DEV Community: GokuScraper悟空爬虫

靠2M 的 Via 浏览器，独立开发者如何年入千万？

GokuScraper悟空爬虫 — Sat, 25 Apr 2026 12:36:03 +0000

靠2M 的 Via 浏览器，独立开发者如何年入千万？

大家好，我是彪哥。今天我们深度拆解一下Via 浏览器。

1.Via浏览器怎么火的？

说白了，Via 能火，全靠“同行衬托”。

你看看现在手机里的那些浏览器，一个个胖得跟什么似的。比如百度、360 这些，名义上叫浏览器，

实际上恨不得把新闻、直播、短视频、天气预报全塞进去。你本来只想搜个东西，结果一开屏先给你看五秒广告，

再给你推一堆标题党新闻，这哪是浏览器啊？简直就是“牛皮癣广告大本营”。

Via 走红，就靠这三点：

第一，够瘦。别的浏览器动不动就一两百兆（MB），Via 只有2M多。

第二，够白。进去之后就是一个搜索框，没广告、没新闻、没那些乱七八糟的推送。

第三，好用。谷歌 Chrome 确实好，但在国内用着憋屈啊。没法同步、连不上网，很多功能都成了摆设。

2.开发者是谁？

我们通过网上搜索，可以很容易的去查出来他这个github上发布的仓库。

这是开发者的github主页。

通过他的博客，我们也可以看出来，这个项目应该是在18年甚至更早启动的。

我们通过悟空Github采集器来分析一下这个开发者，

粉丝数408，账号创建于16年，到今天已经十年了，最后活跃时间是24年，已经一年没有上线了。

它的主要的技术战是java，kotlin，主要看来是主要做安卓开发的。

star最多的项目就是他这个Via浏览器，一共有3712个star，同时其他的项目也没有超过200颗星的，第二高的项目也只有129颗星。

他上架应用商店用的公司马甲是上海知为网络科技有限公司，通过相关查询可以发现，

公司法人和他的Github用户名高度重合,看来是他自己开的公司，员工就他一个人，看来确实是一个独立开发者。

3. 为啥“不开源”却有 GitHub 仓库？

如果你去看 tuyafeng/Via 的 README，

第一句话就是：“Via is a simple browser, and this repository is set for localization.”（Via 是一款简单的浏览器，本仓库仅用于本地化/翻译）。

你点开 app/src/main/res 目录，里面全是各种语言的 strings.xml。

开发者（tuyafeng，也就是大名鼎鼎的 Van）很聪明。他虽然不公开浏览器的核心代码，

但他希望 Via 能走向全球。通过在 GitHub 建立一个公开的翻译仓库，全世界的志愿者就能免费帮他把浏览器翻译成俄语、德语、法语等几十种语言。

在commit记录里，我看到一个疯狂提交翻译记录的小伙，

就是这个疯狂刷屏的 solokot ，他不是“维护者”，而是一个“翻译劳模”。

他其实是一个俄罗斯志愿者。可能他觉得 Via 在俄罗斯好用，但翻译不够地道，于是他就成了义务的“俄语区产品经理”。

这种小众工具的海外市场，往往就靠那么几个热心的“带路党”。

他每隔几天更新一下俄语翻译，看起来就像他在维护整个项目一样，其实他只是在修补那些 xml 里的字符。

如果去请专业的翻译公司，几十种语言的维护费用每年也要不少钱。

而且社区翻译的比翻译公司更懂“术语”，更接地气。

开发者只需要定期把这些 strings.xml 抓取下来，塞进他那个闭源的 APK 里打包就行了。核心逻辑稳稳地锁在私有仓库里，谁也看不见。

这种“半开半闭”的模式在很多项目里非常流行：

核心代码闭源（保住饭碗）+ 翻译资源开源（利用群众）= 极低的维护成本 + 极高的全球覆盖率。

所以，那个 tuyafeng/Via 仓库其实就是个“外包翻译部”。

4.收入来源

Via 界面干净得连个开屏广告都没有，那开发者靠什么吃饭？用爱发电吗？

当然不是。

在互联网，只要你卡住了“流量入口”，钱会自动来找你。Via 的赚钱手法非常克制，但极其高效，主要靠下面几个：

第一招：搜索引擎的“暗扣”分成（也就是渠道号）

咱们搞技术的，随便抓个包或者看一眼浏览器地址栏就明白了。你打开 Via，随便用百度搜个词，注意看它跳转后的链接后缀，

里面必定藏着一串代码，比如：from=1022282z。

这就是传说中的“回扣 ID”！在行话里，这叫渠道号（Channel ID），说白了就是 Via 专属的“收款码”。

当你按下搜索的那一瞬间，百度的后台就已经记账了：“噢，这条流量是 Via 给我送过来的。”

只要你后续点了搜索结果里的任何广告，百度就会把赚到的广告费按比例分给 Via 的开发者。

除了百度，Via 列表里内置的其他搜索引擎（比如必应、神马），也全都有类似的专属 ID。你每一次日常搜索，其实都在悄悄帮开发者打工。

第二招：“默认搜索”的竞价排名

不知道老用户记不记得，有一段时间，你刚下载完 Via，它的默认搜索引擎竟然是“搜狗”，你想用百度还得自己进设置里手动切换。

这符合常理吗？

当然不符合。在国内，百度的搜索体验毫无疑问是第一梯队。那为什么开发者非要强推搜狗？

商业逻辑非常简单粗暴：那段时间搜狗给的钱多啊！对于浏览器来说，“默认设置”就是最贵的黄金地段。

大部分小白用户是懒得改设置的，默认是谁就用谁。所以，谁给的点击分成高，或者谁给的买断费多，谁就能坐上“默认引擎”的龙椅。

第三招：隐蔽的赞助商坑位（AI 搜索广告费）

咱们再仔细看看现在的 Via 首页，搜索框底下是不是凭空多出来一个叫“秘塔AI”的玩意儿？

咱们平心而论，用 Via 的用户有几个人会用这个东西？

基本没人用。

那作为一个极其克制、主打极简的独立开发者，为什么要把这个冷门功能塞进寸土寸金的首页？

真相只有一个：人家给足了广告费。现在的 AI 公司都在疯狂烧钱买流量，而 Via 手里握着几百万高密度的极客和年轻用户，这正是 AI 公司最眼馋的精准受众。

放一个链接在那，每个月稳稳收一笔坑位费，何乐而不为？

但是我要总结一下：

他没有做那种恶心的弹窗广告，也没有去偷用户的隐私。他只是老老实实做了一个好用的工具，然后“优雅地”把用户正常搜索产生的流量，卖给了大厂。

这叫站着把钱挣了。

5.有竞品吗？

X 浏览器是 Via 浏览器的直接竞品，同样是一款火爆的轻量级浏览器。

两者各平台下载量、用户体量、核心功能高度相近，安装包甚至比 Via 还要小，仅 2 兆，也由独立开发者个人维护，界面设计更偏现代。

二者商业模式基本一致：依靠标签页生态 + 搜索引擎流量分成变现。

2020 年，X 浏览器曾被优酷起诉，对方索赔 100 万元，最终判决赔偿 20 万元。起诉理由是产品主打强力广告拦截，直接损害了视频平台的广告核心收益。

能被优酷这类巨头针对性起诉索赔，本身就足以证明，轻量小众浏览器的流量规模，早已触及大厂的利益边界。

6.所以Via一年能挣多少？

既然把赚钱的暗线扒出来了，咱们就用大白话硬核推算一下。

我去七麦数据看了一眼，Via 在国内各大安卓应用商店的累计下载量破了 1 亿（没算国外的 Google Play），国内 iOS 下载量在 150 万左右。

工具类 App 的累计下载量往往存在“虚胖”，而且 Via 的用户多是懂技术的老哥，很多不点广告。

所以，我们不能瞎猜，得按照移动端的流量变现公式，做一个“推算”：

目前主流就两种结算赚钱模式：第一种是单次有效点击CPC，用户搜完东西，点击带广告标识的链接，百度就会给渠道商结算佣金，

普通关键词单次点击分成在0.1元到0.8元不等，贷款、医美这类高利润关键词，单价还会更高；

第二种是千次展示CPM，按搜索请求量直接结账，每一千次有效搜索，平台直接给结算固定收益。

总收益 ≈ 活跃用户(MAU) × 日均搜索频次 × 广告点击率(CTR) × 点击单价(CPC) × 365天

咱们不搞那种一个月赚大几百万的虚假忽悠，结合行业里真实的搜索分成单价（一次有效点击大约 0.1 到 0.3 元），

咱们分三个剧本来盘盘这位独立开发者的账本：

保守剧本：一年小几百万

假设留下来的高频搜索月活只有 100 万，而且大家都极度讨厌广告，点击率（CTR）低到只有 1%。每天每个人只搜 2 次，单价按最低的 0.2 元算。

算下来每天的保底搜索佣金大概在 4000 块钱左右。一年下来就是 140 多万。再加上一些导航栏和书签的预设坑位费，一年小几百万是兜底的。

常规剧本：一年大几百万

按照 1 亿的下载基本盘，咱们按 200 万的搜索月活来算。每天搜 3 次，点击率稍微正常点来到 1.5%，单价 0.25 元。算下来每天光是百度的搜索分成就有两万多。加上默认搜索引擎偶尔切换（比如以前默认搜狗，肯定是当时搜狗给的价码高），一年稳定营收大几百万，非常合理。

屌炸天剧本：年入千万以上

如果算上 Via 走向海外市场的底气呢？海外用户默认走的是 Google 搜索，老外那边的广告点击单价（美刀）比国内高得多。再叠加上搜索框下面“秘塔 AI”这种实打实收了费用的赞助坑位。国内外两开花，整体年净利润突破 1000 万以上，也不是很遥远。

7. 总结：给独立开发者的启示

很多干技术的兄弟，一头扎进代码里，总想着搞个颠覆行业的宏大架构，或者天天焦虑怎么去追赶外面那些吹上天的“AI 时代大风口”。

但 Via 浏览器这个案例，恰恰给我们上了一课。

真正的独立和自由，往往不需要多么高深莫测的革命性技术。

它靠的是从“第一性原理”出发，看透大厂的弱点。

大厂的浏览器为了向资本交差，为了财报好看，必须疯狂塞垃圾、搞臃肿；那咱们就反其道而行之，做极致的极简。

核心逻辑就三条：

控制成本到极致： 只有 2M 的包体，几乎不需要什么昂贵的云服务器开销，全在用户本地跑。把翻译这种费力不讨好的活儿巧妙地“开源”给社区志愿者。

克制的商业化： 坚决不去碰大厂的“核心口粮”，不惹官司。只在巨头的生态夹缝里，做一个安静的“流量分发员”，优雅地收一点搜索过路费。

耐得住寂寞： 账号创建十年，十年如一日地维护一个小小的浏览器，不搞花里胡哨的迭代。

很多人在等 AI 时代的大风口，却忘了像 Via 这样，在移动互联网的余晖里，靠一个 2M 的小工具，默默收割了十年的复利。

我是彪哥，如果这篇拆解对你有启发，点个赞或者转发给身边的码农兄弟，咱们下期再接着硬核拆解！

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

Agent安装教程02：Codex的安装及使用

GokuScraper悟空爬虫 — Sat, 25 Apr 2026 06:26:31 +0000

Agent安装教程02：Codex的安装及使用

你是否也遇到过Agent安装问题？

在安装过程中卡住，不知道该从哪里下手？

你不是一个人！今天，我将为你带来一份详细的Codex安装教程，带你一步一步完成安装和使用，让你轻松开始使用Agent，不再纠结配置问题！

废话不多说，我们进入教程。

1.下载和安装软件

不要去官网下载，chatgpt现在是微软的亲儿子，官网下载没用了，

必须要在微软应用商店下载，

打开电脑自带的微软商店，

搜搜codex

第一个就是，点进去下载

2.注册和登录

打开软件

注册的话，现在门槛比较高了，

比较难注册，我有老账号，所以直接登录，

3.使用

登录成功后，选择用途，

选第一个。

点继续

设置智能体沙盒，否则不能发消息

然后彻底关闭软件，以管理员方式重新运行

免费版不能用最新5.5模型，我们切换成5.4模型，

发消息，有回复就说明成功了

通过这期教程，咱们一步步完成了安装，成功跑通了Codex。

如果你遇到其他问题，别担心，留言告诉我，我会尽快帮你解决！

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

Agent安装教程01：Cursor的安装及汉化

GokuScraper悟空爬虫 — Fri, 24 Apr 2026 00:06:00 +0000

Agent安装教程01：Cursor的安装及汉化

大家好我是彪哥，

这一期是Agent安装教程第一期，

今天我们讲Cursor的安装及汉化，

[toc]

1.下载软件

打开google,搜索cursor，

进入cursor官网，点击下载，

然后点击downlord,

安装包大概170M,不算大，耐心等待一会。

2.安装软件

打开安装包，

选我同意协议，

勾选上这几个，然后点击下一步。

点击完成，软件会自动打开

3.注册和登录

软甲自动打开后，我们点击sign up

会自动打开浏览器，点继续

点击注册

输入姓名和邮箱，然后点击继续，

姓名最好用英语，

输入密码，然后点击继续

邮箱收到的验证码，复制过来

区号改成+86，然后输入自己的手机号

填入验证码，这样就注册成功了

按照我这样选，点击继续

然后点击跳过

关闭数据分享

再点击跳过

最后再点登录，软件会自动登录

4.测试是否正常

软件登录后，再点跳过

新建项目

点创建

测试一下，能否正常使用

输入你好，回复了就说明能正常用

5.汉化

点击这里

再点击插件

搜索chinese

第一个插件就是，点进去再点击下载

然后关掉软件，再重新打开，

汉化成功，

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

飞书文档一键导出 Markdown？这个开源工具，可能是目前最适合普通人的方案

GokuScraper悟空爬虫 — Wed, 22 Apr 2026 16:55:51 +0000

飞书文档一键导出 Markdown？这个开源工具，可能是目前最适合普通人的方案

大家好，我是彪哥。

最近很多哥们儿跟我抱怨，说飞书这玩意儿，好用是真好用，但在里面攒的内容越多，心里就越虚。

咱们平时写技术文档、存提示词、搞知识库，甚至写博客草稿，飞书确实方便。但问题来了：这些内容怎么“落袋为安”？

你想备份、想转到 Obsidian 深度整理、想往 Hexo/Hugo 博客里导，或者想喂给 AI 做本地 RAG 知识库，这时候你就抓瞎了。直接复制？

格式乱得像乱码；图片？全是一串失效链接；代码块？直接炸裂。

这就是典型的“入坑容易出坑难”。

今天我要安利的这个项目，就是专门来治这个病的。

名字简单粗暴：悟空飞书导出 Markdown 工具（Goku Feishu Markdown Downloader）。

它不光能一键把飞书文档转成 Markdown，最关键的是，它甚至搞了个在线版，不需要你配环境，点点鼠标就能用。

一、飞书玩家的“最后一块拼图”：为什么要转 Markdown？

很多人觉得 Markdown 就是个简单的排版格式，没啥大不了的。但如果你玩过 AI、搞过独立博客或者用过那些大牛级的笔记工具，

你就会发现：Markdown 才是 AI 时代最高效的“硬通货”。

飞书本质上是一个闭环的商业协作软件，它不是原生的 Markdown 环境。当你试图把内容迁出来时，痛点多得数不过来：

图片资源断裂： 飞书里的图片是存在它自家服务器上的，带防盗链。你直接复制粘贴，图片根本带不走，过两天链接一变，全变红叉。
排版结构坍塌： 飞书的多级标题、表格、加粗，一旦脱离了那个环境，层次感瞬间消失，手动修格式能修到你怀疑人生。
代码块的灾难： 作为一个写代码的，最不能忍的就是代码块的高亮和缩进全丢，直接变成一坨纯文本。

而这个“悟空工具”核心解决的，就是“数据主权”的问题。它把飞书的内容资产，变成了一个你可以随身携带的 ZIP 压缩包，里面包含：

标准格式的 .md 文件
完整的本地图片资源目录（assets/）
已经处理好的图片相对路径

有了这些，你就能让你的内容在 GitHub、Obsidian、Claude 甚至是你的私有化向量库里畅通无阻。它不仅仅是个导出器，它其实是在帮你把“平台资产”转化为“个人数字资产”。

二、这个工具有多“傻瓜”？程序员终于不再“难为”普通人

说实话，我见过不少类似的开源项目，但大多作者都有个毛病：默认你也是个程序员。

你得先装个 Python，再装个 Node.js，然后 pip install 一堆包，最后发现 Playwright 的驱动还得翻墙下载，折腾半小时还没跑通，普通人直接就被劝退了。

但悟空这个项目最让我惊喜的地方在于：它提供了一个“点开即用”的在线版。

底层它是基于 Streamlit 开发的，这个框架把所有的后端逻辑都封装在一个网页里了。你只需要：

打开网页链接；
把你的飞书文档链接贴进去；
点一下“开始导出”；
下载 ZIP。

就这三步，哪怕你完全不懂技术，也能在十秒钟内拿回属于你的文档。

而且作者在细节上做得很到位。比如它有实时解析日志，你能看到程序运行到哪一步了，是正在抓取文本还是在处理图片。

最贴心的是，它还有一个“Markdown 分析”模块，能帮你统计字数、标题层级分布、高频关键词。

这对于做内容运营或者数据分析的哥们儿来说，简直是额外赠送的福利。

三、为什么我建议你哪怕现在不用，也得收藏一下？

现在大家都在聊 AI，但我发现很多人忽略了一个关键点：AI 再牛，它也是个“加工厂”，

如果你没有优质的、格式统一的“原材料”，你永远做不出好的 RAG（检索增强生成）系统。

你可以观察一下，现在那些玩得最溜的 AI 大佬，手里一定有一套标准化的 Markdown 库。

不管是存 Prompt，还是存行业调研笔记，Markdown 几乎是唯一一种：AI 能读懂、人能阅读、版本管理好做、跨平台还好迁移的格式。

飞书是个很好的“录入端”，你可以利用它的丝滑体验去创作；

但创作完之后，你得有能力把它“导出来”。

这就好比你辛辛苦苦种了一地庄稼，最后要是没镰刀收割，那这粮食就不真正属于你。

“可迁移的数据资产”比平台本身更重要，这就是我推荐这个工具的核心理由。

四、实话实说：它有哪些局限性？

作为一名干爬虫的工程狮，我也得跟各位说点大实话。这个工具虽然好用，但也不是万能的神器，目前还有几个地方需要大家留意：

复杂组件的缺失： 飞书现在越做越重，里面有很多“黑科技”块，比如内嵌的投票、多维表格（Bitable）、第三方小程序插件。这些玩意儿在 Markdown 里根本没有对应的语法。如果你文档里全是这些动态组件，导出后可能还得手动补一补。
本质上是“快照”： 它做的是“导出”而不是“同步”。这意味着如果你在飞书里改了东西，你得重新导一遍，它目前还没法像数据库那样实现双向自动实时同步。
对 Playwright 的依赖： 在线版虽然方便，但如果你想在自己的服务器上部署，Playwright 这种 headless 浏览器的环境配置确实对新手还是有一点点门槛。不过既然有了在线版，这也不算太大的槽点。

五、具体怎么上手？（最强避坑指南）

这里我再啰嗦两句具体的操作流程，保姆级教程，看一遍就能过。

方案一：在线版（最推荐，适合 99% 的人）

准备链接： 确保你的飞书文档是开启了分享权限的（或者至少该工具能访问到）。
进入工具： 打开地址：https://goku-feishu-markdown-downlorder.streamlit.app/
操作侧边栏： 默认在 0导出 菜单。
输入 URL： 别填错了，是飞书文档的长链接。
等待与下载： 点击导出后，后台会模拟浏览器行为去解析。等进度条拉满，点击下载按钮，解压 ZIP 就能看到结果。

方案二：本地部署（适合极客和批量任务）

如果你有大量文档要处理，或者担心隐私问题（虽然工具是开源的），你可以去 GitHub 把项目克隆下来。

Bash

git clone https://github.com/gokuscraper/goku-feishu-markdown-downlorder.git
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium
streamlit run app.py

自己跑起来的好处是，你可以根据自己的需求去改代码，比如自定义图片的存储路径，或者增加一些自动化处理脚本。

六、彪哥的一些私心建议：别把它只当个搬运工

作为搞技术的老司机，我想给各位飞书深度用户提几个思路，看看怎么把这个工具的价值挖掘到最大：

搭建个人 RAG 知识库： 配合 Dify 或者 FastGPT，把你导出的 Markdown 文件喂进去。以后你想找什么资料，直接问 AI：“我去年在飞书里写的那个关于 XXX 的方案是怎么说的？”这比飞书自带的搜索要强一百倍。
自动化博客流： 你可以在飞书里写文章，定稿后一键导出，直接丢进你的 Hugo 博客目录下，配合 GitHub Actions 实现秒级发布。
Prompt 资产管理： 咱们玩 AI 的，最怕 Prompt 丢了。用这个工具定期备份你的提示词库，同步到 Git 仓库，这才是专业选手的基操。

七、总结与项目地址

在这个大家都在抢着做 AI 应用的时代，像这种踏踏实实解决“数据搬运”痛点的小工具，反而显得特别清流。它不华丽，但它能让你真正拥有自己的文字。

项目 GitHub： gokuscraper/goku-feishu-markdown-downlorder
在线地址： https://goku-feishu-markdown-downlorder.streamlit.app/

如果你也是飞书、Obsidian 或者 Markdown 的重度用户，听我的，去试一下。相信我，那种内容完全掌控在自己手里的安全感，是任何云平台都给不了你的。

最后，还是那句话：别让你的知识，只活在别人的服务器里。

彪哥出品，必属精品。如果觉得好用，别忘了给项目点个 Star。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

别再盲目刷 GitHub 了！这个神级工具，能让你像“开天眼”一样看透开发者

GokuScraper悟空爬虫 — Tue, 21 Apr 2026 18:49:10 +0000

别再盲目刷 GitHub 了！这个神级工具，能让你像“开天眼”一样看透开发者

哈喽，我是彪哥。

今天聊个有意思的。很多人刷 GitHub 都有个通病：只会“看”，不会“挖”。

盯着人家的项目点个 Star，看两行代码，感叹一句“大佬真牛”，然后就没然后了。

但你有没有想过，这个开发者到底是“真大腿”还是“面子工程”？

他的技术栈有没有断层？他是那种偶尔爆火的“运气选手”，还是极度自律的“代码机器”？

靠肉眼看，你顶多看个皮毛。

所以今天要安利一个被严重低估的开源利器——悟空Github采集器。

它最硬核的地方在于：直接把 GitHub 从一个“看代码的地方”，变成了你的“私人数据情报局”。

一、它到底在解决什么痛点？

说白了，它解决了“信息不对称”。

以前你想了解一个开发者，得点开几十个 Repo 一个个翻，脑补人家的画像。而这个工具把“感觉”变成了“坐标”。

它能帮你回答这些扎心的问题：

技术纯度： 他说是 Python 大佬，结果 Commit 里全是 Markdown 和 HTML？

作息规律： 他是凌晨两点的代码战神，还是标准的老干部门诊作息？

影响力水分： 他的几千个 Star，是真的解决了痛点，还是靠蹭热度刷出来的？

二、这个工具有多“傻瓜”？

很多这类工具得写代码、配环境，劝退一大波人。但悟空Github采集器。对普通人极其温柔：

零门槛： 只要你会打字输入用户名，它就能跑。

双模式： 只是随便看看？用“免登录模式”；想深度挖掘？填个 Token 拿最高额度。

全自动： 从基础信息、仓库明细到每一条 Commit 数据，它像剥洋葱一样帮你层层扒开。

最灵魂的功能是：一键生成“开发者画像”。

它会把数据喂进去，吐出一个直观的分析报告：技术栈分布、活跃峰值、仓库影响力评分……

这哪是爬虫啊，这简直是程序员的“体检报告”。

三、为什么我建议你一定要试试？

别把它只当个脚本看，换个思路，这玩意的想象空间巨大：

场景 A：深度“追星”

别只看大佬的成品。用它分析顶级开源作者的成长轨迹、活跃周期。你会发现，大佬之所以是大佬，数据里藏着他们的“勤奋密码”。

场景 B：内容创作的“核武器”

做技术自媒体最缺什么？证据。 别再写《2026年最火的框架》这种水文了。

直接用工具抓取 Top 100 开发者数据，出一篇《真金白银的数据告诉你：这 10 个开发者正在统治 GitHub 趋势》，这种带数据的文章，传播力是降维打击。

场景 C：HR 或技术负责人的“避雷针”

简历可以包装，代码可以 copy。但 Commit 频率、技术栈深度、License 偏好这些硬指标是骗不了人的。

场景 D：二次开发成“产品”

如果你懂点代码，这玩意就是个现成的后端。套个 AI 接口做自动化分析，或者做一个“开发者身价评估系统”，这就是一个妥妥的 SaaS 雏形。

四、聊聊它的局限性

说点大实话，它也不是万能的：

数据的天花板： 它只能抓公开数据，如果人家是“私藏大佬”，它也摸不到。

API 限制： GitHub 有访问频率限制，想大规模搞，你得多准备几个 Token。

深度： 目前还停留在“统计学”层面，想看代码逻辑写得好不好，还得靠你的人肉大脑。

五、彪哥的私藏建议

如果你想玩得更深，我建议你本地跑：

streamlit run streamlit_app.py

打开浏览器看到 localhost:8501 的那一刻，你会发现，数据分析原来可以这么优雅。

悟空Github采集器卖的不是代码，而是一种“数据认知力”。它让你从一个看客，变成了一个拥有上帝视角的观察者。

六：项目地址

项目地址

https://github.com/gokuscraper/goku-github-scraper

在线体验

https://goku-dev-scraper.streamlit.app/

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

AI 时代的“开发者圣地”：深度解读 Hugging Face 与魔搭社区

GokuScraper悟空爬虫 — Tue, 21 Apr 2026 03:47:05 +0000

AI 时代的“开发者圣地”：深度解读 Hugging Face 与魔搭社区

大家好，我是彪哥。

在传统的编程时代，GitHub 是所有人的信仰。但到了 2026 年，如果你只盯着 GitHub，

就像是在工业时代只盯着打铁铺，却没看到不远处的发电厂。

AI 的爆发让软件开发从“逻辑驱动”转向了“模型驱动”。

在这种大环境下，Hugging Face和魔搭应运而生。

它们不再仅仅是存代码的地方，而是 AI 的“兵工厂”和“武器库”。

本文将带你深入这两个社区，看清它们是如何重塑我们这些“硬核开发者”的生产力的。

一、 Hugging Face：AI 界的“瑞士”与全球标准

如果说 AI 圈有一位“带头大哥”，那一定是 Hugging Face。

1. 从“库”到“生态”的华丽转身

最初，Hugging Face 只是因为开源了 Transformers 库而走红，让大家能一键调用 Google 和 Facebook 的模型。

但现在，它已经成了 AI 界的“基础设施”。

它的核心魅力在于三个词：开放、标准、共享。

2. 三大核心功能

Models（模型库）： 这里是全世界最全的“脑子”仓库。无论是 Meta 的 Llama 系列，还是 Google 的 Gemma，发布后的第一站一定是这里。

Datasets（数据集）： AI 的成长离不开“投喂”。这里存储了海量的多模态数据，是模型训练和微调的原材料基地。

Spaces（创空间）： 这是最让开发者省心的功能。它利用 Docker 和 Streamlit 这种技术，让你能在几分钟内把一个死冰冰的模型，变成一个能跑、能点、能互动的网页 Demo。

3. 商业逻辑：做中转站和储存商

Hugging Face 现在的生意做得很聪明。它不仅存模型，还通过 Inference API 把模型“跑起来”卖给你。

你不需要昂贵的显卡，只需要接通它的 API，就能拥有顶级的 AI 能力。它已经从一个社区，变成了一个全球模型分发的中转站。

他还提供模型储存服务，主要是面对企业的。

二、魔搭社区（ModelScope）：中国开发者最强“算力后盾”

如果说 Hugging Face 是全球标准，那么阿里做的魔搭社区，就是中国开发者最实在的“算力加油站”。

1. 本土化优势：更懂中国心

魔搭最大的优势在于它对国产大模型的深度支持。

比如通义千问（Qwen）、DeepSeek 等在国内爆火的模型，在魔搭上不仅资源全，而且还有大量的中文教程和应用案例。

2. 暴力美学：大方的算力馈赠

对于咱们这些“抠门”但好学的开发者来说，魔搭最香的地方莫过于它的算力平台。

在海外平台，你可能为了几小时的 A100 显卡额度还要绑定信用卡、排队。但在魔搭，它经常提供免费的 GPU 实例，这种“算力普惠”的打法，直接降低了普通人玩 AI 的门槛。

3. MCP 广场“即插即用”

它出了一个 MCP 广场，是可以“拿来就用”的。

不管是抓数据的、查资料的，还是调 API 的，各种节点都已经标准化了。

你不需要去研究复杂的协议底层，直接像“堆乐高”一样把这些技能塞进你的 AI 里，分分钟就能跑出一个能干活的 Agent。

三、深度解读：全球视野 vs. 本土实战

把这两个平台放在一起看，你会发现它们其实是互补的关系。

1. 资源布局对比

Hugging Face：它是“学术和创新的尖端”。最前沿的论文代码、全球性的开发者讨论都在这里。如果你的目标是“出海”或者做全球化软件，这里是必经之路。

魔搭：它是“落地的先锋”。它解决了国内访问慢、算力贵、中文支持差的痛点。如果你的业务是在国内，或者你需要高性价比的算力支持，魔搭是首选。

2. 开发者生态

Hugging Face 的社区更像是一个极客广场，大家更关心协议（如 MCP）、标准和通用性。

魔搭的社区更像是一个实战训练营，大家更关心怎么把 Qwen 部署到本地，怎么用低显存跑大模型，非常务实。

四、为什么开发者必须同时占领这两个高地？

作为一名硬核开发者，如果你只守着其中一个，那就是在自断双臂。

1. 消除信息差

通过 Hugging Face，你可以第一时间感知到硅谷在发生什么。

比如MCP，你可以在这里找到最原始的 Server 实现。

2. 算力成本优化

你可以把项目代码放在 GitHub，把国际版 Demo 放在 Hugging Face 积累名气，而把真正耗资源的生产、抓取和重度测试任务放在魔搭上。这种“跨国套利”的思路，能让你用最少的钱办最牛的事。

五、未来展望：当 AI 变成“乐高插件”

随着 MCP 协议的普及，未来的 Hugging Face 和魔搭将不再仅仅是仓库，它们会变成 AI 的“插件中心”。

以后，我们写的爬虫、写的分析脚本，都不再需要写 UI。我们只需要按照标准写成一个 MCP Server，部署在魔搭或 Hugging Face 上。

全球的 AI 软件（如 Cursor, Claude Code）都能通过一个 URL 直接调用我们的能力。

这就是“万物皆可 MCP”的时代。软件开发的门槛被极大地拉平了，拼的不再是谁的界面好看，而是谁的底层逻辑更硬，谁的数据抓得更准。

结语：彪悍的人生，不需要解释

无论是在 Hugging Face 上跟老外卷 Star，还是在魔搭上薅阿里的显卡羊毛，本质上都是在 AI 的浪潮中寻找自己的位置。

对于我们这些写代码的人来说，工具在变，平台在变，但“用技术解决问题”的内核永远不会变。

推开那扇“翻墙”的窗，你会发现外面不是荒野，而是一个充满了算力和模型的无限海洋。

别在门口张望了，赶紧注册个账号，把你的代码扔上去跑一跑。AI 时代，慢一秒就是落后一个世纪。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

GitHub 中国区前100名，哪些是真开发者？哪些是Markdown工程师？

GokuScraper悟空爬虫 — Mon, 20 Apr 2026 01:32:05 +0000

GitHub 中国区前100名，哪些是真开发者？哪些是Markdown工程师？

大家好，我是彪哥，

本次分析的数据来源于开源项目《中国区 GitHub 用户排行榜》，

仓库数据及分析来自开源工具《悟空 GitHub 数据分析工具》，

该项目也是我自己开发的，支持在线体验。

我们将把GitHub 用户分为两个类型来分析：开发者和 Markdown 工程师。

开发者第一名

稚晖君。

先看基础信息：

他的公开项目数量其实不算多，这说明他不是那种“到处 fork、到处点 star”的用户，而是亲自做项目输出的人。

粉丝数约 8 万左右，在 GitHub 上已经属于非常高的影响力。

对比他在 B 站的影响力，这个 GitHub 粉丝体量是匹配的。

注册时间是 2015 年，到 2026 年已经 11 年了。

从语言分布来看，他主要使用：

C 语言（占比最高），

C++，

Java，

属于典型的硬件 / 系统 / 工程型开发者路线。

他的项目整体质量非常高，

多个项目 star 数都在 1000+，

其中个别项目甚至达到 1w+ star，

属于典型“少而精”的风格，

说明他的产出不是数量驱动，而是质量驱动。

可以明显看到，他在 2021–2022 年是开发最活跃的阶段，这与他爆火时间基本一致。

之后整体更新频率下降，很多项目趋于停更状态。

本质原因也很现实：进入公司和工程化研发后，个人开源时间减少。

他的大部分项目采用 GNU 系列协议（以及部分强开源约束协议），说明他对开源理念是比较坚定的，属于“强开源倾向”的开发者。

他的项目大多是中文描述，也有少量英文项目。

整体来看的话，

中文社区贡献占主导，

项目在国内传播更强，

英文项目影响力相对有限。

开发者第二名

廖雪峰。

注册时间：2010 年,

到 2026 年：16 年 GitHub 资历,

仓库数：约 100 个,

总 star：约 2 万,

粉丝：约 3.8 万,

近半年仍保持活跃更新,

整体属于长期稳定输出型用户。

主要技术：

Java,

Python,

属于典型的“教学 + 工程结合型开发者”。

他的高 star 项目基本都是：

入门教程,

编程指南,

面向初学者的课程类内容，可以说明技术深度不是重点，教育价值更强一点。

整体趋势是“长期增长 + 偶尔爆发”。

在某些月份会集中更新多个仓库，但整体节奏比较均衡。

他也很喜欢用GNU，MIT和这个Apache这种比较宽松的协议占比是比较低的。

开发者第三名

代码家。

看他博客的介绍，他是掘金的创始人，后来转型做投资。

仓库数只有30，star量46000，平均每个也过千了。

12年注册，到26年的话，已经是14年了。

180天内更新的仓库只有两个，看来这些年是不太活跃了，不怎么写代码了。

主要技术栈：

Java，

Python，

Android / 移动开发相关，

他的高 star 项目主要集中在：

Android 开发工具，

移动端相关框架，

但近年来基本不再高频更新，安卓开发已经过时了。真是时代造英雄。

开发高峰出现在 Android 黄金时期（约 2013 年）。说明他的成长路径和行业周期高度绑定。

约一半项目使用 MIT 协议，整体偏宽松开源。

第四名是程序员鱼皮，这两年比较火的程序员。

第五名是云风，这个是真大佬。

篇幅有限，榜单后面的就不一一列举了。

md工程师第一名

阮一峰。

经常能搜到他的博客，seo做的真好。

从基础信息来看，一共65个仓库，20万颗星。11年创立，到26年也已经有15年了。

180天内还更新了7个仓库，很有毅力。

技术站主要以javascript为主，典型前端路线。

核心影响力来源：

《科技爱好者周刊》，

技术博客，

教程类内容，

GitHub变成了技术内容分发平台。

可以看到一直保持着一个非常平均的更新频率。峰值是18年。

从 GitHub 结构来看：

代码比例较低,

文档 / 教程比例极高,

因此被归类为 Markdown 工程师是合理的。

md第二名404

不讲

md第三名

李笑来。

有点意外，难道李笑来也做过程序员？

09年就注册了，到26年已经是17年了，比前面提到的所有开发者注册时间都久。

他的 GitHub 更像：

出版平台，

知识仓库，

内容分发系统，

覆盖范围包括：投资，英语，成长类内容，编程内容。

本质是也是把GitHub变成了免费出版社。

技术只是工具，而不是核心目标。

md工程师第四名是halfrost,他的核心产出是《LeetCode Cookbook》，把算法题解做到了极致。

他是典型的“强代码能力 + 强文档输出”的结合体。

第五名是迷渡，资深前端大牛，Deno 中文社区发起人。他不仅写文章，对开源协议、社区规范非常有研究。

总结

整体来看，这个榜单可以总结为三类人：

① 真开发者

特点：

写代码为主，

项目驱动，

star 来自技术价值，

代表：稚晖君、代码家

② 教学型开发者

特点：

教程 / 面向初学者，

内容传播力强，

技术深度中等，

代表：廖雪峰

③ Markdown 工程师

特点：

写文章 > 写代码，

GitHub = 内容平台，

SEO + 传播能力强，

代表：阮一峰、李笑来

GitHub 前100名，其实不是“技术排名”，而是“影响力排名”。

最后，大家觉得 GitHub 榜单是应该看 Star 数，还是看 Contribution数？

欢迎在评论区交流。

另外，如果你也想看看自己的 GitHub 账户到底属于‘开发者’还是‘Markdown 工程师’，

欢迎去体验一下我开发的《悟空 GitHub 数据分析工具》。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

2026 Python UI 框架选择指南：从 Streamlit 到 Pyside6 的四层体系

GokuScraper悟空爬虫 — Sat, 18 Apr 2026 20:23:46 +0000

2026 Python UI 框架选择指南：从 Streamlit 到 Pyside6 的四层体系

大家好，我是彪哥。

如果你还在纠结 Python UI 选 Tkinter、PyQt 还是 Kivy，

那你可能问错问题了。

在 2026 年，Python UI 已经不再是“选框架”，

而是用哪一层工具，能最快把产品做出来，同时尽量好看

这一层解决的问题：能不能在最短时间把想法跑起来（验证 + Demo）。

这一类的核心思路很简单：

用 Python 写“网页”，但看起来像软件。

你不用碰 HTML / CSS / JS，但用户看到的，是一个现代 UI。

AI 对这一类框架的支持，几乎是“外挂级别”。

1. Streamlit —— 数据与 AI 界的“神”

先看几个 Streamlit 的界面，

如果你现在做的是数据分析工具、数据展示面板、或者大模型的 Demo，

闭眼用 Streamlit就完了。

1.1为什么它这么火？

因为它干了一件极其“暴力”的事情：它把 UI 写法变成了“写脚本”。

传统 UI 开发：你要先定义窗口，再声明按钮，再写复杂的点击事件监听（Callback），最后还要处理状态管理。

Streamlit 逻辑：你写 st.button("开始采集")，按钮就蹦出来；写 st.write("数据结果")，数据就直接铺在网页上。

没有组件树，没有布局系统，没有繁琐的事件绑定，逻辑从上到下顺序执行。

这意味着你一个人就能跑通一个 SaaS 产品的原型，开发成本极低。

1.2 AI 支持度：T0 级

它的语法太简单、模式太固定了。

对于 ChatGPT 或 Claude 来说，写一段 Streamlit 代码就像写顺口溜一样简单。

你让 AI 写一个“带文件上传、数据动态展示、自动生成图表并支持下载 CSV”的 SaaS 后台，

它基本能做到“一次运行，不报错”。

这种“AI 友好度”直接决定了你的产品迭代速度。

1.3 进阶：它就是 SaaS 的“孵化器”

很多人觉得 Streamlit 只能做 Demo，那是没看透它的商业潜力。

SaaS 化快：你的 Python 核心逻辑不动，外面套一层 Streamlit，立马就是一个可以按月收费的 Web 服务。

云端即用：客户不需要配置 Python 环境，不需要安装 .exe。你发一个链接过去，他点开就能用你的采集服务，这就是典型的 SaaS 体验。

1.4 托管：Streamlit Community Cloud 很大方

如果你的项目在 GitHub 是开源的，那它的云平台简直就是独立开发者的“大慈善家”：

公开项目托管：无限量！只要你的 GitHub 仓库是公开的，你想部署多少个 SaaS 链接都行。

生产力拉满：代码一推，云端自动部署，省去了你折腾服务器、Nginx、域名配置的麻烦。

1.5 优缺点总结

优点：极速、默认颜值极高、插件生态丰富。

缺点：不适合极度复杂的嵌套交互，页面刷新机制比较“霸道”（一改即全刷）。

结论：想快速做出一个“能用、能看、能变现”的工具或 SaaS MVP（最小可行性产品），Streamlit 就是目前的工业标准。

2. Gradio —— AI 模型的“标准皮肤”

先看几个典型的 Gradio 界面，你大概就有感觉了：

现状：基本属于 AI 圈的“垂直工具”，通用软件领域几乎见不到它的影子。

如果你刷过 Hugging Face，或者玩过 GPT-SoVITS、Stable Diffusion 这些开源模型，

你一定对这种布局不陌生：左边一排参数拉条，右边一个结果展示框，中间横着一个巨大的 “Run” 按钮。

这就是 Gradio 的标配长相。

2.1 核心身份：Hugging Face 的“亲儿子”

Gradio 背后的公司早在 2021 年就被 AI 界的“GitHub” —— Hugging Face 收购了。

所以，它天生就是为了服务 AI 模型而生的。

2.2逻辑：实验室的“测试台”

它的核心思想非常纯粹：你只需定义“输入”和“输出”，剩下的 UI 全交给它。

通用软件基本不用。它的布局太死板，不适合做复杂的业务系统。

AI 软件首选就是它。它内置了大量音频对比、图像遮罩等专门给 AI 用的组件。

你写代码就像填空，AI 模型套上它，瞬间就能变身成一个可以操作的网页 Demo。

2.3 AI 支持度：好

AI 特别擅长写 Gradio，因为它的 Interface结构太模块化了。

你让 AI 写一个“语音转文字”的演示界面，它吐出来的代码基本就是“开箱即用”，逻辑简单到几乎不会报错。

2.4 总结

Gradio 不是用来做通用软件UI的，而是用来“快速把 AI 模型变成一个能演示的产品”。

第二层：轻量产品层

这一层解决的问题：能不能做成一个可以交付给用户用的小产品。

3. NiceGUI —— 颜值与灵活性的平衡点

先看几个典型的NiceGUI 界面，

这是最近一年涨得非常快的一个框架。

它解决了 Streamlit 的痛点：Streamlit 虽然快，但布局很难微调；

PyQt 虽然强，但代码太沉重。

NiceGUI 卡在中间，它允许你用 Python 代码实现精细的网页布局（基于 Vue 和 Quasar），甚至能直接嵌入 3D 视图。

NiceGUI 底层用的是 Vue（以及基于 Vue 的 Quasar 框架）。

AI 支持度：好。它的结构非常清晰，AI 对这种“组件化”的 Python 代码理解极快。

总结：如果你觉得 Streamlit 太“玩具”，又不想写 JS，那就上 NiceGUI。

4. Flet —— Python 版的 Flutter

它的底层是 Google 的 Flutter，但你只需要写 Python就可以用。

它可以打包成 Windows 软件、Mac 软件，甚至能直接打包成安卓和 iOS 的 App。

它的 UI 质感非常高级，不是那种廉价的网页感，而是真正的“原生 App 感”。

AI 支持度：良好。声明式的 UI 结构（树状结构）对 AI 非常友好，AI 擅长这种递归嵌套的组件描述。

第三层：工程化 Web 层（正规军）

这一层解决的问题：能不能支撑长期迭代和商业化扩展。

5. Reflex —— 2026 的全栈黑马

Reflex（原名 Pynecone）也很火。

它的野心很大：它想让你用纯 Python 写出真正的、能撑起大流量的 Web 应用（底层是 React）。

它能处理前后端的所有逻辑，虽然目前还在快速迭代，但如果你想做一个商业化的 Web 平台，Reflex 的架构可以考虑。

Reflex怎么出来的？

很多搞 AI、搞数据的工程师，Python 写得很顺，但一旦要给项目做个网页，就得去学 HTML、CSS 和 JavaScript。

这三种语言就像是“三座大山”，把很多开发者挡在了大门外。

他们想，“能不能搞个工具，让程序员只写 Python，就能自动生成一套大厂级别的 React 网页？”

于是，他们在 2022 年底搞出了这个东西。

它是一个全栈框架。它负责把你的 Python 逻辑“翻译”成前端懂的 JavaScript，然后把数据传输的通道也做好。

第四层：本地重型层（传统 GUI）

这一层解决的问题：能不能做稳定、离线、高性能的专业软件。

6. PyQt / PySide —工业老炮

如果你要做的是离线的大型软件，比如 3D 渲染器、复杂的本地管理系统，它依然是王者。

优点：成熟、稳定、生态巨大。

缺点：学习成本高，代码冗长。你写一个按钮可能需要 10 行代码，AI 面对 PyQt 这种庞然大物，偶尔也会出Bug。

AI 支持度：有，但不轻松。

总结：适合做“传世之作”的大项目，不适合追求速度的互联网工具。

7. CustomTkinter /Tkinter — 最后的倔强

Python 自带，不用安装。它适合那种极度轻量、不需要颜值、只要有个框就行的小脚本。

写起来非常简单，Ai支持友好。但它的审美依然停留在 Windows 98 时代。

8.Dear PyGui

DPG 的内核不是普通的 UI 框架，它底层是 Dear ImGui（ C++ 写的，专门给游戏开发做内部工具用的）。

直接就是GPU 驱动渲染 UI，性能表现好。

优点：

性能怪兽：如果软件需要每秒刷新几百次数据，或者要实时画那种极其密集的动态曲线，DPG 比较适合。

自带“专业感”：它的 UI 风格默认就是那种暗黑、硬核的工具风，非常适合做专业工具。

开发速度极快：它是函数式的。你不需要写复杂的 Class，几行代码就能堆出一个带窗口、带按钮、带图表的程序。

缺点：

长得不像“正经软件”：它画出来的东西，一眼就能看出是工具，而不是那种商业级的 SaaS 产品。

生态相对较小：虽然 GitHub 星数不少，但遇到奇葩问题时，搜到的中文教程比 PySide6 或 Streamlit 少的多。

彪哥的终极选择策略：别纠结，按场景选

你的需求场景	推荐框架	火爆程度	AI 适配指数	一句话点评
AI 演示 / 个人工具	Streamlit	⭐⭐⭐⭐⭐	🚀 极易 (T0级)	30分钟出产品，AI 闭眼都能写对。
AI 模型测试 / HuggingFace 部署	Gradio	⭐⭐⭐⭐	✅ 容易	AI 模型的“标准皮肤”，即插即用。
轻量级管理后台 / 仪表盘	NiceGUI	⭐⭐⭐⭐	✅ 容易	颜值与灵活性的平衡点，Vue 底层。
手机 App / 跨平台客户端	Flet	⭐⭐⭐	📈 中等	Python 版 Flutter，原生 App 质感。
正式的 Web 商业产品 / 平台	Reflex	⭐⭐⭐	🧐 较难 (全栈)	编译成 React 正规军，能扛大流量。
专业级离线重型软件 / 工业软件	PySide6	⭐⭐⭐	🛠️ 复杂	工业级老炮，稳定、高性能、离线。
高频数据采集 / GPU 加速工具	Dear PyGui	⭐⭐	🛠️ 复杂	披着 Python 皮的游戏引擎，性能怪兽。
极简自用脚本 / 10行代码搞定	Tkinter	⭐	💀 不推荐	最后的倔强，审美停留在 90 年代。

AI 正在重塑 UI 开发

很多人还在纠结：“哪个框架更强？”

但在 2026 年，这个问题已经变了。

真正应该问的是：

哪个框架 + AI，能让我最快做出一个能用的产品？

开发逻辑已经发生变化：

过去：比谁更熟 API，比谁代码写得多，

现在：比谁更会用 AI，把产品快速搭出来，

换句话说：

UI 开发正在从“手写时代”，进入“AI 生成时代”

AI 越容易生成的框架，传播越快，生态越强

为什么 Streamlit 能在数据圈直接起飞？

不是因为它功能最强，也不是因为它设计最优雅，

而是因为它的结构足够简单，简单到：

AI 可以几乎零出错地帮你生成一整套界面

甚至一个完全不懂 UI 的人，只要会描述需求，就能做出一个“看起来像产品”的工具。

本质上已经不是“谁更强”的问题了，

而是：

谁更适合被 AI 使用，谁就会成为主流工具

当项目做大之后：迟早会走向前后端分离

在小项目阶段，工具决定效率。

但当项目真正开始变大之后，会发现一件事：

简单框架解决“快”，复杂架构能解决“长期维护”。

如果你只是做工具、脚本、MVP：

Streamlit / NiceGUI / Flet 就已经够用了

但如果你开始面对这些问题：

用户变多，

交互变复杂，

权限系统出现，

前端需要高度定制，

后端要支撑多业务模块，

那你最终一定会走向：

前后端分离 + 工程化架构

总结

Python UI 的核心逻辑已经变化：不再是框架之争，而是“AI + 框架”的效率之争。

框架对比只能帮你建立认知，真正的差异，还是要在实际项目中跑一遍才能体会。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

政府网站不能爬？聊聊企查查等工商数据查询公司的上市之路

GokuScraper悟空爬虫 — Tue, 14 Apr 2026 21:31:26 +0000

政府网站不能爬？聊聊企查查等工商数据查询公司的上市之路

大家好，我是彪哥。

这篇文章从一个爬虫工程师的角度，聊聊企查查等工商数据查询公司的上市。

1.他们数据哪来的？

首先确认一个基本事实，国家这一级，目前没有统一对外售卖企业数据，

个别省份也许有，但数据量不足，难以支撑一个全量工商数据查询网站。

所以他们大部分数据不是买来的。

不要听有些公司，他们怎么为自己辩护，什么他们的数据是从官方买的，

还有一些非业内人士，不做任何求证，在那里胡乱推测。

那他们的数据哪里来的？

很简单，大部分是爬虫采集的。

为了避免本篇文章成为一篇没有证据的水文。

我从企查查的这个上市问询PDF直接截图出来，好吧。

我翻译一下，

第一问，

监管层问，问企查查自动化采集（也就是爬虫）的范围是什么？

会不会把人家政府网站爬崩了？合不合规？有没有被处罚过？

企查查回复，

自报家门：我们是拿了牌照的“正规军”（人行南京分行备案的企业征信机构）。

根据《征信业管理条例》，我们有权采集政府依法公开的信息。

温柔采集：我们自研了系统，爬之前先做稳定性测试。

我们的流量连人家网站日均流量的三分之一都不到，绝对不会把人家搞崩。

无罪证明：企查查还特意开了苏州公安局出的“无违法违规证明”，自证清白，说从 2021 年到现在没被查过。

第二问，

监管层质疑：你说你技术“行业领先”，证据在哪？

企查查直接上了硬数据：每天跑 20 万个采集任务，新增数据 2956 万条，全网每日更新 2.2 亿条。

质疑AI ：他们说 AI 工具（比如 DeepSeek、ChatGPT）虽然厉害，但它们没法直接处理碎片化的实时政务数据，

容易产生“幻觉” ，而企查查的护城河是那套“结构化、标签化、关联化”的私域数据库。

2.所以政府的网站到底能不能爬？

很多人一听“爬虫”“政府网站”，第一反应就是违法，甚至直接等同于黑客攻击。

但在工业界，这件事没那么简单。

说白了：这是灰度问题，不是黑白问题。

关键不在于“是不是政府网站”，而在于：

你爬的是不是公开数据？

你拿去干什么？

你的爬虫手段是什么？

隐私数据脱敏了吗？

另外一个常见误解是，把“自动化爬虫”直接等同于 DDoS 攻击。

正常爬虫行为是有节奏、有控制、有业务目的的访问，

DDoS是高频、无意义、以压垮系统为目的的流量冲击，

说得更直接一点，国家级网站也不是谁都能随便打崩的。

3.企查查能上市吗，之前启信宝上市为啥那么难？

启信宝的母公司是合合信息，他公司的这个业务还挺多的，

不能简单跟这次企查查上市类比，

不过这类工商数据查询公司上市艰难的原因，也都是下面一些原因。

3.1 数据来源

这几家公司说白了，就是政府公开数据的“搬运工”。

这些公司最核心的资产——数据，不是它们自己的。

它们是把政府公开的数据抓过来，重新洗一遍，再加工一下，卖给客户。

这种买卖最怕两件事：一是山上不让接水了（数据断供），

二是国家自己在山下修了个大自来水管，还免费（官方版上线）。

3.2合规性

这几家公司在起家的时候，手段都不太“干净”，“硬爬”。

它们不仅抓工商信息，还抓老板的电话、个人风险、各种诉讼。

在《个人信息保护法》越来越严的今天，这叫“侵犯隐私”。

这类公司每年都要背着成千上万个侵权官司。

4. 国家不能把数据直接卖给他们吗？

这可能不是钱的问题，是“名分”和“风险”的问题：

“公共服务”的政治正确：

工商数据本质上是全社会的公共资源。

如果国家把数据打包卖给几家私人公司，那就变成了“拿着纳税人的数据卖给纳税人钱”。

这在舆论和法理上很难解释。

“诸侯割据”的数据孤岛：

数据散在各个省市。要把新疆、上海、辽宁的数据全打通，

做成一个秒响应的全国 API，这不只是技术活，更是行政上的“削藩”。

地方政府不一定愿意把自家的“金矿”白白交给中央或者第三方。

安全高压线：

给一个搜索框让你查，那是“点状查询”；给一个 API，那就是“开闸放水”。

一旦给企查查们开了官方 API，万一这帮公司的数据安全没做好，

导致全国企业底数被境外势力“一锅端”了，这个责谁也担不起。

5. 如果有官方API，这帮公司就能随便上市吗？

其实更难。你想想：

毛利率直接腰斩： 现在他们靠爬虫，成本是“服务器+IP+程序员”；如果改买官方 API，

那这笔“数据税”可能是个天文数字。到时候财报一出来，利润全给国家打工了，股民也不傻，不会买账。

“护城河”瞬间消失： 如果普通人也能花点钱也能买到同样的 API，就用不着研究什么反爬了。

到时候满大街都是“彪哥查查”、“李哥查查”，这帮百亿公司的先发优势就彻底没了。

6.企查查这个时间点上市的优势

现在的风向不是变了，是直接起台风了。在 2026 年这个节骨眼，企查查冲刺上市，占尽了“天时、地利、人和”。

6.1 身份转型

以前的尴尬： 以前大家管这叫“搞爬虫的”，说白了就是“二道贩子”，上不了台面，更进不了 A 股。

现在的风向： 现在国家搞了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，官方现在管这叫“数据商”。

企查查现在的招股书里，满屏都是“数据要素”、“资产入表”。

这哪是上市啊？这就是陈德强带着几百个爬虫er，排队等政审，想给自己求个“正规军编制”呢！

只要钟声一响，它就不再是那个“硬爬”网站的野路子，而是国家认证的“数字经济排头兵”。

6.2 政绩护体

KPI 逻辑： 2026 年是数据要素市场的“大考年”。国家数据局刚成立3年，

急需一个像样的大厂出来证明：“瞧见没？数据是真的能变现、能上市、能给国家交重税的！”

企查查这种行业老二，算是整个市场的“门面”。如果这时候把它给毙了，那不只是打它一家的脸，

是给整个数据要素市场泼冷水。为了保住“数据资产化”的预期，上交所也许会比以前更宽容。

6.3 钞能力打底

看看那 250 多页的回复函，企查查的财务报表确实硬气——高毛利、正现金流、净利润几亿级。

在主板上市，只要你钱挣得够多，且能自圆其说（说自己是持牌征信机构），监管层通常不会死磕技术细节。

毕竟，在这个资本寒冬里，这种不靠融资、仅靠会员费就能活得红火的公司，本身就是资本眼里的“稀缺资源”。

6.4 牌照保我

企查查在回复函里反复念经：“我是央行备案的持牌征信机构”。

这句话翻译过来就是：“既然官方给了我证，那我爬的数据就是‘法定采集’，不是‘非法获取’。

它用这张牌照，把那个“不逆向不爬虫”的技术黑盒，给套上了一层“奉旨办公”的合规马甲。

7. 如果我是上市审核，我会问啥？

7.1 关于“资源池”：海量抓取背后的“马甲”来源

提问： “为了实现全网每日 2.2 亿条的数据更新，公司在底层采集链路中，是否长期维护着规模巨大的 IP 代理池与实名账号池？

请说明：

IP 来源：你们使用的海量 IP 是通过正规云厂商采购，还是灰色链路获取？

账号来源：在公示系统实名制下，你们采集用了多少个账号？账号都是谁的，其身份认证信息是否均获得本人授权？

成本去向：财报中是否有专项列支这些资源的采购费用？如果这些资源断供，公司是否有合法的替代方案？”

7.2 关于“数据主权”：你这算不算“薅社会主义羊毛”？

提问： “你目前的绝大部分数据源于政务公开信息。虽然你有征信牌照，

但牌照是否包含‘对原始数据进行商业化二次售卖并谋取高额利润’的永久豁免权？

如果未来国家出台‘公共数据授权运营’管理办法，要求按数据调用量计费，你是否具备补缴巨额‘数据出让金’的财务能力？”

7.3 关于“官方下场”：如果“国家队”做了一个一模一样的网站呢？

提问： “目前数据局推动‘数据要素×’，鼓励公共数据开放。如果国家相关部门推出官方版的‘企业信息查询服务平台’，

且具备实时更新、零延迟、完全免费的特性，企查查除了‘ UI 好看’之外，还有什么理由让付费会员不流失？”

7.4 你和“官方数据体系”到底是什么关系？

你说你是“征信机构”，但你数据其实来自公开网页，

那你到底是：

A：官方数据体系的延伸，

B：官方数据体系的替代品，

C：官方数据体系的影子复制版本，

哪一个？

8.总结

企查查的上市之路，本质上是一场“时间差的套利”。

它利用了政府数据公开但不好用的时间差，利用了数据要素市场化改革早期的政策红利，也利用了爬虫技术领先于防守端的技术红利。

正如彪哥所说，这种逻辑是很脆弱的，

技术上：它是“猫鼠游戏”，一旦猫换了重武器，鼠就没法活。

政策上：它是“借地生财”，如果地主想要收租或者直接收回土地，租客毫无还手之力。

企查查如果能成功上市，那将是爬虫工程师们的“高光时刻”—它证明了把碎片化的垃圾信息变成结构化的金矿，这本身就是一种价值。

但对于股民来说，买它更像是在赌：赌国家在短时间内还没法把公共服务做得像私人商业公司那么极致。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

如何用AI写一个浏览器插件？b站文章一键删插图插件实战

GokuScraper悟空爬虫 — Mon, 13 Apr 2026 17:09:40 +0000

如何用AI写一个浏览器插件？b站文章一键删插图插件实战

大家好，我是彪哥。

今天教大家如何去用AI写一个浏览器插件。

1.明确需求

这步是最重要的一步，就是你如果你自己都不知道自己的需求是什么，

那AI写出来的就没确定性了，后面改来改去很麻烦，而且很浪费精力。。

交代一下我的需求，我写文章希望多平台同步，

当我把我的这个MD格式的文章上传到B站这个平台，

发现图片根本上传不了，

原因有可能是，我的这个图床它不支持，要不然就是说我的这个图片的格式它不支持。

但是这都需要我去改我的这个文章，我不希望改，它只是我的一个分发平台。

我不希望我的文章为了这个平台做任何的改变。说白了这篇文章没有图片也无所谓，我只是想发布罢了。

但是这个时候因为它报错，这个时候没法发布。

所以我们需要把这个所有的错误图片报错的错误删掉之后再发布，应该就可以了。

我的需求就是写一个浏览器插件，

当我切换到哔哩哔哩这个写文章页面的时候，它会显示一个悬浮按钮，

然后我点击一下，就可以把这个所有的图片错误删掉。

我们打开浏览器开发者编辑器，对这个网页结构有一个大概的认识。

2.选对工具

我这里用的是vscode,其实别的这个AI IDE也是类似的。比如cursor,claude code等。

打开ide

把提示词发给ide

帮我写一个浏览器插件，在这个https://member.bilibili.com/platform/upload/text/new-edit网站显示一个悬浮窗，

当我点击时，删掉所有class="eva3-enhanced-image-wrapper" 的div元素

点击保留，准备按照说明测试

3.插件测试

打开浏览器，点击管理扩展程序

点击加载已解压的扩展程序

选择刚才我们开发的插件

回到b站上传文章测试效果，有按钮，

我们点击测试一下，

发现无效

让ai再改一份

为啥提示没找到元素啊  我打开f12看了是有的

更新一下

再次测试

成功删除

但是文章还是无法上传

直接复制html问ai,

提示词

复制的html+

那我把那个错误图片删掉之后，它还是提示我这个有图片异常啊，我把那个那个元素给删掉了。

又改了一份，刷新一下，测试

测试

删除成功

成功上传

至此，目标实现。

4.总结

这次其实就是用AI写了个简单的浏览器插件，帮我发文章的时候一键删掉报错图片，中间踩了点坑，

比如页面是动态加载、删了DOM但状态还在，最后通过不断把真实页面结构丢给AI去改，问题就解决了。

本质上不是代码多难，而是你要把问题说清楚、把现场信息给够，AI才能帮你干活。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

886

Windows怎么禁止软件连网?零基础教程

GokuScraper悟空爬虫 — Mon, 13 Apr 2026 05:26:53 +0000

Windows怎么禁止软件连网?零基础教程

大家好，我是彪哥。

windows电脑上，你是否想给某个应用断网，或者是整个电脑断网，

下面教你最简单的办法。

1.某个软件断网

2.1打开防火墙

搜索防火墙打开

点高级设置

点击出站规则

点击新建规则

点击下一页

把要禁止的软件路径填进来，

或者点击浏览找到软件。

然后点击下一页。

名称随便起个英文，然后完成

此时软件就断网了

2.整个电脑断网

2.1软件下载与安装

打开下面的网站，点击下载软件

https://github.com/henrypp/simplewall

下载simplewall-3.8.7-setup.exe这个

下载完打开安装，

2.2软件使用

默认打开是这样，直接点开启过滤、

此时整个电脑就断网了。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

886

VRCFaceTracking安装和iPhone面捕配置教程，有bug

GokuScraper悟空爬虫 — Mon, 13 Apr 2026 00:39:14 +0000

VRCFaceTracking安装和iPhone面捕配置教程，有bug

1.下载软件

不要去github下载，开发者已经转移到了steam,

打开steam，搜索VRChatFace，点击第一个结果

下载

2.iPhone配置

打开软件

点击插件

下载livelink

打开iPhone,搜索livelink并下载

打开软件，给全部权限，然后点击设置

然后点击livelink

出现我们要填IP的窗口

回到电脑，打开VRCFaceTracking，点击输出

这里显示了你的IP和端口，

如果出现多个IP，就先用第一个，后续如果不行再依次往下换，

把这个填到iPhone上面，

打开 VRCFaceTracking 追踪开关,出现iPhone图标，说明配置好了

3.VRChat配置

打开VRChat

双击设置

搜索OSC,打开

打开世界，搜索Face Tracking Avatar

选第一个或者第二个进入

换上新模型

成功识别

但是没什么用，因为他表情会乱跳，暂时没找到解决办法。

附：VRCFaceTracking是什么？

这是一个民间项目。

它是一个“翻译官”（核心原理）

不同的硬件说不同的“语言”：

iPhone 说的是 ARKit 语（52 个参数）。

Quest Pro 说的是 Meta 语。

Vive 面捕器说的是 SRanipal 语。

而 VRChat 的模型只能听懂 OSC 协议的指令。

VRCFT 的作用：它把这些乱七八糟的硬件语言，统一翻译成 VRChat 认得的“标准普通话”，

（也就是它自创的 Unified Expressions 标准），然后喂给游戏。

它还是一个“插件架子”（模块化设计）

它现在走的是 “本体 + 模块” 的路线。

本体（VRCFT）：负责管理界面、连接 VRChat。

模块（Modules）：就像插件。你想用 iPhone？那就去它的仓库里点一下安装 LiveLink模块。

你想用摄像头？就装摄像头模块。

好处：软件变得很轻量，不占资源，而且社区开发者可以不停地给它写新插件。

感谢各位朋友捧场！要是觉得内容有有点意思，别客气，点赞、在看、转发，直接安排上！

想以后第一时间看着咱的文章，别忘了点个星标⭐，别到时候找不着了。

行了，今儿就到这儿。

论成败，人生豪迈，我们下期再见！

悟空爬虫提供专业的数据采集服务

886

DEV Community: GokuScraper悟空爬虫

靠2M 的 Via 浏览器，独立开发者如何年入千万？

靠2M 的 Via 浏览器，独立开发者如何年入千万？

1.Via浏览器怎么火的？

2.开发者是谁？

3. 为啥“不开源”却有 GitHub 仓库？

4.收入来源

5.有竞品吗？

6.所以Via一年能挣多少？

7. 总结：给独立开发者的启示

Agent安装教程02：Codex的安装及使用

Agent安装教程02：Codex的安装及使用

1.下载和安装软件

2.注册和登录

3.使用

Agent安装教程01：Cursor的安装及汉化

Agent安装教程01：Cursor的安装及汉化

1.下载软件

2.安装软件

3.注册和登录

4.测试是否正常

5.汉化

飞书文档一键导出 Markdown？这个开源工具，可能是目前最适合普通人的方案

飞书文档一键导出 Markdown？这个开源工具，可能是目前最适合普通人的方案

一、 飞书玩家的“最后一块拼图”：为什么要转 Markdown？

二、 这个工具有多“傻瓜”？程序员终于不再“难为”普通人

三、 为什么我建议你哪怕现在不用，也得收藏一下？

四、 实话实说：它有哪些局限性？

五、 具体怎么上手？（最强避坑指南）

六、 彪哥的一些私心建议：别把它只当个搬运工

七、 总结与项目地址

别再盲目刷 GitHub 了！这个神级工具，能让你像“开天眼”一样看透开发者

别再盲目刷 GitHub 了！这个神级工具，能让你像“开天眼”一样看透开发者

一、 它到底在解决什么痛点？

二、 这个工具有多“傻瓜”？

三、 为什么我建议你一定要试试？

四、 聊聊它的局限性

五、 彪哥的私藏建议

六：项目地址

AI 时代的“开发者圣地”：深度解读 Hugging Face 与魔搭社区

AI 时代的“开发者圣地”：深度解读 Hugging Face 与魔搭社区

一、 Hugging Face：AI 界的“瑞士”与全球标准

1. 从“库”到“生态”的华丽转身

2. 三大核心功能

3. 商业逻辑：做中转站和储存商

二、 魔搭社区（ModelScope）：中国开发者最强“算力后盾”

1. 本土化优势：更懂中国心

2. 暴力美学：大方的算力馈赠

3. MCP 广场“即插即用”

三、 深度解读：全球视野 vs. 本土实战

1. 资源布局对比

2. 开发者生态

四、 为什么开发者必须同时占领这两个高地？

1. 消除信息差

2. 算力成本优化

五、 未来展望：当 AI 变成“乐高插件”

结语：彪悍的人生，不需要解释

GitHub 中国区前100名，哪些是真开发者？哪些是Markdown工程师？

GitHub 中国区前100名，哪些是真开发者？哪些是Markdown工程师？

开发者第一名

开发者第二名

开发者第三名

md工程师第一名

md第二名404

md第三名

总结

① 真开发者

② 教学型开发者

③ Markdown 工程师

2026 Python UI 框架选择指南：从 Streamlit 到 Pyside6 的四层体系

2026 Python UI 框架选择指南：从 Streamlit 到 Pyside6 的四层体系

四层体系

第一层：极速原型层（AI 友好）

第二层：轻量产品层（可商用）

第三层：工程化 Web 层（正规军）

第四层：本地重型层（传统 GUI）

第一层：极速原型层

1. Streamlit —— 数据与 AI 界的“神”

1.1*为什么它这么火？*

1.2 AI 支持度：T0 级

一、飞书玩家的“最后一块拼图”：为什么要转 Markdown？

二、这个工具有多“傻瓜”？程序员终于不再“难为”普通人

三、为什么我建议你哪怕现在不用，也得收藏一下？

四、实话实说：它有哪些局限性？

五、具体怎么上手？（最强避坑指南）

六、彪哥的一些私心建议：别把它只当个搬运工

七、总结与项目地址

一、它到底在解决什么痛点？

二、这个工具有多“傻瓜”？

三、为什么我建议你一定要试试？

四、聊聊它的局限性

五、彪哥的私藏建议

二、魔搭社区（ModelScope）：中国开发者最强“算力后盾”

三、深度解读：全球视野 vs. 本土实战

四、为什么开发者必须同时占领这两个高地？

五、未来展望：当 AI 变成“乐高插件”

1.1为什么它这么火？

7.3 关于“官方下场”：如果“国家队”做了一个一模一样的网站呢？