本週的 GitHub Trending 非常給力，一是解決了 Rust 的學習問題，提供了一個全面的教學課程；二是提供了多個高效能工具，比如，為 PWA 而生的 atrilabs-engine，部署方便，前後端同學都可以用；效能是其他 Python linter 10+ 倍的 Ruff；以及解決環境變數加密問題的 infisical，解決 Helm 視覺化及版本回滾問題的 helm-dashboard 都提升了效率。
以下內容摘錄自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 熱帖（簡稱 HN 熱帖），選項標準：新發布 | 實用 | 有趣，根據專案 release 時間分類，釋出時間不超過 14 day 的專案會標註 New，無該標誌則說明專案 release 超過半月。由於本文篇幅有限，還有部分專案未能在本文展示，望周知 ?
- 本文目錄
- 1. 本週特推
- 1.1 4 天喜提 Rust：comprehensive-rust
- 1.2 看得見的 Helm：helm-dashboard
- 2. GitHub Trending 周榜
- 2.1 高效能 linter：ruff
- 2.2 為 PWA 而生：atrilabs-engine
- 2.3 開箱即用後臺系統：vue-pure-admin
- 2.4 加密工具：infisical
- 2.5 多語言程式碼生成器：CodeGeeX
- 3. 往期回顧
- 1. 本週特推
1. 本週特推
1.1 4 天喜提 Rust：comprehensive-rust
主語言：Rust
New Google Android 團隊開設的為期 4 天的 Rust 綜合學習教程，從基礎語法學習，再進階到泛型和錯誤處理，甚至最後一天還是一個 Android 教學內容。
1.2 看得見的 Helm：helm-dashboard
主語言：Golang、JavaScript
New helm-dashboard 提供了 UI 驅動的方式來檢視已安裝的 Helm 圖表，檢視它們的歷史修訂版本以及 K8s 資源。你可以簡單地透過 Web 介面就能回滾到指定版本。此外，它還整合了主流的問題掃描工具，支援快速在多個叢集間切換。
2. GitHub Trending 周榜
2.1 高效能 linter：ruff
本週 star 增長數：600+，主語言：Rust
Rust 編寫的 Python linter，從下圖的效能對比中可以看出 Ruff 的效能是其他工具的幾十倍。不同於傳統的 linter，Ruff 還支援程式碼轉換，能升級型別註釋、重寫類定義、對 import 進行排序等等。部分特性如下：
- 速度快，是現存 linter 的 10~100 倍
- 透過
pip安裝 - 相容 Python3.11
- 支援 pyproject.toml
- 內建快取，避免重分析未變更的檔案
- 自動校正，用於自動糾正錯誤，比如：自動刪除未使用的 import
- 幾乎與內建的 Flake8 規則集相同
- 原生重實現了 Flask8 外掛
GitHub 地址→https://github.com/charliermarsh/ruff
2.2 為 PWA 而生：atrilabs-engine
本週 star 增長數：900+，主語言：TypeScript
全棧 Web 開發框架，為 PWA 而生：
- 前端開發：可透過編寫 React 程式碼或者視覺化編輯器來提高生產效率
- 後端開發：目前 atrilabs-engine 支援 Python，對 Node.js 的支援在開發中
- 部署支援：CLI 提供了豐富的選項，你可以使用 GitHub Pages 或者 AWS 來部署
2.3 開箱即用後臺系統：vue-pure-admin
本週 star 增長數：700+，主語言：TypeScript
vue-pure-admin 是一款開源免費且開箱即用的中後臺管理系統模版。使用了最新的 Vue3、Vite、Element-Plus、TypeScript、Pinia、Tailwindcss 等主流技術開發。
2.4 加密工具：infisical
本週 star 增長數：950+，主語言：TypeScript
端到端的加密工具，可用於團隊在開發工作流和基礎裝置上管理及同步環境變數。它設計得非常輕巧，只需要幾分鐘就能啟動。目前，支援儀表盤、pull 和 inject 用的 CLI、資料自託管、控制環境變數許可權（個人/共享）、整合 CI/CD。
GitHub 地址→https://github.com/Infisical/infisical
2.5 多語言程式碼生成器：CodeGeeX
本週 star 增長數：550+，主語言：Rust
CodeGeeX 是一個具有 130 億引數的多程式語言程式碼生成預訓練模型。CodeGeeX 採用華為 MindSpore 框架實現，在鵬城實驗室 “鵬城雲腦 II” 中的 192 個節點（共 1536 個國產昇騰 910 AI 處理器）上訓練而成。特性：
- 高精度程式碼生成：支援生成 Python、C++、Java、JavaScript 和 Go 等多種主流程式語言的程式碼，在 HumanEval-X 程式碼生成任務上取得 47%~60% 求解率
- 跨語言程式碼翻譯：支援程式碼片段在不同程式語言間進行自動翻譯轉換
- 自動程式設計外掛：CodeGeeX 外掛現已上架 VSCode 外掛市場
GitHub 地址→https://github.com/THUDM/CodeGeeX
3. 往期回顧
往期回顧：
以上為 2022 年第 51 個工作周的 GitHub Trending ?如果你 Pick 其他好玩、實用的 GitHub 專案，記得來 HelloGitHub issue 區和我們分享下喲 ?
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