为了帮助大家更好学习AI编程，我周末花了两天时间，开发并部署了一个AI编程导航网站，采集了一些我认为比较好用的AI编程的周边工具，例如MCP Server、原型设计、免费数据库等等。 对于很多想用 AI 开发产品但不知道做什么的朋友来说，AI导航网站是很好的选择，因为： 1. AI热度大，市场需求大，你做的 AI 导航网站就有更大可能被人用上 2. 导航网站结构非常成熟，github 上有很多开源的项目，例如 tap4ai、aigotools 3. 导航网站可大可小，但前后端结构完整，做完一个项目能学习到很多知识 下图就是我自己部署好的导航网站：AI Coding Helper，专门帮助没有开发经验的同学，寻找能帮助快速开发的工具，例如免费的数据库、免费的部署托管工具等。感兴趣可以登录 htttps://aicoding.help 打call 复盘一下我开发这个网站的经验： 首先，「不要重复造轮子」用好github上的开源项目 所以我找了两个很优秀的项目：tap4ai、aigotools，两个都提供了完整的前端网站、后端爬虫服务，但其中又有不一样的方案。 到底哪个更适合我？我特意花了半天时间来做对比 从对比的过程中，我们能还原「开发部署一个网站需要的服务与流程」 这两个项目都是优秀的AI导航网站，其中tap4ai是老前辈开源比较早，而aigotools则比较新 技术方案对比 在技术上还，我们把网站分成前端和后端，前端方面，这两个相似，用的是当下很火的Next.js 而对于后端，主要解决的是网站爬虫的问题： 1是采集网站的信息，然后让AI改写成导航网站上的介绍 2是把网站的首页做一个截图，这样能放到我们导航网站上 可以看得出来，真正的工作量是在后端，所以这个必须选择自己熟悉的，这也是我选择tap4ai的原因——我会python 方面 tap4ai aigotools 前端框架 Next.js 14 (React服务器组件) Next.js 后端技术 Python Nest.js (TypeScript) 数据库 Supabase MongoDB 缓存 无明确提及 Redis 爬虫实现 Python (pyppeteer) Playwright 大语言模型 Groq (llama3) 或自定义OpenAI兼容API OpenAI、Jina 图像存储 Cloudflare R2 多种选择 (本地minio、AWS S3、腾讯云COS) 构建工具 pnpm pnpm 容器化 支持Docker 支持Docker，docker-compose 项目结构 拆分为爬虫和前端两个仓库 单仓库多包 (monorepo) 功能特性 接着看更具体的功能，前面我们说后端对网站进行截图，执行上就是一个「浏览器自动化」，通过使用pyppeteer或者Playwright包，调用chromium，进入到网站，然后做一个截图处理 这里不需要管哪个包，反正最后都是让AI去写代码。 功能 tap4ai aigotools 网站管理 基本支持 完整支持，后台管理系统 网站自动收录 支持，基于Python爬虫 支持，基于Playwright 内容处理 使用LLM生成SEO友好内容 使用LLM生成内容 截图生成 支持，使用pyppeteer 支持，使用Playwright 用户管理 不明确 支持 (使用clerk) 国际化 支持i18n 支持i18n 主题切换 不明确 支持暗色/亮色主题 定时任务 Vercel Cron Jobs Bull队列 API限流 不明确 支持(ThrottlerModule) SEO 方面对比 市场推广和后期运营，远比网站技术来的更重要，尤其是SEO这块，想要网站获得流量，必须具备一些SEO知识，同时，在网站的底层架构、内容逻辑上，都需要提前设计，这也是为什么我找开源项目的原因，一般来说他们都已经做好了这部分的设计。 SEO特性 tap4ai aigotools 动态Sitemap 支持，带i18n功能 支持 Meta标签优化 针对每个工具生成 完整支持 内容生成 LLM生成SEO友好描述 LLM内容优化 多语言SEO 支持 支持 结构化数据 不明确 支持 使用第三方服务对比 现在各式各样的服务都有，很多事情不需要自己从0开始去开发，直接调用别人做好的就行了，例如下面存储服务，正常来说，我们需要买一个服务器，然后把图片等文件存到上面，再开api让前端调用，这个过程不说复杂与否，就一定要花钱。 但如果我们用赛博菩萨Cloudflare 的R2服务，就可以免费拿到10G的容量，当然国内的七牛也可以，只是这里我是出海就用Cloudflare更方便。 第三方服务 tap4ai aigotools LLM服务 Groq (默认)或自定义OpenAI兼容API OpenAI、Jina 存储服务 Cloudflare R2 多种选择 (minio、AWS S3、腾讯云COS) 数据库服务 Supabase MongoDB 缓存服务 不明确 Redis 部署服务 Vercel、Zeabur Zeabur、自托管 认证服务 不明确 Clerk 统计分析 Google Analytics 不明确 广告服务 Google AdSense 不明确 从这个对比中，我们能看到这两个项目都用了很多免费的第三方服务，从中我们可以总结出不花一分钱的「2025穷鬼开发套餐」 部署难易程度对比 部署问题也是我不选择aigotools的原因，对我来说，因为我还要对项目进行二次开发，所以显得有点复杂了，需要用docker compose，这块说实话我不是很熟悉，就放弃了。 部署方式 tap4ai aigotools 本地开发 分开配置爬虫和前端 一体化配置，docker-compose 云服务部署 Vercel (前端) + Zeabur (爬虫) Zeabur一键部署 容器化部署 提供Dockerfile 提供Dockerfile和docker-compose 环境变量配置 多个环境变量，分散在两个项目中 集中管理，单一仓库 数据库配置 需要执行SQL脚本 自动初始化 总体难度 中等 (需要配置多个服务) 简单 (一键部署或docker-compose) 二次开发对比 其实有一说一，aigotools开源给的更多，适合有时间的人去研究，甚至还开源了figma设计，可以进行二次设计修改。但对我来说，不需要做什么多事，能顺利用就行。 也就是说，越多越复杂的内容，到最后build的时候越容易出问题，越简单越好！ 方面 tap4ai aigotools 代码组织 分散在两个仓库 monorepo结构，统一管理 技术栈复杂度 中等 (Python + Next.js) 较高 (全TypeScript，Nest.js) 文档完整性 基本，主要是部署说明 完整，包括开发和部署说明 UI定制 基于Tailwind CSS 基于Tailwind CSS，提供Figma设计资源 扩展性 较好，模块化设计 优秀，完整的模块化和服务化设计 开源社区 tap4.ai官方维护 个人开发者维护 设计资源 无开源设计资源 提供完整Figma设计资源 总结与建议 tap4ai 优势： 技术栈简单：Python爬虫部分对非专业开发者更友好 爬虫功能完善：内置防反爬措施和异常处理 LLM集成：支持Groq的llama3模型，适合无需OpenAI API的场景 项目分离：爬虫和前端分离，可以单独使用或部署 aigotools 优势： 架构完整：一体化的monorepo结构，便于管理和部署 功能全面：包含用户管理、后台管理、多主题等更完整功能 存储灵活：支持多种图片存储方案 UI资源：提供完整Figma设计资源，易于定制UI 容器化完善：docker-compose一键部署所有服务 队列系统：使用Bull队列管理爬虫任务，更稳定可靠 适合选择tap4ai的情况： 有Python开发经验而非TypeScript经验 希望使用Groq的llama3而非OpenAI 已有Cloudflare R2存储和Supabase数据库 想要简单快速部署前端部分 适合选择aigotools的情况： 需要完整的后台管理功能 需要用户系统 希望一体化部署所有服务 对多语言和主题切换有需求 需要UI设计资源 有TypeScript/JavaScript开发经验 需要灵活的图片存储方案 也就是说， 1. 如果你不是专业开发者，并且希望快速搭建一个基本功能的AI导航站，tap4ai可能更适合，因为Python爬虫部分相对易于理解和修改。 2. 如果你需要一个功能完整、架构清晰的解决方案，并且有一定的Web开发经验，aigotools可能更合适，它提供了更完整的功能和更灵活的架构。 3. 从长期维护角度，aigotools的monorepo结构和TypeScript类型系统可能会带来更好的开发体验和代码质量。 4. 从部署难度角度，aigotools的docker-compose配置使得整体部署更加简便，不需要单独配置多个服务。 5. 从设计资源角度，aigotools提供了Figma设计资源，对于需要进行UI定制的场景更友好。 我把这两个项目的对比做成了HTML帮助大家更好的理解：https://api.bggg.tech/website/38d3b2b5-ad88-4178-8a79-48da4359061b/ 也可以点击阅读原文 对出海网站开发有哪些不清楚的地方需要我讲解的吗？欢迎评论区留言交流
2025穷鬼开发套餐：不花一分钱，部署一个AI导航网站全流程，附tap4ai、aigotools 对比
为了帮助大家更好学习AI编程，我周末花了两天时间，开发并部署了一个AI编程导航网站，采集了一些我认为比较好用的AI编程的周边工具，例如MCP Server、原型设计、免费数据库等等。
对于很多想用 AI 开发产品但不知道做什么的朋友来说，AI导航网站是很好的选择，因为：
下图就是我自己部署好的导航网站：AI Coding Helper，专门帮助没有开发经验的同学，寻找能帮助快速开发的工具，例如免费的数据库、免费的部署托管工具等。感兴趣可以登录 htttps://aicoding.help 打call
复盘一下我开发这个网站的经验：
首先，「不要重复造轮子」用好github上的开源项目
所以我找了两个很优秀的项目：tap4ai、aigotools，两个都提供了完整的前端网站、后端爬虫服务，但其中又有不一样的方案。
到底哪个更适合我？我特意花了半天时间来做对比
从对比的过程中，我们能还原「开发部署一个网站需要的服务与流程」
这两个项目都是优秀的AI导航网站，其中tap4ai是老前辈开源比较早，而aigotools则比较新
技术方案对比
在技术上还，我们把网站分成前端和后端，前端方面，这两个相似，用的是当下很火的Next.js
而对于后端，主要解决的是网站爬虫的问题：
1是采集网站的信息，然后让AI改写成导航网站上的介绍
2是把网站的首页做一个截图，这样能放到我们导航网站上
可以看得出来，真正的工作量是在后端，所以这个必须选择自己熟悉的，这也是我选择tap4ai的原因——我会python
功能特性
接着看更具体的功能，前面我们说后端对网站进行截图，执行上就是一个「浏览器自动化」，通过使用pyppeteer或者Playwright包，调用chromium，进入到网站，然后做一个截图处理
这里不需要管哪个包，反正最后都是让AI去写代码。
SEO 方面对比
市场推广和后期运营，远比网站技术来的更重要，尤其是SEO这块，想要网站获得流量，必须具备一些SEO知识，同时，在网站的底层架构、内容逻辑上，都需要提前设计，这也是为什么我找开源项目的原因，一般来说他们都已经做好了这部分的设计。
使用第三方服务对比
现在各式各样的服务都有，很多事情不需要自己从0开始去开发，直接调用别人做好的就行了，例如下面存储服务，正常来说，我们需要买一个服务器，然后把图片等文件存到上面，再开api让前端调用，这个过程不说复杂与否，就一定要花钱。
但如果我们用赛博菩萨Cloudflare 的R2服务，就可以免费拿到10G的容量，当然国内的七牛也可以，只是这里我是出海就用Cloudflare更方便。
从这个对比中，我们能看到这两个项目都用了很多免费的第三方服务，从中我们可以总结出不花一分钱的「2025穷鬼开发套餐」
部署难易程度对比
部署问题也是我不选择aigotools的原因，对我来说，因为我还要对项目进行二次开发，所以显得有点复杂了，需要用docker compose，这块说实话我不是很熟悉，就放弃了。
二次开发对比
其实有一说一，aigotools开源给的更多，适合有时间的人去研究，甚至还开源了figma设计，可以进行二次设计修改。但对我来说，不需要做什么多事，能顺利用就行。
也就是说，越多越复杂的内容，到最后build的时候越容易出问题，越简单越好！
总结与建议
tap4ai 优势：
aigotools 优势：
适合选择tap4ai的情况：
适合选择aigotools的情况：
也就是说，
我把这两个项目的对比做成了HTML帮助大家更好的理解：https://api.bggg.tech/website/38d3b2b5-ad88-4178-8a79-48da4359061b/ 也可以点击阅读原文