中国的 AutoCoder.cc能否超越Lovable，掀起 vibe coding新范式？

AIGCode：从Top1 Colleage in China(TsingHua)及头部互联网公司到全球舞台

2025年7月，一款vibe coding产品在producthunt及uneed等渠道悄然上线。没有大规模的pr、没有铺天盖地的广告投放，却已经在vibe coding圈内引起了关注。

这是一家来自中国的公司，成立于2023年10月，总部位于技术创新的热土——北京。Co-founder & CEO宿文，这位毕业于清华大学的工科博士曾经是中国一线VC的deep tech投资人，也是一位连续创业者，兼具深厚的学术背景与敏锐的战略眼光；Co-founder & CTO陈秋武，拥有在微软及BAT十多年的机器学习与AI研发经验。90%的成员来自全球顶级互联网大厂——微软、字节跳动、阿里巴巴、腾讯，是一支纯粹的技术极客团队。

与绝大多数vibe coding公司不同的地方在于：AIGCode团队自己from-scratch预训练了LLM模型。在自研模型的基础上，推出了革命性的产品——AutoCoder.cc。

AutoCoder 不追随主流代码补全（L2，如 Cursor、GitHub Copilot）或简单前端生成（L2.5，如 Lovable 需集成 Supabase 才能完善后端实现简单应用）的路径，而是通过自研预训练模型、生成式软件架构和智能编程产品，实现“一句话生成前后端数据库全栈应用”的突破。

AIGCode 的目标是让普通用户，甚至毫无编程经验的人，也能通过自然语言快速生成可发布至生产环境的成熟应用，未来甚至能交付如成熟电商系统、搜索系统、推荐系统和大模型应用等传统需数十人团队数年开发的大型项目，实现编程能力的平权。

从零到一，挑战技术极限，抗击创业压力

AIGCode 的创业故事始于2023年10月。宿文和陈秋武观察到大量的toB软件和个性化应用必须要定制化才能完成，定制化软件需要投入大量的人力成本、时间成本和金钱成本。以往的交付方式是投入大量的解决方案资源和人力资源。

大模型时代来了，宿文和陈秋武敏锐地嗅到了解决方案——生成式AI的未来不仅在于对话或代码补全，而在于从根本上重塑软件开发方式——让AI成为真正的“程序员”，从需求到上线一气呵成。

摆在两人面前的路有两条：一条是更加“共识”的路，套壳gpt或者claude，纯利用模型的能力做前端生成；一条是非共识的路，预训练模型，结合生成式软件架构，打造一个能理解业务需求、自动生成全栈代码的智能编程平台。

核心技术团队在北京的一个10平米的咖啡厅讨论了30个小时后，做出了决定：走非共识的路。

第一阶段：智能编程L3-不断探索与推倒重来

团队从零开始，聚焦L3智能编程方向，即通过AI实现“全栈自动化开发”。初期，他们面临三大挑战：

1. 模型预训练：当时的AI模型（如 GPT-4）擅长通用任务，但对复杂软件架构的生成能力有限。团队投入了80%的资源采购算力，基于专家解耦（Mixture-of-Experts, MoE）网络创新，自研了高效的预训练模型，优化了计算资源需求，使训练成本仅为同等性能模型的1/10。

2. 生成式软件架构：传统代码生成工具仅关注代码片段，而AIGCode 要生成前后端、数据库、业务流程全栈一致的架构。他们设计了节点树数据结构，将软件功能分解为上下文、数据库、前端、后端四个维度，通过大模型动态生成模块化组件。

3. 用户体验优化：产品目标是让非技术用户也能通过一句话生成复杂应用。团队反复打磨产品交互，确保从输入需求到生成代码的流程简单直观。

在2023年10月至2024年6月的第一阶段，团队推出了3大版本，经历了数十次中小版本迭代。每次迭代都伴随着“推倒重来”的痛苦抉择。例如，早期模型生成的代码结构不够模块化，难以支持复杂系统；前端UI生成缺乏主题一致性；数据库视图生成效率低下。团队从失败中吸取经验，优化模型架构，引入倒排索引加速组件定位，最终形成了 AutoCoder.cc 的核心能力：一句话生成前后端数据库全栈效果。

第二阶段：技术突破与产品成型

到2024年底，AutoCoder.cc完成了关键技术突破：

1. 高效预训练模型：基于专家解耦（MoE）和多头潜注意力（MLA）架构，自研AIGCODE模型在4亿参数下达到 GPT-3.5 的性能，训练成本仅150万美元，远低于 OpenAI 的 GPT-4（1亿美元）。

2. 生成式软件架构：通过节点树数据结构，AutoCoder 将复杂系统分解为可复用的组件，支持动态扩展和局部修改。每个组件包含上下文（业务流程）、数据库（动态视图）、前端（UI组件）、后端（API逻辑），并通过通用定位器实现高效生成和修改。

通用定位器实现原理：

• 召回层：

  • 使用倒排索引查询节点路径和维度关键词（如 add_pet, form）。

  • 自研大模型（AIGCode）解析用户请求（如“添加宠物性别字段”），提取关键词并匹配组件。

  • 扩展上下游组件，形成子树。

• 精准定位层：

  • 解析意图为修改清单（如添加字段、更新API）。

  • 推导联动修改（如数据库字段增删需更新前端）。

  • 使用事务机制执行修改，成熟队列处理大规模更新和访问高并发压力。

3. 智能编程体验：用户通过一句话“创建一个宠物管理系统”2分钟生成包含前后端、数据库的完整应用，3天内交付上线，而传统开发需1个月。生成的具体内容包括：

   1. 前端：React/Vue 表单，包含宠物名称、类型、年龄字段等。

   2. 后端：Flask/Express.js API，支持数据验证和插入。

   3. 数据库：MongoDB/MySQL 表结构，包含宠物表和用户表。

   4. 业务流程图：确认上下游逻辑，让用户知道在什么位置更新什么组件，提升软件生成的稳定性和可控性。

第三阶段：全球推广与社区共享

2025年5月，AutoCoder.cc 上线内测，迅速吸引了开发者社区的关注，团队收到上百封来自开发者社区的邮件并进行了一对一回复。7月，AutoCoder.cc 上线全球公测，上线一周即收获近万名深度用户。

接下来，AutoCoder团队期待与全球用户进行产品共创，分钟级生成成熟电商、搜索、推荐系统和大模型应用，取代传统数十人团队数年的开发工作，实现与头部互联网公司的技术平权。

• 差异化定位开发：相较于 Cursor（代码补全）或 Lovable（简单前端生成），AutoCoder 提供全栈生成能力，并在不久的未来覆盖复杂系统开发，降低开发门槛。

• 社区共创：AutoCoder.cc 即将推出社区共享平台，允许开发者上传自研组件，评分、评论并迭代版本。例如，“添加宠物”组件被标记为“user_management”“pet_management”，获得社区评分。平台通过倒排索引和语义匹配，智能推荐相关组件，助力全球开发者复用高质量代码。

• 一键部署：与 AWS、Azure 等云平台合作，提供一键部署。

AIGCode 的 AutoCoder 是一场技术与梦想的碰撞。AutoCoder 不仅是一个工具，更是一个愿景：让每个人/团队都能成为创造者，实现与头部互联网公司的技术平权，重新定义软件开发的未来。加入 AutoCoder.cc 社区，共享代码，让好的创意创造无限可能！