原文链接：无代码还是 Vibe Coding？9 大工具推荐 - NocoBase。
引言
2025 年初，我几乎每天都能在 Reddit 上刷到类似话题："Vibe Coding 会不会终结无代码？"
社区热闹得像是过节，大家都在分享用 Vibe Coding 的各种尝试：从小功能到完整的应用，似乎一切都能通过对话实现。
但几个月后，故事发生了反转。
一位用户分享道："我 Vibe Coding 了 5 个月，但最终还是回到了无代码。"
原因很现实：AI 生成的不稳定性（幻觉问题）。遇到 bug 后的修复调试让人崩溃，更别提长期维护。
这让尝试过 Vibe Coding，并将其投入真实业务的用户发现：无代码依然是一个更稳定、更可控的选择。
也许问题不在于谁更好，而是在于什么时候用哪一个。
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如何选择无代码或 Vibe Coding？
我越来越相信，Vibe Coding 并不会取代无代码。它们更像是两条并行的道路------各自有自己的最佳使用场景。
Vibe Coding 更适合小而快的项目。
比如一个个人主页、一个小工具或者你突然冒出来的灵感页面------只需要快速生成，没有复杂逻辑。
而无代码（这里不包括单纯的网站建站工具）更适合复杂、结构化的需求。
像企业内部的 CRM、审批系统、数据管理平台，这类应用需要多人协作、权限控制、数据一致性和长期维护。在这些场景里，无代码提供的稳定性和可控性才是关键。
更有意思的是，两者的边界正在变得模糊。
许多无代码工具开始引入 AI 功能，让用户可以用自然语言生成页面、字段、工作流。但同时能拥有无代码平台的一致性。
所以，你的项目处在什么阶段、需求有多复杂、团队资源是什么样，这会直接决定该选择 Vibe Coding、无代码，还是两者结合的方式。
接下来，我就从这三个角度出发，推荐一些值得尝试的工具：Vibe Coding 工具、无代码工具，以及两者融合的代表。
| 产品名 | 开源 | 定位类型 | 支持 AI 功能 | 界面构建 | 后端逻辑 | 适合场景 | 团队协作 | 学习曲线 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cursor | ❌ | Vibe Coding | ✅ 深度集成 | ❌IDE 代码 | ✅AI 协助 | 小工具、快速原型 | 需 Git 协作 | 中等 |
| v0.app | ❌ | Vibe Coding | ✅自然语言 UI | ✅自动生成 | ❌ | 落地页、组件草图 | ❌ | 简单 |
| Lovable | ❌ | Vibe Coding | ✅对话式生成 | ✅自动生成 | ❌ | 官网、小型站点 | ❌ | 极简 |
| NocoBase | ✅ | 无代码 | ⚠️AI 员工筹备中 | ✅区块式可视化 | ✅数据模型+权限 | CRM、审批流、企业内部系统 | ✅ | 中等 |
| Retool | ❌ | 无代码 | ✅AI 助手、LLM 集成 | ✅拖拽式 UI | ✅连接 DB/API/JS | 运营系统、数据看板 | ✅ | 中等偏高 |
| Budibase | ✅ | 无代码 | ❌ | ✅结构化 UI | ✅表单/流程 | 表单系统、审批门户 | ✅ | 中等 |
| ToolJet | ✅ | 融合派 | ✅Prompt-to-Code | ✅拖拽+脚本 | ✅工作流 + JS | 轻量内部工具 + 嵌入 AI 能力 | ✅ | 中等 |
| Bubble | ❌ | 融合派 | ✅ 插件 + LLM 助手 | ✅高自由度 UI | ✅工作流 + 数据 | SaaS 应用、AI 驱动 Web App | ✅ | 中等 |
| Flowise | ✅ | 融合派 | ✅原生 LLM 工具链 | ❌需配合前端 | ✅AI 工作流 | RAG 系统、AI 问答后端 | ✅ | 中等偏高 |
Vibe Coding
Cursor
官网 ：www.cursor.sh
简介：专为 AI 编程体验打造的 IDE，不只是 Copilot 的壳，而是"VibeCoding"路线的代表工具之一。
特点：
- "代码即对话"体验更沉浸：Cursor 不只是自动补全，它允许你直接选中代码块对话修改，生成 commit message，甚至梳理架构逻辑。这比传统 Copilot 更主动、更可控。
- 上下文记忆强：相较 VSCode 插件式 AI，Cursor 对项目上下文的捕捉更完整，尤其在长文件或多模块结构中，能更准确理解你的工程结构。
- 具备版本回退机制：每次 AI 修改都会自动生成 diff，可以一键回退，减少"幻觉"改坏代码。
- 社区 Prompt 可复用：它正在构建一个专属的 AI prompt 市场，像 VSCode 的 Snippet 市场那样，你可以复用别人训练好的指令，提升 AI 生成效果。
最佳使用场景：
- 搭建个人原型项目，快速验证灵感是否可行（典型 VibeCoding 场景）
- 重构/重写已有代码时节省精力（如升级样式组件或 API）
- 作为 VibeCoding 的训练场，测试"AI 能帮我做到什么"
缺点：
- 无法自托管：对于注重隐私和本地部署的项目（比如企业级内部系统），使用受限。
- AI 输出仍需判断力：它能生成逻辑正确的代码，但不能代替你的架构决策和性能优化。
- 易造成"理解断层"：长时间依赖生成可能让开发者更像 prompt 操作员，而不是系统真正的设计者。
v0.app
官网 ：v0.dev
简介：由 Vercel 打造的 AI UI 生成器，让你通过自然语言生成前端页面，是最接近"把设计变代码"的 VibeCoding 工具之一。
特点：
- 极致快速的 UI 页面生成：你只需要一句话，比如"一个包含搜索框和结果列表的博客页面"，v0 就能立即生成响应式、语义良好的代码（使用 shadcn/ui + Tailwind CSS）。
- 生成即代码，无黑盒依赖：生成结果是标准的 React + JSX 页面，完全开源可控，没有"运行在平台里"的锁定感。
- 上下文对话式迭代能力强：你可以说"把导航栏换成黑色背景""再加个订阅按钮"，AI 会持续修改并保持整体风格统一，适合快速迭代 UI 设计。
- 与 Vercel 工作流无缝衔接：生成页面后可一键部署、导入项目、分享给团队，整个路径设计极为工程师友好。
最佳使用场景：
- 建立原型站、活动页、营销页（Landing Page）等，设计好看但是逻辑简单的项目
- 为开发者提供 UI 初稿，让你专注于业务逻辑
- 融合到你现有前端项目里，作为组件生成工具使用，提升工作效率
缺点：
- 不适合后端交互复杂的应用：v0 只生成 UI，业务逻辑和数据绑定需手动完成，不能独立承担完整功能开发
- 生成风格较为统一：目前主要基于 shadcn/ui 库，虽然现代感强，但不适合有特定设计系统要求的项目
- 与团队协作还有距离：目前更偏个人工具，尚未支持多人协同、权限控制、版本管理等团队级能力
Lovable
官网 ：lovable.so
简介：Lovable 更接近自然对话------通过自然语言描述，直接帮你把网站生成出来。
特点：
- 极致简化的"生成 → 上线"流程：你只需要用自然语言描述你要的功能，比如"我需要一个带轮播图的家政服务官网"，Lovable 会自动生成页面结构、内容文案、图片风格，甚至配色方案。
- 可选 AI Agent 协同：除了直接对话生成外，Lovable 提供了数十种预设 AI Agent，例如"SEO 优化顾问""设计助手""产品文案生成器"等，帮你补足"开发之外"的环节。
- 成品化交付而非开发环境：它的目标不是让你继续在此基础上开发，而是直接向你交付成品。所有生成的网站都可导出 HTML/CSS/JS，或直接托管上线。
- 极度适合非技术用户：界面和逻辑几乎没有学习成本，定位接近用 ChatGPT 构建网站的超级版本。
最佳使用场景：
- 创业早期验证想法、搭建简单官网或功能页（如预约页面、博客、活动页）
- 内容驱动型项目，如个人作品集、营销落地页、课程介绍等
- 非技术创作者或自由职业者需要低门槛建站时，Lovable 提供了比传统建站工具更智能的选择
缺点：
- 生成内容较为"AI 风格化"：页面设计与文案经常带有明显的 AI 模板感，适合 MVP 而非品牌官网
- 不适合复杂交互/系统开发：Lovable 无法处理数据建模、权限配置、后台逻辑等结构化开发需求，不适合用来构建后台系统或内部工具
- 功能仍受限于"对话边界"：当你想做出规则稍复杂一点的页面（比如会员积分体系、动态表单）时，会发现它无法真正满足需求
无代码
NocoBase
官网 ：www.nocobase.com
简介：数据模型驱动的开源无代码平台，适合构建中大型内部系统，具备高度扩展性与复杂权限控制，是 Vibe Coding 无法替代的"业务级场景专家"。
特点：
- 基于数据建模而非表格逻辑：不同于以表格为中心的无代码工具（如 Airtable 类），NocoBase 的底层逻辑更接近专业开发框架，强调实体关系、字段结构与业务逻辑清晰分离，天然适合复杂业务系统。
- 插件机制极度灵活：从用户认证、角色权限、工作流、文件存储到 AI 员工等高级功能，全部以插件方式加载，企业或开发者可以按需定制功能栈。
- 前后端分离架构 + 区块式界面构建：你可以像拼积木一样构建前端界面，也可以自定义组件、集成 API，让系统既灵活又可控。
- 权限系统粒度极细：支持字段级、行级权限配置，配合前端显示逻辑，能快速实现"不同角色看到不同界面"的复杂需求，远非 Vibe Coding 工具能完成。
最佳使用场景：
- 企业级内部系统构建：如 CRM、工单系统、资产管理、审批平台等
- 成熟团队的自托管业务平台：需要定制功能、安全可控、不依赖云服务
- 想要在无代码基础上具备开发能力的技术团队：能用无代码快速搭建，同时保留代码扩展能力
缺点：
- 上手成本相对高：相较于 v0.app、Lovable 这类"生成即上线"的轻量工具，NocoBase 更适合有一定开发能力和产品结构意识的用户使用
- 非建站型定位：并不适合做内容驱动型页面、品牌官网或轻量前端项目
- 插件生态仍在完善中：作为开源项目，插件生态及模版市场还需要逐步丰富
Retool
官网 ：retool.com
简介：一体化的企业级内部工具搭建平台，强调"连接一切 + 快速上线"，连接数据与业务逻辑能力很强。
特点：
- 连接数据库和 API 极其方便：Retool 原生支持数十种数据库（PostgreSQL、MongoDB、Snowflake 等）与第三方 API（Stripe、Slack、Salesforce 等），你只需配置一次，就可以拖拽组件搭建操作界面。
- 前端组件丰富、交互自由度高：内置大量高质量组件（表格、图表、表单、日期选择器等），支持逻辑绑定与状态管理，适合做"能跑业务的前端界面"。
- 脚本能力强，可低门槛写 JS 扩展：不局限于完全可视化，你可以在控件或数据源之间编写 JavaScript 做转化、校验、联动，实现复杂交互逻辑。
- AI 助理增强开发体验 ：
- 代码/查询生成助手：在 SQL 或 JS 编写区域内输入提示词，AI 会帮你生成语句，大大减少重复工作。
- AI 组件生成器：通过自然语言描述即可生成完整页面结构。
- LLM 接入能力增强：Retool 提供了向量数据库连接器（支持 Pinecone、Weaviate 等），并内建对 OpenAI、Cohere、Anthropic 的调用支持，让你可以在系统中集成 AI 搜索、文档问答等功能。
- 企业级权限与部署支持齐全：支持 SSO、审计日志、自托管部署等，适合对合规、安全有要求的企业。
最佳使用场景：
- 快速构建结构化内部系统，如客户管理、审批系统、BI 看板、运营面板等
- 用于构建集成 AI 功能的业务工具，例如：智能客服后台、AI 辅助分析系统
- 有开发能力的中小型团队，用 Retool 替代从 0 开发的传统方式
缺点：
- 定价偏高：对早期团队或预算有限的企业来说，Retool 商业版成本不低（尤其按用户计费的模式）
- 不是完全"无代码"：虽然界面搭建可视化，但复杂逻辑几乎必然需要写 JS，不适合完全零开发背景的使用者
- 界面风格偏工程化：更强调功能效率，而非视觉设计，做面向客户的 UI 会有一定局限
Budibase
官网 ：budibase.com
简介：一款专注于构建表单、审批流、门户系统的开源低代码平台，强调"自托管 + 快速上线"，在企业内部信息系统搭建方面拥有独特优势。
特点：
- 数据源支持广泛，内置数据库即用即连：Budibase 允许你连接 PostgreSQL、MySQL、REST API、Airtable 等主流数据源，也可以直接用其内置数据库，零配置即可开始建模与界面搭建。
- 表单 + 自动化工作流是强项：特别适合审批流、数据录入、项目状态管理等结构清晰的业务场景；支持字段验证、条件显示、自动状态变更等复杂表单逻辑。
- 权限与角色控制清晰：可为不同用户分配不同视图、动作权限，适合组织内部多角色使用。
- 自托管与私有部署友好：完全开源，支持 Docker 快速部署，适合对数据主权有要求的团队。
- 适度支持自定义代码扩展：支持 JavaScript 插槽，在可视化逻辑无法覆盖的场景下也可适配特定业务需求。
最佳使用场景：
- 企业内部的审批系统、任务门户、客户档案管理、资产记录系统等
- 不需要复杂前端交互、但数据结构清晰的工具型项目
- 有轻度开发能力的中小团队，希望用更低成本交付内部系统
缺点：
- 前端页面布局自由度有限：适合结构化表单与表格，但不适合做需要高度自定义 UI 的应用
- 生态与插件能力尚弱：相较 Retool、NocoBase，这方面的扩展性还处于早期阶段
- AI 功能目前几乎空白：不像 Retool 那样已深度集成 LLM，Budibase 尚未进入融合派路径，纯粹靠传统方式可视化搭建
融合派
ToolJet
官网 ：www.tooljet.com
简介：一款开源低代码平台，主打"拖拽式前端 + 多数据源集成"，近年也开始引入 AI 能力，成为融合派中的典型进化者。
特点：
- 可视化构建 + 多数据源支持：支持 MongoDB、PostgreSQL、MySQL、REST API 等十多种数据源，并可通过可视化界面快速绑定数据与组件，适合搭建仪表盘、运营面板、客户管理等系统。
- 前端 UI 拖拽直观，控件可定制：拥有丰富的前端组件（表格、按钮、图表等），并允许添加 JS 脚本处理交互逻辑，降低传统前端开发门槛。
- AI 助手加持，提升构建效率：支持使用提示词创建前端页面和处理逻辑，为非开发者提供更低门槛的入口。
- 开源、自托管友好：支持 Docker 快速部署，适合对安全和数据合规有要求的企业或团队。
- 角色权限管理完善：可设置不同用户的访问权限与操作范围，适合多人协作的中型项目。
最佳使用场景：
- 想快速搭建一个结构清晰、数据驱动的内部系统（CRM、CMS、审批流程）
- 需要一定自定义能力，又不想全程写前后端代码的技术团队
- 希望把 AI 融入业务界面的初创团队或 AI 产品验证者
缺点：
- AI 能力仍处于"增强工具"阶段：更多是生成查询语句、自动补代码，还未具备 VibeCoding 那种从零生成应用的体验
- 对复杂交互支持有限：虽可写 JS，但在高度自定义 UI、复杂状态逻辑方面仍不如完全自研或高度可编程平台
Bubble
官网 ：bubble.io
简介：老牌全栈式无代码平台，从前端界面到数据库逻辑全可视化搭建，近年来也通过插件和 API 集成走向 AI 融合，逐步拥抱 VibeCoding 场景。
特点：
- 全栈式构建能力：Bubble 支持页面设计、数据库建模、工作流控制、用户认证、插件集成等全链路开发，是少数真正能"全程无需写代码"的 NoCode 平台。
- 高度可视化 + 响应式设计：你可以拖拽构建页面，同时设置交互逻辑（条件、状态、动态数据等），非常适合构建带前后端逻辑的 Web App。
- AI 能力 ：
- Bubble AI Assistant：支持通过自然语言添加工作流逻辑、页面组件等，让构建流程更"对话化"。
- GPT 插件生态：可快速调用 OpenAI API，实现内容生成、智能问答、表单填充等能力。
- Langchain & RAG 接入探索中：部分高级用户已将 Bubble 作为 RAG 系统的前端集成层，用于构建 AI 助理型应用。
- 强大的社区和模板市场：用户可以直接使用数百个开源模板和插件进行二次开发，适合加速启动。
最佳使用场景：
- 构建完整的 SaaS 应用、用户门户、预订系统、教育平台等，尤其适合 0-1 起步的创业项目
- 需要既有视觉体验又包含数据逻辑的 Web App MVP
- 结合 GPT 功能创建"带 AI 功能"的互动应用，如问答机器人、AI 写作平台、聊天式工具等
缺点：
- 学习曲线比预期陡峭：虽然是 NoCode，但其逻辑配置方式对初学者并不"傻瓜"，尤其工作流与权限管理部分较复杂
- 自托管能力弱：Bubble 为闭源托管平台，无法像 NocoBase、ToolJet 那样部署私有实例，限制了企业或数据敏感项目使用
Flowise
官网 ：flowiseai.com
简介：开源的可视化 LLM 应用构建器，主打"拖拽式组装 AI 组件"，可作为无代码平台的 AI 模块补足，也可独立搭建 AI 驱动的业务工具。
特点：
- 类 Node-RED 的可视化工作流构建：你可以像搭积木一样，将 LLM（OpenAI、Claude 等）、向量数据库（Pinecone、Chroma、Weaviate 等）、文本处理节点、API 输入/输出等模块组合成完整的 AI 应用流程。
- 专注于 AI 流程本身：Flowise 并不负责页面 UI，而更像是一个"AI 背后的逻辑层"，你可以将其作为 API 服务接入任意前端系统（包括 Bubble、ToolJet、Retool 等）。
- 轻量开源，自托管友好：只需几条命令即可运行，无需注册、无需云依赖，非常适合内部系统快速试验和集成。
- LLM 应用典型能力都能覆盖：包括 Chatbot、RAG、文档问答、数据摘要、JSON 输出生成、知识库问答等，适合构建垂直场景的 AI 业务工具。
最佳使用场景：
- 企业内部已有无代码/低代码平台，想要加一层 AI 能力作为"智能后端"
- 构建可复用的 AI 服务：如 FAQ 问答接口、文档摘要器、语义搜索 API 等
- 技术团队希望快速试验不同 LLM 工具链组合的工作流，作为 AgentOps 工具链的一部分
缺点：
- 没有界面可视化能力：Flowise 并不是"从输入到成品"的无代码工具，需要与前端平台搭配使用
- 复杂逻辑调试成本仍存在：虽然是拖拽式，但节点多起来后仍需要理解每个模型的输入输出，存在一定学习门槛
- 不适合非技术用户单独使用：相比 Bubble、Lovable 这类"傻瓜型平台"，Flowise 更像是为开发者服务的"可视化 AI 工具包"
总结
无论你是正在验证一个新想法的独立开发者，还是在企业内构建复杂系统的技术团队，你大概率已经发现了： Vibe Coding 和无代码，并不是非此即彼的选择题。
越来越多的开发场景，不再需要纠结写代码 ，而是更专注于解决问题。
希望这篇文章能帮你找到最适合的工具。
如果你已经开始用这些工具构建产品，欢迎来聊聊你的使用体验！也欢迎分享这篇文章给更多的朋友。❤️
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