获得徽章 0
- 苹果上架App，有没有一步到位的方法？
欢迎收看独立开发者，上架App的闹心过程，从8月15号完成测试及验收之后，到目前都在折腾上架的事情，云服务购买，部署后端程序，注册域名，申请ICP备案，开通苹果开发者账号，最近才提交一次上架审核。
♻ 这个过程算是准备阶段的漏洞，在7月之前做计划时，下意识看了几篇相关教程，关注的重心在于：个人开发者能不能上架AI类产品，以及过程中会不会有资质问题。
当时看没啥问题，所以忽略操作的细节，但以这段时间的操作流程看，从App打包到上架苹果商店审核，整体比较复杂，存在很多细节上的问题。
♻ 在审核结果还没出来之前，先把我自己的操作流程整理一份，需要的朋友可以先参考下顺序，这样是比较节省时间的，等审核结果明确之后，再把操作的详细步骤发布出来。
❗ 注意我的情况是这样：个人开发者，在苹果商店，上架AI应用的App产品。
1️⃣ IOS打包：开通苹果开发者账号，申请各种证书，制作App相关图标，打包完成后上传交付。
2️⃣ App的ICP备案：证书拿到后直接走这个流程，申请云服务器和域名注册，选择App的ICP备案，要一周左右。
3️⃣ 苹果商店发布：服务部署完成，ICP备案通过，然后按照格式要求填写内容即可，文案类可由AI生成。
♻ 至于审核能不能通过，我现在也没多少底气，我是无论如何都没有想到，光是上架的过程需要的时间，都快赶上App开发的时间了。
🔚 在独立开发之前，自己算做了比较多的准备，但是在真正执行的过程中，还是经常手忙脚乱，真是应了那句老话：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。展开21 - 第一款产品的进度条。
网友们大家好，这里是独立开发者频道。今天聊一个郁闷的事，给星期五的打工人助助兴。
在此之前，我需要先简单的掰扯几句，独立开发的硬件设备。
服务端的高配笔记本一台，记忆非常深刻，攒了好久的工资高价购买。
前端的高配笔记本一台，记忆同样深刻，用月薪分期支付低价获得。
首款产品开发完成后，还搭进去两款测试手机，5K的安卓和6K的苹果。
还有一块偶尔拍封面的平板，连收藏多年的键盘，都被掏出来敲代码。
以为准备时间长，花的时间和心思足够多，硬件开发设备优质齐全，产品就能顺利发布。
原计划是，本周产品验收，没有什么问题就上线苹果商店，结果万万没想到。
苹果开发者审核好几天。
域名备案拒绝好几次。
产品发布材料准备好多样。
推广内容写了好几篇。
结果产品还处在审核阶段，关键这事我干着急也没啥用。
之前辛苦追赶的节奏，在本周又一次被打乱。
第二款开源产品，只能在源码仓库干巴巴的等着。展开61 - 产品开发和知识库编写，第一阶段收尾。
网友们大家好。
欢迎来到独立开发者频道。
经历一个多月的忙碌。
开发的第一款产品终于收尾了。
后续再测试几天。
就可以准备发布的事情了。
其中有个小插曲。
在做项目的过程中。
编写了非常细致完整的文档库。
七月中旬经朋友的提醒。
计划把自己的知识库文档。
当成一件作品直接开源。
这个事情在8月7号完成初稿。
后续和产品一起再斟酌一遍。
这样两款作品可以前后脚发布。
两个任务刚收尾时。
心里竟然涌出一丝惆怅感。
七月份整体的节奏是。
偏重产品开发。
顺带手把知识库文档整理好。
再穿插一部分自媒体的内容。
目前短暂的忙完其中两件事。
对后续的任务有点手麻。
跳出产品之外。
不在技术之中。
去做最难的内容传播。
既要有干货输出又得推广产品。
还要在传播过程中不断改进。
这对开发者来说。
并不算一件容易的事情。
之前事情多思绪乱。
可以靠写代码稍微冷静冷静。
后面再忙起来。
只能靠写八阿哥火上浇油了。展开73 
大家好。历时一个多月的专注投入，很高兴向大家宣布，我的独立开发产品现已顺利完成，后期准备投入内测。
❗ 开发中期曾因依赖的AI编程工具不可用，导致效率显著降低，造成了时间损耗。
独立开发：时间即成本！
所幸后续主动接手核心开发工作（包括接口对接、复杂逻辑实现与代码封装等），重新掌控了开发节奏。
💡 接下来，我将对这段期间经历的工作状态起伏进行梳理：
1️⃣ 中途的混乱
① 其实有段时间思路完全被放空了，不管是开发还是自媒体的运营，脑子里一点头绪都没有。
② 由于一些原因，当时我的AI编辑器是不可用的状态，没法完成前端的代码开发。没办法，只能自己上，去开发那些看似简单的效果。然后就在开发模型对话模块时，DOM元素定位的问题上卡壳几个小时，最终，拿出尘封已久的搜索引擎才解决了这个问题。
③ 类似上面的情况还有很多，如：页面布局问题、整体效果的微调、页面加载性能瓶颈等等。最后通通...解！决！不！了！
本想优雅开发，结果被几个view标签牵着鼻子走，最后喜提一堆未解之谜大礼包！
2️⃣ 慢慢拉回节奏
① 后面自己复盘了下，这样下去节奏完全不行，于是重新捋了下。
② 上午我会列出当天的list，来给一整天打一个整体基调：轻松/忙碌/充实。
③ 慢慢接管前端的主线代码，如果接口对接，复杂逻辑判断，统一逻辑封装等。之前依赖AI IDE过多。
④ 随着自己开发参与度的提升，后面的效率就进入到了一个“充实”的节奏。
每日清单定调，亲手接管核心代码，从“乱炖”模式切回“充实高效”的正轨！
3️⃣ 反思和思考
① 开发依赖AI工具太多，要找一个权衡，目前是布局样式这块提供自己思路,AI来输出。核心对接和逻辑这块，自己参与输出，还是逃不开码农的命。
② AI编程工具虽好，但是记住，现在它只是你手头的工具，怎么才能合理利用，在于你自己。因为缺陷也很明显，之前内容有介绍AI IDE，这里不多说。
🔚 产品终于开发好了，自己内测中，上线后请大家关注下，感谢一下！展开评论2- 大模型编程测试：DeepSeek，Kimi，千问，智普。
上周发布了几篇：AI编程工具的总结笔记。
国内模型主要是DeepSeek和Kimi-K2，评论区有很多网友提到：千问和智普编程能力也不错。
这里是自己的失误，千问当时没注意到编程大模型，智普是平时很少用，所以在相关笔记中没有提这两款模型。
咱这个码农能力一般，但是主打一个听劝不犟嘴，正好周末的时候有空，于是完整的测一把国内的模型。
参赛模型：DeepSeek，Kimi，千问，智普。
使用提示词：
开发一款复杂的Web网站，涉及大模型信息采集和展示；进行数据分析，给用户提供有价值的参考；做一个社区板块，可以交流各种模型的使用案例；总共分为3个模块，每个模块都要填充一定的模拟数据，并且支持全站检索功能；视觉追求创意和科技感，
代码放在一个文件中，可以直接预览。
先说结论：本次测试中，Kimi和智普都给自己眼前一亮的感觉。以下是简单的评价，和具体的技术指标，代码行数包括换行和注释。
1️⃣ Kimi：视觉和动态效果最有质感
代码500行；使用原生CSS+网格布局；搜索采用input事件，即时高亮体验较好，代码编程极简；缺少图表库，仅用Div拼条形图；视觉效果霓虹蓝紫渐变背景+旋转粒子，整体炫酷丝滑。
2️⃣ DeepSeek：全面但是缺乏亮点
代码1300行；使用原生CSS+JS，布局干净：Header 、Tab页、Footer；使用const数组模拟数据；视觉效果深色赛博风，渐变+毛玻璃+3D卡片悬浮，基于Chart+统计卡片；响应式到位，滚动条自定义，动画流畅。
3️⃣ 智普：加入首页布局和帖子发布功能
代码1000行；使用Tailwind工具类+自定义CSS，结构模块化；发帖功能和模拟数据都有，逻辑最复杂；视觉效果紫蓝渐变+玻璃拟态；整个页面做的非常立体。
4️⃣ 千问：整体一般搜索功能最佳
代码900行；使用flex+grid布局；搜索的结果页独立渲染，数据查询的全面；视觉效果黑紫渐变+毛玻璃，图标统一用 FontAwesome；数据信息密度高，功能整体最完善。
自己从后端转独立开发，前端编程都是依赖AI工具，和AI来回拉扯一到两天，才能做出像模像样的前后端交互页面。
在AI模型中，可能1到2分钟就够了。
如果AI再这样持续发展下去，产品的形态，到底会进化成什么样？展开评论2 - 多款AI IDE编程测试，好用的工具真的不多
Hello大家好，这里是独立开发者频道，这篇笔记想和大家聊聊AI编程工具的话题，最近在这个事上没少花时间和心思，付费版也买了几款。
♻ 这段时间AI IDE各种上蹿下跳，cursor在国内停服，argument平替使用，最后再切回cursor，换来换去的肯定有点麻烦，为啥对cursor念念不忘？肯定是在系统开发中好用且高效。
正好又赶上国内AI工具各种迭代更新，于是也顺带体验了一把，这里就不多介绍了，感兴趣的话可以自行尝试。
♻ 主要想分享一下，几款大模型的编程实践，涉及到豆包（辅助角色）、DeepSeek、Kimi-K2，注意这里的场景限定是编程。
先直接说结论：目前国内的主流模型中，Kimi-K2的编程能力，应该是领先的，不过它是近期刚发布。
在编程任务中，单次输出代码低于500行的模型先选择忽略，以现在的AI编程工具来看，至少写千行代码不抛出错误，才能放到一张桌子上比划比划。
♻ 主要测试两种场景：① 简单描述需求，让模型可劲的发挥；② 提供原型图，做提示词工程，让模型最大限度的还原页面。
为什么对标上面两个场景？因为在cursor里面自己一直就是这么用的。
1️⃣ 场景一的测试
这里主要考验模型纯粹的编程能力，DeepSeek和Kimi-K2都能输出符合预期的页面效果，不过K2的视觉质感更好更丰富，但是代码输出的效率略低。
2️⃣ 场景二的测试
在cursor中直接导入原型稿，都能输出大差不差的页面效果图，所以必须要测这个场景，尝试国内的AI IDE都做不到，只能放在大模型里执行。
直接在DeepSeek和Kimi-K2传原型稿，要求它们直接用web页面还原，这两款模型能做但是效果都不好，Kimi-K2的还原效果稍微领先。
那就换个思路，用豆包生成原型稿的提示词，问题来了为啥用豆包？还是那个朴实的道理，在使用中对比其它效果较好。
豆包生成的提示词丢给DeepSeek和Kimi-K2还原，这时候两款模型还原出的页面，已经能达到原型稿70%的效果了，仍然是Kimi-K2稍微领先。
🔚 国内外多款模型和工具体验下来，感觉差距和差异都比较明显，虽然小模块编程能力上的差距不大，但是于开发来说，系统工程性的编程能力才更有价值，这大概是很多开发者愿意为cursor买单的原因。展开评论3 - 大模型提示词怎么开发？坑根本踩不完！
Hi大家好，欢迎阅读独立开发者实践笔记，过去两周产品集成大模型的模块，主体工程进入尾声，所以来和大家聊一个话题：
♻ 在开发场景中：如何使用大模型提示词，可以事半功倍。
经过两周多的提示词调试，踩坑，寻找更优解，慢慢的积累一些使用经验，
1️⃣ 提示词类型
① 系统类型：指定模型扮演的角色，添加对话的规则或者格式，效果比在用户消息中设定要好。
② 用户类型：在对话中，用户抛给模型的问题，也可以在该内容中约束系统类型。
③ 助手类型：模型回答用户的消息，在对话的上下文中传递用户和助手消息，可以增强对话连贯性。
在部分随机对话场景中，没必要设置系统提示词，这样会约束模型的回答方向。
在管理提示词的时候，优先考虑动态灵活的配置；在不同场景使用不同的模型或版本，适配更合适的提示词。
2️⃣ 提示词规则
① 前后端API交互，需要设定接口响应规则，系统提示词可以指定Markdown风格，Xml标签，JSON格式等。
② 服务端与大模型交互时，有长连接阻塞响应，有流式片段响应，有异步任务响应，根据业务选择即可。
③ 这里有个取巧的方式：把需求描述好，交给几款大模型去写提示词，选相对通用的模板结构放入业务就好。
建议做大模型接入时，多看看官方文档，常规的需求场景，都有官方的参考案例。
因为自己初期文档看的潦草，很多问题都是抛给大模型，让它输出参考样例，实际文档中都有标准用法，不会写的提示词直接交给大模型生成模板即可。
3️⃣ 模型的响应
① 提示词约束条件的多少，影响模型的发挥空间，条件越多过滤数据越多，条件越少过滤的越少。
② 参考从数据库人群表做查询分析，添加的条件越详尽，人群筛选的越细致越精准，前提是有足够的人群样本。
❓ 那么由此引出一个难解的问题。
大模型越是智能发挥空间越大，但是套壳AI的产品，如果提示词足够细致，压缩了模型的发挥余地，也会影响用户的产品体验。
如果提示词过于简单，大模型发挥空间太大，又很难把握AI和业务适配的问题，各位开发者有好的实践经验吗？展开评论1 - cursor平替？Augment！ Hello，大家好！最近一直在开发产品的核心功能，忙的不亦乐乎。
为了提高效率，就去感受了一把面向AI编程。
❗刚开始，免费且深度得体验了cursor编程工具，不过后面就没然后了。
❗后来啊，转投了Augment插件，然后就一直用，一直爽。
1️⃣ 核心优势
① 超大上下文窗口：具体一个窗口下能承载多少token我没数，但是比cursor的token要多，开发到现在我就开了两个窗口。
② 实时代码同步：生成好代码到同步到本地代码文件中，效率非常高。
③ 编辑器的兼容性：可以在vscode、JetBrains IEDs、Vim还有Neovim中被集成进来。不过在Vim和Neovim中不支持Agent。
④ 代码能力：使用的是claude 4.0，编码能力就不用多说了吧。它可以深度理解我的代码，按照我的风格编码。这次项目中封装的全局WebSocket，就是我提供的思路，由它输出的。所以，用的越多，它就会越强，约等于我也强。
⑤ 上下文补全，基于项目全局：它的理解能力不包含于当前告诉它的这些文件，它是站在项目整体的角度去编写代码。我只提示改一下个人中心页面的色调，它直接将我整个项目的色调都调整了，说是从全局出发，做了统一。（emo了，其实是不想做色调统一的）
2️⃣ 劣势和不足
① 过度热情：称之为补全“狂轰乱炸”，我刚输入const，直接跳出来一堆。积攒起来的编码思路就被彻底打断。我是谁？我在写什么？
② 知识盲区：对一些偏冷门还有“私有化”的技术，它还是存在知识盲区的，这样应该是底层大模型训练数据具有滞后性。
③ 电脑配置要求：首先，我是21年的mac小破本，开了后端编辑器（idea）+前端编辑器（vscode）+xcode（模拟器）+其他软件（社交，浏览器，工具等）。中午的拼好饭还没到，小mac就提醒没电了，而且热得发烫。看来这是在提醒我换了它。还有，输入代码后，需要等待超过10秒，甚至更久，才能弹出分析结果，期间我只能望着Generating response...发呆。最崩溃的是，最后还来个网络或算力不足导致Augment服务超时中断。
3️⃣ 最后
🔚 最后评价一句市面上所有的AI-IDE，高智商：AI是我的队友，弄不好我成了AI的“猪”队友。低智商：AI是一个高效输出的工具！展开53
