最近用 Lovable 从 0 - 1 开发了一款职业探索相关的产品,整个开发过程全部都是通过 prompt 对话完成的,从前端到后端,数据库,调 AI 模型,使用高级前端组件 ReactFlow 制作画布内容,问题修复,添加自定义的域名,部署上线,真的是全栈开发体验,而且效果我很满意。
下面就和大家分享一下 Lovable 的各个功能是如何帮助我进行开发的。
一、Start with a Solid Knowledge Base
在使用 prompt 进行项目的正式开发之前,为你的项目设置清晰明确的项目知识库(in Lovable’s project settings)是很有必要的。这可以更好地指导 AI 进行应用开发。
如果你不知道怎么写项目知识库,官方这里给了一些 Tips
How to use: Begin by filling out the Knowledge Base in Lovable with key info about your project. This can include:
Overview & Goals: What the project is and the problem it solves.
User Flow: A description of how users navigate or use the app (e.g. “Users sign up, then see a dashboard, can create tasks, etc.”).
Core Features & Scope: What features are in scope (and maybe note any out-of-scope to avoid feature creep).
Tech Stack: What technologies, APIs, and services will be used.
Design Guidelines: Any specific UI/UX instructions – branding, color scheme, layouts, accessibility requirements.
Backend Details: Outline data models, key database tables, integrations like Stripe or Supabase, etc...
然后我会把我想做的产品和这些 tips 给到 GPT-5,让它根据帮我组织一个项目知识库内容给我,然后粘贴到 Lovable Knowledge Base 就可以了。这样可以尽可能避免 AI 越改越跑偏的问题。
二、How to write a good prompt
建议大家在用 Lovable 之前都去读一遍他们发布的 Prompting 1.1 文档,里面详细介绍了好的提示词的规范是怎样的,此次我们专注在功能评测上,后续会专门整理 Prompting 相关的内容。
三、How to bugfix the issues
可能大家在使用 Lovable 时遇到的最多问题就是 Bug 修复了,说好几遍也修复不好,逐渐失去耐心,影响开发进展。
我这边在修复 Bug 时,总结了两个比较有效的方法。
如果是页面逻辑或者页面展示的问题,善用 Edits 功能选中相关的 UI 组件,然后再描述清楚问题,不要简单的说,报错了,请修复。而是要告诉 AI,目前的问题是什么,你期望的是什么,也可以加上页面截图一起给到它。
如果是程序逻辑问题,我一般会先切换到 Chat Mode,针对出现的报错或者问题和 AI 进行细致的讨论,这个模式下 AI 只会做推理分析,不会调用任何的 Tool 进行代码更改,因此这个模式的推理效果会好于 Agent 模式,当你们针对问题和解决方案都聊清楚了之后,AI 一般会在最后说“那我们按这个方案修改吧”,你只需要点击一下,就会触发 Agent 进行变更操作了,一般和 AI 聊 1-2 轮就能解决问题,大部分情况 1 轮 AI 就看出问题给出方案了。
四、How to integrate Backend, Database and AI
Lovable 最近让我最惊喜的地方就是其在 10.06 号推出的 Cloud 和 AI 的能力了,使其真正成为了全栈开发平台。
Cloud 功能:提供全栈开发能力,将 Supabase 的能力内置其中,数据库,实时更新同步,权限校验,云存储全部无缝支持。每月 $25 的免费额度,按需付费。
AI 功能:内置 OpenAI, Google Gemini 模型,无需复杂的配置,连 API-Key 都不需要,开通 AI 能力即可用。每月 $1 的免费额度,按需付费。(当然也可以通过 prompt 添加你的 API-Key 来配置其他的任意模型)
最关键的是,Cloud 和 AI 功能开通之后,交互非常丝滑,你不需要知道 supabase 是什么,数据库怎么设计,Cloud 会根据你的应用的特点,自动帮你设计好数据库和后端逻辑,你如果有更好的想法,也可以通过 prompt 和它沟通调整,简直不要太方便。
五、Summary
我已经用 Lovable 开发了 3 款线上正式产品了,无论是开发体验还是上线后的维护与分析,都让我体验非常不错,尤其是制作 idea-to-mvp 类的产品,效率真的提高了非常多。
如果非要说一些不足的话,我期望 Lovable 能够尽快支持一些更复杂的 Agent 能力,比如原生的 RAG 能力,Re-Act Agent 等(现在还是只能通过调用外部的服务来实现)。