2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台推荐

2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台推荐

无论是零代码小白还是资深开发者,都能在这些平台上找到适合自己的解决方案。今天,我们就来盘点一下 2026 年最值得关注的开源低代码 / 零代码平台,帮助您找到最适合的工具。

一、敲敲云 - 永久免费开源零代码平台

2026 年 1 月 12 日,敲敲云全新版本 v2.3.0 正式发布! 这一版本最大的亮点是正式宣布永久免费开放,彻底打破了传统零代码平台的用户数、应用数、表单数等多重限制,实现真正的零门槛、零成本使用。

敲敲云专注于为企业快速构建应用和工作流,是一款强大且易用的零代码平台。用户无需编写任何代码,即可通过丰富的组件库轻松创建各类应用,真正做到了 "人人都是开发者"。

产品特点:
  • 免费零代码使用,快速上手,无需开发背景
  • 丰富的组件库和模板,满足多样化应用需求
  • 可视化流程设计器,支持拖放式工作流设计
  • 强大的工作流引擎,支持复杂流程逻辑与条件判断
  • 优秀的团队协作功能,支持资源共享和协同开发
  • 数据收集能力强,快速高效地采集业务数据

官网:www.qiaoqiaoyun.com

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二、JeecgBoot - 免费开源低代码平台(最流行)

JeecgBoot 是国内首个免费开源的低代码平台,基于 BPM 理念,采用前后端分离架构(SpringBoot 3.x、SpringCloud、Vue、Mybatis-plus 等),支持微服务架构。其强大的代码生成器可一键生成前后端代码,极大减少重复劳动,提升开发效率。

作为国内最流行的低代码平台之一,JeecgBoot 在 Java 开发者社区中拥有极高的知名度和活跃度。

产品优势:
  • 免费开源,社区活跃,灵活度高,适合 Java 项目
  • 提供丰富低代码模块,实现真正零代码开发(在线表单、报表、大屏设计、移动配置、流程设计等)
  • 简单功能零代码配置,复杂功能低代码生成,兼顾智能与灵活性
  • 业务流程采用工作流引擎,流程与表单松耦合设计,支持灵活配置
  • 保障企业流程保密性,显著减轻开发人员负担
  • 国产数据库友好(达梦、人大金仓)

官网:www.jeecg.com

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三、积木报表 - 像搭建积木一样设计报表

积木报表 (jimureport),是一款免费的数据可视化报表,含报表、打印、大屏和仪表盘,像搭建积木一样完全在线设计!功能涵盖:复杂报表、打印设计、图表报表、门户设计、大屏设计等!

  • JimuReport 侧重传统复杂报表和打印

  • JimuBI 侧重数据大屏和仪表盘可视化设计

产品优势:
  • JimuReport 采用 Web 版报表设计器,类 Excel 操作风格,通过拖拽完成报表设计,所见即所得。
  • 领先的企业级 Web 报表,支持各种复杂报表,专注于解决企业报表难题。
  • JimuBI 是专注于数字孪生和数据可视化的工具,旨在通过直观、动态且视觉吸引力强的形式呈现实时业务数据,尤其擅长打造 交互式大屏和仪表盘
  • JimuBI 业内唯一实现全场景覆盖:同时支持大屏(炫酷动态)、仪表盘(专业分析)、门户(交互式业务看板)、移动端(随时随地查看),真正实现 "一次开发,多端适配"。
  • 大屏采用类 word 风格,可以随意拖动组件,想怎么设计怎么设计,可以像百度和阿里一样,设计出炫酷大屏!
  • 秉承 "简单、易用、专业" 的产品理念,极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本.

官网:https://jimureport.com/

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四、Budibase

Budibase 是一个开源低代码平台,可以更快地构建业务应用程序,从而增强团队能力并提高生产力。IBM、Deloitte、Proctor 和 Gamble、Rakuten 等企业在内部使用该平台。

它利用内部数据库,但也集成了领先的数据库,包括 ArangoDB、DynamoDB、Mongo DB、MySQL、S3 等。

产品特点包括:
  • 为所有团队成员快速构建内部工具
  • 在企业中设置和自动化表单
  • 创建管理面板来管理数据和
  • 团队和客户的简单门户

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五、Appsmith

Appsmith 是一个用于构建管理面板、内部工具和仪表板的低代码项目。与超过 15 个数据库和任何 API 集成。构建你需要的一切,速度提高 10 倍。允许你拖放组件来构建仪表板、使用 Java 对象编写逻辑并连接到任何 API、数据库或 GraphQL 源。

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六、BudiBase

Budibase 是一个开源的低代码平台,帮助 IT 专业人士在几分钟内在自己的基础架构上构建、自动化和交付内部工具。它专注于为开发人员提供工具,以加快一个平台内的开发、部署和集成过程。

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七、Joget

Joget 使业务用户、非编码人员或编码人员能够使用单一平台轻松构建、交付、监控和维护企业应用程序。Joget DX 在一个简单、灵活和开放的平台中结合了业务流程自动化、工作流管理和低代码应用程序开发的优点。

项目地址

八、n8n(流程自动化)

n8n 是一个开源的工作流自动化工具,主要用于连接不同的应用程序和服务,实现数据的自动化处理和流程的自动化执行。它提供了一个可视化的界面,让用户可以通过拖拽节点的方式来构建工作流,无需编写复杂的代码。

主要特点包括:
  • 节点式工作流设计:用户可以通过拖拽不同的节点来构建工作流,每个节点代表一个特定的功能或操作。
  • 丰富的集成能力:n8n 支持与多种第三方服务和应用程序的集成,如 Slack、Google Drive、GitHub 等。
  • 自定义节点:用户可以根据自己的需求创建自定义节点,扩展 n8n 的功能。
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AIGC创作平台怎么设计?高保真案例拆解+AI生成原型实测

AIGC创作平台怎么设计?高保真案例拆解+AI生成原型实测

引言 到了2026年,我发现AIGC创作类产品明显进入了“第二阶段”。第一阶段解决的是能不能生成,而现在,越来越多产品开始认真解决好不好用、是不是一个真正的创作工具。 尤其在音乐、视频这类复杂创作领域,单纯把一个输入框丢给用户,已经远远不够。在实际使用中,真正拉开差距的,反而是页面结构、参数怎么摆,以及生成结果能不能被反复利用。 本文基于墨刀素材广场中的一个高保真AI音乐创作平台原型案例,对核心页面做详细拆解,分析结构层面的设计要点。同时结合AI生成原型图的方式,实测了3个不同场景的AIGC产品案例,希望为正在做AI产品、原型或交互设计的同学,提供一些可复用的思路。 一、高保真AI音乐创作平台原型拆解 这是一个完整的一站式AI音乐创作系统,覆盖从创意构思、内容生成、资产管理、二次创作的全音乐生产链路。这个原型给我最大的感受,是它很克制地把复杂流程拆散了,让非专业用户也能一步步跟着走,同时又保留足够的专业深度,满足专业级用户需求。 1. 首页 首页同时承担了「快速开始创作」和「激发灵感」两种职责,因此在结构上做了明显区分。 * 左侧导航:固定核心功能入口(音乐、歌词、

OpenAI Whisper语音识别终极实战指南:从零部署到企业级应用

OpenAI Whisper语音识别终极实战指南:从零部署到企业级应用 【免费下载链接】whisper-tiny.en 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/whisper-tiny.en 在人工智能技术快速发展的今天,语音识别已成为连接人机交互的重要桥梁。OpenAI推出的Whisper模型以其卓越的多语言识别能力和开源特性,正在重新定义语音技术的应用边界。本指南将从实战角度深度解析Whisper的核心价值与部署策略。 技术架构革命:重新定义语音识别 Whisper模型采用创新的编码器-解码器架构,基于Transformer网络实现端到端的语音处理。与传统语音识别系统不同,Whisper集成了三大核心能力于一体: * 多语言语音识别:支持98种语言的准确转录 * 实时语音翻译:将其他语言实时转换为英语 * 智能语言检测:自动识别输入音频的语言类型 这种一体化设计大幅简化了技术栈复杂度,为企业级应用提供了更加可靠的解决方案。 零基础部署全流程 环境配置要点 部署Whisper需要准备以下基础环境:

人工智能进化全景:从专用工具到超级智能的跃迁(ANI、AIGC、AGI和ASI)

人工智能进化全景:从专用工具到超级智能的跃迁(ANI、AIGC、AGI和ASI)

1. 人工智能的谱系:从ANI到ASI的进化阶梯 在人工智能领域,ANI、AIGC、AGI和ASI代表了智能发展的不同阶段和形态。这些概念构成了理解人工智能发展路径的关键框架。 1.1 ANI:专业化智能的时代 人工狭义智能(Artificial Narrow Intelligence,ANI) 是我们今天生活中无处不在的人工智能形式。这类系统被设计用于在特定、有限范围内执行任务,其特点是高专业性和低泛化能力。 ANI系统已经深入到我们生活的方方面面: * 自然语言处理:如智能客服、语音助手(Siri、Alexa) * 计算机视觉:人脸识别、医学影像分析 * 推荐系统:Netflix的影片推荐、Amazon的购物推荐 * 预测分析:金融风险评估、天气预报模型 一个典型的ANI系统架构通常包括数据收集模块、特定算法模型和结果输出模块。以AlphaGo为例,它能够在围棋领域超越人类顶尖选手,却无法将这种能力转移到简单的图像识别任务中。 1.2 AIGC:创造力的觉醒 人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content

【深度解析 LayerNorm 与 RMSNorm】为什么 LLaMA 等大模型全面转向 RMSNorm?

【深度解析 LayerNorm 与 RMSNorm】为什么 LLaMA 等大模型全面转向 RMSNorm?

文章目录 * 前言 * 一、归一化技术概述 * 1.1 基本理论框架 * 1.2 梯度与参数更新的稳定性 * 1.3 间接降低内存占用 * 1.4 总结:归一化稳定优化的逻辑链 * 二、LayerNorm * 2.1 核心原理 * 2.2 代码逐行解析 * 2.3 与 BatchNorm 的区别 * (1) 适配「变长序列+批次无关」的建模需求 * (2) 适配「自注意力的全局依赖特性」 * (3) 适配「梯度高效传递+训练/推理一致」的需求 * (4) 总结 * 2.4 Transformer 中