摘要：“我想在下周例会上给领导直接演示一个能跑起来的库存系统，可后端只有我一个人，还要写 PPT，怎么办？”上周，南京一家快消品公司的产品经理阿斌把这句话丢进 Lynx 对话框，十分钟不到，系统就生成了一份带登录、入库、出库、库存预警的完整 Web 应用。阿斌把域名

“我想在下周例会上给领导直接演示一个能跑起来的库存系统，可后端只有我一个人，还要写 PPT，怎么办？”上周，南京一家快消品公司的产品经理阿斌把这句话丢进 Lynx 对话框，十分钟不到，系统就生成了一份带登录、入库、出库、库存预警的完整 Web 应用。阿斌把域名发到群里，业务同事当场用手机扫码就能下单测试——这并非科幻，而是低代码平台叠加 AI 后的日常。

Gartner 在最新报告里给出两个关键数字：到 2025 年，70% 的新企业应用将出自低代码/无代码平台；而在这些平台里，生成式 AI 把“写代码”进一步降维成“说话”。换句话说，只要你能把需求讲清楚，平台就能帮你把应用“说”出来。我们挑了三款主流产品——微软 Power Platform、JeecgBoot+DeepSeek、以及云集旗下的 Lynx——在同一需求上做实测，看看业务团队到底能不能真的甩开 IT 自己干。

实测需求很简单：做一个“市场活动预算审批流”，包含表单填写、部门经理审批、财务复核、预算池扣减、邮件通知五个环节。我们找来四位完全不懂 Java 的业务同事，让他们用自然语言描述需求，限时 30 分钟完成可点击 Demo。

结果让人意外。微软 Power Platform 借助 GPT-4 在 12 分钟生成了数据表和流程，但把审批条件写死，需要手动改公式；JeecgBoot+DeepSeek 花了 18 分钟搭好数据库和接口，却在前端样式上卡了壳；而 Lynx 只用了 9 分钟就给出了可运行的网页，连邮件模板都一并配好，用户只需要把公司 Logo 拖进去即可上线。从点击“生成”到手机扫码体验，全程不超过一杯咖啡的时间。Gartner 说的“公民开发者”不再是口号，而是正在会议室里用 AI 低代码抢活的业务同事。

为什么 AI 能让门槛瞬间消失？核心在于三重压缩。第一重压缩需求表达：过去要用 PRD、流程图、ER 图，现在一句“像淘宝退货流程那样”就能被模型读懂；第二重压缩技术细节：平台内嵌的代码大模型会自动挑 Spring 还是 Node，开发者无需关心；第三重压缩调试时间：AI 直接给出沙盒地址，报错信息也翻译成白话，省去了“看日志、搜 StackOverflow”的经典循环。

当然，企业级场景不会永远这么简单。我们随后把测试搬到更复杂的 ERP 对接环境，发现当字段超过 300 个、权限矩阵嵌套五层时，AI 生成的应用仍需人工修修补补。Gartner 提醒的“治理缺口”开始显现：没有 IT 把关，业务同事很容易把敏感字段暴露到前端，或者把循环审批配成死循环。因此，多数公司采取“双人制”——业务用 AI 搭原型，IT 用 15 分钟做安全与性能扫描，双方再一起上线。实测下来，这种模式让需求响应时间从三周缩短到三天，IT 同事也从“写代码”升级为“定规则”，双方都松了口气。

总的来看，低代码平台叠加 AI 并没有让程序员失业，而是把“开发”拆成两层：业务负责想法，AI 负责实现，IT 负责兜底。在阿斌的故事里，他最终把 Lynx 生成的应用丢给后端同事，只补了两行权限校验就上线，周会上演示一次通过。会后，老板拍了拍他肩膀：“下次新品促销系统，也交给你了。” AI 让应用开发像做 PPT 一样简单，但决定系统成败的，仍然是人对业务的理解——这一点，机器暂时还学不会。

来源：云集AI