2025年的AI程式設計賽道已非藍海——從OpenAI Codex、Claude Code到阿里的通義靈碼、位元組的Trae，全球科技巨頭正爭相將AI深度嵌入開發者工作流，將其視為核心場景的關鍵入口。
當前呈現兩條清晰的產品路徑：一方是如Cursor、Trae等技術深厚的AIIDE，旨在成為開發者的全棧夥伴；另一方則是如V0、Lovable等聚焦場景的原型工具，以零門檻和即時反饋搶佔使用者心智。
前者功能強大，但更適合經驗豐富的程式設計師；後者操作簡便，然而專案落地仍需藉助Cursor等工具完善程式碼。
此時，一款在Product Hunt上線兩週的AI程式設計產品AutoCoder形容自己是全球首個全棧AI程式設計工具。其核心能力在於：透過聊天對話直接生成包含前端、後端和資料庫的完整全棧應用。
它能否真正解放使用者的雙手？——尤其在“全棧生成”承諾背後，其內測階段實際落地的可靠性如何？
我們去上手體驗了一番。
1
Prompts最佳化
從主頁設計上來看，AutoCoder沒有走AI IDE的路線，和V0、Lovable類似，透過對話方塊來執行建站的第一步。
但三者的對話方塊在功能上還是略有不同，AutoCoder主打一個簡潔，除了最佳化提示詞和提示詞案例外沒有其他功能。而V0、Lovable不但支援匯入Figma和圖片輔助AI設計，V0還支援模型選擇等。
我們先來比較一下AutoCoder和V0的prompts最佳化能力。
prompts：Build a greeting card maker webpage.
AutoCoder最佳化：
Design a greeting card maker webpage with the following detailed requirements
-
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最佳化：
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在表達方式、關注重點和適用場景上存在明顯差異。
AutoCoder最佳化版的最大特點是結構清晰、它將整個網頁劃分為“功能需求”和“頁面設計”兩大部分，分別列出使用者可以執行的主要操作（如選擇模板、自定義文字、上傳圖片等），以及網頁需要包含的核心頁面（如首頁、模板頁、編輯頁、預覽頁和儲存頁）。這種描述方式類似產品需求文件（PRD），適合專案初期使用。
相比之下，V0最佳化版則採用更自然的語言，對細節描述更為豐富。它不僅包含了功能層面的要素（如文字編輯、影像上傳、模板選擇），還特別強調了使用者體驗，例如響應式設計、適配不同裝置、技術門檻低的使用者也能輕鬆使用等。
從語言風格上看，AutoCoder最佳化版偏向列表化表達，便於梳理；而V0最佳化版則更像一篇完整的開發指導建議，內容連貫但相對冗長。前者適合快速傳達產品概念和頁面結構，後者適合深入討論功能實現與使用者互動邏輯。
綜合來看，AutoCoder最佳化版更適用於產品立項、需求澄清階段，而V0最佳化版則適用於產品進入開發準備階段。
1
修改需求
明確的需求永遠比能幹的程式設計師更重要。
與V0、Lovable這類不同，它們在使用者輸入一個需求後便直接開始自動生成網站，而AutoCoder更像一個專業的產品經理。
在動手寫程式碼之前，AutoCoder會先為你生成一份結構清晰的功能說明書，包括產品功能流程圖和頁面需求文件，幫助你釐清整個專案的結構與邏輯。
在頁面右側，你還可以直接透過對話方塊與 AI 進行溝通，提出新需求或修改意見，AutoCoder 會持續最佳化功能設計，確保開發方向始終與業務目標一致。
AutoCoder的優勢非常直觀 —— 修改文件遠比修改程式碼高效，也更利於把控整體邏輯。更關鍵的是，調整需求不會消耗任何資源點數。
比如我們新增了一個“賀卡專案管理後臺”：
Prompts：Add a greeting card project management backend
可以看到，AutoCoder自動同步更新了產品功能流程圖和頁面需求說明，確保新增模組與原有結構一致。
換句話說，你可以像產品經理一樣不斷打磨產品，而無需擔心頻繁調整帶來的開發負擔。整個過程，更像是在主導產品設計，而不是一行一行地寫程式碼。
如果說在使用V0、Lovable等工具時，使用者扮演的是產品經理的角色，那麼在與AutoCoder協作時，使用者的身份更接近一位“老闆” —— 負責決策方向，而不是細節執行。
1
新增功能
接下來我們來看一下由 AutoCoder 生成的網站，與上一步中設定的功能需求是否一一對應。
網站整體被劃分為三個主要部分：“首頁”“專案管理”以及“模板頁”。我們嘗試隨機進入一個賀卡模板頁面後，系統提示“需要註冊才能編輯”。然而在實際的網頁中，並未實現任何使用者註冊功能。
為此，我們嘗試透過AI增加一個使用者註冊功能。我們向AutoCoder輸入了新的提示詞。
prompts：Add a user registration feature；Add a user management page.
AutoCoder延續了其一貫的工作方式：它並不會直接跳入程式碼層面進行修改，而是先更新需求文件，對即將新增的功能進行描述。當用戶確認這些新增需求後，AutoCoder才會繼續生成相應的網頁實現。
1
改bug
在增加註冊和使用者管理功能之後，bug 很快出現了——使用者註冊成功後，依然無法進入賀卡編輯頁面，系統提示：“Please log in to manage your projects”。
關鍵的問題來了：我們並不是專業程式設計師，無法定位 bug 的具體位置，只能用最直白的語言向 AutoCoder 描述現象。
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.
經過幾輪除錯嘗試，AutoCoder 並未成功解決這個問題。最終，為了用僅剩的一些資源點繼續測試，我們只能放棄使用者註冊和專案管理功能。這是一個產品後續有希望迭代的功能點。
Prompt：Remove the project management feature and go directly to the card editing page
在這個過程中，我們還發現了一個關鍵限制：AutoCoder尚不具備完善的版本管理功能，想要恢復到上一個版本，也只能透過與AI對話：Revert to the first version，但這只是恢復需求文件的版本，無法恢復生成的網頁。而美團的nocode、Lovable都有完善的版本管理功能，切換版本時只需點一下。
在AutoCoder的專案管理介面中，網站狀態只有“生成中”“設計中”“迭代中”幾個模糊的階段描述，無法對具體版本進行管理。此外，AutoCoder不支援程式碼顯示，對於網頁的控制只能依賴與AI對話。
接下來我們來看 AutoCoder 實現的卡片編輯功能模組。介面中包括了專案名稱輸入、卡片內容編輯、模板選擇等核心要素，基本覆蓋了初期設定的主要需求。
1
修改網頁風格
由於 AutoCoder 不支援上傳圖片進行參考，使用者在修改網站風格時只能依賴文字描述。
我們嘗試讓 AutoCoder 將網站整體風格替換為更具視覺衝擊力的酸性設計（Acid Design）：
Prompt：Change the overall website style to acid design.
從結果來看，AutoCoder 僅對導航欄進行了修改，包括字型樣式和背景色等，而頁面的其餘部分幾乎沒有變化。
隨後，我們進一步嘗試修改網頁中的某個具體元素。
相比之下，Lovable 等工具可以直接視覺化定位網頁元素並進行修改，而 AutoCoder 只能透過自然語言引導 AI 操作，這會導致定位效果較難控制，準確性不夠。
Prompt：Change RICH TEMPLATES on the homepage to colorful templates, paying attention to the letter case.
結果網頁絲毫沒有發生變化。
在無法進行視覺化編輯、也不支援上傳設計參考圖的前提下，使用者只能反覆嘗試調整語言描述，來“試探”AI是否真正理解了需求。
AutoCoder當前採用的是“對話式程式設計”邏輯，本質上是在模擬開發者的語言理解能力，而非真正具備網頁結構的感知和操作能力。它更適合處理結構性強、邏輯清晰的功能需求，而不擅長進行畫素級的精細樣式調整。
在功能實現層面，AutoCoder確實展現出不錯的表現。雖然由於資源點數限制，無法多次修改bug，但在卡片編輯模組中，已經搭建出了包含專案名稱、卡片內容、模板選擇等關鍵互動的編輯器，基本覆蓋了初始設計中的核心功能點。
只要需求表達得足夠明確，AutoCoder就能在幾分鐘內生成一個具備完整邏輯的互動頁面原型，極大提升了產品早期驗證的效率。
然而，這也進一步印證了一個判斷：AutoCoder 更擅長搭建結構，不擅長塑造體驗。它可以把需求快速變成“能用”的頁面，但要實現真正“好用”又“好看”的產品，仍離不開設計師的審美判斷與手動最佳化。
1
一鍵部署
為了完整展示AutoCoder的能力，我們嘗試生成官方案例“咖啡店訂單系統”。
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.
可以發現，咖啡店訂單系統的各個網頁之間聯動緊密，比如在訂單頁增加的專案可以體現在報告中。
網站展示：
https://project.autocoder.cc/PROJ_8d7c3b49/?id=2373729097&cHJldmlldw=6fGhJ9kL3mN5_Z2VuZXJhdGU_JTJGMjM3MzcyOTA5Nw
1
Lovable
我們使用相同的prompt，在Lovable中生成了對應的網站。
在整體結構的合理性方面，Lovable表現得更為簡潔高效，沒有冗餘或重複的功能堆疊。在卡片編輯模組中，Lovable 提供了更多樣的模板選擇，使用者的編輯自由度也明顯更高：不僅支援修改文字內容、背景顏色，還可以新增表情包、插圖等裝飾元素，甚至可以將製作好的卡片直接下載到本地。
從“使用者體驗”和“前端豐富度”來看，Lovable在視覺呈現和互動細節方面明顯優於AutoCoder，更貼近真實產品的完成度。
不過，Lovable在“功能深度”上略顯不足。它生成的網站缺少專案管理或卡片管理功能，也沒有後臺支援，整體更像是一個單頁應用。相比之下，AutoCoder雖然在介面呈現上稍顯粗糙，但其所構建的功能結構更完整，支援專案的建立、編輯與管理，具備一定的後臺能力。
專案網頁：https://card-craft-canvas-creator.Lovable.app
AutoCoder最大的優勢在於，它不僅生成程式碼，更像一位專業產品經理，幫助使用者理清需求、規劃流程、持續最佳化設計。
透過結構化的需求文件和流程圖，AutoCoder提升了開發的可控性和效率，讓非技術使用者也能輕鬆主導全棧專案。雖然細節和視覺表現還有待完善，但其在需求管理上的獨特優勢。
但它目前不支援元素級修改，不支援程式碼匯出，存在版本控制不完善等問題，期待它接下來的更新裡改進。