由Hugging Face机器学习增长负责人Ahsen Khaliq（@_akhaliq）开发的开源Web应用开发环境AnyCoder已在Hugging Face Spaces正式发布。
该工具现已面向AI代码共享平台Hugging Face的所有用户开放，集成了实时预览、多模态输入和一键部署功能。在托管环境中，无论是缺乏技术专业知识的独立创作者，还是为客户或大型企业工作的开发人员，都可以借助Hugging Face托管的AI模型快速开始"直觉式编程"Web应用。
AnyCoder也因此成为Lovable等服务的替代方案，这些服务同样允许用户用纯英文描述来开始编写应用程序，无需正式的编程知识。
免费直觉式编程，Kimi K2驱动
Khaliq将AnyCoder作为Hugging Face生态系统内的个人项目开发，并将其定位为"首批支持Moonshot强大而小巧高效的Kimi K2模型的直觉式编程应用之一"，该模型于上周发布。
AnyCoder的主要功能允许用户输入纯文本描述来生成HTML、CSS和JavaScript代码。这些代码会在实时预览窗格中显示，可以进行编辑或直接部署。工具还包含待办事项应用、仪表板、计算器等示例模板。
AnyCoder完全基于Hugging Face的开源Python开发环境Gradio构建，允许用户用纯英文描述应用程序或上传图像，即时生成可运行的前端代码。
Khaliq在与VentureBeat记者的私信对话中将其描述为"免费开源的直觉式编程应用"。
他还指出，该工具支持多个开源模型，用户可以通过左侧控制面板的下拉菜单在不同模型间切换，包括：
Moonshot Kimi-K2、DeepSeek V3、DeepSeek R1、百度的ERNIE-4.5-VL、MiniMax M1、阿里巴巴的Qwen3-235B-A22B、SmolLM3-3B和GLM-4.1V-9B-Thinking。
从UI图像生成代码、网络搜索集成和OCR支持
使用ERNIE-4.5-VL模型，AnyCoder支持多模态生成。用户可以上传UI设计截图或原型图，并从中生成功能性前端代码，这对设计师或视觉化工作团队非常有用。
AnyCoder包含网站重新设计工具，能够从任何公开网站提取内容并以更现代的布局重新渲染。它使用抓取的内容如页面结构、元信息和图像来构建新版本，可选择性地根据用户指令如"让它更简约"或"添加深色模式"进行调整。
为支持最新的设计趋势和实现模式，AnyCoder通过Tavily提供网络搜索集成。启用API密钥后，平台会在生成代码前搜索当前技术和最佳实践。
用户可以上传包含嵌入文本的图像（如截图或手写笔记），AnyCoder使用Tesseract OCR提取其中的内容。提取的文本随后可以整合到代码提示或应用内容中。
一键部署到Hugging Face Spaces
AnyCoder允许将生成的应用即时部署到Hugging Face Spaces。在通过OAuth认证并授予所需权限后，用户可以在自己的Hugging Face账户命名空间下部署应用。部署功能包括：
移动友好的响应式设计、品牌化页眉/页脚和README、实时可共享URL以及完整的所有权和编辑权限。
该部署功能现已支持使用Gradio构建的完整Python应用程序，将工具的使用场景扩展到静态网站之外。对Streamlit的支持也正在开发中。
对于新手开发者或希望快速启动新项目的技术专家来说，AnyCoder似乎是一个优秀且引人注目的起点。
