前言：那些免費又強大的東西，都放在 GitHub 上
我第一次聽到「開源」這個詞的時候，完全不懂它的意義。
直到有一天，我需要做一個部門內部的預約系統。問了幾家廠商，報價從十萬到五十萬不等。後來同事隨口提了一句：「GitHub 上有開源的預約系統，免費的。」
我半信半疑地打開 GitHub，找到了 cal.com——一個功能完整、介面專業的預約系統。不只免費，還可以自己修改。我用 Claude Code 花了兩天把它改成中文、加上部門的 Logo、串接 Google Calendar，就上線了。
省了幾十萬。
從那天起，我開始認真學怎麼在 GitHub 上找好東西。這篇文章，就是要把這個技能教給你。
GitHub 是什麼？用「全世界最大的程式碼圖書館」來理解
如果你不是工程師，你可能聽過 GitHub 但從來沒打開過。
最簡單的理解方式：GitHub 是一個全世界工程師共用的程式碼倉庫。 任何人都可以在上面放自己寫的程式，也可以免費拿別人寫的來用。
這就是「開源」的概念——程式碼是公開的，你可以看、可以用、可以改。
GitHub 上有超過兩億個專案（repository），涵蓋了你想得到和想不到的東西：
| 類型 | 範例 |
|---|---|
| 完整的應用程式 | 預約系統、CRM、聊天機器人 |
| UI 元件庫 | 按鈕、表單、導航列等現成元件 |
| 自動化工具 | 工作流自動化、資料處理 |
| 開發者工具 | 程式碼編輯器、白板、文件產生器 |
| 學習資源 | 教學文件、面試題庫、最佳實踐指南 |
對 vibe coder 來說，GitHub 的價值在於：你不需要從零開始。 找到一個好的開源專案，用 AI 幫你修改和客製化，就能快速做出專業級的成品。
如何在 GitHub 上找到好專案：五個篩選技巧
GitHub 上兩億多個專案，品質參差不齊。工程師挑專案有一套方法，你也可以學會。
技巧一：看 Stars 數量
Stars 就像 GitHub 上的「按讚」。一個專案有越多 stars，代表越多工程師覺得它有用。
參考標準：
- 1,000+ stars：有一定品質，值得看看
- 10,000+ stars：社群認可的優質專案
- 50,000+ stars：頂級專案，通常有完整團隊在維護
在 GitHub 搜尋頁面，你可以直接用 stars 排序：
- 打開 github.com/search
- 輸入關鍵字，例如
booking system - 點選 Sort → Most stars
技巧二：看最近更新時間
一個專案如果半年沒更新，很可能已經被放棄了。用它就像買一台停產的車——出了問題沒人修。
怎麼看：專案首頁會顯示最後更新時間。選擇最近一個月內有更新的專案最安全。
技巧三：看 README 的品質
README 是專案的「說明書」，打開任何一個 GitHub 專案，你看到的第一頁就是 README。
好的 README 應該有：
- 清楚說明這個專案是做什麼的
- 截圖或 demo 連結（讓你看到實際長什麼樣）
- 安裝步驟（怎麼把它跑起來）
- 使用說明
如果一個專案的 README 寫得亂七八糟或根本沒有，直接跳過。 連說明都寫不好的專案，程式碼品質通常也好不到哪去。
技巧四：看 Issues 和社群活躍度
Issues 是使用者回報的問題和建議。打開專案的 Issues 頁面：
- 有人提問、有人回答 → 社群活躍，有問題找得到人幫忙
- Issues 堆積如山，沒人回 → 維護者可能已經不管了
- Issues 很少 → 可能是專案太小或太新
技巧五：善用 GitHub 的探索功能
GitHub 本身有幾個找專案的好入口：
| 入口 | 網址 | 用途 |
|---|---|---|
| Explore | github.com/explore | GitHub 精選推薦 |
| Trending | github.com/trending | 每日/每週熱門專案 |
| Topics | github.com/topics | 按主題分類瀏覽 |
| Collections | github.com/collections | 官方策劃的精選集 |
Trending 特別適合發現新專案。每天都有不同的專案上榜，很多後來成為主流工具的專案，都是從 Trending 開始被人注意到的。
快速篩選清單
拿到一個專案，按這個順序檢查：
□ Stars > 1,000？
□ 最近一個月有更新？
□ README 有截圖和安裝說明？
□ Issues 有人回覆？
□ 有 License（授權條款）？
五個都打勾，這個專案就值得試試。
五個 Vibe Coder 必須知道的開源專案
以下五個專案，我自己都用過，每一個都能直接提升你的 AI 開發效率。
1. shadcn/ui — 讓 AI 幫你做出專業級介面
GitHub Stars：106,000+ ｜ 類型：UI 元件庫 網址：github.com/shadcn-ui/ui
它是什麼：一套設計精美的網頁介面元件——按鈕、表單、對話框、表格、導航列⋯⋯你在專業網站上看到的那些東西，它都有現成的。
為什麼 vibe coder 需要它：當你跟 Claude Code 說「做一個管理後台」，AI 生成的介面可能很陽春。但如果你說：
用 shadcn/ui 做一個管理後台，包含側邊導航列、
資料表格（支援排序和搜尋）、和新增資料的彈出表單。
Claude Code 會直接使用 shadcn/ui 的元件，做出來的東西立刻有專業水準。
怎麼開始用：
# 建立新專案
npx create-next-app@latest my-app
cd my-app
# 安裝 shadcn/ui
npx shadcn@latest init
# 加入你需要的元件
npx shadcn@latest add button table dialog form
或者更直接——跟 Claude Code 說：
幫我建一個新的 Next.js 專案，安裝好 shadcn/ui，
然後做一個員工請假管理系統的介面。
關鍵心態：不要自己從零刻 UI，善用現成元件庫。工程師不是什麼都自己寫——他們擅長的是知道什麼時候該用現成的東西。
2. n8n — 不寫程式也能做 AI 自動化工作流
GitHub Stars：100,000+ ｜ 類型：工作流自動化平台 網址：github.com/n8n-io/n8n
它是什麼：一個視覺化的自動化工具。你用拖拉的方式把不同的服務串在一起，讓它們自動跑。像是：「收到 Email → AI 自動分類 → 重要的轉發到 LINE → 摘要存到 Google Sheet」。
為什麼 vibe coder 需要它：你用 Claude Code 做了一個工具，但它是「手動」的——每次都要你自己操作。n8n 讓你把這些操作自動化。
實際應用場景：
| 自動化流程 | 串接的服務 |
|---|---|
| 每天早上自動整理新聞摘要 | RSS + AI + LINE 通知 |
| 客戶表單提交後自動回覆 | Google Form + AI + Gmail |
| 社群媒體文章自動排程 | AI 生成 + Buffer + Slack 通知 |
| 競品價格監控 | 網頁爬蟲 + AI 分析 + Google Sheet |
怎麼開始用：
# 最簡單的方式：用 Docker 一鍵啟動
docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 n8nio/n8n
打開瀏覽器到 localhost:5678，就能看到視覺化的工作流編輯器。不需要寫任何程式碼。
如果你不想自己架，n8n 也有雲端版可以直接用。
關鍵心態：好的工具不只是「能用」，還要「能自動」。工程師的思維是：如果一件事要做第二次，就應該讓它自動化。
3. Excalidraw — 先畫再做，把想法變成 AI 看得懂的規格
GitHub Stars：116,000+ ｜ 類型：協作白板工具 網址：github.com/excalidraw/excalidraw
它是什麼：一個線上白板工具，特色是「手繪風格」。你可以用它畫流程圖、UI 線框圖、架構圖，畫出來的東西看起來像手繪的，而不是冰冷的方框。
為什麼 vibe coder 需要它：在跟 AI 說需求之前，先把想法「畫出來」，效率會高非常多。
人的思考是視覺化的。當你說「做一個管理後台」，你腦海裡其實有一個畫面——左邊有側邊欄、上面有搜尋框、中間是資料表格。但如果你只用文字跟 AI 描述，它可能理解錯。
先畫出來，再描述給 AI，雙重保障。
怎麼用：
- 打開 excalidraw.com（免費、不用註冊）
- 花 5 分鐘畫一個簡單的 UI 草圖
- 截圖，然後跟 Claude Code 說：
參考這張 UI 草圖，用 shadcn/ui 做一個類似的管理介面。
左邊是導航列，上面是搜尋和篩選，中間是資料表格。
進階用法：Excalidraw 支援 AI 生成圖表。你可以用文字描述，讓它自動畫出流程圖或架構圖。也可以匯出成圖片或 SVG，直接放進你的專案裡。
關鍵心態：動手做之前先規劃。工程師在寫程式之前都會先畫架構圖和 UI 線框圖，不是因為他們喜歡畫圖，而是因為「想清楚再做」永遠比「邊做邊想」更快。
4. Open WebUI — 自架一個 AI 聊天平台
GitHub Stars：124,000+ ｜ 類型：AI 介面平台 網址：github.com/open-webui/open-webui
它是什麼：一個自己架設的 ChatGPT 替代品。介面跟 ChatGPT 幾乎一樣，但跑在你自己的電腦或伺服器上。可以接 OpenAI、Claude、Ollama（本地模型）等各種 AI。
為什麼 vibe coder 需要它：
- 隱私：公司資料不想傳到 ChatGPT 的伺服器上？自己架一個
- 客製化：可以預設 prompt、上傳自己的文件當知識庫
- 省錢：接本地模型（如 Llama）就不用付 API 費用
- 團隊共享：架好之後，整個部門都可以用同一個 AI 平台
怎麼開始用：
# 用 Docker 一鍵部署
docker run -d -p 3000:8080 \
--name open-webui \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main
打開 localhost:3000，註冊一個帳號，就能開始用了。
如果你想接 OpenAI 或 Claude 的 API，在設定頁面填入 API Key 就行。
更進階的玩法：用 Claude Code 幫你客製化 Open WebUI——加入公司的 Logo、預設針對你工作場景的 system prompt、建立部門專用的知識庫。
幫我修改 Open WebUI 的設定：
1. 預設的 system prompt 改成中文，角色是「HR 部門助理」
2. 上傳公司的員工手冊作為知識庫
3. 建立三個預設對話模板：薪資問答、請假規定、福利查詢
關鍵心態：會用工具只是基本，會架設和客製化工具才是真本事。工程師的價值不是在會使用 ChatGPT，而是能把 AI 整合進實際的工作流程裡。
5. cal.com — 完整開源 SaaS，學習架構的最佳教材
GitHub Stars：38,000+ ｜ 類型：開源預約排程系統 網址：github.com/calcom/cal.com
它是什麼：一個跟 Calendly 功能一樣的預約系統，但完全開源免費。你可以自己架，不用付月費，還可以無限客製化。
為什麼 vibe coder 需要它：兩個原因。
第一，直接用。 如果你或你的部門需要一個預約/排程系統——客戶預約會議、內部會議室預約、面試排程——cal.com 直接拿來用就好，不用從零做。
第二，當教材。 cal.com 是一個「生產級」的完整應用程式。當你想做自己的 SaaS 產品時，它的程式碼結構、資料庫設計、API 架構，都是最好的參考。
怎麼用 AI 客製化它：
# 把原始碼抓下來
git clone https://github.com/calcom/cal.com.git
cd cal.com
然後用 Claude Code：
這是 cal.com 的開源專案。幫我做以下客製化：
1. 介面改成中文
2. 加入 LINE 通知功能（預約成功時通知）
3. 把品牌配色改成我們公司的深藍色 #1E3A5F
同樣的模式適用於任何開源專案：找到一個功能接近的 → fork 下來 → 讓 AI 幫你客製化。這比從零開始快十倍。
關鍵心態：不要重造輪子。工程界有一句名言：「最好的程式碼是你不需要寫的程式碼。」 先找有沒有現成的，沒有再自己做。
實戰流程：從找到專案到上線使用
把前面的方法串起來，這是完整的工作流：
Step 1：確定需求
先搞清楚你要做什麼。例如：「我需要一個部門內部的問卷調查系統。」
Step 2：在 GitHub 搜尋
搜尋關鍵字：survey form open source
排序方式：Most stars
篩選語言：TypeScript 或 JavaScript（網頁類專案最常見）
Step 3：用五項清單篩選
對找到的前 5 個結果逐一檢查：stars、更新時間、README、Issues、License。
Step 4：Clone 下來試跑
git clone https://github.com/xxx/survey-tool.git
cd survey-tool
然後跟 Claude Code 說：
這是一個開源的問卷調查系統。
幫我看一下 README 和程式碼，告訴我怎麼把它跑起來。
Step 5：用 AI 客製化
這個問卷系統跑起來了。幫我做以下修改：
1. 介面改成中文
2. 加入匯出 Excel 的功能
3. 加入 email 通知（有人填完問卷時通知我）
Step 6：部署上線
幫我把這個應用部署到 Zeabur / Vercel / Railway。
整個過程，你不需要看懂一行程式碼。 你需要的是：知道去哪裡找、知道怎麼判斷好壞、知道怎麼跟 AI 說你要什麼。
進階技巧：GitHub 上的隱藏寶藏
Awesome Lists
在 GitHub 搜尋 awesome-關鍵字，你會找到由社群整理的精選清單。例如：
awesome-selfhosted：所有可以自己架設的開源軟體awesome-react：React 相關的好用工具和元件awesome-ai-tools：AI 相關工具合集
這些清單幫你省去大量篩選時間，裡面的專案通常都經過社群認可。
GitHub Topics
每個專案都會標注 topics（主題標籤）。點擊任何一個 topic，就能看到同類型的所有專案。
常用的 topics：
hacktoberfest：適合新手參與的專案self-hosted：可以自己架設的工具low-code：低程式碼工具ai：AI 相關專案
看 Fork 數量
Fork 數量代表有多少人把這個專案複製下來自己改。Fork 數量高，代表這個專案的「可客製化性」高——很多人都在基於它做自己的版本。
對 vibe coder 來說，Fork 數量高的專案特別適合，因為你也打算拿來改。
常見問題 FAQ
「開源等於免費嗎？」
大部分是，但要看 License（授權條款）。最常見的幾種：
| License | 意思 | 可以商用嗎？ |
|---|---|---|
| MIT | 隨便用，幾乎沒限制 | ✅ |
| Apache 2.0 | 可以用，要保留原作者聲明 | ✅ |
| GPL | 可以用，但你改過的版本也要開源 | ⚠️ 要注意 |
| AGPL | 同上，而且網路服務也算 | ⚠️ 更嚴格 |
如果你要用在公司專案裡，選 MIT 或 Apache 2.0 的最安全。
「我 clone 下來跑不起來怎麼辦？」
直接把錯誤訊息丟給 Claude Code：
我照著 README 的步驟跑這個專案，出現了以下錯誤：
[貼上錯誤訊息]
幫我排查問題。
AI 處理安裝和環境問題非常在行，十之八九能幫你搞定。
「我怎麼知道一個專案適不適合我的需求？」
看 README 裡的 Features 列表和 Demo 連結。如果有線上 Demo，先去玩玩看。功能符合 70% 以上就值得用——剩下 30% 讓 AI 幫你客製化。
「用別人的開源專案，會不會有安全問題？」
跟你自己寫的程式一樣，都有可能有安全問題。但知名的開源專案通常有數百甚至數千個工程師在看程式碼，安全性反而比你自己從零寫的好。
結語：站在巨人的肩膀上
GitHub 上有兩億多個專案。這意味著，你想做的大部分東西，很可能已經有人做過了——而且做得比你從零開始好得多。
Vibe coding 的核心不是「讓 AI 從零開始幫你寫」，而是找到對的起點，讓 AI 幫你客製化。
一個知名的開源專案，背後可能有幾十個全職工程師、幾千個貢獻者、幾萬小時的開發和測試。你不可能靠一個 AI prompt 就做出同等品質的東西。但你可以把它拿過來，用 AI 改成你需要的樣子。
這就是工程師的思維：不重造輪子，把時間花在真正獨特的需求上。
學會在 GitHub 上找好專案、判斷品質、用 AI 客製化——這三個技能加在一起，你能做到的事情會遠超你的想像。
歡迎來到工人智慧。