软件开发界正面临一场选择：是选Vibe Coding的“氛围式AI辅助编码”，还是无代码+工作流的“可视化拖拽配置”？前者靠自然语言让AI生成代码，灵活无界；后者把代码打包成组件，零基础也能快速搭建工具，高效可控。这篇文章直击核心争议，先清晰界定两种方式的本质。

现在做软件，有两种新方法挺火的。

一种叫 Vibe Coding（氛围编码）。简单说，就是你跟一个AI聊天，告诉它“帮我做个登录页面”，它就能直接把代码写出来。你感觉对了，氛围到了，代码就生成了。

另一种叫 无代码+工作流。你用现成的积木（按钮、表格等组件）像搭乐高一样，把软件搭出来，基本不用写代码。

很多人都在问：这两种方式，到底该选哪个？它们各有什么好坏？

那今天我们就来一起看看吧。

01 它们是谁

1. Vibe Coding

打开一个特殊的编辑器（比如 Cursor），用平常说话的方式告诉AI你想要什么。比如你说：“写一个函数，能把用户的名字存到数据库里。” AI就会把代码写好给你看。你觉得不对，就告诉它怎么改。

你负责提想法和检查成果，写代码AI帮你干了。不过你还是要懂代码，但不用自己一行行敲了。

2. 无代码+工作流

在一个无代码软件里，从界面拖一个按钮、一个输入框到画布上，然后画一些线，定义流程，比如“当用户点了这个提交按钮，就发一封邮件给经理”。

代码被彻底打包藏起来了，我们是看不到的。我们是在用图形界面“配置”出一个软件。这能让完全不懂编程的业务人员，自己做出一些实用的小工具。

02 它们的区别

那他们有啥区别呢？

1. Vibe Coding

典型流程：

1. 描述需求：在编辑器中用自然语言告诉AI“创建一个用户登录表单，包含邮箱和密码验证”。
2. AI生成：AI生成完整的React/Vue组件、后端API路由和数据库模型代码。
3. 迭代调试：开发者指出错误或提出新需求，如“添加‘记住我’复选框”或“这个函数有边界错误”，AI会相应修改。
4. 代码整合：开发者审查、微调并将生成的代码整合到项目中。

特点：

1. 以代码为中心：最终产出仍然是传统的、可读的源代码。
2. 高灵活性：理论上可以实现任何可被代码描述的功能，不受平台限制。
3. 强依赖性：高度依赖AI模型的能力和开发者精准提示的“技巧”。
4. “黑盒”感：对于生成的复杂代码，开发者可能不完全理解，存在维护风险。

2. 无代码+工作流

典型流程：

1. 界面构建：在画布上拖拽按钮、列表、输入框等UI组件。
2. 逻辑编排：在工作流编辑器中，通过连接“触发器-条件-动作”节点来定义业务逻辑（例如：“当点击‘提交’按钮时，如果邮箱格式正确，则调用‘创建用户’API”）。
3. 数据绑定：将UI组件与后端数据源（如数据库、API）通过配置方式进行关联。
4. 发布：平台将整个配置编译成可运行的应用。

特点：

1. 以配置为中心：最终产出是一个配置集合或项目文件，而非传统源代码。
2. 低门槛：非常适合业务人员、产品经理快速搭建原型或简单应用。
3. 平台锁定：功能和能力受限于平台提供的组件和连接器，难以实现定制化复杂逻辑。
4. 可控性强：逻辑可视化，流程清晰，易于理解和维护。

03 什么时候该用谁？

通过几个例子，你就明白了。

例子1：给公司做个“员工请假审批”系统

• 建议用：无代码+工作流
• 原因： 这种需求较为标准。拖一个请假表单，画一个“提交给主管审批”的流程，再绑个邮件通知。用无代码平台，一两个小时就能上线，业务员自己就能做。

例子2：开发一个带“智能推荐”功能的新闻App

建议用：Vibe Coding

原因： “智能推荐”需要复杂的、量身定做的算法，无代码平台没这个功能，而Vibe Coding可以帮算法工程师快速写出和试验各种推荐模型的代码。

例子3：创业公司要做一个最小可行产品来试水

建议用：Vibe Coding

原因： 创业初期想法变得快。今天要这个功能，明天可能就改了。Vibe Coding既能快速出活，又什么功能都能做，不会被平台限制死，代码也掌握在自己手里。

总之：

• 做固定的、流程化的内部管理工具，选无代码。
• 做创新的、需要复杂计算的、变化快的产品，选Vibe Coding。

04 优劣对决

1. 灵活性

Vibe Coding 的最大优势在于其理论上的无限灵活性。只要能用语言描述清楚，并且AI模型能力足够，它可以生成从前端到后端、从简单脚本到复杂算法的任何代码。它不受任何预定义组件的限制，其边界就是AI的理解力和现有技术栈的边界。

无代码+工作流则生来就受限于平台的设计。如果你的需求恰好落在平台提供的组件和连接器范围内，效率极高；一旦需要平台未支持的功能（如一个复杂的实时数据处理算法），就会立刻遇到无法逾越的“天花板”。

2. 技术门槛

Vibe Coding 的门槛是中高的。使用者必须能读懂代码、理解错误信息、具备系统架构思维，并且要学会“如何与AI有效沟通”的新技能。它服务的核心对象依然是专业或准专业的开发者。

无代码+工作流的门槛是低的。核心要求是对业务逻辑的深刻理解，而非编程知识。这使得业务分析师、运营人员等“公民开发者”能够直接构建应用，实现了开发的“民主化”。

3. 开发效率

• 在探索性、原型开发阶段，Vibe Coding的效率是惊人的。一个想法可以在几分钟内变为可运行的代码，非常适合快速试错和MVP开发。
• 在构建标准的、流程驱动的业务应用时（如CRM、ERP模块、审批系统），无代码平台的效率是非常高的。

4. 系统可维护性

Vibe Coding 带来了新的维护风险。大量AI生成的、“黑盒”的代码可能难以被后人（甚至开发者自己）完全理解，容易积累“技术债”。维护依赖提示词的历史上下文也可能成为新的负担。

无代码+工作流在可维护性上优势明显。由于所有业务逻辑都是可视化的流程图，任何具备业务知识的人都可以快速理解、审核和修改，极大地降低了对特定个人的依赖，业务可读性就是最好的文档。

5. 可移植性

• Vibe Coding 产出的是标准的、可读的源代码文件。它可以被提交到Git，在任何兼容的环境中被构建和运行，自由度和可移植性极高。
• 无代码+工作流则伴随着供应商锁定。你的应用和数据深度绑定在特定平台上，迁移成本高。

6. 调试与查问题

Vibe Coding 的调试是混合模式的。你既需要使用传统的调试工具追踪Bug，也需要学会向AI描述“这里出错了，为什么？”。对于复杂的、涉及多模块的问题，定位可能更具挑战。

无代码+工作流的调试通常更直观。平台通常会提供清晰的运行日志，并可以可视化地展示工作流在哪个节点失败、当时的数据状态如何，使得问题定位非常直接。

05 最后的话

也许：

无代码平台会变得更聪明。以后你在无代码平台里，也可以直接跟AI说：“帮我做一个根据用户购买历史自动打折的功能。” AI就能在平台内部帮你把这个特殊功能做出来，打破原来的限制。

分工更明确了。以后，公司里普通员工就用加强版的无代码平台做各种日常工具；而专业的程序员则用加强版的Vibe Coding工具去攻克核心技术难题。大家用不同的工具，协作得更好。