePDF`的鉤子,可以透過 React hook API 存取所有 PDF 建立功能。如果您需要更多控製文件的呈現方式或更新頻率,這非常有用。 ``` const [instance, update] = usePDF({ document }); ``` 該專案在 GitHub 上有 13k+ Stars,有超過 270 個版本,[每週下載量超過 400k](https://www.npmjs.com/package/@react-pdf/renderer) ,這是一個好兆頭。 https://github.com/diegomura/react-pdf Star React PDF ⭐️ --- 7. [Recharts](https://github.com/recharts/recharts) - 使用 React 和 D3 建立的重新定義的圖表庫。 -------------------------------------------------------------------------------- ![重新繪製圖表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/i6817tmlix6n7wtgp1yq.png) 該庫的主要目的是幫助您輕鬆地在 React 應用程式中編寫圖表。 Recharts 的主要原則是。 1. 只需使用 React 元件進行部署即可。 2. 原生 SVG 支持,輕量級,僅依賴一些 D3 子模組。 3. 聲明性元件、圖表元件純粹是表示性的。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install recharts ``` 您可以這樣使用它。 ``` <LineChart width={500} height={300} data={data} accessibilityLayer> <XAxis dataKey="name"/> <YAxis/> <CartesianGrid stroke="#eee" strokeDasharray="5 5"/> <Line type="monotone" dataKey="uv" stroke="#8884d8" /> <Line type="monotone" dataKey="pv" stroke="#82ca9d" /> <Tooltip/> </LineChart> ``` ![輸出](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/uqtp999q1ahq8ajmvuwf.png) 您可以閱讀[文件](https://recharts.org/en-US/guide)並查看有關[Storybook](https://recharts.org/en-US/storybook)的更多資訊。 他們提供了大量的選項來自訂它,這就是開發人員喜歡它的原因。他們也提供一般常見問題的[wiki](https://github.com/recharts/recharts/wiki)頁面。 您也可以在此處的codesandbox 上嘗試。 https://codesandbox.io/embed/kec3v?view=Editor+%2B+Preview&module=%2Fsrc%2Findex.tsx 該專案在 GitHub 上有 22k+ Stars,有 200k+ 開發人員使用。 https://github.com/recharts/recharts 明星 Recharts ⭐️ --- 8. [React Joyride](https://github.com/gilbarbara/react-joyride) - 在您的應用程式中建立導遊。 ------------------------------------------------------------------------------- ![反應兜風](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ph7rt2bxqbxi67r47on8.png) ![反應兜風](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ov4wzohwszgv5v06cin4.png) 導覽是向新用戶展示您的應用程式或解釋新功能的絕佳方式。它改善了用戶體驗並可以創造個人化的觸感。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-joyride ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { useState } from 'react'; import Joyride from 'react-joyride'; /* * If your steps are not dynamic you can use a simple array. * Otherwise you can set it as a state inside your component. */ const steps = [ { target: '.my-first-step', content: 'This is my awesome feature!', }, { target: '.my-other-step', content: 'This another awesome feature!', }, ]; export default function App() { // If you want to delay the tour initialization you can use the `run` prop return ( <div> <Joyride steps={steps} /> ... </div> ); } ``` 它們還提供[元件列表](https://docs.react-joyride.com/custom-components)以及自訂預設用戶介面的簡單方法。 您可以閱讀[文件](https://docs.react-joyride.com/)並查看[演示](https://react-joyride.com/)。 您也可以嘗試[codesandbox](https://codesandbox.io/p/devbox/github/gilbarbara/react-joyride-demo/tree/main/?embed=1)上的東西。 他們在 GitHub 上有超過 6k 顆星,npm 套件每週下載量超過 25 萬次。 https://github.com/gilbarbara/react-joyride Star React Joyride ⭐️ --- 9. [SVGR](https://github.com/gregberge/svgr) - 將 SVG 轉換為 React 元件。 ------------------------------------------------------------------ ![svgr](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/94hpre3yl3ttu5zdexsv.png) SVGR 是一個將 SVG 轉換為 React 元件的通用工具。 它需要一個原始的 SVG 並將其轉換為隨時可用的 React 元件。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @svgr/core ``` 例如,您採用這個 SVG。 ``` <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <svg width="48px" height="1px" viewBox="0 0 48 1" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" > <!-- Generator: Sketch 46.2 (44496) - http://www.bohemiancoding.com/sketch --> <title>Rectangle 5</title> <desc>Created with Sketch.</desc> <defs></defs> <g id="Page-1" stroke="none" stroke-width="1" fill="none" fill-rule="evenodd"> <g id="19-Separator" transform="translate(-129.000000, -156.000000)" fill="#063855" > <g id="Controls/Settings" transform="translate(80.000000, 0.000000)"> <g id="Content" transform="translate(0.000000, 64.000000)"> <g id="Group" transform="translate(24.000000, 56.000000)"> <g id="Group-2"> <rect id="Rectangle-5" x="25" y="36" width="48" height="1"></rect> </g> </g> </g> </g> </g> </g> </svg> ``` 執行SVGR後,將轉換為. ``` import * as React from 'react' const SvgComponent = (props) => ( <svg width="1em" height="1em" viewBox="0 0 48 1" {...props}> <path d="M0 0h48v1H0z" fill="currentColor" fillRule="evenodd" /> </svg> ) export default SvgComponent ``` 它使用[SVGO](https://github.com/svg/svgo)優化 SVG,並使用 Prettier 格式化程式碼。 將 HTML 轉換為 JSX 需要幾個步驟: 1. 將 SVG 轉換為 HAST (HTML AST) 2. 將 HAST 轉換為 Babel AST (JSX AST) 3. 使用 Babel 轉換 AST(重新命名屬性、更改屬性值…) 您可以在[Playground](https://react-svgr.com/playground/)閱讀[文件](https://react-svgr.com/docs/getting-started)並檢查內容。 該專案在 GitHub 上擁有 10k+ Stars,有超過 800 萬開發者使用,npm 上每週下載量超過 800k。 https://github.com/gregberge/svgr 明星 SVGR ⭐️ --- 10. [React Sortable Tree](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree) - 用於巢狀資料和層次結構的拖放可排序元件。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ![反應可排序樹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/907c4rnmev2wx1abq0r7.png) 一個 React 元件,支援對分層資料進行拖放排序。 ![反應可排序樹](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/z4tm32vuteqaw5m7crag.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-sortable-tree --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React, { Component } from 'react'; import SortableTree from 'react-sortable-tree'; import 'react-sortable-tree/style.css'; // This only needs to be imported once in your app export default class Tree extends Component { constructor(props) { super(props); this.state = { treeData: [ { title: 'Chicken', children: [{ title: 'Egg' }] }, { title: 'Fish', children: [{ title: 'fingerline' }] }, ], }; } render() { return ( <div style={{ height: 400 }}> <SortableTree treeData={this.state.treeData} onChange={treeData => this.setState({ treeData })} /> </div> ); } } ``` 檢查由此獲得的各種[道具選項](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#props)和[主題](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#featured-themes)。 您可以閱讀[文件](https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree?tab=readme-ov-file#getting-started)並查看[Storybook](https://frontend-collective.github.io/react-sortable-tree/?path=/story/basics--minimal-implementation) ,以獲取一些基本和高級功能的演示。 它可能不會被積極維護(仍然沒有存檔),因此您也可以使用[維護的 fork 版本](https://github.com/nosferatu500/react-sortable-tree)。 該專案在 GitHub 上擁有超過 4,500 個 Star,並被超過 5,000 名開發人員使用。 https://github.com/frontend-collective/react-sortable-tree Star React 可排序樹 ⭐️ --- 11. [React Hot Toast](https://github.com/timolins/react-hot-toast) - 冒煙的 Hot React 通知。 -------------------------------------------------------------------------------------- ![反應熱吐司](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/lw4veo990lspkchhwz64.png) React Hot Toast 透過簡單的自訂選項提供了驚人的 🔥 預設體驗。它利用 Promise API 進行自動加載,確保平穩過渡。 它重量輕,不到 5kb,但仍然可以存取,同時為開發人員提供了像`useToaster()`這樣的無頭鉤子。 首先將 Toaster 加入到您的應用程式中。它將負責渲染發出的所有通知。現在您可以從任何地方觸發 toast() ! 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-hot-toast ``` 這就是它的易用性。 ``` import toast, { Toaster } from 'react-hot-toast'; const notify = () => toast('Here is your toast.'); const App = () => { return ( <div> <button onClick={notify}>Make me a toast</button> <Toaster /> </div> ); }; ``` ![主題選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/tl8ezjabacdllw8qnd41.png) ![主題選項](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/zksldf8goqbytcuumhac.png) 他們有很多自訂選項,但`useToaster()`掛鉤為您提供了一個無頭系統,可以為您管理通知狀態。這使得建立您的通知系統變得更加容易。 您可以閱讀[文件](https://react-hot-toast.com/docs)、[樣式指南](https://react-hot-toast.com/docs/styling)並查看[示範](https://react-hot-toast.com/)。 該專案在 GitHub 上有 8k+ Stars,有 230k+ 開發者使用。 https://github.com/timolins/react-hot-toast Star React Hot Toast ⭐️ --- 12. [Payload](https://github.com/payloadcms/payload) - 建立現代後端+管理 UI 的最佳方式。 -------------------------------------------------------------------------- ![有效負載](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xev60f07ilzqlfdwni0p.png) Payload 是一個無頭 CMS 和應用程式框架。它旨在促進您的開發過程,但重要的是,當您的應用程式變得更加複雜時,不要妨礙您。 Payload 沒有黑魔法,完全開源,它既是一個應用程式框架,也是一個無頭 CMS。它確實是適用於 TypeScript 的 Rails,並且您會獲得一個管理面板。您可以使用此[YouTube 影片](https://www.youtube.com/watch?v=In_lFhzmbME)了解有關 Payload 的更多資訊。 https://www.youtube.com/watch?v=In\_lFhzmbME 您可以透過使用Payload來了解[其中涉及的概念](https://payloadcms.com/docs/getting-started/concepts)。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/nqn1uqupsdkexoq913mm.png) 有效負載透過您選擇的資料庫適配器與您的資料庫進行互動。目前,Payload 正式支援兩種資料庫適配器: 1. MongoDB 與 Mongoose 2. Postgres 帶毛毛雨 開始使用以下命令。 ``` npx create-payload-app@latest ``` 您必須產生 Payload 金鑰並更新`server.ts`以初始化 Payload。 ``` import express from 'express' import payload from 'payload' require('dotenv').config() const app = express() const start = async () => { await payload.init({ secret: process.env.PAYLOAD_SECRET, express: app, }) app.listen(3000, async () => { console.log( "Express is now listening for incoming connections on port 3000." ) }) } start() ``` ![使用 nextjs 進行有效負載](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ghnnf34k70hpb0zjsf5f.png) 您可以閱讀[文件](https://payloadcms.com/docs/getting-started/what-is-payload)並查看[演示](https://demo.payloadcms.com/?_gl=1*9x0za3*_ga*NzEzMzkwNzIuMTcxMDE2NDk1MA..*_ga_FLQ5THRMZQ*MTcxMDE2NDk1MC4xLjEuMTcxMDE2NDk1MS4wLjAuMA..)。 他們還提供與 Payload + Stripe 無縫整合的[電子商務模板](https://github.com/payloadcms/payload/tree/main/templates/ecommerce)。此範本具有令人驚嘆的、功能齊全的前端,包括購物車、結帳流程、訂單管理等元件。 Payload 在 GitHub 上擁有 18k+ Stars,並且有超過 290 個版本,因此它們不斷改進,尤其是在資料庫支援方面。 https://github.com/payloadcms/payload 明星有效負載 ⭐️ --- 13. [React Player](https://github.com/cookpete/react-player) - 用於播放各種 URL 的 React 元件。 ------------------------------------------------------------------------------------- ![反應玩家](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/immw7vlgrdfbfxgts0a0.png) 用於播放各種 URL 的 React 元件,包括檔案路徑、YouTube、Facebook、Twitch、SoundCloud、Streamable、Vimeo、Wistia、Mixcloud、DailyMotion 和 Kaltura。您可以看到[支援的媒體](https://github.com/cookpete/react-player?tab=readme-ov-file#supported-media)清單。 ReactPlayer 的維護工作由 Mux 接管,這使它們成為一個不錯的選擇。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-player ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react' import ReactPlayer from 'react-player' // Render a YouTube video player <ReactPlayer url='https://www.youtube.com/watch?v=LXb3EKWsInQ' /> // If you only ever use one type, use imports such as react-player/youtube to reduce your bundle size. // like this: import ReactPlayer from 'react-player/youtube' ``` 您也可以使用`react-player/lazy`為您傳入的URL 延遲載入適當的播放器。這會為您的輸出加入幾個reactPlayer 區塊,但會減少主包的大小。 ``` import React from 'react' import ReactPlayer from 'react-player/lazy' // Lazy load the YouTube player <ReactPlayer url='https://www.youtube.com/watch?v=ysz5S6PUM-U' /> ``` 您可以閱讀[文件](https://github.com/cookpete/react-player?tab=readme-ov-file#props)並查看[演示](https://cookpete.github.io/react-player/)。他們提供了大量的選項,包括加入字幕並以簡單的方式使其響應。 它們在 GitHub 上擁有超過 8000 顆星,被超過 135,000 名開發人員使用,並且 npm 軟體包[每週的下載量超過 800k](https://www.npmjs.com/package/react-player) 。 https://github.com/cookpete/react-player 明星 React 播放器 ⭐️ --- 14. [Victory](https://github.com/FormidableLabs/victory) - 用於建立互動式資料視覺化的 React 元件。 ---------------------------------------------------------------------------------- ![勝利](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/dbayfgbrutvffkk2slja.png) Victory 是一個可組合 React 元件的生態系統,用於建立互動式資料視覺化。 ![元件類型](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ua3jegboex4n21aid20.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i --save victory ``` 您可以這樣使用它。 ``` <VictoryChart domainPadding={{ x: 20 }} > <VictoryHistogram style={{ data: { fill: "#c43a31" } }} data={sampleHistogramDateData} bins={[ new Date(2020, 1, 1), new Date(2020, 4, 1), new Date(2020, 8, 1), new Date(2020, 11, 1) ]} /> </VictoryChart> ``` 這就是它的渲染方式。他們還提供通常有用的動畫和主題選項。 ![勝利圖](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/wdxztxui9zjtue0fz1jo.png) 您可以閱讀[文件](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs)並按照[教學](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/native)開始。他們提供大約 15 種不同的圖表選項。 它也可用於[React Native(文件)](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/native) ,所以這是一個優點。我還建議您查看他們的常見[問題解答](https://commerce.nearform.com/open-source/victory/docs/faq#frequently-asked-questions-faq),其中描述了常見問題的程式碼解決方案和解釋,例如樣式、註釋(標籤)、處理軸。 該專案在 GitHub 上擁有 10k+ Stars,並在 GitHub 上有 23k+ 開發人員使用。 https://github.com/FormidableLabs/victory 勝利之星 ⭐️ --- 15. [React Slick](https://github.com/akiran/react-slick) - React 輪播元件。 ---------------------------------------------------------------------- ![反應圓滑](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/4fn2aafcxs281yliyyv0.png) React Slick 是一個使用 React 建構的輪播元件。它是一個光滑的旋轉木馬的反應端口 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install react-slick --save ``` 這是使用自訂分頁的方法。 ``` import React, { Component } from "react"; import Slider from "react-slick"; import { baseUrl } from "./config"; function CustomPaging() { const settings = { customPaging: function(i) { return ( <a> <img src={`${baseUrl}/abstract0${i + 1}.jpg`} /> </a> ); }, dots: true, dotsClass: "slick-dots slick-thumb", infinite: true, speed: 500, slidesToShow: 1, slidesToScroll: 1 }; return ( <div className="slider-container"> <Slider {...settings}> <div> <img src={baseUrl + "/abstract01.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract02.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract03.jpg"} /> </div> <div> <img src={baseUrl + "/abstract04.jpg"} /> </div> </Slider> </div> ); } export default CustomPaging; ``` ![自訂分頁](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hh3qtgnftoapsrdx8w4y.png) 您可以閱讀有關可用的[prop 選項](https://react-slick.neostack.com/docs/api)和[方法](https://react-slick.neostack.com/docs/api#methods)的資訊。 您可以閱讀[文件](https://react-slick.neostack.com/docs/get-started)和所有帶有程式碼和輸出[的範例集](https://react-slick.neostack.com/docs/example/)。 他們在 GitHub 上有超過 11k 顆星,並且有超過 36 萬開發者在 GitHub 上使用它。 https://github.com/akiran/react-slick Star React Slick ⭐️ --- 16. [Medusa](https://github.com/medusajs/medusa) - 數位商務的建構模組。 ------------------------------------------------------------- ![美杜莎](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/h7vd1qsx7l1jdsz2cnq0.png) Medusa 是一組商務模組和工具,可讓您建立豐富、可靠且高效能的商務應用程式,而無需重新發明核心商務邏輯。 這些模組可以客製化並用於建立高級電子商務商店、市場或任何需要基礎商務原語的產品。所有模組都是開源的,可以在 npm 上免費取得。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install medusa-react @tanstack/[email protected] @medusajs/medusa ``` 將其包含在`app.ts`中。 只有 MedusaProvider 的子級才能從其鉤子中受益。因此,Storefront 元件及其子元件現在可以使用 Medusa React 公開的鉤子。 ``` import { MedusaProvider } from "medusa-react" import Storefront from "./Storefront" import { QueryClient } from "@tanstack/react-query" import React from "react" const queryClient = new QueryClient() const App = () => { return ( <MedusaProvider queryClientProviderProps={{ client: queryClient }} baseUrl="http://localhost:9000" > <Storefront /> </MedusaProvider> ) } export default App ``` 例如,這就是您如何使用突變來建立購物車。 ``` import { useCreateCart } from "medusa-react" const Cart = () => { const createCart = useCreateCart() const handleClick = () => { createCart.mutate({}) // create an empty cart } return ( <div> {createCart.isLoading && <div>Loading...</div>} {!createCart.data?.cart && ( <button onClick={handleClick}> Create cart </button> )} {createCart.data?.cart?.id && ( <div>Cart ID: {createCart.data?.cart.id}</div> )} </div> ) } export default Cart ``` 他們提供了一套電子商務模組(大量選項),例如折扣、價目表、禮品卡等。 ![電子商務模組](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/x00lbkpny66esa1yep4u.png) 它們還提供了一種簡單的管理員和客戶身份驗證方法,您可以在[文件](https://docs.medusajs.com/)中閱讀。 他們提供了[nextjs 入門模板](https://docs.medusajs.com/starters/nextjs-medusa-starter)和[Medusa React](https://docs.medusajs.com/medusa-react/overview)作為 SDK。 該專案在 GitHub 上有 22k+ Stars,有 4k+ 開發者使用。 https://github.com/medusajs/medusa 明星美杜莎 ⭐️ --- 17. [React Markdown](https://github.com/remarkjs/react-markdown) - React 的 Markdown 元件. --------------------------------------------------------------------------------------- ![反應降價](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/hcl4bq3m0r415mknvv5h.png) Markdown 至關重要,使用 React 渲染它對於各種場景都非常有用。 它提供了一個 React 元件,能夠安全地將一串 Markdown 渲染到 React 元素中。您可以透過傳遞外掛程式並指定要使用的元件而不是標準 HTML 元素來自訂 Markdown 的轉換。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i react-markdown ``` 您可以這樣使用它。 ``` import React from 'react' import {createRoot} from 'react-dom/client' import Markdown from 'react-markdown' import remarkGfm from 'remark-gfm' const markdown = `Just a link: www.nasa.gov.` createRoot(document.body).render( <Markdown remarkPlugins={[remarkGfm]}>{markdown}</Markdown> ) ``` 等效的 JSX 是。 ``` <p> Just a link: <a href="http://www.nasa.gov">www.nasa.gov</a>. </p> ``` 他們還提供了一份[備忘錄](https://commonmark.org/help/)和一個十分鐘的逐步[教學](https://commonmark.org/help/tutorial/)。 ![教學](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2oboj1ooemoo2j9uh2d7.png) 您可以閱讀[文件](https://github.com/remarkjs/react-markdown?tab=readme-ov-file#install)並查看[演示](https://remarkjs.github.io/react-markdown/)。 該專案在 GitHub 上有 12k+ Stars,[每週下載量超過 2700k](https://www.npmjs.com/package/react-markdown) ,並被 200k+ 開發人員使用,證明了它的真正有用性。 https://github.com/remarkjs/react-markdown Star React Markdown ⭐️ --- 18. [React JSONSchema Form](https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form) - 用於從 JSON Schema 建立 Web 表單。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ![反應 jsonform 模式](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/36bma59hylme02fg5mmi.png) `react-jsonschema-form`會自動從 JSON Schema 產生 React 表單,使其非常適合僅使用 JSON schema 為任何資料產生表單。它提供了像 uiSchema 這樣的自訂選項來自訂預設主題之外的表單外觀。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @rjsf/core @rjsf/utils @rjsf/validator-ajv8 --save ``` 您可以這樣使用它。 ``` import { RJSFSchema } from '@rjsf/utils'; import validator from '@rjsf/validator-ajv8'; const schema: RJSFSchema = { title: 'Todo', type: 'object', required: ['title'], properties: { title: { type: 'string', title: 'Title', default: 'A new task' }, done: { type: 'boolean', title: 'Done?', default: false }, }, }; const log = (type) => console.log.bind(console, type); render( <Form schema={schema} validator={validator} onChange={log('changed')} onSubmit={log('submitted')} onError={log('errors')} />, document.getElementById('app') ); ``` 他們提供[高級定制](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/docs/advanced-customization/)選項,包括定制小部件。 您可以閱讀[文件](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/docs/)並查看[即時遊樂場](https://rjsf-team.github.io/react-jsonschema-form/)。 它在 GitHub 上擁有超過 13k 個 Star,並被 5k+ 開發人員使用。他們在`v5`上發布了 190 多個版本,因此他們正在不斷改進。 https://github.com/rjsf-team/react-jsonschema-form Star React JSONSchema 表單 ⭐️ --- 19. [Craft.js](https://github.com/prevwong/craft.js) - 建立可擴充的拖放頁面編輯器。 --------------------------------------------------------------------- ![craft.js](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ydxmz82mswa2tlk5onbs.png) 頁面編輯器可以增強使用者體驗,但從頭開始建立頁面編輯器可能會令人望而生畏。現有庫提供具有可編輯元件的預先建置編輯器,但自訂通常需要修改庫本身。 Craft.js 透過模組化頁面編輯器元件、透過拖放功能簡化自訂以及渲染管理來解決這個問題。在 React 中設計你的編輯器,無需複雜的插件系統,專注於你的特定需求和規格。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install --save @craftjs/core ``` 他們還提供了有關如何入門的[簡短教程](https://craft.js.org/docs/guides/basic-tutorial)。我不會介紹它,因為它非常簡單且詳細。 您可以閱讀[文件](https://craft.js.org/docs/overview)並查看[即時演示](https://craft.js.org/)以及另一個[即時範例](https://craft.js.org/examples/basic)。 它在 GitHub 上有大約 6k+ Stars,但考慮到它們正在改進,仍然很有用。 https://github.com/prevwong/craft.js Star Craft.js ⭐️ --- 20. [Gatsby](https://github.com/gatsbyjs/gatsby) - 最好的基於 React 的框架,具有內建的效能、可擴展性和安全性。 ------------------------------------------------------------------------------------ ![蓋茲比](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/ybxi9gplvm2kr8abbtzy.png) Gatsby 是一個基於 React 的框架,使開發人員能夠建立閃電般快速的網站和應用程式,將動態渲染的靈活性與靜態網站生成的速度融為一體。 憑藉可自訂的 UI 和對各種資料來源的支援等功能,Gatsby 提供了無與倫比的控制和可擴展性。此外,它還可以自動進行效能最佳化,使其成為靜態網站的首選。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm init gatsby ``` 這就是如何在 Gatsby(反應元件)中使用`Link` 。 ``` import React from "react" import { Link } from "gatsby" const Page = () => ( <div> <p> Check out my <Link to="/blog">blog</Link>! </p> <p> {/* Note that external links still use `a` tags. */} Follow me on <a href="https://twitter.com/gatsbyjs">Twitter</a>! </p> </div> ) ``` 他們提供了一組[入門模板,](https://www.gatsbyjs.com/starters/)其中包含如何使用它、涉及的依賴項以及每個模板的演示。 ![範本](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8l35rwb1is60d5q506qu.png) 您可以閱讀有關 Gatsby 的一些[常見概念,](https://www.gatsbyjs.com/docs/conceptual/gatsby-concepts/)例如 React Hydration、Gatsby 建置流程等。 您可以閱讀[文件](https://www.gatsbyjs.com/docs/)並查看入門[教學課程](https://www.gatsbyjs.com/docs/tutorial/)。 Gatsby 在 GitHub 上擁有超過 55,000 顆星,並被超過 240,000 名開發者使用 https://github.com/gatsbyjs/gatsby 明星蓋茲比 ⭐️ --- 21. [Chat UI Kit React](https://github.com/chatscope/chat-ui-kit-react) - 在幾分鐘內使用 React 建立您的聊天 UI。 -------------------------------------------------------------------------------------------------- ![chatscope 聊天 ui 套件反應](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0ynb25x1se0riwbvq5uv.png) Chatscope 的聊天 UI 工具包是一個用於開發網頁聊天應用程式的開源 UI 工具包。 儘管該專案並未廣泛使用,但這些功能對於剛剛查看該專案的初學者來說還是很有用的。 ![特徵](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/m1y87b1clbi00tojxgzi.png) 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @chatscope/chat-ui-kit-react ``` 這就是建立 GUI 的方法。 ``` import styles from '@chatscope/chat-ui-kit-styles/dist/default/styles.min.css'; import { MainContainer, ChatContainer, MessageList, Message, MessageInput } from '@chatscope/chat-ui-kit-react'; <div style={{ position:"relative", height: "500px" }}> <MainContainer> <ChatContainer> <MessageList> <Message model={{ message: "Hello my friend", sentTime: "just now", sender: "Joe" }} /> </MessageList> <MessageInput placeholder="Type message here" /> </ChatContainer> </MainContainer> </div> ``` 您可以閱讀[文件](https://chatscope.io/docs/)。 故事書中有更[詳細的文件](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/docs/documentation-introduction--docs)。 它提供了一些方便的元件,例如[`TypingIndicator`](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/docs/components-typingindicator--docs) 、 [`Multiline Incoming`](https://chatscope.io/storybook/react/?path=/story/components-message--multiline-incoming)等等。 我知道你們中的一些人更喜歡透過部落格來了解整個結構,因此你可以閱讀使用 Chat UI Kit React 的 Rollbar 的[如何將 ChatGPT 與 React 整合](https://rollbar.com/blog/how-to-integrate-chatgpt-with-react/)。 您可以看到的一些演示: - [聊天機器人使用者介面](https://mars.chatscope.io/) - [與朋友聊天](https://chatscope.io/demo/chat-friends/)- 看看這個! ![聊天朋友演示快照](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0hyhqti9yl02rludkocy.png) https://github.com/chatscope/chat-ui-kit-react Star Chat UI Kit React ⭐️ --- 22. [Botonic](https://github.com/hubtype/botonic) - 用於建立會話應用程式的 React 框架。 ------------------------------------------------------------------------- ![植物性的](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/yxeslrg9cjbkej0hcth4.png) Botonic 是一個全端 Javascript 框架,用於建立在多個平台上執行的聊天機器人和現代對話應用程式:Web、行動和訊息應用程式(Messenger、WhatsApp、Telegram 等)。它建構在 ⚛️ React、Serverless 和 Tensorflow.js 之上。 如果您不了解對話應用程式的概念,可以在[官方部落格](https://www.hubtype.com/blog/what-are-conversational-apps)上閱讀它們。 使用 Botonic,您可以建立包含最佳文字外介面(簡單性、自然語言互動)和圖形介面(多媒體、視覺上下文、豐富互動)的會話應用程式。 這是一個強大的組合,可以提供比僅依賴文字和 NLP 的傳統聊天機器人更好的用戶體驗。 這就是 Botonic 的簡單方式。 ``` export default class extends React.Component { static async botonicInit({ input, session, params, lastRoutePath }) { await humanHandOff(session)) } render() { return ( <Text> Thanks for contacting us! One of our agents will attend you as soon as possible. </Text> ) } } ``` 它們也支援 TypeScript,所以這是一個優點。 您可以看到一些使用 Botonic 建置的[範例](https://botonic.io/examples/)及其原始程式碼。 您可以閱讀[文件](https://botonic.io/docs/welcome)以及如何[從頭開始建立會話應用程式](https://botonic.io/docs/create-convapp)。 https://github.com/hubtype/botonic Star Botonic ⭐️ --- 23. [React Flowbite](https://github.com/themesberg/flowbite-react) - 為 Flowbite 和 Tailwind CSS 建構的 React 元件. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ![反應流咬](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/8vt1coti9k3ppmv0y28u.png) 每個人對他們想要用來建立網站的使用者介面都有不同的偏好。 Flowbite React 是 UI 元件的開源集合,在 React 中建置,具有來自 Tailwind CSS 的實用程式類,您可以將其用作使用者介面和網站的起點。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm i flowbite-react ``` 這是一起使用表格和鍵盤元件的方法。 ``` 'use client'; import { Kbd, Table } from 'flowbite-react'; import { MdKeyboardArrowDown, MdKeyboardArrowLeft, MdKeyboardArrowRight, MdKeyboardArrowUp } from 'react-icons/md'; function Component() { return ( <Table> <Table.Head> <Table.HeadCell>Key</Table.HeadCell> <Table.HeadCell>Description</Table.HeadCell> </Table.Head> <Table.Body className="divide-y"> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <Kbd>Shift</Kbd> <span>or</span> <Kbd>Tab</Kbd> </Table.Cell> <Table.Cell>Navigate to interactive elements</Table.Cell> </Table.Row> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <Kbd>Enter</Kbd> or <Kbd>Spacebar</Kbd> </Table.Cell> <Table.Cell>Ensure elements with ARIA role="button" can be activated with both key commands.</Table.Cell> </Table.Row> <Table.Row className="bg-white dark:border-gray-700 dark:bg-gray-800"> <Table.Cell className="whitespace-nowrap font-medium text-gray-900 dark:text-white"> <span className="inline-flex gap-1"> <Kbd icon={MdKeyboardArrowUp} /> <Kbd icon={MdKeyboardArrowDown} /> </span> <span> or </span> <span className="inline-flex gap-1"> <Kbd icon={MdKeyboardArrowLeft} /> <Kbd icon={MdKeyboardArrowRight} /> </span> </Table.Cell> <Table.Cell>Choose and activate previous/next tab.</Table.Cell> </Table.Row> </Table.Body> </Table> ); } ``` ![kbd 和表](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/mnu5xqlqob72t9oxkb4k.png) 您可以閱讀[文件](https://www.flowbite-react.com/docs/getting-started/introduction)並查看[Storybook](https://storybook.flowbite-react.com/?path=/story/components-accordion--always-open)中的功能。您也可以查看[元件](https://www.flowbite-react.com/docs/components/accordion)清單。 在我看來,如果您想快速設定 UI,但又不想最終為高品質的開源專案使用預先定義的庫元件,那麼這很好。 該專案在 GitHub 上擁有超過 1,500 顆星,擁有超過 37,000 名開發者的用戶群,並受到社群的廣泛認可和信任,使其成為一個可靠的選擇。 https://github.com/themesberg/flowbite-react Star React Flowbite ⭐️ --- 24. [DND 套件](https://github.com/clauderic/dnd-kit)- 輕量級、高效能、可存取且可擴展的拖放功能。 ------------------------------------------------------------------------- ![免打擾套件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/oz5m8hf4t4u4v2jzusl1.png) 這是一個強大的 React 拖放工具包,擁有可自訂的碰撞檢測、多個啟動器和自動滾動等功能。 它的設計考慮到了 React,提供了方便集成的鉤子,無需進行重大的架構更改。支援從清單到網格和虛擬化清單的各種用例,它既是動態的又是輕量級的,沒有外部相依性。 開始使用以下 npm 指令。 ``` npm install @dnd-kit/core ``` 這就是建立可拖放元件的方法。 `Example.jsx` ``` import React, {useState} from 'react'; import {DndContext} from '@dnd-kit/core'; import {Draggable} from './Draggable'; import {Droppable} from './Droppable'; function Example() { const [parent, setParent] = useState(null); const draggable = ( <Draggable id="draggable"> Go ahead, drag me. </Draggable> ); return ( <DndContext onDragEnd={handleDragEnd}> {!parent ? draggable : null} <Droppable id="droppable"> {parent === "droppable" ? draggable : 'Drop here'} </Droppable> </DndContext> ); function handleDragEnd({over}) { setParent(over ? over.id : null); } } ``` `Droppable.jsx` ``` import React from 'react'; import {useDroppable} from '@dnd-kit/core'; export function Droppable(props) { const {isOver, setNodeRef} = useDroppable({ id: props.id, }); const style = { opacity: isOver ? 1 : 0.5, }; return ( <div ref={setNodeRef} style={style}> {props.children} </div> ); } ``` `Draggable.jsx` ``` import React from 'react'; import {useDraggable} from '@dnd-kit/core'; import {CSS} from '@dnd-kit/utilities'; function Draggable(props) { const {attributes, listeners, setNodeRef, transform} = useDraggable({ id: props.id, }); const style = { // Outputs `translate3d(x, y, 0)` transform: CSS.Translate.toString(transform), }; return ( <button ref={setNodeRef} style={style} {...listeners} {...attributes}> {props.children} </button> ); } ``` 我將可拖曳元件放在可放置元件上。 ![自訂元件](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/cf98be5hq9am3f2s1dwv.png) 您可以閱讀[文件](https://docs.dndkit.com/)以及滑鼠和指標等[感測器的選項](https://docs.dndkit.com/introduction/installation#core-library)。 它在 GitHub 上擁有 10k+ Stars,並被 GitHub 上 47k+ 開發人員使用。 https://github.com/clauderic/dnd-kit 明星免打擾套件 ⭐️

JavaScript系列九:作業分享

[第一課 學習Vue元件觀念](https://play.vuejs.org/#eNqlUstOwzAQ/BXXl4BUpQc4lVAJUFGLxEOAxMWXKNmkKfFDtlMqVfl31nabVAXl0lO8M5PZsXd39E6peNMAndLEZLpSlhiwjZoxUXEltSU7oqEgLSm05CRCadRRC0hz0IFhNJ6E2tkxetOpntNK9BpXnSoepbTHPqHuVJkUxhJuSnLrslxEC6hrSb6krvNRdMlEMgnRMTQWFriqUwtYEZKETLNkHy6ALgRC/uOB0BGh/cF5HvnQMbUGYxRVGa+NFPhaO/cfo5nkqqpBvypbYUxGp8Qzjksx5c+Tx6xuYHzAsxVk3//ga7N1GKNvGgzoDd6+42yqS7CBnn+8wBbPHcll3tSoHiDfwci6cRmD7L4ROcY+0vm0Sz+QSpSfZr61IMzhUi6oU7ZezyjO5mHg6n3cq/ja/8dEi6/Yb8ifhRsaYl5t/IGQJUk5WXmXkacmgTsd12HNzmnD0WOwSb+n57QpvMtAo/YXezw35w==) [第二課 學習Vue的Props觀念 ](https://play.vuejs.org/#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) [第三課 學習Vue的events觀念 ](https://play.vuejs.org/#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) [第四課 學習Vue的v-model觀念 ](https://play.vuejs.org/#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) [第五課 學習Vue的slots觀念 ](https://play.vuejs.org/#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) [第六課 學習用外部狀態管理vue元件 ](https://play.vuejs.org/#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) [第七課 學習開發狀態複雜的vue元件 ](https://play.vuejs.org/#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)