「开源版 LibTV」:一个不会写代码的人,靠一句口号 43 天拿到 2100 star
它是什么 一个装在电脑上的免费 AI 视频创作工具:在画布上拖节点,把文字、图片、视频模型连起来做短片,数据都在自己电脑上。
为什么火了 作者有意喊出「开源版 LibTV」这个一听就懂、愿意转的说法,开源前在 X 上连载「从零复刻第 N 天」,首发就给能装的安装包、把人拉进微信群;之后中文自媒体批量转载、英文通讯 AlphaSignal 收录,又接了两波。
B你可以怎么跟 别再做 AI 视频画布;学它的打法,换一个正热、收费、还没人喊过「开源版」的产品去对标,或者把同一件事做成英文版的「开源 Flora / Weavy」。
- 数据(每天更新) · 建库 2026-09-24 · 2,155 星 · 7 天 +147
GitHub · 星数 数据 2026-10-01 → 2026-11-08(39 天,32 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有
2026 年 9 月 26 日中秋节前后,一个自称「AIGC 新手、没有科班背景」的深圳创业者,在 X 上发了一句「挑战从零复刻 LibTV 的第七天!BeefTV 正式开源了」。43 天后,这个桌面 AI 视频画布有 2096 star、403 fork,从没上过 GitHub Trending 总榜。产品本身不算独一份,同赛道有 2 万 star 的老大。它起来靠的是一句话、一段连载和一个微信群。下面讲它怎么做的,哪些能学,以及为什么不建议你再做一个 AI 视频画布。
中秋节加班发出去的一条帖子
作者叫「来碗牛肉粉」(X @beefnoode,GitHub glanderness),简介写「04 年连续创业者,BF Labs 创始人,base 深圳、上海」。开源前一周,他在 X 上连着发「挑战从零开始复刻 LibTV 的第五天!目前进度:80/100%,最近用 Codex 跑了 50 亿+ token……继续加油干,build in public!」。
9 月 26 日那条正式开源的帖子是这么写的:
「如果你也受够了网页视频工作台的卡顿和缓慢,那就试试 BeefTV,主打轻量、快速、高效……也欢迎各位老师点点 star,提提意见!中秋节继续加班,目标是打造出最好用的开源视频工作台。」
紧跟着一条回复:「想要进群……扫码加我微信,备注『BeefTV』」。
他后来在复盘长文里说,BeefTV 的代码「100% 都是靠 AI 完成的」,做法是让 AI 用 Playwright 去截 LibTV 的界面,一项项拆它的交互,再照着改自己的。
它是什么
一个装在电脑上的 AI 视频创作工作台。在无限画布上拖节点,把文字、图片、视频、音频模型连成一条流水线;内置一个 Agent,对话就能搭出一整套短剧工程(README 里的例子是 25 个节点、48 条连线);有 Skills 市场和工作流模板,也支持 MCP,能让 Codex、Claude Code、Cursor 这些外部 Agent 直接操作画布。
技术上是 Go 后端加 React 前端,用 Wails 打成原生桌面程序,数据存在本地 SQLite。不用注册,模型渠道自己填 key。
它对标的 LibTV 是 Liblib 今年 3 月发的商业 AI 视频画布,在国内 AIGC 圈很热,网页版、按积分收费。BeefTV 的卖点就是反过来:本地、免费、不卡。
star 是三波浪叠出来的
| 阶段 | 日期 | 每天新增 star | 那几天发生了什么 |
|---|---|---|---|
| 首发 | 9-26 到 9-30 | 71 / 122 / 125 / 167 / 124 | X 首发帖;9-29 xmsumi 等中文站把它写成「LibTV 平替」 |
| 回落 | 10-1 到 10-14 | 20–60 | 10-5 作者发复盘长文《开源 BeefTV 一周拿下 800 Stars》;10-10 破 1000 |
| 第二波 | 10-15 到 10-16 | 121 / 169 | 英文 AI 技术通讯 AlphaSignal 收录;同日 OSCHINA 写「开源平替版 libTV」 |
| 第三波 | 10-21 到 10-22 | 67 / 98 | 发 v2.0(Agent、Skills、工作流);B 站一条「免费版 LibTV 来了!」约 3,700 播放 |
| 平台期 | 10-23 至今 | 11–37 | 靠频繁发版和 CSDN 教程、YouTube 解说这类长尾 |
(Trendshift 逐日数据;10-17 起和 GitHub 每日 star 对得上。最近 7 天 +147,前 7 天 +181,在慢慢往下走。)
发版快得离谱:9-26 到 11-06 发了 70 多个版本,合并了 329 个 PR。73 个版本的安装包累计被下载约 2.5 万次,第一个版本 v1.5.5 就有 4,121 次(GitHub release 数据,含自动更新包,不等于用户数)。fork 占 star 约 19%,偏高,像是很多人下载下来自己改。
一句口号干了大部分活
作者在复盘长文里把这件事说得很直白:「『开源版 LibTV』是一个很容易让人理解和转发的概念,是天然的社交货币……国内不少自媒体同行,包括公众号、小红书、视频号,都借着这个概念分享我们的项目。」他说这是从《疯传》里学的。
去翻那段时间的中文转载,标题几乎都是同一个意思:xmsumi「LibTV 平替」、OSCHINA「开源平替版 libTV」、B 站「免费版 LibTV 来了!」。别人不用懂什么是 Wails、什么是 MCP,一看就知道这是啥、为什么要点。
剩下的活是三件事接住的:
- X 连载:「第五天 80%」「第七天 90%」「50 亿 token」「100% AI 写代码」。这同时打中两拨人——想要免费 AI 视频工具的创作者,和爱看「不会写代码的人用 AI 做出产品」的 AI 编程圈。作者单条帖子浏览量也就千级(10-10 破千那条约 1,871 次),他不是大号。
- 微信群:几乎每条帖子和 README 都挂企业微信二维码。作者 10-5 说有「数百人的开源社群」,群友测试、提 bug、写 skill,有人直接来贡献代码(X 上的 0xMomo 公开说要给它加 RunningHub / ComfyUI 支持)。
- 首发就是能装的安装包,不是一个 demo 仓库。进来的人能马上用,用了才转。
同样的口号,有人只拿到 304 star
这是整件事里最值得看的一个对照。ZeroLu/open-canvas 今年 6 月就打出「LibTV 和 TapNow 开源替代品」,比 BeefTV 早三个月,还被大号转过,到现在 304 star。光有口号不够。
整个赛道已经很挤(GitHub,11-06):
| 项目 | 建仓 | star | 近 7 天 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| HBAI-Ltd/Toonflow-app | 2026-01 | 2.08 万 | +874 | 短剧 / 漫剧全流程,赛道老大 |
| basketikun/infinite-canvas | 2026-05 | 9,731 | +347 | 开源 AI 无限画布,BeefTV 作者说参考过它 |
| glanderness/BeefTV | 2026-09 | 2,096 | +147 | 本地桌面、照着 LibTV 复刻手感 |
| ddcat-ai/open-ai-canvas(影策) | 2026-07 | 1,675 | +193 | 影视创作画布 |
| 869413421/ai-moive-studio | 2025-11 | 1,654 | +9 | 已停涨 |
| looplj/reveric | 2026-10-22 | 672 | +392 | 「Agent Native 短剧桌面工作台」,比 BeefTV 晚一个月,现在涨得比它快 |
| ZeroLu/open-canvas | 2026-06 | 304 | — | 最早喊「开源 LibTV」,没起来 |
商业那边还有 LibTV、TapNow、可灵的灵动画布,海外有 Flora、Weavy、Krea 的节点画布。
BeefTV 的产品差别是真的:原生桌面、轻、交互接近商业品的手感、较早做了 MCP。但这些不是它起来的主因,也不是护城河——Toonflow 和 infinite-canvas 的规模和增速都比它大,reveric 一个月就追上来了。它赢在叙事和速度:口号抢在用户心智前面,连载和群把注意力接住,一周一版让东西对得起那句口号。
作者图什么
开源不直接收钱。作者长文里写「希望通过算力形成商业闭环」,README 首页挂着带返利参数的算力链接;合作方有腾讯云、BytePlus 海外孵化器、超频三;他主页的博客链接 beefapi.com 是一个大模型 API 中转站(月卡 133–599 元),也是进群领额度的入口。另外 License 已经从 MIT 改成自定义的 source-available:自用、二开、拿作品商用都行,套壳卖钱、收费托管要先拿授权。
对想要 star 的人来说,更值得记的是另一笔账:他上一个仓库(小红书笔记存进飞书的 Codex skill)只有 209 star;这一次,2100 star、一个几百人的群、一篇被转来转去的复盘,让他在中文 AI 圈从「一个创业者」变成了「做出开源版 LibTV 的那个人」。
如果是你
判断:B。「开源版 + 一个正热又收费的产品」这套打法不靠大号、不靠钱,跟进者完全拿得到,这是它最值钱的地方;但 AI 视频画布这个具体品类已经挤满,照着再做一个,大概率是下一个 open-canvas。
适合谁:会用 AI 写代码、动手快、能一两周拿出可安装版本的人;在 X、即刻、小红书上有一点点读者(几百到几千)就够,BeefTV 作者也没多少。
不适合谁:想直接做第 N 个「开源 AI 视频画布 / 短剧工作台」的人——前面有 2 万、1 万 star 的,后面还有涨得更快的 reveric;也不适合只会写代码、不愿意天天发帖和维护群的人,这件事一半是内容。
怎么做,按值得程度排:
- 换一个对标对象:找一个现在在中文圈正热、收费、网页版用起来卡或贵、而且还没人喊出「开源版 X」的产品(AI 设计、AI 播客、AI PPT、AI 漫画这类工作台都可以去扫)。先搜 GitHub 有没有人已经用了这个说法,有的话看他卡在哪。
- 换一种语言或人群做同一件事:英文侧的节点画布 Flora、Weavy、Krea 都收订阅,「open-source Flora / Weavy alternative, runs locally」这句话在英文圈还没有一个公认的项目。BeefTV 拿到 AlphaSignal 收录那天是单日最高,说明英文侧有人要。
- 做它没做好的部分:与其做整个画布,不如做这些画布共用的一块——比如一个给各家画布用的 MCP / skill 包、ComfyUI 和 RunningHub 节点的桥、或者一套短剧工作流模板库。star 天花板低一些,但几乎不用赌。
怎么获客:照它的顺序来。开源前一两周开始在 X 上连载「从零复刻 X 的第 N 天」,每条带进度百分比和一个反差数字;开源当天给安装包,首帖第一句就是「开源版 X」;每条帖子挂群二维码;破几百、破一千各报一次喜,一周后写一篇复盘长文(这篇本身就会被 AI 编程圈转);然后把中文站、B 站、CSDN 和一条英文技术通讯都投一遍。
什么时候之前:越快越好。「开源版 X」的窗口跟着 X 的热度走,对标对象一旦降价、出免费版或被人先喊了,这句话就没用了;AI 视频画布这个窗口基本已经关了。
什么情况说明看错了:① 一两个月后 BeefTV 每天新增 star 重新回到三位数,或者 reveric 这类后来者停在几百——说明这个品类还在扩、没挤满,那照着做比这里估的划算;② 反过来,如果你看到最近几个月有好几个「开源版 X」的项目首发后一周还不到 100 star,说明这个说法已经被用滥了,口号本身不再带量,要靠别的东西出头。
数据与出处
GitHub:glanderness/BeefTV 仓库、README、LICENSE、release 下载数、每日 star(10-17 到 11-06),同类仓库 star 与周增量(11-06)。Trendshift 逐日 star。X:@beefnoode 开源前的连载帖与 9-26 开源帖、10-5 复盘长文、10-10 破千帖;0xMomo 10-10 推荐。AlphaSignal / Hermes AI News(10-16)、xmsumi(9-29)、OSCHINA(10-16)、B 站(10-18)。beeftv.app、beefapi.com。写「推断」「约」的地方是估计。
研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
- 竞品
名字 在哪 上线 规模 它和这家不同在哪 Toonflow-app (HBAI-Ltd) 开源 2026-01 2.08 万 star,gain_7d 874 Toonflow 是短剧 / 漫剧全流程平台,大而全;BeefTV 主打轻量本地桌面画布和流畅手感 basketikun/infinite-canvas 开源 2026-05 9731 star,gain_7d 347 同为开源 AI 无限画布,BeefTV 作者称参考过它的实现;BeefTV 是 Wails 原生桌面程序,把 LibTV 交互和 MCP 放在前面 ZeroLu/open-canvas 开源 2026-06 304 star 更早喊出「LibTV / TapNow 开源替代品」却没起来;BeefTV 多了作者 build in public、私域群和高频迭代 ddcat-ai/open-ai-canvas(影策) 开源 2026-07 1675 star,gain_7d 193 面向影视创作的开源画布;BeefTV 更强调本地桌面和 Agent / MCP LibTV (Liblib) 网页 2026-03 国内头部 AI 视频画布,商业产品 LibTV 是云端网页、按积分收费;BeefTV 是本地、免费、自带模型渠道,交互照着 LibTV 复刻 可灵灵动画布 / TapNow / 献丑 AI 大厂功能 2025-07 起 大厂或商业 SaaS 都是云端、闭源、绑自家模型或积分;BeefTV 开源、本地、不绑 provider Flora / Weavy / Krea Nodes 网页 2024-2025 海外商业节点画布 英文、云端、订阅制;BeefTV 中文优先、本地免费 - 用户从哪来
- 查实 蹭名「开源版 LibTV」:作者 10-5 长文自述:这个概念是天然社交货币,国内公众号、小红书、视频号借此分享;转载标题几乎都是「LibTV 平替 / 免费版 LibTV」
- 查实 X build in public:@beefnoode 连载「挑战从零复刻 LibTV 的第 N 天」,9-26 首发推,10-10 破千推(约 1871 次浏览),10-5 复盘长文
- 查实 微信私域群:推文和 README 都挂企业微信二维码,要求备注 BeefTV 进群;作者称有数百人社群
- 查实 中文内容站 / 自媒体转载:xmsumi 9-29、deepseek.club、CSDN 多篇、OSCHINA 10-16、B 站 10-18(约 3.7k 播放)
- 查实 英文技术通讯:AlphaSignal 10-16 收录(Hermes AI News 转载),当天 +169 star,为期间单日最高
- 查实 KOL 自发推荐:0xMomo 10-10 推荐并表示要贡献 RunningHub / ComfyUI 功能
- 推断 小红书 / 视频号:仅作者自述,没找到具体笔记
glanderness/BeefTV 为什么能跑出来
一句话:BeefTV 是一个本地优先的开源桌面 AI 视频画布(节点式无限画布 + Agent + Skills,Go/Wails + React)。创作者在国内 AIGC 圈喊出「开源版 LibTV / LibTV 平替」,这个现成的口号给它带来了第一波量;作者在 X 上 build in public,把人拉进微信群;之后媒体报道和高频发版又接了两波。产品层面它不算独一份,赛道里已有 2 万 star 的同类。
研究日期 2026-11-06。数据卡:43 天 2096 star / 403 fork,gain_7d 147(前 7 天 181);今天 GitHub API 显示 2126 star / 407 fork。
1. 它是什么
- 面向 AI 视频创作的桌面工作台。在无限画布上用节点把文本、图片、视频、音频模型连起来;内置 BeefTV Agent,可以对话搭出整套短剧工程(README 示例:25 个节点、48 条连线);有 Skills 市场、可复用工作流模板,也支持 MCP,让 Codex / Claude Code / Cursor 等外部 Agent 来操作画布。出处:README。
- 技术栈:Go 后端 + React/TS 前端,用 Wails 打包,数据存在本地 SQLite。不用注册,模型渠道自己配(BYOK),也能用作者合作方的算力。出处:xmsumi 介绍。
- 作者:「来碗牛肉粉」@beefnoode(GitHub glanderness,昵称 Beefnoodle)。X 简介写的是「04 年连续创业者,BF Labs 创始人,base 深圳、上海」。他另一个仓库 xhs-library(小红书笔记入库飞书的 Codex skill)有 209 star。他自称没有科班背景,BeefTV 的代码「100% 靠 AI 完成」,用 Codex 跑了「50 亿+ token」。出处:X 文章、X 推文。
2. 增长曲线(trendshift 逐日数据)
出处:trendshift;库里 repo_day 从 10-17 起,和下表吻合。
| 阶段 | 日期 | 日增 star | 对应事件 |
|---|---|---|---|
| 首发 | 9-26 ~ 9-30 | 71 / 122 / 125 / 167 / 124 | 9-26 X 首发推「挑战从零复刻 LibTV 的第七天……正式开源」;9-29 xmsumi 等中文站把它写成「LibTV 平替」;9-29 进 Trendshift TypeScript 榜第 21 |
| 回落 | 10-1 ~ 10-14 | 20~60 | 10-5 作者发长文《开源 BeefTV 一周拿下 800 Stars》;10-10 0xMomo 等人自发转推;10-10 破 1000 star |
| 第二波 | 10-15 ~ 10-16 | 121 / 169 | 10-16 AlphaSignal(约 25 万订阅的英文 AI 技术通讯)收录,Hermes AI News 转载;同日 OSCHINA 博文「开源平替版 libTV」;进 Trendshift TS 榜第 22 |
| 第三波 | 10-21 ~ 10-22 | 67 / 98 | v2.0.0 发布(Agent / Skills / 工作流),10-18 B 站视频「免费版 LibTV 来了!」(约 3.7k 播放) |
| 平台期 | 10-23 至今 | 11~37 | 靠高频发版和长尾内容(CSDN 教程、YouTube 解说、Threads)维持 |
- GitHub Trending(总榜)一次都没上:trending_days_any=0,仓库也不到 60 天。量全部来自站外。
- 下载:73 个 release 的附件累计约 2.5 万次下载(GitHub releases API,含自动更新包和运行时组件,不等于用户数)。首发版 v1.5.5 一个版本就有 4121 次。作者 10-5 自述「数百人的开源社群以及数千次下载」。
- 发版极其频繁:9-26 到 11-06 发了 70 多个版本,44 天合并 329 个 PR(trendshift)。
3. 用户从哪来(增长手段)
- 选了「开源版 LibTV」这个口号(确认)。LibTV 是 Liblib 在 2026 年 3 月发布的商业 AI 视频画布,在国内 AIGC 圈很热。作者在 10-5 的长文里讲得很直白:「『开源版 LibTV』是一个很容易让人理解和转发的概念,是天然的社交货币……国内不少自媒体同行,包括公众号、小红书、视频号,都借着这个概念分享我们的项目」,并说思路借鉴了《疯传》里讲的社交货币。之后 xmsumi、OSCHINA、CSDN、B 站的标题几乎都是「LibTV 平替 / 免费版 LibTV」。这属于蹭名:借成熟大产品的认知,零成本让人一看就懂。
- 在 X 上 build in public(确认)。9-20 前后开始连载「挑战从零复刻 LibTV 的第 N 天」,写上进度百分比、「用 Codex 跑了 50 亿 token」,首发当天就转化成第一波 star。破 750、破 1000 时各发一条报喜推,再写复盘长文。作者这套复盘(用 AI 编程、靠社交货币传播)本身又是另一个 AI 圈的热话题,所以吸引来的不只是视频创作者,还有一批「AI 独立开发」的看客。
- 把人引进微信私域群(确认)。几乎每条推和 README 都挂着企业微信二维码,要求「备注 BeefTV 进群」。群成员负责测试、提 bug、写 skill,也有人直接来贡献代码(0xMomo 公开说要给它加 RunningHub / ComfyUI 支持)。
- 英文技术媒体收录(确认)。AlphaSignal 10-16 收录,对应当天最高的单日增量 169。之后 YouTube 上有英文解说视频,Reddit r/singularity 也有类似标题的帖子(帖子被 403 挡住,没能确认是否就是 BeefTV)。
- 中文内容站长尾(确认)。xmsumi(9-29)、deepseek.club、CSDN(多篇教程和深度解析)、OSCHINA、B 站、Threads 设计号等;小红书 / 视频号,作者说有,但这次没逐条找到。
- 高频发版:每次更新都给社群和转发者新的由头,让增长不至于断崖(推断)。
- 没找到买量或刷 star 的证据。fork 占 star 比例约 19%,偏高,符合「下载下来自己改 / 二开」的工具型用户特征。
4. 竞品
开源(同一件事、同一批中文用户),star 数和 7 日增量取自我们库 github.repo_profile(2026-11-06):
- HBAI-Ltd/Toonflow-app:2.08 万 star,2026-01 建,gain_7d 874。短剧 / 漫剧全流程平台,带无限画布、Agent、工作流,是赛道老大。
- basketikun/infinite-canvas:9731 star,2026-05 建,gain_7d 347。面向 AI 创作的开源无限画布,作者长文里说自己参考了的「Infinite Canvas」大概率就是它。
- ddcat-ai/open-ai-canvas(影策):1675 star,2026-07 建,gain_7d 193。
- 869413421/ai-moive-studio(AICON):1654 star,2025-11 建,gain_7d 9,已经停涨。
- tigerowo/infinite-canvas:1542 star,2026-06 建。
- shijue-aid/aid-studio:1324 star。Swayingleaves/novanova-studio:672 star。
- looplj/reveric:672 star,2026-10-22 建,gain_7d 392,是比 BeefTV 晚出来、现在涨得更快的「Agent Native 短剧桌面工作台」。
- ZeroLu/open-canvas:304 star,2026-06 建。它比 BeefTV 早 3 个月就打「LibTV 和 TapNow 开源替代品」,还被大号小弟调调(@jaywcjlove)转过,结果只拿到 304 star。可见光有口号不够。
- 还有一批 TapNow 克隆:Tapnow-Studio(589)、open_tapnow_lovart 等;英文侧有 TwitCanva(292)、flowboard(494)、jaaz、NodeTool。
商业 / 大厂:LibTV(Liblib,2026-03 发布,网页 + 移动端,按积分收费);TapNow;可灵「灵动画布」(2025-07 WAIC 上线);献丑 AI;海外的 Flora、Weavy、Krea 节点画布。
和它们的区别:
- 相对商业画布:装在本地的桌面程序,数据在本地,模型渠道自己选,不按平台积分加价;卖点是「网页工作台卡、慢、贵」。
- 相对开源同类:多数同类是 Web / 自部署,或者做成「全家桶」的短剧平台(Toonflow、AICON、aid-studio)。BeefTV 主打 Wails 原生桌面程序,下载即用,强调轻量和流畅;交互是盯着 LibTV 截图逐项复刻的,更接近成熟商业产品的手感;同时较早做了 MCP,让 Codex / Claude Code 来操作画布。
- 但这些差异都不是护城河:infinite-canvas、Toonflow 的 star 数和增速都高于它,reveric 一个月内就追了上来。
5. 它为什么跑出来
- 定位一句话就能说清:「开源版 LibTV」。LibTV 正热、又收费,不少人想要免费 / 本地的替代;作者有意把这个说法当传播钩子(作者长文自述)。
- 作者本人就是内容:X 上「7 天从零复刻 LibTV」「50 亿 token」「100% AI 写代码」的连载,同时打中「AI 视频」和「AI 编程独立开发」两个圈子的兴趣(X 推文、长文)。
- 首发就是能用的桌面安装包(v1.5.5 下载 4121 次),而不是一个 demo 仓库,进来的人能马上试用并转发。
- 私域群和社区贡献形成循环:二维码引流进群,群友测试和贡献,作者高频发版,每次发版又有新的转发由头(44 天合并 329 个 PR)。
- 两次外部放大:9-29 前后中文自媒体批量转载,10-16 AlphaSignal 收录,刚好对应曲线上两个峰(trendshift 逐日数据)。
差异化结论:产品上的差异(本地桌面、轻量流畅、MCP)是真实存在的,但不是它跑出来的主要原因。同样打「开源 LibTV 替代」的 open-canvas 只拿到 304 star;Toonflow 和 infinite-canvas 的规模也更大。BeefTV 胜在叙事和执行速度:口号抢在用户心智前面,build in public 和私域群把注意力接住,高频迭代让做出来的东西对得起这个口号。
6. 可见度与商业化
- 可见度:小圈子里在传。中文 AIGC / AI 开发者圈有几十篇转载和教程,英文侧有 AlphaSignal 一条和 YouTube 解说。没有大号深度报道,也没有收入数据(它本来也不直接收费)。作者单条推的浏览量在千级(10-10 那条破千推约 1871 次浏览)。
- 怎么赚钱:作者长文写「希望通过算力形成商业闭环,用户可以接自己的算力,也可以接我们的算力」。README 首页挂着 ll2.cn 算力的带返利参数链接;赞助 / 合作方有腾讯云、BytePlus 海外孵化器(算力支持)、超频三(AI 工作站硬件);作者 GitHub 主页的博客链接 beefapi.com 是他的大模型 API 中转站(「Claude 和 GPT 1 折起」,月卡 133~599 元),也是加群领额度。这条链路是:开源工具引流 → 微信群 → 卖算力 / API 中转 / 接合作。
- 防抄:License 从 MIT 改成了自定义的「BeefTV Source Available License 1.0」。新代码允许自部署、内部二开、用它做的作品拿去商用,但转售、套壳卖钱、收费部署、提供托管服务都要先拿授权(授权邮箱 [email protected])。早期 MIT 版本的代码仍可自由使用。
7. 可借鉴
- 用「开源版 X」去对标一个正热且收费的商业产品,是最便宜的传播钩子,但前提是做出来的东西真能用、手感接近原品。可以学它的做法:用 Playwright 截图逐项复刻成熟产品的交互,让 AI 照着标杆反复改。
- 发布前在 X 上连载「从零复刻第 N 天」,上线当天就有一批等着的观众;里程碑报喜加复盘长文,把开发过程本身也变成内容。
- 开源只是引流,钱从算力 / API / 硬件合作里回来;license 改成 source-available,防别人套壳卖钱。
- 高频发版加私域群,让社区替你测试、替你传播。
8. 不确定
- 小红书、视频号、公众号上具体有哪些号转过、各带来多少,没逐条核实(作者自述有)。
- Reddit r/singularity 那条帖子被 403 挡住,没能确认是否在说 BeefTV。
- 实际活跃用户数和算力 / BeefAPI 的转化收入都不知道;2.5 万次下载里包含自动更新,不能直接当用户数。
- 作者说 10-10 时「我们团队」(@0xenderzcx),所以现在可能不是一个人在做。
- 9-29 那次 Trendshift 上榜具体带了多少量,无法单独拆出来。
出处
- GitHub 仓库和 README:github.com/glanderness/BeefTV ;LICENSE:github.com/glanderness/BeefTV/blob/main/LICENSE
- Trendshift 逐日数据:trendshift.io/repositories/262640
- 作者 X:首发 x.com/beefnoode/status/2103812544477774050 ;破千 x.com/beefnoode/status/2108883859526082649 ;复盘长文 x.com/beefnoode/article/2107060747025203697
- 0xMomo 推荐:x.com/0xmomonifty/status/2108816584835989904
- AlphaSignal / Hermes 报道:hermes-ai.net/news/beeftv-turns-ai-video-production-into-a-v…
- xmsumi:www.xmsumi.com/detail/4235 ;OSCHINA:my.oschina.net/u/9478572/blog/19763684 ;B 站:www.bilibili.com/video/BV1Phng6sEZs
- 竞品 star 数:我们库 github.repo_profile(2026-11-06);GitHub 搜索 libtv / 无限画布 / tapnow
- LibTV 发布:view.inews.qq.com/a/20260319A05XAY00 ;可灵灵动画布:www.pingwest.com/a/306521
- 官网 beeftv.app/ ;BeefAPI beefapi.com/