用 AI 一句話生成應用：理想豐滿，現實依然骨感

這件事重度依賴基底模型的智商

文 / 書航 2025.11.29

2025 年，AI 領域發(fā)生了很多標志性事件，它們共同指向了一個特性：一句話生成。

• 文字方面，年初 DeepSeek 讓我們見識了什么是普惠級的“One-Shot”（少樣本甚至零樣本）文字生成，ChatGPT 領銜的 Canvas 模式可以指哪打哪做局部文字編輯；

• 圖像方面，Nano Banana 和 SeeDream 等模型讓少提示詞出圖，以及動嘴 P 圖成為標配，而且量大管飽，四舍五入都是免費；

• 視頻方面，Sora 2 讓一句話生成的視頻具備了起承轉合的劇情；

• 音頻方面，Suno 4 更是進化到了可以精準修改音軌的專業(yè)級工具。

行業(yè)對于 AI 編寫 Web 前端和后端需求比較多，但直到 Gemini 3 ，“一句話生成（基本能跑的） Web App”這個時代終于普惠地來到了所有人的面前。

這里我說個暴論：需要編程能力的，有錢用 Claude，沒錢用 Gemini 就行了。白嫖或者拼車 Google One 的路徑滿坑滿谷，而大部分你對 Gemini 的需求，特別是“一句話”類的需求，都可以在聊天框而不是 API 就能解決。

提示詞工程正在消亡，自然語言統(tǒng)治一切。當模型能力強到一定程度，那些曾經必須特別注重的提示詞技巧、復雜的工程外殼，都可以不用管了。正如 Manus 所言：“Less structure, more intelligence”。

為什么強調“一句話”

永遠不要小看“一句話”帶來的心理暗示。

正如，之前網上給出的案例基本是調用模型原本的世界知識，以 one-shot 生成信息圖，如“生成圖片說明咖啡機的工作原理”。

看到很多“只需一句話”就能搞定的案例被瘋傳，它降低的不是技術門檻，而是心理門檻。在很多垂直行業(yè)，缺乏 AI 體驗的專家們往往掌握著極深的專精知識。過去他們被代碼攔在門外，即使實際上真的很簡單，要想突破自己也不容易。

現在“只需一句話”給了他們向前一步的勇氣。他們使用 AI 時，用法可能和主流不盡相同，自己摸索才能有自己專屬的用法，哪怕別人培訓也達不到這個效果。而他們所需要的往往只是一種勇氣。

這件事重度依賴基底模型的智商

一句話手搓應用這一點，給我本人帶來的就是一種高中數學考 30 分的文科生也可以編程的勇氣。

在 Gemini 3 之前，Claude 的一些模型號稱編程能力很強，但我一直用不了直連 Claude Code，通過 Manus 使用。。

當時我最直觀的感受是：多次修改訴求極度耗費 Token，而且模型只要降智就不能用，所以就得忍受高級推理模型一點點耗著。

Gemini 3 的一些 WebApp 單頁案例我已經看到，確實讓人眼前一亮，目測其可用性比 Claude 持平或者更強，這讓我更有信心讓出品更可控，即使我還沒有專門測試 Gemini 3 的用例。我相信當初我讓 Manus 做的事情，它也可以做。

但是我真去體驗了螞蟻的新產品“靈光”，因為它們在辦一句話生成 AI 應用的大賽。靈光將這種 WebApp 稱為“閃應用”。

螞蟻的前端和工程能力毋庸置疑，我看到推理過程被優(yōu)雅地包裹在一個框里面，思維鏈既不冗長又可以提示關鍵進度。遺憾的是，決定成品質量的似乎依然是模型本身的智商。

我嘗試制作的閃應用是一個“可以生成閃應用提示詞的閃應用”，也就是“元應用”（meta-app）。我希望用一個游戲化的方式將它包裹起來，一開始規(guī)劃的是賭場搖骰子，生成一張閃卡，上面寫著提示詞，點一下一鍵復制可以貼到靈光里面生成新的閃應用。

為了確保穩(wěn)妥，我讓文本能力本身就很強的 Gemini 3 讀取我的訴求并優(yōu)化了提示詞，對方方面面都做了規(guī)定。

初始版本，點擊骰子本身無反應，下面六個按鈕才有反應。

彈窗第一次點擊不會出現，奇葩的是需要點擊一下“問號”彈出操作說明，關閉后等待一秒鐘才出現原本要有的彈窗。

另外，這個版本的創(chuàng)意名稱都跟我框定的按鈕標簽一樣，比如點“養(yǎng)生局”就出“養(yǎng)生輪盤”，這并不是我想要的結果。

第一次測試確實大差不差的出了個樣子，然而致命的是修改環(huán)節(jié)。我發(fā)現只要對話超過 3 輪，模型就開始“老年癡呆”丟失上下文，忘記我最初制作這個“閃應用”的核心初衷。比如，我一開始讓它解決生成的骰子和籌碼不太擬真的問題，最后它給改成了一個純粹猜點數的游戲。

為了解決這個問題，我嘗試一次性把所有需求寫進提示詞，結果又因為信息過載導致生成失敗，最終輸出的結果也體現了模型不太聽得懂人話。我甚至忘記之后要寫稿了，在憤怒之下刪除了之前的聊天記錄

因為牌桌可能太復雜了，我又改讓它做 Gemini 3 順手拈來的咕咕機，結果也一樣磕磕絆絆。

這個聊天記錄保留下來了，大家可以鑒賞：

下面開始崩了：

我返回上一次的指令直接修改，結果完全崩壞了：

最后我讓它只實現核心功能——優(yōu)化提示詞，并且改為輸入框輸入訴求來優(yōu)化提示詞，總算達到了目的，但是這東西也過于簡單了。

實際上我們在“閃應用”大賽里面看到的也是如此，卡路里計算器，飛機大戰(zhàn)這些，都是已經非常成熟，但是未免是“為了做（參賽）而做”的東西，受能力所限，距離實用會有點遠。

螞蟻做的前端是比較到位的，遺憾的是模型能力不足。還是回到了“Less structure, more intelligence”。

說了這么多，如果讓 Gemini 3 自己做自己寫的提示詞，最后會做成什么樣子呢？

如下：

截圖過程中發(fā)現一些Bug，但根據它的表現，完全能修。

稍后我將會把它部署在我的個人網站，方便上不去 Gemini 的同學體驗。（可等待評論區(qū)置頂評論或在官網 https://lishuhang.me 查看本文）

應用商店的“Youtube 時刻”？

盡管技術還有瑕疵，但這并不妨礙資本講故事。一句話驅動 AI 生成應用的 C 端領域早已是一片紅海。

第一類，像 Manus、MiniMax、字節(jié)的扣子空間、Replit這些，它們不僅生成代碼，還可以托管生成的網頁應用，并且執(zhí)行一些簡單的非靜態(tài)功能。

第二類，Claude Artifacts 或者 ChatGPT Canvas，這是純聊天機器人“順手一做”，增加一個功能也不費事。最近阿里的千問 App 也在大力宣傳“一句話生成應用”。而同室操戈的螞蟻靈光則推出了“閃應用”。這幾家都在辦大賽，跟當初火爆一時的 AI 生圖大賽一樣，只能用自家的模型和產品，開發(fā)者目的是收集樣本，并且探索模型的能力邊界和局限。

第三類，是 Wabi、Pico、Websim 以及百度的“秒噠”等，是專門錨定 C 端的、專業(yè)性進一步降低的類型。比如 Wabi，作為陪伴應用 Replika 聯合創(chuàng)始人的新項目，目標是做“App 界的 YouTube”。Websim 則把網頁生成變得游戲化。這些平臺有的像 Manus 一樣允許隨意切換第三方模型，有的則鎖死自家模型。

在我看來，無論平臺怎么花哨，基底模型的能力是決定性因素。如果模型聽不懂人話，所謂的“無代碼平臺”不過是堆砌了一堆漂亮的垃圾而已。

做給自己用，而不是賣出去

AI 一句話手搓應用，不太應該考慮上架賺錢，但是它對個人的生產力提升是實打實的。

以前我想做一個真·應用，甚至哪怕是一年前就基本已經沒難度的 Chrome 瀏覽器擴展，往往卡在“發(fā)布”環(huán)節(jié)：Edge 的應用商店我都搞不定。APK 需要簽名，iOS 更是要交保護費上架，歐盟以外沒法側載。但如果做的人和用的人都明確這是 WebApp，那就簡單多了，只要是個瀏覽器就能跑，GitHub Pages、Vercel、Cloudflare 這些“賽博菩薩”提供了白嫖的托管服務。

下面這句話是我在制作 WebApp 時候唯一需要吟唱的固定咒語：

您需要假設WebApp環(huán)境是可以在GitHub Pages（全靜態(tài)）或者聯網的本機瀏覽器（注意跨域問題）都可以使用現代瀏覽器正常打開運行的，同時也支持手機和平板訪問。

這句話也說明了一切。對 AI 浪潮越熟悉的人，就越是會增加瀏覽器的使用率，減少在原生 App 里的停留時間。

但是對于小白用戶來說，他們好像跟瀏覽器有仇一樣，連解壓文件都不會，而且因為 XX 網盤解壓要錢，還要咒罵給資源的人……這種事情都做得出來，你怎么指望他們用除了系統(tǒng)自帶應用商店和小程序之外的其它任何東西？

這又跟上面說的對上了——只要門檻降低到一個閾值以下（比如提示詞從無數次微調，到一段話，最后縮減到一句話），這個功能就會一下子涌進來很多人用。

至于所謂“AI 應用商店”或者“應用界的 YouTube”之類，我認為這里面有些門道，最終會影響整體生態(tài)的付費意愿。

首先我用 AI 手搓應用的本來目的，很多是為了替代在成熟應用商店里，在 AI 出現之前已經用人工做出來的高端收費應用，比如用 AI 做一個剪映這種需求。

如果我能用 AI 做得比較好，我的第一個念頭不是“這能賣多少錢”，而是——既然我能做，別人問一下模型是不是也能復刻一個？護城河在哪里？

反過來，哪怕我知道你這個 App 是上架前微調了好幾天的，但我自己做也就是重新微調一次的事。相比于花幾塊錢買你的現成產品，我寧愿花點 Token、花點時間自己“抽卡”。因為在心理上，我覺得這類簡單的工具“不值錢”。

當然，從 ComfyUI 到 n8n 再到扣子空間，總有人能把工作流封裝得很好，把“展示頁”變成“新的應用商店”，確實有人用工作流賺到了錢。只是我評估后覺得我自己做不了這個生意。這本質是賣“信息差”和服務，而不是賣什么真正的稀缺性，是閑魚代下單這種事情的進階版本而已。

所以，“一句話做應用”的終局，大概率是“自給自足”，而不是一個新的 App Store 淘金熱。

最后說一句，對你自己來說，有時候還是需要一個“應用”層面的東西，將一個工作流固定下來的。盡管理論上講，以后你還可以快進到用提示詞直接指揮模型干，但固定為“應用”可以少燒 Token，在保護環(huán)境的同時，也可以確保結果是穩(wěn)定可預期的。

當你需要一把錘子時，你不再需要去五金店買，而是對著空氣喊一聲：“給我來把錘子”，它就出現在了你手里。你也可以選擇對著空氣喊一聲：“給我把眼前這些釘子砸進去！”，它不是不能干。

但有時候我就是喜歡錘子，不行嗎？