过去 30 天，我一直在研究一个问题：普通人能不能靠 GitHub 上的开源项目赚钱？

答案是：能。

但关键不是找最火的项目，也不是找 star 最多的项目，而是找那些能被包装成“具体业务结果”的项目。

我整理了 10 个适合赚钱的高质量 GitHub 项目。

它们不是那种“看起来很酷，但不知道怎么变现”的项目，而是可以围绕它们做 SaaS、自动化服务、模板、代部署、咨询、数据产品和垂直行业工具的项目。

真正的机会不在于 GitHub 本身，而在于你能不能把一个开源项目包装成具体的业务结果。

1、 browser-use

GitHub：https://github.com/browser-use/browser-use…

这个项目可以让 AI 像人一样操作浏览器，比如打开网页、点击按钮、填写表单、提取信息和执行任务。很多公司每天都有大量重复网页操作，比如找客户、填 CRM、查竞品、提交表单、处理后台订单、收集网页数据。

你可以把这些流程自动化，然后按月收费。

AI 真正值钱的地方不是聊天，而是帮人干活。

2、 Crawl4AI

GitHub：https://github.com/unclecode/crawl4ai…

它适合做 AI 数据业务，可以把网页内容转成适合 LLM 使用的 Markdown 或结构化数据。

现在很多 AI 应用缺的不是模型，而是干净、稳定、可用的数据。

你可以围绕它做行业资料库、竞品监控、RAG 数据清洗、内容采集系统和垂直搜索工具。

客户真正愿意付费的不是爬虫，而是可直接使用的数据。

3、 Firecrawl

GitHub：https://github.com/mendableai/firecrawl…

它是一个面向 AI 应用的网页抓取和解析工具，可以把网站内容转换成 Markdown、JSON 或结构化数据。

围绕它最容易做的产品是：输入一个网站，输出一份报告。

比如竞品分析报告、潜在客户列表、产品价格监控、SEO 内容分析、行业资讯摘要。

B2B 客户愿意为节省时间付费，尤其是销售、市场和研究类团队。

4、 Activepieces

GitHub：https://github.com/activepieces/activepieces…

它可以理解为开源版 Zapier，用来连接不同工具，搭建自动化流程。

很多小公司知道自己需要自动化，但他们不会搭。

你可以帮他们配置表单提交后自动进入 CRM、客户付款后自动发邮件、新线索自动通知销售、Notion / Slack / Gmail / Airtable 自动同步等流程。

这类服务非常适合做代搭，一次性配置费加每月维护费。

5、 Dub

GitHub：https://github.com/dubinc/dub 它是一个开源链接归因和短链平台，不只是短链接，还可以做转化追踪、链接分析和 affiliate tracking。

很多创作者、独立站、newsletter 和 affiliate marketer 都有一个共同问题：不知道哪个链接真正带来了钱。

你可以用 Dub 做创作者链接追踪系统、联盟营销管理后台、独立站推广数据分析、广告转化追踪面板。

离钱越近，越容易收费。

6、 Twenty

GitHub：https://github.com/twentyhq/twenty

它是一个开源 CRM，可以理解为 Salesforce 的开源替代品。

它最好的机会不是做通用 CRM，而是做垂直行业 CRM，比如房产中介 CRM、招聘公司 CRM、咨询公司 CRM、B2B 销售 CRM、留学机构 CRM。

很多团队不想要复杂系统，他们只想要一个刚好适合自己业务流程的 CRM，这就是机会。

7、 Plane

GitHub：https://github.com/makeplane/plane

它是一个开源项目管理工具，可以看成 Jira、Linear、ClickUp 的替代方案。

很多团队想要自托管项目管理系统，尤其是外包团队、软件公司、远程团队和对数据隐私敏感的公司。

你可以围绕它提供自托管部署、工作流配置、团队培训和私有化维护。

这类项目不一定性感，但很容易收服务费。

8、Medusa

GitHub：https://github.com/medusajs/medusa

它是一个开源电商基础设施，适合做 headless commerce、B2B 商城、marketplace 和订阅商店。

这里的机会不是做下一个 Shopify，而是帮某个小众行业做定制电商系统，比如 B2B 批发商城、订阅制产品商店、多供应商 marketplace、品牌独立站后台、线上线下一体化订单系统。

垂直，比通用更容易赚钱。

9、 OpenBB

GitHub：https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB…

它是一个开源金融数据平台，可以把金融数据接入 Python、Excel、API 和 AI agent。

金融领域很愿意为“更快得到洞察”付费。你可以围绕它做股票研究 dashboard、财报分析工具、行业数据报告、投资备忘录生成器和 AI 金融研究助手。

这里要注意，不要卖“预测涨跌”，而是卖“节省研究时间”和“整理信息”。

10、 Dify

GitHub：https://github.com/langgenius/dify

它是一个开源 LLM 应用开发平台，可以用来搭建 AI 客服、AI 知识库、销售助手、企业内部 Agent 和 RAG 应用。

它最适合的赚钱方式不是卖“AI 工具”，而是卖给某个具体行业一个明确结果，比如帮企业减少客服人力、帮销售自动回复客户、帮团队快速查询内部资料。

最现实的变现方式是部署费加月维护费。

总结一下，这 10 个 GitHub 项目背后的机会，不是单纯靠代码赚钱，而是靠找到一个具体行业，用开源项目搭一个解决方案，帮客户省时间、省人力或提高转化，然后收部署费、维护费、模板费或订阅费。

如果只能优先研究 5 个，我会先看 browser-use、Crawl4AI、Firecrawl、Dub 和 Dify。

因为它们离 AI、数据、销售和转化最近，也最容易讲清楚“怎么赚钱”。

建议都收藏起来

browser-use/browser-use

Source: https://github.com/browser-use/browser-use

🌤️ Want to skip the setup? Use our cloud for faster, scalable, stealth-enabled browser automation!

🤖 LLM Quickstart

1. Direct your favorite coding agent (Cursor, Claude Code, etc) to Agents.md
2. Prompt away!

👋 Human Quickstart

Browser Use 0.13 introduces a new beta agent powered by a Rust core and a browser harness built for current frontier models. It gives the model a real browser/computer action space, persistent tools, and recovery loops inspired by coding agents.

Python API -> Rust core -> Browser harness -> Web task done

1. Install Browser Use with the native core runtime (Python>=3.11):

uv add "browser-use[core]"
# or: pip install "browser-use[core]"

The [core] extra installs the native Browser Use runtime for your platform.

2. [Optional] Get your API key from Browser Use Cloud:

# .env
BROWSER_USE_API_KEY=your-key
# GOOGLE_API_KEY=your-key
# ANTHROPIC_API_KEY=your-key

3. Run your first agent:

from browser_use.beta import Agent, BrowserProfile, ChatBrowserUse
# from browser_use.beta import ChatOpenAI  # ChatOpenAI(model='gpt-5.5')
# from browser_use.beta import ChatAnthropic  # ChatAnthropic(model='claude-opus-4-8')
import asyncio

async def main():
    agent = Agent(
        task="Find the number of stars of the browser-use repo",
        llm=ChatBrowserUse(model='bu-3-max'),
        # llm=ChatOpenAI(model='gpt-5.5'),
        # llm=ChatAnthropic(model='claude-opus-4-8'),  # Sonnet also works well.
        browser_profile=BrowserProfile(
            headless=False,
            allowed_domains=["*.github.com"],
        ),
    )
    history = await agent.run()
    print(history.final_result())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Existing Python agent users can keep using from browser_use import Agent. The new Rust-powered beta agent is from browser_use.beta import Agent.

Check out the library docs and the cloud docs for more!

Open Source vs Cloud

We benchmark Browser Use across 100 real-world browser tasks. Full benchmark is open source: browser-use/benchmark.

Use the Open-Source Agent

• You need custom tools or deep code-level integration
• We recommend pairing with our cloud browsers for leading stealth, proxy rotation, and scaling
• Or self-host the open-source agent fully on your own machines

Use the Fully-Hosted Cloud Agent (recommended)

• Much more powerful agent for complex tasks (see plot above)
• Easiest way to start and scale
• Best stealth with proxy rotation and captcha solving
• 1000+ integrations (Gmail, Slack, Notion, and more)
• Persistent filesystem and memory

Demos

📋 Form-Filling

Task = “Fill in this job application with my resume and information.”

Example code ↗

🍎 Grocery-Shopping

Task = “Put this list of items into my instacart.”

https://github.com/user-attachments/assets/a6813fa7-4a7c-40a6-b4aa-382bf88b1850

Example code ↗

💻 Personal-Assistant.

Task = “Help me find parts for a custom PC.”

https://github.com/user-attachments/assets/ac34f75c-057a-43ef-ad06-5b2c9d42bf06

Example code ↗

💡See more examples here ↗ and give us a star!

🚀 Template Quickstart

Want to get started even faster? Generate a ready-to-run template:

uvx browser-use init --template default

This creates a browser_use_default.py file with a working example. Available templates:

• default - Minimal setup to get started quickly
• advanced - All configuration options with detailed comments
• tools - Examples of custom tools and extending the agent

You can also specify a custom output path:

uvx browser-use init --template default --output my_agent.py

💻 CLI

Fast, persistent browser automation from the command line:

browser-use open https://example.com    # Navigate to URL
browser-use state                       # See clickable elements
browser-use click 5                     # Click element by index
browser-use type "Hello"                # Type text
browser-use screenshot page.png         # Take screenshot
browser-use close                       # Close browser

The CLI keeps the browser running between commands for fast iteration. See CLI docs for all commands.

Claude Code Skill

For Claude Code, install the skill to enable AI-assisted browser automation:

mkdir -p ~/.claude/skills/browser-use
curl -o ~/.claude/skills/browser-use/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/browser-use/browser-use/main/skills/browser-use/SKILL.md

Integrations, hosting, custom tools, MCP, and more on our Docs ↗

FAQ

from browser_use import Tools

tools = Tools()

@tools.action(description='Description of what this tool does.')
def custom_tool(param: str) -> str:
    return f"Result: {param}"

agent = Agent(
    task="Your task",
    llm=llm,
    browser=browser,
    tools=tools,
)

Tell your computer what to do, and it gets it done.