使用 Bolt.new 和 Lovable 的产品经理面临的痛点

产品经理（PM）被 Bolt.new 和 Lovable 吸引，用于快速进行 AI 应用的原型设计。这些工具承诺“从想法到应用只需几秒钟”，让 PM 可以在没有完整开发团队的情况下创建功能性用户界面或 MVP。然而，真实用户反馈揭示了几个痛点。常见的挫折包括笨拙的用户体验导致效率低下、与团队协作困难、与现有工具链的集成有限、缺乏对长期产品规划的支持，以及分析或跟踪功能不足。以下，我们分解了关键问题（附有直接用户评论），并比较了每个工具的表现。

阻碍效率的用户体验/用户界面问题

虽然 Bolt.new 和 Lovable 都是前沿的，但并非万无一失，PM 经常遇到减缓他们速度的用户体验/用户界面问题：

• 不可预测的 AI 行为和错误： 用户报告这些 AI 构建器经常产生错误或意外更改，迫使他们进行繁琐的反复试验。一位非技术用户描述了花费*“3 小时[在]重复错误”上，只是为了添加一个按钮，在此过程中耗尽了所有代币。事实上，Bolt.new 因在项目超出基本原型时生成“空白屏幕、缺失文件和部分部署”而臭名昭著。这种不可预测性意味着 PM 必须监控 AI 的输出。一位 G2 评论者指出，Lovable 的提示“可能会意外更改，这可能会令人困惑，”如果应用逻辑变得混乱，“要让它恢复正轨可能需要很多工作”——在一个案例中，他们不得不重启整个项目*。当 PM 试图快速推进时，这种重置和返工令人沮丧。

• 高迭代成本（代币和时间）： 两个平台都使用使用量限制模型（Bolt.new 通过代币，Lovable 通过消息积分），这可能会阻碍高效实验。几位用户抱怨 Bolt 的代币系统过于消耗——一位用户写道，“你需要的代币比你想象的要多，” “一旦你连接数据库……你会遇到 AI 在一两个提示中无法解决的问题”。结果是迭代循环的提示和修复耗尽了配额。另一位不满的 Bolt.new 采用者打趣道：“30% 的代币用于创建应用。其余 70%……用于解决 Bolt 创建的所有错误和问题。” 这得到了回复的回应：“非常正确！[我] 已经在一个月内续订了三次！”。Lovable 的使用模型也不例外——其基本层级可能不足以构建一个简单的应用（一个评论者*“订阅了[基本级别]，但这并不足以让我构建一个简单的应用”*，指出下一个层级的成本陡增）。对于 PM 来说，这意味着在原型上迭代时会遇到限制或产生额外费用，这是一个明显的效率杀手。

• 有限的自定义和用户界面控制： 虽然两个工具都能快速生成用户界面，但用户发现它们缺乏微调能力。一位 Lovable 用户称赞速度，但感叹*“自定义选项[有些受限]”。开箱即用的模板看起来不错，但超出基本调整的调整可能很麻烦。同样，Lovable 的 AI 有时会更改不应更改的代码——“当我添加新内容时，它更改了不应更改的代码，”一位用户指出——这意味着 PM 的小更改可能会无意中破坏应用的其他部分。另一方面，Bolt.new 起初几乎没有提供视觉编辑。所有操作都是通过提示或在后台编辑代码完成的，这对非开发人员来说是令人生畏的。（Lovable 已开始引入“视觉编辑”模式用于布局和样式更改，但目前处于早期访问阶段。）缺乏强大的所见即所得编辑器或拖放界面（在两个工具中）是 PM 的痛点，他们不想深入代码。甚至 Lovable 自己的文档也承认了这一差距，计划在未来提供更多的拖放功能，以使该过程“对非技术用户更易于访问”*——这意味着目前，易用性仍有改进空间。

• 用户界面工作流故障： 用户指出了一些较小的用户体验问题，这些问题破坏了使用这些平台的流畅性。例如，在 Bolt.new 中，界面允许用户在未配置部署目标的情况下单击“部署”，导致混乱（用户建议它*“如果您尝试部署但尚未配置 Netlify，则应提示您进行配置”）。Bolt 还缺乏编辑器中的任何差异或历史视图；它“描述了它正在更改的内容……但实际代码没有显示差异，”*与传统开发工具不同。这使得 PM 更难理解 AI 在每次迭代中更改了什么，妨碍了学习和信任。此外，Bolt 的会话聊天历史非常短，因此您无法向后滚动查看较早的指令——这对可能离开一段时间后需要上下文的 PM 来说是个问题。总之，这些界面缺陷意味着需要额外的心理负担来跟踪更改和状态。

总之，Bolt.new 倾向于优先考虑原始性能而非抛光，这可能会让 PM 在处理其粗糙边缘时苦苦挣扎，而Lovable 的用户体验更友好，但深度仍然有限。正如一项比较所说：“如果您想要原始速度和完全控制，Bolt.new 非常适合……快速生成全栈应用，但您需要为生产清理内容。Lovable 更结构化和设计友好……开箱即用的代码更干净。” 对于产品经理来说，“清理”时间是一个严重的考虑因素——许多人发现这些 AI 工具在初始开发时间上节省的时间部分被调试和调整时间抵消了。

协作和团队工作流摩擦

PM 角色的一个关键部分是与团队合作——设计师、开发人员、其他 PM——但 Bolt.new 和 Lovable 在多人协作和工作流集成方面存在局限性。

• 缺乏本地协作功能： 两个工具最初都不是为实时多用户协作（如 Google Docs 或 Figma）而设计的。项目通常与单个帐户绑定，并由一个人一次编辑。这种孤立可能会在团队环境中造成摩擦。例如，如果 PM 在 Bolt.new 中快速制作一个原型，设计师或工程师没有简单的方法可以登录并同时调整同一项目。交接很笨拙：通常需要导出或将代码推送到存储库以供其他人工作（如下面所述，在 Bolt 的情况下甚至这也不简单）。实际上，一些用户选择使用这些工具生成代码，然后将其移至其他地方。一位 Product Hunt 讨论参与者承认：在使用 Bolt 或 Lovable 获得想法后，他们*“将其放在我的 GitHub 上，并最终使用 Cursor 完成构建”*——基本上切换到不同的工具进行团队开发。这表明对于持续协作，用户觉得有必要离开 Bolt/Lovable 环境。

• 版本控制和代码共享： 早期，Bolt.new 没有内置 Git 集成，一位开发者称其为*“疯狂”的疏忽：“我完全希望我的代码……在 Git 中。”* 没有本地版本控制，将 Bolt 的输出集成到团队的代码库中很麻烦。（Bolt 提供了可下载的代码 ZIP 文件，第三方浏览器扩展出现以将其推送到 GitHub。）这是一项额外的步骤，可能会打破 PM 试图与开发人员协作的流程。相比之下，Lovable 宣传*“无锁定，GitHub 同步”功能，允许用户连接存储库并推送代码更新。这一直是团队的卖点——一位用户指出他们“使用… Lovable 进行 Git 集成（协作团队环境）”*，而 Bolt 仅用于快速单人工作。在这方面，Lovable 缓解了团队交接：PM 可以生成应用，并立即将代码放入 GitHub 供开发人员审查或继续。Bolt.new 试图改进，通过 StackBlitz 添加了 GitHub 连接器，但社区反馈表明它仍然不够无缝。即使有 Git，AI 驱动的代码对于团队来说也很难解析，因为代码是机器生成的，有时并不自解释。

• 工作流集成（设计和开发团队）： 产品经理通常需要早期参与设计师或确保他们构建的内容符合设计规范。两个工具都在这里尝试了集成（下面将详细讨论），但仍然存在摩擦。Bolt.new 对开发人员的一个优势是它允许对技术栈进行更直接的控制——正如 Lovable 的创始人所观察到的那样，“它允许您使用任何框架”——这可能会让想要选择技术的开发团队成员感到满意。然而，这种灵活性也意味着 Bolt 更像是开发者的游乐场，而不是指导 PM 的工具。相比之下，Lovable 的结构化方法（推荐的栈、集成的后端等）可能会限制开发人员的自由，但它提供了一条更有指导性的路径，非工程师对此表示赞赏。根据团队的不同，这种差异可能是一个痛点：要么 Bolt 感觉太不具指导性（PM 可能会意外选择团队不喜欢的设置），要么 Lovable 感觉太受限（未使用开发团队偏好的框架）。无论哪种情况，将原型与团队的标准对齐都需要额外的协调。

• 外部协作工具： Bolt.new 和 Lovable 都没有直接与常见的协作套件集成（没有直接的 Slack 集成用于通知，没有 Jira 集成用于跟踪问题等）。这意味着工具中的任何更新或进展都必须手动传达给团队。例如，如果 PM 创建了一个原型并希望获得反馈，他们必须通过电子邮件/Slack 自行分享已部署应用或 GitHub 存储库的链接——平台不会自动通知团队或与项目票据关联。这种与团队工作流的缺乏集成可能导致沟通差距。PM 无法在 Bolt/Lovable 中分配任务，也无法像在 Figma 等设计工具中那样在特定用户界面元素上为队友留下评论。所有操作都必须在工具之外临时进行。基本上，Bolt.new 和 Lovable 是单人环境设计，这在 PM 想要在多人环境中使用它们时构成挑战。

总之，Lovable 在团队场景中略胜 Bolt.new 一筹（得益于 GitHub 同步和非编码人员更容易遵循的结构化方法）。单独工作的产品经理可能会容忍 Bolt 的个人设置，但如果他们需要涉及他人，这些工具可能会成为瓶颈，除非团队围绕它们创建手动流程。协作差距是我们看到用户导出他们的工作并在其他地方继续的主要原因——AI 可以启动项目，但传统工具仍然需要协作地推进它。

与其他工具的集成挑战

现代产品开发涉及一套工具——设计平台、数据库、第三方服务等。PM 重视与现有工具集良好配合的软件，但 Bolt.new 和 Lovable 的集成生态系统有限，通常需要变通方法：

• 设计工具集成： 产品经理经常从设计模型或线框开始。Bolt 和 Lovable 都认识到这一点，并引入了导入设计的方法，但用户对这些功能的反馈不一。Bolt.new 添加了 Figma 导入（基于 Anima 插件）以从设计生成代码，但未达到预期。一位早期测试者指出，宣传视频显示了完美的简单导入，“但那些不[工作]的部分呢？如果一个工具要成为游戏规则改变者，它应该处理复杂性——而不仅仅是简单的东西。” 实际上，Bolt 对不极其整洁的 Figma 文件感到困难。一位尝试 Bolt 的 Figma 集成的用户体验设计师发现它在基本布局之外令人失望，表明这种集成可能*“在复杂设计上失灵”。Lovable 最近通过 Builder.io 集成推出了自己的 Figma 到代码管道。这可能会产生更干净的结果（因为 Builder.io 解释 Figma 并将其交给 Lovable），但由于新推出，尚未广泛验证。至少有一次比较称赞 Lovable “更好的用户界面选项（Figma/Builder.io）” 和更设计友好的方法。不过，“生成更新稍慢”*是为设计彻底性而付出的代价。对于 PM 来说，底线是导入设计并不总是点击按钮那么简单——他们可能需要花时间调整 Figma 文件以适应 AI 的能力或在导入后清理生成的用户界面。这增加了设计师与 AI 工具之间工作流的摩擦。

• 后端和数据库集成： 两个工具都专注于前端生成，但真实应用需要数据和认证。Bolt.new 和 Lovable 的选择解决方案是与 Supabase（托管的 PostgreSQL 数据库 + 认证服务）的集成。用户欣赏这些集成的存在，但执行上存在细微差别。早期，Bolt.new 的 Supabase 集成很初级；Lovable 的被认为*“更紧密[且]更直接”。Lovable 的创始人强调，Lovable 的系统经过微调，以减少“卡住”的情况，包括在集成数据库时。也就是说，使用 Supabase 仍然需要 PM 对数据库模式有一定的了解。在 Lovable 的 Medium 评论中，作者必须手动在 Supabase 中创建表并上传数据，然后通过 API 密钥连接以获得完整的工作应用（例如，票务应用的事件和场地）。这个过程是可行的，但并不简单——没有自动检测您的数据模型，PM 必须定义它。如果连接中出现问题，调试再次由用户负责。Lovable 确实尝试提供帮助（AI 助手在 Supabase 连接期间发生错误时提供了指导），但并非万无一失。Bolt.new 仅最近“在用户投诉后推出了许多 Supabase 集成的改进”。在此之前，正如一位用户所说，“Bolt…处理前端工作，但在后端帮助上没有太多”*——除了简单的预设，您需要自己处理服务器逻辑。总之，虽然两个工具都实现了后端集成，但集成深度有限。PM 可能会发现自己受限于 Supabase 提供的功能；任何更自定义的内容（比如不同的数据库或复杂的服务器逻辑）都不受支持（Bolt 和 Lovable 不生成 Python/Java 等语言的任意后端代码）。当产品的需求超出基本的 CRUD 操作时，这可能会令人沮丧。

• 第三方服务和 API： 现代产品的关键部分是连接服务（支付网关、地图、分析等）。Lovable 和 Bolt 可以集成 API，但只能通过提示界面而不是预构建插件。例如，Reddit 上的一位用户解释了如何告诉 AI 类似*“我需要一个天气 API”的内容，工具会选择一个流行的免费 API 并请求 API 密钥。这令人印象深刻，但也不透明——PM 必须信任 AI 选择合适的 API 并正确实现调用。没有集成商店或图形配置；一切都在于您如何提示。对于常见服务如支付或电子邮件，Lovable 似乎通过内置实现占据优势：根据其创始人的说法，Lovable 具有“支付+电子邮件的集成”*作为其功能之一。如果属实，这意味着 PM 可以更轻松地要求 Lovable 添加 Stripe 支付表单或通过集成服务发送电子邮件，而在 Bolt 中可能需要通过 API 调用手动设置。然而，关于这些的文档稀少——可能仍然通过 AI 代理处理，而不是点选设置。缺乏清晰的用户界面集成模块可以被视为痛点：集成新内容需要反复试验，如果 AI 不知道特定服务，PM 可能会遇到瓶颈。基本上，集成是可能的，但不是“即插即用”。

• 企业工具链集成： 在集成产品管理工具链本身（Jira 用于票据，Slack 用于通知等）时，Bolt.new 和 Lovable 目前没有提供现成的解决方案。这些平台独立运行。因此，使用它们的 PM 必须手动更新其他系统。例如，如果 PM 在 Jira 中有一个用户故事（“作为用户，我想要 X 功能”）并在 Lovable 中原型化该功能，则无法在 Lovable 中标记该故事为已完成——PM 必须进入 Jira 并完成。同样，没有 Slack 机器人会在 Bolt 完成构建时宣布“原型已准备好”；PM 必须获取预览链接并分享。这种差距并不令人惊讶，考虑到这些工具的早期关注点，但在团队环境中确实妨碍了工作流效率。这本质上是上下文切换：您在 Bolt/Lovable 中构建，然后切换到您的 PM 工具记录进度，然后可能切换到您的通信工具向团队展示。集成软件可以简化这一过程，但目前这种负担落在 PM 身上。

简而言之，Bolt.new 和 Lovable 在某些技术领域集成良好（尤其是与 Supabase 的数据集成），但在集成到产品经理日常使用的更广泛工具生态系统中表现不佳。Lovable 在提供内置路径方面略有进展（例如一键部署、直接 GitHub、一些内置服务），而 Bolt 通常需要外部服务（Netlify、手动 API 设置）。NoCode MBA 的一篇评论明确对比了这一点：“Lovable 提供内置发布，而 Bolt 依赖于外部服务如 Netlify”。弥合这些差距的努力——无论是手动复制代码、摆弄第三方插件，还是将更新重新输入其他系统——对于寻求无缝体验的 PM 来说都是一种真正的烦恼。

产品规划和路线图管理的局限性

除了快速构建原型，产品经理还负责规划功能、管理路线图，并确保产品能够演变。在这方面，Bolt.new 和 Lovable 的范围非常有限——它们帮助创建应用，但不提供更广泛的产品规划或持续项目管理工具。

• 没有积压或需求管理： 这些 AI 应用构建器不包括任何积压、用户故事或任务的概念。PM 无法使用 Bolt.new 或 Lovable 列出功能，然后以结构化方式逐一处理。相反，开发由提示驱动（“构建 X”，“现在添加 Y”），工具相应地生成或修改应用。这适用于临时原型设计，但不适用于管理路线图。如果 PM 想要优先考虑某些功能或制定发布计划，他们仍然需要外部工具（如 Jira、Trello 或简单的电子表格）来实现。AI 不会提醒您待办事项或功能之间的关系——它没有项目时间线或依赖关系的概念，只有您给出的即时指令。

• 难以管理较大的项目： 随着项目复杂性的增加，用户发现这些平台遇到了瓶颈。一位 G2 评论者指出，“当我开始扩大我的投资组合时，我意识到在 Lovable 中没有很多工具可以处理复杂或较大的项目”。这种观点也适用于 Bolt.new。它们针对的是绿色小型应用；如果您尝试构建具有多个模块、用户角色、复杂逻辑等的重大产品，过程将变得笨拙。除了底层代码框架提供的模块或包外，没有其他支持。由于两个工具都不允许连接到现有代码库，您无法逐步将 AI 生成的改进纳入长期项目。这意味着它们不适合成熟产品的迭代开发。实际上，如果使用 Lovable 构建的原型需要成为真实产品，团队通常会在工具之外重写或重构它，一旦它达到一定规模。从 PM 的角度来看，这一限制意味着您将 Bolt/Lovable 的输出视为一次性原型或起点，而不是将要扩展的实际产品——工具本身不支持这一旅程。

• AI 生成的一次性性质： Bolt.new 和 Lovable 更像是向导而不是持续开发环境。它们在早期构思阶段（您有一个想法，您提示它，您得到一个基本应用）表现出色。但它们缺乏持续规划和监控产品进展的功能。例如，没有路线图时间线的概念，您可以在其中插入“冲刺 1：实现登录（由 AI 完成），冲刺 2：实现个人资料管理（待办）”等。您也无法轻松恢复到以前的版本或分支新功能——产品开发中的标准实践。这通常迫使 PM 采用一次性心态：使用 AI 快速验证一个想法，但随后在传统环境中重新开始“正式”开发，以超出原型的任何内容。交接可能是一个痛点，因为它本质上重复了工作或需要将原型转换为更可维护的格式。

• 没有利益相关者参与功能： 在产品规划中，PM 经常收集反馈并调整路线图。这些 AI 工具对此也无济于事。例如，您无法在 Bolt/Lovable 中创建不同的场景或产品路线图选项与利益相关者讨论——没有时间线视图，没有功能投票，没有此类功能。围绕接下来要构建什么的任何讨论或决策都必须在平台之外进行。PM 可能希望，例如，当 AI 构建应用时，它还可以提供已实现功能或规格的列表，然后可以作为团队的活文档。但相反，文档有限（聊天历史或代码注释是唯一的记录，如前所述，Bolt 的聊天历史长度有限）。这种内置文档或规划支持的缺乏意味着PM 必须手动记录 AI 所做的事情以及剩下的工作，以便进行任何形式的路线图，这增加了额外的工作。

本质上，Bolt.new 和 Lovable 不是产品管理工具的替代品——它们是辅助开发工具。它们*“从头生成新应用”，但不会与您一起详细说明或管理产品的演变*。产品经理发现，一旦初始原型完成，他们必须切换到传统的规划和开发周期，因为 AI 工具不会指导该过程。正如一位技术博主在测试后总结的那样，“Lovable 明显加速了原型设计，但并没有消除对人类专业知识的需求……它不是一个能够消除产品开发中所有人类参与的灵丹妙药”。这强调了规划、优先级和改进——核心 PM 活动——仍然依赖于人类及其标准工具，留下了这些 AI 平台本身可以支持的空白。

（Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: Comparing AI App Builders and coding agents for startups）大多数 AI 应用构建器（如 Bolt.new 和 Lovable）擅长生成快速的前端原型，但缺乏复杂后端代码、全面测试或长期维护的能力。产品经理发现这些工具虽然适合概念验证，但无法处理初始构建之外的完整产品生命周期。

分析、洞察和跟踪进度的问题

一旦产品（甚至是原型）构建完成，PM 希望跟踪其表现——无论是开发进度还是用户参与度。在这方面，Bolt.new 和 Lovable 几乎没有内置的分析或跟踪功能，这可能是一个显著的痛点。

• 没有内置用户分析： 如果 PM 通过这些平台部署应用，没有仪表板可以查看使用指标（例如用户数量、点击次数、转化率）。任何产品分析必须手动添加到生成的应用中。例如，要获得基本的流量数据，PM 必须在应用代码中插入 Google Analytics 或类似脚本。Lovable 自己的帮助资源明确指出这一点：“如果您使用 Lovable…您需要手动添加 Google Analytics 跟踪代码…没有直接集成。” 这意味着 PM 必须协调额外的设置和技术步骤（如果他们不熟悉代码，可能需要开发人员的帮助）。缺乏集成分析是个麻烦，因为快速原型设计的一个重要原因是收集用户反馈——但工具不会为您收集这些数据。如果 PM 向测试组推出了 Lovable 生成的 MVP，他们必须自己设置工具或使用外部分析服务来了解用户行为。这是可行的，但增加了开销，并且需要熟悉编辑代码或使用平台有限的界面插入脚本。

• 对 AI 过程的洞察有限： 在开发方面，PM 可能还希望获得AI 代理表现的分析或反馈——例如，了解 AI 需要多少次尝试才能正确完成某件事，或它最常更改代码的部分。这些洞察可以帮助 PM 识别应用的风险区域或评估 AI 构建组件的信心。然而，Bolt.new 和 Lovable 都没有提供太多此类信息。除了粗略的代币使用或消息发送等度量外，没有丰富的 AI 决策日志。事实上，如前所述，Bolt.new 甚至没有显示代码更改的差异。这种缺乏透明度令人沮丧，以至于一些用户指责 Bolt 的 AI 只是为了显得忙碌而消耗代币：*“优化为活动的外观而非真正的问题解决，”*正如一位评论者观察到的代币消耗模式。这表明 PM 对 AI 的“工作”是否有效或浪费几乎没有洞察，除了观察结果。当事情出错时，PM 必须盲目信任 AI 的解释或深入原始代码——没有分析来指出，例如，“20% 的生成尝试因 X 而失败。”

• 进度跟踪和版本历史： 从项目管理的角度来看，这两个工具都没有提供跟踪进度的功能。没有燃尽图，没有进度百分比，甚至没有简单的已完成功能清单。唯一的时间线是对话历史（对于 Lovable 的基于聊天的界面）或提示的顺序。如前所述，Bolt.new 的历史窗口有限，这意味着您无法滚动回到长会话的开头。没有可靠的历史记录或摘要，PM 可能会失去对 AI 所做工作的跟踪。也没有里程碑或版本的概念。如果 PM 想要将当前原型与上周的版本进行比较，工具不提供该功能（除非 PM 手动保存代码副本）。这种缺乏历史记录或状态管理可能使得更难衡量进度。例如，如果 PM 的目标是“将应用加载时间提高 30%”，Bolt/Lovable 中没有内置的度量或分析工具来帮助衡量这一点——PM 需要导出应用并使用外部分析工具。

• 用户反馈循环： 收集定性反馈（例如来自测试用户或利益相关者）也超出了这些工具的范围。PM 可能希望有某种简单的方法让测试人员从原型中提交反馈，或者让 AI 根据用户交互提出改进建议，但这些功能不存在。任何反馈循环都必须单独组织（调查、手动测试会话等）。基本上，一旦应用构建并部署，Bolt.new 和 Lovable 就不再参与——它们不帮助监控应用的接收或表现。这是开发和产品管理之间的经典差距：工具处理了前者（在一定程度上），但不提供后者的任何支持。

举例来说，初创公司的一位 PM 可能使用 Lovable 构建一个演示应用用于试点，但在向团队或投资者展示结果时，他们必须依靠轶事或外部分析来报告使用情况，因为 Lovable 本身不会显示这些数据。如果他们想要跟踪最近的更改是否提高了用户参与度，他们必须自己为应用设置分析和可能的 A/B 测试逻辑。对于习惯于更集成平台的 PM（即使是像 Webflow 这样的用于网站的平台也有某种形式的统计数据，或 Firebase 用于应用的分析），Bolt/Lovable 在部署后的沉默是显著的。

总之，缺乏分析和跟踪意味着 PM 必须恢复到传统方法来衡量成功。这是一个错失的期望——在使用如此先进的 AI 工具构建产品之后，人们可能期望在分析中获得先进的 AI 帮助，但这（目前）不在包中。正如一位指南所说，如果您想在 Lovable 中进行分析，您需要用传统方式进行，因为*“GA 未集成”*。在跟踪开发进度方面，完全由 PM 手动在工具外维护任何项目状态。这种断开连接是产品经理试图简化从想法到用户反馈的工作流时的一个显著痛点。

结论：比较视角

从真实用户故事和评论中可以看出，Bolt.new 和 Lovable 各有优势，但对产品经理来说也有显著的痛点。两者都在其核心承诺上表现出色——快速生成工作应用原型——这就是为什么它们吸引了成千上万的用户。然而，从必须不仅构建产品，还要协作、计划和迭代的 PM 视角来看，这些工具显示出类似的局限性。

• Bolt.new 倾向于提供更多的灵活性（您可以选择框架，直接调整代码）和原始速度，但代价是更高的维护成本。没有编码专业知识的 PM 在 Bolt 抛出错误或需要手动修复时可能会遇到瓶颈。其基于代币的模型和最初稀疏的集成功能经常导致挫折和额外步骤。Bolt 可以被视为一个强大但笨拙的工具——适合快速黑客或技术用户，不太适合抛光的团队工作流。

• Lovable 将自己定位为更用户友好的“AI 全栈工程师”，这转化为对非工程师来说更平滑的体验。它抽象了更多的粗糙边缘（具有内置部署、GitHub 同步等）并倾向于通过结构化输出指导用户（更干净的初始代码、设计集成）。这意味着 PM 通常*“在 Lovable 中走得更远”*，然后才需要开发人员的干预。然而，Lovable 共享 Bolt 的许多核心痛点：它不是魔法——用户仍然会遇到令人困惑的 AI 行为，有时需要重启，并且必须离开平台以超出构建原型的任何内容。此外，Lovable 的附加功能（如视觉编辑或某些集成）仍在发展中，有时本身也很麻烦（例如，一位用户发现 Lovable 的部署过程比 Bolt 的更烦人，尽管它是一键式的——可能是由于缺乏自定义或控制）。

从比较的角度来看，两个工具在缺乏的方面非常相似。它们不能替代仔细的产品管理；它们加速了其中一个方面（实施），但在其他方面（调试、协作）创造了新的挑战。对于产品经理来说，使用 Bolt.new 或 Lovable 有点像快进到拥有产品的早期版本——这非常有价值——但随后意识到您必须再次放慢速度，以解决工具未涵盖的所有细节和过程。

为了管理期望，PM 已经学会将这些 AI 工具用作补充，而不是全面的解决方案。正如一篇 Medium 评论明智地指出的那样：这些工具*“迅速将我的概念转化为功能性应用骨架，”但您仍然“在添加更多复杂性时需要更多动手的人类监督”*。常见的痛点——用户体验问题、工作流差距、集成需求、规划和分析遗漏——表明Bolt.new 和 Lovable 最适合原型设计和探索，而不是端到端的产品管理。 了解这些局限性，产品经理可以围绕它们进行规划：享受它们提供的快速胜利，但准备好引入通常的工具和人类专业知识来完善和推动产品向前发展。

来源：

• Reddit、Product Hunt 和 LinkedIn 上的真实用户讨论，突出 Bolt.new 和 Lovable 的挫折。
• 来自 G2 和 Product Hunt 的评论和评论，比较这两个工具并列出喜欢/不喜欢的地方。
• 详细的博客评论（NoCode MBA、Trickle、Fine.dev）分析功能限制、代币使用和集成问题。
• 官方文档和指南，指出缺乏某些集成（例如分析）和需要手动修复。