全栈开源项目，帮助您成为 AI 开发人员（Python、JavaScript、AI）
想知道建立强大的开发人员职业生涯的好方法吗？学习 Python、JavaScript 和 AI。这三项技能协同工作，构建出色的应用程序。如果你掌握了它们，你不仅仅是在找工作，你是在建立一个持久的职业生涯。
科技行业的变化：
网站和应用程序不再简单。人们想要智能、交互式和个性化的体验。这就是为什么一起学习 Python、JavaScript 和 AI 如此重要的原因。
Python 非常适合构建应用程序的“幕后”部分，也是 AI 的首选，因为它有许多有用的工具。
JavaScript 使网站看起来不错且易于使用。它也可以用于后端（带有 Node.js），这有助于构建整个应用程序。
人工智能 （AI） 是一件非常重要的事情。它不再只是为专家服务的。AI 正在被添加到各种应用程序中。想想智能建议（如购物网站上）、预测可能发生的情况的工具或有用的自动化助手。AI 正在改变软件的功能。
为什么学习 Fullstack AI 对您的职业生涯有帮助：
可以将 Python 用于后端，将 JavaScript 用于前端，并添加 AI 功能的开发人员正在构建未来。当您学习构建全栈 AI 应用程序时：
您可以构建新的和令人兴奋的东西：您将能够创建不仅有用而且智能的应用程序，并且可以以新的方式解决棘手的问题。
您将有更多工作选择：许多不同的行业都需要这些技能——从大型科技公司和新初创公司到医疗保健和金融等领域。他们都想使用 AI。
您将成为有价值的团队成员：随着 AI 变得越来越普遍，知道如何在应用程序中使用它的人将受到很高的需求。这不仅仅是为了更好的薪水;这是关于成为一个重要且不断发展的领域的首选人。
这 6 个项目将为您提供构建使用 AI 的全栈应用程序的实际练习。它们是创建投资组合的好方法，向公司展示您可以构建他们正在寻找的智能应用程序。
1. 恢复匹配器
Resume Matcher 是一种工具，旨在帮助求职者针对特定职位描述优化简历。它会分析工作细节和您的简历，突出显示关键字匹配和需要改进的领域。这可以帮助您有效地定制您的申请，以增加您获得面试的机会。
技术栈：Python、Next、FastAPI、Vector Matching、Docker、TypeScript 的 Python 和 Next、FastAPI、Vector Matching、Docker、TypeScript 的 Vector Matching
您将学到什么：用于文本分析和关键字提取的实用 AI，使用 Python （FastAPI） 和 TypeScript （NextJS） 构建 Web 应用程序，简历优化策略，以及使用 Docker 进行容器化以进行部署。
试试 Resume Matcher：https://github.com/srbhr/Resume-Matcher
2. 张开手
OpenHands 是一个专注于创建一个开源的、人工智能驱动的代理的项目，它可以像人类一样理解和执行计算机上的复杂任务。它旨在使用自然语言控制您的计算机、与应用程序交互并执行作。该项目处于构建可作 GUI 的 AI 助手的最前沿。
技术栈：Python、PyTorch、LangChain、计算机视觉库（例如 OpenCV）、各种作系统交互库。您将学到什么：如何构建能够实现 UI 自动化的 AI 代理、用于屏幕理解的高级计算机视觉技术、集成大型语言模型 （LLM） 以进行任务解释，以及通过 AI 进行人机交互的复杂性。
试试 OpenHands：https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
3. 代理seek （Agent Seek）
AgenticSeek 旨在提供超越传统关键字匹配的强大、AI 驱动的搜索体验。它可能会使用 AI 代理来更深入地了解用户意图，从多个来源收集信息并综合答案。该项目探索智能信息检索的未来。
技术栈：Python、大型语言模型 （LLM）、矢量数据库、Web 抓取库、JavaScript。
您将学到什么：构建 AI 驱动的搜索系统，与 LLM 合作进行查询理解和答案生成，利用向量数据库进行语义搜索，以及从不同 Web 源收集信息的技术。
试用 AgenticSeek：https://github.com/Fosowl/agenticSeek
4. 浏览器使用
浏览器使用似乎是一个专注于使 AI 代理或自动化系统能够以编程方式与 Web 浏览器交互和控制的项目。这可能涉及自动化 Web 测试、数据提取甚至 AI 驱动的 Web 导航等任务。这是为了让 AI 能够像人类一样 “使用” 浏览器。
技术栈：JavaScript/TypeScript（可能使用 Puppeteer 或 Playwright 等库）、Python（用于 AI 代理集成），可能使用 LLM 进行指令跟踪。
您将学到什么：浏览器自动化技术、从动态网站中提取 Web 抓取和数据、如何为 AI 代理构建与 Web 环境交互的界面，以及可能集成 AI 以实现更智能的浏览器任务。
试试 browser-use：https://github.com/browser-use/browser-use
5. 途径
Pathway 是一个功能强大的 Python 框架，用于构建实时数据处理管道，尤其是机器学习和 AI 应用程序。它使您能够轻松定义、部署和管理复杂的数据工作流，这些工作流可以对流数据做出反应，使其成为需要即时洞察的应用程序的理想选择。Pathway 简化了事件驱动型 AI 系统的开发。
技术栈：Python（与 Kafka、Redpanda、Debezium 和各种数据库/存储系统集成）。
您将学到什么：实时数据处理概念，为 ML/AI 构建可扩展的数据管道，使用流数据源，以及为响应式 AI 应用程序开发事件驱动型架构。
试试 Pathway：https://github.com/pathwaycom/pathway
🌟 GitHub 上的 Pathway
6. FlowiseAI
FlowiseAI 是一种低代码/无代码工具，使用户能够使用可视化拖放界面构建和自定义大型语言模型 （LLM） 应用程序。它简化了创建聊天机器人、问答系统和其他 LLM 支持的工具的过程。这使得 LLM 应用程序开发可供更广泛的受众使用。
技术栈：Node.js、React、JavaScript、TypeScript、LangChain 中。
您将学到什么：如何快速构建 LLM 应用程序原型和构建、AI 的可视化编程概念、集成各种 LLM 工具和 API，以及了解低代码 AI 平台的架构。
试用 FlowiseAI：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
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