自两个月前推出人工智能应用 Bolt.new 以来，StackBlitz 实现了爆发式增长—这款工具支持用户直接在浏览器中通过指令生成、运行、编辑并部署全栈应用。CEO 埃里克分享了公司历经多年深耕，最终实现一朝爆红的发展历程，探讨了为何众多非技术用户会围绕 Bolt 形成专属社群，并解读了当下 “代码民主化” 的行业趋势。《No Priors》

{"highlight":[{"answer":"当然有。Bolt的特别之处，其实和我们公司的起源有关。简单来说，我们开发了一套可以在浏览器中运行的操作系统和WebAssembly。这一点至关重要，因为要运行开发环境，你需要能安装任意包并运行不同的工具链，对吧？无论是Next.js、VE还是其他什么。如果用服务器来做这些，通常会非常复杂且成本高昂。所以在浏览器里运行就非常有价值，因为速度极快，没有延迟，而且你不用按分钟为云服务付费。我们把这些前沿模型和我们多年研发的这项技术结合在了一起。看看市场上其他产品，比如Cloud Artifacts可能是最早一批做得不错的，你可以说“帮我做个UI”，它就能生成。但问题在于，当你想构建更有实际意义的东西时就不行了。如果你只是想用它生成基于数据的图表之类的，那它很好用。但如果你说“我要一个产品发布落地页，用户可以登录并使用某些功能”，你就没法通过NPM安装Firebase或Supabase之类的工具并把它们整合起来，更别提部署了。而Bolt的独特之处就在于，无需任何额外设置就能做到这些，一切都很顺畅。","question":"市面上有很多代码生成工具，你甚至也可以直接在核心模型产品里做这个。你觉得人们觉得Bolt特别在哪里？"},{"answer":"真的非常重要。对我来说，最酷的是人们真的能用它构建现实世界的产品。我们上线还不到两个月，就已经有初创公司通过Bolt诞生了。他们用Bolt搭建了自己的创业项目，而且已经开始赚钱了——比如通过Stripe收费之类的。举几个我脑子里立刻能想到的例子。有位来自泰国的女士，她是一家软件银行公司的产品经理，她的公司叫ViralHooks.ai。她利用业余时间独自推出了这个项目。产品很酷，大致理念是：如果你做TikTok视频（我不是TikTok博主，但也有过这个想法），你需要一个“爆款钩子”来让人们继续看下去。她针对OpenAI等平台训练了一些模型，帮助用户写视频的爆款钩子，相当于逆向工程分析其他优秀创作者的方法。你们可以去看看ViralHooks.ai，网站做得很漂亮，产品也很棒。让人震惊的是，在我们推出Bolt的一周前，她还在Upwork上发布项目，说“我想做这个产品……”，然后收到了报价——我记得是来自乌克兰的Devon，报价5000美元，预计工期两到三个月。考虑到我刚才描述的应用，这价格和时间听起来还算合理，说实话，就这功能而言已经很便宜了。结果下周Bolt一出来，她就订阅了我们50美元的套餐，两周内就把整个产品搭建并上线了。成本从5000美元降到50美元，减少了99%，交付速度快了五倍——两周对几个月。这效果简直不可思议，而且这还不是个例。她是我们第一个聊过的完整案例，还有个叫Paul的人，他推出了一个叫Chilled CRM的完整CRM系统，一直在不停地开发各种工具。那是个功能齐全的CRM，有日历、联系人管理，还内置了AI聊天机器人等等。他做过20年的Web开发代理，要做这个CRM，报价是3万美元。结果他用我们200美元/月的套餐，一个月就搞定了。同样是巨大的成本节省。所以我觉得很多人，尤其是Web开发工作室的人，现在能比以前更快地为客户开发出出色的Web应用，收费却不变。网上有个推文说得好：“这是Web开发史上最不可思议的套利机会。”确实，太难以置信了。","question":"我觉得不妨具体说说你最喜欢的一些真实使用案例，因为今年确实出现了新变化——你可以用任何代码生成工具以端到端的方式做出有用的应用，如果你不这么认为的话可以纠正我。你最喜欢的用例是什么？人们在Bolt上都做了哪些很酷的东西？"},{"answer":"我非常确信的一点是，到目前为止，很多AI代码生成工具还停留在“自动补全”——比如行补全的阶段。Cursor在这方面做得更进一步。智能代理工作流已经出现了，Bolt就是其中最成功、最引人注目的案例之一。我觉得我们会看到更多这样的工具，现在有种说法叫“软件作曲家”。我认为工程师会越来越多地在更高层面上指导这些工具，而不只是“补全这段代码”，而是“去做X、Y、Z，然后搞定”。这是一个主要趋势。另一点——也是我们押注Bolt的重要原因——是我坚信AI模型在代码生成方面会越来越好。这是有道理的：训练这些模型需要更多数据来不断改进，而且数据必须准确。有些领域很难做到确定性，但软件不一样——你写的代码要么能无错运行，要么不能；生成的landing page要么能用，要么不能，你甚至可以截图分析。所以当你看那些前沿AI实验室的工作，他们在这方面做得最好——他们的目标就是生成所有可能的应用 permutation，放进训练数据，让模型变得更强大。虽然这是个长期目标，但就现在而言，已经能做到不可思议的事了，而且只会越来越好。所以我觉得，那些担心“AI代码生成是不是到瓶颈了”的人可以放心，至少在代码生成领域，我认为未来六到十二个月会有很多快速改进，过去一年已经看到这种趋势了。","question":"对于那些还没准备好一边照顾新生儿一边启动产品（像你之前那样“铁人三项”）的人，你对开发者或代码生成的未来六到十二个月有什么预测？毕竟AI领域超过这个时间就很难预测了。"}]}