outils open source que vous connaissez pour décrocher l'emploi de vos rêves en 5

L’IA remodèle le paysage de l’emploi, mais pas de la manière dont les médias le décrivent. Nous avons plus que jamais besoin de solutions aux problèmes. De nouveaux domaines, de nouvelles technologies et de nouveaux marchés émergent rapidement.

En tant que développeurs de logiciels, vous devrez garder un œil sur toutes ces nouveautés pour vous démarquer sur le marché. Mais trouver quoi apprendre peut être difficile.
J'ai donc dressé une liste convoitée d'outils qui vous permettront de rester pertinent et d'améliorer vos chances de décrocher un emploi.

Alors. allons-y.

Composition ? - La plateforme d'intégration pour les agents IA

Je peux parier ma vie (pas vraiment ! mais vous avez compris) que les agents IA seront super populaires. Les nouveaux produits seront entièrement exploités par des agents. Cependant, pour que les agents soient réellement capables, vous devez les connecter à des applications externes.

Si vous créez un agent d'ingénierie IA, il doit accéder à GitHub, Liner, Jira, Slack, etc., pour être vraiment utile. Composio fait ça. Nous vous permettons de connecter plus de 250 applications pour automatiser des tâches complexes.

Nous gérons l'authentification comme OAuth, afin que vous puissiez créer des fonctionnalités importantes.

Il s’agit d’un marché émergent avec de nombreuses activités. Apprendre cela rendra instantanément votre CV plus cool.

Démarrer avec Composio est simple.

pip install composio-core

Ajoutez une intégration GitHub.

composio add github

Composio gère l'authentification et l'autorisation des utilisateurs en votre nom.

Voici comment utiliser l'intégration GitHub pour créer un référentiel.

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}
  ]
)

Exécutez ce script Python pour exécuter l'instruction donnée à l'aide de l'agent.

Composio fonctionne avec des frameworks célèbres comme LangChain, LlamaIndex, CrewAi, etc.

Pour plus d'informations, consultez la documentation officielle et pour des exemples encore plus complexes, consultez les sections d'exemples du référentiel.

Start le dépôt Composio ⭐

2. UV par Astral - Le gestionnaire de packages Python le plus rapide

Si vous écrivez Python à quelque titre que ce soit, c'est un must. Probablement la meilleure solution pour l’écosystème désordonné de gestion des packages de Python. Il s'agit d'un outil unique qui remplace pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, twine, virtualenv, et bien plus encore.

Il est écrit en Rust et peut gérer les versions de Python, installer des applications, disposer d'un espace de travail de type cargo et, surtout, être 100 fois plus rapide que pip.

Commencer est facile.

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Utiliser pip

pip install uv

uv gère les dépendances et les environnements des projets, avec prise en charge des fichiers de verrouillage, des espaces de travail et bien plus encore, comme rye ou poetry :

$ 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!

Consultez la documentation du projet pour commencer.

Téléchargez les versions Python selon vos besoins :

pip install composio-core

Utiliser une version spécifique de Python dans le répertoire courant :

composio add github

Consultez la documentation d'installation de Python pour commencer.

Star le dépôt UV ⭐

3. Pydantic - Validation des données à l'aide d'indices de type Python

Oh mon Dieu ! C'est l'un des meilleurs outils que j'ai utilisés avec Python et il est responsable de le maintenir pertinent avec Numpy, Sklearn, etc.

Pydantic élève les indices de type Python à un nouveau niveau en fournissant une validation et une analyse des données d'exécution basées sur ces indices. Qu'il s'agisse de réponses API, de fichiers de configuration ou de données imbriquées complexes, Pydantic garantit que vos entrées sont propres et bien structurées sans nécessiter de code standard étendu.

Vous pouvez explorer Zod si vous souhaitez des choses similaires dans l'écosystème Javascript.

Installez-le avec pip ou uv.

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}
  ]
)

Voici un exemple simple.

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Producteur : Envoi de messages vers une file d'attente.

pip install uv

Consommateur : Réception de messages d'une file d'attente.

$ 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!

Consultez la documentation pour en savoir plus.

Explorez le référentiel RabbitMQ ⭐

6. Sentry - Système de surveillance des applications

Si vous vous souciez de la stabilité de vos applications, Sentry est un incontournable. Il s’agit de la solution ultime pour suivre les erreurs, les problèmes de performances et l’état des applications en temps réel. Que vous construisiez pour le Web, le mobile ou le bureau, Sentry s'intègre de manière transparente pour vous aider à déboguer plus rapidement et plus intelligemment.

Avec ses traces de pile détaillées, son fil d'Ariane et son contexte utilisateur, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour identifier la cause première des problèmes. Mais cela ne s'arrête pas là : Sentry vous aide également à surveiller les performances des applications grâce à des fonctionnalités telles que le suivi des transactions et des métriques personnalisées.

Consultez la documentation pour en savoir plus.

Explorez le référentiel Sentry ⭐

7. Grafana - Visualisez vos données comme jamais auparavant

Si vous avez besoin de surveiller des métriques, des journaux ou des traces, Grafana est l'outil incontournable. Il s'agit d'une plate-forme open source qui transforme vos données brutes en de superbes tableaux de bord interactifs, facilitant ainsi la compréhension de ce qui se passe dans vos systèmes.

Grafana s'intègre à pratiquement toutes les sources de données : Prometheus, Elasticsearch, InfluxDB, AWS CloudWatch, etc.

C'est certainement l'un de ces outils que vous pouvez trouver dans presque toutes les organisations.

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8. LangGraph - Créer des agents IA avec des états

Si vous avez toujours souhaité une meilleure façon de gérer les agents IA avec des flux de travail complexes, LangGraph est la réponse. Il s'agit d'un cadre permettant de créer des agents d'IA dynamiques capables de gérer facilement des processus en plusieurs étapes, la prise de décision et la rétention du contexte.

Nous avons construit notre propre agent SWE dans LangGraph, qui a obtenu un score de 48,60 % sur le SWE-Bench, une référence pour tester l'efficacité des agents de codage d'IA.

Installez LangGraph.

pip install composio-core

Ajoutez des clés API pour Tavily et OpenAI aux variables d'environnement.

composio add github

Veuillez lire ceci pour comprendre le déroulement de l'exemple. Veuillez également consulter la documentation sur LangGraph pour plus d'informations.

Démarrez le référentiel LangGraph ⭐

9. Selenium - Cadre d'automatisation du navigateur

Tous les professionnels de la technologie sont confrontés à l'automatisation des navigateurs à un moment donné de leur carrière. De nombreuses entreprises s'appuient sur Selenium pour diverses tâches, notamment l'automatisation du Web, les tests et la récupération de contenu dynamique.

Selenium permet aux développeurs de contrôler facilement les navigateurs Web par programmation, leur permettant de simuler les interactions des utilisateurs telles que cliquer sur des boutons, remplir des formulaires et naviguer entre les pages

Il est disponible dans les langages de programmation.

Installez Selenium en Python avec pip.

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}
  ]
)

Vous devez installer Chrome Webdriver pour les navigateurs basés sur Chromium et Gecko Driver pour les navigateurs Firefox.

Voici un exemple d'utilisation de Selenium avec ChromeDriver :

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Explorez le référentiel Selenium ⭐

Merci d'avoir lu. Mentionnez tout autre outil que vous utilisez beaucoup sur votre lieu de travail.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!