Lovable

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Lovable是全球首个AI全栈工程师。通过自然语言生成Web应用程序,开发速度提升高达20倍。其功能包括Supabase集成、精准编辑、GitHub同步和一键部署。赋能所有人构建应用程序。 0
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What is Lovable?

Lovable 是全球首款 AI 全栈工程师,旨在将应用程序开发速度提升高达 20 倍。它利用 AI 从自然语言提示生成完全可运行的 Web 应用程序,使用户能够快速构建、迭代和部署。Lovable 提供全栈开发(集成 Supabase)、精准代码编辑、大型代码库支持、项目模板、无缝 GitHub 同步和一键式部署等功能。

主要功能:

  1. AI 代码生成:? 使用简单的英文描述您的应用创意,Lovable 将生成基于 React、Tailwind 和 Vite 的代码。

  2. 全栈能力:? 通过 Supabase 集成后端功能,例如用户身份验证、数据存储和 API 连接(包括 Stripe 和 AI 功能)。

  3. 精准编辑:? 通过选择特定代码组件并使用自然语言描述所需的更改来编辑代码。

  4. GitHub 集成:? 与 GitHub 无缝同步您的 Lovable 项目,实现版本控制、协作和代码导出。

  5. 一键式部署:? 只需单击一下即可快速轻松地部署您的应用程序。

使用案例:

  • 初创公司创始人快速制作 SaaS MVP 原型以验证市场需求。

  • 设计师将 Figma 设计转换为可交互的实时 Web 应用程序。

  • 产品团队赋能非技术成员参与应用程序开发。

总结:

Lovable 使软件开发民主化,让任何人都可以轻松上手,无论其技术专长如何。其 AI 驱动的方法显著缩短了开发时间,促进了快速迭代,并简化了部署流程。无论您是经验丰富的开发者、初露锋芒的企业家,还是希望将创意变为现实的设计师,Lovable 都能提供强大的工具集,帮助您加快工作流程,比以往更快地构建高质量的应用程序。

常见问题:

  1. Lovable 使用哪些技术进行开发?


    Lovable 主要使用 React、Tailwind CSS 和 Vite 进行前端开发。它通过 Supabase 支持后端集成,并提供 OpenAPI 连接。

  2. 谁拥有 Lovable 生成的代码?


    用户保留 Lovable 生成的代码的完全所有权。他们可以将其与 GitHub 存储库同步,以获得完全的控制和灵活性。

  3. Lovable 能否构建复杂的大型应用程序?


    虽然 Lovable 擅长快速构建原型和中小型应用程序,但它可以处理大型代码库(超过 100,000 行代码)。但是,对于具有复杂功能的企业级应用程序,传统的开发方法可能更合适。


More information on Lovable

Launched
2023-09
Pricing Model
Freemium
Starting Price
$20 / month
Global Rank
2541
Follow
Month Visit
21.1M
Tech used
Plausible Analytics,Next.js,Netlify,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS

Top 5 Countries

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11.61%
10.85%
4.67%
2.88%
United States Brazil India United Kingdom Sweden

Traffic Sources

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60.31%
social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Lovable was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-11-22.
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  1. 借助 Open-Lovable AI,瞬间将任何网站转化为现代化的 React 应用程序。生成简洁的组件化代码,便于本地开发。

  2. Lovable在快速UI原型设计方面表现出色,但当构建真正的AI应用时,它就会显得力不从心。积分悄然流失,提示词循环白白浪费数小时,而连接真实后端更是难上加难。Momen推出的Vibe Architect应运而生,恰好弥补了这一空白。仅需一个提示词,你就能在Lovable中构建一个真实且功能完备的AI应用,而这一切都由智能体AI提供强大支持。

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  5. 与 Lovable 及其他原型工具截然不同,Solid 能够构建真正的全栈网络应用程序(Node.js、React、TypeScript)。这些都是可用于生产环境的代码,易于扩展、维护、迁移和拓展。请勿将宝贵时间浪费在那些仅能生成有限原型的 AI 构建工具上。从一开始就选择正确的方向。