01.Bolt.diy

一句话生成全栈应用（开源版 Bolt.new）

你可能听说过 V0.dev 或 Bolt.new，那种“输入一句话，直接生成完整网页应用”的体验确实震撼。但高昂的订阅费和闭源限制让人望而却步。

Bolt.diy 就是为了打破这个局面而生的。它是 Bolt.new 的开源平替，让你在本地也能体验“提示词编程”的快乐。

它不仅仅是生成代码，它在浏览器里跑了一个完整的 WebContainer。这意味着你可以直接在网页上安装 npm 包、运行 Node.js 服务器，实时预览修改结果。

主要功能：

① 全模型支持： 不想花钱？支持通过 Ollama 调用本地 DeepSeek、Llama 3；想更强？支持接入 OpenAI、Anthropic 等 API；

② 所见即所得： 左边提要求，右边立马出页面，支持 React、Vue、Svelte 等主流框架；

③ 完全控制： 生成的代码可以直接下载，项目完全掌握在自己手里；

④ Docker 部署： 提供 Docker 镜像，一键部署在自己的服务器上，打造私有的开发助手。

不管是做原型验证，还是快速搭建后台面板，它都是绝对的效率神器。

开源地址： https://github.com/stackblitz-labs/bolt.diy

02.Browser Use

让 AI 替你操控浏览器

现在的大模型很聪明，但它们通常被困在对话框里。如果 AI 能长出“手”和“眼睛”，直接去操作浏览器，帮我订票、填表、查数据，那该多好？

Browser Use 就是目前 GitHub 上最火的实现这一愿景的库。它能让 AI 像人类一样浏览网页。

它基于 LangChain 和 Playwright，通过视觉大模型（Vision LLM）来“看”网页，然后自动规划行动。你只需要给它一个指令，比如“帮我查一下明天飞往东京最便宜的机票并添加到购物车”，它就会自己去操作。

主要功能：

① 视觉操控： 利用 GPT-4o 或其他多模态模型识别网页元素，点击准确率极高；

② 自动抗干扰： 能够处理弹窗、Cookie 确认框等常见的网页干扰；

③ 多标签页管理： 支持同时打开多个页面进行比对和操作；

④ 简单易用： 几行 Python 代码就能启动一个能上网的 Agent。

想象一下，把繁琐的重复性网页操作交给它，这才是真正的自动化。

开源地址： https://github.com/browser-use/browser-use

03.Crawl4AI

专为 LLM 设计的爬虫

做过 RAG（检索增强生成）或者训练过模型的都知道，网页上的数据虽然多，但格式乱七八糟（广告、侧边栏、弹窗），直接喂给大模型效果很差。

Crawl4AI 就是专为 LLM 时代设计的爬虫工具。它的目标只有一个：把乱七八糟的网页，变成大模型最爱吃的 Markdown 格式。

它的速度极快，且内置了强大的清洗逻辑。不需要复杂的配置，就能抓取高质量的数据。

主要功能：

① LLM 友好： 输出干净、结构化的 Markdown 或 JSON，直接就能丢进向量数据库；

② 免费且开源： 相比 FireCrawl 等收费服务，Crawl4AI 完全开源免费；

③ 反爬攻坚： 能够模拟真实浏览器行为，处理动态加载（JS）页面，甚至能绕过部分反爬策略；

④ 极速提取： 支持提取页面中的元数据、链接、媒体资源，还能自动去除页眉页脚等噪音。

如果你在做 AI 应用开发，需要从网上抓取数据作为知识库，这个库绝对是首选。

开源地址： https://github.com/unclecode/crawl4ai

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💡 总结

• 开发想偷懒？ 用 Bolt.diy，一句话生成应用。

• 操作想托管？ 用 Browser Use，让 AI 替你上网。

• 数据要清洗？ 用 Crawl4AI，专为 LLM 喂饭。

这三个项目代表了 2025 年开源界的最新趋势：AI 正在从“生成内容”转向“执行任务”。

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