很多人做 AI 應用，最先卷的是模型。

但真正把產品做起來之後才會發現，難點往往不是「生成」，而是「拿數據」。
今天 GitHub Trending 上漲得很快的 Firecrawl，本質上就在解決這個問題。
它今天又漲了 834 stars，總 stars 已經到 146 k。
一句話理解：
它不是普通爬蟲，而是把網頁內容直接整理成 AI 更容易吃下去的上下文。
比如：
搜網頁
抓正文
轉 Markdown
輸出結構化 JSON
甚至還能先交互再提取內容
這類工具值錢的地方，不是「抓網頁」這三個字。
而是它在補 AI 應用裡最髒、最煩、但又繞不過去的一層基礎設施：
把真實世界的信息，穩定餵給模型。
我越來越覺得，未來很多 AI 產品的差距，不只在模型本身，
更在你有没有能力持續拿到乾淨、可用、低噪音的外部上下文。
項目地址：

如果你在做 Agent、搜索、RAG、自動化信息採集，這類項目基本繞不過去，感興趣的可以安裝體驗下。