今年はテクノロジーにとってエキサイティングな年となり、複数のドメイン、AI ツール、フレームワーク、データベースなどで画期的な成果が見られるかもしれません。
そこで、次の大きなプロジェクトを構築するために使用する必要があるオープンソース ツールをいくつか厳選しました。
1. Composio: AI を外部 SaaS と統合して自動化する
2025 年は AI エージェントの年になるでしょう。ただし、AI エージェントはツールと同じくらい便利です。Composio は、AI エージェントが GitHub、Gmail などの外部アプリと通信するためのツールと統合を提供する主要なプラットフォームです。
Composio は、エージェントとアプリの間の橋渡しレイヤーであると考えてください。たとえば、Composio を使用すると、Gmail、カレンダー、Meet、Notion などを追加して、会議の要約、アクション ポイントの作成、カレンダーの更新 (必要な場合)、適切な出席者へのメールの送信を行うエージェントを構築できます。
始めるのはとても簡単です。
npm install composio-core openai
GitHub アカウントに接続します
import { Composio } from "composio-core"; const client = new Composio({ apiKey: "<your-api-key>" }); const entity = await client.getEntity("Jessica"); const connection = await entity.initiateConnection({appName: 'github'}); console.log(`Open this URL to authenticate: ${connection.redirectUrl}`); </your-api-key>
Composio と OpenAI を初期化する
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
GitHub アクションを取得して LLM に渡します
const tools = await composio_toolset.getTools({ actions: ["github_star_a_repository_for_the_authenticated_user"] }); const instruction = "Star the repo composiohq/composio on GitHub"; const response = await openai_client.chat.completions.create({ model: "gpt-4o", messages: [{ role: "user", content: instruction }], tools: tools, tool_choice: "auto", });
ツール呼び出しを実行します。
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
このドキュメントでは、Composio、その仕事、および実稼働対応の有能なエージェントを作成するための重要な概念について詳しく説明します。
Composio リポジトリにスターを付けます ⭐
2. Encore: 自動化されたインフラストラクチャを備えた開発者優先のバックエンド フレームワーク
Encore は、構築を検討すべきバックエンド フレームワークです。 API ドキュメントからデータベース プロビジョニング、サービス検出からデプロイメント パイプライン、監視からトレースに至るまで、クラウド開発とクラウド インフラストラクチャのセットアップと管理のすべての煩わしさがなくなり、純粋にアプリケーション コードの作成に集中できるようになります。
Encore はワークフローに DevOps エキスパートを組み込むようなものです。TypeScript または Go コードの作成に集中できます。同時に、データベース管理からマイクロサービスの展開に至るまで、複雑なインフラストラクチャをすべて舞台裏で処理します。複雑なクラウド開発をシンプルで保守しやすいコードに変換します。
CLI をインストールして、Encore を開始してください。
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
アプリを作成します。
encore app create
これにより、無料アカウントが構成され、アプリの名前を選択し、Hello World テンプレートを選択できるようになります。
これにより、選択したアプリ名を使用して、サンプル アプリケーションと単純な REST API を含む新しいフォルダーが作成されます。
エディタでファイルを開きます。
// Service hello implements a simple hello world REST API. package hello import ( "context" ) // This simple REST API responds with a personalized greeting. // //encore:api public path=/hello/:name func World(ctx context.Context, name string) (*Response, error) { msg := "Hello, " + name + "!" return &Response{Message: msg}, nil } type Response struct { Message string }
詳細については、ドキュメントを参照してください。
3. ヴァルタウン: サーバーレス JavaScript を実行するためのソーシャル コンピューティング プラットフォーム
クラウド上の個人的な JavaScript プレイグラウンドと考えてください。 Val Town を使用すると、サーバーやインフラストラクチャを扱うことなく、API またはオートメーションとして実行されるコード スニペットを作成してデプロイできます。素早いプロトタイプや反復的なタスクの自動化に最適です。
新しい Val を作成します:
npm install composio-core openai
他の人の Vals をインポートして使用する:
import { Composio } from "composio-core"; const client = new Composio({ apiKey: "<your-api-key>" }); const entity = await client.getEntity("Jessica"); const connection = await entity.initiateConnection({appName: 'github'}); console.log(`Open this URL to authenticate: ${connection.redirectUrl}`); </your-api-key>
すべての Val は API エンドポイントであり、cron ジョブのようにスケジュールできます。自動化、ボット、簡単な実験に最適です!
4. Neon: サーバーレス Postgress
サーバーレス環境での PostgreSQL データベースの管理に苦労したことがあるなら、おそらく Neon について聞いたことがあるでしょう。このツールの特別な点は、Git のような分岐をデータベースにもたらし、テストや開発のためにデータベースの即時コピーを作成できることです。
実稼働データをいじらずに変更をテストしたい最新の開発ワークフローに最適です。
5. Rustify: HTTP API エンドポイントと対話するための Rust ライブラリ
Rustify は、Rust で書かれた小さなライブラリで、HTTP API のスキャフォールディングの負担を軽減します。これは、エンドポイント トレイトと、さまざまなリモート エンドポイントのテンプレート化を可能にするマクロ ヘルパーを提供します。非同期クライアントと同期クライアントの両方が、クライアント特性を使用してカスタム クライアントを実装するオプションとともに、エンドポイントに対してリクエストを実行するために提供されます。
基本的な例
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
6. Trigger Dev: オープンソースのバックグラウンド ジョブ プラットフォーム
スケジュールされたタスクと Webhook の処理を自然に行えるようにする、開発者優先のバックグラウンド ジョブ フレームワーク。従来のジョブ キューとは異なり、Trigger.dev には、ジョブを監視するためのバージョニング、再試行、美しいダッシュボードが組み込まれています。
本当の魔法はその統合で起こります。定型的なコードを書かなくても、GitHub、Stripe、または任意の API に接続できます。これは、メイン アプリケーションに影響を与えることなく、Webhook 主導のワークフローを処理したり、リソースを大量に消費するバックグラウンド タスクを実行したりする場合に特に強力です。
npm install composio-core openai
import { Composio } from "composio-core"; const client = new Composio({ apiKey: "<your-api-key>" }); const entity = await client.getEntity("Jessica"); const connection = await entity.initiateConnection({appName: 'github'}); console.log(`Open this URL to authenticate: ${connection.redirectUrl}`); </your-api-key>
7. Tolgee: オープンソースのローカリゼーション ツール
Tolgee は、開発者によるアプリケーション翻訳の処理方法を変革する革新的なオープンソース ローカリゼーション プラットフォームです。シンプルな ALT クリック インターフェイスを通じて、アプリケーション内で直接コンテキスト内の翻訳が可能になり、従来のローカリゼーション ファイルを編集する必要がなくなります。
8. OpenTelemetry: 効果的な可観測性を簡単に
さまざまな監視ツールを組み合わせて使用する時代は終わりました。 OpenTelemetry は可観測性のスイス アーミー ナイフで、システムの監視に必要なものすべてを提供します。
これは、インフラストラクチャ全体にわたってトレース、メトリクス、ログを収集する包括的なフレームワークであり、複雑な分散アプリケーションで何が起こっているかを理解しやすくします。 Kubernetes でマイクロサービスを実行する場合でも、従来のアプリケーションで実行する場合でも、OpenTelemetry はベンダー ロックインなしでパフォーマンス データを収集および分析するための統合された方法を提供します。
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
const tools = await composio_toolset.getTools({ actions: ["github_star_a_repository_for_the_authenticated_user"] }); const instruction = "Star the repo composiohq/composio on GitHub"; const response = await openai_client.chat.completions.create({ model: "gpt-4o", messages: [{ role: "user", content: instruction }], tools: tools, tool_choice: "auto", });
9. ChromaDB: 高性能ベクトルデータベース
コンテンツを理解して検索する必要がある AI アプリケーションを構築していますか? ChromaDB があなたをサポートします。これは、ベクター検索を簡単に行えるオープンソースの埋め込みデータベースです。
始めるのは簡単です。
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
10. Hono: エッジデバイス用の超軽量 Web フレームワーク
エッジ向けに構築された超軽量の Web フレームワーク。他のフレームワークはサーバーを念頭に置いて始まりましたが、Hono は Cloudflare Workers や Deno Deploy などのエッジ コンピューティング プラットフォーム向けに明示的に設計されました。高速で、フットプリントが小さく、使い慣れた Express のような API を提供します。
始めるのはとても簡単です。
encore app create
簡単な例
npm install composio-core openai
11. Astro: コンテンツ主導型 Web サイト用の Web フレームワーク
JavaScript の配布に関する考え方を変える Web フレームワーク: Astro はデフォルトで超高速の Web サイトを提供し、明示的に必要でない限り、クライアントに JavaScript を送信しません。これを際立たせているのは、その「Islands Architecture」です。同じプロジェクト内で React、Vue、または Svelte コンポーネントを組み合わせて組み合わせることができ、Astro は必要なものだけを提供します。
これは、必要な場所には動的コンポーネントを、それ以外の場所には静的で超高速な HTML という、両方の長所を活用できることを意味します。選択的な対話性が必要な、コンテンツの多いサイトに最適です。
import { Composio } from "composio-core"; const client = new Composio({ apiKey: "<your-api-key>" }); const entity = await client.getEntity("Jessica"); const connection = await entity.initiateConnection({appName: 'github'}); console.log(`Open this URL to authenticate: ${connection.redirectUrl}`); </your-api-key>
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
12. Grafbase: GraphQL フェデレーション プラットフォーム
Grafbase を使用すると、TypeScript で API スキーマを定義し、バックエンドの複雑さをすべて処理できます。優れているのは、認証用の Auth0 からファイル ストレージ用の S3 まで、既存のツールとの接続方法です。
さらに、API がエッジに自動的にデプロイされるため、ユーザーがどこにいても高速に動作します。運用上の悩みを抱えずに最新の GraphQL バックエンドを必要とするチームに最適です。
const tools = await composio_toolset.getTools({ actions: ["github_star_a_repository_for_the_authenticated_user"] }); const instruction = "Star the repo composiohq/composio on GitHub"; const response = await openai_client.chat.completions.create({ model: "gpt-4o", messages: [{ role: "user", content: instruction }], tools: tools, tool_choice: "auto", });
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
13. レタ: メモリを使用して LLM を構築する
Letta は、LLM ベースのエージェントに高度なメモリ機能をもたらす革新的な AI プラットフォームです。カリフォルニア大学バークレー校の Sky Computing Lab で設立され、AI エージェントがインタラクション全体にわたって永続的なメモリと状態を維持できるようにします。
エージェントの作成
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
エージェントが作成されたら、メッセージを送信できます:
encore app create
詳細については、ドキュメントを参照してください。
お読みいただきありがとうございます。改めて、明けましておめでとうございます。
以上が次の大きなプロジェクトで使用する必要があるトップのオープンソース ツールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとJavaScriptの主な違いは、タイプシステムとアプリケーションシナリオです。 1。Pythonは、科学的コンピューティングとデータ分析に適した動的タイプを使用します。 2。JavaScriptは弱いタイプを採用し、フロントエンドとフルスタックの開発で広く使用されています。この2つは、非同期プログラミングとパフォーマンスの最適化に独自の利点があり、選択する際にプロジェクトの要件に従って決定する必要があります。

PythonまたはJavaScriptを選択するかどうかは、プロジェクトの種類によって異なります。1)データサイエンスおよび自動化タスクのPythonを選択します。 2)フロントエンドとフルスタック開発のためにJavaScriptを選択します。 Pythonは、データ処理と自動化における強力なライブラリに好まれていますが、JavaScriptはWebインタラクションとフルスタック開発の利点に不可欠です。

PythonとJavaScriptにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1. Pythonは、データサイエンスやバックエンド開発に適した簡潔な構文を備えた学習が簡単ですが、実行速度が遅くなっています。 2。JavaScriptはフロントエンド開発のいたるところにあり、強力な非同期プログラミング機能を備えています。 node.jsはフルスタックの開発に適していますが、構文は複雑でエラーが発生しやすい場合があります。

javascriptisnotbuiltoncorc;それは、解釈されていることを解釈しました。

JavaScriptは、フロントエンドおよびバックエンド開発に使用できます。フロントエンドは、DOM操作を介してユーザーエクスペリエンスを強化し、バックエンドはnode.jsを介してサーバータスクを処理することを処理します。 1.フロントエンドの例:Webページテキストのコンテンツを変更します。 2。バックエンドの例:node.jsサーバーを作成します。

PythonまたはJavaScriptの選択は、キャリア開発、学習曲線、エコシステムに基づいている必要があります。1)キャリア開発:Pythonはデータサイエンスとバックエンド開発に適していますが、JavaScriptはフロントエンドおよびフルスタック開発に適しています。 2)学習曲線:Python構文は簡潔で初心者に適しています。 JavaScriptの構文は柔軟です。 3)エコシステム:Pythonには豊富な科学コンピューティングライブラリがあり、JavaScriptには強力なフロントエンドフレームワークがあります。

JavaScriptフレームワークのパワーは、開発を簡素化し、ユーザーエクスペリエンスとアプリケーションのパフォーマンスを向上させることにあります。フレームワークを選択するときは、次のことを検討してください。1。プロジェクトのサイズと複雑さ、2。チームエクスペリエンス、3。エコシステムとコミュニティサポート。

はじめに私はあなたがそれを奇妙に思うかもしれないことを知っています、JavaScript、C、およびブラウザは正確に何をしなければなりませんか?彼らは無関係であるように見えますが、実際、彼らは現代のウェブ開発において非常に重要な役割を果たしています。今日は、これら3つの間の密接なつながりについて説明します。この記事を通して、JavaScriptがブラウザでどのように実行されるか、ブラウザエンジンでのCの役割、およびそれらが協力してWebページのレンダリングと相互作用を駆動する方法を学びます。私たちは皆、JavaScriptとブラウザの関係を知っています。 JavaScriptは、フロントエンド開発のコア言語です。ブラウザで直接実行され、Webページが鮮明で興味深いものになります。なぜJavascrを疑問に思ったことがありますか


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