【犀利复盘】AI+低代码：别再被“全民开发”忽悠了，技术人该醒了！

最近一年，AI+低代码彻底火出了IT圈。打开各类技术社区，全是“AI赋能低代码，开发效率提升10倍”“不懂代码也能搭系统，程序员要被取代了”的鼓吹，甚至有厂商直言“未来3年，80%的业务系统将通过AI+低代码搭建”。作为一名深耕产品技术领域6年，从后端开发转型低代码平台架构优化，经手过10+企业级系统落地的从业者，我只想说：别再被这些噱头收割了！

液态不合群

786人浏览 · 2026-01-27 14:48:28

液态不合群 · 2026-01-27 14:48:28 发布

AI+低代码不是“银弹”，更不是程序员的“催命符”，它是一把“双刃剑”——用对了能帮企业降本增效、帮技术人解放双手，用错了只会埋下技术债、拖累业务迭代，甚至让企业陷入“供应商锁定”的绝境。今天，我就从技术底层、实操痛点、落地真相三个维度，扒一扒AI+低代码的真面目，没有空洞的理论，全是一线实操踩过的坑、总结的经验，欢迎各位技术同仁拍砖讨论（喷子绕行）。

一、先澄清：AI+低代码，到底是什么？

在聊痛点和真相之前，我们先明确两个核心概念，避免被厂商的营销话术带偏。很多技术新人，甚至一些资深开发者，都对AI+低代码存在误解，要么觉得它是“花里胡哨的玩具”，要么觉得它是“能替代一切的黑科技”，其实都不对。

1.1 低代码开发的本质：可视化编程+组件化复用（并非“无代码”）

低代码开发（Low-Code Development），本质上是一种“可视化编程+组件化复用”的开发模式，它的核心是通过平台提供的预制组件、拖拽式界面、可视化逻辑编排，减少重复的手工编码工作，让开发者（甚至业务人员）能够快速搭建业务系统。

这里必须强调一点：低代码≠无代码（No-Code）。很多厂商为了营销，刻意模糊两者的界限，鼓吹“无代码就能搭系统”，但实际上，真正的企业级业务系统，比如OA审批、项目管理、数据中台、工业管控系统等，不可能完全脱离代码——复杂的业务逻辑、个性化的交互效果、第三方系统的集成、数据安全的管控，都需要专业开发者通过代码进行定制化开发。

低代码的核心价值，是“减少重复编码”，而非“取消编码”。比如，一个简单的表单页面，原生开发需要编写HTML、CSS、JS、后端接口、数据库脚本等一系列代码，耗时1-2天；而通过低代码平台，拖拽预制的表单组件，配置字段属性和数据关联，再通过简单的代码补充个性化逻辑，1-2小时就能完成，这才是低代码的真正意义。

从技术架构来看，低代码平台主要分为三层：一是前端可视化层（拖拽组件、界面编排），二是中间逻辑编排层（流程引擎、规则引擎、事件触发），三是后端服务层（自动生成API、数据库交互、第三方集成）。这三层架构的核心，是“组件化封装”和“可视化配置”，把常用的开发场景、重复的代码逻辑，封装成可复用的组件，让开发者能够“拼搭”出系统的雏形，再通过代码优化细节。

1.2 AI与低代码的融合：不是“加法”，而是“赋能”

AI技术与低代码的融合，并不是简单地把AI功能“嫁接”到低代码平台上，而是用AI技术优化低代码开发的全流程，解决低代码开发中的核心痛点——比如“组件选择繁琐”“逻辑编排复杂”“代码补充效率低”“系统优化困难”等。

从技术底层来看，AI对低代码的赋能，主要集中在四个核心环节，每一个环节都有明确的技术逻辑，而非厂商宣传的“玄学智能”：

需求理解与转化：通过自然语言处理（NLP）技术，解析用户输入的业务需求（比如“搭建一个员工考勤系统，包含打卡、请假、加班审批、考勤统计功能”），自动转化为低代码平台的开发任务，比如自动推荐对应的组件（表单、流程、报表）、自动生成基础的数据模型（员工表、考勤记录表、请假申请表）。这里的核心技术，是意图识别和需求拆解，需要基于大量的业务场景数据训练模型，才能准确转化需求——目前很多平台的“AI需求转化”，本质上就是关键词匹配，无法理解复杂的需求逻辑，比如多条件分支、跨模块关联等。

组件推荐与编排：基于用户的开发上下文（比如当前正在搭建的模块、已选择的组件、配置的逻辑），通过协同过滤、机器学习算法，推荐最贴合的组件和逻辑编排方案。比如，用户拖拽了“表单组件”，AI会自动推荐“数据校验规则”“提交事件”“关联报表”等相关组件；用户配置了“请假审批流程”，AI会自动推荐“审批节点”“分支条件”“通知方式”等常用逻辑。这一步的核心，是“上下文感知”，减少开发者的决策成本。

代码自动生成与优化：针对低代码平台无法覆盖的个性化需求，AI会自动生成对应的原生代码（Java、Vue、Python等），比如复杂的业务逻辑、个性化的前端交互、第三方接口的集成代码等。同时，AI还会对生成的代码进行优化，比如简化代码结构、修复语法错误、优化性能（比如减少冗余查询、优化循环逻辑）、提升代码可读性（比如规范命名、添加注释）。这里需要注意：AI生成的代码，本质上是“基于现有代码库的复用与拼接”，无法生成完全创新的代码，而且对于复杂的业务逻辑，生成的代码往往存在漏洞，需要开发者进行二次修改和验证——这也是很多开发者吐槽“AI生成的都是垃圾代码”的核心原因。

系统调试与故障排查：通过AI的日志分析、异常检测技术，自动识别低代码系统中的bug和性能瓶颈，比如表单提交失败、流程卡死、接口响应超时等，同时给出对应的修复建议。比如，系统出现“接口响应超时”，AI会自动分析日志，定位到是数据库查询缓慢导致的，然后给出“添加索引”“优化查询语句”的修复建议；系统出现“表单校验失败”，AI会自动定位到是校验规则配置错误，然后给出具体的修改方案。这一步的核心，是“自动化排查”，减少开发者的调试成本。

总结一下：AI+低代码的本质，是“AI作为辅助工具，优化低代码开发的全流程，减少重复工作，提升开发效率”，而不是“AI替代开发者，实现全自动化开发”。脱离了开发者的逻辑设计和优化，AI+低代码搭建的系统，要么无法满足业务需求，要么存在严重的技术隐患。

二、犀利吐槽：目前AI+低代码的4大痛点，90%的平台都避而不谈

聊完了技术本质，接下来就是最核心的部分——扒一扒目前AI+低代码行业的乱象和痛点。作为一线从业者，我踩过的坑不计其数，也见过很多企业因为盲目跟风AI+低代码，最终项目烂尾、技术债高筑。以下4个痛点，是目前行业的普遍问题，也是厂商们刻意回避的真相，欢迎各位同仁对号入座，也欢迎厂商来辩。

2.1 痛点1：“伪智能”泛滥，AI沦为“营销噱头”

目前市面上90%的AI低代码平台，所谓的“AI赋能”，本质上都是“伪智能”，只是简单地加了一个“自然语言输入”的入口，核心功能还是传统的低代码拖拽开发，AI只是一个“花瓶”，根本起不到真正的辅助作用。

举个我亲身经历的例子：去年，我测试过某知名厂商的AI低代码平台，宣传语是“一句话生成业务系统，无需编码”。我输入需求：“搭建一个项目管理系统，包含项目创建、任务分配、进度跟踪、成果归档、权限管理功能，不同角色（管理员、项目经理、开发人员、测试人员）有不同的操作权限，任务逾期自动提醒，进度实时统计生成报表”。

结果呢？AI确实生成了一个“项目管理系统”的雏形，但只有一个简单的表单和列表，没有权限管理、没有进度跟踪、没有逾期提醒，甚至连最基础的任务分配逻辑都没有。我再补充输入“需要添加权限管理，管理员可以创建角色、分配权限，项目经理可以分配任务”，AI只是简单地添加了一个“角色选择”的下拉框，没有任何实际的权限控制逻辑——说白了，就是关键词匹配，把我输入的“权限管理”四个字，对应到了一个预制的下拉框组件，根本没有理解“权限管理”的核心逻辑（角色定义、权限分配、资源控制）。

更离谱的是，我让AI生成一个“任务逾期提醒”的逻辑，AI生成的代码存在明显的语法错误，而且没有考虑时区、节假日、任务延期申请等特殊场景，根本无法直接使用。最后，我还是花了3天时间，手动修改代码、补充逻辑，才完成了系统的搭建——比纯原生开发节省了一点时间，但远没有厂商宣传的“10倍提效”，反而因为修改AI生成的垃圾代码，多花了不少精力。

这种“伪智能”的核心问题，在于厂商没有足够的技术积累和数据训练。AI对低代码的赋能，需要两个核心支撑：一是大量的业务场景数据（不同行业、不同类型的系统搭建案例），二是成熟的算法模型（NLP意图识别、代码生成模型）。而很多厂商，为了快速抢占市场，只是简单地嫁接了一个第三方AI接口，没有自己的模型训练和数据积累，自然无法实现真正的智能赋能。

更恶心的是，很多厂商为了营造“AI很智能”的假象，刻意设置了很多限制条件——比如，只能输入简单的需求，不能输入复杂的逻辑；只能生成固定类型的系统，不能生成个性化的系统；生成的代码只能在自己的平台上运行，无法导出和二次开发。这种“伪智能”，不仅不能帮开发者提效，反而会误导开发者，浪费时间和精力。

2.2 痛点2：代码生成“看似好用，实则难维护”，技术债越埋越深

这是AI+低代码最核心的痛点，也是很多技术人拒绝使用AI低代码平台的核心原因——AI生成的代码，看似能直接使用，实则结构混乱、冗余严重、注释缺失，而且存在很多隐藏的bug，二次维护成本比纯原生开发还高。

我曾经接手过一个项目，是前同事用某AI低代码平台搭建的，需求是搭建一个企业内部的工单管理系统。前同事离职后，我负责系统的迭代和维护，结果打开代码的那一刻，我彻底懵了：

代码结构混乱：前端代码没有按照规范划分模块，所有的逻辑都写在一个文件里，变量命名混乱（比如a1、b2、c3这种无意义的命名），没有任何注释，根本不知道每一段代码的作用；

代码冗余严重：AI生成了大量的冗余代码，比如重复的判断逻辑、多余的函数调用、无用的变量定义，导致代码量翻倍，系统运行速度变慢——一个简单的工单提交功能，AI生成了200多行代码，而我用原生开发，只需要50多行代码就能实现，而且逻辑更清晰；

隐藏bug众多：AI生成的代码，看似没有语法错误，但存在很多隐藏的逻辑bug——比如，工单状态的判断的逻辑不严谨，导致某些场景下工单状态错乱；数据校验的逻辑不完整，导致恶意输入能直接提交；接口调用没有异常处理，导致网络波动时，系统直接崩溃。这些bug，在测试环境中很难发现，一旦上线，就会影响业务正常运行，而且排查和修复起来非常困难，因为没有注释，不知道代码的设计逻辑；

无法二次扩展：AI生成的代码，和低代码平台深度绑定，无法直接导出和二次开发。如果需要添加一个新的功能（比如工单统计报表），只能在低代码平台上拖拽组件，无法通过原生代码进行扩展；如果平台不支持某个组件或功能，就只能放弃，无法自定义开发。

最后，我实在无法忍受这种混乱的代码，只能放弃维护，重新用原生开发搭建了一套系统——相当于前同事的工作，全部白费，而且浪费了大量的时间和人力成本。

为什么AI生成的代码会出现这种问题？核心原因有两个：一是AI的代码生成模型，本质上是“基于现有代码库的复用与拼接”，无法理解业务逻辑的本质，只能根据关键词匹配，生成看似符合要求的代码；二是厂商为了追求“生成速度”，牺牲了代码的质量，没有对生成的代码进行严格的优化和校验——毕竟，厂商的核心目标是卖平台，不是帮开发者解决维护问题。

这里给各位技术同仁提个醒：如果你的项目需要长期迭代、长期维护，尽量不要完全依赖AI生成的代码；如果确实需要使用，一定要在生成代码后，仔细检查、优化和重构，规范代码结构、添加注释、修复bug，避免埋下技术债。

2.3 痛点3：“供应商锁定”严重，企业丧失技术自主权

这是很多企业盲目使用AI低代码平台的“致命陷阱”——大部分AI低代码平台，都是“闭环生态”，生成的系统、代码，只能在自己的平台上运行，无法导出、无法迁移，一旦企业选择了某个平台，就会被牢牢锁定，丧失技术自主权。

具体来说，“供应商锁定”主要体现在三个方面：

代码无法导出：AI低代码平台生成的代码，只能在平台内部运行，无法导出为原生代码（比如Java、Vue），如果企业想要迁移系统，只能放弃现有系统，重新开发——相当于企业前期的投入，全部白费；

依赖平台的组件和服务：系统的运行，依赖平台提供的预制组件、流程引擎、API服务，如果平台停止更新、停止服务，或者提高收费标准，企业的系统就会无法正常运行；而且，平台的组件和服务往往是固定的，无法根据企业的个性化需求进行定制化开发；

数据无法自由迁移：系统中的数据，只能存储在平台提供的数据库中，无法导出到企业自己的数据库中，也无法与企业现有的系统（比如ERP、CRM、OA）进行深度集成——相当于企业的数据被平台“绑架”，无法实现数据的统一管理和利用。

我见过很多中小企业，因为贪图AI低代码平台的“快速搭建”优势，盲目选择了某个平台，结果后期想要扩展功能、迁移系统，发现根本无法实现，只能被迫继续使用该平台，接受平台的高价收费和不合理条款；还有一些企业，因为平台停止服务，导致系统崩溃，业务无法正常开展，造成了巨大的经济损失。

这里需要特别提醒各位企业负责人和技术负责人：选择AI低代码平台时，一定要优先考虑“开放性”——比如，是否支持代码导出、是否支持与现有系统集成、是否支持数据自由迁移、是否支持个性化定制开发。不要被“快速搭建”“无需编码”的噱头迷惑，忽视了技术自主权的重要性——企业的业务在发展，系统需要不断迭代和扩展，如果被供应商锁定，只会限制企业的发展。

2.4 痛点4：“全民开发”是谎言，业务人员无法独立完成系统搭建

很多厂商宣传AI+低代码的核心卖点是“全民开发”——“不懂代码，也能搭系统”“业务人员自己就能搭建系统，无需依赖程序员”。但实际上，这只是一个谎言，真正的企业级系统搭建，离不开专业的技术人员，业务人员根本无法独立完成。

为什么这么说？原因有三个：

业务人员缺乏技术思维：业务人员熟悉业务逻辑，但缺乏编程思维、逻辑设计思维和数据安全思维。比如，搭建一个工单管理系统，业务人员知道需要“工单提交、审批、跟踪”等功能，但不知道如何设计数据模型（比如需要哪些表、表之间的关联关系是什么）、如何设计业务逻辑（比如审批流程的分支条件、异常处理逻辑）、如何保障数据安全（比如权限控制、数据加密）。这些都需要专业的技术人员来设计和实现，业务人员根本无法胜任。

复杂需求无法通过拖拽实现：企业级系统的核心，是复杂的业务逻辑和个性化的交互需求，这些需求根本无法通过低代码平台的拖拽组件实现，必须通过原生代码进行定制化开发。比如，工业管控系统中的实时数据采集、分析和预警逻辑，项目管理系统中的复杂进度计算和资源分配逻辑，这些都需要专业的开发者编写代码才能实现，业务人员根本无法完成。

系统的迭代和维护需要技术人员：一个系统搭建完成后，不是一劳永逸的，需要不断迭代优化（比如添加新功能、修复bug、优化性能），这些工作都需要专业的技术人员来完成。业务人员即使能搭建出简单的系统，也无法进行后续的迭代和维护——最终还是需要依赖程序员。

我曾经遇到过一个企业，老板被“全民开发”的噱头迷惑，要求业务人员自己用AI低代码平台搭建系统，结果业务人员折腾了一个月，只搭建出一个简单的表单页面，无法实现任何复杂的业务逻辑，最后还是请了我们团队，重新用原生开发+低代码辅助的方式，搭建了系统——不仅浪费了时间和精力，还多花了不少成本。

总结一下：“全民开发”只是厂商的营销谎言，AI+低代码的核心用户，还是专业的技术人员——它的作用，是帮技术人员减少重复工作，提升开发效率，而不是让业务人员替代技术人员。企业不要盲目追求“全民开发”，忽视了技术人员的核心价值。

三、实操干货：AI+低代码到底该怎么用？

吐槽了这么多痛点，并不是说AI+低代码没用——相反，只要用对了方法，AI+低代码确实能帮技术人提效、帮企业降本。作为一线从业者，我结合自己的实操经验，总结了一套AI+低代码的正确使用方法，适用于大部分企业和技术团队，尤其是中小团队（资源有限、需求迭代快），干货满满，建议收藏。

3.1 定位清晰：AI是“辅助工具”，开发者是“核心主导”

我们要明确一个核心定位：AI+低代码，是技术人的“辅助工具”，而不是“替代者”。开发者的核心竞争力，永远是“逻辑设计、问题解决、业务理解”，而AI的作用，是帮我们解决“重复编码、繁琐配置”等基础性工作，让我们能够聚焦更核心的技术研发。

具体来说，我们可以把开发工作分为两类：一类是“重复性工作”（比如表单搭建、简单的接口开发、基础的逻辑配置），这类工作可以交给AI+低代码平台来完成，提升效率；另一类是“核心工作”（比如复杂的业务逻辑设计、系统架构设计、数据安全管控、个性化开发、系统优化），这类工作必须由开发者自己完成，AI只能起到辅助作用（比如生成基础代码、提供优化建议）。

举个例子：搭建一个企业内部的请假审批系统，我们可以这样分工：

核心工作（开发者主导）：需求分析、数据模型设计（员工表、请假申请表、审批记录表）、权限架构设计（不同角色的操作权限）、复杂逻辑设计（比如请假天数限制、审批流程分支、逾期提醒逻辑）、系统集成设计（与企业现有OA系统、考勤系统集成）；

重复性工作（AI+低代码辅助）：表单搭建（拖拽表单组件，配置字段属性）、简单接口开发（AI自动生成基础的CRUD接口）、基础页面布局（AI推荐页面布局方案，拖拽组件快速实现）、简单的逻辑配置（AI推荐审批流程节点，快速配置）。

这样分工，既能利用AI+低代码的优势，节省开发时间，又能保证系统的质量和可维护性，避免埋下技术债。

3.2 平台选型：拒绝“噱头”，聚焦“实用性”和“开放性”

选择一个合适的AI低代码平台，是用好AI+低代码的前提。很多技术人之所以踩坑，就是因为盲目追求“AI功能强大”，被厂商的营销噱头迷惑，忽视了平台的实用性和开放性。结合我的实操经验，平台选型可以重点关注以下4个维度，避开所有坑：

开放性（核心中的核心）：优先选择支持代码导出、支持与现有系统集成、支持数据自由迁移、支持个性化定制开发的平台。比如，是否支持导出Java、Vue等原生代码，是否支持对接第三方API、数据库，是否支持数据导出为Excel、CSV格式，是否支持自定义组件和自定义逻辑开发。开放性越好，企业的技术自主权就越有保障，后期的迭代和扩展就越方便。

AI实用性（拒绝伪智能）：不要被“一句话生成系统”“无需编码”的噱头迷惑，重点关注AI功能的实用性。比如，AI能否准确理解复杂的业务需求，能否生成高质量的代码（结构清晰、冗余少、注释完整），能否提供有效的调试和优化建议，能否适配不同的开发场景。建议选型前，先进行实测——输入复杂的需求，看看AI生成的系统和代码是否符合要求，是否需要大量的二次修改。

可维护性：重点关注平台生成代码的可维护性。比如，生成的代码是否符合行业规范，是否有清晰的注释和命名规范，是否支持代码重构和二次开发，平台是否提供完善的维护工具（比如日志分析、bug排查、性能监控）。可维护性越好，后期的系统迭代和维护成本就越低。

性价比：不要盲目追求“高端平台”，结合企业的实际需求和预算，选择性价比高的平台。对于中小团队来说，不需要选择功能过于复杂的平台，重点关注核心功能（可视化拖拽、AI辅助代码生成、基础的逻辑编排、系统集成），够用就好。同时，要关注平台的收费模式，避免后期出现高价收费、强制升级等问题。

这里可以给大家一个参考：我目前所在的团队，使用的是一款国产AI低代码平台（并非行业头部厂商，但实用性很强），该平台支持代码导出、支持与现有系统集成，AI生成的代码质量相对较高，而且支持个性化定制开发，性价比也很高。我们用它来搭建企业内部的业务系统（比如工单管理、项目管理、数据统计系统），结合原生开发进行优化，开发效率提升了40%左右，而且系统的可维护性也很好——这就是“用对平台”的效果。

3.3 实操技巧：AI+低代码的正确使用流程

结合我多年的实操经验，总结了一套AI+低代码的正确使用流程，分为5个步骤，适用于大部分企业级业务系统的搭建，附具体案例，方便大家参考和落地。

步骤1：需求分析与拆解

核心：明确系统的核心需求、业务逻辑、使用场景、角色权限，将复杂需求拆解为简单的模块，为后续的开发做好准备。AI可以辅助我们进行需求拆解——比如，输入完整的业务需求，AI会自动将需求拆解为不同的模块（比如表单模块、流程模块、报表模块），并推荐每个模块的核心功能。

案例：需求是“搭建一个企业内部的工单管理系统，用于处理企业内部的各类工单（比如设备维修工单、行政申请工单、技术支持工单），包含工单提交、工单分配、进度跟踪、成果归档、权限管理、统计报表、逾期提醒等功能；角色分为管理员、工单提交人、工单处理人、审核人，不同角色有不同的操作权限；工单处理完成后，需要自动生成归档记录，并同步到企业的OA系统。”

需求拆解（AI辅助，开发者优化）：

基础模块：用户管理、角色管理、权限管理（管理员创建角色、分配权限）；

工单核心模块：工单提交（不同类型的工单，表单字段不同）、工单分配（管理员或负责人分配工单给处理人）、进度跟踪（处理人更新工单进度，提交人实时查看）、成果归档（处理人提交归档材料，管理员审核）；

辅助模块：逾期提醒（工单逾期前自动提醒处理人，逾期后提醒管理员）、统计报表（按工单类型、处理状态、处理人统计工单数据）、系统集成（与企业OA系统集成，同步归档记录）；

数据模型：用户表、角色表、权限表、工单子类表、工单分配表、进度记录表、归档记录表、报表数据表。

步骤2：数据模型设计

核心：设计系统的数据模型，明确表结构、表之间的关联关系、字段类型、约束条件等。AI可以辅助我们生成基础的数据模型——比如，输入模块名称和核心字段，AI会自动生成对应的表结构，并推荐字段类型和约束条件，开发者再根据业务需求进行优化和调整。

案例：针对工单管理系统的“工单表”，AI自动生成了基础的表结构（工单ID、工单类型、提交人ID、提交时间、工单标题、工单内容、处理人ID、分配时间、处理状态、逾期时间），开发者根据业务需求，进行了优化：添加了“优先级”（高、中、低）字段，添加了“处理截止时间”字段，调整了“处理状态”的枚举值（待分配、待处理、处理中、已完成、已归档、已驳回），并添加了表之间的关联关系（工单表与用户表关联、工单表与进度记录表关联）。

步骤3：基础模块搭

核心：利用AI+低代码平台，搭建基础模块（表单、列表、简单的逻辑配置），AI自动生成基础的代码和页面，开发者进行审核和简单的优化。这一步的核心是“提效”，减少重复性工作。

案例：搭建工单提交表单，开发者输入需求“搭建设备维修工单提交表单，包含工单标题、工单内容、设备名称、设备型号、故障描述、提交人、联系方式、优先级、处理截止时间等字段，其中工单标题、设备名称、故障描述为必填字段，优先级默认是中，处理截止时间默认是提交后3个工作日”，AI自动生成了表单页面，并配置了基础的校验规则（必填字段校验、时间格式校验），开发者审核后，对表单的布局进行了微调，优化了校验规则（比如添加了“设备型号必须是字母+数字组合”的校验），并添加了简单的提交逻辑（提交后，自动生成工单ID，并发送通知给管理员）。

步骤4：核心逻辑开发与优化

核心：针对复杂的业务逻辑、个性化的交互需求、系统集成等核心工作，由开发者主导，利用原生代码进行开发，AI辅助生成基础代码、提供优化建议。这一步是保证系统质量和可维护性的核心。

案例：工单管理系统的“逾期提醒逻辑”和“OA系统集成”，属于核心逻辑，无法通过低代码拖拽实现，由开发者主导开发：

逾期提醒逻辑：开发者编写Java代码，实现“每天凌晨0点，查询所有待处理、处理中的工单，判断是否即将逾期（距离截止时间不足24小时）或已经逾期，对于即将逾期的工单，发送短信和系统通知给处理人；对于已经逾期的工单，发送短信和系统通知给处理人和管理员”的逻辑。AI辅助生成了基础的查询代码和通知代码，开发者进行了优化（比如添加了异常处理、优化了查询效率、适配了不同的通知渠道）；

OA系统集成：开发者编写接口调用代码，实现“工单归档后，自动将归档记录同步到企业OA系统”的逻辑。AI辅助生成了基础的HTTP请求代码，开发者进行了优化（比如添加了接口签名、异常重试、数据格式转换），并与OA系统的开发团队对接，完成了接口联调。

步骤5：系统调试、测试与迭代

核心：系统搭建完成后，开发者进行全面的调试和测试，修复bug、优化性能，AI辅助进行日志分析、bug排查，提供优化建议。系统上线后，根据业务需求的变化，进行迭代优化。

案例：工单管理系统搭建完成后，开发者进行了全面的测试（功能测试、性能测试、兼容性测试、安全测试），AI辅助分析系统日志，排查出了3个隐藏的bug（比如，优先级为“高”的工单，逾期提醒没有优先发送；OA系统同步归档记录时，数据格式错误；多用户同时提交工单时，出现数据重复），开发者根据AI提供的建议，修复了bug，并优化了系统性能（比如添加了数据库索引，优化了接口响应速度）。系统上线后，根据业务反馈，迭代添加了“工单评论功能”“处理人变更功能”，AI辅助生成了基础的代码，开发者进行了优化和集成。

通过这套流程，我们用AI+低代码+原生开发的方式，仅用了5天时间，就完成了工单管理系统的搭建和上线，比纯原生开发节省了3天时间，而且系统的质量和可维护性都很好——这就是AI+低代码的正确打开方式。

四、未来展望：AI+低代码的发展趋势，技术人该如何应对？

吐槽归吐槽，干货归干货，我们不得不承认：AI+低代码是未来企业级开发的重要趋势，它不会消失，只会不断迭代和完善。随着AI技术的不断成熟，AI+低代码平台的智能化水平会越来越高，会真正实现“智能赋能”，而不是“伪智能”。作为技术人，我们不必恐慌被替代，但必须主动拥抱趋势，提升自己的核心竞争力，才能在行业中立足。

4.1 AI+低代码的三大发展趋势

结合行业发展现状和技术趋势，我预测，未来3-5年，AI+低代码将呈现三大发展趋势，值得各位技术人关注：

趋势1：“真智能”取代“伪智能”，AI真正实现高效赋能。随着大模型技术的不断成熟，以及厂商对业务场景数据的不断积累，AI对低代码的赋能将从“关键词匹配”升级为“意图理解”，能够准确理解复杂的业务需求，生成高质量、可维护的代码，能够自动排查和修复大部分bug，能够根据业务场景的变化，自动优化系统性能——真正实现“提效降本”，而不是“噱头营销”。

趋势2：开放性成为核心竞争力，供应商锁定问题将逐步解决。随着企业对技术自主权的重视，未来的AI低代码平台，将越来越注重开放性——支持代码导出、支持与现有系统深度集成、支持数据自由迁移、支持个性化定制开发，将成为平台的核心竞争力。那些“闭环生态”“供应商锁定”严重的平台，将逐步被市场淘汰。

趋势3：“AI+低代码+原生开发”融合成为主流开发范式。未来，纯原生开发和纯低代码开发，都将逐渐被淘汰，“AI+低代码+原生开发”的融合开发模式，将成为主流——AI负责重复性工作，低代码负责基础模块搭建，原生开发负责核心逻辑和个性化开发，三者结合，既能提升开发效率，又能保证系统质量和可维护性，满足企业的多样化需求。

4.2 技术人该如何应对？

面对AI+低代码的发展趋势，技术人不必恐慌，也不必盲目跟风，重点是提升自己的核心竞争力，学会用AI+低代码作为工具，实现自我升级。结合我的经验，给各位技术人3条核心建议：

建议1：夯实核心技术能力，守住自己的“立身之本”。AI可以替代重复性的编码工作，但无法替代开发者的逻辑设计、问题解决、业务理解能力。作为技术人，我们要夯实自己的核心技术能力——比如，熟练掌握原生开发语言（Java、Vue、Python等）、深入理解系统架构设计、熟悉数据库优化、掌握数据安全管控技术、提升业务理解能力。这些核心能力，是AI无法替代的，也是我们在行业中立足的根本。

建议2：主动学习和使用AI+低代码工具，提升自己的效率。不要拒绝新工具、新技术，主动学习和使用AI+低代码平台，熟悉AI辅助开发的流程和技巧，用工具减少重复性工作，提升自己的开发效率。比如，用AI生成基础代码、用低代码搭建基础模块，把节省下来的时间，用于核心技术研发和业务理解——让工具成为自己的“助力”，而不是“对手”。

建议3：培养“技术+业务”的复合能力，成为不可替代的人才。未来的技术人，不再是“单纯的编码工匠”，而是“技术+业务”的复合型人才。我们要深入了解企业的业务逻辑、行业痛点，能够结合技术和业务，为企业提供解决方案——比如，用AI+低代码搭建符合企业业务需求的系统，优化业务流程，提升企业的运营效率。这种“技术+业务”的复合能力，是AI无法替代的，也是未来企业最需要的能力。