苦于 AI 技术选型？我用 Next.js 撸了一个 2026 最新 AI 全景图网站，已开源！

heqi13258115297 — Thu, 11 Jun 2026 11:25:31 +0800

大家好！

不知道大家在平时开发或者做架构选型的时候，有没有这种感觉：现在的 AI 工具和框架出得太快了，简直一天一个样。

前几天我想找个好用的 RAG 框架，结果在 GitHub 和各大技术群里翻了半天，发现很多高赞的项目其实已经几个月没维护了，反而一些新的轻量级框架没人总结。光是测试这些框架就花了我大半个周末。

为了解决自己和团队 “挑花眼” 的问题，干脆一不做二不休，我花时间把目前市面上主流的 AI 基础设施、大模型、开发框架以及提效应用，全部盘点了一遍，并且自己动手造了个轮子，做成了一个开源网站。

💡 先看成果

在线体验： https://LuckyOneTwoThree.github.io/ai-landscape/ GitHub 源码： https://github.com/LuckyOneTwoThree/ai-landscape（如果你觉得有点用，求个 Star ⭐️，感谢各位大佬的支持！）

因为静态博客没法维护。AI 领域的数据一旦写死在 Markdown 里，三个月后就彻底过期了。

所以我设计了一套高度自动化的更新流，也是这个项目我觉得最 Geek 的地方：

数据与视图分离：所有模型和工具的数据全部存在 data/*.yaml 里。
自动化构建：写了个 Python 脚本，只要修改 YAML，运行一下脚本就会自动生成对应的带排版的 Markdown 文档。
全局超链接注入：为了避免满屏幕的 URL 导致源码杂乱，我写了个正则注入脚本。只要在数据源里配置了官网，表格里提到该工具的地方，全网自动挂载超链接，连组合工具（比如 DALL-E 4 + Sora 2.0）都能精准解析。

前端部分用了 Next.js 16 + Tailwind CSS（实际上只用了基础类）+ Next-Themes。我个人非常喜欢 Vercel 这种冷淡但极其克制的极简风格，所以：

目前已经按分类整理了 10 大模块：

一个人的精力始终有限，这个全景图我计划以 “季度” 为单位持续维护下去。如果你正在做 AI 相关的开源项目，或者发现了某个极客级别的神级工具我没有收录，非常欢迎各位提交 PR。只需要在 YAML 文件里加两行代码，自动化脚本会搞定剩下的一切。

如果你觉得这个汇总或者这套架构对你有帮助，恳请给个 Star ⭐️，这是对我这种周末不休息纯为爱发电的开源作者最大的鼓励！

Github 传送门：https://github.com/LuckyOneTwoThree/ai-landscape