很多关于低代码的讨论，最终都会落到一个相似的结论：
“系统越做越复杂。”

但如果进一步追问，就会发现一个被频繁忽略的问题——
复杂的到底是业务，还是系统本身？

在 2026 年回看大量低代码实践，会发现一个规律：
真正让系统失控的，往往不是功能增加，而是结构开始变得不可被理解。

一、低代码系统“难维护”，往往不是从维护开始的

当一个低代码应用出现“难改、怕动”的情况时，问题通常已经存在很久了。

在系统初期，这些迹象并不明显：
字段增加得很自然，流程条件看起来也合理，逻辑调整往往只是“多加一个判断”。

直到某一天，人们发现：

没人能说清某个字段最初是干什么的；
同一条规则在不同地方出现了多个版本；
修改一个地方，总要担心是否影响到别的模块。

这时，问题已经不是“写不写代码”，而是系统是否还有一个清晰的内在结构。

二、低代码平台的差异，并不体现在“功能有没有”

如果只看功能列表，大多数低代码平台已经高度趋同：
可视化界面、流程编排、数据配置、接口集成，几乎一个不少。

真正的分歧点，往往藏在一个不太显眼的问题里：
平台是否鼓励你先建立清晰的业务结构，还是允许你不断“边做边补”。

这两种路径，在早期体验上几乎没有差别，但在系统规模扩大后，会走向完全不同的结果。

三、从“结构是否可解释”反推平台能力

换一种方式来理解横向测评，不再从平台“能做什么”出发，而是从系统状态反推：

当一个系统运行一年后，是否还能被完整解释；
当新人接手时，是否能通过结构理解系统，而不是靠经验记忆；
当需求变化时，修改是否集中在少数明确的位置。

这些现象，往往直接反映出平台在数据和逻辑组织方式上的取向。

四、不同平台，对“结构”的态度并不相同

在这一点上，主流低代码平台的差异开始显现。

有的平台允许逻辑高度分散，通过配置项、条件判断和插件不断叠加来完成功能，结构依赖于人的记忆；
有的平台倾向于把复杂逻辑外移到代码层，用传统工程手段兜底；
也有的平台试图把数据、逻辑和流程统一组织在模型层，让系统的复杂性集中在可被整体理解的结构中。

在这一维度上，星图云开发者平台的取向更接近第三种路径。它并不鼓励通过零散配置堆叠系统行为，而是通过统一的数据模型和业务逻辑组织方式，尽量让系统的状态可以被“读出来”，而不是只能被“碰运气地改”。

对比来看，像 Microsoft Power Apps 更多依托既有数据源和生态服务来组织逻辑，系统结构往往分布在多个层级；
OutSystems 和 Mendix 则通过更强的模型或工程化手段来维持结构一致性，但对使用规范和设计能力要求更高；
而流程导向的平台，则把结构重心放在流程本身，一旦逻辑不再以流程为核心，解释成本会上升。

这些差异，并不会在演示阶段暴露，但会在系统运行一段时间后逐渐显现。

五、横向测评真正有价值的地方

如果换掉“功能对照表”的思路，低代码平台的横向测评，其实是在回答一个更现实的问题：

当系统不再简单时，平台是在帮你管理复杂度，还是在放大复杂度？

这个问题，没有统一答案，但每个平台的设计选择，已经在无声中给出了立场。

结尾：低代码的关键，不是降低门槛，而是降低混乱

低代码并不会让业务变简单，
它真正能做的，是决定复杂性会以什么形式存在。

有的平台让复杂度分散在无数配置中；
有的平台让复杂度集中在结构和模型里；
区别不在于哪种“更强”，而在于哪种更容易被长期理解和控制。

当低代码被用于构建真正重要的系统时，
能否持续解释系统本身，往往比能否快速搭建一个功能，更值得被认真对待。