


Top-Open-Source-Tools, die Sie für Ihr nächstes großes Projekt verwenden müssen
Dies wird ein aufregendes Jahr für die Technologie, und wir werden möglicherweise einige bahnbrechende Erfolge in mehreren Bereichen, KI-Tools, Frameworks, Datenbanken und mehr erleben,
Deshalb habe ich einige Open-Source-Tools zusammengestellt, die Sie zum Erstellen Ihres nächsten großen Projekts verwenden müssen.
1. Composio: Integrieren Sie KI mit externem SaaS zur Automatisierung
2025 wird das Jahr der KI-Agenten sein. Allerdings sind KI-Agenten genauso nützlich wie die Tools, über die sie verfügen, und Composio ist die führende Plattform, die Tools und Integrationen für Ihre KI-Agenten bietet, um mit externen Apps wie GitHub, Gmail usw. zu kommunizieren.
Stellen Sie sich Composio als die Brückenschicht zwischen den Agenten und Ihren Apps vor. Mit Composio können Sie beispielsweise Gmail, Kalender, Meet, Notion usw. hinzufügen, um einen Agenten zu erstellen, der Ihre Besprechungen zusammenfassen, Aktionspunkte erstellen, Ihren Kalender aktualisieren (falls erforderlich) und E-Mails an die entsprechenden Teilnehmer senden kann.
Der Einstieg ist sehr einfach.
npm install composio-core openai
Verbinden Sie Ihr GitHub-Konto
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}`);
Composio und OpenAI initialisieren
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
GitHub-Aktionen abrufen und an das LLM übergeben
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", });
Führen Sie die Tool-Aufrufe aus.
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
Die Dokumentation bietet mehr über Composio, seine Arbeit und wichtige Konzepte zur Herstellung leistungsfähiger, produktionsbereiter Agenten.
Markieren Sie das Composio-Repository ⭐
2. Encore: Developer-First Backend Framework mit automatisierter Infrastruktur
Encore ist ein Backend-Framework, mit dem Sie bauen sollten. Es eliminiert den ganzen Aufwand der Cloud-Entwicklung und der Einrichtung und Verwaltung der Cloud-Infrastruktur, von der API-Dokumentation über die Datenbankbereitstellung, die Serviceerkennung bis hin zu Bereitstellungspipelines und der Überwachung bis zur Ablaufverfolgung, sodass Sie sich ausschließlich auf das Schreiben Ihres Anwendungscodes konzentrieren können.
Encore ist so, als ob Sie einen DevOps-Experten in Ihren Workflow integrieren würden – Sie konzentrieren sich auf das Schreiben von TypeScript- oder Go-Code. Gleichzeitig verwaltet es die gesamte komplexe Infrastruktur hinter den Kulissen, von der Datenbankverwaltung bis zur Bereitstellung von Microservices. Es verwandelt komplexe Cloud-Entwicklung in einfachen, wartbaren Code.
Beginnen Sie mit Encore, indem Sie die CLI installieren.
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
Erstellen Sie eine App.
encore app create
Dadurch wird Ihr kostenloses Konto konfiguriert, Sie können den Namen Ihrer App auswählen und die Vorlage „Hello World“ auswählen.
Dadurch wird ein neuer Ordner mit einer Beispielanwendung und einer einfachen REST-API unter dem von Ihnen gewählten App-Namen erstellt.
Öffnen Sie die Datei in Ihrem Editor.
// 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 }
Weitere Informationen finden Sie in deren Dokumentation.
3. Val Town: Social Computing-Plattform zum Ausführen von serverlosem JavaScript
Betrachten Sie es als Ihren persönlichen JavaScript-Spielplatz in der Cloud. Mit Val Town können Sie Codefragmente schreiben und bereitstellen, die als APIs oder Automatisierung ausgeführt werden, ohne sich um Server oder Infrastruktur kümmern zu müssen. Es eignet sich perfekt für schnelle Prototypen oder die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben.
Erstellen Sie ein neues Val:
npm install composio-core openai
Importieren und verwenden Sie die Vals anderer Leute:
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}`);
Jeder Val ist ein API-Endpunkt und kann wie ein Cron-Job geplant werden. Es ist perfekt für Automatisierung, Bots und schnelle Experimente!
4. Neon: Serverloser Postgress
Sie haben wahrscheinlich schon von Neon gehört, wenn Sie jemals Probleme mit der Verwaltung von PostgreSQL-Datenbanken in einer serverlosen Umgebung hatten. 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.
5. Rustify: Eine Rust-Bibliothek für die Interaktion mit HTTP-API-Endpunkten
Rustify ist eine kleine in Rust geschriebene Bibliothek, die das Gerüst von HTTP-APIs erleichtert. Es bietet ein Endpunktmerkmal und einen Makro-Helfer, der die Erstellung von Vorlagen für verschiedene Remote-Endpunkte ermöglicht. Es werden sowohl asynchrone als auch synchrone Clients angeboten, um Anfragen an Endpunkte auszuführen, mit der Option, benutzerdefinierte Clients mithilfe der Client-Eigenschaft zu implementieren.
Grundlegendes Beispiel
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
6. Trigger Dev: Open-Source-Plattform für Hintergrundjobs
Ein Entwickler-First-Framework für Hintergrundjobs, das dafür sorgt, dass sich die Handhabung geplanter Aufgaben und Webhooks natürlich anfühlt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Jobwarteschlangen verfügt Trigger.dev über integrierte Versionierung, Wiederholungsversuche und ein schönes Dashboard zur Überwachung Ihrer Jobs.
Die wahre Magie entsteht durch die Integrationen – Sie können eine Verbindung mit GitHub, Stripe oder einer beliebigen API herstellen, ohne Boilerplate-Code schreiben zu müssen. Es ist besonders leistungsstark für die Abwicklung von Webhook-gesteuerten Arbeitsabläufen oder die Ausführung ressourcenintensiver Hintergrundaufgaben, ohne Ihre Hauptanwendung zu beeinträchtigen.
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}`);
7. Tolgee: Open-Source-Lokalisierungstool
Tolgee ist eine innovative Open-Source-Lokalisierungsplattform, die die Art und Weise verändert, wie Entwickler mit Anwendungsübersetzungen umgehen. Es ermöglicht die kontextbezogene Übersetzung direkt in Ihrer Anwendung über eine einfache ALT-Klick-Schnittstelle, sodass keine Bearbeitung herkömmlicher Lokalisierungsdateien erforderlich ist.
8. OpenTelemetry: Effektive Beobachtbarkeit leicht gemacht
Vorbei sind die Zeiten, in denen verschiedene Überwachungstools zusammengestellt wurden. OpenTelemetry ist das Schweizer Taschenmesser der Beobachtbarkeit und bietet Ihnen alles, was Sie zur Überwachung Ihrer Systeme benötigen.
Es handelt sich um ein umfassendes Framework, das Traces, Metriken und Protokolle in Ihrer gesamten Infrastruktur sammelt und so das Verständnis der Vorgänge in komplexen, verteilten Anwendungen erleichtert. Unabhängig davon, ob Microservices in Kubernetes oder herkömmliche Anwendungen ausgeführt werden, bietet OpenTelemetry eine einheitliche Möglichkeit, Leistungsdaten ohne Anbieterbindung zu sammeln und zu analysieren.
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: Performante Vektordatenbank
Entwickeln Sie KI-Anwendungen, die Inhalte verstehen und durchsuchen müssen? ChromaDB steht Ihnen zur Seite. Es handelt sich um eine Open-Source-Einbettungsdatenbank, die die Vektorsuche zum Kinderspiel macht.
Der Einstieg ist einfach.
const result = await composio_toolset.handleToolCall(response); console.log(result);
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
10. Hono: Ein ultraleichtes Web-Framework für Edge-Geräte
Ein ultraleichtes Web-Framework für den Edge. Während andere Frameworks mit Servern begannen, wurde Hono explizit für Edge-Computing-Plattformen wie Cloudflare Workers und Deno Deploy entwickelt. Es ist schnell, hat einen geringen Platzbedarf und bietet eine vertraute Express-ähnliche API.
Der Einstieg ist sehr einfach.
encore app create
Ein einfaches Beispiel
npm install composio-core openai
11. Astro: Das Web-Framework für inhaltsgesteuerte Websites
Ein Web-Framework, das unsere Einstellung zum Versand von JavaScript verändert: Astro liefert standardmäßig blitzschnelle Websites und sendet kein JavaScript an den Client, es sei denn, Sie benötigen es ausdrücklich. Was es auszeichnet, ist seine „Inselarchitektur“ – Sie können React-, Vue- oder Svelte-Komponenten im selben Projekt kombinieren und Astro spendet nur das, was nötig ist.
Das bedeutet, dass Sie das Beste aus beiden Welten erhalten: dynamische Komponenten dort, wo Sie sie benötigen, und statisches, blitzschnelles HTML überall sonst. Perfekt für inhaltsreiche Websites, die selektive Interaktivität benötigen.
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}`);
import { OpenAI } from "openai"; import { OpenAIToolSet } from "composio-core"; const openai_client = new OpenAI(); const composio_toolset = new OpenAIToolSet();
12. Grafbase: GraphQL-Föderationsplattform
Mit Grafbase können Sie Ihr API-Schema mit TypeScript definieren und alle Backend-Komplexitäten bewältigen. Das Coole ist, wie es sich mit Ihren vorhandenen Tools verbindet – von Auth0 für die Authentifizierung bis S3 für die Dateispeicherung.
Außerdem stellt es Ihre API automatisch am Edge bereit, sodass sie blitzschnell ist, egal wo sich Ihre Benutzer befinden. Es ist perfekt für Teams, die ein modernes GraphQL-Backend ohne betriebliche Probleme wünschen.
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: Erstellen Sie LLMs mit Speicher
Letta ist eine innovative KI-Plattform, die LLM-basierten Agenten erweiterte Speicherfunktionen bietet. Es wurde im Sky Computing Lab der UC Berkeley gegründet und ermöglicht es KI-Agenten, das Gedächtnis und den Status bei allen Interaktionen dauerhaft aufrechtzuerhalten.
Agenten erstellen
curl -L https://encore.dev/install.sh | bash
Sobald ein Agent erstellt wurde, können Sie ihm eine Nachricht senden:
encore app create
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
Vielen Dank fürs Lesen und nochmals ein frohes neues Jahr.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop-Open-Source-Tools, die Sie für Ihr nächstes großes Projekt verwenden müssen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Unterschiedliche JavaScript -Motoren haben unterschiedliche Auswirkungen beim Analysieren und Ausführen von JavaScript -Code, da sich die Implementierungsprinzipien und Optimierungsstrategien jeder Engine unterscheiden. 1. Lexikalanalyse: Quellcode in die lexikalische Einheit umwandeln. 2. Grammatikanalyse: Erzeugen Sie einen abstrakten Syntaxbaum. 3. Optimierung und Kompilierung: Generieren Sie den Maschinencode über den JIT -Compiler. 4. Führen Sie aus: Führen Sie den Maschinencode aus. V8 Engine optimiert durch sofortige Kompilierung und versteckte Klasse.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Die Verschiebung von C/C zu JavaScript erfordert die Anpassung an dynamische Typisierung, Müllsammlung und asynchrone Programmierung. 1) C/C ist eine statisch typisierte Sprache, die eine manuelle Speicherverwaltung erfordert, während JavaScript dynamisch eingegeben und die Müllsammlung automatisch verarbeitet wird. 2) C/C muss in den Maschinencode kompiliert werden, während JavaScript eine interpretierte Sprache ist. 3) JavaScript führt Konzepte wie Verschlüsse, Prototypketten und Versprechen ein, die die Flexibilität und asynchrone Programmierfunktionen verbessern.

Zu den Hauptanwendungen von JavaScript in der Webentwicklung gehören die Interaktion der Clients, die Formüberprüfung und die asynchrone Kommunikation. 1) Dynamisches Inhaltsaktualisierung und Benutzerinteraktion durch DOM -Operationen; 2) Die Kundenüberprüfung erfolgt vor dem Einreichung von Daten, um die Benutzererfahrung zu verbessern. 3) Die Aktualisierung der Kommunikation mit dem Server wird durch AJAX -Technologie erreicht.

Die Anwendung von JavaScript in der realen Welt umfasst Front-End- und Back-End-Entwicklung. 1) Zeigen Sie Front-End-Anwendungen an, indem Sie eine TODO-Listanwendung erstellen, die DOM-Operationen und Ereignisverarbeitung umfasst. 2) Erstellen Sie RESTFUFFUPI über Node.js und express, um Back-End-Anwendungen zu demonstrieren.

Es ist für Entwickler wichtig, zu verstehen, wie die JavaScript -Engine intern funktioniert, da sie effizientere Code schreibt und Leistungs Engpässe und Optimierungsstrategien verstehen kann. 1) Der Workflow der Engine umfasst drei Phasen: Parsen, Kompilieren und Ausführung; 2) Während des Ausführungsprozesses führt die Engine dynamische Optimierung durch, wie z. B. Inline -Cache und versteckte Klassen. 3) Zu Best Practices gehören die Vermeidung globaler Variablen, die Optimierung von Schleifen, die Verwendung von const und lass und die Vermeidung übermäßiger Verwendung von Schließungen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Sowohl Python als auch JavaScripts Entscheidungen in Entwicklungsumgebungen sind wichtig. 1) Die Entwicklungsumgebung von Python umfasst Pycharm, Jupyternotebook und Anaconda, die für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping geeignet sind. 2) Die Entwicklungsumgebung von JavaScript umfasst Node.JS, VSCODE und WebPack, die für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung geeignet sind. Durch die Auswahl der richtigen Tools nach den Projektbedürfnissen kann die Entwicklung der Entwicklung und die Erfolgsquote der Projekte verbessert werden.
