2025，10000个VibeCoding井喷

2025年，10000个AI coding工具正在井喷。

这是一个注定作为“AI Coding元年”载入技术史册的年份。 一批创新工具正以前所未有的方式重塑编程范式。

这些产品快速渗透进实际生产环境，在能力上也迅速告别简单的代码补全，进化为能自主理解需求、规划任务、甚至编写完整应用的“AI程序员”。

开发者角色也在经历历史性转变：从“写代码”转向“审代码”，以及某种品味导向的创造工作：“Vibe Coding”一词异军突起，迅速成为硅谷乃至全球开发者社区最炙手可热的概念。

我们整理了最近密集更新和发布的AI编程工具，涵盖国内外主流大厂与创业团队的产品，把它们的基本信息整理，并尝试对这些眼花缭乱的产品的一些设计思路和细节进行拆解，看看它们之间到底有什么区别。

（我们也在建立更加细分的讨论组，最近以AI agent为主题的新社群正在欢迎感兴趣的朋友加入，我们会经常提供最新产品的试用和内测名额，以及与开发这些产品的团队的直接交流机会，比如，最近我们在评测Kimi Researcher，并为社群成员提供内测名额，欢迎添加我们的微信，加入群聊）

Bolt.new：

30秒极速建站生成器，堪称无代码领域的“AI版 Vercel”。Bolt.new融合了WebContainers和LLM智能体技术，用户输入需求（如“做一个宠物电商站，支持PayPal支付”），AI便会自动生成React前端、Node后端及部署脚本，并实时托管至边缘网络。

MGX (MetaGPT-X) 是基于 MetaGPT 框架的 AI 编程利器，通过多智能体协作实现软件开发全流程自动化。它拥有一个分工明确的五人 AI 团队：产品经理 Emma、架构师 Bob、工程师 Alex、数据分析师 David 和团队领导 Mike。从需求分析到代码实现，全程无需手动编码。你只需用自然语言描述需求，MGX 就能快速为你生成完整的全栈应用程序。

产品形态：AI Coding的两种形态

目前，主流的AI编程工具就两个类型，IDE形态和对话形态。

以字节跳动的Trae和美团NoCode的初始界面为例。两者虽然都配备了用于自然语言交互的输入框，允许用户通过指令驱动AI编程，但其设计理念却大相径庭：

Trae呈现出经典IDE的样貌，功能集成度高，显然是为专业程序员量身打造。而NoCode则弱化了传统工具感，更像是一位随时待命的“AI程序员”，致力于降低技术门槛。

这种定位差异在执行具体任务时更为凸显。

当要求两者“生成一个贪吃蛇游戏”时，Trae会按部就班地生成代码。若涉及外部Python库，它会主动提示用户下载。AI修改代码后，也会提请用户审查，工作流程严谨规范。相比之下，NoCode更倾向于“全权委托”：用户输入需求后，静待AI输出结果即可。

后续修改环节也体现了交互逻辑的不同——在Trae中需通过右侧的Chat栏与AI沟通，而在NoCode中则使用左侧的对话框。

这种界面布局的差异并非偶然。正如Trae产品负责人石扬所阐释：考虑到人类从左至右的视觉习惯，并预见到未来与AI的交互将成为核心工作流，Trae刻意将交互区（Chat）置于左侧，而将代码编辑等工具区安排在右侧。

现在兵分两路，分别看一下AI IDE形态的产品和对话形态的产品之间有什么区别。

主流AI IDE产品（如Cursor、Trae、Lingma）在界面布局上呈现出高度的趋同性，乍看之下不易分辨。它们普遍采用经典的三栏结构：左侧整合了资源管理器、代码大纲和时间线导航；中央是核心的代码编辑区域；右侧则固定为与AI对话的Chat栏。

这种设计的合理性在于，作为专业生产力工具，熟悉的界面范式能极大降低程序员的上手难度，提升效率。

其次，在于AI的交互方式的设计更是关键所在。

三者都提供了两种核心功能：在右侧Chat栏进行问答式交流，如同使用一个智能聊天助手；以及在代码编辑器中，支持用户选中代码片段，直接调用AI进行修改或将其关联至Chat栏进行深入讨论。

细微的差异体现在Cursor独具特色地支持在终端（Terminal）内直接与AI对话。

例如，国内Python用户若想将包下载源切换至清华镜像，通常需记忆复杂的命令。在Cursor终端中，只需输入“把下载源改成清华源”，AI便能自动生成并执行相应命令。而在Trae中，同类操作仍需跳转至Chat栏完成。

此外，模型生态也略有不同：Lingma主要集成通义千问（Qwen）；Trae和Cursor则提供了更丰富的模型选择，并支持用户接入自定义模型。

以NoCode和Lovable为代表的对话式编程平台，将“一句话编程”的理念变为现实。

它们的首页设计极其简洁，且差不多：一个醒目的对话框占据核心位置，辅以用户已部署的项目和精选的社区案例展示。

进入具体项目页面后，功能布局同样高度相似：左侧区域通常展示AI解析的需求或生成的内容结构，右侧提供项目的实时预览。

顶部菜单栏则集中了查看源代码、部署项目、连接数据库等关键操作（NoCode通常需要申请使用权限，Lovable的相关高级功能则需要付费）。

两者在功能上存在区别较大的地方在于，Lovable提供了一个付费的项目审阅功能，方便用户邀请同事或上级对项目成果进行反馈；NoCode目前则缺少此协作环节。

在版本管理的入口设计上，NoCode将其置于页面右侧显眼位置，Lovable则选择将其收纳在二级菜单中。

交互体验的差异在修改项目元素时尤为明显。Lovable允许用户直接在需要调整的页面元素旁调出AI对话框进行交流，操作直观且上下文清晰；而NoCode用户仍需返回左侧的主Chat栏进行沟通。

2025年的 AI 编程江湖，已然清晰分野：一边是 Trae、Cursor 这类“超级协作者”，让程序员变身“代码指挥官”；另一边是 NoCode、Lovable 这些“梦想实现机”，实现每个人的项目梦想。

演进路线：从AI原生IDE，到AI编程团队

借鉴自动驾驶的分级体系，AI编程工具也可以从L1到L5进行划分，每个等级代表了不同程度的自动化能力和技术成熟度。

L1：代码“快捷键”专家

核心技能是代码补全，帮你快速输入常见片段。Tabnine、Kite 就是代表，它们作为IDE插件已经相当成熟了。

L2：你的编程小搭档

这一层主打任务自动化：用自然语言告诉AI“写段代码”或“修个bug”，它就能干活。ChatGPT、Claude 是典型代表——你只需在输入框里描述需求或粘贴代码，它就会生成答案。不过，你还得手动把生成的代码搬回IDE运行。

L2.5/原生AI IDE：更聪明的搭档

当L2的能力直接融入IDE（VS Code安装Cursor），体验就升级了：生成的代码可以直接运行，AI还能借助上下文更懂你，写出更贴合的代码。像Trae这种IDE本身就内置大模型，不用额外装插件，堪称“原生AI IDE”。

L3：项目级“自动导航”

目标是项目自动化！它能从需求文档直接生成初步代码骨架，还能连接项目管理工具和代码平台，部分实现需求到部署的自动化流程。目前Claude Code在这个领域比较领先。

L4 & L5：未来可期

这两个级别还在萌芽阶段。相关产品要么在内测（普通人想用？得排遥遥无期的等候名单），要么还停留在概念或论文里（比如MetaGPT）。

前文中提到的主流AI编程工具大部分都是L2-L3级别，而少数像Lovable来到了L4级别。

但无论形态如何，核心就一条：AI真的可以写代码了，在项目中AI正在变得越来越有用。这个成为了一个最确定性的方向，很多事情会因此改变。