node

本文介绍如何安装Node.js并使用supervisor简化开发流程。通过创建一个简单的HTTP服务器示例,展示了Node.js的基本用法,包括模块的导出和引入。此外还介绍了如何安装本地和全局依赖。

一、安装node

node -v

node -help

node -e console.log("hello world")

node 进行到REPL模式输入 -求值-输入-输出循环 javascript shell

二、安装supervisor,避免每次修改都要重启Node.js

1、npm install -g supervisor

2、项目文件在e:node

app.js

    var http=require("http")
    var server=http.createServer(function(req,res){
        console.log(req.url);
        res.writeHead(200,{'Content-type':'text/html'});
        res.write('<h1>Hello World 123</h1>');
        res.end('<hr />');
    })
    server.listen(5859);

console.log("HTTP server is listening at port 5859");

3、cmd到e:node目录下 启动supervisor app.js

模块开发

exports 对外公开的接口
require 从外部获取接口 e.g var http=requier("http")

exports:
hello.js

  function hello(){
        var name;
        this.setName=function(thyName){
            name=thyName;
        }
        this.sayHello=function(){
            console.log('hello  '+' '+name);
        }
    }
    //exports.hello=hello;
    module.exports=hello;

getHello.js

var hello=require('./hello');

var he=new hello();
he.setName('marico');
he.sayHello();

var he2=new hello();
he2.setName('yfc');
he2.sayHello();

包的安装
本地模式:npm install express express只会安装到此项目文件内 可以通过require获得使用
全局模式:npm install -g supervisor 全局会注册环境变量 不可以通过require获得使用

### 扣子智能体平台功能与使用说明 #### 平台概述 扣子Coze)是由字节跳动推出的一款面向终端用户的智能体开发平台[^3]。该平台支持用户通过零代码或低代码方式快速构建基于人工智能大模型的各种智能体应用,并能够将其部署至其他网站或者通过 API 集成到现有的系统中。 #### 快速搭建智能体 无论是具备还是缺乏编程基础的用户,都能够借助扣子平台迅速创建一个 AI 智能体。例如,可以参照一篇教程中的实例来学习如何打造一个解决日常生活问题的小助手[^1]。这不仅降低了技术门槛,还使得更多的人有机会参与到智能化工具的设计过程中去。 #### 插件系统的利用 为了进一步增强所建智能体的能力,在其技能配置环节可加入不同类型的插件。一旦添加成功,则可以在编写提示语句的时候直接调用这些插件,亦或是融入自动化流程里实现更复杂操作逻辑的目的[^2]。这种灵活运用外部资源的方法极大地拓宽了单个智能体所能覆盖的应用场景范围。 ```python # 示例:假设我们有一个简单的 Python 脚本用于模拟调用某个插件功能 def call_plugin(plugin_name, parameters): result = f"Plugin {plugin_name} called with params: {parameters}" return result example_call = call_plugin("weather", {"location": "Beijing"}) print(example_call) ``` 上述代码片段仅作为概念展示之用,实际情况下具体实现会依据官方文档指导完成。 #### 总结 综上所述,扣子智能体平台提供了便捷高效的途径让用户无需深厚编码背景即可打造出满足特定需求的AI解决方案;同时它开放性强允许接入第三方服务从而提升整体性能表现。
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