10 月 22 日，谷歌发布全新“vibe coding（氛围编程）”版 AI Studio，进一步压缩了从提示词到上线的距离，也意味着其产品形态正从传统“代码助理”转向更顺滑的可视化构建：用户无需直接写码或频繁与代码交互，便可在浏览器内完成应用的搭建、编辑与部署。
Google AI Studio 产品负责人 Logan Kilpatrick 在发布前夜表示：“这只是第一步，接下来两个月会非常有意思。我们的目标是将人人搭建 AI 应用的难度再降两个数量级。”Kilpatrick 曾任 OpenAI 开发者关系负责人，去年 4 月加入谷歌出任 AI Studio 负责人。他入职谷歌后就没闲着，一直在 X 上持续发布 AI Studio 的密集更新。
更有意思的是，泄露的内部文档与部分代码迹象显示，谷歌的 Gemini 3.0 也马上要发布了。当颠覆性的 AI Studio，遇上这款被社区热议、号称能重新定义前端的神级模型，一场开发界的进化要悄然来临了？
更新后的 Build 页已在 ai.studio/build 上线，起步免费，用户无需先填写支付信息即可试验搭建应用；但 Veo 3.1、Cloud Run 部署等高级能力需要付费 API Key。
有网友认为，此举可能重塑“氛围编程”赛道：不少初创产品将面临正面冲击，AI Studio 也有望成为最具竞争力的平台之一。而且，相较于专注 “vibe coding” 的竞品（如 Anthropic Claude Code、OpenAI Codex，这些产品对技术背景要求颇高），此次升级在面向普通用户的易用性上更具吸引力，降低了上手门槛与对专业背景的依赖。
65 秒生成一个应用：AI Studio 的速度感
Google AI Studio 是谷歌开发的一款免费的、无需安装的基于浏览器的集成开发环境（IDE），其中包括 100 万个 token 上下文窗口以及对文本、图像和基于文件的输入的支持等功能。
它于 2023 年 12 月，与 Gemini 1.0 一起首次发布。并于今年集成了 Gemini CLI ，一款免费的开源 AI 代理，使开发人员能够直接从他们的终端编写代码、调试和自动执行任务。
如今，升级后的入口设于一个全新的 “Build” 标签页。全新的布局与工作流程让用户能直接从谷歌的 Gemini 模型与功能套件中灵活选择，用户只需简单描述构想，系统便会调用 Gemini API，为你自动组装好所有必要组件。此外，还可以灵活调用诸如轻量级模型 Nano Banana、视频理解工具 Veo、图像生成器 Imagine、性能推理引擎 Flashlight 乃至谷歌搜索，以及已经获得近百万关注的谷歌地图（可用来一键生成旅游规划功能）等一系列功能。
谷歌 DeepMind 开发者关系负责人 Patrick Löber 说，他们主要是想通过一条简单的“提示到应用”流水线，帮助用户开发自己的 AI 应用。通过这种方式，AI Studio 被定位为进入谷歌 AI 生态系统的新切入点。
今天，他还在 X 和 LinkedIn 上发布了一段演示视频，其中仅通过寥寥数次点击，就实时生成了一个花园规划助手：一个布局合理、视觉效果出色且拥有对话式界面的小例子。
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另外，该工具同时支持高层级的视觉构建和低层级的代码编辑，为不同经验水平的开发人员量身打造了适用的工作流程。
应用程序生成后，用户将进入一个完全交互式的编辑器。左侧是传统的代码辅助界面，开发者可以与 AI 模型互动，寻求帮助或建议。右侧是代码编辑器，显示应用程序的完整源代码。
每个组件（例如 React 入口点、API 调用或样式文件）都可以直接编辑。工具提示可帮助用户了解每个文件的功能，这对于不太熟悉 TypeScript 或前端框架的用户尤其有用。应用可以保存到 GitHub、本地下载或直接共享。如果需要高级扩展或托管，可以在 Studio 环境中或通过 Cloud Run 进行部署。
有网友用 AI Studio 试构建应用，只在提示框敲下两句需求：做一个随机掷骰子的网页应用；可选常见骰子面数（6、10 等），有滚动动画，还能改骰子颜色。第 65 秒，页面已成型：上方是 d4/d6/d8/d10/d12/d20 面数选择器，旁边是颜色选择器，中间的骰子一键即滚，动画结束即时返回随机点数。
工程结构也并非“黑箱”——技术栈为 React + TypeScript + Tailwind CSS，App.tsx、constants.ts 以及独立的骰子逻辑与控件组件一应俱全、层次清晰。并且覆盖实时预览 → 保存至 GitHub → 下载完整代码库 → 复制项目用于二次创作的全部流程。全程无需离开浏览器，更不必手写样板代码。
谷歌憋大招：搭配 Gemini 3.0，重新定义前端开发
虽然 AI Studio 目前的默认模型是 Gemini 2.5 Pro，但有眼尖的网友曾在平台上发现过 Gemini 3.0 的选项。
这些消息大约从 10 月 15 日起开始流传，当时 Gemini 网站和 AI Studio 的部分用户收到了升级通知：“我们已将您从之前的模型升级到 3.0 Pro，这是我们迄今为止最智能的模型。” 有分析认为，谷歌正在通过这种隐秘的 A/B 测试策略，悄悄地在 AI Studio 平台上与部分开发者进行测试，以便在更广泛发布前收集关键的实际性能数据。
此前还有内部的泄露文件称 Gemini 3.0 会于 10 月 22 日（也就是今天）发布。碰巧 OpenAI 也选在同一天发布 ChatGPT 浏览器 Atlas——这基本延续了它在谷歌大动作前先行刷存在感的老套路。
10 月 20 日，公共测试平台 LMArena 短暂出现了谷歌两款神秘新模型，代号 “lithiumflow” 与 “orionmist”。业界普遍猜测，它们分别对应 Gemini 3.0 Pro 与 Gemini 3.0 Flash 的预发布版本。
X 和 Reddit 等平台上的用户这几天分享了不少“lithiumflow”和“orionmist”现场对决的截图。一些 A/B 测试显示，这些模型在前端开发方面表现出色，尤其是在从生成复杂图形和高级视觉推理方面，这是现代工程中最费时的环节之一。
一个常见的压力测试是让 AI 生成一张 “骑自行车的鹈鹕” 的 SVG 图片。对 SVG 等复杂、结构化格式的良好支持，通常意味着更强的底层编码与逻辑推理能力。在这个场景下，“lithiumflow” 模型给出了异常干净、连贯的结果。
这些模型除代码能力外，还具备出色的视觉理解能力，甚至在网友测试中能准确读取模拟时钟上的时间，完成了当前许多 AI 仍无能为力的任务。
对于前端克隆能力，有网友用“疯狂”一词来形容 Gemini 3.0 的表现。
在一项对比测试中，该网友让 Gemini 3 (Lithium)、GPT-5 High 和 Sonnet 4.5 Thinking （也是图片顺序）三大模型同时挑战重现 Twitter、Discord 及 YouTube 的界面，结果在与 GPT-5 和 Sonnet 4.5 的横向对比中尤为突出。
Twitter 前端 UI 克隆
Discord 应用前端 UI 克隆
YouTube 首页前端 UI 克隆
正如一位开发者在 X 上分享的：“Gemini 3.0 Pro 正在 AI Studio 上进行 A/B 测试……我认为胜负已见分晓。”
AI Studio 的密集更新，和 Gemini 3.0 的火爆测试，这些动作折射出谷歌在激烈的 AI 竞赛中承受的巨大压力。对手们正以前所未有的速度推陈出新：9 月，OpenAI 推出专注“代理式编程”的 GPT-5-Codex；不久后，Anthropic 发布号称“全球最强编程模型”的 Claude Sonnet 4.5，并获得 Cursor CEO 公开背书，称其展现出“行业最先进的编码表现”。
在此背景下，谷歌的 Gemini 3.0 若想要在开发者生态中重新夺回领跑位置，就必须不仅要追平、更要全面超越这些已然树立的行业标杆。
更深层次看，Gemini 3.0 的成败更关系着谷歌的企业级 AI 战略。据悉，Gemini 3.0 Pro 将为 Gemini Enterprise 提供核心算力底座，帮助企业构建专属 AI Agent。正如 Google Cloud CEO Thomas Kurian 所强调的关键差异点：与“只提供零件”的竞品不同，谷歌致力于交付一个完整无缝的平台，而非让客户自行“缝合”各类工具。
这一理念也与 CEO Sundar Pichai 的愿景相呼应——他认为，企业级的 AI 转型必须超越“聊天机器人”的浅层应用，迈向更深度的业务重构。
因此，对谷歌而言，Gemini 3.0 的较量远不止于技术参数的比拼，更是一场关于生态、平台与下一代 AI 范式的关键战役。
参考链接：
https://www.youtube.com/watch?v=Ka9XAAOnnw0
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