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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

Barbara Streisand
リリース: 2024-12-18 16:05:11
オリジナル
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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

ust-know open-source tools to land your dream job in 5


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
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GitHub 統合を追加します。

composio add github
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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}
  ]
)

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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。

ust-know open-source tools to land your dream job in 5

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
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pip の使用

pip install uv
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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!
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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
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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
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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。

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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}
  ]
)

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これは簡単な例です。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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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
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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!
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詳細については、ドキュメントを確認してください。

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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。

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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。

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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
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Tavily と OpenAI の API キーを環境変数に追加します。

composio add github
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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。

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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}
  ]
)

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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
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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。

ソース:dev.to
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