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yaegi

Go 语言的纯解释器实现

YaegiGo解释器嵌入式解释器Go脚本Go插件Github开源项目

Yaegi 是一个纯 Go 实现的解释器，完全支持 Go 语言规范。它可用于执行 Go 脚本、插件，作为嵌入式解释器或交互式 shell。Yaegi 提供简洁的 API，适用于所有 Go 运行环境，允许访问 Go 和运行时资源，同时注重安全性。支持最新的两个 Go 主要版本，Yaegi 为开发者提供了灵活的 Go 语言解释执行能力。

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介绍相关项目
air - Go应用开发实时热重载工具 Air
AirGithubGo命令行工具实时重载开发工具开源项目
Air是一款专为Go应用开发设计的实时热重载工具。它能自动监控项目文件变化，实时编译并重启应用，提高开发效率。Air具有自定义构建命令、排除子目录、动态监控新目录等功能，并提供彩色日志输出。使用简单，在项目根目录运行Air命令即可，让开发者专注于代码编写。这个开源工具适用于Go语言开发者，特别是使用gin等框架的Web应用开发。
tygo - 从Golang源文件生成Typescript类型，保留注释并支持常量
GithubGolangTygoTypescript开源项目注释保留类型转换
Tygo是一个用来将Golang源文件转化为Typescript类型的工具，能够自动保留注释，识别常量，并支持非结构体类型表达。适用于基于Golang REST API的前端代码，全面支持Golang 1.18的泛型和结构体继承。用户可以通过CLI或库模式进行配置和使用，轻松完成类型转换。
gokrazy - 为Go程序打造的轻量级嵌入式操作系统和安全部署方案
GitHubGithubGo语言Raspberry Pigokrazy嵌入式系统开源项目
gokrazy是为Raspberry Pi和PC设计的嵌入式操作系统，通过移除非必要软件和使用内存安全语言来提高系统安全性。它允许Go开发者将应用部署为独立设备，简化了系统维护。项目提供SD卡镜像创建、固件管理等工具，为开发者提供安全高效的嵌入式开发环境。
gitea - 高效自托管Git服务平台 跨平台开源解决方案
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Gitea是一款功能强大的开源Git托管平台，专注于快速部署和易用性。支持Linux、macOS和Windows等多种操作系统，兼容x86、amd64、ARM和PowerPC架构。Gitea具备直观的界面、协作工具和API支持，便于团队进行代码管理、问题跟踪和代码审核。作为社区驱动项目，Gitea持续优化以适应开发者需求。
go-gh - Go语言库助力GitHub CLI扩展开发
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go-gh是一个为GitHub CLI扩展开发设计的Go语言模块集合。该库遵循GitHub CLI约定，提供仓库操作、API认证、终端功能判断等功能。它支持表格和Go模板输出，并可调用用户默认浏览器。go-gh简化了GitHub CLI扩展的开发流程，有助于提升开发效率。
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go-audit是一个用Go语言编写的Linux审计日志系统，旨在替代传统的auditd守护进程。它具有类型安全和高性能的特点，输出JSON格式日志，支持多种输出方式如syslog、本地文件和Graylog2等。通过netlink与Linux内核通信，go-audit提供了安全、快速和灵活的审计日志功能。
gin - 快速高效的Go语言Web开发框架
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Gin是一个基于Go语言的Web框架，具有高性能、零内存分配路由和简洁API等特点。它支持中间件、JSON验证、路由分组等功能，适合开发高效的Web应用。Gin提供多语言文档和丰富示例，方便开发者快速上手和学习。
gpt-go - GPT-Go: 用于与OpenAI GPT-4和GPT-3 API交互的Go语言客户端
GPT-3GPT-4GPT-GoGithubOpenAISDK开源项目
gpt-go项目是一个用于与OpenAI GPT-4和GPT-3 API交互的Go语言客户端SDK。它支持主要功能包括聊天完成功能、流式完成功能、文档搜索和图像生成。用户只需设置API密钥即可快速开始使用，并可以访问详尽的开发文档与使用示例。适合需要集成AI对话、文本生成及图像生成功能的开发工作。
awesome-go-cn - Go语言开发资源精选 框架库工具全面覆盖
GithubGoawesome-go开源库开源项目框架编程语言软件
该项目汇集了Go语言生态系统中的优质开发资源,包括主流框架、实用库和高效工具。内容涵盖人工智能、音频处理、身份验证、区块链、命令行、数据库、GUI等多个技术领域。资源保持定期更新,并提供中英双语文档支持。项目旨在为Go开发者提供全面的参考,助力提升开发效率。
lingoose - 一个模块化的Go AI/LLM应用框架
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LinGoose是一个为开发AI/LLM应用设计的Go语言框架，支持模块化和功能抽象。用户可以灵活选择和创建实现，并使用丰富的文档和快速入门指南，从零开始构建完整的AI/LLM应用。
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