在过去的五年里，无数企业投入巨资建设"企业级低代码平台"，旨在通过可视化的拖拽和配置来降低开发门槛、提升交付效率。然而，随着 Copilot、Cursor 等 AI 编码工具的爆发式增长，一个尴尬且危险的局面正在浮现：
那些曾经被视为"提效利器"的自建低代码平台，正在成为企业拥抱 AI 编码时代最大的阻碍。
这并非单纯的资源竞争或部门政治，而是两者在底层数据逻辑 、上下文构建 以及信任机制上存在根本性的互斥。在 AI 试图理解并重构软件工程的今天，自建低代码平台却因为其封闭性、文档缺失和黑盒逻辑，成为了 AI 无法触及的"技术荒原"。
一、 底层逻辑的冲突：文本 vs. 元数据
AI 编码工具（LLM）的本质是基于**文本（Text）**的预测引擎。它们在数以亿计的 GitHub 代码仓库中学习了 Python、Java、SQL 的语法、逻辑流和最佳实践。
只要是文本，AI 就能理解、补全甚至重构。
然而，企业自建低代码平台的本质是元数据（Metadata）。
当开发者在画布上拖拽一个组件，或在表单里配置一个流程时，并没有生成 AI 可读的代码。这些逻辑被转化为了数据库中的 JSON 字段、私有的 XML 协议，甚至是二进制的 BLOB 数据。
- AI 的视角： AI 看不懂你们公司私有的 XML 定义，也无法解析存储在数据库字段里的业务逻辑。
- 结果： 只要业务逻辑被锁死在低代码的私有协议里，AI 就成了"盲人"。它无法通过阅读代码来理解业务，也无法通过生成代码来修改配置。
低代码试图通过"消灭代码"来提效，而 AI 则是通过"极速生成高质量代码"来提效。在 AI 能力爆发的今天，标准化的文本代码反而比封闭的配置数据更具生命力。
因此，元数据的设计天然是反AI的。
二、 低代码的存储方式，让AI丢失了上下文
AI 编码工具的强大依赖于 Context Window（上下文窗口）。它需要读取项目的文件结构、引用关系（Import/Export）和类型定义，才能构建出完整的依赖树，从而给出精准建议。
传统工程有着清晰的文件系统和模块化规范，但在自建低代码平台中，逻辑往往是极度碎片化的：
- 一段校验脚本藏在前端页面的配置里；
- 一段数据处理逻辑埋在后端模型定义的 SQL 里；
- 一段流转规则写在工作流引擎的 XML 属性中。
这些碎片之间没有标准的"引用路径"供 LLM 索引。AI 无法获得全局视图，只能在局部的"脚本框"里写几行孤立的代码。
这导致 AI 无法进行系统级的重构，也无法理解模块间的副作用。
三、 RAG 的失效：文档缺失导致的"幻觉"
在企业级 AI 开发中，文档即是 AI 的特征工程（Documentation is Feature Engineering for AI）。
当开发者询问 AI "如何使用公司的 CorpTable 组件"时，AI 依赖 RAG（检索增强生成）技术去查找文档。然而，企业自建组件库往往面临严重的文档缺失问题。
- 无法检索： AI 找不到关于 Props、Events 或 Slots 的说明，只能依靠训练时见过的开源组件（如 AntD）来"瞎猜"用法。
- 上下文浪费： 为了让 AI 写对代码，开发者被迫将组件的源码整段复制给 AI。这不仅浪费了宝贵的 Token，还让 AI 被组件内部的实现细节干扰。
- 部落知识陷阱： 用法全靠口口相传。新员工无法通过 AI 快速上手，老员工也疲于解答。
没有文档的自建组件库，在 AI 眼中就是一堆不可解释的黑盒。这直接导致 AI 生成的代码充满了属性名错误的"幻觉"，根本无法运行。
四、 信任的崩塌：黑盒与不可靠链
如果说文档缺失让 AI "难用"，那么自建平台中不可控的黑盒逻辑则让开发者对 AI 彻底"不敢用"。
AI 生成代码有一个隐含前提：底层依赖是确定性的（Deterministic）。 但在企业自建环境中，组件往往因为历史包袱积压了大量"业务侵入逻辑"或 Bug：
- 调用
disable()可能莫名其妙触发了一个网络请求； - 传入空数据可能直接导致页面白屏。
为了规避这些 Bug，资深开发者习惯了编写大量的 Workaround（防御性代码/变通写法）。
- 冲突点： AI 只有标准知识，它会写出逻辑正确但无法在"黑盒"上运行的标准代码。
- 调试地狱： 当代码报错，报错堆栈往往指向混淆后的内核深处。AI 无法透视黑盒，无法分析原因。
最终，开发者发现：用 AI 生成代码后，修补 Bug 的时间比自己手写防御性代码的时间还要长。 这种技术上的不信任感，导致开发者在心理上抗拒在平台内使用 AI，甚至将 AI 视为逃离平台的工具。
从"低代码"转向"AI"是企业技术管理层必须接受的结论
企业自建低代码平台，本质上是上一个技术周期的产物。它假设"代码是昂贵的、难维护的"，因此试图用配置来替代代码。
然而，AI的爆发式生长改变了算式：代码变得廉价且易于生成，而私有的、黑盒的、无文档的配置数据，变成了新的技术债务。
对于企业技术决策者而言，现在是时候重新评估技术栈的演进方向了：
- 停止建造封闭的"高墙花园"。
- 转向构建标准化的、文档齐全的、对 AI 友好的（AI-Readable）基础设施。
- 衡量平台的指标，不应再是"少写了多少行代码"，而是"AI 能多大程度上理解并接管这些代码"。