bolt.diy 是 Bolt.new 的官方开源版本：模型用哪家由你决定，代码在浏览器里的 Node.js 沙箱中直接跑起来，写完当场预览，满意了再部署。

想用 AI 写应用，又不想把代码和模型都交出去

用对话生成应用早就不新鲜了，真正让人犹豫的是代价：用哪家模型由平台说了算，额度按次计费，生成的代码和对话记录留在别人的服务器上。对个人开发者，这是一笔不划算的账；对需要保密的团队，这更是一道过不去的门槛。bolt.diy 针对的恰恰是这三件事——模型自己挑，费用按自己的 API 账单走，代码留在自己的环境里。

一整套 Node.js，装进一个浏览器标签页

它的底座叫 WebContainer，一项把 Node.js 运行时搬进浏览器的技术。你在界面里看到的依赖安装进度、开发服务器启动日志、终端输出，和本地开发没有区别，区别只是它们发生在同一个标签页里。整条链条是自动串起来的：模型生成代码，写进浏览器内的虚拟文件系统，接着装依赖、起服务，把渲染结果送进旁边的预览窗口。

更值得说的是它组织输出的方式。模型返回的不是一段聊天文本，而是被拆成若干“工件”，每个工件里又是一条条可执行的操作——创建某个文件、执行某条命令、启动某个服务。逐条执行的好处是可追溯也可修正：应用跑不起来时，你能看到是哪一步出的问题，让它只重做那一步，而不必把整个项目推倒重来。文件的每一处改动都会以差异视图摊开，加上文件锁机制，还能避免模型连续修改多个文件时互相踩到。

模型不是你租来的，是你自己带的

bolt.diy 内置了对 19 家模型提供商的接入，OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Mistral、Groq、xAI、Cohere、HuggingFace、OpenRouter、Moonshot、Amazon Bedrock 都在名单里，任何兼容 OpenAI 接口的服务也能直接接上。切换模型不必改代码，在界面里下拉选择就行；密钥可以写进本地配置文件，也能直接在设置面板里填，填对了会亮起绿色对勾。

对在意数据流向的人来说，真正的重点是它同样支持本地模型。挂着 Ollama 或 LM Studio，代码从头到尾不出这台机器，推理也发生在本地——速度取决于你的硬件，换来的是一个完全不依赖外部服务的开发闭环。

它管的事情，比“生成”多

生成只是起点。写完之后，版本、依赖和上线也一并接了过去：可以把仓库克隆进来改，可以把项目导出成压缩包或直接推到代码托管平台，可以接上数据库做后端查询，也能通过 MCP 协议把外部工具挂给模型调用。要上线时，一键推送到常见的托管平台即可。它还准备了十几个起步模板，React、Vue、Next.js、Astro、Svelte 乃至 React Native 都有对应脚手架，不必每次从空目录开始。提示词里可以贴图片和文件，也支持语音输入。

它的边界在哪里

有几条限制值得提前知道。沙箱里跑的是 Node.js，也只能是 Node.js——想跑 Python、Go 或其它语言的后端，它接不住，依赖原生二进制的程序同样不行。它的生命周期跟着浏览器标签页走，标签页一关，正在跑的服务就停了，因此不适合需要常驻的后台进程。项目体量也有上限，把庞大的多包仓库整个拖进浏览器，只会又慢又卡。此外，生成质量完全取决于你挂的那个模型，小模型交出来的东西往往需要反复返工。还有一条容易被忽略：源码本身是 MIT 协议，但底层用到的 WebContainer API 在商业生产环境需要另行获得授权，个人做原型验证不受影响。

怎么把它跑起来

官方给了三条路。习惯命令行的，装好 Node.js 和包管理器，把仓库拉到本地、装完依赖就能启动，默认开在本机的一个端口上；想要环境干净，官方提供了 Docker 镜像；只想当普通软件用，还有基于 Electron 打包的桌面版，Windows、macOS、Linux 都有安装包。三种方式跑起来的是同一个界面，选哪种只看你的习惯。

项目在 2024 年 10 月创建，最初由个人开发者发起，如今已经是社区的协作成果，仓库积累了近两万个 star 和一万多次 fork（截至 2026 年 9 月）。

如果你的需求正好是——用自己的模型额度、在自己的机器上，把一个想法快速跑成能看能点的应用，那么 bolt.diy 值得装一次：接上你已有的模型账号，把需求讲清楚，剩下的交给它跑。