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：
- 市场营销 🌟🌟🌟
- 产品功能 🌟🌟
- 网站技术 🌟
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：
- 套壳网站❌
- 克隆网站✅
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。
AI 如何将视觉网页转换为代码？（技术原理，尽量说得明白点！）
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：
- 布局检测 (Layout Detection): 识别页面的宏观结构，比如页头、页脚、侧边栏、网格系统等。
- 组件识别 (Component Recognition): 精准地框选出独立的 UI 组件，例如按钮、输入框、卡片、导航栏、下拉菜单等。更高级的模型甚至能识别这些组件的类型和状态（比如一个被禁用的按钮）。
- 样式提取 (Style Extraction): 提取各个元素的视觉属性，包括颜色代码、字体家族、字号、边距 (margin)、内边距 (padding)、边框、阴影等具体的 CSS 样式信息。
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：
- 嵌套关系: 哪个元素包含在哪个元素之内？（例如，一个 div 容器内包含一个标题 h1 和一个段落 p）。
- 自动布局理解: 对于现代网页设计，AI 会尝试理解 Flexbox 或 Grid 布局，推断出元素之间的对齐、分布和间距规则。
- 组件分组: 将视觉上和功能上相关的元素组合成一个“组件”单元，为后续生成组件化的代码做准备。
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。
- 框架转换: 模型会根据用户的选择（比如 React、Vue 或纯 HTML），将“蓝图”中的逻辑结构翻译成对应框架的语法。
- 组件化代码: 优秀的 AI 工具会生成组件化的代码。例如，它会将识别出的导航栏生成一个独立的 Navbar.js (在 React 中) 文件，而不是把所有代码都堆砌在一个庞大的 HTML 文件里，这样更利于维护。
- CSS 实现: 它会将之前提取的样式信息，转换为 CSS 代码。这可能是传统的 CSS，也可能是像 Tailwind CSS 这样的原子化 CSS 类，以实现更高的可维护性。
- 迭代与修正: 像 v0 这样比较高级的工具，还允许用户通过自然语言指令对生成的代码进行实时修改。这意味着 LLM 不仅能“一次性”生成代码，还能理解后续的修改指令，并对代码进行迭代优化。
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：
三款热门工具对比分析
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:
- 代码生成: same.new 的强项在于其代码生成能力。它能够产出基于 React (Next.js) 和 antd5 的代码，代码结构相对清晰，组件化程度较高。
- 组件识别: AI 模型能够较好地识别页面中的常见 UI 组件，如按钮、表单、卡片等，并将其转换为可复用的代码组件。
- 响应式布局: 生成的代码具备一定的响应式能力，能够适配不同尺寸的屏幕。
- 在线编辑器: 提供一个功能强大的在线 IDE，用户可以在生成代码后立即进行修改、调试和预览，实现了从“克隆”到“开发”的顺畅衔接。
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:
- 多模态输入: 支持文本描述、图片上传和 URL 输入三种方式生成初始 UI，给予用户极大的灵活性。
- 迭代式开发: v0 的核心优势在于其强大的“AI 聊天”迭代功能。用户可以像与设计师或开发者沟通一样，要求 AI 调整颜色、更改布局、替换图标等，AI 会实时更新代码和预览。
- 代码质量与框架支持: v0 生成的代码基于 React、Next.js 和 Tailwind CSS，并使用了 Shadcn UI/Radix UI 等流行的库，代码质量较高，且与 Vercel 生态系统完美集成，方便一键部署。
- 设计系统意识: v0 在生成 UI 时会考虑到设计的一致性，有助于构建遵循特定风格的界面。
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：
- 高保真Figma转换: 其核心技术在于能够精准地将网页的视觉元素——包括布局、颜色、字体、图片、间距等——转换为 Figma 中的矢量图层和组件。
- 图层和组件化: 转换后的 Figma 文件并非一张简单的图片，而是包含了可编辑的图层、自动布局 (Auto Layout) 和组件化元素，方便设计师进行二次创作和修改。
- 响应式设计稿: copyweb.ai 能够同时抓取桌面端和移动端的样式，在 Figma 中生成对应的响应式版本，极大地提高了设计效率。
- 专注设计生态: 它完全服务于 Figma 生态，目标是加速设计流程，而非直接介入开发流程。
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：
- 如果你是一名开发者 👨💻，希望快速将一个看到的网站变成自己的 React 项目代码，以便进行学习、参考或二次开发，那么 same.new 的“一键克隆”和在线 IDE 将是你的高效选择。
- 如果你追求极致的 AI 驱动开发体验 🌊，希望通过与 AI 对话的方式，从无到有地创造、迭代和优化 UI，并且已经习惯于 Vercel 的生态系统，那么功能强大且灵活的 v0 无疑是你的不二之选。它确实展示了 UI 开发的一种未来方向。
- 如果你是一名设计师或产品经理 🧑🎨，日常工作离不开 Figma，需要将网页快速转化为可编辑、可分析的设计资产，那么 copyweb.ai 的专注与精准将为你节省大量手动重绘的时间，是连接现实世界与设计画布的有效桥梁。
文章来自于微信公众号“饼干哥哥AGI”。
