原文摘要
- Launch 标语：创建拥有人工智能和真实人力支持的全功能应用程序。 介绍：Launch可以从一个简单的 […]
原文链接
进一步信息揣测
- Launch的“真人支持”可能隐含高成本或延迟风险：虽然宣传强调真人实时调试，但实际响应速度可能受团队规模限制，且这类服务通常按次/时长收费，长期使用成本远高于纯AI工具。
- Kombai的“专业领域AI”可能依赖私有训练数据：其性能超越通用模型（如GPT-4）的关键可能是对特定代码库/设计系统的专有训练，用户需警惕数据隐私问题，尤其在企业环境中使用可能需签署NDA。
- Mocha的无代码陷阱：宣称“全栈应用”但实际可能生成技术债严重的代码，后续扩展需依赖平台，迁移成本极高；早期用户反馈提到复杂逻辑仍需手动干预，与宣传存在差距。
- Product Hunt精选的潜规则：高票数（600+）产品通常提前数月与平台建立关系（如参加加速器或付费推广），独立开发者难以复制这种曝光效果。
- AI工具的真实集成成本：Launch和Kombai提到的“实时集成”可能需额外配置API密钥或付费中间件（如Zapier替代方案），文档中未明确标注的隐性步骤会增加部署时间。
- Figma到代码的精度问题：Kombai从Figma生成组件时，复杂设计（如动画/响应式布局）的还原率可能仅60-70%，需人工二次调整，业内通常不公开此数据。
- 无代码平台的锁定效应：Mocha等工具生成的代码可能无法导出，或导出后难以维护，用户实际被绑定在平台上，长期订阅费用远超初期节省的成本。
- “几分钟上线”的误导性：所有三款工具的宣传均未提及域名配置、合规审查（如GDPR）或性能优化等实际发布必经环节，这些可能占用80%的上线时间。