今天咱来聊聊前阵子第十届GitHub开发者大会上发布的AI无代码编程平台GitHub Spark和国产的AI原生无代码工具CodeFlying比起来有没有什么说法。
å
首先说GitHub Spark这个产品截止到目前为止都很低调呀,甚至没有引起国外主流媒体的广泛关注。
有可能是因为大家都被微软解绑OpenAI,在Copilot上同时接入Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro两大模型震撼到了吧。


这俩图展示的画面是就是由GitHub Spark开发出来的demo,
一个是儿童零花钱追踪应用,另一个是用于管理每周卡拉OK聚会的应用,可追踪每位受邀好友的参与状态。但是好像是只有前端,没有后端逻辑。
而且Spark只能开发简单的微应用,那和咱CodeFlying比起来好像还差点点小意思哦。
另外GitHub Spark还在内测阶段,要想使用的话还得去申请一下资格。
从这点来看的话,CodeFlying目前已经完全面向市场了,直接注册就能体验一句话开发APP。
更重要的是CodeFlying是国产的,不需要科学上网
还是由北大的一个团队研发的哦~
接下来我们就从开发的过程来对比一下这两个工具。
先看CodeFlying




从输入需求到应用开发完成,中间只需要四步(而且除了第一步之外,我后面几步都没打字,直接用的平台自带的输入提示,完全傻瓜式的操作)
我们再来看看Spark的开发过程,由于使用资格没申请下来,咱就从他官方发布的资料来看

GitHub Spark内置了一组ui库,能够去调整应用的颜色主题等内容,目前只有几种样式能够选择

另外就是可以输入prompt来调整应用的功能 ,但是这里我个人感觉就是没办法实时看到修改应用任务进行中的状态,在操作起来的时候感觉有点突兀(可能是因为移动端的原因?)

然后他还有一个功能就是可以去编辑和调整目前应用里所有展示的数据,这点给个好评比较方便。
那接下来我们在看看最终开发出来应用的效果:

右侧是就是应用预览的界面,左侧是我们的对话框,可以看到设计的很标准啊,没有花里胡哨的颜色,完全是注重功能的实用性,并且我自己测试了一下功能都非常的完善。
最重要的是包含了前端和后端的设计,既有用户界面还有管理后台,简直太狠了。

再看这个应用,从官方发布的介绍里我们能知道,这个应用主要供父母使用,可以设置成只读或读写模式共享。当达到储蓄目标时,会使用大语言模型生成祝贺信息,听起来蛮有意思的。
但是有个很严重的问题,这东西只有一个前端啊,而且没办法打包拿走部署到自己的环境里用。
而码上飞则支持一键下载应用的所有源代码以及设计文档。
包含了需求文档,技术架构,测试用例。
而且还贴心的准备了运维部署文档。


这下子想搬到哪儿用就部署到哪里。
好了,咱们来总结一下:
①Spark和CodeFlying都是支持通过自然语言生成和调整迭代应用
CodeFlying能生成的应用全部包含前后端设计。
Spark仅支持生成微型的Web应用。
②Spark和CodeFlying都拥有体验和预览应用的沙盒
CodeFlying可以打包下载应用源代码并部署到自己的环境。
Spark仅支持在线体验。
最后再说一点
CodeFlying已全面放开,国产AI工具。
Spark还在内测,需要获取体验资格,且需要科学上网。
链接放到这里了,感兴趣的小伙伴们直接冲吧!