我在真实客户项目中测试了6款AI应用构建器，仅2款通过生产环境考验

我在大约2个月的时间里，使用6款不同的AI应用构建器，在真实的自由职业客户项目上进行了对比。每个项目的范围都类似：身份验证、仪表盘、基本CRUD功能、Stripe结账和部署。唯一的区别是所使用的平台。测试的工具包括Lovable、Bolt new、Base44、Replit Agent、v0配合手动工作，以及Cursor与Claude。排名基于一个实际结果：客户在30天后是否仍在生产环境中积极使用该应用。Cursor + Claude — 6/6成功部署 这是最可靠的组合。工作流程不是“AI构建一切”，而是更有结构：我搭建应用框架，Claude在文件级别提供协助，我在提交前审查所有更改。与其它工具相比，它启动最慢（大约比Lovable慢3倍），但之后几乎不需要返工，这使得它在交付时间上总体最快。关键优势是完全拥有代码库、完全兼容Git工作流，以及随时切换工具或模型的灵活性。v0 + 手动实现 — 5/6已交付 在前端/UI生成方面非常强大。所有UI相关的工作都快速且干净，但后端逻辑、身份验证和支付仍需要手动实现。输出质量足够稳定，在大多数情况下，移交给其他开发人员或团队都很顺利。Lovable — 2/6已交付（包括1个生产站点） 对于初始原型来说非常快。然而，一旦项目变得复杂，更改往往会在系统其他部分引入意外的副作用。其中一个项目最终被导出，并在几天内用Cursor完成。Replit Agent — 1/6已交付 Agent本身表现不错，但平台带来了摩擦。在一种情况下，由于自动扩展行为，成本也变得难以预测。即使有导出选项，平台耦合仍然足够强，迁移需要大量清理工作。Base44 — 0/6已交付 快速搭建脚手架，但出现问题时不可靠。有些问题难以追踪到实际源代码，使得调试效率低下且不清晰。所有项目最终都被放弃了。Bolt new — 0/6已交付 适合演示和早期原型，但不够稳定，无法用于生产。主要问题在于“看起来能用”和“经得起实际使用”之间的差距。从环境中导出也比预期更痛苦。总体结论 在所有工具中，一个模式非常明显：唯一能长期稳定工作的设置，是我完全拥有代码库并能像对待标准开发项目一样对待它的那些。将一切保留在自有环境中的工具，往往在项目超出MVP阶段后遇到限制。UI质量、生成速度或AI能力等因素，远不如长期可维护性和可移植性重要。这是针对付费客户工作的，移交后的可靠性很重要。对于原型或演示，结果可能会有所不同，因为像Lovable这样的工具在早期构建中表现非常好。好奇其他人用什么来做生产级客户工作，以及是否有人真的设法让Base44或Bolt在大规模情况下稳定运行。