AI 做网站靠谱吗，专业工程师怎么看…

现在 AI 可以说是非常厉害，随便一搜都是各种逆天演示，1 分钟建站、10 分钟做一堆网站、程序员要失业了，可谓是焦虑感拉满。

今天我就站在专业前端工程师的角度，聊聊用 AI 做网站这件事。

用 AI 做网站靠谱吗，在回答这个问题之前，我想先来区分两个关于 AI 工具的概念：

编程助手和 UI 生成器，先来看编程助手。

诸如 Github Copilot、豆包 MarsCode、文心快码等的 AI 辅助工具，都叫做编程助手。

Github Copilot 可以根据函数定义实现对应的代码逻辑，并且能够给任意函数添加单元测试，来验证代码正确性。

豆包 MarsCode 可以根据注释信息生成对应的函数代码，也可以解释和注释现有代码和生成单元测试。

文心快码的功能类似，也可以代码补全、代码解释和生成单元测试。

我们可以看到，编程助手的核心功能是围绕代码本身的。

代码生成和代码解释是它们的核心功能。

接下来再看 UI 生成器。

诸如 Vercel v0，ancodeai、durable 等的 AI 平台，都叫做 UI 生成器。

Vercel v0 是一个 SaaS（Software-as-a-Service） 服务，直接在网页端描述要生成的页面内容（或者上传一张图片），选择配色方案，然后自动生成三个版本的 UI 界面，之后同样可以使用自然语言调整一些细节，最后可以将生成的代码下载，或复制到正在开发的 Next.js 项目中。

ancodeai 是一个基于 OpenAI 和 Gemini 技术的，图片生成网页的开源工具，和 v0 类似，可以以对话方式生成和微调网页效果。

durable 是一个商业 SaaS 服务，可以根据特定类目生成网站，并且提供设计器修改生成后的网页，和前面介绍不同的是，它不提供代码，但提供一键部署，可以看出这个产品是面向非开发者的。

类似的商业产品还有很多，这里不一一介绍。

相比编程助手，UI 生成器负责的领域更垂直，它可以根据文字需求描述或草稿图，直接生成所见即所得的用户界面和代码。有的商业产品还可以进一步部署成可访问的站点，实现 3 分钟建站。

对于 UI 生成器来说，界面生成和自定义是它的核心功能。

让我们回到用 AI 做网站这件事。

根据之前介绍的 AI 工具特点，我不会用编程助手，因为它只管代码；我也不会用 UI 生成器，因为它只能做一个或多个 UI 界面。你可能会说 durable 不是能够直接部署一个网站吗？

在专业工程师眼里，网站和网页不是一回事。

网页可以理解为一张张交互页面，而网站除了需要组织这些网页外，还承担诸如：部署运维、数据存储、流量调度、安全设施等等一堆事情。

光是网页组织这个命题就相当复杂，比如导航菜单、主子应用、权限管控等等，目前还没有看见哪个 AI 能把这件事搞明白。

另外，如果从传统软件工程的角度来看，做网站这件事，其实也是一件系统性很强的任务。

软件工程中的每一个阶段都相当重要，需要经过问题定义、需求分析、页面设计、编码、测试和运行维护这几个标准流程。

在真实研发场景下，程序编码在整个流程中只占很少时间，大量的时间是耗费在问题定义和需求分析上。

也就是说，需求是通过交流不断优化完善的，搞明白要实现什么功能才是最重要的，并非几句话能说清楚。

那如果换做 AI，可能会遇到什么问题呢？我们一条条来看。

首先，问题定义依然需要人来完成，毕竟用 AI 的人是甲方，如果连自己要做什么东西都不知道，那就不能继续下去了。

然后是需求分析，目前都是一句话需求，相比传统少则几万字的需求文档来说，一句话的信息量太少了，AI 给出的结果必然缺少细节，而人需要不断调整提示词来让 AI 更懂需求。

接着是软件设计和编码，我相信 AI 已经炉火纯青，分分钟搞定。但是假设代码存在 bug，肯定不能怪 AI 吧，最终还是要人来改 bug。代码工程师都知道改别人的代码如同地狱，我相信改 AI 生成的代码也不会好到哪儿去，总有一种给别人擦屁股的感觉。

然后是软件测试，虽然有不少自动化工具加持，但最终还得由人来把关。

最后是运行维护，产品上线后还要不断迭代更新，假设 AI 也能做，那它是否还记得原始需求，新增或修改功能时会不会改坏老功能，这些都是问题。

你看，让 AI 来做软件工程，目前确实能显著提升程序编码这个环节的效率，但实际上这个环节在整个软件工程流程中，又不是最要紧的，让 AI 来做反而还存在责任归属等问题，在其他环节，也有很多问题没有解决。

最终，我们通过逻辑和推理就可以证明，无论是 AI 软件工程还是 AI 建站，AI 的能力覆盖范围还是太狭窄了。

如果退而求其次，我不需要网站全家桶，也不需要软件工程的标准流程。那么我认为目前 AI 只能满足玩具页面、一次性页面，以及部分个人项目的建设需求。对于中小型网站和企业级网站来说，它还难以完全取代人的工作，尚处于一个非常早期的阶段。

综上，相比用 AI 直接生成一个网站，用它来辅助设计，比如输出高质量的原型稿；辅助编码，比如提升编码效率；以及辅助学习，比如学习 AI 生成的代码，可能是更好的选择。

在这个 AI 让人眼花缭乱的时代，看事情不能只看到表面的光鲜和亮丽，还应该看到它要解决的核心问题和未来的价值。

当潮水褪去，再来重新审视这一轮 AI 浪潮，还会剩下些什么呢，让我们拭目以待吧。