2025年的AI编程赛道已非蓝海——从OpenAICodex、ClaudeCode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AIIDE，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ProductHunt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AIIDE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：Buildagreetingcardmakerwebpage.

AutoCoder优化：

Designagreetingcardmakerwebpagewiththefollowingdetailedrequirements

V0优化：

Developawebapplicationthatfunctionsasagreetingcardmaker.Theapplicationshouldallowuserstocustomizecardswithtext,images,andpotentiallyotherdesignelements.Theusershouldbeabletoselectfromavarietyofpre-designedtemplatesorstartwithablankcanvas.Provideoptionsfortextcustomization,includingfontselection,sizeadjustment,colorchoices,andtextpositioning.Allowuserstouploadtheirownimagesorselectfromalibraryofstockimages.Implementfeaturesforsavingandexportingthecreatedcardsinacommonimageformat(e.g.,PNG,JPG).Theapplicationshouldhaveauser-friendlyinterface,ensuringeaseofuseforindividualswithvaryinglevelsoftechnicalexpertise.Thedesignshouldberesponsive,ensuringoptimalviewingandfunctionalityacrossdifferentdevicesandscreensizes.

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：Addagreetingcardprojectmanagementbackend

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：Addauserregistrationfeature；Addausermanagementpage.

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：“Pleaselogintomanageyourprojects”。

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：Afterregistration,nothinghappens—Istillcan'teditthegreetingcard,andthewebtellsme‘Pleaselogintomanageyourprojects’；Aftersuccessfulregistrationandlogin,itstilldoesn'tshowthatI'mloggedin.

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：Removetheprojectmanagementfeatureandgodirectlytothecardeditingpage

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：Reverttothefirstversion，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（AcidDesign）：

Prompt：Changetheoverallwebsitestyletoaciddesign.

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：ChangeRICHTEMPLATESonthehomepagetocolorfultemplates,payingattentiontothelettercase.

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:Generateabackendorderingsystemforacoffeeshop.Coreusersareshopstaffandmanagers.Thesystemismainlyusedforordermanagement,inventorytracking,andsalesreporting.

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。