说起来,上周五下午,我刷到一条动态,有个朋友说用AI+Flutter零编程做了个App,已经上架App Store了。

这条动态让我挺意外的。不是觉得做不出来,而是感慨——门槛降得也太快了。

作为AI Native Coder,我对这个趋势一直有在关注,但真正看到一个非程序员朋友完成这个闭环,还是被冲击了一下。今天就想聊聊这个话题:AI+Flutter零编程开发个人手机APP,到底是什么情况。

一、从”不可能”到”我也能做”

最近半年,Flutter的AI生态爆发式发展。Google官方推出了Flutter AI Toolkit,支持直接用自然语言生成Flutter UI代码。还有Flutspace这类零代码平台,声称从想法到全栈APP只需要几小时。

https://aiflutter.com/

更关键的是,2025年底,Gemini大模型全面开放Flutter集成接口,自然语言生成代码的准确率提升到了92%。

这个数据还挺猛的。92%是什么概念?意味着你输入”创建一个登录页面”,AI生成的代码大概率直接能跑,不需要改。

二、为什么是Flutter?

说起来,2025年之前,React Native在跨平台领域一直更有优势。生态更成熟,社区更活跃,资料更多。

但Flutter有两个特性,在AI时代特别吃香:

第一,Widget体系特别适合代码生成。Flutter的整个UI都是Widget树,结构非常规整。AI理解这套模式后,生成代码时很少会”翻车”。

第二,一套代码多平台。写一次,iOS、Android、Web、桌面端都能跑。对非程序员来说,这意味着”一次学习,全端覆盖”。

Google也很重视这个方向。2025年11月,Flutter官方推出了Create with AI页面,系统化介绍了如何用AI工具加速Flutter开发。这个页面不是简单的工具列表,而是从SDK到IDE的完整生态说明。

我对比过几个主流的跨平台方案:React Native、Xamarin、Ionic。说实话,在AI加持下,Flutter的效率提升是最明显的。为什么?因为Google在底层做了很多适配工作,比如Dart and Flutter MCP server,让AI工具能更好理解Flutter项目的上下文。

三、现在有哪些工具可以用?

说起来,工具多到有点眼花缭乱。我大概分了几类:

第一类:完全零代码平台

Flutspace是代表。你只需要描述你的App想法,它会自动完成需求分析、界面设计、代码生成、后端配置。官方宣传是”Idea-to-App”,从想法到App,全程不用写代码。

这类平台最适合完全不懂编程的人。但缺点是灵活性有限,稍微复杂一点的需求就可能力不从心。

第二类:AI辅助IDE

这个方向竞争很激烈。Trae(字节跳动出品)在国内体验不错,内置了SOLO Builder和SOLO Coder两个智能体。你输入”创建一个任务管理APP”,它会自动拆解需求、生成代码、甚至帮你跑起来。

Cursor和Gemini Code Assist是国际化选择。Cursor的优势是Agent模式,可以自主规划执行任务,不需要你一直盯着。Gemini Code Assist作为Google亲儿子,对Flutter的理解更深,token容量也大,一次性喂几十个文件没问题。

第三类:代码生成插件

generative_ai_ui_builder这类工具,专注一个功能:把你的自然语言转成Flutter代码。比如输入”创建一个带搜索框和列表的页面”,它会输出完整的Widget代码。

这类工具适合有一定编程基础,想快速搭建原型的人。

四、真实的体验:真的零编程吗?

说起来,我一直想亲自试试。上个月抽了个周末,用Trae试了一下。

目标是做一个简单的个人记事本APP。功能要求不高:多用户管理、添加笔记、导入导出笔记、日志查看等。

我的操作流程是这样的:

第一步,打开IDE，我是使用的Vscode，在左边打开Trae，在对话框中输入你的项目需求:”帮我开发一款个人记事本APP，主要功能：多用户管理、添加笔记、导入导出笔记、日志查看等“，并选择一个AI模型。

大概30秒,Trae就输出了一个完整的项目结构。包括主页面、添加记录页面、统计页面,甚至已经配好了Provider状态管理。

这个速度还挺让我意外的。之前用传统方式,光搭这个架子至少要半天。

第二步,自己手动运行几条命令编译下就可以了，如果出错了直接复制错误结果给模型修改，再编译。

flutter pub get

flutter pub run build_runner build

flutter build apk --release

第三步,下载到手机上安装运行，下面是成果展示。

整个过程下来,大概用了2小时。如果让我纯手工写,至少得两天。

但这个过程中,我发现了一个现象: “零编程”其实是”少编程”。

AI确实帮我完成了80%的工作:项目结构、基础页面、状态管理、大部分UI代码。

但剩下的20%,需要我自己判断:界面好不好看?逻辑对不对?图表显示是否正常?这些问题,AI没法替你决定。

还有,当遇到AI没自动解决的问题时,你得知道怎么问它。比如图表不显示,我直接说”fl_chart包没引入”比说”图表不显示”更有效。为什么?因为我大概知道问题可能在哪里。

所以,我的判断是:如果你完全不懂编程,AI能帮你做原型,但做不了一个能上架的产品。如果你懂一点基础(比如知道什么是包,什么是状态管理),AI能帮你完成90%的工作,剩下的10%才是真正的”编程”。

五、什么时候该尝试这个方向?

说起来,不是所有人都适合用AI+Flutter做App。

我觉得有三类人最合适:

第一类,有明确想法的非程序员。

比如设计师、产品经理、创业者。你有清晰的产品想法,只是不会实现。这种情况下,AI+Flutter是效率工具。

我有个做UI的朋友,去年用FlutterFlow(另一个零代码平台)做了个作品集App,展示自己的设计作品。她完全不写代码,全程拖拽+配置,从设计稿到App上架用了不到一周。这个效率确实让人羡慕。

第二类,想快速验证想法的人。

创业圈有句话:”想法不值钱,验证才值钱。”以前验证一个App想法,至少要找个开发者,花几万块,等一个月。

现在?你自己用AI+Flutter,周末花两天,就能做出一个能演示的原型。成本接近零。

第三类,想学编程但被门槛劝退的人。

编程确实有门槛。语法、算法、架构、调试…新手上手很容易劝退。

但AI改变了这个路径。你可以先用AI+Flutter做出东西,在做的过程中,慢慢理解代码是怎么回事。这种”先做后学”的方式,比传统的”先学后做”友好很多。

六、几个需要注意的坑

说起来,虽然门槛降了,但还是有不少坑要避开。

第一个坑,过度依赖AI。

我见过一个例子,有人用AI生成了一个完整的App,但从没打开过代码看一眼。结果上架后发现闪退,完全不知道问题在哪。

AI写的代码,你得至少能看懂大概。不然出了问题,你连问AI都不知道怎么问。

第二个坑,忽视性能优化。

AI生成的代码,能用是能用,但未必最优。比如ListView.builder vs ListView,性能差好几倍。AI未必会自动帮你选最优方案。

第三个坑,安全问题。

特别是接了后端的App,数据库权限、API安全性,这些AI可能不会主动考虑。你上线前必须检查。

第四个坑,上架审核。

App Store和Google Play的审核规则很复杂。AI生成的代码未必符合所有规范。隐私政策、数据用途、权限说明,这些都是人工要处理的。

七、我的建议

说起来,我测试了这么多工具,如果真要推荐一套流程,大概是这样:

如果你完全零基础:

先从FlutterFlow开始。它是完全可视化,拖拽式开发。做几个小项目,理解APP的基本结构。然后再尝试Trae这类AI IDE。

如果你有点编程基础:

直接上Cursor或Gemini Code Assist。先用AI生成项目骨架,然后手动改。在改的过程中,你会学到很多。

如果你想深度学习Flutter:

用AI作为辅助,但主线还是自己学。AI可以帮你生成代码、解释概念、调试错误,但核心能力得自己积累。

最后想说的一点是,工具再好用,核心还是你的想法。

同样,你用AI+Flutter,最终做出来的东西有没有价值,取决于你的洞察力,而不是工具本身。

所以,AI能帮你降低技术门槛,但不能替你思考:这个App到底要解决什么问题?为什么用户会用它?你的差异化在哪里?

这些才是决定成败的关键。