如果你是一名开发者，跟踪最佳开源工具是提高效率和交付有影响力作品的有效途径。
在这里，我整理了一份12款开源工具的清单，这些工具在现代软件开发的各个方面都是改变游戏规则的——从AI集成到应用程序构建。无论你是在开发数据驱动的软件、AI工具还是协作软件，这些都是你2025年不容错过的一些最酷的开源工具。
1. Taipy - 构建 Python 数据和 AI 的应用
Taipy是一個開源的Python庫，它可以帮助你構建與數據相關的AI網絡應用程序，包括由數據驅動的GUI和自動化的場景管理。
➕ 它为构建数据应用提供了完整的解决方案，大大节省了开发人员的时间，同时减少了复杂性。它结合了直观的GUI工具用于设计仪表板，并具有全面的场景管理功能，非常适合数据科学家和分析师使用。
主要特点:
- 无缝测试多个数据模拟结果。
- 使用Python完全自定义构建控制面板。
- 实时数据可视化功能
……
2. Composio - 只需一行代码即可访问超过150个工具，让操作更简单
对于希望构建AI应用程序的人来说，都知道实现复杂的自动化就像做噩梦一样。必须连接如GitHub、Jira、Notion、Discord等外部工具到你们的AI助手。
➕ Composio 让连接超过 150 款工具超级简单，从系统工具到 SaaS 应用程序，再到使用 AI 模型，实现智能自动化。
主要特点:
- 管理授权
- 90+ 工具 - 准备就绪，可连接
- 功能强大的RPA工具
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给这个仓库点个星⭐吧
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3. Postiz - 像专业人士一样，用AI安排您的帖子。
Postiz（Postiz），一个开源工具，帮助用户自动化并优化社交媒体帖子的安排。
它不仅提供了一种简便的方式来管理并调试API，还促进了团队合作并缩短了开发周期，使用起来非常方便。
主要特点:
- 最佳发布时间分析
- 标签生成
- 团队合作
给仓库点个星⭐（https://github.com/gitroomhq/postiz-app）
此处省略
4. LLMWare - 轻松部署和管理大规模语言模型，简单又方便
LLMWare 提供了在实际应用环境中集成、部署和监控管理大型语言模型所需的所有工具。
➕它让集成AI模型变得简单，让开发人员可以轻松打造出更智能的应用。它着重简化这些模型与用户数据的互动方式。
主要特点:
- 优化模型以适应资源有限的环境。
- 通过仪表板实时监控模型的性能。
- 通过简单的API快速部署模型。
{: .zoom "点击查看 LLMWare 图标"}
点击仓库加星⭐](https://github.com/llmware-ai/llmware)
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5. Copilot Kit - 只需几行代码，即可为您的项目添加AI辅助层。
Copilot Kit 是一个模块化的开发工具包，旨在帮助您将人工智能驱动的助手集成到应用或系统中。
➕ 它通过提供实时编码帮助来提高生产力，减少错误，加快开发速度。它利用开源AI来辅助编码，并提供实时帮助。
主要特点:
- 支持多种语言，以便进行最佳定制。
- 轻松集成 OpenAI 和其他大型语言模型。
- 提供详尽的文档，包括互动示例。
此处省略
6. Julep AI - 几分钟内就能搭建起可扩展的AI工作流
Julep 是一个简约而强大的框架工具，用于快速构建轻量级的 web 应用。
➕ 它通过提供质量监控来提高数据可靠性，使数据流程更加高效、更稳健。它提供用户友好的界面来管理和监控数据流程，并进行改进。
主要特点：
- 一个轻量级且高性能的路由系统。
- 内置支持RESTful API。
- 通过强大的插件生态系统实现可扩展架构。
此处省略了部分内容
7. Traceloop 实时追踪调试分布式应用程序。
Traceloop 是一个用于分布式应用的实时调试器，它提供清晰的数据流可视化。
它通过实时追踪程序而不干扰服务，帮助开发者更快地解决这些问题。它帮助你了解哪里出了问题，保持流程的实时性。
主要特点:
- 实时追踪分布式系统。
- 可视化数据交互，提供更好的洞察。
- 支持多云环境，增强灵活性和适应性。
{.click-图片查看}点击图片，查看。
8. Classiq - 可以轻松设计和模拟量子电路
Classiq简化了量子电路的设计，研究人员和开发人员可以轻松地进行量子操作的模拟。
➕ Python 开发者喜欢它与 Scikit-learn 和 TensorFlow 等库的强大集成。它使得开发者无需深入的量子知识就可以创建量子算法。从而帮助开发者在不精通量子知识的情况下设计量子算法。
主要特点:
- 直观的工具，用于设计量子电路。
- 与主流量子平台无缝集成，提供流畅的工作流程。
- 实时模拟与分析能力。
9. ToolJet- 轻松构建自定义业务应用，更快！
ToolJet 是一个开源的低代码平台，可以帮助你创建各种业务应用程序，支持多种数据库和 API 接口。
➕ 它能够快速开发内部工具，无需编写大量代码，非常适合非开发人员使用。它能够与各种数据源集成，并提供可视化构建器，无需从头开始编码即可创建界面。
主要特点:
- 拖放构建器，快速构建用户界面。
- 集成外部 API，以增强功能。
- 基于角色的访问控制，方便用户管理。
10. Keep- 大规模警报/事件管理的瑞士军刀
Keep 提供安全的方式来管理现代应用的密钥及配置信息。
➕ 它确保关键警报永远不会被错过，从而加快事故响应速度，提升团队合作。它通过整合各种服务，确保你永远不会错过任何关键通知。
关键特性:
- 强大的加密保护敏感数据。
- 与流行的云平台无缝集成。
- 配置的版本控制和审计功能。
11. Digger- 一个快速部署云端架构的工具，使用简化的 IaC。
Digger 简化了基础设施即代码的工作流程，快速部署云资源，让云资源部署变得简单快捷。
➕ 它简化了基础架构部署的流程，减少了手动操作，并加速了CI/CD流程。它支持开箱即用的主要云提供商，与它们兼容。
关键特性:
- 用于基础设施自动化的Terraform集成。
- 预设的常见场景模板。
- 适用于团队部署的合作工具。
12. Skyvern- 使用 LLMs 和视觉技术自动化基于浏览器的任务流程
Skyvern 使用大规模语言模型（LLM）和计算机视觉自动化基于浏览器的工作流。它提供了一个简单易用的API接口，可以全面自动化大量网站上的手动任务，取代脆弱或不可靠的自动化工具。
它不仅依赖于提示，还利用计算机视觉和大模型来实时解析视口中的元素，制定交互计划并进行互动。
主要特点:
- 自动从网页提取数据。
- 使用AI定制工作流程。
- 与无头浏览器集成以扩展规模。
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这12个工具适合各种需求，无论你是在做AI集成、应用程序开发还是工作流程自动化。你用过哪些工具，或者有哪些工具让你期待尝试？大家可以在评论区继续交流，分享一下你们的想法吧！
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