Nutzen Sie Open-Source-Tools, um Ihre SaaS-Reise voranzutreiben
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!

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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.

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.

C und C spielen eine wichtige Rolle in der JavaScript -Engine, die hauptsächlich zur Implementierung von Dolmetschern und JIT -Compilern verwendet wird. 1) C wird verwendet, um JavaScript -Quellcode zu analysieren und einen abstrakten Syntaxbaum zu generieren. 2) C ist für die Generierung und Ausführung von Bytecode verantwortlich. 3) C implementiert den JIT-Compiler, optimiert und kompiliert Hot-Spot-Code zur Laufzeit und verbessert die Ausführungseffizienz von JavaScript erheblich.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und Automatisierung, während JavaScript besser für die Entwicklung von Front-End- und Vollstapel geeignet ist. 1. Python funktioniert in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen gut und unter Verwendung von Bibliotheken wie Numpy und Pandas für die Datenverarbeitung und -modellierung. 2. Python ist prägnant und effizient in der Automatisierung und Skripten. 3. JavaScript ist in der Front-End-Entwicklung unverzichtbar und wird verwendet, um dynamische Webseiten und einseitige Anwendungen zu erstellen. 4. JavaScript spielt eine Rolle bei der Back-End-Entwicklung durch Node.js und unterstützt die Entwicklung der Vollstapel.
