写个小工具要不要上工单？——Opal 的回答是：不用。

你把需求说清楚，它就能给你拼好一个能跑的AI 迷你应用（mini-app），还能一键分享给同事、客户用。这个定位很克制，但命中很多人每天 80% 的小需求：批量改稿、做个表单助手、把客服对话转结构化、把日报自动生成……都能搞。

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关键信息（3s掌握）

  • Opal 是啥？ Google Labs 的零代码 AI 迷你应用构建器，用自然语言 + 可视化节点编辑，把“想法 → 可用小应用”。内置模板库、可分享成链接。
  • 最新进展：2025 年 10 月 7 日，Opal 从美国扩到 15 个国家，并上线可视化逐步调试、并行运行等能力，速度也提上来了。名单包括加拿大、印度、日本、韩国、越南、印尼、巴西、新加坡、哥伦比亚、萨尔瓦多、哥斯达黎加、巴拿马、洪都拉斯、阿根廷、巴基斯坦。（目前还不能支持中国）
  • 它对谁友好？ 产品/运营/内容/教育这类“会写需求、不会写代码”的创作者和团队。开发者当然也能用它快速打样。

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如何用好Opal

**零门槛创建：**你用中文（或英文）描述目标，Opal 自动把它拆成多步流程，随后你在画布里拖拉拽微调即可。不看代码，但每一步都能调 prompt 与输入输出。

真调试，不摆设：这次更新加了逐步运行与定位报错，你可以只跑某一步，右侧控制台实时显示错误，省去“全流程重放”的痛苦。

速度与并行：底层做了性能优化，新建项目更快；支持并行执行多步，对多文档处理/多渠道抓取这类“扇出”任务很关键。

分享即用：做完能直接生成可使用的分享链接，别人用自己的 Google 账户就能跑，适合内部分享或对外投放 MVP。

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有哪些案例？

官方给出了一些可以直接调用的案例：

  • 「City Builder」 ——一个用 AI 自动生成游戏概念（Game Concept）的工作流示意

  1. Enter location：输入游戏发生的地点（如“Rome”、“Tokyo”）。
  2. Define genre：定义游戏类型（比如“strategy city builder”）。
  3. Get Location Details：用 Google Maps API 获取该地点的地理信息。
  4. Get Weather Details：抓取该地区天气数据。
  5. Generate Game Concepts：用大模型生成游戏创意概念（结合地点与类型）。
  6. Generate Image Prompts：生成 AI 绘图提示词（prompt）。
  7. Generate Game Images：根据提示词生成视觉概念图。
  8. Generate Video Instruction / Generate Game Video：生成视频演示脚本与画面。
  9. Render Webpage：将所有结果渲染成网页，形成一个可展示的“游戏概念页面”。
  • “Video Marketer” ——它展示了如何用 Opal 来自动生成一个完整的视频广告活动（AI Video Ad Campaign）。

  1. Product Name
    用户输入产品名称（例如“Pixel 9 Pro”）。
  2. Describe Target Audience
    描述目标受众（例如“年轻的内容创作者”）。
  3. Research Product
    让 AI 去自动检索产品相关信息（功能亮点、卖点、竞品对比等）。
  4. Generate Ad Text
    用大语言模型生成广告文案（吸睛标题、营销语、行动号召）。
  5. Generate Video Description
    根据产品与受众信息，生成广告视频脚本或旁白描述。
  6. Generate Video
    根据视频描述自动生成 AI 视频内容（画面素材、动态效果等）。
  7. Generate Ad Campaign
    把文案和视频整合成一个完整广告方案，可直接发布或分享。
  • 「Book Recs」（Book Recommendations），意思是——用 AI 来生成个性化的图书推荐与简介页面。

  1. Describe a book
    用户输入一本书的名字、类型或特点，比如“像《三体》那样的硬科幻小说”或“女性成长主题文学”。
  2. Generate Book Recommendations
    AI 依据输入生成推荐书单，比如列出相似题材或同类作家的作品。
  3. Generate Book Summaries
    为每本推荐书生成简短摘要，方便用户快速了解内容。
  4. Generate Book Explanations
    深入解析每本书的主题、风格、适合人群或核心思想，让推荐更有说服力。
  5. Generate Purchase Links
    自动在网上搜索这些书的购买链接（如 Google Books、Amazon 等）。
  6. Display Recommendations Page
    最后整合以上内容，生成一个可分享的网页。
  • 「Fashion Stylist」 示例应用 —— 用 AI 自动生成根据天气和场合推荐穿搭的智能造型助手。

  1. Get City
    询问用户所在城市，例如“Chongqing”或“London”，为天气查询做准备。
  2. Get other wardrobe related info
    进一步询问穿搭相关条件，比如：

  • 场合（约会 / 商务会议 / 晚宴）

  • 性别或风格偏好

  • 是否正式 / 休闲等。

  • Getting Weather Report
    自动获取该城市的实时天气（温度、湿度、是否下雨等）。

  • Weather Report
    把天气数据整理为一句简短描述，比如“今天阴有小雨，气温 18℃”。

  • Create Outfit Description
    基于天气 + 场合 + 用户偏好，AI 生成穿搭文字建议，如：
    “建议选择轻薄针织衫搭配长裙，配防水短靴和小外套。”

  • Make an Outfit Image
    根据文字描述自动生成 AI 穿搭效果图（类似时尚博主配图）。

  • Display
    最后输出一个整合页面：天气摘要 + 穿搭建议 + 生成图片。

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和 OpenAI AgentKit & n8n 对比怎么样？

① 面向谁：

Opal 更像“给创作者的 Vibe Coding 工具”

  • Opal：重点是把想法快速落地成“能用的小东西”，强调“no-code + 画布 + 可分享”。Google 甚至在官方里用“vibe coding”去描述这类“描述愿景→出原型”的方式。
  • OpenAI AgentKit：这是开发者/企业的全栈套件：Agent Builder 画布（可版本化）、ChatKit（快速嵌入聊天 UI）、Connector Registry（统一管理数据连接）、Evals（评测/追踪/自动优化）、甚至RFT 强化微调。更适合要上生产、接企业数据与安全的团队。
  • n8n：开源/可自建的通用自动化 & 工作流平台，400+ 集成、Webhook、Cron、AI 节点、回放与局部执行、JS/Python 代码节点，做跨系统集成很强，适合 IT/数据/运营做“企业级胶水层”。

② 上手难度：

Opal 最低，AgentKit 次之，n8n 取决于你要做多复杂

  • Opal：最省脑，“说明书式对话”即可成型。
  • AgentKit：虽有可视化，但要理解Guardrails、数据连接治理、评测回路这些工程化概念。
  • n8n：可低码，但一旦涉及条件分支、重试、幂等、鉴权、速率限制，你就得像工程师一样搭建与监控（好在它给了强调试与可回放）。

③ 典型场景

  • Opal：内容团队小工具、轻量内务自动化、教育/活动“互动小应用”、市场验证用 MVP。
  • AgentKit：客服、销售、研究等多代理工作流，需要版本化、评测、组织级权限与连接治理的正式产品。
  • n8n：跨系统打通（ERP/CRM/工单/数据库/LLM）、本地化部署、复杂触发与队列扩展。

写到最后

Opal 的“vibe coding”思路，是把需求描述变成可运行的原型，再用编辑器细抠。配合 AgentKit 和 n8n，各有赛道：小而快就交给 Opal，要上生产上 AgentKit，重集成靠 n8n。

OpenAI和Google都下场了，n8n这个小而美的产品还会有明天吗？