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AI IDE，旨在成為開發者的全棧伙伴；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占用戶心智。

前者功能強大，但更適合經驗豐富的程序員；后者操作簡便，然而項目落地仍需借助 Cursor 等工具完善代碼。

此時，一款在 Product Hunt 上線兩周的 AI 編程產品 AutoCoder 形容自己是全球首個全棧 AI 編程工具。其核心能力在于：通過聊天對話直接生成包含前端、后端和數據庫的完整全棧應用。

它能否真正解放用戶的雙手？——尤其在 " 全棧生成 " 承諾背后，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。

Prompts 優化

從主頁設計上來看，AutoCoder 沒有走 AI IDE 的路線，和 V0、Lovable 類似，通過對話框來執行建站的第一步。

但三者的對話框在功能上還是略有不同，AutoCoder 主打一個簡潔，除了優化提示詞和提示詞案例外沒有其他功能。而 V0、Lovable 不但支持導入 Figma 和圖片輔助 AI 設計，V0 還支持模型選擇等。

prompts：Build a greeting card maker webpage.

AutoCoder 優化：

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 優化：

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 優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，分別列出用戶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、預覽頁和保存頁）。這種描述方式類似產品需求文檔（PRD），適合項目初期使用。

相比之下，V0 優化版則采用更自然的語言，對細節描述更為豐富。它不僅包含了功能層面的要素（如文本編輯、圖像上傳、模板選擇），還特別強調了用戶體驗，例如響應式設計、適配不同設備、技術門檻低的用戶也能輕松使用等。

從語言風格上看，AutoCoder 優化版偏向列表化表達，便于梳理；而 V0 優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，后者適合深入討論功能實現與用戶交互邏輯。

綜合來看，AutoCoder 優化版更適用于產品立項、需求澄清階段，而 V0 優化版則適用于產品進入開發準備階段。

修改需求

明確的需求永遠比能干的程序員更重要。

與 V0、Lovable 這類不同，它們在用戶輸入一個需求后便直接開始自動生成網站，而 AutoCoder 更像一個專業的產品經理。

在動手寫代碼之前，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檔，幫助你厘清整個項目的結構與邏輯。

在頁面右側，你還可以直接通過對話框與 AI 進行溝通，提出新需求或修改意見，AutoCoder 會持續優化功能設計，確保開發方向始終與業務目標一致。

比如我們新增了一個 " 賀卡項目管理后臺 "：

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，確保新增模塊與原有結構一致。

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代碼。

如果說在使用 V0、Lovable 等工具時，用戶扮演的是產品經理的角色，那么在與 AutoCoder 協作時，用戶的身份更接近一位 " 老板 " —— 負責決策方向，而不是細節執行。

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 "" 項目管理 " 以及 " 模板頁 "。我們嘗試隨機進入一個賀卡模板頁面后，系統提示 " 需要注冊才能編輯 "。然而在實際的網頁中，并未實現任何用戶注冊功能。

prompts：Add a user registration feature；Add a user management page.

AutoCoder 延續了其一貫的工作方式：它并不會直接跳入代碼層面進行修改，而是先更新需求文檔，對即將新增的功能進行描述。當用戶確認這些新增需求后，AutoCoder 才會繼續生成相應的網頁實現。

在增加注冊和用戶管理功能之后，bug 很快出現了——用戶注冊成功后，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：我們并不是專業程序員，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.

經過幾輪調試嘗試，AutoCoder 并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，我們只能放棄用戶注冊和項目管理功能。這是一個產品后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，也只能通過與 AI 對話：Revert to the first version，但這只是恢復需求文檔的版本，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 的項目管理界面中，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 不支持代碼顯示，對于網頁的控制只能依賴與 AI 對話。

由于 AutoCoder 不支持上傳圖片進行參考，用戶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沖擊力的酸性設計（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，包括字體樣式和背景色等，而頁面的其余部分幾乎沒有變化。

相比之下，Lovable 等工具可以直接可視化定位網頁元素并進行修改，而 AutoCoder 只能通過自然語言引導 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。

在無法進行可視化編輯、也不支持上傳設計參考圖的前提下，用戶只能反復嘗試調整語言描述，來 " 試探 "AI 是否真正理解了需求。

AutoCoder 當前采用的是 " 對話式編程 " 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，而不擅長進行像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。雖然由于資源點數限制，無法多次修改 bug，但在卡片編輯模塊中，已經搭建出了包含項目名稱、卡片內容、模板選擇等關鍵交互的編輯器，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交互頁面原型，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優化。

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項目可以體現在報告中。

https://project.autocoder.cc/PROJ_8d7c3b49/?id=2373729097&cHJldmlldw=6fGhJ9kL3mN5_Z2VuZXJhdGU_JTJGMjM3MzcyOTA5Nw

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，沒有冗余或重復的功能堆疊。在卡片編輯模塊中，Lovable 提供了更多樣的模板選擇，用戶的編輯自由度也明顯更高：不僅支持修改文本內容、背景顏色，還可以添加表情包、插圖等裝飾元素，甚至可以將制作好的卡片直接下載到本地。

從 " 用戶體驗 " 和 " 前端豐富度 " 來看，Lovable 在視覺呈現和交互細節方面明顯優于 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。它生成的網站缺少項目管理或卡片管理功能，也沒有后臺支持，整體更像是一個單頁應用。相比之下，AutoCoder 雖然在界面呈現上稍顯粗糙，但其所構建的功能結構更完整，支持項目的創建、編輯與管理，具備一定的后臺能力。

項目網頁：https://card-craft-canvas-creator.Lovable.app

通過結構化的需求文檔和流程圖，AutoCoder 提升了開發的可控性和效率，讓非技術用戶也能輕松主導全棧項目。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。

但它目前不支持元素級修改，不支持代碼導出，存在版本控制不完善等問題，期待它接下來的更新里改進。