我在過去六個月內測試了市場上的每一個主要 AI 網站建構工具。Lovable、Bolt、v0、Cursor -- 全部都試過。我也在過去十年為超越無代碼工具的客戶打造客製化網頁架構。所以當有人問我是否應該使用 AI 建構工具或走客製化路線時，我不會給他們理論性的答案。我會給他們我用最難的方式換來的答案。

以下是事實：AI 網站建構工具在其功能上確實令人印象深刻。它們在很多事情上也確實很糟糕 -- 沒有人會談論這些，直到你三個月後深陷項目困境，一切都燃燒殆盡。本文精確分解了 AI 建構工具在哪些方面有效、在哪些方面崩潰，以及如何真正思考如何將 AI 添加到你的網頁開發流程中，而不會被逼入死角。

目錄

• AI 網站建構工具的實際優勢
• AI 建構工具碰到的瓶頸
• Lovable vs 客製化開發：真實比較
• AI 生成程式碼的隱藏成本
• 以正確的方式將 AI 添加到你的網站
• 何時使用 AI 建構工具 vs 客製化架構
• AI 無法解決的架構問題
• 聰明的團隊在 2025 年實際做的事情
• 常見問題

AI 網站建構工具的實際優勢

在我進行批評之前，讓我先公正地評論。AI 建構工具在特定的一套任務上變得相當出色：

原型開發速度是真實的。 我可以向 Lovable 描述一個 SaaS 儀表板，並在 10 分鐘內獲得一個有效的 UI。這曾經需要一到兩天的手動工作。對於驗證想法、向投資者推銷或測試使用者流程，這確實很有價值。

元件生成是穩健的。 像 Vercel 的 v0 這樣的工具可以生成乾淨到足以在生產環境中使用的 React 元件 -- 有時候可以。它們理解 Tailwind CSS、shadcn/ui 和常見模式足夠好，可以給你一個強大的起點。

樣板消除很重要。 沒有人喜歡寫 CRUD 表單。AI 建構工具在重複性的東西上表現很好：身份驗證流程、基本數據表、標準佈局。它們基本上已經背誦了每一份教程。

但這裡是我不斷看到人們遺漏的：擅長生成單個元件從根本上不同於擅長構建系統。這就是整個對話崩潰的地方。

AI 建構工具碰到的瓶頸

我在 2025 年初進行了一項測試。我拿了一個真實客戶項目 -- 一個具有基於角色的訪問、Stripe 計費、無頭 CMS 用於行銷頁面以及實時通知系統的多租戶 SaaS 平台 -- 並嘗試使用 Lovable 完全構建它。

第一個螢幕看起來很棒。到第五個提示，事情變得很奇怪。到第二十個，我花在解釋「不要做什麼」上的時間比自己寫程式碼還多。

以下是我測試的每個 AI 建構工具都崩潰的地方：

大規模狀態管理

AI 建構工具生成在隔離狀態下有效的有狀態元件。但是一旦你需要跨深層嵌套元件樹的共享狀態 -- 想像一個購物車需要知道使用者身份驗證狀態、來自實時 API 的庫存級別以及應用的折扣規則 -- 生成的程式碼就會變成一個混亂的局面。我看到 Lovable 在同一個項目中建立了三種不同的狀態管理方法，因為每個提示都建立了一個新的上下文，而不知道已經存在什麼。

資料庫結構設計

這個很關鍵。AI 建構工具會很樂意為你生成 Supabase 結構。它將適用於你的演示。但它不會考慮：

• 大規模查詢效能（在你不斷過濾的字段上缺少索引）
• 實際匹配你的業務邏輯的行級別安全原則
• 當你的數據模型不可避免地更改時的遷移策略
• 只有在你知道讀/寫模式時才有意義的反正規化決策

我今年已經繼承了三個 Lovable 生成的項目，其中資料庫結構必須在啟動前完全重建。

身份驗證和授權

基本身份驗證？AI 建構工具可以處理好。但真實世界的身份驗證從不基本。你需要組織範圍的權限、API 密鑰管理、具有特定提供者的 OAuth 流、跨子網域的會話處理以及審計日誌。我測試的每個 AI 建構工具都生成了適用於單用戶玩具應用程式的身份驗證，但在實際需求下崩潰。

效能最佳化

AI 生成的程式碼很冗長。它不能很好地進行樹搖。它在只需要一個函數時導入整個庫。它重新渲染不應該重新渲染的元件。它沒有實現長列表的虛擬化。它沒有設定適當的快取標頭或 CDN 策略。這些都不重要於原型。全部都重要於生產。

Lovable vs 客製化開發：真實比較

讓我們將實際數字放在這上面。我在 Q1 2025 追蹤了跨幾個項目的時間和結果：

因素	Lovable（AI 建構工具）	客製化開發（Next.js/Astro）
第一個有效螢幕的時間	10-30 分鐘	2-4 小時
生產就緒 MVP 的時間	2-6 週（需大量手動修復）	4-8 週
Lighthouse 效能分數	55-75（典型）	90-100（可達到）
包大小（典型 SaaS 應用程式）	800KB-1.5MB	150KB-400KB
每月託管成本（10K 使用者）	$50-200（Supabase/Vercel 規模）	$20-80（最佳化基礎設施）
稍後添加複雜功能的難度	非常困難 -- 程式碼通常混亂	直接使用好的架構
SEO 就緒度	最小 -- 通常是客戶端渲染	完整 SSR/SSG 支援
無障礙合規性	不確定	可控
長期維護成本	高（技術債務複利）	中等（可預測）

模式很清楚：AI 建構工具在初始速度上獲勝，在啟動後所有重要的事情上失敗。

Lovable 特別使用 Supabase 作為後端，生成 React/Vite 前端，並部署到他們自己的基礎設施。這對簡單項目是一個合理的堆棧。但你被限制於他們關於事物應該如何工作的觀點，而這些觀點不總是符合你的。

使用 Next.js 或 Astro 之類的框架進行客製化開發可以給你無法通過提示工程複製的架構控制。你為每個頁面選擇你的渲染策略。你圍繞你的實際訪問模式設計你的數據層。你實現對「你的」流量有意義的快取。

AI 生成程式碼的隱藏成本

這裡有一些我希望更多人談論的事情：AI 生成程式碼的真實成本不是生成 -- 而是維護。

程式碼審查開銷

每一行 AI 生成的程式碼都需要審查。不是隨意看一眼 -- 是真正的審查。我在 AI 生成的程式碼中發現了安全漏洞，任何中級開發者手寫都會立即被發現。動態查詢中的 SQL 注入向量。在客戶端程式碼中暴露的 API 密鑰。缺少輸入驗證。這些不是邊界情況；這些是日常的事。

在 2025 年，OWASP 報告稱 AI 生成的程式碼相比通過標準 PR 流程審查的人工編寫程式碼，常見漏洞模式的比率高 40%。如果你在沒有嚴格審查的情況下將 AI 生成的程式碼發送到生產環境，這個數字應該讓你感到害怕。

重構噩夢

AI 建構工具不考慮未來更改而生成程式碼。它們生成滿足當前提示的程式碼。當你需要重構 -- 而你會需要 -- 你正在處理從未設計為可以擴展的程式碼。

我上個季度做過一個項目，其中一個 Lovable 生成的元件有 847 行。它處理數據提取、轉換、渲染、錯誤狀態和動畫在單個文件中。沒有關注點的分離。沒有提取自訂 hooks。沒有允許開發者一目瞭然地理解意圖的模式。

重寫那個單一元件花費的時間比從頭開始構建該功能要長。

依賴膨脹

AI 建構工具喜歡安裝套件。Lovable 會在原生 Intl.DateTimeFormat 完美運作時添加日期格式化庫。它會為單個淡入效果安裝動畫庫。我審查了一個 Lovable 項目，發現了 147 個 npm 依賴。等效的客製化構建使用了 23 個。

每個依賴都是一個安全表面、潛在的破壞性變更以及你的使用者正在下載的包大小的一塊。

以正確的方式將 AI 添加到你的網站

當客戶詢問有關 AI 和他們的網站時，以下是我實際推薦的：不要使用 AI 來「建構」你的網站。使用 AI 作為客製化架構「內的」工具。

這個區別非常重要。以下是它在實踐中的樣子：

AI 驅動的功能內於客製化架構

// 這是如何正確地將 AI 添加到 Next.js 應用程式中
// app/api/chat/route.ts

import { openai } from '@ai-sdk/openai'
import { streamText } from 'ai'

export async function POST(req: Request) {
  const { messages, context } = await req.json()
  
  // 你的客製化邏輯控制 AI 看到什麼
  const systemPrompt = buildContextualPrompt(context)
  
  // 速率限制、身份驗證、日誌記錄 -- 全部在你的控制之下
  const result = streamText({
    model: openai('gpt-4o'),
    system: systemPrompt,
    messages,
    maxTokens: 1000,
    // 你控制成本，不是 AI 建構工具
  })
  
  return result.toDataStreamResponse()
}

這種方法給了你 AI 能力 -- 聊天機器人、內容生成、搜尋、推薦 -- 同時保持你的架構乾淨和可維護。AI 是一個功能，不是基礎。

在開發工作流中聰明地使用 AI

AI 真正幫助我們團隊在 Social Animal 的地方：

• 生成測試用例 -- AI 擅長為有清晰輸入和輸出的函數寫單元測試
• 元件腳手架 -- 我們使用 Cursor 生成初始元件結構，然後大量修改它們
• 文檔 -- AI 為 JSDoc 註解和 README 部分寫初稿
• 程式碼審查協助 -- AI 在人工審查之前發現明顯的問題

我們絕不讓 AI 做的事情：做出架構決策、設計資料庫結構或寫安全關鍵的程式碼而不進行廣泛的人工監督。

何時使用 AI 建構工具 vs 客製化架構

我不認為 AI 建構工具是無用的。我認為它們被誤用了。這是我的誠實框架：

使用 AI 建構工具時：

• 你在投入真實開發預算之前驗證一個想法
• 項目是少於 50 人使用的內部工具
• 你沒有自訂業務邏輯 -- 它確實只是一個 CRUD 應用程式
• 你正在構建用於使用者測試的原型，而不是生產
• 項目的壽命少於 6 個月

走客製化路線時：

• 你正在構建需要擴展的產品
• SEO 很重要（它幾乎總是很重要）
• 你有複雜的業務規則或工作流
• 安全要求超越基本身份驗證
• 效能直接影響收入
• 你需要與多個第三方系統集成
• 項目需要維護多年

對於大多數認真的項目，客製化開發使用 Next.js 或 Astro 之類的框架配合 無頭 CMS 是正確的選擇。前期投資在幾個月內通過降低維護成本、更好的效能以及實際能夠在不與你自己的程式碼對抗的情況下發佈新功能來支付。

AI 無法解決的架構問題

這是陷入炒作中被遺漏的核心問題。架構不是關於程式碼生成。它是關於決策。

這個頁面應該是靜態生成的還是服務器渲染的？我們應該使用 BFF（後端前端）模式還是直接調用服務？我們是否需要為這個工作流使用消息隊列，還是簡單的 webhook 就足夠了？我們應該將其拆分為微服務還是暫時保持整體？

這些決策取決於沒有 AI 建構工具擁有的上下文：你的流量模式、你團隊的專業知識、你的預算限制、你的合規要求、你的增長預測、你的集成景觀。

我上個月與一位創始人談過，他想知道他們的 Lovable 構建的應用程式為什麼很慢。答案很簡單：每個頁面都是客戶端渲染的，在掛載時提取數據，沒有快取層。AI 建構工具做了預設選擇（對所有東西進行客戶端渲染），因為這是生成最簡單的。但對於一個具有 SEO 要求的內容豐富的網站，這是最差的可能選擇。

一個客製化架構會對行銷頁面使用靜態生成、對動態內容使用服務器端渲染，並且只針對互動元素進行客戶端提取。這不是一個程式碼生成問題 -- 這是一個工程判斷問題。

聰明的團隊在 2025 年實際做的事情

我看到現在獲勝的團隊不是在選擇邊。他們在客製化架構內使用 AI 工具。以下是我看到最常見的堆棧：

1. 客製化架構 使用 Next.js 15 或 Astro 5 構建 -- 根據項目的實際需求選擇
2. 無頭 CMS（Sanity、Contentful 或 Payload）用於內容管理
3. AI 協助開發 通過 Cursor 或 GitHub Copilot 在架構師設計的結構內進行程式碼生成
4. AI 驅動的功能 如搜尋（使用向量資料庫）、內容推薦或聊天機器人 -- 構建為客製化架構內的模組
5. 自動化測試 使用人工審查和擴展的 AI 生成測試套件

這種方法獲得了 AI 建構工具速度優勢的也許 60-70%，同時保持了你對生產軟體需要的架構控制的 100%。

如果你在探索這種方法，我們的定價頁面 分解了客製化開發在 2025 年實際成本多少 -- 它可能少於你想像的，特別是當你考慮到六個月後重建 AI 生成項目的成本時。

最好的投資不是在 AI 和客製化開發之間選擇。而是有知道何時使用哪個工具的工程師。這是一個人工技能，現在還沒被自動化。

想談論你的項目的具體情況？聯繫我們 -- 我們總是樂意給你一個誠實的評估，無論你是否需要客製化架構或 AI 建構工具實際上可能適合你的情況。

常見問題

Lovable 能構建生產就緒的 SaaS 應用程式嗎？ 對於非常簡單的 SaaS 應用程式，只有基本的 CRUD 操作和少於幾百個使用者，Lovable 可以讓你進入生產。但一旦你需要複雜的授權、多租戶、自訂計費邏輯或效能最佳化，你就會碰到需要手動干預的牆。大多數與我交談過在 Lovable 上啟動的團隊最終在 6-12 個月內重建。

AI 生成的程式碼對生產足夠安全嗎？ 沒有廣泛的人工審查是不安全的。AI 程式碼生成器經常生成具有常見漏洞模式的程式碼 -- 暴露的機密、缺少輸入清理、洩露內部信息的不適當錯誤處理。OWASP 2025 年的數據顯示 AI 生成的程式碼大約比人工編寫、審查的程式碼有 40% 更多的常見漏洞。你應該像對待初級開發者的程式碼一樣對待 AI 生成的程式碼：審查每一行。

客製化網頁開發與 AI 建構工具相比成本多少？ Lovable 之類的 AI 建構工具每月花費 $20-100 的平台費用，但真實成本是在修復、擴展和維護生成代碼所需的工程時間。典型 SaaS MVP 的客製化開發根據複雜性花費 $15,000-$60,000，但你得到可維護的、高效能的程式碼，其運營和擴展成本隨著時間推移更低。在 2 年內的總擁有成本對於任何認真的項目通常低於客製化開發。

我能將 AI 功能添加到我的現有客製化網站嗎？ 完全可以，這實際上是推薦的方法。使用 Vercel AI SDK 或 LangChain 之類的庫，你可以將 AI 驅動的搜尋、聊天機器人、內容生成和推薦添加到任何客製化網站。關鍵優勢是你控制 AI 集成 -- 你決定它訪問什麼數據、每個請求成本多少，以及它如何優雅地失敗。這與讓 AI 生成你的整個程式碼庫非常不同。

為什麼 AI 構建的網站在 Lighthouse 上效能差？ AI 建構工具通常生成具有大包大小的客戶端渲染 React 應用程式。它們導入完整的庫而不是樹搖、沒有有效實現代碼拆分、跳過圖像最佳化並且沒有設置適當的快取策略。典型 Lovable 生成的網站在 Lighthouse 上得分 55-75，而客製化 Next.js 或 Astro 網站常規地達到 95-100。對於 SEO 重要的網站，這個效能差距直接影響排名。

我應該為我的初創公司 MVP 使用 AI 建構工具嗎？ 這取決於你對 MVP 的意思。如果你需要一個可點擊的原型來與使用者測試或向投資者推銷，AI 建構工具是一個很好的選擇 -- 快速且便宜。如果你是說一個最小可行產品，真實客戶會為其付費並每天使用，我會強烈推薦客製化架構。AI 建構工具的技術債務複利很快，重建幾乎總是比第一次構建正確更昂貴。

使用開發中的 AI 工具與使用 AI 建構工具有什麼區別？ AI 建構工具（Lovable、Bolt）從提示生成你的整個應用程式 -- 它為你做出架構決策。在開發中使用 AI 工具（Cursor、Copilot、v0）意味著人工架構師設計系統並使用 AI 加速各個部分的實現。區別在於誰在做結構決策。根據我的經驗，AI 協助的客製化開發以及沒有架構限制的方式給了你 60-70% 的速度優勢。

AI 網站建構工具會取代網頁開發者嗎？ 在任何有意義的時間內都不會。AI 建構工具在生成 UI 程式碼方面變得更好，但他們無法做出工程權衡決策、理解業務上下文、設計可擴展的系統或調試複雜的生產問題。實際發生的是門檻在上升：只寫基本 CRUD 介面的開發者可能發現需求減少，而可以架構系統並將 AI 作為工具使用的開發者比以往任何時候都更有生產力。工作在改變，不是消失。