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測試所有主流 AI 程式編寫工具後,發現 4 個沒人告訴你的驚人真相!


關於AI程式工具的測試:前言

如果你常上網,應該已經看到 AI 程式工具的浪潮。幾乎每週都有新產品誕生,搭配誇張的推文串宣稱「這是下一個 Replit」、「新的 Figma」,或是「終於能讓工程師失業的工具」。在這些平台都說自己是「下一個大事件」的情況下,一個原本單純的好奇問題,變成了一個複雜的選擇題:到底該怎麼挑選?實際使用起來又是什麼情況?

為了找出真相,我親自深入測試多款工具,包括 Replit、Cursor、Lovable 和 Bolt。我用盡免費額度,也花錢訂閱進階方案,把它們逼到極限。目標是超越行銷炒作,找到實際的地面真相。最後,我得出了四個出乎意料、但非常關鍵的發現——任何想要活用這些新世代工具的人都應該知道。


一、關鍵不是找出「最強」工具,而是找到「最適合你」的工具

在測試了十多個平台後,我得到最重要的教訓:追求「唯一最強 AI 程式工具」是錯誤方向。真正關鍵的,不是工具的客觀優越性,而是它與「你的個人特質」有多契合。

選擇前,第一步不是評估工具,而是先評估自己——主要從兩個面向:
1️⃣ 技術能力
2️⃣ 控制欲望程度

這不僅是程式能力的問題,也關乎你的產品思維與設計敏感度。

1. 技術能力:你在技術光譜上的哪個位置?

  • 非技術背景者:你是「點子型」的人,有想法但不會寫程式,想讓概念成真卻不想陷入程式泥沼。
  • 非技術但懂產品的人:你不寫程式,但懂設計、在意細節,喜歡美感和動畫。你可能用過 Figma,也覺得 Apple 官網是藝術品。
  • 技術型開發者:你會寫程式、會除錯,對程式碼的掌控感很強。

2. 控制欲望:你希望對成品掌握多少?

有些工具「刻意」限制使用者的控制權,對非技術者來說這是福音,對工程師來說則是詛咒。
例如:

  • 對不懂程式的使用者來說,Lovable 會自動幫你做出聰明假設,這是好事。
  • 但對開發者來說,這樣的「自作主張」會令人抓狂,他們更偏好 Cursor 這類能完全掌控的工具。
  • 若你是非技術者卻選了 Cursor,請「準備好迎接痛苦」——包括一堆錯誤與除錯地獄。

除了個人特質,還要考慮專案需求

  • 若你需要整合第三方系統(如 Stripe),Lovable 目前表現最好。
  • 若是團隊協作型專案,Replit 與 Tempo Labs 專為協作設計。
  • 若追求程式碼細節掌控,Tempo 與 Replit 更有優勢。

最後是環境選擇問題:

  • Replit 是雲端 IDE,完全免安裝、直接在瀏覽器運行,適合快速原型與團隊合作。
  • Cursor 則是基於 VS Code 的在地開發工具,能無縫融入開發者原本的工作流程。

二、「一鍵生成可上線產品」仍然是幻影

許多人對 AI 程式工具最大的期待是:「我打一行指令,它就能幫我生出一個完整的可上線產品。」
但現實是——這還只是夢。

這些工具雖然強大,但距離「按下按鈕就能上線」還有距離。正如 Greg Isenberg 節目中的一位專家所說:

「我無法自信地說,你能毫無阻礙地輕鬆打造可上線的產品。這條路上依舊充滿障礙、頭痛與痛苦。」

然而,這不代表它們沒用。
Replit 的 Agent 3 在實測中,成功建立了一個功能完整的「汽車銷售 MVP」應用,外包報價約為 4000 美元。過程雖不輕鬆——耗時數小時、額外花費點數,最終成品仍需修正一些小錯誤(例如圖片無法載入)。

重點是:使用者的角色變了。
AI 工具確實越來越接近可生產水準,但你仍需扮演「副駕駛」的角色,而非「乘客」。
你必須提供明確方向、協助 AI 過關斬將、並在最後親自完成除錯與微調。
前面那個「自我評估」在這裡就顯得關鍵——
技術型副駕駛會 debug 程式碼,非技術型副駕駛則著重於清晰描述需求。


三、AI 代理人現在能「自動工作數小時」

AI 工具的最大突破不再是「自動補程式碼」,而是「AI 代理人」(AI Agent)的出現。
這才是新時代的關鍵轉折。

Replit Agent 3 為例,它能在完全自動狀態下運作長達 200 分鐘(超過 3 小時)
給它一組複雜的需求,它就會自己動手:
規劃架構 → 撰寫功能 → 測試程式 → 自我修正。
整個過程像進入未來世界。

更厲害的是,代理人會主動與你互動。
測試者 Kelly Tsai 提到,她可以直接用手機追蹤 Agent 的進度,隨時審核修改、回答問題。
若代理人需要 API 金鑰,它會自動暫停並請你提供,以便完成整合測試。

這項能力,徹底改變了使用者的角色。
你不再是寫每一行程式碼的人,而是像專案經理一樣,定義任務範圍,讓 AI 開發者自行執行。


四、測試這些工具的最佳方式:打造一個簡單的「待辦清單 App」

面對這些複雜又強大的工具,你可能會問:「要從哪開始?」
答案出乎意料地簡單——做一個待辦清單 App。

「最好的測試方式,就是建一個 to-do app,看看有多簡單、體驗如何、卡關時好不好修。」

這個練習的目的不是成品,而是體驗過程
過程中問自己幾個問題:

  • 你喜歡細緻掌控,還是覺得太麻煩?
  • AI 的自動假設幫你省時,還是讓你抓狂?
  • 你覺得自己被賦能,還是被壓垮?

這樣的實測,比任何功能比較表都更能告訴你哪個工具最適合你。

最棒的是:這幾乎不花錢。
幾乎所有平台都有「相當慷慨的免費方案」,足以支撐這種小專案。
你可以跨平台測試、親身比較,完全不需金錢投入。


結論

AI 程式工具不是魔法,它不會一夜之間幫你建立十億美元的公司。
但它們的確是極其強大、快速成熟的工具,正在根本性改變軟體開發方式
它們縮短了「想法」與「實現」之間的距離,讓非程式人與開發者都能更快地創造。

關鍵在於:
用正確的心態面對它們——
了解自己的需求、認清它們的限制、並欣賞它們越來越強的自動化能力。

當這些工具繼續以驚人速度進化時,也留下了一個發人深省的問題:

當 AI 越來越擅長寫程式時,人類最珍貴的能力,是否會變成「把問題描述得極度清晰」?