开发一个网站出海赚美金,是AI能带来的2025年最大的「时代红利」之一。
而这要归功于AI在极大的程度上把网站技术难度打了下来——现在通过Cursor等AI编程工具已经能很轻松的完成一个网站的开发。
但这不意味着AI降低了赚钱的难度。
开发一个能赚美金的网站,至少有3个维度:
当我们有一个产品想法的时候,市场上肯定已经有了至少差不多的产品在做了。
所以很多时候,没有必要从0开始去设计、开发产品,而是把更多精力放在做市场营销上。
Good artists copy; great artists steal.
也就是说,在初期,我们可以直接去复制同行的网站,调整成我们自己的:
而这就是我今天要分享的主题:如何用AI工具来像素级复刻某个网站?
市面上已经有一批 优秀的AI 网站复刻工具,它们能让从现有网页生成代码或设计稿变得相当轻松。这其中,有三位选手特别引人注目:same.new、v0.dev 和 copyweb.ai。它们的目标都是“复刻”网站,但在实现方式、技术重点、目标用户和最终交付物上,都有挺大差别。
今天,饼干哥哥就带大家来一次全面的深度对比,帮你们根据自己的需求,选出最趁手的那一个!
不过,在深入对比之前,咱们有必要先理解一下,这些 AI 工具是如何把我们看到的“像素”转换成“代码”的。
要把一个视觉上存在的网站(无论是通过 URL 还是截图)自动转换成结构清晰、可维护的前端代码,是一个相当复杂的系统工程,其核心逻辑可以拆解成以下几个关键步骤:
1. 视觉信息输入与解析 (Input & Visual Analysis)
输入源: AI 首先需要一个“原料”。这通常是一个网站的 URL,一张网页截图,或者一个 Figma 设计稿。
渲染与快照: 如果输入的是 URL,AI 会在云端的一个无头浏览器(Headless Browser)中渲染这个页面,相当于“访问”这个网站并拍下一张或多张高保真的“照片”。
计算机视觉分析: 这是非常关键的一步。AI 会运用计算机视觉 (Computer Vision) 技术来分析这张“照片”。它会以像素级的精度去识别页面上的各种视觉元素,包括:
2. 结构化与层级关系理解 (Structural Interpretation)
仅仅识别出零散的组件还不够。AI 的下一步是理解这些组件之间的层级和空间关系,构建一个类似于 DOM (文档对象模型) 树的逻辑结构。它会分析:
经过这一步,AI 已经将原本杂乱的像素信息,整理成了一份有序的、描述页面结构的“蓝图”。
3. 代码生成与转换 (Code Generation)
这是流程的最后一步。AI 将这份结构化的“蓝图”交给一个大型语言模型 (LLM),这个模型通常经过了海量高质量代码的训练,能够理解并生成各种前端框架的代码。
AI 复刻网站的核心是一个 “识别 -> 理解 -> 生成” 的过程。它利用计算机视觉技术“看懂”设计,利用结构化算法“理清”逻辑,最后利用大型语言模型“写出”代码,最终给到用户一种「哇塞」的体验。
配合时序图看可能更清楚一些:
现在,我们带着对底层逻辑的理解,来审视 same.new、v0 和 copyweb.ai 这三款工具,会发现它们各自侧重于上述流程的不同环节和产出。
1. 核心功能与技术路径对比
选手一:same.new - 专注于开发者的UI克隆与代码生成
same.new 的核心定位非常明确:一个为开发者设计的 UI 克隆工具。它的工作流程很直观:用户输入一个网址,AI 会分析该页面的布局、组件和样式,并将其转换为代码。
技术特点:
产出:
主要是可直接用于二次开发的 React 项目代码。
选手二:v0 (by Vercel) - AI 驱动的 UI 生成与迭代平台
v0 由 Vercel 推出,背景实力不俗,与前端开发生态结合紧密。它不仅仅是一个“复刻”工具,更是一个 AI 驱动的 UI 生成和迭代平台。用户可以通过自然语言描述、上传图片或输入网址来生成 UI,并在此基础上通过对话式 AI 不断进行修改和优化。
技术特点:
产出:
高质量的 React (Next.js) 代码,以及一个可实时预览和迭代的在线环境。
选手三:copyweb.ai - 专注 Figma,服务于设计师
与前两者直接生成代码的路径不同,copyweb.ai 选择了另一条赛道:将任何网站一键复刻成 Figma 设计稿。这使其成为了设计师和产品团队非常实用的辅助工具。
技术特点:
产出:
一个组织良好、可立即编辑和使用的 Figma 设计文件。
2.优劣势分析与适用场景
3. 如何选择最适合你的工具?
这三款工具并非简单的互相替代,而是服务于不同角色和工作流程的专业利器。
所以在选择时,首要考虑的不是哪个工具“更强”,而是哪个工具更契合你的角色、工作流和最终目标:
文章来自于微信公众号“饼干哥哥AGI”。
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)