Kennen Sie Open-Source-Tools, um Ihren Traumjob in 5 zu bekommen

KI verändert die Berufslandschaft, aber nicht in der Art und Weise, wie die Medien sie darstellen. Wir brauchen mehr Problemlöser als je zuvor. Neue Bereiche, neue Technologien und neue Märkte entstehen schnell.

Als Softwareentwickler müssen Sie all diese neuen Dinge im Auge behalten, um auf dem Markt hervorzustechen. Aber herauszufinden, was man lernen kann, kann schwierig sein.
Deshalb habe ich eine begehrte Liste von Tools zusammengestellt, die Sie auf dem Laufenden halten und Ihre Chancen auf einen Job verbessern.

Also. Lass uns gehen.

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Komposition? - Die Integrationsplattform für KI-Agenten

Ich kann mein Leben darauf wetten (nicht wirklich! aber Sie haben es verstanden), dass KI-Agenten sehr beliebt sein werden. Neue Produkte werden vollständig über Agenten betrieben. Um Agenten jedoch tatsächlich leistungsfähig zu machen, müssen Sie sie mit externen Apps verbinden.

Wenn Sie einen KI-Engineering-Agenten erstellen, muss dieser auf GitHub, Liner, Jira, Slack usw. zugreifen, um wirklich nützlich zu sein. Composio macht das. Mit uns können Sie über 250 Apps verbinden, um komplexe Aufgaben zu automatisieren.

Wir verwalten die Authentifizierung wie OAuth, sodass Sie wichtige Funktionen erstellen können.

Dies ist ein aufstrebender Markt mit vielen Aktivitäten. Wenn Sie dies lernen, wird Ihr Lebenslauf sofort cooler.

Der Einstieg in Composio ist einfach.

pip install composio-core

Fügen Sie eine GitHub-Integration hinzu.

composio add github

Composio übernimmt die Benutzerauthentifizierung und -autorisierung in Ihrem Namen.

So können Sie die GitHub-Integration nutzen, um ein Repository zu starten.

from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App

openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******")

# Initialise the Composio Tool Set
composio_toolset = ComposioToolSet(api_key="**\\*\\***COMPOSIO_API_KEY**\\*\\***")

## Step 4
# Get GitHub tools that are pre-configured
actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER])

## Step 5
my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub"

# Create a chat completion request to decide on the action
response = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
tools=actions, # Passing actions we fetched earlier.
messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": my_task}
  ]
)

Führen Sie dieses Python-Skript aus, um die angegebene Anweisung mithilfe des Agenten auszuführen.

Composio funktioniert mit bekannten Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, CrewAi usw.

Weitere Informationen finden Sie in den offiziellen Dokumenten. Noch komplexere Beispiele finden Sie in den Beispielabschnitten des Repositorys.

Markieren Sie das Composio-Repository ⭐

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2. UV von Astral – Der schnellste Python-Paketmanager

Wenn Sie in irgendeiner Form Python schreiben, ist dies ein Muss. Wahrscheinlich die beste Lösung für das chaotische Paketverwaltungs-Ökosystem von Python. Es ist ein einzelnes Tool, das pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, twine, virtualenv und mehr ersetzt.

Es ist in Rust geschrieben und kann Python-Versionen verwalten, Anwendungen installieren, über einen Cargo-ähnlichen Arbeitsbereich verfügen und, was am wichtigsten ist, 100-mal schneller als pip sein.

Der Einstieg ist einfach.

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Pip verwenden

pip install uv

uv verwaltet Projektabhängigkeiten und Umgebungen und unterstützt Sperrdateien, Arbeitsbereiche und mehr, ähnlich wie Rye oder Poetry:

$ uv init example
Initialized project `example` at `/home/user/example`

$ cd example

$ uv add ruff
Creating virtual environment at: .venv
Resolved 2 packages in 170ms
   Built example @ file:///home/user/example
Prepared 2 packages in 627ms
Installed 2 packages in 1ms
 + example==0.1.0 (from file:///home/user/example)
 + ruff==0.5.7

$ uv run ruff check
All checks passed!

Schauen Sie sich die Projektdokumentation an, um loszulegen.

Python-Versionen nach Bedarf herunterladen:

pip install composio-core

Verwenden Sie eine bestimmte Python-Version im aktuellen Verzeichnis:

composio add github

Weitere Informationen finden Sie in der Python-Installationsdokumentation.

Starten Sie das UV-Repository ⭐

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3. Pydantic – Datenvalidierung mithilfe von Python-Typhinweisen

Oh Mann! Es gehört zu den besten Tools, die ich mit Python verwendet habe, und ist zusammen mit Numpy, Sklearn usw. dafür verantwortlich, dass es relevant bleibt.

Pydantic hebt Pythons Typhinweise auf ein neues Niveau, indem es eine Laufzeitdatenvalidierung und -analyse basierend auf diesen Hinweisen bereitstellt. Ob es sich um API-Antworten, Konfigurationsdateien oder komplexe verschachtelte Daten handelt, Pydantic stellt sicher, dass Ihre Eingaben sauber und gut strukturiert sind, ohne dass umfangreicher Boilerplate-Code erforderlich ist.

Sie können Zod erkunden, wenn Sie ähnliche Dinge im Javascript-Ökosystem wünschen.

Installieren Sie es mit Pip oder UV.

from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App

openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******")

# Initialise the Composio Tool Set
composio_toolset = ComposioToolSet(api_key="**\\*\\***COMPOSIO_API_KEY**\\*\\***")

## Step 4
# Get GitHub tools that are pre-configured
actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER])

## Step 5
my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub"

# Create a chat completion request to decide on the action
response = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
tools=actions, # Passing actions we fetched earlier.
messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": my_task}
  ]
)

Hier ist ein einfaches Beispiel.

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Produzent: Senden von Nachrichten an eine Warteschlange.

pip install uv

Verbraucher: Empfangen von Nachrichten aus einer Warteschlange.

$ uv init example
Initialized project `example` at `/home/user/example`

$ cd example

$ uv add ruff
Creating virtual environment at: .venv
Resolved 2 packages in 170ms
   Built example @ file:///home/user/example
Prepared 2 packages in 627ms
Installed 2 packages in 1ms
 + example==0.1.0 (from file:///home/user/example)
 + ruff==0.5.7

$ uv run ruff check
All checks passed!

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

Erkunden Sie das RabbitMQ-Repository ⭐

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6. Sentry – Anwendungsüberwachungssystem

Wenn Ihnen die Stabilität Ihrer Apps am Herzen liegt, ist Sentry ein Muss. Es ist die ultimative Lösung zur Echtzeitverfolgung von Fehlern, Leistungsproblemen und Anwendungszustand. Unabhängig davon, ob Sie für das Web, Mobilgeräte oder den Desktop entwickeln, lässt sich Sentry nahtlos integrieren, damit Sie Fehler schneller und intelligenter beheben können.

Mit den detaillierten Stack-Traces, Breadcrumbs und dem Benutzerkontext erhalten Sie alles, was Sie brauchen, um die Grundursache von Problemen zu ermitteln. Aber damit nicht genug: Sentry hilft Ihnen auch bei der Überwachung der App-Leistung mit Funktionen wie Transaktionsverfolgung und benutzerdefinierten Metriken.

Schauen Sie sich die Dokumentation an, um mehr zu erfahren.

Erkunden Sie das Sentry-Repository ⭐

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7. Grafana – Visualisieren Sie Ihre Daten wie nie zuvor

Wenn Sie Metriken, Protokolle oder Traces überwachen müssen, ist Grafana das Tool der Wahl. Es handelt sich um eine Open-Source-Plattform, die Ihre Rohdaten in schöne, interaktive Dashboards umwandelt, sodass Sie leicht verstehen können, was in Ihren Systemen passiert.

Grafana lässt sich in praktisch jede Datenquelle integrieren – Prometheus, Elasticsearch, InfluxDB, AWS CloudWatch und mehr.

Es ist definitiv eines dieser Tools, die Sie in fast allen Organisationen finden können.

Erkunden Sie das Sentry-Repository ⭐

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8. LangGraph – Erstellen Sie KI-Agenten mit Zuständen

Wenn Sie sich jemals eine bessere Möglichkeit zur Verwaltung von KI-Agenten mit komplexen Arbeitsabläufen gewünscht haben, ist LangGraph die Antwort. Es handelt sich um ein Framework zum Erstellen zustandsbehafteter KI-Agenten, die problemlos mehrstufige Prozesse, Entscheidungsfindung und Kontextbeibehaltung bewältigen können.

Wir haben in LangGraph unseren eigenen SWE-Agenten entwickelt, der im SWE-Bench, einem Benchmark zum Testen der Wirksamkeit von KI-Codierungsagenten, 48,60 % erreichte.

LangGraph installieren.

pip install composio-core

API-Schlüssel für Tavily und OpenAI zu Umgebungsvariablen hinzufügen.

composio add github

Bitte lesen Sie dies, um den Ablauf des Beispiels zu verstehen. Weitere Informationen finden Sie auch in der Dokumentation zu LangGraph.

Markieren Sie das LangGraph-Repository ⭐

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9. Selenium – Browser-Automatisierungs-Framework

Jeder Technikprofi begegnet irgendwann in seiner Karriere der Browser-Automatisierung. Viele Unternehmen verlassen sich bei verschiedenen Aufgaben auf Selenium, darunter Webautomatisierung, Tests und Scraping dynamischer Inhalte.

Selenium erleichtert Entwicklern die programmgesteuerte Steuerung von Webbrowsern und ermöglicht ihnen die Simulation von Benutzerinteraktionen wie das Klicken auf Schaltflächen, das Ausfüllen von Formularen und das Navigieren zwischen Seiten

Es ist in Programmiersprachen verfügbar.

Installieren Sie Selenium in Python mit pip.

from openai import OpenAI
from composio_openai import ComposioToolSet, App

openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******")

# Initialise the Composio Tool Set
composio_toolset = ComposioToolSet(api_key="**\\*\\***COMPOSIO_API_KEY**\\*\\***")

## Step 4
# Get GitHub tools that are pre-configured
actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER])

## Step 5
my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub"

# Create a chat completion request to decide on the action
response = openai_client.chat.completions.create(
model="gpt-4-turbo",
tools=actions, # Passing actions we fetched earlier.
messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": my_task}
  ]
)

Sie müssen Chrome Webdriver für Chromium-basierte Browser und Gecko Driver für Firefox-Browser installieren.

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung von Selenium mit ChromeDriver:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Erkunden Sie das Selenium-Repository ⭐

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Vielen Dank fürs Lesen. Erwähnen Sie auch alle anderen Werkzeuge, die Sie an Ihrem Arbeitsplatz häufig nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKennen Sie Open-Source-Tools, um Ihren Traumjob in 5 zu bekommen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!