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2025年的AI编程赛道已非蓝海——从OpenAI Codex、Claude Code到阿里的通义灵码、字节的Trae，全球科技巨头正争相将AI深度嵌入开发者工作流，将其视为核心场景的关键入口。
当前呈现两条清晰的产品路径：一方是如Cursor、Trae等技术深厚的AI IDE，旨在成为开发者的全栈伙伴；另一方则是如V0、Lovable等聚焦场景的原型工具，以零门槛和即时反馈抢占用户心智。
前者功能强大，但更适合经验丰富的程序员；后者操作简便，然而项目落地仍需借助Cursor等工具完善代码。
此时，一款在Product Hunt上线两周的AI编程产品AutoCoder形容自己是全球首个全栈AI编程工具。其核心能力在于：通过聊天对话直接生成包含前端、后端和数据库的完整全栈应用。
它能否真正解放用户的双手？——尤其在“全栈生成”承诺背后，其内测阶段实际落地的可靠性如何？
我们去上手体验了一番。
Prompts优化
从主页设计上来看，AutoCoder没有走AI IDE的路线，和V0、Lovable类似，通过对话框来执行建站的第一步。
但三者的对话框在功能上还是略有不同，AutoCoder主打一个简洁，除了优化提示词和提示词案例外没有其他功能。而V0、Lovable不但支持导入Figma和图片辅助AI设计，V0还支持模型选择等。
我们先来比较一下AutoCoder和V0的prompts优化能力。
prompts：Build a greeting card maker webpage.
AutoCoder优化：
Design a greeting card maker webpage with the following detailed requirements.
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Functional requirements: Provide users with tools to easily create personalized greeting cards. The main functions include selecting templates, customizing text, uploading images, adjusting font styles and colors, previewing the card, and saving or downloading the finished card as an image or PDF. -
Page design: The main pages include a homepage introducing the greeting card maker, a template selection page, a card editing page with various customization tools, a preview page, and a download/save page. The interface should be user-friendly and visually appealing.
V0优化：
Develop a web application that functions as a greeting card maker. The application should allow users to customize cards with text, images, and potentially other design elements. The user should be able to select from a variety of pre-designed templates or start with a blank canvas. Provide options for text customization, including font selection, size adjustment, color choices, and text positioning. Allow users to upload their own images or select from a library of stock images. Implement features for saving and exporting the created cards in a common image format (e.g., PNG, JPG). The application should have a user-friendly interface, ensuring ease of use for individuals with varying levels of technical expertise. The design should be responsive, ensuring optimal viewing and functionality across different devices and screen sizes.
AutoCoder和V0在表达方式、关注重点和适用场景上存在明显差异。
AutoCoder优化版的最大特点是结构清晰、它将整个网页划分为“功能需求”和“页面设计”两大部分，分别列出用户可以执行的主要操作（如选择模板、自定义文字、上传图片等），以及网页需要包含的核心页面（如首页、模板页、编辑页、预览页和保存页）。这种描述方式类似产品需求文档（PRD），适合项目初期使用。
相比之下，V0优化版则采用更自然的语言，对细节描述更为丰富。它不仅包含了功能层面的要素（如文本编辑、图像上传、模板选择），还特别强调了用户体验，例如响应式设计、适配不同设备、技术门槛低的用户也能轻松使用等。
从语言风格上看，AutoCoder优化版偏向列表化表达，便于梳理；而V0优化版则更像一篇完整的开发指导建议，内容连贯但相对冗长。前者适合快速传达产品概念和页面结构，后者适合深入讨论功能实现与用户交互逻辑。
综合来看，AutoCoder优化版更适用于产品立项、需求澄清阶段，而V0优化版则适用于产品进入开发准备阶段。
修改需求
明确的需求永远比能干的程序员更重要。
与V0、Lovable这类不同，它们在用户输入一个需求后便直接开始自动生成网站，而AutoCoder更像一个专业的产品经理。
在动手写代码之前，AutoCoder会先为你生成一份结构清晰的功能说明书，包括产品功能流程图和页面需求文档，帮助你厘清整个项目的结构与逻辑。
在页面右侧，你还可以直接通过对话框与 AI 进行沟通，提出新需求或修改意见，AutoCoder 会持续优化功能设计，确保开发方向始终与业务目标一致。
AutoCoder的优势非常直观 —— 修改文档远比修改代码高效，也更利于把控整体逻辑。更关键的是，调整需求不会消耗任何资源点数。
比如我们新增了一个“贺卡项目管理后台”：
Prompts：Add a greeting card project management backend
可以看到，AutoCoder自动同步更新了产品功能流程图和页面需求说明，确保新增模块与原有结构一致。
换句话说，你可以像产品经理一样不断打磨产品，而无需担心频繁调整带来的开发负担。整个过程，更像是在主导产品设计，而不是一行一行地写代码。
如果说在使用V0、Lovable等工具时，用户扮演的是产品经理的角色，那么在与AutoCoder协作时，用户的身份更接近一位“老板” —— 负责决策方向，而不是细节执行。
添加功能
接下来我们来看一下由 AutoCoder 生成的网站，与上一步中设定的功能需求是否一一对应。
网站整体被划分为三个主要部分：“首页”“项目管理”以及“模板页”。我们尝试随机进入一个贺卡模板页面后，系统提示“需要注册才能编辑”。然而在实际的网页中，并未实现任何用户注册功能。
为此，我们尝试通过AI增加一个用户注册功能。我们向AutoCoder输入了新的提示词。
prompts：Add a user registration feature；Add a user management page.
AutoCoder延续了其一贯的工作方式：它并不会直接跳入代码层面进行修改，而是先更新需求文档，对即将新增的功能进行描述。当用户确认这些新增需求后，AutoCoder才会继续生成相应的网页实现。
改bug
在增加注册和用户管理功能之后，bug 很快出现了——用户注册成功后，依然无法进入贺卡编辑页面，系统提示：“Please log in to manage your projects”。
关键的问题来了：我们并不是专业程序员，无法定位 bug 的具体位置，只能用最直白的语言向 AutoCoder 描述现象。
Prompt：After registration, nothing happens — I still can’t edit the greeting card, and the web tells me ‘Please log in to manage your projects’；After successful registration and login, it still doesn’t show that I’m logged in.
经过几轮调试尝试，AutoCoder 并未成功解决这个问题。最终，为了用仅剩的一些资源点继续测试，我们只能放弃用户注册和项目管理功能。这是一个产品后续有希望迭代的功能点。
Prompt：Remove the project management feature and go directly to the card editing page.
在这个过程中，我们还发现了一个关键限制：AutoCoder尚不具备完善的版本管理功能，想要恢复到上一个版本，也只能通过与AI对话：Revert to the first version，但这只是恢复需求文档的版本，无法恢复生成的网页。而美团的nocode、Lovable都有完善的版本管理功能，切换版本时只需点一下。
在AutoCoder的项目管理界面中，网站状态只有“生成中”“设计中”“迭代中”几个模糊的阶段描述，无法对具体版本进行管理。此外，AutoCoder不支持代码显示，对于网页的控制只能依赖与AI对话。
接下来我们来看 AutoCoder 实现的卡片编辑功能模块。界面中包括了项目名称输入、卡片内容编辑、模板选择等核心要素，基本覆盖了初期设定的主要需求。
修改网页风格
由于 AutoCoder 不支持上传图片进行参考，用户在修改网站风格时只能依赖文字描述。
我们尝试让 AutoCoder 将网站整体风格替换为更具视觉冲击力的酸性设计（Acid Design）：
Prompt：Change the overall website style to acid design.
从结果来看，AutoCoder 仅对导航栏进行了修改，包括字体样式和背景色等，而页面的其余部分几乎没有变化。
随后，我们进一步尝试修改网页中的某个具体元素。
相比之下，Lovable 等工具可以直接可视化定位网页元素并进行修改，而 AutoCoder 只能通过自然语言引导 AI 操作，这会导致定位效果较难控制，准确性不够。
Prompt：Change RICH TEMPLATES on the homepage to colorful templates, paying attention to the letter case.
结果网页丝毫没有发生变化。
在无法进行可视化编辑、也不支持上传设计参考图的前提下，用户只能反复尝试调整语言描述，来“试探”AI是否真正理解了需求。
AutoCoder当前采用的是“对话式编程”逻辑，本质上是在模拟开发者的语言理解能力，而非真正具备网页结构的感知和操作能力。它更适合处理结构性强、逻辑清晰的功能需求，而不擅长进行像素级的精细样式调整。
在功能实现层面，AutoCoder确实展现出不错的表现。虽然由于资源点数限制，无法多次修改bug，但在卡片编辑模块中，已经搭建出了包含项目名称、卡片内容、模板选择等关键交互的编辑器，基本覆盖了初始设计中的核心功能点。
只要需求表达得足够明确，AutoCoder就能在几分钟内生成一个具备完整逻辑的交互页面原型，极大提升了产品早期验证的效率。
然而，这也进一步印证了一个判断：AutoCoder 更擅长搭建结构，不擅长塑造体验。它可以把需求快速变成“能用”的页面，但要实现真正“好用”又“好看”的产品，仍离不开设计师的审美判断与手动优化。
一键部署
为了完整展示AutoCoder的能力，我们尝试生成官方案例“咖啡店订单系统”。
promtps: Generate a backend ordering system for a coffee shop. Core users are shop staff and managers. The system is mainly used for order management, inventory tracking, and sales reporting.
可以发现，咖啡店订单系统的各个网页之间联动紧密，比如在订单页增加的项目可以体现在报告中。
网站展示：https://project.autocoder.cc/PROJ_8d7c3b49/?id=2373729097&cHJldmlldw=6fGhJ9kL3mN5_Z2VuZXJhdGU_JTJGMjM3MzcyOTA5Nw
Lovable
我们使用相同的prompt，在Lovable中生成了对应的网站。
在整体结构的合理性方面，Lovable表现得更为简洁高效，没有冗余或重复的功能堆叠。在卡片编辑模块中，Lovable 提供了更多样的模板选择，用户的编辑自由度也明显更高：不仅支持修改文本内容、背景颜色，还可以添加表情包、插图等装饰元素，甚至可以将制作好的卡片直接下载到本地。
从“用户体验”和“前端丰富度”来看，Lovable在视觉呈现和交互细节方面明显优于AutoCoder，更贴近真实产品的完成度。
不过，Lovable在“功能深度”上略显不足。它生成的网站缺少项目管理或卡片管理功能，也没有后台支持，整体更像是一个单页应用。相比之下，AutoCoder虽然在界面呈现上稍显粗糙，但其所构建的功能结构更完整，支持项目的创建、编辑与管理，具备一定的后台能力。
项目网页：https://card-craft-canvas-creator.Lovable.app
AutoCoder最大的优势在于，它不仅生成代码，更像一位专业产品经理，帮助用户理清需求、规划流程、持续优化设计。
通过结构化的需求文档和流程图，AutoCoder提升了开发的可控性和效率，让非技术用户也能轻松主导全栈项目。虽然细节和视觉表现还有待完善，但其在需求管理上的独特优势。
但它目前不支持元素级修改，不支持代码导出，存在版本控制不完善等问题，期待它接下来的更新里改进。
（文：硅星GenAI）