🤓 2025 年值得关注的 12 个开源存储库，助您成为终极开发者

如果您是开发人员，那么掌握最新的最佳开源工具是提高生产力和交付有影响力的项目的可靠方法。

 
在这里，我整理了 12 个开源工具，它们将改变现代软件开发的各个方面——从 AI 集成到应用程序构建。无论您开发的是数据驱动的应用程序、AI 工具还是协作软件，这些都是您在 2025 年应该探索的一些最激动人心的工具。

1. Taipy——构建 Python 数据和 AI Web 应用程序

 
Taipy 是一个开源 Python 库，可帮助您构建 AI 和数据 Web 应用程序（包括数据驱动的 GUI）并自动化场景管理。

➕ 它提供了构建数据应用程序的完整解决方案，可显著节省开发人员的时间并降低复杂性。它结合了直观的 GUI 工具（用于设计仪表板）和全面的场景管理功能，非常适合数据科学家和分析师。

 
主要特点：

• 无缝测试多个数据模拟。
• 完全用 Python 构建完全可定制的仪表板。
• 实时数据可视化

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2. Composio - 一行代码即可访问 150 多种工具

 
对于那些致力于构建 AI 应用程序的人来说，您知道实现复杂的自动化是一场噩梦。您必须成功地将 GitHub、Jira、Notion、Discord 等外部​​工具连接到您的 AI 代理。

➕ Composio 可以非常轻松地连接 150 多种工具，从系统工具到 SaaS 应用程序和带有 AI 模型的应用程序，以实现代理自动化。

 
主要特点：

• 托管身份验证
• 90+ 款工具 - 随时连接
• 强大的 RPA 工具

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3. Postiz——使用 AI 像专业人士一样安排您的帖子。

 
Postiz 是一个用于自动化和优化社交媒体帖子安排的开源工具。

➕ 它提供了一种直接管理和调试 API 的方法，从而改善协作并缩短开发时间。它提供了一个集中式平台，可轻松管理和调试 API。

 
主要特点：

• 最佳时序分析
• 标签生成
• 团队协作

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4. LLMWare——轻松部署和管理大型语言模型

 
LLMWare 提供了在生产环境中集成、部署和监控大型语言模型所需的工具。

➕ 它简化了 AI 模型的集成，使开发人员能够以最小的努力创建更智能的应用程序。它专注于简化这些模型与用户数据的交互方式。

 
主要特点：

• 针对资源有限的环境优化模型。
• 利用仪表板实时监控模型性能。
• 使用简单的 API 快速实现模型。

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5. Copilot Kit——只需几行代码即可为您的项目添加一层 AI 辅助。

 
Copilot Kit 是一款模块化开发套件，旨在将 AI 助手集成到您的应用程序或系统中。

➕ 通过提供实时编码建议、减少错误并加快开发速度来提高生产力。它利用开放的 AI 模型来辅助编码并提供实时建议

 
主要特点：

• 多语言支持，实现最佳定制。
• 轻松与 OpenAI 和其他大型语言模型集成。
• 包含交互式示例的综合文档。

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6. Julep AI——几分钟内构建可扩展的 AI 工作流程

 
Julep 是一个简约但功能强大的框架，用于构建快速、轻量级的 Web 应用程序。

➕ 通过提供质量监控来提高数据可靠性，使数据工作流程更加高效和稳健。它提供了一个用户友好的界面来管理、监控和改进数据工作流程。

 
主要特点：

• 轻量级且高性能的路由系统。
• 内置对 RESTful API 的支持。
• 通过强大的插件生态系统实现可扩展的架构。

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7. Traceloop——实时调试分布式应用程序。

 
Traceloop 是一个用于分布式应用程序的实时调试工具，提供清晰的数据流可视化。

➕ 它通过提供实时跟踪功能，在不中断服务的情况下帮助开发人员更快地解决问题。它实时跟踪流程，帮助您在不中断服务的情况下了解问题所在。

 
主要特点：

• 分布式系统的实时跟踪。
• 可视化数据交互以获得更好的洞察力。
• 支持多种云环境以实现灵活性。

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8. Classiq——轻松设计和模拟量子电路

 
Classiq 简化了量子电路设计，使研究人员和开发人员能够模拟量子操作。

➕ Python 开发者非常欣赏它与 Scikit-learn 和 TensorFlow 等库的强大集成。它简化了量子计算，使开发者无需深厚的专业知识即可创建量子算法。它可以帮助开发者设计量子算法，而无需深厚的量子专业知识。

 
主要特点：

• 用于设计量子电路的直观工具。
• 与主要量子平台集成，实现无缝工作流程。
• 实时模拟和分析能力。

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9. ToolJet - 快速构建自定义业务应用程序

 
ToolJet 是一个用于创建商业应用程序的开源低代码平台，兼容各种数据库和 API。

➕ 它支持快速开发内部工具，无需大量编码，非常适合非开发人员使用。它集成了不同的数据源，并提供可视化构建器，无需从头开始编写代码即可创建界面。

 
主要特点：

• 拖放构建器可快速创建 UI。
• API 与外部 API 集成以扩展功能。
• 基于角色的用户管理访问控制

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10. Keep——大规模管理警报/事件的瑞士军刀

 
Keep 为现代应用程序提供了一种安全的方式来管理秘密和配置。

➕ 确保关键警报不被遗漏，从而缩短事件响应时间并提升团队协调能力。它通过与各种服务集成，帮助您确保不错过关键通知。

 
主要特点：

• 对敏感数据进行强大的加密。
• 与流行的云平台集成。
• 配置的版本控制和审计。

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11. Digger——通过简化的 IaC 快速部署云基础设施。

 
Digger 简化了基础设施即代码工作流程，实现了快速的云资源部署。

➕ 简化了基础设施部署，减少了手动任务，并加快了 CI/CD 流程。它与主流云提供商提供开箱即用的兼容性。

 
主要特点：

• Terraform 集成，实现基础设施自动化。
• 针对常见用例的预配置模板。
• 用于基于团队部署的协作工具。

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12. Skyvern - 使用 LLM 和视觉技术实现基于浏览器的工作流程自动化

 
Skyvern 使用 LLM 和计算机视觉实现基于浏览器的工作流程自动化。它提供了一个简单的 API 端点，可完全自动化大量网站上的手动工作流程，从而取代脆弱或不可靠的自动化解决方案。

➕ 它依赖于计算机视觉和 LLM 之外的提示来实时解析视口中的项目，创建交互计划并与它们进行交互。

 
主要特点：

• 从网页自动提取数据。
• 使用 AI 可定制的工作流程。
• 与无头浏览器集成以实现扩展。

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无论您专注于 AI 集成、应用程序开发还是工作流自动化，这 12 款工具都能满足您的需求。您使用过哪些工具，或者哪些工具让您跃跃欲试？欢迎在评论区留言，让我们继续讨论！

💭通过贡献这些工具并将其集成到您的项目中，您不仅可以提高自己的技能，还可以支持推动我们行业不断进步的充满活力的开源社区。