PX4 還是 ArduPilot:真正的分岔在授權條款
把兩套都 clone 下來各 build 一次之後,有三件事跟原本的認知不一樣:ArduPilot 的 EKF3 檔頭直接寫著推導來自 PX4/ecl,兩套在最難的那一層是同源的;PX4 近一年的提交來自公司網域(Auterion 一家 380 筆),ArduPilot 來自個人信箱且一個人佔 37%;而真正決定選哪個的不是效能,是 BSD-3 vs GPLv3 與你要改的是哪一層。
把兩套都 clone 下來各 build 一次之後,有三件事跟原本的認知不一樣:ArduPilot 的 EKF3 檔頭直接寫著推導來自 PX4/ecl,兩套在最難的那一層是同源的;PX4 近一年的提交來自公司網域(Auterion 一家 380 筆),ArduPilot 來自個人信箱且一個人佔 37%;而真正決定選哪個的不是效能,是 BSD-3 vs GPLv3 與你要改的是哪一層。
Firecrawl 開源的 Rust 轉檔函式庫,14 種辦公格式(含 .doc / .ppt / .xls 老格式)統一轉 GFM,中位耗時 4.7ms,同樣計時條件下比 Docling 快 109 倍。代價是完全不碰 OCR。
掃描件與複雜版面只能靠模型推斷結構。但 MinerU、Marker、Docling 的技術差距遠小於授權差距——MinerU 過 $20M 月營收要另談授權、Marker 的模型權重過門檻要付費、只有 Docling 是乾淨的 MIT。選型先看 LICENSE,再看 benchmark。
把文件餵給 LLM 之前,最常見的錯誤不是選錯工具,是選錯層。結構已經在檔案裡的用轉換層(毫秒級),有文字沒結構的用抽取層,連文字都要推斷的才用解析層——anydoc 的 4.7ms 到 Docling 的 513.6ms 差 109 倍,多數人卻直接跳最貴的那層。
數位原生 PDF 的文字是讀得到的,缺的只是結構。PyMuPDF、pdfplumber、pypdf、Tika 這一層用啟發式規則就能還原段落與表格,零 GPU、零推論成本。最大的選型陷阱不是準確度,是 PyMuPDF 的 AGPL-3.0 授權。
Koboyo 宣稱有近 9 萬個免費手繪 SVG(數字上下跳動:92,967 → 87,954 → 90,150),但 sitemap 只列得出約 17,930 個圖示頁,而且授權頁明文禁止拿去做圖示庫或畫布 app。想要手繪感其實有三條路:收圖庫、用程式把既有幾何弄歪(sketchyicons 把 Lucide 的每條直線轉成二次貝茲,用 icon 名稱當亂數種子確保 byte-for-byte 一致)、或 AI 生成。這篇比較七家圖庫的規模與授權、拆解 sketchyicons 與 tldraw 的生成演算法,並整理正在往 MCP 靠的圖示搜尋工具。
從 MarkItDown (169k stars, MIT) 到 curl-impersonate (7k stars),整理 34 個「爬資料餵 AI」的開源工具。沿五條軸線分類:整站爬取、AI 瀏覽器代理、文件轉檔、智慧擷取、反偵測基建。選型關鍵不是哪個最好,是場景匹配。
HeyGen 開源的 HyperFrames 用 HTML data 屬性定義影片時間軸,headless Chrome 逐幀 seek 截圖再由 FFmpeg 編碼成 MP4。3 個月 33k stars,Apache 2.0,21 個 agent skills——AI agent 寫 HTML 就能產影片,不需要 React。
從 CLI 工具 kin3o 到 CVPR 2026 論文 OmniLottie,盤點把文字和圖片轉成 Lottie 動畫的開源路徑,附效能基準與選型建議。
AI agent 跑測試不可重現、手寫 Playwright 難維護——2024-2025 年出現四套工具各自解決這個兩難,設計哲學差異很大。
Anthropic 2026-04-17 發 Claude Design,4-28 nexu-io/open-design 公開,同樣的 artifact-first loop、Apache-2.0、跑在你已經有的 16 個 coding-agent CLI 上。兩週從 0.1 到 0.7、40k+ stars。把 AI 設計工具從 vertical SaaS 攤平成 skill bundle 的範式轉移。
asgeirtj/system_prompts_leaks 蒐集 40 多個 AI 助理的 system prompt 原文,從 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 到 Gemini 3.1 Pro 都有,40.3k stars、461 commits、MIT 授權。價值不在於拿到秘密,而在於把廠商的隱性政策變成可比對的工程素材——要學的是設計決定,不是文字本身。
Warp 從一個用 Rust 打造的現代終端機,演化成整合 AI Agent 的開發環境(ADE),2026 年 4 月開源,目前擁有 70 萬開發者使用者。
goose 是由 Linux Foundation 旗下 AAIF 維護的開源 AI Agent,支援 15+ LLM 供應商、70+ MCP 擴充,用 Rust 打造桌面 App + CLI + API,定位是不鎖廠商、可自架的 Claude Code 替代方案。
Qwen(通義千問)是阿里巴巴推出的開源 LLM 家族,以 Apache 2.0 授權、201 語言覆蓋和快速迭代聞名。最新的 Qwen3.6(2026/04)聚焦 Agentic Coding,27B Dense 版本在 SWE-bench 77.2%、Terminal-Bench 59.3%,與 Claude Opus 同級;新增 Thinking Preservation 讓 agent 跨輪保留推理脈絡。
AEO/GEO 工具不是單一類別,而是三個面向:輸入面(網站有沒有準備好給 AI 讀)、流量面(AI bot 實際爬了多少)、輸出面(品牌在答案裡怎麼被提到)。這篇把三面向、從開源自架到商業 SaaS 的工具一次攤開。
DeerFlow 是字節跳動開源的 Super Agent Harness,基於 Python 3.12 + LangGraph,透過沙箱、長期記憶、子代理、技能與訊息閘道協調長時任務。2026 年 2 月登上 GitHub 趨勢榜第一,目前超過 63,000 星,支援 Telegram/Slack/飛書等 IM、Claude Code 整合與多種搜尋後端。
Vercel Labs 開源的 coding agent 參考實作。三層架構分離 web UI、agent workflow、sandbox VM,設計給想自建 Claude Code / Cursor Background Agent 的團隊當起手。
Claw Code 是用 Rust 從零重寫的 Claude Code CLI 替代品,48K 行程式碼、40 個工具、MIT 授權。最驚人的是整個專案在 5 天內由多個 AI Agent 協作完成,上線不到一週就突破 170K stars。
香港大學 HKUDS 開源的 Agent Harness 框架,實作了工具呼叫、技能載入、記憶、權限、多代理協作等完整基礎設施,支援 Anthropic / OpenAI / GitHub Copilot 三種 API 格式。
OpenCode 是免費開源的 Go 語言 CLI agent,95K+ GitHub stars,支援 75+ 模型供應商含本地 Ollama,可用 Copilot/ChatGPT 帳號認證,session 中途切換模型不丟上下文。
2026 Q1 開源模型全面爆發:LLM 方面 GLM-5、Kimi K2.5、Qwen3.5 追上閉源;Embedding 和 Reranker 由 Qwen3 和 BGE 主導;語音有 Voxtral TTS 和 Whisper V3;圖像有 FLUX.2;影片有 Wan 2.2 追平 Sora。這篇是完整導覽地圖。
Codex CLI 是 OpenAI 的開源終端機 coding agent,用 Rust 打造,支援 MCP、subagents、圖片輸入、code review。搭配 codex-1(o3 優化版)或 GPT-5-Codex 模型,可在本地端直接讀寫、執行程式碼。
Gemini CLI 是 Google 開源的終端機 AI agent(Apache 2.0)。⚠️ 已宣布 2026/06/18 停服,官方建議遷移至 Antigravity CLI。免費帳號每分鐘 60 次、每天 1,000 次請求;Skills、Hooks、Subagents 均可延續使用。
OpenCode 是用 Go 打造的開源 AI coding agent(95K+ GitHub stars),內建 TUI 介面、支援 75+ LLM、LSP 整合、Vim 風格編輯器、SQLite session 管理。免費、不需訂閱,可接本地或雲端模型。
Pi 是 Mario Zechner 用 TypeScript 打造的極簡 coding agent,只有 4 個核心工具(read、write、edit、bash)和 300 字 system prompt。透過 Extensions、Skills、Prompt Templates 擴充,跑在 Bun runtime 上。Ollama 已內建 `ollama launch pi` 一鍵啟動。
GLM-5 是智譜 AI(Z.ai)於 2026 年 2 月發布的 744B MoE 開源模型,完全在華為昇騰晶片上訓練,以 MIT 授權開源。它是目前開源模型中排名最高的,在 Humanity's Last Exam 等基準上甚至超越 Claude 和 GPT-5,而 API 定價只有它們的 1/5 到 1/8。
Kimi 是中國 AI 新創月之暗面(Moonshot AI)推出的大型語言模型,以超長 context window、開源策略和極具競爭力的定價聞名。從 2023 年的 200K context 到 2026 年的 K2.5 Agent Swarm,Kimi 已成為全球 AI 市場不可忽視的力量。