Coding

每个人手机备忘录里可能都躺着一些idea，可能是浴室里的灵光一现，可能是工作生活中的点点滴滴。在没有AIcoding之前，对于不会写代码的人来说，想要实现这些想法多少有点“天方夜谭”。但随着模型的不断发展，cursor/Claude code/codex等的出现，降低了“创造”的门槛，不懂的人也能完成这些看似不可能的事情了。 我和小伙伴都是PM，不懂代码，爱折腾股票。我自己爱看短线，经常有一些"韭菜"动作，每次亏损就要拿Excel算一下怎么补仓才能回本。小伙伴爱看中长线，需要时时追踪年化收益率（IRR），但也需要每天在excel里更新最新净值、记录当前IRR，耗时间又很麻烦。于是我们想着不如“自己的需求自己做”，上线一款App吧！这就是「小龙手帐」的由来。经过我们俩的一系列折腾，最终上架了App Store，定价9.9元，没花推广费，也很意外自然流量到过国区财务榜的第13名。 这篇文章不是从0-1上线App的教程，更像是一个踩坑实录，记录了我们的摸爬滚打。如果你也想实现点什么，希望这篇文章能帮你少走点弯路。 Part-1 合适的工具事半功倍 有了想做一个App的想法后，下一步是 UI 设计。我按之前 web 项目的经验，选了 bolt/v0 想直接生成 App 的界面，但忽略了一点：App 和 Web 的设计要求、规范不一样，bolt/v0 怎么调都达不到想要的效果，找设计图来参考也不行。那我自己用 figma “手作”？结果手根本画不出脑子里的东西，在 UI 上卡了好几天。 后来偶然发现了 figma make（figma 自己的 AI 工具），试了一下味道就对了，简单调整就能达到想要的效果。而且 figma 支持 MCP，设计稿可以直接还原成代码，不用手动截图再描述一遍，当然不能百分百还原，但微调一下就行，省时省力，最重要的是好看。所以怎么调都不对的时候，别死磕，想想是不是这个场景下使用的工具不合适，换一个可能海阔天空！ Part-2 条条大路通罗马 UI也有了，那现在就要开始做了。我的认知还停留在了写个iOS App只能用xcode，下载下来发现，完全看不懂，也不知道要从那里入手，想着不然从youtube上学学？但内容太多了很难一下就找到自己想要的内容，无形之中浪费了更多时间，当时就是活人微死状态，内心是：要是先学会了再写App，黄花菜都凉了。 后来youtube上有人说到了expo，突然想起来在公司的hackathon上我还真的用过这个东西，很好用，不过是web版本的项目，查了一下发现，它还能在没有xcode的情况发布iOS app到test flight、上架正式商店，而且使用门槛非常低，让ai帮你安装给expo SDK，然后输入对应命令就行了，完全不用在初始阶段就啃难学的工具。所以当你觉得门槛高得离谱的时候，别着急，可能只是因为你对这个领域不了解，大概率有人已经把路铺好了，找找就会发现新大陆！ expo官方教程 Part-3 你得真的懂 做功能的时候，小伙伴想看 IRR 趋势图，我按网上查的定义让 AI 写了一版，代码能跑，界面正常，我觉得没啥问题。结果她一测，数字跟 Excel 算的对不上，找了一圈最后发现时间周期取错了。这个错我根本发现不了，因为我对 IRR 的理解就停留在「查了个定义」的程度。AI 写啥我都觉得「好像挺对的」，其实是我没有能力判断对错。 后面这个功能是小伙伴把关的，因为她天天在 Excel 里算 IRR，一眼就看出问题在哪。所以如果你要用 AI 写东西，你得真的懂你要做的东西，不然根本校验不了它的输出。 这个「懂」可以是你能看懂代码，也可以是你能从 AI 的方案里判断对错。比如 Claude Code 的 plan mode 会先输出实现思路，小伙伴一看「时间周期按自然月计算」就知道不对，可以及时纠正，不用等代码写完再 debug。 Part-4 给AI造个记忆 开发过程中还有一个问题，每次新开一个窗口以后，AI就把之前改的全忘了，出现很多次把原本改对的东西又改错的情况。 想了下，如果我没有记忆，我也会每次都重新分析，那怎么办呢？给它造个记忆吧！把架构、抽象的组件、更新的记录都写成md文件，每次更新相关内容的时候都去浏览一遍，看看之前做了什么，如果开发新的再追加进去。使用这样的方法以后，相当于给AI外挂了记忆文件。让他在动手前先了解之前做了什么，这样改错的地方明显就少了。我使用的rules如下： 在开发功能时，请优先查阅 docs/reused-components.md 中的复用组件,能复用则复用,仅在现有组件无法满足需求时才新建;引入新的可复用组件时,请同步补充该文档。以及要先查看expo-App/docs/feature-log.md，避免重复改错。 在梳理架构或输出架构建议时,优先参考 README.md 中的相关说明,保持结论一致。 每次完成一个功能(feature)后,需将变更内容、测试情况以结构化格式追加到 expo-App/docs/feature-log.md（新记录添加到文件末尾，不要覆盖已有记录），并在下次开启新对话前阅读该记录。 所以其实有时候AI不是乱改，可能只是缺少信息，这种时候我们帮忙补全就好啦！ Part-5 免费的就是最贵的 功能逻辑跑通了，下一步是接数据。在选择股票/基金实时信息接口的时候，不知道要用什么比较好，就让AI帮我找了一些接口。有免费版本的新浪财经、腾讯财经，我本着快速测通的方式，先接了一下，发现不太稳定，而且接口定义我不知道。最致命的是，如果继续使用这种接口且我们的App想要卖钱的话，实际上是把不应该商用的数据商用了。 于是果断规避风险更换接口，直接买券商服务又太贵，启动阶段不划算。最后用了折中方案，买阿里云市场的数据服务，相对便宜大碗，适合初期。再配上自己的服务器和域名，写个接口中转一下，版权和稳定性的问题就都解决了。所以涉及到商用的数据，不要想着能省则省，应该老老实实花钱买靠谱的，不然直接亏一波大的。 Part-6 让单测帮你兜底 数据也接好了，开始整体测试，我自己会直接在App上测试，测试完成后就发给小伙伴来测试，但是她总能测出bug。一对比发现，小伙伴测试的范围更广，所以总能测到一些问题。这样肯定不行呀，返工率太高，想到之前跟研发同学交流的时候他们有单测，就让AI把主干链路，新功能的单测都写了。写完以后，我再自测整体稳定多了，小伙伴再测试也没发现那么多问题了。在看不懂代码，把控不好生成质量的时候，不如写写单测，来给自己的项目加固了。 最后 整个过程用到的工具： logo生成：gemini，可可爱爱的小龙就是小伙伴调好的！ UI：figma make 前端：figma make + Claude code微调 后端：Claude code/codex（调架构的时候用的还挺好的） 中转接口：gemini（因为gemini更懂阿里云的宝塔服务，所以写的更适配） 从Excel算来算去到真的上架了App Store，梦幻又真实，虽然中间踩了不少坑，但确实做成了。定价9.9元也并不是为了卖钱，而是对自己的一个鼓励，我们的这个尝试值得！如果你的备忘录里也躺着什么想法，现在真的可以试试了！