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我一直在关注AI工具领域，却总是遇到同样的挫败感：每个“AI驱动”的无代码工具本质上都是一个附加在数据库上的聊天小部件。界面很漂亮。真正的能力？零。一旦你需要应用真正连接工具、调用API，或跨多个步骤完成某些操作——你就需要工程师。“无代码”承诺只存在于AI部分开始之前。

与此同时，MCP（模型上下文协议）正悄然成为人工智能领域最重要的协议——一个通用标准，为人工智能应用提供真实的访问权：网页浏览器、数据库、代码执行、外部服务。但使用 MCP 需要运行服务器、编写传输配置、理解 Docker 网络。它默认是以DevOps为主。没有技术背景的人完全无法接触。

于是我开始建造。第一天：2025年9月29日。我用Claude Code作为我的开发伙伴——本质上是一个帮助非工程师构建AI平台的人工智能。

第一个版本是一个多提供者聊天界面。然后我添加了导入、创建和生成技能、插件、AI 代理和代理团队，使用不同工作流程类型，还有 45+ MCP 服务器预设，任何人只需 API 密钥即可连接。还有Smithery和Docker网关。每一层都让平台更强大。但我一直在回到同一个问题：对于一个不会写代码的人来说，这一切能解锁什么？

答案是应用项目。

这个想法是：你用通俗易懂的英语描述任何AI应用。该平台生成一个完全交互式的功能性网页应用，实时运行，并自动连接到MCP工具、技能以及AI代理和团队。用户通过对话来细化它。错误系统会发现并修复任何故障。准备好后，它可以嵌入任何带有一个iframe的空间。

最难的不是技术实现——而是把生成循环弄对。早期版本的应用看起来不错，但实际上并没有什么实用功能。突破在于将生成的应用视为一个活生生的系统，而非静态输出：连接着与平台其他部分相同的MCP基础设施、技能以及代理和团队。这个应用不仅仅是生成的代码——它是平台AI生态系统的真实参与者。

我之所以建立这个，是因为我真心相信下一波软件不会由开发者编写——它将由人工智能生成，由领域专家部署，他们比任何工程师都更了解他们的需求。App Projects是迈向这一目标的第一步。我很想听听你会用它做些什么。

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