夢の仕事を 5 秒で実現できる、知られざるオープンソース ツール
AI は仕事の状況を再構築していますが、メディアが描いているような形ではありません。私たちはこれまで以上に多くの問題解決者を必要としています。新しい分野、新しい技術、新しい市場が急速に出現しています。
ソフトウェア開発者として、市場で目立つためには、こうした新しいものすべてに常に注目する必要があります。しかし、何を学ぶべきかを見つけるのは難しい場合があります。
そこで私は、あなたとの関連性を維持し、仕事に就く可能性を高めるためのツールのリストを厳選しました。
それで。行きましょう
コンポジオ? - AIエージェントのための統合プラットフォーム
私は、AI エージェントが非常に人気になることに、人生を賭けることができます (実際にはそうではありません! でも、お分かりいただけたでしょう)。新商品は全て代理店を利用しての運営となります。ただし、エージェントを実際に機能させるには、エージェントを外部アプリに接続する必要があります。
AI エンジニアリング エージェントを作成している場合、本当に役立つようにするには、GitHub、Liner、Jira、Slack などにアクセスする必要があります。 Composio はこれを行います。 250 を超えるアプリを接続して、複雑なタスクを自動化できます。
OAuth などの認証を管理しているため、重要な機能を構築できます。
これは多くの活動が行われている新興市場です。これを学ぶと、あなたの履歴書がすぐにかっこよくなります。
Composio を始めるのは簡単です。
pip install composio-core
GitHub 統合を追加します。
composio add github
Composio は、ユーザーに代わってユーザーの認証と認可を処理します。
GitHub 統合を使用してリポジトリにスターを付ける方法は次のとおりです。
from openai import OpenAI from composio_openai import ComposioToolSet, App openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******") # Initialise the Composio Tool Set composio_toolset = ComposioToolSet(api_key="**\\*\\***COMPOSIO_API_KEY**\\*\\***") ## Step 4 # Get GitHub tools that are pre-configured actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER]) ## Step 5 my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub" # Create a chat completion request to decide on the action response = openai_client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", tools=actions, # Passing actions we fetched earlier. messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": my_task} ] )
この Python スクリプトを実行して、エージェントを使用して指定された命令を実行します。
Composio は、LangChain、LlamaIndex、CrewAi などの有名なフレームワークで動作します。
詳細については、公式ドキュメントを参照してください。さらに複雑な例については、リポジトリのサンプル セクションを参照してください。
Composio リポジトリにスターを付けます ⭐
2. Astral の UV - 最速の Python パッケージ マネージャー
何らかの立場で Python を作成する場合、これは必須です。おそらく、Python の煩雑なパッケージ管理エコシステムにとって最良のソリューションです。これは、pip、pip-tools、pipx、poetry、pyenv、twine、virtualenv などを置き換える単一のツールです。
これは Rust で書かれており、Python のバージョン管理、アプリケーションのインストール、カーゴのようなワークスペースを備え、そして最も重要なことに、pip よりも 100 倍高速です。
始めるのは簡単です。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
pip の使用
pip install uv
uv は、ライ麦や詩と同様に、ロック ファイル、ワークスペースなどをサポートして、プロジェクトの依存関係と環境を管理します。
$ uv init example Initialized project `example` at `/home/user/example` $ cd example $ uv add ruff Creating virtual environment at: .venv Resolved 2 packages in 170ms Built example @ file:///home/user/example Prepared 2 packages in 627ms Installed 2 packages in 1ms + example==0.1.0 (from file:///home/user/example) + ruff==0.5.7 $ uv run ruff check All checks passed!
開始するには、プロジェクトのドキュメントを参照してください。
必要に応じて Python バージョンをダウンロードします:
pip install composio-core
現在のディレクトリ内の特定の Python バージョンを使用します:
composio add github
開始するには、Python インストール ドキュメントを参照してください。
UV リポジトリにスターを付ける ⭐
3. Pydantic - Python の型ヒントを使用したデータ検証
ああ、やあ!これは私が Python で使用した中で最高のツールの 1 つであり、Numpy、Sklearn などと同様にPython の関連性を維持する役割を担っています。
Pydantic は、実行時のデータ検証とヒントに基づく解析を提供することで、Python の型ヒントを新しいレベルに引き上げます。 API 応答、設定ファイル、または複雑なネストされたデータを扱う場合でも、Pydantic は、広範な定型コードを必要とせずに、入力がクリーンで適切に構造化されていることを保証します。
JavaScript エコシステムで同様のことが必要な場合は、Zod を探索できます。
pip または uv でインストールします。
from openai import OpenAI from composio_openai import ComposioToolSet, App openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******") # Initialise the Composio Tool Set composio_toolset = ComposioToolSet(api_key="**\\*\\***COMPOSIO_API_KEY**\\*\\***") ## Step 4 # Get GitHub tools that are pre-configured actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER]) ## Step 5 my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub" # Create a chat completion request to decide on the action response = openai_client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", tools=actions, # Passing actions we fetched earlier. messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": my_task} ] )
これは簡単な例です。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
プロデューサー: メッセージをキューに送信します。
pip install uv
コンシューマ: キューからメッセージを受信しています。
$ uv init example Initialized project `example` at `/home/user/example` $ cd example $ uv add ruff Creating virtual environment at: .venv Resolved 2 packages in 170ms Built example @ file:///home/user/example Prepared 2 packages in 627ms Installed 2 packages in 1ms + example==0.1.0 (from file:///home/user/example) + ruff==0.5.7 $ uv run ruff check All checks passed!
詳細については、ドキュメントを確認してください。
RabbitMQ リポジトリを探索する ⭐
6. Sentry - アプリケーション監視システム
アプリの安定性を重視する場合、Sentry は必須です。これは、エラー、パフォーマンスの問題、アプリケーションの健全性をリアルタイムで追跡するための究極のソリューションです。 Web、モバイル、デスクトップのいずれ向けに構築している場合でも、Sentry はシームレスに統合され、より迅速かつ賢明なデバッグを支援します。
詳細なスタック トレース、ブレッドクラム、ユーザー コンテキストを使用して、問題の根本原因を特定するために必要なすべてを入手できます。しかし、それだけではありません。Sentry は、トランザクション追跡やカスタム メトリクスなどの機能を使用して、アプリのパフォーマンスを監視することもできます。
詳細については、ドキュメントを参照してください。
Sentry リポジトリを探索する ⭐
7. Grafana - これまでにない方法でデータを視覚化します
メトリクス、ログ、またはトレースを監視する必要がある場合は、Grafana が頼りになるツールです。これは、生データを美しくインタラクティブなダッシュボードに変換し、システム内で何が起こっているかを簡単に理解できるオープンソース プラットフォームです。
Grafana は、Prometheus、Elasticsearch、InfluxDB、AWS CloudWatch など、事実上あらゆるデータ ソースと統合します。
これは間違いなく、ほぼすべての組織で使用されるツールの 1 つです。
Sentry リポジトリを探索する ⭐
8. LangGraph - 状態を備えた AI エージェントを構築する
複雑なワークフローで AI エージェントを管理するためのより良い方法を望んでいれば、LangGraph がその答えです。これは、複数ステップのプロセス、意思決定、コンテキスト保持を簡単に処理できるステートフル AI エージェントを構築するためのフレームワークです。
私たちは LangGraph で独自の SWE エージェントを構築し、AI コーディング エージェントの有効性をテストするためのベンチマークである SWE-Bench で 48.60% のスコアを獲得しました。
LangGraph をインストールします。
pip install composio-core
Tavily と OpenAI の API キーを環境変数に追加します。
composio add github
サンプルの流れを理解するには、これを読んでください。また、詳細については、LangGraph のドキュメントを参照してください。
LangGraph リポジトリにスターを付けます ⭐
9. Selenium - ブラウザ自動化フレームワーク
すべての技術専門家は、キャリアのある時点でブラウザの自動化に遭遇します。多くの企業は、Web 自動化、テスト、動的コンテンツのスクレイピングなどのさまざまなタスクに Selenium を利用しています。
Selenium を使用すると、開発者は Web ブラウザをプログラムで簡単に制御できるようになり、ボタンのクリック、フォームへの入力、ページ間の移動などのユーザー操作をシミュレートできるようになります
プログラミング言語で利用できます。
pip を使用して Python に Selenium をインストールします。
from openai import OpenAI from composio_openai import ComposioToolSet, App openai_client = OpenAI(api_key="******OPENAIKEY******") # Initialise the Composio Tool Set composio_toolset = ComposioToolSet(api_key="**\\*\\***COMPOSIO_API_KEY**\\*\\***") ## Step 4 # Get GitHub tools that are pre-configured actions = composio_toolset.get_actions(actions=[Action.GITHUB_ACTIVITY_STAR_REPO_FOR_AUTHENTICATED_USER]) ## Step 5 my_task = "Star a repo ComposioHQ/composio on GitHub" # Create a chat completion request to decide on the action response = openai_client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", tools=actions, # Passing actions we fetched earlier. messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": my_task} ] )
Chromium ベースのブラウザには Chrome Webdriver を、Firefox ブラウザには Gecko Driver をインストールする必要があります。
ChromeDriver で Selenium を使用する例を次に示します:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Selenium リポジトリを探索する ⭐
読んでいただきありがとうございます。職場で頻繁に使用している他のツールについても言及してください。
以上が夢の仕事を 5 秒で実現できる、知られざるオープンソース 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。

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JavaScriptの最新トレンドには、TypeScriptの台頭、最新のフレームワークとライブラリの人気、WebAssemblyの適用が含まれます。将来の見通しは、より強力なタイプシステム、サーバー側のJavaScriptの開発、人工知能と機械学習の拡大、およびIoTおよびEDGEコンピューティングの可能性をカバーしています。

さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

JavaScriptは、現代のWeb開発のコア言語であり、その多様性と柔軟性に広く使用されています。 1)フロントエンド開発:DOM操作と最新のフレームワーク(React、Vue.JS、Angularなど)を通じて、動的なWebページとシングルページアプリケーションを構築します。 2)サーバー側の開発:node.jsは、非ブロッキングI/Oモデルを使用して、高い並行性とリアルタイムアプリケーションを処理します。 3)モバイルおよびデスクトップアプリケーション開発:クロスプラットフォーム開発は、反応および電子を通じて実現され、開発効率を向上させます。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

この記事では、許可によって保護されたバックエンドとのフロントエンド統合を示し、next.jsを使用して機能的なedtech SaaSアプリケーションを構築します。 FrontEndはユーザーのアクセス許可を取得してUIの可視性を制御し、APIリクエストがロールベースに付着することを保証します

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

私はあなたの日常的な技術ツールを使用して機能的なマルチテナントSaaSアプリケーション(EDTECHアプリ)を作成しましたが、あなたは同じことをすることができます。 まず、マルチテナントSaaSアプリケーションとは何ですか? マルチテナントSaaSアプリケーションを使用すると、Singの複数の顧客にサービスを提供できます
