作为产品经理，我最近把时间都投在各类 AI 开发、编排和发布工具的对比上。

扣子上线的「扣子编程」，让我第一次在一条自然语言输入之后，看到系统从需求梳理、服务匹配、自动编码到测试与部署的一体化闭环。

本文按我的实际体验，讲清楚它能做什么、适合谁、怎么和原来的扣子开发平台搭配用。

更新概览

进入主页后能看到提示：扣子开发平台全面升级为扣子编程。

新版本支持选择智能体、工作流、网页应用、移动应用多种对话场景，可以直接一句话开始。

体验流程：

• 输入需求后，系统会先「梳理需求—匹配服务—集成服务」，然后进入工作台。
• 工作台左侧是工作区（代码、节点、资源），右侧是预览与调试区域。
• 自动生成代码（我多次看到生成 Python），同时自动生成提示词、并做自测。
• 支持直接调试、迭代修改，最后一键部署为 API 或应用。

实测三个场景

1) 智能体：全域文案生成

我输入的需求是「生成一个全域文案智能体：输入主题，输出朋友圈、小红书、抖音口播、播客对话、公众号、知乎等文案」。

系统自动拆解任务、选择能力模块并生成代码和提示词，右侧能直接调试。

测试输入“扣子开发平台”，智能体会返回各平台风格的文案。对我来说，这个任务是低复杂度场景，结果稳定。更有价值的是它支持一键部署为 API，我把这个 API 集成到现有业务系统，省掉了额外的服务封装。

2) 工作流：剧集信息聚合查询

我创建了一个工作流：输入剧名，自动查询豆瓣评分、简介、类型、集数等信息。

系统的运行过程是「思考过程—更新计划—开始编码—测试代码」，右侧可以试运行。

• 支持节点级的局部修改：选中某个节点即可单独微调，不用重来。
• 支持将节点引用到对话：把节点拉到左下角的对话框，再用自然语言进一步调整，迭代效率比传统拖拽式要高。

一个实际问题是：以前在扣子开发平台做工作流，经常遇到找不到合适插件的情况。现在我直接在「扣子编程」里写一个插件，然后在开发平台用 HTTP 节点去调用，成功打通了这个断点。对从 1 到 N 的迭代，这种“对话微调 + 节点局改 + 自写插件补位”的组合更稳。

同样，这个工作流也能部署成 API，方便接到外部服务里。

3) 网页应用：小红书生成页面

我给出的需求是「输入一个标题，一键生成小红书标题、文案、3:4 封面」。

输入“AI智能体开发指南”后，系统生成了标题、正文和封面，支持不满意重生。

发布时默认分配域名，也可以自定义域名。复制链接就能给同事和朋友用，这对快速验证想法很直接。

和扣子开发平台的关系

我的理解是，「扣子编程」不是替代，而是新增了一个自然语言驱动的开发层，搭配原有的可视化编排与运营能力更完整。下面是基于体验的对比与使用建议：

使用建议

• 需求表达要具体：输入越清楚（输入/输出结构、数据源、异常处理），生成越贴近目标。
• 数据源与权限：例如查询豆瓣等外部数据，需确认接口可用性与限速策略。
• 复杂场景需补充工程约束：对错误处理、重试、日志与观测要手动加上，避免只靠自动生成。
• 提示词质量影响稳定性：对智能体类任务，提示词微调能显著提升一致性。
• 发布与鉴权：API 部署后要设置鉴权与配额，避免被滥用；自定义域名需考虑 HTTPS 与备案合规。

对生态的影响

• 普通用户与业务同学：把想法快速变成可用原型，门槛更低，能看到运行与调试结果。
• 专业开发者：减少重复性代码生成，把精力放在业务逻辑、架构与性能优化上。
• 扣子生态：与 Coze Studio（开发平台）、Coze Loop（调试运维）和 Eino（编排框架）形成全生命周期覆盖，有利于不同垂直场景的落地。
• 协作方式：从「工具辅助」走向更自然的「AI 原生协作」。我更看重的是它对 0→1 与 1→N 两个阶段的衔接能力。

结语

我的判断是「扣子编程」把自然语言驱动的开发能力补上了，和「扣子开发平台」组合之后，从创意到生产的路径更顺。

当前版本在低复杂度场景已可直接使用；复杂业务依然需要工程化补充与迭代治理。

我后续会持续观察它在插件生态、工作流稳定性、移动应用生成等方面的表现。

如果你正在找一套从“一句话起步”到“上线可用”的方法，可以尝试这个组合，并基于自己的系统约束做适配。

体验地址：https://code.coze.cn/