對於科技來說,這將是激動人心的一年,我們可能會在多個領域、人工智慧工具、框架、資料庫等方面看到一些突破性的成就,
所以,我策劃了一些您必須用來建立下一個大型專案的開源工具。
1. Composio:將 AI 與外部 SaaS 整合以實現自動化
2025 年將是人工智慧代理年。然而,AI 代理與它們擁有的工具一樣有用,Composio 是領先的平台,為您的 AI 代理提供工具和集成,以便與 GitHub、Gmail 等外部應用程式進行通訊。
將 Composio 視為代理和應用程式之間的橋接層。例如,使用Composio,您可以添加Gmail、日曆、Meet、Notion 等來建立一個代理,該代理可以總結您的會議、創建操作點、更新您的日曆(如果需要)以及向適當的與會者發送電子郵件。
上手很簡單。
npm install composio-core openai
連結您的 GitHub 帳戶
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>
初始化 Composio 和 OpenAI
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
取得 GitHub 操作並將其傳遞給 LLM
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", });
執行工具呼叫。
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
該文件提供了有關 Composio、其工作以及製作可用於生產的代理的重要概念的更多資訊。
為 Composio 儲存庫加註星標 ⭐
2. Encore:具有自動化基礎架構的開發人員優先後端框架
Encore 是您應該考慮使用的後端框架。它消除了雲端開發以及雲端基礎設施設定和管理的所有麻煩,從 API 文件到資料庫配置、服務發現到部署管道、監控到跟踪,讓您專注於編寫應用程式程式碼。
Encore 就像在您的工作流程中內建了一位 DevOps 專家 - 您專注於編寫 TypeScript 或 Go 程式碼。同時,它處理幕後的所有複雜基礎設施,從資料庫管理到微服務部署。它將複雜的雲端開發轉變為簡單、可維護的程式碼。
透過安裝 CLI 開始使用 Encore。
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
建立一個應用程式。
encore app create
這將配置您的免費帳戶,允許您選擇應用程式的名稱,並選擇 Hello World 範本。
這將使用您選擇的應用程式名稱建立一個包含範例應用程式和簡單 REST API 的新資料夾。
在編輯器中開啟檔案。
// 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 }
有關更多信息,請參閱他們的文檔。
3. Val Town:用於運行無伺服器 JavaScript 的社交運算平台
將其視為您在雲端的個人 JavaScript 遊樂場。 Val Town 允許您編寫和部署作為 API 或自動化運行的程式碼片段,而無需處理伺服器或基礎架構。它非常適合快速原型或自動化重複任務。
建立一個新的值:
npm install composio-core openai
導入並使用其他人的Vals:
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>
每個 Val 都是一個 API 端點,可以像 cron 作業一樣進行排程。它非常適合自動化、機器人和快速實驗!
4.Neon:無伺服器 Postgress
如果您曾經在無伺服器環境中管理 PostgreSQL 資料庫遇到困難,您可能聽說過 Neon。它的特別之處在於它為資料庫帶來了類似 Git 的分支,讓您可以建立資料庫的即時副本以進行測試或開發。
它非常適合現代開發工作流程,您希望在不弄亂生產資料的情況下測試變更。
5. Rustify:用於與 HTTP API 端點互動的 Rust 函式庫
Rustify 是一個用 Rust 編寫的小型函式庫,可以減輕建構 HTTP API 的負擔。它提供了端點特徵和巨集幫助器,允許對各種遠端端點進行模板化。非同步和同步客戶端都可以針對端點執行請求,並且可以選擇使用客戶端特徵來實現自訂客戶端。
基本範例
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
6. Trigger Dev:開源後台作業平台
開發人員優先的後台作業框架,讓處理排程任務和 Webhooks 變得自然。與傳統的作業佇列不同,Trigger.dev 具有內建的版本控制、重試和漂亮的儀表板來監控您的作業。
真正的魔力在於它的整合——您可以連接 GitHub、Stripe 或任何 API,而無需編寫樣板程式碼。它對於處理 Webhook 驅動的工作流程或運行資源密集型後台任務特別強大,而不會影響您的主應用程式。
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:開源本地化工具
Tolgee 是一個創新的開源本地化平台,正在改變開發人員處理應用程式翻譯的方式。它透過簡單的 ALT 點擊介面直接在您的應用程式中實現上下文翻譯,無需編輯傳統的本地化檔案。
8. OpenTelemetry:輕鬆實現有效的可觀測性
拼湊不同監控工具的日子已經一去不復返了。 OpenTelemetry 是可觀測性的瑞士軍刀,為您提供監控系統所需的一切。
它是一個全面的框架,可以收集整個基礎設施中的追蹤、指標和日誌,使您可以更輕鬆地了解複雜的分散式應用程式中發生的情況。無論是在 Kubernetes 中運行微服務還是傳統應用程序,OpenTelemetry 都提供了一種統一的方式來收集和分析性能數據,而無需鎖定供應商。
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:高效能向量資料庫
建立需要理解和搜尋內容的人工智慧應用程式? ChromaDB 為您提供支援。它是一個開源嵌入資料庫,讓向量搜尋變得輕而易舉。
入門很簡單。
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
10. Hono:用於邊緣設備的超輕量網路框架
專為邊緣而建置的超輕量 Web 框架。雖然其他框架都是從伺服器開始的,但 Hono 是專門為 Cloudflare Workers 和 Deno Deploy 等邊緣運算平台而設計的。它速度快,佔用空間小,並提供熟悉的類似 Express 的 API。
上手很簡單。
encore app create
一個簡單的例子
npm install composio-core openai
11. Astro:內容驅動網站的網頁框架
一個正在改變我們對 JavaScript 傳輸方式的思考的 Web 框架:Astro 預設提供閃電般的快速網站,向客戶端發送零 JavaScript,除非您明確需要它。它的與眾不同之處在於它的「島嶼架構」——你可以在同一個專案中混合和匹配 React、Vue 或 Svelte 元件,而 Astro 只會補充必要的部分。
這意味著您可以兩全其美:在您需要的地方使用動態元件,在其他地方使用靜態、超快的 HTML。非常適合需要選擇性互動的內容豐富的網站。
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聯邦平台
Grafbase 可讓您使用 TypeScript 定義 API 模式並處理所有後端複雜度。最酷的是它與現有工具的連接方式——從用於身份驗證的 Auth0 到用於文件存儲的 S3。
此外,它會自動將您的 API 部署到邊緣,無論您的使用者身在何處,它的速度都非常快。對於想要現代 GraphQL 後端而又沒有操作難題的團隊來說,它是完美的選擇。
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. Letta:用記憶建構法學碩士
Letta 是一個創新的人工智慧平台,為基於 LLM 的代理帶來了先進的記憶功能。它成立於加州大學柏克萊分校的天空運算實驗室,使人工智慧代理商能夠在互動過程中保持持久記憶和狀態。
建立代理
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
建立代理程式後,您可以向其發送訊息:
encore app create
有關更多信息,請查看文件。
感謝您的閱讀,再次祝您新年快樂。
以上是您的下一個大型專案必須使用的頂級開源工具的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

理解JavaScript引擎內部工作原理對開發者重要,因為它能幫助編寫更高效的代碼並理解性能瓶頸和優化策略。 1)引擎的工作流程包括解析、編譯和執行三個階段;2)執行過程中,引擎會進行動態優化,如內聯緩存和隱藏類;3)最佳實踐包括避免全局變量、優化循環、使用const和let,以及避免過度使用閉包。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

從C/C 轉向JavaScript需要適應動態類型、垃圾回收和異步編程等特點。 1)C/C 是靜態類型語言,需手動管理內存,而JavaScript是動態類型,垃圾回收自動處理。 2)C/C 需編譯成機器碼,JavaScript則為解釋型語言。 3)JavaScript引入閉包、原型鍊和Promise等概念,增強了靈活性和異步編程能力。

不同JavaScript引擎在解析和執行JavaScript代碼時,效果會有所不同,因為每個引擎的實現原理和優化策略各有差異。 1.詞法分析:將源碼轉換為詞法單元。 2.語法分析:生成抽象語法樹。 3.優化和編譯:通過JIT編譯器生成機器碼。 4.執行:運行機器碼。 V8引擎通過即時編譯和隱藏類優化,SpiderMonkey使用類型推斷系統,導致在相同代碼上的性能表現不同。

JavaScript在現實世界中的應用包括服務器端編程、移動應用開發和物聯網控制:1.通過Node.js實現服務器端編程,適用於高並發請求處理。 2.通過ReactNative進行移動應用開發,支持跨平台部署。 3.通過Johnny-Five庫用於物聯網設備控制,適用於硬件交互。

我使用您的日常技術工具構建了功能性的多租戶SaaS應用程序(一個Edtech應用程序),您可以做同樣的事情。 首先,什麼是多租戶SaaS應用程序? 多租戶SaaS應用程序可讓您從唱歌中為多個客戶提供服務

本文展示了與許可證確保的後端的前端集成,並使用Next.js構建功能性Edtech SaaS應用程序。 前端獲取用戶權限以控制UI的可見性並確保API要求遵守角色庫


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