Claude 吞噬整個AI編程棧？“Vibe Coding 公司的最大錯覺是以為自己有護城河”

　　作者｜冬梅

　　Anthropic 被爆正開發與

　　Lovable 相似的功能

　　近日，x 上 ID 名為 @marmaduke091 的網友爆料，繼 Claude Code 源代碼泄漏后，Anthropic 又發生了一次泄露——他們創建了一個類似 Lovable 的功能，讓用戶可以輕松構建全棧應用。他們正在追趕一切。

　　隨后，名為 @k1rallik 的網友甚至，扒出了此次泄漏的細節。他寫道：“Anthropic 又泄露了一條消息，他們正在構建一個全棧式 Vibe 編碼平臺，與 Lovable、Bolt 和 v0 直接競爭�！�

　　以下是泄露的內容：

　　“讓我們交付一些很棒的東西”——通過文本輸入構建應用

　　內置瀏覽器中的實時預覽

　　一鍵發布部署

　　方案：深色模式、登錄、安全掃描、數據庫設置

　　項目設置：數據庫、存儲、認證、用戶、日志

　　這不僅僅是一個代碼生成器，這是一個完整的底層架構。托管、數據庫、身份驗證、分析，一切都在 Claude 里。

　　有網友猜測，Anthropic 即將推出新功能。

　　目前尚無法確認 x 上這些網友爆料的關于 Anthropic 新功能的信息是否準確，但 Anthropic 過去一年也的確一直在把 Claude 從“聊天模型”往“可創建、托管、分享應用的平臺”方向推進。

　　Anthropic 加緊補齊整個 AI 開發棧

　　一個極具說服力的證據來自 2026 年 3 月 31 日的 Claude Code 源碼泄露事件。由于 npm 包中誤包含 source map 文件，Anthropic 的 Claude Code CLI 被完整暴露，涉及約 1900 個 TypeScript 文件、超過 51 萬行代碼，幾乎等同于把整個“AI 編程代理系統”的實現細節公開 。

　　更關鍵的是，這次泄露并不僅僅暴露了一個“代碼生成工具”，而是展示了一整套圍繞 AI agent 的工程體系：包括文件編輯、命令執行、Git 操作、任務編排等完整開發流程能力 。這意味著，Anthropic 實際上已經在構建一個可以直接參與軟件開發全流程的“執行層”，而不僅是提供模型推理能力。

　　根據 InfoQ 全球站的一篇報道，泄漏的源代碼中隱藏著許多未發布的功能，這些功能被隱藏在功能標志之后。KAIROS 描述了一種自主守護進程模式，一種常駐后臺的 Agent，在該模式下，Claude Code 作為后臺 Agent 運行，在用戶空閑時執行內存整合。ULTRAPLAN 似乎旨在將復雜的規劃任務卸載到云基礎設施。

　　這些設計指向一個更激進的方向：AI 不只是響應請求，而是具備持續運行、長期任務管理和上下文記憶能力 。媒體報道同樣提到，代碼中還暴露出“always-on agent”和復雜的記憶系統，這類能力本質上已經接近一個“長期運行的開發助手”，而不是一次性交互的工具 。這類架構正是構建應用（而非僅生成代碼）的核心基礎設施。

　　如果把時間線再往前拉，可以看到 Anthropic 正在系統性補齊整個 AI 開發棧。

　　2025 年以來，其產品從 Claude 模型本身，逐步擴展到 Claude Code（CLI 編程代理）、Claude Cowork（面向非開發者的 GUI 工具），以及“computer use”（直接操作計算機）能力，形成從接口層到執行層的閉環。

　　尤其是兩周前發布的“computer use”研究預覽，標志著模型開始具備操作操作系統和真實軟件環境的能力，這直接打破了傳統 SaaS 應用的邊界，使 AI 可以繞過 API，直接在用戶環境中完成任務。

　　這種能力組合，本質上是在重建一個“AI 原生的軟件執行環境”，而不是增強現有軟件。

　　值得注意的是，Anthropic 還在嘗試解決 AI 應用開發中最核心的工程問題：長時間、多步驟任務的一致性與可靠性。

　　3 月 24 日，Anthropic 宣布推出多智能體框架，就是一個典型例子——通過將任務拆分為規劃、生成、評估等多個 Agent，并在長達數小時的會話中保持一致性，從而支持完整應用的構建過程。這種架構已經明顯超越“代碼補全”或“腳本生成”，而是向“自動完成一個完整軟件項目”的方向演進。

　　綜合這些信號可以發現，Anthropic 的戰略并不是停留在“更強模型”，而是在向上吞噬整個開發工具鏈：從模型（Claude）→ Agent（Claude Code）→ 協作界面（Cowork）→ 執行環境（computer use）→ 多 agent 編排（multi-agent framework）。

　　Claude Code 泄露所展示的內部結構，透露出一個訊號：它已經具備了構建、運行、調試乃至維護應用的基礎能力。

　　這也解釋了為什么外界開始討論：Anthropic 是否正在從一個模型公司，轉向一個“AI 應用平臺公司”，甚至對 Lovable、Base44 這類上層應用構建工具形成潛在替代。

　　AI 編程進入“大收割時代”：

　　Vibe Coding 的護城河是啥？

　　Claude 泄漏的新功能在 x 上引發了激烈討論。有一條高贊評論是這樣說的——一鍵發布功能徹底改變了一切。該網友寫道：

“目前，大多數基于 Vibe 的編碼工具在‘我做出了很酷的東西’和‘人們真正能用它’之間仍然存在著巨大的鴻溝。如果 Anthropic 能夠將部署、身份驗證和數據庫集成到一個流程中，那么 Lovable 和 Bolt 就真的面臨嚴峻的挑戰了。”

　　也有網友表示自己之前用過 Lovable，后來換成了 Claude Code，結果發現實際上用 Claude Code 開發比用 Lovable 更便宜。

　　有用戶表示，Lovable 這類應用做原型很棒，但未來 Claude Code 和 Codex 也終將會提供類似的功能，一切只是時間問題。

　　還有用戶感慨，Lovable 這類應用技術本身就沒什么壁壘。他寫道：

“幾個月前我從 Lovable 切換到了 Claude Code，現在根本沒有理由再選擇 Lovable�！�

　　還有用戶認為，不止是 Anthropic，其他模型巨頭們也在向全棧構建工具轉型，這意味著這個領域正在融合，大家都在追求大一統的終極目標。

　　在 Hacker News 上，曾經也有個有意思的討論，有人提問現在前沿的 AI 創業公司最大的錯覺是什么？有人回答，是這些公司以為自己真的有護城河。

　　長期以來，像 Lovable、Base44 以及 Bolt 這樣的平臺，憑借著對模型能力的底層封裝，通過極致的 UI/UX 優化和工作流整合，成為了用戶通往 AI 原生應用的“最后一公里”。

　　它們在技術爆發的很早期抓住了模型廠商“只管大腦，不顧手腳”的窗口期，迅速通過“模型 + 編輯器 + 部署”的封裝邏輯贏得了聲勢。

　　然而，隨著 Anthropic 以及 OpenAI、谷歌等模型巨頭們開始親自下場重構“AI 交互層”，這一邏輯正在崩塌。

　　2025 年 11 月 18 日，谷歌發布了 Gemini 3，并稱其為“智能新時代的開啟”。Gemini 3 為 Antigravity 提供支持，Antigravity 是一款全新的集成開發環境（IDE），允許自主代理處理復雜的編碼任務。

　　OpenAI 和 Anthropic、亞馬遜等巨頭當然也沒閑著。原本作為垂直應用存在的 Claude Code 和 OpenAI Codex，現在只需一鍵即可集成進 VS Code 或 Cursor；亞馬遜推出了 AI 增強型 IDE Kiro；老牌云端協作平臺 Replit 也不甘示弱，全面轉向 AI Agent 模式。甚至在收購市場上，Vibe Coding 工具 Base44 被 Wix 以 8000 萬美元現金及后續對賭協議收至麾下。

　　在這一片繁榮背后，隱藏著一個殘酷的事實：AI 編程進入“大收割時代”，模型廠商吞噬所有工具趨勢逐漸顯現。

　　如今所有的 AI 編碼工具，本質上都是對GPT 5.1、Claude 4.5或Gemini 3 Pro等基礎模型的高級封裝。

　　開發者們正集體撞向一面墻：90% 的傳統編程技能正在被商品化，變得廉價且觸手可得，而剩下的 10% ——即如何有效協調 AI 進行復雜架構設計的能力—— 價值雖然翻了 1000 倍，但這 10% 并不取決于你使用的是哪一個 UI 包裝器。

　　這就引出了一個令 Lovable 等明星初創公司尷尬的問題：你的真正護城河究竟是什么？

　　一篇發布在 Linkedin 平臺的名為 《60 億美元的 Lovable：護城河在哪里？》 的文章和 YouTube 上的名為 《Stop Vibe Coding. Start Getting Customers》 的視頻中分析了撐起 Lovable 60 億美元估值背后的邏輯。

　　結合文章和視頻中的觀點，如果把 Lovable 放在整個 AI 軟件棧的演進中去看，它所謂的“護城河”并不來自底層技術，而是來自對用戶結構、內容生態和使用路徑的重新定義。

　　換句話說，它不是在和模型公司競爭“能力上限”，而是在爭奪“誰來承接被模型釋放出來的用戶需求”。問題因此變成：在一個模型能力快速商品化的時代，Lovable 是否能在模型之上，構建出足以支撐其高估值的結構性優勢。

　　首先，Lovable 最有可能成立的一道護城河，是對目標市場的刻意錯位——即“代碼版 Canva”的路徑。

　　它并不試圖服務專業開發者，而是面向一批幾乎不會進入傳統開發環境的人群：創業者、設計師、產品經理、中小企業運營者。這些用戶既有強烈的軟件需求，又缺乏編程能力，他們也不會使用 Visual Studio Code 這類工具，更不會融入以工程師為中心的開發范式。

　　在這個意義上，Lovable 的真正競爭對手并不是開發工具，而是“不會寫代碼但想做軟件”的現實約束。如果它能夠像 Canva 在設計領域所做的那樣，把復雜能力封裝成直觀操作，并圍繞非技術用戶建立品牌與社區認同，那么它確實有機會在一個被長期忽視的市場中建立穩固地位。這個市場的規模甚至可能超過專業開發者市場，因為它本質上是在把“軟件生產能力”向更廣泛的人群下沉。

　　其次，Lovable 試圖構建的第二層護城河，是基于用戶生成內容（UGC）的模板與應用生態，更直白點說，是 Lovable 超強的分銷渠道。

　　像 Lovable 這樣的平臺每天都會發布 20 萬個新項目，如果平臺每天生成海量應用，并能夠將這些應用沉淀為可復用的模板庫，再進一步發展為一個可搜索、可交易、可組合的市場，那么其價值就會從“生成工具”躍遷為“應用分發與復用網絡”。這一模式更接近 Envato 或 ThemeForest：真正的壁壘不在于技術，而在于內容供給與需求之間的網絡效應。一旦開發者或創作者開始圍繞平臺生產模板，用戶則通過消費這些模板完成應用構建，平臺就能形成自我強化的正反饋循環。

　　然而，這條路徑的前提極為苛刻——必須解決內容質量、版權歸屬、模板維護以及激勵機制等問題，否則所謂的“生態”很容易退化為大量低質量、無人維護的項目堆積，從而反噬用戶體驗。

　　第三條可能的護城河來自企業側的工作流嵌入。Lovable 已經開始進入企業客戶場景，如果它能夠深入嵌入企業的開發與運營流程，例如參與內部工具開發、自動化業務流程、甚至成為非工程團隊的“軟件生產接口”，那么就有機會形成一定程度的鎖定效應。這種鎖定通常通過幾個維度實現：一是工作流集成，使工具成為日常操作的一部分；二是數據沉淀，讓企業歷史項目、模板和使用習慣逐漸依附于平臺；三是合規與安全體系，例如符合 SOC2、GDPR 等標準，從而提高替換成本；四是團隊協作能力，包括權限管理、審批流和版本控制等。

　　但需要注意的是，這種護城河本質上仍然是“軟性”的。企業在工具選擇上極其現實，一旦出現更高性價比或更強能力的替代方案，就會迅速遷移。如果底層 AI 能力來自通用模型，而非自有技術，那么 Lovable 在企業端的差異化很容易被復制。

　　最后，也是當前最現實的一層護城河，是品牌與社群勢能。Lovable 借助早期的病毒式傳播和產品敘事，已經在“Vibe Coding”這一語境中占據了一定心智位置，其創始人也成為這一領域的重要聲音。這種優勢在早期極具價值，因為它可以帶來自傳播、降低獲客成本，并在用戶之間形成情緒連接——用戶選擇它，不僅因為能用，更因為“認同”。但問題在于，這種護城河在開發工具乃至 AI 工具領域通常非常脆弱。用戶——尤其是有一定技術判斷力的用戶——對工具的忠誠度極低，一旦 Google、Anthropic 或其他平臺提供更強、更便宜或更穩定的能力，遷移幾乎是瞬時發生的。

　　留給 Lovable 們的時間不多了

　　雖然 Lovable 的 CEO Anton Osika 宣稱公司正在打造“最后的軟件”（The Last Software），這聽起來是個極具沖擊力的口號。

　　但撥開營銷的迷霧，你會發現其本質依然是為真正的“最后的軟件” —— 那些作為底層智能引擎的第三方前沿模型，裹上了一層精美的用戶界面。

　　當 Anthropic 的 Claude Code 能夠直接通過 CLI 與本地開發環境深度集成，甚至能夠自主處理增量重構和復雜邏輯時，用戶為什么要多跳一步去使用第三方封裝工具？

　　當“大腦”學會了直接操控“工具”，那些曾經被稱為“護城河”的 UI 插件、部署模板和中間件，瞬間就退化成了模型的一個“功能插件”。

　　這就是“生態降維打擊”：模型廠商每前進一步，留給中間層創業者的空氣就稀薄一分。

　　Lovable、Base44、Bolt 曾經引以為傲的“速度”和“易用性”，正面臨著來自底層的全面收繳。

　　事實上，真正決定 Anthropic 是否會“吞掉” Lovable、Base44 這類應用構建工具的，并不是功能多少，而是軟件棧的分層是否還成立。

　　傳統的軟件體系是清晰分層的：模型層（LLM API）之上，是應用構建層（如 Lovable、Base44 這類低代碼 /AI 應用生成平臺），再往上才是具體應用。而 Anthropic 正在做的，是系統性地打穿這幾層，把“應用構建能力”直接內化到模型與 Agent 執行體系中。

　　Claude Code 泄露所揭示的結構已經非常接近一個“自包含開發環境”：模型不僅負責生成代碼，還直接參與文件系統操作、命令執行、版本控制（Git）、任務拆解與調度。

　　這意味著，原本屬于 Lovable、Base44 的核心能力——例如應用生成、組件拼裝、部署流程管理——正在被遷移到一個更低層、更通用的執行框架中。當“開發流程”本身成為模型的一部分時，上層工具的價值就會被壓縮為界面封裝，而這在技術上是最容易被替代的部分。

　　更關鍵的是，Anthropic 的路徑不是“做一個更強的 builder”，而是在構建一種持續運行的 Agent 計算模型。從泄露信息中的常駐 Agent（如 KAIROS）、feature flag 體系，到多智能體框架中的“規劃 - 生成 - 評估”閉環，可以看出其目標是讓 AI 能夠在長時間尺度上自主推進復雜任務。

　　這一點與 Lovable / Base44 的“即時生成一個應用原型”存在本質差異：前者是一個可以不斷迭代、維護、甚至重構軟件的系統，后者則更接近一次性的生成工具。當軟件的生命周期（開發→部署→迭代→維護）全部被 Agent 接管時，單點的“應用生成工具”就會被邊緣化。

　　再往下看，“computer use”能力的引入，則進一步削弱了應用層工具的存在基礎。傳統應用構建平臺的一個前提是：所有能力必須通過 API 或預定義組件暴露。但一旦模型可以直接操作操作系統、瀏覽器和現有軟件，它就不再依賴這些中間層抽象。換句話說，AI 可以直接“使用世界上的軟件”，而不是“通過平臺生成新的軟件”。在這種范式下，Lovable / Base44 所扮演的“應用生成中介”角色，會被一個更通用的 Agent 執行層替代。

　　從架構演進角度看，這實際上是一次典型的“層級坍縮”：

　　模型層向上吞噬應用邏輯（通過 tool use、agent 編排）

　　執行層向上吞噬運行環境（通過 computer use）

　　Agent 層向上吞噬開發流程（通過多智能體協作）

　　當這三件事同時發生時，原本位于中間的“AI 應用構建平臺”就會失去獨立存在的必要性。因為它既不掌握更底層的執行能力，也無法提供比 Agent 更高層的抽象，只能停留在 UI 和流程封裝層。

　　因此，問題不再是 Anthropic 會不會“做一個 Lovable”，而是：當 Claude 本身就是一個可以構建、運行并持續演化應用的系統時，Lovable 這類產品還剩下什么不可替代的能力？

　　如果答案只是“更好的界面”或“更低的上手門檻”，那么在模型能力持續增強的前提下，這些優勢通常不會長期成立。

　　https://www.youtube.com/watch?v=YeoGehNsrLc

　　https://www.linkedin.com/pulse/lovables-6b-question-wheres-moat-frederick-tubiermont-jf7ce/

　　https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/904776/anthropic-claude-source-code-leak?utm_source=chatgpt.com

　　https://www.infoq.com/news/2026/04/claude-code-source-leak/?utm_source=chatgpt.com

　　https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps

　　https://x.com/k1rallik/status/2043431389228396897

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