9 个开发者应该知道的开源工具🔥

太长不看

如今，我们在编写代码时，会使用我们每天都习惯使用的工具，但适应新技术也同样重要。

在这份清单中，我准备了 9 个有趣的项目，每个开发人员都应该考虑这些项目，以便在正确的时间解决问题。

好，我们开始吧！🏎️

1. 🐜 HMPL.js - 一种用于从服务器向客户端显示用户界面的小型模板语言

打开此模块列表，用于从服务器接收组件，在某些情况下，这些组件可以替换网站上的框架。

hmpl 是一种小型模板语言，用于从服务器向客户端显示用户界面。它基于通过 fetch 发送到服务器的可定制请求，并将请求处理成现成的 HTML。

📂 快来看看HMPL ☆

2. 🧩 Shadcn UI - 一套设计精美、易于使用的组件和一个代码分发平台

接下来要介绍的是一套组件包，它能帮助你在几分钟内创建现代设计。大多数初创公司都使用这个库作为其设计的主要工具。

易于访问且可自定义的组件，您可以将其复制粘贴到您的应用程序中。免费。开源。使用此组件构建您自己的组件库。

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3. 🐳 Docker Compose - 使用 Docker 定义和运行多容器应用程序

如果没有我们挚爱的 Docker，我们会怎么办？这个模块允许你在一个文件中描述所有服务、网络和卷的配置docker-compose.yml，然后只需一条命令即可轻松启动和管理它们。

一个用于在 Docker 上运行使用 Compose 文件格式定义的多容器应用程序的工具。

📂 了解一下 Docker Compose ☆

4. 📄简历匹配器- 获取洞察、关键词建议，并根据职位描述优化您的简历

如果你想提高进入顶尖公司的机会，这个模块可以帮助你改进简历；如果你是人力资源人员，这个模块可以帮助你找到潜在的候选人。

Resume Matcher 是一个人工智能驱动的平台，它通过逆向工程招聘算法，向您展示如何准确定制您的简历。

📂 快来体验简历匹配器 ☆

5. 🧠 MLX - 一个用于 Apple Silicon 的数组框架

无论你是刚刚开始学习机器学习，还是已经学习了很长时间，了解苹果公司的这个框架对你和其他人来说都将非常有用。

MLX 由机器学习研究人员设计，专为机器学习研究人员打造。该框架旨在兼顾用户友好性和高效的模型训练与部署能力。框架本身的设计理念也十分简洁。

📂 快来看看 MLX ☆

6. 🦙 Ollama - 快速上手大型语言模型

下一个项目将列出一些常用的LLM模型。如果您不知道从哪里下载适合您应用程序的AI模型，那么您可以轻松地从这里下载。

ollama pull llama3.2

这是一个庞大而独特的流行人工智能模型合集，可供下载。

📂 快来看看 Ollama ☆

7. 📗 Storybook - 行业标准的 UI 组件独立构建、文档编写和测试工作坊

这是一个用于在正式发布前测试组件的库。它允许你在主应用程序之外，在一个便捷的页面上查看所有组件。

这是一个用于独立构建 UI 组件和页面的工作坊。数千个团队使用它进行 UI 开发、测试和文档编写。

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8. 🖋️ Appwrite - 像数百人团队一样构建

如今，借助人工智能，您可以独自创建项目，但这主要指的是代码，大多数情况下，但到了部署阶段，您还需要一个方便的平台来收集统计数据，以及在一个地方使用各种便捷的工具。

Appwrite 是一个端到端的平台，用于构建 Web、移动、原生或后端应用程序，并以一组 Docker 微服务的形式打包。它既包含后端服务器，也包含用于部署应用程序的完全集成式托管解决方案。

📂 快来看看 Appwrite ☆

9. 🐇 Bun - 快速 JavaScript 包管理器

最后，当然也值得一提的是 Bun，它是 JavaScript 领域最实用的工具之一。如果你想创建一个 API，或者高效地管理你的 NPM 包，那么 Bun 凭借其速度和强大的功能，无疑是最佳选择。

Bun 是一个功能齐全的 JavaScript 运行时和工具包，专为速度而设计，包含打包器、测试运行器和与 Node.js 兼容的包管理器。Bun 的目标是 100% 兼容 Node.js。

📂 查看代码库 ☆

✅ 结论

了解每个新项目能让你更清晰地理解问题的全貌，而更重要的是，理解这一点能节省大量时间。在本文中，我尝试列举人工智能、后端等领域最常见的项目。

非常感谢您阅读这篇文章❤️！

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