🚀 AI 赋能原生应用:Ror + Cursor + Expo 打造可商业化 $5K/月移动应用全流程实战🧣

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🚀 AI 赋能原生应用:Ror + Cursor + Expo 打造可商业化 $5K/月移动应用全流程实战

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🎯 项目概述与技术堆栈

本次实战的目标是构建一款名为 AI Cal 的日历应用。它允许用户通过与 AI 代理聊天来查询和管理日历事件,解决用户需要搜索或滚动日历查找信息的痛点。

为了实现这款具备付费墙(Paywall)的原生 iOS/Android 应用并将其成功发布到应用商店,我们整合了以下关键工具:

阶段工具/模型目的
MVP 构建与前端Ror快速构建应用前端和基础功能。
深度编码与集成Cursor + GPT-5集成 Superwall 付费墙,进行精细的代码修改。
商业化与订阅Superwall管理应用内付费墙和订阅,并提供 A/B 测试能力。
发布与跨平台Expo将 React Native 代码打包并发布到 iOS 和 Android 应用商店。

🛠️ 实战步骤分解:从想法到应用商店发布

整个应用构建和发布过程可以分解为四个核心阶段和一系列详细操作。

第一阶段:应用想法与 Ror 前端 MVP 搭建

此阶段目标是快速将想法转化为一个具有核心功能的最小可行产品 (MVP),并使用 GPT-5 进行构建。

步骤任务内容关键行动与输出
1.1 需求定义与 Prompt 撰写明确应用目的、关键功能、用户旅程、其他功能及设计风格。遵循“简单但有效”的原则。定义 AI Cal 的功能:日历视图、添加事件、AI 聊天查询(例如:“我爸爸的生日是什么时候?”)。
1.2 Ror 快速构建将 Prompt 输入 Ror(使用 GPT-5 模型)。Ror 总结应用、创建代码文件,并显示 Apple/Android/Web 预览。
1.3 修复功能性 Bug解决应用中不完整的功能和 Bug,确保核心用户旅程顺畅。修复 Bug 1:事件未在全天视图中显示。修复 Bug 2:添加返回日历视图的返回按钮(需要多次 Prompt 提示 AI 调查原因并修复)。
1.4 AI 功能测试验证 AI 聊天功能是否能访问日历数据并准确回答问题。询问 AI “我爸爸的生日是哪天?”和“生日持续多久?”以验证 AI 上下文连接成功。
1.5 启用后端与 GitHub 同步确保用户数据持久化,并为后续在 Cursor 中集成支付做准备。启用 Ror 内置后端(用于存储日历数据)。连接 GitHub 账户,将代码同步到 GitHub 仓库(例如:AICal)。

第二阶段:Cursor 支付功能集成(Superwall)

由于 Ror 无法集成复杂的第三方支付系统,我们需要将项目转移到专业的 AI 代码编辑器 Cursor 中进行支付集成。

步骤任务内容关键行动与输出
2.1 准备开发环境将 GitHub 上的项目代码下载到本地,并在 Cursor 中打开。配置 Cursor 使用 GPT-5 模型进行编码。
2.2 Superwall 账户配置注册 Superwall,创建新的 React Native 项目,并获取关键配置信息。确定 iOS Bundle IDAndroid Bundle ID(格式通常为 com.你的网站.你的应用名)。在 App Store Connect 中设置订阅,并与 Superwall 连接。
2.3 AI 驱动集成 Superwall将 Superwall 的 Expo SDK 文档提供给 Cursor Agent。Prompt Cursor Agent:“我想使用 Expo SDK 将 Superwall 添加到这个 React Native 项目中。请为我规划并进行设置。”。
2.4 执行与安装依赖AI 规划安装步骤,并自动运行终端命令安装 Superwall SDK 依赖。结果: Superwall 的付费墙管理功能被集成到应用代码中。

第三阶段:发布准备与 Expo 构建

此阶段利用 Expo 将包含支付功能的应用程序打包并准备提交到应用商店。

步骤任务内容关键行动与输出
3.1 Expo 项目创建与连接在 Expo 上创建账户并新建项目。将 GitHub 仓库 (AICal) 连接到 Expo 项目,以便 Expo 访问最新的代码。
3.2 创建 Build (构建)使用 Expo 的“Build from GitHub”功能,基于最新的代码(包含 Superwall 集成)创建应用构建版本。可以在 Expo 的 Builds 标签页下看到构建活动。
3.3 提交到应用商店使用 Expo 的提交(Submissions)功能,将构建版本提交给 iOS 或 Android 应用商店进行审核。注:此步骤需要开发者完成应用图标、截图等素材的准备,并拥有 Apple Developer Account。

🔑 TRAE SOLO 视角下的效率总结

尽管本次实战使用了 Ror 和 Cursor,但其核心工作流体现了 AI 编码工具在处理复杂任务时的共性需求:

  1. 分阶段协作:利用 Ror 的快速原型能力解决 “0 到 1” 的前端搭建问题;利用 Cursor 的深度编码能力解决 “1 到 100” 的复杂第三方服务集成问题。
  2. 上下文驱动集成:通过将 文档 直接提供给 AI Agent,极大地加速了复杂的 SDK 集成过程。
  3. 解决技术障碍:通过将代码同步到 GitHub,开发者能够在不同的 AI 工具(Ror、Cursor)之间灵活切换,利用各自的优势克服技术障碍(如添加付费墙)。

最终,这种多工具协作流程证明了即使面对原生移动应用这种复杂的构建和商业化挑战,开发者也能在 一天之内 完成从想法到发布到应用商店的整个过程。