在AI编程工具如雨后春笋般涌现的今天，许多开发者开始思考一个根本性问题：在构建可持续交付的SaaS开放平台时，传统的代码生成技术是否还有存在价值？当AI能够直接生成代码、低代码平台承诺“无需编码”时，我们该如何选择技术路径，才能更好地支撑SaaS平台的可持续交付？

一、AI编程：高效辅助，仍需“掌舵人”

随着大模型技术的迭代，AI编程工具已从概念走向实用，成为开发者日常工作中的常见助力。目前主流的AI编程工具各有侧重，我们结合开源SaaS框架的开发实践需求逐一体验，形成了较为直观的使用感受。

当前市面上主流的AI编程工具包括Cursor、GPT系列编程能力、阿里通义灵码、字节Tare以及Deepseek等。这其中，Cursor的综合表现最为突出——它不仅具备强大的代码生成能力，更深度集成了IDE的代码编辑功能，无需在多个工具间切换，能够无缝融入开发流程，是日常开发中效率提升最明显的产品。而GPT和Deepseek则在特定场景下更具优势，比如在寻求架构设计方案、开发小型辅助工具，或是进行SQL语句优化与修改时，它们能够快速提供多样化的思路，帮助开发者打开视野。相比之下，其他部分工具由于缺乏完善的IDE能力支撑，仅能完成简单的代码片段生成，无法覆盖完整的开发链路，其AI能力的实际价值难以充分发挥，因此暂未纳入核心使用工具库。

AI编程的真实效率提升点

从实际应用效果来看，AI编程工具确实带来了显著的效率提升：

• 项目初始化阶段：当已有大致思路时，AI能够快速提供可验证的简单方案原型
• 技术方案调研：对不熟悉的场景，AI能够快速提供现有产品的实现思路和代码示例
• 代码重构与优化：对现有代码的质量改进、性能优化提供建设性意见

无法回避的局限性

然而，在复杂的SaaS平台开发中，AI编程工具仍存在明显短板：

• 创新组合能力有限：AI倾向于提供常见方案，当需要进行创新性组合时，需要开发者与AI进行大量反复沟通与调优才能达成目标
• 技术深度不足：面对不常见组件或新兴技术时，AI容易陷入“张冠李戴”的尴尬境地
• 缺乏整体架构思维：AI难以把握项目的整体设计思想，为解决局部问题可能推荐与整体架构冲突的方案
• 循环解决陷阱：当采用的解决方案存在问题时，AI为解决新问题可能引入更多问题，最终未能实质性解决问题，甚至可能引入更多隐患

综上，AI编程目前仍然处于“辅助程序员开发”的定位，其核心价值是提升开发效率、降低基础工作门槛，而无法替代开发者完成核心的架构设计、业务逻辑梳理和方案决策工作。

二、低代码：场景受限，难以支撑复杂SaaS需求

低代码平台诞生的初衷，是希望通过可视化拖拽、组件化配置等方式，降低信息化系统的开发门槛，让非开发人员也能具备业务信息化的实现能力。在AI编程兴起之前，低代码平台在特定场景下确实发挥了一定价值，其核心使用场景主要集中在三个领域：

1. 表单数据采集：这是最贴近日常业务的场景，比如企业内部的报销单、审批单、客户信息采集表等，通过低代码平台可以快速搭建表单页面，实现数据的收集与简单统计。
2. 成熟工作流软件中的流程定制：比如在OA系统中，通过低代码平台配置请假流程、审批流程等标准化程度较高的工作流，无需开发人员介入即可完成需求落地。
3. BI数据分析场景：通过低代码平台的可视化组件，快速对接数据源，实现报表的拖拽生成与展示，满足业务人员的数据分析需求。

然而，随着AI编程工具的普及，低代码平台的生存空间被进一步挤压，其固有的局限性也被无限放大。低代码平台与AI编程的核心目标存在重叠——都是试图降低开发门槛，让非专业人员也能参与信息化建设，但AI编程在灵活性和场景覆盖度上更具优势。原本低代码平台就无法解决复杂业务场景的问题，如今连表单搭建、简单流程配置等基础场景，也能通过AI编程快速生成代码实现，导致低代码平台逐渐走向落寞。

具体来看，低代码平台的核心问题集中在以下几个方面：

1. 复杂业务场景适配能力差：对于SaaS平台中常见的定制化业务逻辑、多系统集成、高并发处理等场景，低代码平台要么无法实现，要么需要投入大量成本进行定制开发，性价比极低。
2. 新应用、新场景的验证效率低：低代码平台的组件和功能受平台自身限制，当需要验证全新的业务模式或技术方案时，平台的桎梏会导致验证周期拉长，无法快速响应市场变化。
3. 性能瓶颈明显：低代码平台生成的代码往往存在冗余，在数据量增大、用户访问量提升的情况下，容易出现响应缓慢、系统卡顿等问题，难以支撑SaaS平台的规模化运营，而这正是我们开源框架在设计时重点优化的方向。
4. 强平台依赖：基于低代码平台开发的系统，其部署、维护、升级都高度依赖平台本身，一旦平台停止服务或调整收费模式，企业将面临巨大的迁移成本。
5. 定制性和扩展性差：无法根据企业的业务发展需求灵活调整系统架构和功能，难以支撑SaaS平台的可持续迭代。

更关键的是，低代码平台所谓的“降低开发门槛”只是一种理想状态。实际使用中，要想搭建出符合业务需求、性能稳定的业务流程，使用者仍然需要具备较强的专业能力——不仅要理解业务逻辑，还需要熟悉平台的组件特性、配置规则甚至底层技术原理。尤其是在基于SaaS平台交付的过程中，低代码平台的实施人员往往需要具备扎实的开发背景，否则根本无法应对复杂的业务场景和系统集成需求。这也意味着，低代码平台并没有真正解决“专业性依赖”的问题，反而因为平台的局限性增加了交付难度。

三、代码生成：精准匹配SaaS需求，筑牢可持续交付基础

SaaS开发的“简单”与“不简单”

在SaaS平台建设中，大量工作属于“简单CRUD”——这里的“简单”指功能实现的模式化，而非实际工作量的简单。真正的复杂性在于：

• 如何设计具有扩展性的表结构
• 如何设计合理的外键关联和边界划分
• 如何平衡当前需求与未来扩展

数据表的设计质量，直接决定了系统未来的可扩展性，也就是可持续交付的能力。

之所以说AI编程搞不定这项核心工作，核心原因在于AI无法深刻、完整地理解一个业务系统的全生命周期——包括系统的历史迭代背景、当前业务的核心痛点以及未来的发展规划。更重要的是，表结构设计不仅是技术问题，还涉及到无法量化的隐性因素，比如企业内部的成本评估、组织间的分工协作、管理层的战略导向等，这些因素无法通过prompt精准传递给AI，AI自然无法给出符合实际需求的最优方案。

而低代码平台在这一问题上更是“缘木求鱼”。数据表设计是一项需要深厚技术积累和业务理解能力的工作，即便是专业的软件开发人员，也需要经过长期实践才能熟练掌握。低代码平台试图让缺乏专业开发背景的实施人员来解决这一问题，显然不现实。再加上低代码平台自身的技术桎梏，其生成的表结构往往缺乏灵活性和扩展性，无法支撑SaaS平台的长期发展。

相比之下，我们的代码生成能力能够满足可持续SaaS平台的开发需求，其核心优势体现在以下五个方面：

1. 统一项目框架结构：框架内置的代码生成工具基于企业级标准化架构，预设了统一的项目目录、配置文件和基础组件，确保所有项目模块的结构一致性，降低部署难度，提升部署效率，开发者基于此开发可直接复用成熟架构，无需重复搭建。
2. 统一代码实现规范：通过框架预设的代码模板，代码生成工具能够保证生成的代码在命名规范、注释格式、逻辑实现方式上高度统一，避免出现风格各异的代码风格，极大降低了后续维护成本，尤其适合团队基于框架协作开发。
3. 统一接口定义标准：生成的接口在入参格式、出参结构、状态码设计等方面保持一致，不仅方便系统内部各模块之间的交互，也为后续与外部系统集成奠定了基础。
4. 适配团队维护需求：代码生成支持开发者根据自身技术栈、架构设计和中间件选型对代码生成模板进行定制，实现已有技术资产的复用，同时生成的代码更符合团队的维护习惯，提升团队协作效率。
5. 平衡效率与长期价值：代码生成工具的使用只需开发者参与简单的配置工作，即可基于框架沉淀的架构设计和模板，生成准确匹配业务需求、具备良好扩展性和可持续性的代码；同时，借助代码生成工具，能够快速完成CRUD等重复性代码的编写，大幅提升开发效率，实现效率与成本的平衡。

当然，我们的代码生成能力也需客观看待：

• 首先，它需要开发者具备基础的开发经验，以便更好地理解框架设计思路和进行模板定制；
• 其次，代码生成能力主要适用于标准化程度高的简单业务场景，对于复杂的业务逻辑，仍然需要开发者基于框架进行定制化开发；
• 最后，定制符合自身平台的代码生成工具需要前期投入。

对比维度	AI编程	低代码	代码生成
核心价值	辅助开发，提升基础工作效率，降低调研成本	可视化配置，降低非专业人员参与信息化建设的门槛	统一规范，兼顾开发效率与系统长期扩展性，支撑可持续交付
适用场景	项目初始化验证、陌生场景调研、简单代码片段生成、SQL优化	简单表单采集、标准化工作流配置、基础BI报表展示	SaaS平台CRUD核心功能、标准化模块开发、团队协同开发场景
开发门槛	需基础开发经验，能精准编写prompt，具备代码审核能力	看似低门槛，实际需熟悉平台组件与规则，复杂场景仍需开发背景	需基础开发经验，可快速复用框架模板，定制化需架构设计能力
扩展性	灵活性高但无统一规范，易导致架构混乱，难以支撑长期迭代	扩展性差，受平台组件限制，复杂业务定制成本极高	高扩展性，支持模板定制，适配业务持续升级，符合开源框架架构逻辑
性能表现	依赖开发者优化，生成代码可能存在冗余，性能不稳定	生成代码冗余，高并发、大数据量场景易出现性能瓶颈	基于企业级架构设计，代码精简高效，适配SaaS平台规模化运营
平台依赖	依赖第三方AI工具，部分功能需付费，存在数据安全风险	强依赖低代码平台，部署、升级受平台约束，迁移成本高	无额外平台依赖，可自主部署维护，规避迁移风险
成本投入	基础功能免费，高级功能需付费，长期使用有持续成本	平台订阅费高昂，复杂定制开发成本高，后期维护成本不可控	一次性架构投入，无需额外定制成本，维护成本低

四、融合之道：AI、代码生成与低代码的共生演进

AI辅助的代码生成工具开发

AI编程的出现不是代码生成的终结，而是其演进的新起点：我们可以利用AI工具，快速创建代码生成工具的雏形，然后基于自身平台的架构要求，在这个基础上不断优化调试，最终形成适合自身技术栈和业务特点的代码生成解决方案。

开发流程的优化融合

在实际业务开发中，形成高效的“三阶段”工作流：

1. 代码生成工具：生成基础框架和模式化代码，确保架构一致性
2. AI编程辅助：在生成的代码基础上，利用AI工具快速实现特殊业务逻辑
3. 人工设计与审查：专业人员负责核心架构设计和代码质量把控

这种融合模式既保证了系统架构的一致性，又充分发挥了AI的效率优势。

未来的融合趋势

随着AI技术的不断成熟，我们可能看到这样的未来图景：

• 自然语言到代码的直接转换：非专业人员通过自然语言描述即可生成可运行的系统
• 自适应代码生成：AI能够理解业务上下文，生成符合特定架构要求的代码
• 智能低代码平台：低代码平台内置AI能力，能够理解复杂业务需求并生成相应实现

届时，AI编程、低代码和代码生成可能会真正融为一体，形成全新的开发范式。

结论：可持续交付的技术选择

在构建可持续交付的SaaS开放平台时，我们的技术选择应当基于以下原则：

• 架构一致性优先：代码生成工具是保障大型SaaS平台架构一致性的重要手段
• AI作为效率工具：将AI编程定位为提升开发效率的辅助工具，而非架构决策者
• 低代码的精准定位：在明确受限的场景中使用低代码，避免平台锁定和扩展限制
• 融合而非对立：建立代码生成为主、AI辅助、人工审查的融合开发流程

最终选择：对于追求可持续交付的SaaS平台，投资于符合自身架构的代码生成工具，同时积极利用AI提升开发效率，是目前最平衡和可持续的技术路径。这既不是对AI潮流的抗拒，也不是对传统的盲目坚持，而是基于工程实践的理性选择。

在技术快速演进的今天，最危险的不是选择了“过时”的技术，而是选择了与自身发展阶段和业务目标不匹配的技术方案。代码生成在AI时代的价值，恰恰在于它能够将架构师的系统思考转化为可持续的工程实践，这是AI目前还无法完全替代的人类智慧。