零代码开发工具真能让普通人变身开发者吗?全网观点大PK

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25-12-06

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44. 阿里系连发两个重磅AI产品,暗藏了一个巨大的机会#灵光 #蚂蚁灵光 #阿里巴巴 #全模态通用AI助手 #AI工具

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47. AI工程师已上线,实测SOLO独立开发 TRAE 2.0上线SOLO模式,直接空手搓应用 SOLO能自己搭环境、写代码、改UI,10分钟跑出一个AI提词器。 有Bug小意思,我吐槽一句它立马修好。 原来想法落地真的可以不求人,产品经理简直狂喜。 #AI #人工智能 #AI编程 #TRAE #SOLO

48. 如果现在给你5分钟让你用AI做个应用,你最想做什么? #大咖观察 #红衣聊AI #AI应用 #AI工具

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54. 今天腾讯正式发布了全新的AI命令行工具CodeBuddy Code,并宣布CodeBuddy IDE国际版开放公测!这意味着无论是专业开发者还是普通用户,都能享受到AI编程带来的极致效率提升。对开发者来说,日常繁琐的工作任务可以通过我们下达的指令实现自动化,其实也算是变相降低了开发成本。那对于普通用户来说哪怕我们是零代码基础也能快速开发一个小程序或者网站,轻轻松松的就能实现我们的创意想法!期待未来有更多便捷于工作和生活的小工具横空出世!

55. 2025Agent爆发元年,今年下半场刚开局,百度已遥遥领先。2023年大模型还在卷参数,李彦宏内部拍板:别只让AI动嘴,得让它动手——大语言模型生态中更大的机会是智能体,一句话把预算全赶到Agent赛道。2024年4月Create大会,AgentBuilder首次亮相:零代码、一分钟即可生成智能体;7月文心智能体平台免费开放文心4.0,半年吸进30万企业、100万开发者,模板流量支付一条龙,已有开发者月入六位数。11月百度世界大会公布:国内智能体专利申请与授权量双第一,文心智能体平台成为唯一跑通商业闭环的创作平台。2025年3月,秒哒全量上线,自然语言3分钟生成应用,首日2万人创建3万个App;同月GenFlow2.0升级,一句话并行生成PPT、报告、海报、动画,可在线二次编辑。回头看,李彦宏两年前那句“2025是Agent爆发元年”,不是预测,是把答案提前写在了黑板上。

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59. #傅盛说中国AI应用迎来要爆了时刻#猎豹CEO傅盛也来整活儿了:仅凭一句话,30秒就让AI把技能五子棋“落地”成真实的小游戏,飞沙走石、力拔山兮等技能都丝滑融入。傅盛表示,中国的AI应用能力是最强的#技能五子棋被AI实现了#开发门槛趋近于零,无需代码能力,自然语言即可驱动AI生成应用。

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63. Vibe Coding 热门工具当前的四层困境

64. 发点上周没来得及发的工作总结,二。上周跟人聊起AI Coding的事情,说一下我对中短期AI Coding发展趋势的判断。在去年年底的时候,有一次做内部技术分享,当时我的观点是,在一两年内,IDE的定位将发生变化:过去IDE更多的是给开发者使用的工具,目的是在统一环境内集成更多的开发流程,简化交互方式,提升开发者的开发效率。而AI Coding的进一步推广将让IDE变为“监视器”:就像车间里的制造设备一样,它们与人类交互的部分并不是制造工作本身(大多数时候自动化设备完全没有人类干预也可以做的很好),而是让操作人员了解当前的工作状态,并提供临时介入的交互入口。当时听了我分享的人对这个说法将信将疑:大多数人认为这个逻辑是对的,但是很难想象这件事会真的发生。在越来越多Background Agent出现的当下(比如我们前几天开源的github.com/wecode-ai/wegent),越来越多AI开发工具开始朝着“无人化”的方向一路狂奔,似乎这个想法正在成为现实了。===================但是,这其中有一个根本性的矛盾没有解决:软件开发在现阶段的核心挑战并不是大规模生产。举个例子,很多人觉得,互联网公司都需要程序员,程序员的工作就是写程序,所以互联网公司的价值来源于程序。但实际上,程序只是过程产物,程序员的工作是用程序解决实际问题,价值来自于被解决的问题,而不是程序本身,几乎很少的大规模软件公司本身是靠大规模的交付“代码”赚钱,值钱的是解决方案、或者渠道、或者流量,等等等等。类似于建筑工地上浇灌混凝土是盖房子的重要步骤,但是房子绝大部分的价值不在于混凝土本身,而是设计、交通、学区等等其他因素,甚至随意丢弃的混凝土会被视为垃圾,而不是有价值的东西。另一方面,衡量程序员价值(工资)的主要目标,在于建模、设计、规划这些技能,而不是写代码的速度。即使如今计算机专业的毕业生如此普遍,可以以极低的价格快速招募大批代码民工,也没有很多公司这样做。这也从侧面说明了,目前行业里还没有批量开发软件的诉求,大规模、快速生产代码的能力并不是当前软件开发行业的核心问题。因此,我认为短期内,AI Coding会快速朝无人监督开发的方向演进,不久之后或许我们就能看到全AI的无人开发流水线的实际落地应用,但这或许只会是一个非常短暂的里程碑。任何技术还是会朝着解决“最贵的问题”持续努力前进,在完成了无人监督开发之后,必然会想办法攻克”无人设计问题拆解“、“无人监督架构设计”、甚至“无人监督问题建模”,等等。这些流程打通之后,或许软件开发最终不会变成“超级工厂”一样的超大规模无人监督批量流水线,而是分成两派:解决某个行业内复杂问题的“专业开发”派,需要具备更加深入的行业知识;以及解决用户个性化问题的“3d打印机”派,用户向大模型提个问题,自动产生一个完全匹配的软件。我其实还挺期待软件行业的“3D打印机”能够应用到什么地步。

65. 斯坦福CS变天!最火新课竟教「不写一行代码」,学生挤爆了

66. Anthropic试图打造一个能在六个月内取代程序员的代码模型,虽然他们尚未成功,但从他们对编码领域的投入和努力中可以看出野心十足。Opus 4.5无疑在处理多种编程任务上表现惊艳,成为了强大的辅助工具。然而,真正的编程远不止写代码本身。判断力、理解产品需求、处理遗留系统和复杂人际沟通才是核心。代码只占程序员工作的20%左右。AI目前还无法自动做出这些关键判断,仍需人类“牧羊”般引导和决策。AI的崛起,虽未完全替代程序员,但已经迫使开发者提升标准,不再依赖模板和重复劳动。低水平或入门级编码岗位更易受到冲击,而资深工程师则拥有不可替代的经验优势,继续主导设计、优化和调试。未来,编程将更多转向对AI生成代码的监督和责任承担。AI是工具,不是替代品。它加速了开发效率,也带来新的挑战:谁为代码背后的错误负责?这场AI与开发者的博弈,是技术进步的必然,也是我们职业成长的新契机。拥抱AI,提升判断与设计能力,才是程序员未来的核心竞争力。原文:x.com/amritwt/status/1996524534703546527

67. 苹果开发者自曝用Claude完成95%开发,开发应用已上架

68. 大语言模型(LLM)在写代码方面已非常强大,但要构建非简单应用,自己仍需懂代码。任何声称“不懂代码也能做复杂App”的说法,要么是推销,要么是不懂实际开发。不过,学代码从未如此便捷。你只需几个月的刻意学习,利用最先进的语言模型,就能自己用AI辅助打造非简单应用。核心在于:AI能帮你写代码,但你必须理解软件逻辑、系统架构和调试方法,才能驾驭复杂项目。否则,代码生成很快会陷入重复、杂乱、难维护的陷阱。理解代码背后的原理,是辨别AI建议优劣的关键。传统的4年计算机科学学位正逐渐失去性价比,更高效的方式是结合现代AI工具,短期内集中学习基础和实战。让AI成为“加速器”,而非“替代品”。初学者或转行者可通过结构化训练,搭配LLM辅助,快速跨越语法和模板壁垒,把时间花在架构设计和问题解决上。即使没有多年写码经验,掌握逻辑思维和系统规划,也能构建商业级应用。真正的挑战不在“写代码”,而是“理解需求,设计系统,解决复杂问题”。AI压缩了学习曲线,但你必须能提出正确的问题,给模型准确上下文,才能发挥最大效能。AI让“学编程”更快、更易,但不会取代对代码和系统的深刻理解。非简单应用的门槛没消失,只是形态变了——从打字写代码,转向理解架构与调试。未来属于懂得与AI协同、善于系统思考的开发者。原文:x.com/ImSh4yy/status/1993397933895450871

69. 不会编程,直接用 AI 来写靠谱吗?

70. 有人说用“vibe coding”(凭感觉用AI写代码)能直接做出上线的生产级应用,这是不现实的。生产环境的软件必然复杂,需要大量代码的编写和维护,单靠写prompt根本撑不起。AI确实能帮你快速生成代码片段,甚至能做一些简单小工具、小项目,或者快速搭建原型,提升开发效率。但当涉及到真正的生产级应用,边界条件、集成、安全、性能和稳定性等问题,都需要工程师的严谨设计、测试和持续维护。那些说“vibe coding”能做出SAP、Salesforce这样的大型系统,显然是夸张了。相反,经验丰富的工程师利用AI辅助,能快速完成70%-80%的代码工作,但他们依然需要深入理解业务、规范开发流程、严格测试和持续重构。成功案例确实存在,比如一些小型APP或合规项目用AI辅助开发并上线,但这更多是建立在开发者本身具备扎实的基础和工程能力上。完全靠AI和prompt从零开始,几乎不可能保证产品质量和稳定性。AI是加速器,不是替代品。真正的生产级软件开发,离不开架构设计、代码审查、测试覆盖和持续迭代。那些只靠prompt写代码,却指望一劳永逸的人,注定会碰壁。生产级代码的核心,是对复杂性的掌控,而不是对AI的盲目信任。AI帮你写代码,工程师帮你撑起整个系统。原文:x.com/svpino/status/1993672597792518177

71. 没敲过代码的我,半小时「聊」出一个能用能分享的「小程序」

72. #Google Workspace Studio 正式发布:零代码打造 Gemini AI 代理# 北京时间2025年12月4日消息,谷歌于昨日(12月3日)正式推出 Workspace Studio,这是一款革命性的自动化工具,允许用户无需编写代码,即可快速创建、管理和分享由 Gemini 3 模型驱动的 AI 代理。原名 Workspace Flows 的该工具,旨在简化日常工作流程,从简单任务到复杂协作一应俱全。 Workspace Studio 深度集成 Gmail、Chat、Drive 等谷歌生产力应用,并支持 Asana、Jira、Mailchimp 和 Salesforce 等第三方服务。其核心机制基于“如果这样,就那样”(if this, then that)模式,但借助 Gemini 3 的多模态理解能力(如文本、图像和数据处理),代理能进行高级推理、上下文分析和内容生成。例如,用户只需用自然语言输入提示,如“如果邮件中包含问题,标记为‘待回复’并在 Chat 中提醒我”,系统即可瞬间构建代理,自动识别问题、提取行动项或发票号,甚至进行情绪分析、智能优先级排序和智能通知。 工具界面简洁:在 Workspace 网页应用的右上角添加双箭头快捷图标,点击后进入 Discover(发现模板)、My agents(我的代理)和 Activity(活动)标签页。代理可像分享 Drive 文件一样轻松分发给团队,支持动态变量(如发件人或 Gemini 响应)以适应变化。谷歌强调:“代理能推理问题并适应新信息”,这超越了传统规则式自动化工具的刚性限制。 目前,Workspace Studio 已进入通用可用阶段,首先面向 Business Starter/Standard/Plus、企业版、教育版及 Google AI Pro/Ultra 用户逐步 rollout,预计未来几周内全面上线。免费版用户暂需等待,定价细节尚未公布。 这一发布标志着 AI 代理的“人人可用”时代到来,对于中小企业和协作团队而言,将显著提升效率。谷歌表示,该工具已在 Cloud Next 2025 的企业 alpha 测试中获得积极反馈,未来将进一步扩展功能。 http://t.cn/AXyMfThs

73. 腾讯CodeBuddy深度评测:我们离”人人都是开发者”的时代还有多远?

74. 刚刚体验了一下灵光APP的闪应用功能,的确很强大,在此之前,对于我这样没有任何代码基础的人而言,想都不敢想,如今通过文字下发指令,它就可以自动创建应用,感觉开启了一个人人都是开发者的新时代。#灵光4天下载破100万##灵光#

75. 【AI Agent展】smardaten copilot——全场景智能应用开发助手

76. 不会写代码,中小企业怎么低成本搞数字化?

77. 计算机行业深度分析:AI编程革命重塑软件开发生态

78. 腾讯云内测AI编程工具CodeBuddy IDE,不写一行代码完成产品开发

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80. 2025年Vibe Coding工具选择指南如果你是技术人员,直接用Cursor或Claude Code。这两个工具的核心优势在于智能代理层做得扎实,加上社区生态成熟,基本能覆盖大部分开发场景。如果你不写代码,建议从Vercel V0入手。它提供了大量可用的模板,集成度也比较高,对新手比较友好。市面上大部分Vibe Coding工具底层用的都是Claude或OpenAI的模型,所以模型能力其实差不多。真正拉开差距的是”智能代理层”——可以理解为给AI加了手和眼睛,让它能实际操作你的代码文件、理解项目结构、执行命令。Cursor为什么好用?不是因为它用了更好的模型,而是代理层的实现比其他工具更可靠。它能更准确地定位代码位置,更合理地组织修改建议。移动端的Vibe Coding工具开始冒头了,像ROR、Vibe Code App这些平台都在尝试这个方向。已经有一些AI应用做到了月入百万美元的规模,这个市场确实在扩大。头部工具之间的竞争会越来越明显,Cursor和Claude Code现在就在互相较劲。对使用者来说,竞争意味着工具会持续优化,这是好事。对技术人员来说:把这些工具当作效率工具,它们能帮你快速完成重复性工作、生成模板代码。但项目的架构设计、关键逻辑还是需要你自己把控。AI是助手,不是替代品。对非技术人员来说:心态很重要。软件开发本身就是个复杂的事情,不要期望说几句话AI就能给你做出完整可用的产品。你需要做好迭代的准备——提出需求、看结果、发现问题、调整需求,这个循环可能要重复很多次。每次报错、每次修改都是在接近你想要的结果。这就是软件开发的常态,不管是人工写还是AI辅助写,都是这样。#编程##AI代码生成##微博兴趣创作计划##ai创造营#

81. 软件开发行业地震了。入门级程序员,正以肉眼可见的速度消失。据说,七成基础岗位已无必要。一人一智能工具,顶过去五人团队。代码自动生成,难题在线解决。曾经熙熙攘攘的开发大军,如今冷冷清清。高阶开发者化身指挥,率领人工智能军团。五年前二十人的活儿,现在轻松搞定。被淘汰的,其实是“螺丝钉”程序员。未来,程序员的核心竞争力,在于创造力、系统设计和伦理判断。这些,才是人工智能暂时无法攻克的领域。程序员们啊,与其焦虑,不如想想如何占据智慧高地。毕竟,时代抛弃你的时候,连招呼都不打。

82. Vibe Coding要终结低代码?

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149. 如何用零代码去搭建全流程数字化管理呢?我最近回访了一个客户, 如何用零代码搭建全流程数字化管理 回访客户发现简道云 ERP 管理工厂效果好体现在哪 明确企业核心业务流程和全链路需求需梳理哪些环节 确定数字化管理关键节点如生产计划排程等有什么作用 如何根据需求选型系统 简道云 ERP 覆盖全流程业务管理体现在哪些方面 适配多种制造模式支持多种生产方式组合应对复杂业务有什么优势 搭建简道云 ERP 应用时模块自由配置体现在哪些方面 审批流程表单字段报表自定义不用写代码快速上线有什么好处 生产环节搭建相关流程和仓储环节实现相关功能有什么意义 业务人员操作无压力体现在哪 员工上手快 PC 端移动端同步使用数据实时同步各环节进度一目了然有什么作用 系统内置强大数据分析能力核心指标实时统计自动生成图表报表对决策高效有什么帮助 选择简道云 ERP 能一站式解决企业信息化需求实现一体化管理多部门协同体现在哪 性价比高快速上线随业务发展持续扩展有什么优势 #简道云 #ERP #零代码开发平台 #数字化转型 #一体化管理

150. 想自己搭建一套简单好用的绩效管理系统?当然可以!今天就和大家 如何自己搭建一套简单好用的绩效管理系统 用简道云搭建的绩效管理系统能呈现哪些关键数据 员工绩效目标考核流程进度绩效结果分析部门绩效排行一目了然掌握团队绩效全貌的要点 简道云搭建系统第一步怎么做 建基础表单如员工信息表绩效指标库目标设定表考核评分表等常用表单可根据公司实际情况增删如 360 度环评建互评表单记录绩效面谈加面谈记录表添加字段配置审批流程的要点 第二步做什么 初始化数据老数据处理手动录入麻烦可 Excel 导入员工信息历史绩效数据或对接 OA HR 系统实现数据无缝同步的要点 第三步是什么 搞定绩效报表想看各部门绩效平均分分析绩效结果分布选用统计图表拖拽数据维度切换图表样式看清绩效趋势问题短板辅助决策的要点 有无系统模板分享 视频左下角可领取模板直接用或根据公司绩效考核方案修改方便的引导 #简道云 #绩效管理系统 #系统搭建 #绩效报表

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