Neko Master v1.2.7 - 一个 Homelab 用户 Vibe Coding 的流量分析面板
🔗 GitHub: https://github.com/foru17/neko-master
🌐 在线演示: https://neko-master.is26.com （密码: neko2026 ）
项目上线一周 GitHub 1000+ Star 。趁 v1.2.7 发布(支持 Surge 了 )，简单聊聊这个项目。
为什么做这个？
我是个 Homelab 用户。
家里分流策略比较复杂，日常开发也会频繁切换 IP 。
原生面板更多是“运行状态”，但缺少一个更直观的视角去看：
流量到底在干什么？
- 哪些域名在吃带宽？
- 哪个节点负载更高？
- 当前的规则策略是否合理？
与其在不同工具之间拼凑数据，不如自己做一个更聚焦“流量感知”的面板。
它是什么？
一个开源、自部署的网络流量分析面板。
- 多维流量统计（域名 / 节点 / 规则 / 地区等）
- 趋势分析
- 多后端支持（ OpenClash / Mihomo / Surge ）
- Docker 一键部署
- 移动端适配 + PWA
定位很简单：
轻量、聚合分析优先、界面尽量现代。
由于涉及实时数据采集和分析，建议采用旁路部署，而不要和网关部署在同一台机器上。
我自己是部署在 NAS （ N5105 CPU ）上，监控 3 个上游 Clash 网关，目前运行比较稳定，对主网关负载影响也较小。
关于 Vibe Coding
这个项目算是一次完整的 Vibe Coding 实践。
MVP 1 小时完成，4 小时上线第一版。
后续一周主要在做结构重构和稳定性打磨。
开发过程中用到了：
- Kimi K2.5 （早期结构搭建主力）
- Claude Code Opus 4.5 / 4.6 （复杂逻辑与性能问题）
- GPT 5.2 / 5.3 （迭代优化）
- Gemini 3 Pro （辅助 Review ）
一个真实体感是：
AI 非常适合快速把想法变成可运行的系统。
国产模型在初始化阶段已经足够高效，但当复杂度提升时，Opus4.6/GPT5-5.3 在 Debug 和架构层面的稳定性优势更明显。
另外一个关于设计的小技巧（所谓“去 AI 味”）：
不要只对 AI 说“写个好看的面板”，
给它具体的视觉参考，设计质量会明显提升。
关于 Logo
Logo 意外收到不少好评，甚至有人专门在 V2EX 讨论是怎么做的：
https://v2ex.com/t/1191317
第一版用 Gemini 生成，后续 GPT 多轮优化细节。
全程没有使用传统设计工具。
一个感受是：
在 AI 时代，代码的门槛在下降，但审美判断依然是决定成品质量的关键。
MIT 开源。
如果你家里也在用 OpenClash / Mihomo / Surge ，欢迎体验。
界面
