背景
记录一次开发微信小程序过程，全程通过自然语言描述与 AI 工具沟通进行开发的，我的想法也很简单：做一个记录物品买入时间/买入价格等基础信息，计算物品的日均使用成本，以此来降低自己在购买大件物品的焦虑值，后悔值，犹豫值 ... 越用越值得的感觉，哈哈
先看一下最后这个小程序的成品效果图：
设计工具
注：我个人还是很喜欢谷歌的设计风格的，现阶段 Stitch 免费使用
开发工具
- VScode
- Codex
开发工具内使用的大模型基本上选择的是 GPT，使用了几个不同的版本，GPT-5.2-Codex / GPT-5.3-Codex / GPT-5.4 / GPT-5.5，5.5 前段时间推出后就基本使用 5.5 了，就是费用比较贵，差不多 Token 消耗是 GPT-5.4 的 2 倍，但确实“更加聪明”了。
VSCode 我主要用了 Codex 和 Github Copilot 这两个插件
构建后端 API
- 选用后端 API 框架（ 不论是用 node / python / go / php 等，只需要将你想要使用的框架源码初始化就可以开始，当然这一步你也可以透过 AI 来实现，我是为了省 token，我就自己按框架官网介绍的安装方式在本地 install 了源码 ）
- 用自然语言描述，你想要实现某某接口的 CRUD 功能，并提供详细的 API 文档即可
实现小程序
- Google Stitch 设计的页面可以导出 HTML，将其复制出来后存储为一个临时的 html 文件，并将其加载到 AI 工具，让其 100% 复原当前这个页面，适配微信小程序端的结构框架
- 再将 API 文档丢给 AI 工具，让其对接即可
题外话：Google Stitch 支持 MCP 导出，当然也可以透过 MCP 去读取项目的 UI 设计信息，可以直接省略复制 HTML 页面这一个步骤，只要保证你的 LLM 能正确识别你想要的指令。
最后
剩下的就是小程序的备案 / 认证等操作了，因为我自己一直有租用服务器，有租域名，所以微信要求的 API https 请求域名等就很好搞定了，所以 ... 你们猜猜我开发这个小程序花费了多长时间？
