AI는 직업 환경을 바꾸고 있지만 미디어에서 묘사하는 방식과는 다릅니다. 우리는 그 어느 때보다 더 많은 문제 해결자가 필요합니다. 새로운 분야, 새로운 기술, 새로운 시장이 빠르게 등장하고 있습니다.
소프트웨어 개발자로서 시장에서 두각을 나타내려면 이 모든 새로운 것에 주목해야 합니다. 하지만 배울 내용을 찾는 것은 어려울 수 있습니다.
그래서 저는 귀하의 관련성을 유지하고 취업 가능성을 높이는 데 도움이 되는 유용한 도구 목록을 선별했습니다.
그래요. 가자.
AI 에이전트가 엄청난 인기를 끌 것이라는 점은 장담할 수 있습니다. 신제품은 전적으로 대리점을 통해 운영됩니다. 하지만 상담원이 실제로 능력을 갖추게 하려면 외부 앱에 연결해야 합니다.
AI 엔지니어링 에이전트를 만드는 경우 GitHub, Liner, Jira, Slack 등에 액세스해야 정말 유용합니다. 컴포지오가 이런 일을 합니다. 250개 이상의 앱을 연결하여 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다.
OAuth와 같은 인증을 관리하므로 중요한 기능을 구축할 수 있습니다.
이는 다양한 활동이 있는 신흥 시장입니다. 이것을 배우면 이력서가 즉시 더 멋질 것입니다.
Composio를 시작하는 것은 쉽습니다.
pip install composio-core
GitHub 통합을 추가하세요.
composio add github
Composio가 귀하를 대신하여 사용자 인증 및 승인을 처리합니다.
GitHub 통합을 사용하여 저장소에 별표를 표시하는 방법은 다음과 같습니다.
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}
]
)
이 Python 스크립트를 실행하여 에이전트를 사용하여 주어진 명령을 실행하세요.
Composio는 LangChain, LlamaIndex, CrewAi 등과 같은 유명 프레임워크와 작동합니다.
자세한 내용은 공식 문서를 참조하고 더 복잡한 예는 저장소의 예 섹션을 참조하세요.
Composio 저장소에 별표 표시 ⭐
어떤 능력으로든 Python을 작성한다면 이것은 필수입니다. 아마도 Python의 지저분한 패키지 관리 생태계를 위한 최고의 솔루션일 것입니다. pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv,twine,virtualenv 등을 대체하는 단일 도구입니다.
Rust로 작성되었으며 Python 버전을 관리하고, 애플리케이션을 설치하고, 화물과 같은 작업 공간을 가질 수 있으며, 가장 중요한 것은 pip보다 100배 빠릅니다.
시작하는 것은 쉽습니다.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
pip 사용
pip install uv
uv는 rye 또는 poetry와 유사한 잠금 파일, 작업 공간 등을 지원하여 프로젝트 종속성과 환경을 관리합니다.
$ 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!
시작하려면 프로젝트 문서를 참조하세요.
필요에 따라 Python 버전을 다운로드하세요.
pip install composio-core
현재 디렉터리에서 특정 Python 버전 사용:
composio add github
시작하려면 Python 설치 설명서를 참조하세요.
UV 저장소에 별표를 표시하세요 ⭐
아 이런! Python과 함께 사용한 최고의 도구 중 하나이며 Numpy, Sklearn 등과 함께 관련성을 유지하는 역할을 담당합니다.
Pydantic은 런타임 데이터 검증 및 힌트를 기반으로 한 구문 분석을 제공하여 Python의 유형 힌트를 새로운 수준으로 끌어올렸습니다. API 응답, 구성 파일 또는 복잡한 중첩 데이터를 처리하는 경우 Pydantic은 광범위한 상용구 코드 없이도 입력이 깔끔하고 잘 구조화되도록 보장합니다.
Javascript 생태계에서 비슷한 것을 원한다면 Zod를 탐색할 수 있습니다.
pip나 uv로 설치하세요.
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}
]
)
간단한 예를 들어보겠습니다.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Producer: 대기열에 메시지를 보냅니다.
pip install uv
소비자: 대기열에서 메시지를 수신합니다.
$ 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!
자세한 내용은 설명서를 확인하세요.
RabbitMQ 저장소 살펴보기 ⭐
앱의 안정성을 중요하게 생각한다면 Sentry는 필수입니다. 오류, 성능 문제, 애플리케이션 상태를 실시간으로 추적하기 위한 최고의 솔루션입니다. 웹, 모바일 또는 데스크톱용으로 구축하든 상관없이 Sentry는 원활하게 통합되어 더 빠르고 현명하게 디버깅할 수 있도록 도와줍니다.
상세한 스택 추적, 탐색경로, 사용자 컨텍스트를 통해 문제의 근본 원인을 찾아내는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다. 하지만 여기서 끝나지 않습니다. Sentry는 트랜잭션 추적 및 사용자 정의 지표와 같은 기능을 통해 앱 성능을 모니터링하는 데도 도움이 됩니다.
자세한 내용은 설명서를 확인하세요.
Sentry 저장소 살펴보기 ⭐
측정항목, 로그 또는 추적을 모니터링해야 하는 경우 Grafana가 가장 적합한 도구입니다. 원시 데이터를 멋진 대화형 대시보드로 변환하여 시스템에서 일어나는 일을 쉽게 이해할 수 있게 해주는 오픈 소스 플랫폼입니다.
Grafana는 Prometheus, Elasticsearch, InfluxDB, AWS CloudWatch 등 거의 모든 데이터 소스와 통합됩니다.
거의 모든 조직에서 찾을 수 있는 도구 중 하나입니다.
Sentry 저장소 살펴보기 ⭐
복잡한 워크플로로 AI 에이전트를 더 효과적으로 관리하고 싶다면 LangGraph가 답입니다. 이는 다단계 프로세스, 의사 결정 및 컨텍스트 보존을 쉽게 처리할 수 있는 상태 저장 AI 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크입니다.
LangGraph에 자체 SWE 에이전트를 구축했는데, AI 코딩 에이전트의 효능 테스트 벤치마크인 SWE-Bench에서 48.60%를 기록했습니다.
랭그래프를 설치하세요.
pip install composio-core
Tavily 및 OpenAI용 API 키를 환경 변수에 추가합니다.
composio add github
예제의 흐름을 이해하려면 이 내용을 읽어보시기 바랍니다. 또한 자세한 내용은 LangGraph 문서를 확인하시기 바랍니다.
LangGraph 저장소에 별표 표시 ⭐
모든 기술 전문가는 경력의 어느 시점에서 브라우저 자동화를 접하게 됩니다. 많은 기업들이 웹 자동화, 테스트, 동적 콘텐츠 스크랩 등 다양한 작업에 Selenium을 사용하고 있습니다.
Selenium을 사용하면 개발자가 프로그래밍 방식으로 웹 브라우저를 쉽게 제어할 수 있으므로 버튼 클릭, 양식 작성, 페이지 간 탐색 등의 사용자 상호 작용을 시뮬레이션할 수 있습니다.
프로그래밍 언어로 제공됩니다.
pip를 사용하여 Python에 Selenium을 설치합니다.
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 기반 브라우저용 Chrome Webdriver와 Firefox 브라우저용 Gecko Driver를 설치해야 합니다.
다음은 ChromeDriver와 함께 Selenium을 사용하는 예입니다.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Selenium 저장소 탐색 ⭐
읽어주셔서 감사합니다. 직장에서 자주 사용하는 다른 도구가 있으면 언급하세요.
위 내용은 5년 안에 꿈의 직업을 얻을 수 있는 ust-know 오픈 소스 도구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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