这是一份以采访的角度，提问Mixlab关注的几个问题，材料基于Lovable 员工 Elena的文章整理而成。
M： 大家好，欢迎来到 Mixlab 今天的特别采访。我们非常荣幸邀请到 Lovable 的员工 Elena，来和我们分享她在 Lovable 的工作体验和对 AI 驱动开发未来的看法。Elena，欢迎您！
Elena： 大家好，Mixlab 的观众朋友们，非常高兴能来到这里。
M： Elena，首先请您简短介绍一下自己吧。
Elena： 好的。我在传统的科技行业工作了整个职业生涯。最近，我加入了 Lovable 团队，已经有大约五周的时间了。我目前负责撰写“Elena's Growth Scoop”，分享关于 AI 原生员工崛起等方面的洞察。
M： 听起来您在 Lovable 找到了一个全新的工作环境。那么，是什么让您决定加入 Lovable 这家公司呢？
Elena： 我觉得 Lovable 在一个完全不同的层面上运作，它的模式非常独特。最吸引我的是它的 “AI 原生”理念。在加入 Lovable 之前，我以为“AI 原生”仅仅是指产品是由 AI 驱动的。但在这里，我真正意识到，产品是 AI 驱动的只是故事的一半，真正的转变在于 人们的工作方式。在这里，AI 不仅仅是一个工具，它成为了默认的工作方式，这彻底改变了我的职业生涯。此外，Lovable 惊人的增长速度也令人印象深刻：它在发布后短短 8 天内就达到了 100 万美元的年化收入（ARR），3 个月内达到 1700 万美元，6 个月内达到 6000 万美元，甚至在 7 个月内就达到了 8000 万美元的 ARR，而这一切仅仅由大约 35 名员工 完成。这种极高的效率和影响力，让我觉得这是一个充满活力和潜力的公司。
M： 这样的增长速度确实令人惊叹。那么，从您的角度来看，Lovable 这家公司提供的核心产品或价值主张是什么？
Elena： Lovable 的核心价值在于，它是一个 “AI 全栈工程师”，能够 将你的想法转化为真实的、可运行的应用程序或网站，而无需编写任何代码。我们称之为“Vibe Coding”，用户只需用日常语言描述他们想要什么，AI 就会自动生成所需的代码。
它带来的主要价值包括：
- 极速开发：
我们可以 比传统编码快 20 倍地交付应用程序。它能在几秒钟内将一个简单的提示转化为功能齐全的应用程序，为创始人省去大量的设置和样板代码时间。一个开发者甚至能在 30 天内用它搭建 30 个不同的应用程序，这在传统方法下是不可想象的。 - 无需编码：
无论是没有编码技能的非技术人员、早期创业者、产品团队，甚至是设计师，都可以通过简单的语言提示来创建应用程序。它将设计文件截图直接转换为可工作的代码。 - 简单易用：
界面直观友好，以提示为基础。即使是初学者也能轻松上手。 - 多功能性：
适用于多种用例，例如内部工具、MVP（最小可行产品）、原型、网站、B2B 应用程序等。它能处理包括登录验证、工作流自动化、角色权限控制，甚至文档生成等多种项目类型。 - 代码所有权和灵活性：
用户拥有所有生成的代码，可以根据需要导出和定制。这使得 Lovable 既是无代码解决方案，也是全代码解决方案。 - 强大集成：
能够与流行的工具如 Supabase 和 GitHub 无缝集成，同时也能连接 Airtable、Notion 和 Slack 等业务工具，实现工作流自动化。 - 实时调试和可视化编辑：
平台提供“可视化编辑”功能，允许用户像使用 Figma 一样直接修改应用程序的 UI，并且能实时预览更改，同时保持对底层代码的控制。它还能自动检测和修复错误。
《人人皆可Vibe编程》有大量基于Lovable的例子
M： 听起来 Lovable 极大地降低了软件开发的门槛。那么，作为 Lovable 的员工，您的日常工作是怎样的？您会像普通用户一样进行“Vibe Coding”吗？
Elena： 作为一名 Lovable 员工，我的日常工作确实与传统的科技公司大相径庭。我工作方式的核心是 “默认使用 AI”。这意味着在思考解决方案时，我的第一反应是思考如何通过 AI 来实现。虽然我主要负责内容创作和增长策略，但在我们的工作流程中，无论是内部工具的构建、数据分析，还是项目规划，都会充分利用 Lovable 自身的产品能力。整个团队都致力于“Vibe Coding”——即 将想法和逻辑转化为 AI 可理解的提示，而不是手动编写代码。我们更多地关注于提出问题，定义需求，让 AI 去处理具体的代码生成、调试和部署过程。这让我能投入更多精力在解决业务问题和创新上，而不是被繁琐的技术细节所困扰。
M： 这种工作方式确实很新颖。在这样的创新环境中工作，您和团队是否也面临一些挑战呢？
Elena： 当然，任何创新工具在发展过程中都会遇到挑战。对于 Lovable 来说，我们面临的挑战主要有以下几点：
- 复杂任务处理：
虽然在快速构建原型和简单应用方面表现出色，但当项目需求变得非常复杂时，Lovable 仍可能遇到困难。AI 生成的应用程序有时被用户评价为“更像是 60-70% 的解决方案，而不是可以直接投入生产的代码”。 - 调试和错误循环：
用户有时会遇到“错误循环”，即系统在尝试修复一个错误时，可能会引入新的错误，导致反复调试。虽然官方表示失败的构建不会扣除积分，但用户在尝试修复问题时仍然可能会消耗大量消息积分。 （关于错误循环，如果你也碰到这种问题无法解决，欢迎参加Mixlab的AI编程训练营，获得基于150位学员的教学经验） - 深度定制的局限性：
如果需要高度特定的业务逻辑或非常独特的UI设计，Lovable 可能会存在一些限制，用户可能需要导出代码进行手动修改。 - 版本控制：
尽管支持基本版本控制，但目前 Lovable 缺乏传统 Git 工作流中更强大的分支和回滚功能。 - 平台成熟度：
作为一个相对较新的平台，Lovable 仍在快速发展中，某些功能（如高级部署选项或企业级安全控制）可能仍处于早期阶段。 - 外部服务成本：
尽管 Lovable 负责代码生成，但用户可能仍需要为托管和数据库等外部服务付费，这可能会增加总成本。 - 提示词工程能力：
用户需要具备良好的提示词工程能力，才能更好地引导 AI 并获得满意的结果。 - 用户支持反馈：
有用户反馈客户支持可能不够及时或社区帮助有限。但也有观点认为 Lovable 团队通过在线聊天和 Discord 群组提供快速支持。
M： 明白了，这让我们对 Lovable 的优缺点有了更全面的认识。尽管面临这些挑战，您个人最喜欢 Lovable 的哪些方面呢？
Elena： 我最喜欢 Lovable 的地方，首先是它所代表的 “AI 原生”文化。这不仅仅是产品技术上的创新，更是公司在工作方式和效率上的颠覆。能够在这样前沿的团队中，亲身实践并推动这种新的工作范式，让我感到非常兴奋。
其次是它 打破开发壁垒 的使命。让那些不具备编程背景的人也能够将自己的想法变为现实，这种“让 99% 不会编码的人也能像顶级科技公司的全栈团队一样进行开发”的愿景，具有巨大的社会价值。看到用户在几分钟内就能搭建出功能齐全的原型，这比仅仅一个 Figma 设计稿要强大得多，因为它是一个可以运行、可以点击、可以获得真实反馈的应用程序。
最后，我喜欢它的 速度和效率。这种快速迭代、快速验证的能力，对于创业公司和产品团队来说是无价的。亲眼看到 Lovable 在一个小时内构建出一个完整的活动管理应用，并自动处理数据库设置和错误，这简直是游戏规则的改变者。
M： 这种让“人人都能开发”的理念确实非常鼓舞人心。那么，Elena，您认为 Lovable 这样的公司或“AI 原生”的工作模式，适合初入职场的年轻人吗？您会给他们什么建议？
Elena： 我觉得 Lovable 以及这种“AI 原生”的工作模式 非常适合初入职场的年轻人。原因在于：
- 拥抱未来趋势：
AI 驱动的开发是软件行业的未来。年轻人天然对新技术有更强的适应性和接受度，能够更快地融入并掌握这种新范式。 - 注重核心能力：
传统编程可能需要几年时间学习语法和框架，但“Vibe Coding”让年轻人可以更快地跳过这些门槛，直接聚焦于 产品逻辑、问题解决和创新思维。这让他们能够更早地在产品开发中发挥价值。 - 快速成长与迭代：
Lovable 的快速迭代和原型验证模式，让年轻人有机会在短时间内接触大量项目，获得宝贵的实践经验，并快速看到自己的成果。
对于初入职场的年轻人，我的建议是：
- 拥抱 AI，将其作为你工作的“默认模式”：
不要害怕 AI 会取代你的工作，而要学会利用它来增强你的能力，把它看作是一个可以帮你完成重复性任务的伙伴。 - 精进“提示词工程”（Prompt Engineering）能力：
掌握如何清晰、准确地向 AI 描述你的需求，这会是未来非常重要的软技能。学习如何有效地与 AI 沟通，因为它直接影响到 AI 生成结果的质量。 - 专注于问题和解决方案，而非代码细节：
你的价值将更多地体现在理解业务需求、构思产品功能和解决实际问题上，而不是写多少行代码。 - 保持学习和适应能力：
AI 技术发展迅速，平台也在不断成熟。保持开放的心态，持续学习新的工具和方法，适应快速变化的环境。 - 培养调试和解决复杂问题的能力：
即使 AI 辅助，也需要你理解它可能遇到的局限性，并具备分析和解决复杂问题的能力。
M： 谢谢 Elena，这些建议非常宝贵。接下来，我们来聊聊一些更具体的问题。Lovable 作为“Vibe Coding”的倡导者，您能详细解释一下这个概念，以及它与传统编程方式有何根本不同？未来 Vibe Coding 会如何发展？
Elena： “Vibe Coding”这个词是由顶尖 AI 研究员 Andrej Karpathy 提出的。它最根本的理念是：你在构建软件时，完全信任 AI，甚至不需要阅读代码，只需跟随“感觉”（vibe）。
与传统编程的根本不同在于：
- 传统编程：
你需要手动编写每一行代码，关注语法、数据结构、算法等具体细节。开发人员必须深入到代码层面来解决问题。 - Vibe Coding：
你只需用 日常语言（Plain English）来表达你的需求和想法。例如，你不是编写复杂的 SQL 查询，而是直接说：“一个显示分析、预定帖子和跨平台参与度指标的社交媒体管理仪表板”。AI 会根据你的意图生成所有必要的代码、前端 UI、后端逻辑、数据库架构和认证设置。
在 Lovable，我们让“Vibe Coding”成为现实：你描述需求，AI 解释并编写代码，你再进行微调和迭代，AI 也会提供改进建议并帮助调试。我们最近与 Supabase 的直播就展示了这种效率：在短短一个多小时内，我们完全通过自然语言命令，就构建了一个完整的活动管理应用，包括自动化数据库设置、实时更新和错误处理。
至于未来，“Vibe Coding”才刚刚开始：
- 从简单描述到全尺寸应用：
就像 Lovable 现在做的，未来将能从更简单的描述中生成更复杂的应用。 - AI 理解业务逻辑：
未来的 AI 模型将能够集成特定领域的知识，使得构建行业特定应用变得更加容易。 - 更协作的 AI 编码：
团队将与 AI 共同工作，AI 处理重复性任务，而人类专注于创造性工作。我们的目标是让 99% 不会编码的人也能像拥有顶级全栈团队一样构建产品。
M： 这种理念确实令人振奋。在众多 AI 开发工具中，您认为 Lovable 最突出的亮点或特色功能是什么？例如，与其他工具相比，Lovable 在 UI 设计、后端集成或团队协作方面有什么独特优势？
Elena： Lovable 在 AI 驱动的开发领域有几个非常突出的亮点，尤其是在 UI 设计和后端集成方面：
- 快速原型开发和 MVP 构建：
Lovable 的 AI 驱动、基于提示的系统可以在几分钟内生成可运行的原型，让团队能够 快速收集用户反馈并完善概念，而无需投入大量时间或开发资源。这使得它成为快速验证想法的理想选择。 - UI 设计的卓越表现：
我们的平台在 UI 和色彩方面表现得比一些竞品（例如 Replit）更好，它能够自动生成带有动画和良好分页的漂亮、现代的 UI 设计。它可以将文本描述转化为功能原型，并实现美学元素，如动画、边框和布局。特别是“可视化编辑”功能，提供类似 Figma 的界面，允许用户直接修改应用程序，同时保留对底层代码的控制。 - 强大的 Supabase 后端集成：
Lovable 的 原生 Supabase 集成 是一个非常大的优势。它能为用户提供生产就绪的后端，无需编写样板代码。通过自然语言提示，AI 可以自动配置用户认证、PostgreSQL 数据库存储、文件上传和服务器端功能，甚至自动生成数据库表和存储配置。这使得后端开发变得异常简单。 - 无代码/低代码的可访问性：
Lovable 的无代码和低代码界面清晰易懂，降低了非技术用户的门槛。任何创始人、产品经理或业务分析师都可以通过简单的英语描述来创建功能齐全的应用程序。 - 用户友好性：
在易用性方面，Lovable 明显优于一些竞品，它的界面简洁，基于提示的方法和直观的界面，即使对于从未接触过代码的非技术创始人或产品经理也感到简单和受欢迎。
相比之下，像 Bolt 这样的工具，虽然强大，但更偏向于开发者，需要用户在浏览器环境中编辑和管理代码。 Lovable 更侧重于“无缝集成”和“快速构建”，尤其是在简化后端和 UI 生成方面，让非技术用户也能快速上手。
M： 非常详尽的解答！最后，Elena，您对 Lovable 未来的发展有什么展望？公司将如何应对目前面临的挑战，并进一步提升用户体验和产品能力？
Elena： Lovable 的未来充满无限可能。我们正处于 AI 驱动开发变革的浪潮之巅。
对于未来的发展，我有以下展望：
- 深化“Vibe Coding”能力：
我们将继续提升 AI 对自然语言的理解能力，使其能够更精准地捕捉用户的意图，并生成更复杂、更精细的应用。目标是实现“从简单描述到全尺寸应用”的愿景。 - 解决复杂性和稳定性问题：
我们深知用户在处理复杂项目和错误循环时遇到的挑战。公司正在积极努力减少这些问题，并使系统更加可靠。例如，我们正在通过半自动化识别和修复开发过程中常见的 LLM 错误来应对复杂性，这有助于简化扩展并减少错误。 - 增强开发者体验与控制：
虽然 Lovable 以无代码为主，但我们也在持续优化面向开发者的体验，例如通过更好的 GitHub 集成来提供更强大的版本控制。虽然我们不强求用户编辑代码，但会确保生成的代码质量更高、可维护性更好。 - 扩展集成生态系统：
继续扩大与更多外部工具和服务的集成，特别是在后端、支付（如 Stripe）和数据管理方面，为用户提供更全面的解决方案。 - 提升用户支持和社区建设：
用户的反馈对我们至关重要。我们将继续通过实时聊天和 Discord 社群来快速响应用户需求，并建立更强大的知识库和社区，帮助用户更好地解决问题，提升整体体验。 - 持续创新，探索 AI-Native 的边界：
就像我们公司自身作为“AI 原生”企业一样，我们将不断探索 AI 在产品开发、内部运营等方面的更多可能性，为整个行业树立标杆。
总的来说，我们致力于不断完善产品，让 Lovable 成为一个能够真正帮助任何用户将想法变为现实的强大工具，无论是简单的原型还是复杂的生产级应用。
M： 感谢 Elena 今天的精彩分享，我们对 Lovable 和 AI 驱动的软件开发有了更深入的理解。也感谢 Elena 为年轻一代职场人提供的宝贵建议。
Elena： 谢谢 Mixlab 的邀请，很高兴能和大家交流。
