Vibe Coding VS 低代码平台：做为天天跟它们打交道的圈内人，我说几句真心话 - 知识铺

大家好，我是芋头小宝，一个500强企业的AI解决方案工程师。

在这个一周一版本的AI圈子里，几乎每周我都能感受到一波新的浪潮。模型在加速迭代，产品工具推陈出新，同时也有一个话题正在圈子里暗暗发酵，那就是关于 Vibe Coding 和低代码平台的未来之争。

Vibe Coding vs 低代码平台：2025上半年最能搞事情的两种“物质”

在咱们深入本次正题之前，我先解释一下这两种正在“搞事情”的“物质”是什么来头：

1. Vibe Coding (氛围感编程)：一个来自AI大神的天才定义

“Vibe Coding”这个词，并不是凭空冒出来的。它的“首发”来自于一位AI圈内无人不晓的大神——Andrej Karpathy（OpenAI创始成员之一）。他在今年2月的一条推文中，精准地描述了这种全新的编程状态。

我把他的“圣经”原文贴出来，核心思想就是：你完全沉浸在一种“氛围”里，拥抱AI带来的指数级能力，甚至可以忘记代码本身的存在。

Karpathy描述他自己几乎不用碰键盘，只是通过语音和AI对话，让它去完成“将侧边栏的填充减少一半”这类懒得自己动手的琐事。他总是“全部接受”代码修改，不再阅读差异对比。遇到错误信息，直接复制粘贴回去让AI自己解决。他坦言，代码的增长已经超出了他通常的理解范围，这已经不算真正的“编程”了——“我只是看到东西，说出东西，运行东西，复制粘贴东西，然后它大部分都能奏效。”

简单说来，Vibe Coding就是一种与AI的“心流”对话，充满了即时反馈和创造的快感，但过程也充满了“随缘”和不可控性。这种不可控性在“不同水平”的开发者手中会有不同程度的放大或收敛。

目前常见的Vibe Coding工具有Cusor、Trae和Copilot。

2. 低代码工作流平台 (Low-Code Workflow)：一场酝酿已久的效率革命

和Vibe Coding这个“新贵”不同，低代码平台的理念其实是一场酝酿已久的效率革命。它的思想根源可以追溯到上世纪90年代的“快速应用开发”工具，核心目标始终没变：如何让软件开发更快、门槛更低？

直到2014年，知名研究机构Forrester正式提出了“Low-Code”这个术语，才算给了这类平台一个响亮的现代化名号。

它的核心是业务逻辑的“乐高化”。它把复杂的程序功能封装成一个个标准化的“模块”（比如数据读取、逻辑判断、API调用），你只需要像搭积木一样，通过拖拉拽的可视化界面，就能把它们连接起来，构建出一条清晰、稳定的自动化流程。n8n、Dify、Zapier都是这个领域的典型代表。

所以，低代码的本质是工程思维的可视化，追求的是结构、稳定与效率。

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n8n工作流编排界面

灵魂拷问：是否有vibe coding就不用学低代码平台的工作流编排了？

目前，圈子里有存在着两种声音：

一种是Vibe Coding的狂热信徒，已初尝vibe coding带来的胜利果实，在他们眼中，这是一种近乎魔法的、最高效的创造方式：“低代码平台的输出文件不也是结构化数据吗，这些AI编程完全也能搞定，想要什么工作流，直接跟AI对话，就能"vibe"出来，为什么还要去学习“笨重”的低代码工作流编排，他们很快就会被取代！”。

而另一边，则主要来源于经验丰富或者具有企业实战经验的工程师朋友，他们是低代码工作流的坚定捍卫者：“Vibe Coding 看起来是美好，但太不靠谱！一个复杂的系统，光是后期的debug就够你喝一壶的。低代码平台虽然像是‘戴着镣铐跳舞’，但每一步都清晰可见，稳定可控，这才是企业级应用真正需要的！”

那么，作为一名每天都在实践中切换使用这两种工具的人，我想和大家分享一下我和身边朋友使用它们时最真实的感受和判断。

圈子小范围调研，来自一线的真实体感

为了让大家有更直观的感受，在我和不同类型的vibe coder交流后，总结一下他们使用vibe coding或者低代码平台时的真实状态：

前端朋友：“主要依赖模型能力，Gemini和Claude的效果还不错，Vibe Coding能出比较好看的页面，给我一些启发，不过复杂的页面还是得手动来。”

后端朋友：“如果不让我运维，一次性项目，我欣然接受，但如果AI写完，后期还需要我来理解和维护，那就不如我自己写了。”

AI解决方案工程师（我）：“我的用法是组合拳。Vibe Coding 帮我快速生成一些炫酷的UI界面‘面子工程’，然后把实际的业务逻辑‘里子’部分，用我在n8n或者Dify里搭好的稳定工作流来驱动。做单任务或简单任务组合的AI应用很高效，但凡涉及到复杂的多步流程，Vibe Coding的调试时间就会指数级上升。”

当然以上观点不代表全部，他们对AI的依赖程度和使用阶段也不尽相同，但几乎完美地揭示了一个规律。我们与AI的协作关系，普遍会经历一个经典的“达克效应”（Dunning-Kruger Effect）曲线：

第一阶段：愚昧之巅 

一开始，我们被AI的魔法效果所震撼，随便说几句话就能生成代码和界面，瞬间感觉自己无所不能，充满了“我马上就要颠覆世界”的快感。

第二阶段：绝望之谷 

很快，当我们尝试用它解决稍微复杂点的问题时，就会因为它输出的不可控、黑盒特性，以及那避之不去的“记忆”限制，而处处碰壁。此时我们会感到极度沮丧和无力，觉得“AI也不过如此，太蠢了，根本不靠谱！”

第三阶段：开悟之坡 

直到我们不甘心，开始学习正确的“驯服”方法（比如任务拆解、结构化提示），理解了它的能力边界后，才恍然大悟，重新拾起信心，开始有策略地将它应用到实际工作中。

第四阶段：持续高原

最终，我们不再对它抱有不切实际的幻想，也不再因为它犯错而气馁，而是把它看作一个能力强大但有特点的“超级副驾”，在人机协作中找到了那个效率最高的平衡点。

所以，如果你现在正处于“绝望之谷”，别灰心，这说明你正在从新手向高手的路上迈进。

对比总结：四个无法回避的现实差异

基于以上观点，结合我自己的实际工作经验，我为非技术背景的朋友们总结了四个在选择工具时，必须注意的核心差异：

差异1. 维护与调试：是清晰的地图，还是无尽的迷宫？

• Vibe Coding 出来的项目，一旦出了问题，那种感觉真的像是噩梦。一个复杂的系统，由成千上万行AI生成的、你可能并不完全熟悉的代码构成，这种“黑盒”做做自己的个人项目还行，一旦商用或者企业高并发使用，很难预估会出现什么问题，如果出了问题，大家都会说是AI写的，可是AI能帮你背锅么?

• 低代码工作流的是可视化的、可编排的，数据流向一目了然，哪个节点出了问题，红灯一亮，能立刻定位，调试过程清晰、高效。

差异2. 稳定性和可预测性

• LLM的输出，说实话还是有一定的抽卡成分。同一个需求，我试两次，它给我的代码都可能不一样，而且还有可能出现越改越差的状况。这种不确定性，对于个人创意项目来说是惊喜，但对于要求7x24小时稳定运行的企业级应用来说，却是惊吓。

• 工作流的主体框架，是由一个个确定性的逻辑节点构成的，它的行为是完全可预测的，这份可靠性，千金不换。

差异3: “Token焦虑”

• 这是目前所有 Vibe Coder 心里最痛的一根刺。无论模型厂商把上下文窗口吹到128k还是400k，当我在构建一个稍微复杂点的系统时，我的潜意识里总有一个声音在倒计时：“我是不是快到上限了？” 这种焦虑感贯穿始终。然后，最怕的事情总会发生，就在你最关键的一次追问里，它因为它“忘记”了最初的某个设定，突然就“掉链子”了。那一刻，你不得不痛苦地开启一个新对话（New Chat），之前所有的铺垫和心血仿佛都付诸东流，那种挫败感，经历过的人都懂。

• 而工作流的模块化设计，天然就免疫了这个问题。每个节点各司其职，通过接口通信，它不依赖于AI那脆弱的“记忆力”。

差异4: “隐形”的门槛。

• 很多人说 Vibe Coding 门槛低，对小白友好。我承认，对于做一个“Hello World”级别的应用来说，确实如此。但如果你想用它构建一个复杂的系统，你必须具备极强的任务拆解能力和系统化思维。你得先在脑海里把整个大厦的结构图画好，然后像一位项目经理一样，把任务拆解成一个个小模块，再引导AI逐一实现并整合。说实话，这种能力，门槛绝不比学习一个低代码平台低。

分享一个有价值的发现：最牛的 Vibe Coder，脑子里都装着一张流程图

说到这里，给大家再分享一个非常有意思的现象。我身边那些把 Vibe Coding 用得出神入化的顶级开发者，他们并不是真的在随心所欲地“Vibe”。

当你观察他们的开发过程，你会发现，他们实际上是在脑海里，手动地执行着“工作流编排”！

他们会先花大量时间与AI进行对话思考，把一个庞大的系统拆解成清晰的、互相独立的子模块，以此来规避上下文长度的陷阱。然后，他们才会开启执行模式，让AI基于刚才得到的需求文档进行开发，从而保障整体的可控性。

而大多数普通开发者，则是在与AI的反复拉扯中，修修补补，最终很容易就创造出一座难以维护的“代码屎山”。所以vibe coding在一次成功率的高低上更多依赖的是需求文档是否足够详尽。

别让对工具的迷信，成为你思维的瓶颈

最后，让我们做一个更大胆的思想实验：如果有一天，技术奇点真的来了，模型的上下文限制彻底消失了呢？到那时，Vibe Coding 是不是就将一统天下？

我的答案是：即便如此，决定产品成败的瓶颈，也将从AI的记忆力，彻底转移到人类的思维能力上。

因为，即使给你一个无所不能的AI，如果你没有良好的**系统化思维和设计思维（Design Thinking）**的技巧，你给出的“Vibe”依然是模糊、混乱的。最终，一个全能的AI，也只会根据你混乱的想法，创造出一个功能强大但逻辑错乱的“怪物”。

到那个时候，“前置设计” 将变得比以往任何时候都重要。这种前置设计可以来源于你的行业knowhow，也可以是你沉淀下来的AI沟通技巧，但无论如何，在你说出第一句话之前，你的脑海里是否已经有了清晰的架构，这，将成为区分平庸与卓越的根本。

所以，今天这场关于工具的争论，似乎最终指向了一个更深层次的答案：

决定我们未来价值的，不是我们选择了哪一朵浪花，而是我们是否学会了驾驭浪潮本身。

而在这片浪潮中，未来最不可或缺的，是两类顶尖人才：

第一种，是AI工具的驾驭者。他们是真正的“全栈型”玩家，对Vibe Coding的灵感边界和低代码的工程底盘了如指掌。他们能够根据任务特性，扬长避短、灵活切换，将工具的组合效能发挥到极致，是技术落地的“最后一公里”。

第二种，是业务逻辑的定义者。他们拥有极为深厚的行业知识（Domain Knowledge），不一定精通每一个技术细节，但却能将复杂的商业需求，清晰地拆解为AI可以理解的逻辑和流程。他们是AI应用的“灵魂注入者”，决定了技术的价值上限。

当然，如果你能同时兼备这两种能力，那你将毫无疑问地成为这个时代价值创造的核心，是市场上最抢手的“AI原生战略家”。

不过不管是哪一种方向，它们共同指向的都是我们大脑中那个更底层的操作系统——思维。

所以，在这个机会与泡沫共存、希望与焦虑交织的AI时代，我们最需要做或者一直都要做的，就是向内求索。锻造自己思维的深度，提升自己的认知层次，去拓宽视野，去终身学习，去努力打破自己思维里的那一个个“认知盲盒”。

因为工具终将迭代，唯有思维的高度，永恒。

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我是芋头小宝，持续带你探索GenAI的成长宇宙。

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