2025 wird das beste Jahr für den Aufbau Ihres Traum-SaaS sein. Es gibt viele Dinge zu erstellen, und dank großer Sprachmodelle ist es extrem einfach geworden, komplette Apps zu programmieren und zu verwalten.
Es kann jedoch sehr verwirrend sein, herauszufinden, was für welche Anwendungsfälle verwendet werden soll. Deshalb habe ich diese Liste von Open-Source-Tools zusammengestellt, die Ihre SaaS-Reise reibungsloser gestalten werden.
1. AI SDR-Kit: Erstellen Sie einen KI-Vertriebsagenten, um SalesOps zu automatisieren
Seien wir ehrlich; Ohne ein effizientes Vertriebsteam ist es schwierig, im B2B-SaaS-Bereich erfolgreich zu sein. Und jemand, der alle Prozesse aus der Nähe gesehen hat, all diese Prozesse der Lead-Identifizierung, -Qualifizierung, -Kontaktaufnahme und so weiter, kann für ein Unternehmen mit Bootstrapping entmutigend sein.
Aber das muss nicht.
Mit AI SDR-Kit können Sie mithilfe von KI Ihr eigenes Vertriebsteam aufbauen (Wortspiel beabsichtigt). Es ermöglicht Ihren Agenten die Integration in Apps wie HubSpot, Calendly, MailChimp, Slack usw., um komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Es bietet
- 60 App-Integrationen über Vertriebsprozesse hinweg wie CRM, E-Mail-Dienste usw.
- Kompatibilität mit 15 Agenten-Frameworks, einschließlich LangChain, LlamaIndex usw.
- Es verarbeitet komplexe Authentifizierungsflüsse wie OAuth, ApiKey und Basic für eine einfache Integration.
Das Bauen damit ist einfach. Sie können mehrere Apps und Aktionen innerhalb weniger Codezeilen integrieren.
Hier sind Beispiele für Handelsvertreter.
- Lead-Generator-Agent: Integrieren Sie die People Data Labs-API, um einen Agenten zu erstellen, der qualifizierte Leads erkennt und angereicherte Daten programmgesteuert mit Google Sheets synchronisiert.
- Outreach-Agent: Verbinden Sie HubSpot CRM- und Gmail-APIs, um einen automatisierten Outreach-Workflow zu erstellen, der personalisierte E-Mail-Sequenzen und Lead-Nurturing verwaltet.
2. OpenHands: Plattform für KI-Softwareentwickleragenten
OpenHands ist eine der führenden Open-Source-Plattformen für KI-Agenten und ein direkter Konkurrent von Devin. Sie können Funktionen erstellen, testen und iterieren, ähnlich wie bei Devin.
Um mit OpenHands zu beginnen, benötigen Sie Docker Version 26.0.0 oder Docker Desktop 4.31.0 und Linux, Mac oder WSL.
Ziehen Sie das Docker-Image und führen Sie den Container aus.
docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.12-nikolaik docker run -it --rm --pull=always \ -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.12-nikolaik \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -p 3000:3000 \ --add-host host.docker.internal:host-gateway \ --name openhands-app \ docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.12
Nachdem Sie den obigen Befehl ausgeführt haben, wird OpenHands unter http://localhost:3000 ausgeführt.
Beim Starten von OpenHands sehen Sie ein Einstellungsmodal. Wählen Sie einen LLM-Anbieter und ein LLM-Modell aus und geben Sie einen entsprechenden API-Schlüssel ein. Sie können diese jederzeit ändern, indem Sie auf die Schaltfläche „Einstellungen“ der Benutzeroberfläche klicken.
Wenn Ihr Modell nicht aufgeführt ist, schalten Sie den erweiterten Modus um und geben Sie es manuell ein.
Sie bieten vier Methoden für die Arbeit mit Agenten: eine interaktive GUI, eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) und Optionen für die nicht interaktive Nutzung durch den Headless-Modus und GitHub-Aktionen. Jedes hat seine Vorteile. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
3. Shadcn: Wunderschön gestaltete Komponenten, die Sie kopieren und in Ihre Apps einfügen können
Sie wissen, dass Sie manchmal einfach nur Ihre App erstellen möchten, ohne stundenlang jede kleine Schaltfläche und jedes Dropdown-Menü zu entwerfen? Hier kommt Shadcn ins Spiel.
Es spart viel Zeit im Vergleich zum Entwurf ähnlicher Komponenten von Grund auf. Sie benötigen eine Komponente; Schlagen Sie es in Shadcn nach, kopieren Sie es und fügen Sie es in Ihre Anwendung ein, und schon sind Sie fertig.
Es unterstützt fast alle gängigen Front-End-Bibliotheken und Frameworks wie React, Next, Astro, Gatsby und Remix.
Weitere Informationen zu Shadcn finden Sie in der Dokumentation.
4. Posthog: Open-Source-Analyseplattform
Posthog ist eine Open-Source-Produktanalyseplattform, die weit mehr kann, als nur das Benutzerverhalten zu verfolgen!
Betrachten Sie es als Ihr umfassendes Toolkit zum Verstehen und Verbessern Ihres Produkts. Was es besonders cool macht, ist, wie es Analysen, Feature-Flags und Experimente an einem Ort vereint.
- Eine All-in-One-Analysesuite mit Ereignisverfolgung zeigt, wie Benutzer durch Ihr Produkt navigieren und wo sie möglicherweise stecken bleiben.
- Mit integrierten Sitzungsaufzeichnungen können Sie echte Benutzerinteraktionen beobachten und so besser verstehen, warum Benutzer sich auf bestimmte Weise verhalten.
- Testen Sie verschiedene Versionen von Funktionen oder Designs und finden Sie heraus, was mit integrierten A/B-Tests am besten funktioniert.
5. Neon: Serverloser Postgress
Wenn Sie schnell erstellen und nicht Ihre eigenen Datenbanken hosten und verwalten möchten, ist Neon die perfekte Wahl.
Das Besondere daran ist, dass es eine Git-ähnliche Verzweigung in Datenbanken ermöglicht, sodass Sie sofortige Kopien Ihrer Datenbank zum Testen oder Entwickeln erstellen können.
Es ist perfekt für moderne Entwicklungsworkflows, bei denen Sie Änderungen testen möchten, ohne Ihre Produktionsdaten zu beeinträchtigen.
6. Laudspeaker – Open-Source-Onboarding
Benutzerkommunikation ist ein wesentlicher Aspekt beim Aufbau von SaaS. Laudspeaker ist eine Open-Source-Kundennachrichtenplattform, die Ihnen eine umfassende Kontrolle über Ihre Benutzerkommunikation bietet.
- Bringt alle Ihre Messaging-Kanäle (E-Mail, SMS, Push) an einem zentralen Ort
- Bietet einen visuellen Workflow-Builder zum Erstellen komplexer Nachrichtensequenzen
- Wird in Ihre Benutzerdaten integriert, um verhaltensbasiertes Messaging zu ermöglichen
- Integrierte A/B-Tests
7. Resend – E-Mail-Plattform für modernes SaaS
Resend ist eine moderne E-Mail-API-Plattform, die das Versenden von Transaktions- und Marketing-E-Mails bemerkenswert einfach macht.
- Sorgt für eine hervorragende E-Mail-Zustellbarkeit mit integrierten Best Practices
- Bietet Echtzeitanalysen zu E-Mail-Leistung und -Engagement
- Bietet reaktionsbasierte E-Mail-Komponenten zum Erstellen schöner E-Mails.
8. Dittofeed – Open-Source-Kundenbindung
Dittofeed konzentriert sich darauf, die Automatisierung der Customer Journey entwicklerfreundlicher und skalierbarer zu gestalten. Es kann die Kundenbindung und die Conversions verbessern.
- Wenn Sie jemand kontaktiert, werden geplante E-Mails gesendet, bis Sie eine Antwort erhalten.
- Kombiniert reibungslos E-Mail, SMS und andere Nachrichtentypen in einem einzigen Workflow.
- Funktioniert sofort mit Resend für E-Mails, Twilio für SMS und Postmark für Transaktionsnachrichten
9. Postiz: – Open-Source-Planungsagent für soziale Medien
Sie haben die App erstellt und alles ist vorhanden. Was nun? Marketing und soziale Medien sind die besten Vektoren dafür, aber der Umgang mit sozialen Medien wie Reddit, Facebook, TikTok usw. kann sehr hektisch sein.
Postiz ist das einzige Open-Source-Planungstool für soziale Medien und extrem gut.
Es wird Ihnen helfen
- Veröffentlichen Sie Inhalte gleichzeitig auf mehreren sozialen Medien.
- Planen Sie Ihre Inhalte so, dass Sie sie veröffentlichen, wenn die Leute online sind.
- Lassen Sie sich von der KI bei der Generierung von Inhalten unterstützen, damit Sie Inhalte schneller erstellen können.
- Wenn Sie faul sind, fügen Sie Ihre Social-Media-Kanäle hinzu und überlassen Sie die Verwaltung jemand anderem.
Danke fürs Lesen.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNutzen Sie Open-Source-Tools, um Ihre SaaS-Reise voranzutreiben. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Der Hauptunterschied zwischen Python und JavaScript sind die Typ -System- und Anwendungsszenarien. 1. Python verwendet dynamische Typen, die für wissenschaftliche Computer- und Datenanalysen geeignet sind. 2. JavaScript nimmt schwache Typen an und wird in Front-End- und Full-Stack-Entwicklung weit verbreitet. Die beiden haben ihre eigenen Vorteile bei der asynchronen Programmierung und Leistungsoptimierung und sollten bei der Auswahl gemäß den Projektanforderungen entschieden werden.

Ob die Auswahl von Python oder JavaScript vom Projekttyp abhängt: 1) Wählen Sie Python für Datenwissenschafts- und Automatisierungsaufgaben aus; 2) Wählen Sie JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung. Python ist für seine leistungsstarke Bibliothek in der Datenverarbeitung und -automatisierung bevorzugt, während JavaScript für seine Vorteile in Bezug auf Webinteraktion und Full-Stack-Entwicklung unverzichtbar ist.

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

JavaScriptisnotbuiltoncorc; Es ist angehört, dass sich JavaScriptWasdedeSthatrunsonGineoFtencninc.

JavaScript kann für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung verwendet werden. Das Front-End verbessert die Benutzererfahrung durch DOM-Operationen, und die Back-End-Serveraufgaben über node.js. 1. Beispiel für Front-End: Ändern Sie den Inhalt des Webseitentextes. 2. Backend Beispiel: Erstellen Sie einen Node.js -Server.

Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.

Die Kraft des JavaScript -Frameworks liegt in der Vereinfachung der Entwicklung, der Verbesserung der Benutzererfahrung und der Anwendungsleistung. Betrachten Sie bei der Auswahl eines Frameworks: 1. Projektgröße und Komplexität, 2. Teamerfahrung, 3. Ökosystem und Community -Unterstützung.

Einführung Ich weiß, dass Sie es vielleicht seltsam finden. Was genau muss JavaScript, C und Browser tun? Sie scheinen nicht miteinander verbunden zu sein, aber tatsächlich spielen sie eine sehr wichtige Rolle in der modernen Webentwicklung. Heute werden wir die enge Verbindung zwischen diesen drei diskutieren. In diesem Artikel erfahren Sie, wie JavaScript im Browser ausgeführt wird, die Rolle von C in der Browser -Engine und wie sie zusammenarbeiten, um das Rendern und die Interaktion von Webseiten voranzutreiben. Wir alle kennen die Beziehung zwischen JavaScript und Browser. JavaScript ist die Kernsprache der Front-End-Entwicklung. Es läuft direkt im Browser und macht Webseiten lebhaft und interessant. Haben Sie sich jemals gefragt, warum Javascr


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