Vibe Coding 最容易被展示出来的场景，是从零生成一个网页。输入一句需求，AI 自动创建项目、生成页面、补充接口，几分钟后就能在浏览器里看到结果。这种过程很直观，也确实降低了制作原型的成本。但对于一个需要长期运营的产品来说，生成第一版页面通常只是开始。以 MarkAll 这类导航和收藏产品为例，真正耗费时间的并不只是把首页做出来，而是持续处理大量细节：网站应该怎样分类；搜索结果如何排序；用

最近一段时间，越来越多开发者开始尝试 Vibe Coding。一个想法不再需要先整理几十页需求文档，也不一定要从项目脚手架开始逐行搭建。开发者可以先用自然语言描述需求，让 AI 帮助拆解功能、生成代码、检查报错，再边运行、边调整、边补充细节。在火山引擎的开发者生态里，这条路径已经变得越来越清晰。开发者可以用豆包大模型梳理产品需求、补充技术方案，也可以通过 TRAE 完成代码生成、自动补全、项目理解

过去一年，AI 工具的数量增长得很快。写作、绘图、视频、办公、编程、翻译、数据分析，几乎每一个细分需求，都能找到一批对应的产品。工具越来越丰富，选择却未必变得更简单。很多人的实际使用过程大概是这样的：需要某项功能时，先搜索一圈；打开几个工具分别体验；选中一个暂时使用；过段时间又看到新的产品，于是重新比较一次。时间久了，浏览器里积累了大量标签页，收藏夹里也存了不少网站。但真正需要用的时候，还是经常想

过去，用户想了解一家企业或一款产品，通常会先搜索官网、媒体报道、测评文章和用户评价。现在，越来越多用户会直接向豆包提问：某个行业有哪些专业服务商？国内有哪些值得推荐的企业软件？A 产品和 B 产品有什么区别？哪个品牌更适合中小企业？某家公司在行业里的专业度怎么样？大模型正在逐渐成为用户了解品牌、筛选产品和辅助决策的新入口。这也意味着，企业需要重新思考一个问题：当用户向豆包询问你的行业时，你的品牌能