2025年5月22日·2 分钟
用 AI 代码将移动应用从想法带到应用商店
逐步指南：如何使用 AI 生成代码把应用想法变成 iOS/Android 上架版本，包含工具选择、测试策略与商店提交要点。
逐步指南：如何使用 AI 生成代码把应用想法变成 iOS/Android 上架版本，包含工具选择、测试策略与商店提交要点。
AI 辅助的构建在你打开代码编辑器之前就已经开始。如果你的想法模糊，AI 会很乐意生成许多对结果没有帮助的界面和功能。你的任务是给它一个明确的目标。
写一句包括 谁 和 解决了什么痛点 的话。保持具体，让陌生人能想象出场景。
示例模板：
“帮助 [某类用户] [完成某项工作]，通过 [消除某个常见摩擦点]。”
示例：
“帮助自由职业设计师在 60 秒内发送发票，通过保存客户信息并重用模板。”
用户故事描述的是动作，而非功能。它们能让你的 MVP 贴近真实行为。
首发应以最少的环节证明核心价值。把想法分两类：
快速规则：如果移除某项后应用仍能解决主要问题，它就不是必须有的。
选择一个可度量的结果来判断 MVP 是否奏效。示例：
你会用这个指标来决定接下来要构建什么，以及该忽略什么。
在让 AI 生成界面或代码前，先决定 应用运行在哪儿 和 用什么工具构建。这会让提示更聚焦，避免得到与实际约束不符的代码。
先问一个最简单的问题：你的用户今天在哪儿？
如果不确定，查看你已有的信号：网站分析、邮件名单、用户访谈，或者在报名表上简单问一下设备类型。
对于大多数 MVP，跨平台能最快交付。
跨平台（推荐用于 MVP）
原生（Swift/Kotlin）
当你严重依赖平台特有功能（高级相机管线、复杂蓝牙、高性能动画）或已有原生团队时，选择原生。
技术栈应与数据需求匹配：
把四个约束写下来，并在每次 AI 提示中保留：预算、时间线、你的编码熟练度、以及维护预期（下个月谁修 bug？）。这一步能避免“酷但难以交付”的演示代码。
如果你希望比在多个工具间拼接提示更有引导性，像 Koder.ai 这样的对话式编码平台可以在保留导出源代码控制权的前提下，帮助把这些约束绑定到构建流程里。你在聊天中描述目标、逐屏迭代，然后在准备好时导出项目到自己的仓库。
在让 AI 生成代码前，给它一些具体可构建的东西。一个简单的用户流程和少量屏幕能让项目更聚焦、减少返工，并让你的提示更清晰。
从用户必须触碰到以获取价值的少量屏幕开始——MVP 不超过 5–10 个屏幕。你可以纸上速写、白板，或用 Figma 快速做几帧。
典型 MVP 屏幕集合：
给每个屏幕一句话目的，例如：“首页显示用户的项目并有新建按钮”。
把“快乐路径”写成序列：
再加一个返回用户的迷你流程：“打开应用 → 立即看到上次状态 → 继续”。这有助于你和 AI 优先处理导航和默认状态。
列出你存储的信息以及它出现的位置，保持简单：
这将成为列表、详情和表单的基础。
为每个屏幕标注：
这些备注能防止“只有演示效果”的 UI，让第一版 AI 构建的应用更真实。
当你给 AI 一个“小而完整”的规范时，生成的代码质量会显著提升。把它当作一页纸的简要说明，消除歧义并让各屏一致。
保持简短但具体，包括：
如果想要一个可重复粘贴的模板，使用下面的紧凑样式：
App: <name>
Goal: <one sentence>
Users: <who>
MVP features:
1) ...
Screens:
- Home: ...
- Detail: ...
Data:
- <Entity>: field(type), ...
Rules:
- Validation: ...
- Empty states: ...
Out of scope: ...
提示：如果你使用像 Koder.ai 这样的对话式构建工具，把这个模板当作“规划模式”的输入。共享且可复用的规范能让 AI 驻留在同一上下文中（也适用于不同贡献者）。
一开始就设期望，这样 AI 不会每次都重塑结构：
不要说“构建整个应用”，而是请求：一个屏幕 + 导航 + 最少模拟数据。然后迭代：细化 UI、连接真实数据、补上边缘情况。你会更快审查并避免缠绕的改动。
维护一个你在提示中重复使用的文档：应用规范、编码规则、已做决策和当前文件树。每次请求都把它贴在最上面，让 AI 在不同会话中保持一致性。
这一步的目标很简单：在真机或模拟器上得到一个“可点按”的应用，即使数据是假的。一个能运行的壳能带来动力并揭示缺漏。
先提示生成你选框架（Flutter 或 React Native）的干净起始项目，包括：
然后把 AI 的建议对照官方文档核查。AI 在脚手架方面很擅长，但版本和包名会变。
如果你想要更快能部署的脚手架，像 Koder.ai 可以从聊天生成第一个可运行的壳（前端 + 后端），并在你迭代时保持可运行状态——适合想在不花一整天做基础接线的情况下快速推进的场景。
逐屏提示，而不是“构建整个应用”。为每个屏幕请求：
这样你能更好掌控并更容易调试。每生成一个屏幕，就运行应用并点击流程再继续下一步。
要求 AI 提前创建一小套组件库，然后在各处复用：
这能避免“每个屏幕看起来都不一样”的问题并加速后续迭代。
明确告诉 AI：不要在应用中硬编码 API key。使用环境变量、构建时配置或安全存储。如果需要后端 API key，把它放在服务器端，仅暴露安全端点给移动端。
当你之后接入真实服务时，你会感谢现在搭好干净的基础。
当 UI 与导航可用后，下一步是给应用一个“事实来源”：真实数据、真实账号和可靠的网络调用。这也是 AI 生成代码能节省大量时间的环节——前提是你给出了清晰的契约。
对于大多数 MVP，选以下之一：
简单规则：如果你的应用需要用户、几张表和文件上传，Firebase/Supabase 通常足够。若需接入现有系统，就用你自己的 API。
如果从头做全栈，早早标准化栈会有帮助。例如，Koder.ai 常把 web 应用生成为 React、后端为 Go、数据库为 PostgreSQL——对可扩展的 MVP 来说是稳妥的默认方案，并且支持导出源码以便后续扩展。
给 AI 一个简短的数据规格，要求生成：
示例提示（可粘贴）：
\nWe use Supabase.\nEntities: UserProfile(id, name, email, created_at), Task(id, user_id, title, due_date, done).\nRules: users can only access their own tasks.\nGenerate: SQL tables, RLS policies, and client code for list/create/update tasks.\n
然后审查生成内容，检查是否缺少索引、字段命名不清或出现不该有的管理员访问快捷方式。
网络调用会经常失败。让 AI 实现：
小 UX 细节：显示加载指示，但也允许取消/返回，不要让应用感觉卡住。
无论使用 Firebase、Supabase 还是自建 API，都要把“数据契约”写清楚：
把它存到仓库的短 README 中。当你以后让 AI 添加功能时，把契约粘回去——这样新代码不会无意间破坏现有屏幕的兼容性。
AI 可以快速生成大量代码，但只有当应用在真实手机、真实用户与各种“奇怪”输入下表现良好时，速度才有意义。你的目标不是测试所有东西，而是测试那些会破坏信任的部分：崩溃、阻断核心流程和明显的 UI 错误。
选 3–5 个核心动作，用户必须能完成（例如：注册、登录、创建项目、付款或发送消息）。把这些当做发布门槛。如果其中任何一项失败，就不要上线。
让 AI 为容易出错的逻辑写单元测试：
如果测试失败，不要盲目让 AI 重生成代码——要让 AI 解释失败原因并提出最小且安全的修复。
单元测试无法发现导航或 API 接线的问题。增加一些集成测试来模拟真实行为，例如：
模拟器有帮助，但真机能捕捉用户会抱怨的问题：启动慢、键盘遮挡、相机权限、网络抖动。至少测试：
保持一个简单清单：复现步骤、期望与实际结果、设备/系统版本、截图。按顺序修复：
这种纪律能把 AI 生成的代码变成可发布的应用。
AI 能帮你更快上线，但也可能生成不安全的默认设置：硬编码密钥、过宽权限、冗长日志或不安全的存储。把安全和隐私作为发布阻塞项，即便是小型 MVP 也不例外。
从认证、数据存储、网络和日志入手：
只收集实现核心功能所需的个人数据。如果应用能在不使用联系人、精确位置或后台跟踪的前提下工作，就不要请求这些权限。最小化数据收集能降低风险、减少合规负担并加速商店审核。
至少在设置页和商店上准备清晰的隐私政策链接。如果你收集个人数据（邮箱、行为分析、崩溃上报）或跨应用/站点追踪，请在应用内做出必要披露。
一个简单模式：
AI 常会快速引入库，有时是旧版的。添加依赖扫描（如 GitHub Dependabot）并定期更新。升级后重跑核心流程（登录、支付、离线、引导）。
若你有受监管地区的用户，可能需要基本的同意提示（在必要时）、数据导出/删除方式以及正确的商店“数据安全”披露。遇到疑问就把你收集的数据和用途写清楚，并让应用行为与描述一致。
如果数据驻留很关键（例如需要在某国运行），早做决定，因为它会影响托管和第三方服务。像 Koder.ai 这样的服务在全球 AWS 上运行并支持不同区域部署，有助于国际发布的合规规划。
第一个可工作版本只是里程碑——打磨才是用户留下的关键。用 AI 加速清单类工作（文案建议、边缘 UI、性能提示），然后在真机验证更改。
关注用户最在意的瞬间：启动、首屏渲染、滚动、保存操作。通过移除未使用库、把非必要工作延后到首屏渲染后、缓存可缓存的数据（如最后查看项）来优化启动时间。保持图片体积合理：按需导出合适尺寸、在支持时使用现代格式，并对视口外图片做懒加载。
关注 API 使用：合并请求、做简单防抖（避免用户输入时频繁请求），为慢请求显示进度指示。如果你使用 AI 生成代码，要求其指出“昂贵”的 UI 重建并建议小的重构，而不是大改动。
让文字可读（尊重系统字体大小）、保证足够对比度、点击目标尺寸充足。为图标和按钮添加无障碍标签，让屏幕阅读器能描述操作。
实用规则：若操作仅靠图标表示，请添加文本标签或无障碍描述。
错误信息要明确说明发生了什么和下一步怎么办（“保存失败。请检查网络并重试。”），避免指责用户。空状态要有帮助性，不要留空白：说明页面用途并给出下一步（“还没有项目——创建第一个项目”）。AI 很擅长草拟多种微文案，注意保持语气一致。
为关键行为添加少量事件（注册、首次成功操作、购买/升级、分享）。保持最小化并记录你跟踪的内容。如有需要，让其为可选并在隐私里说明。
如果你需要可复用的 QA 清单，把它放到团队文档或内部页面，如 /blog/app-polish-checklist。
应用即便工作完美，但商店描述模糊也会影响下载量。AI 在这里有用处：能快速生成多种选项，然后你选并打磨最合适的一版。
让 AI 给出多种角度：以问题开头、以收益开头、以功能开头。语气要和受众及应用能力一致。
\nCreate 5 app name ideas (max 30 chars), 5 subtitles (max 30 chars),\n1 short description (80–100 chars), and 1 full description (up to 4,000 chars).\nApp: [what it does]\nAudience: [who it’s for]\nTop 3 benefits: [list]\nTop 5 features: [list]\nAvoid claims about medical/financial guarantees. Include a clear privacy note.\nAlso suggest 20 keywords (single words/short phrases).\n
然后：去掉行话，替换模糊承诺（例如“提升生产力”）为具体结果，并确保每一项在你的 MVP 中都真实存在。
让 AI 帮你策划截图故事：5–8 张展示主流程的截图，每张配一条短说明。多写几种风格的说明（极简、俏皮、直白），确保在小手机上可读。
不要让 AI 猜平台规则——确认 App Store Connect 和 Google Play Console 所需的具体尺寸与数量，然后再生成符合尺寸的文字。
用 AI 头脑风暴图标概念与配色方向，但最终图标应在小尺寸下仍简单可识别。
最后准备商店需要的联系点：
把 AI 的产出当草稿：你要确保其准确、合规且与用户下载到的应用保持一致。
提交流程多是文书工作加上签名与审核规则的若干“陷阱”。把它当成清单驱动的发布，而不是临时突击。
尽早创建（或确认）应用唯一标识：
然后构建正确产物：
常见失败点：把调试配置混进 release（错误的 API 地址、日志或权限）。上传前务必检查 release 配置。
利用官方的预发布渠道捕捉设备特有的问题：
至少在真机上跑一次完整的“快乐路径”以及账号创建/登录、付款（如有）、离线/边缘场景。
选择简单的版本策略并坚持：
写与实际改动相符的发布说明。若用 AI 草拟，务必核对准确性——商店不喜欢模糊或误导性的说明。
在点“提交审核”前，检查 Apple 与 Google 的常见问题：
若审核方提出问题，回复时务必提供具体信息（测试账号、复现步骤、你在下一个构建中修复了什么）。
上线不是终点——它是你终于获得真实数据的时刻。上线后的目标很简单：尽早发现问题，弄清用户真正想要什么，并以稳定的节奏发布小改进。
第一天就接入崩溃上报与基本分析。崩溃报告会告诉你“哪个设备上什么地方崩溃了，并通常给出原因”。配合少量关键事件（注册完成、尝试购买、关键页面查看）可以在不跟踪一切的情况下发现掉队点。
上线后 1–2 周每天查看商店评论与支持邮件。早期用户其实是你的 QA 团队——要听取他们的意见。
原始反馈往往杂乱：短评、情绪化评论、重复抱怨。用 AI 汇总并把它们分组为主题，如“登录问题”、“引导 confusing”、“功能请求：暗色模式”。
一个实用流程：
若想要更好结果，包含上下文（应用版本、设备、用户提到的复现步骤），并要求 AI 给出“可能的根因”，而非仅仅汇总。
避免大版本一次性塞太多改动。可靠的节奏能建立用户信任。
把补丁发布（快速）与特性发布（较慢）区分开来。即便使用 AI 生成代码，也要保持改动小以便快速定位引入回归的改动。
如果你频繁发布，像 Koder.ai 这类平台的“快照与回滚”功能会是实用的安全网：可以实验、测试并在发生问题时快速回退，而不丢失已知的良好构建。
如果你在决定如何分配工具与迭代预算，见 /pricing。
想提升提示模式和代码审查习惯，继续阅读 /blog/ai-coding-guide。
写一句问题陈述，说明为谁服务以及解决了什么痛点，然后把它拆成 3–5 条用户故事（以动作描述，而非功能）。
在开始构建前，把功能分为必须有和可选，并选择一个成功指标（例如：每项任务节省的时间）来指导取舍。
从用户现在所在的平台开始判断：
不确定时，获取简单信号（网站分析、访谈或在注册表单里问设备类型）。
大多数 MVP 情况下，跨平台 是最快的路径：
当你依赖平台特有功能（复杂相机管线、蓝牙、极高性能动画）或已有原生团队时，选择 原生（Swift/Kotlin）。
把后端需求和数据复杂度匹配起来：
实用规则：如果你需要用户、几张表和文件上传，Firebase/Supabase 通常够用。
给 AI 一个“简短但完整”的规范：
维护一个可重复粘贴的上下文文档，并在每次提示时贴上，这样输出在不同会话间能保持一致。
要求增量交付：
避免“把整个应用都构建出来”类型的提示，它们常常产生难以维护的一体化代码。
尽早得到一个可点击的壳体应用：
每一步都运行应用并验证主流程通过后再生成下一个模块。
不要把密钥打包到应用里：
如果 AI 建议为“方便”而硬编码凭证，应把它视为发布阻塞项。
优先测试会破坏信任的部分：
常见拒审原因与规避策略：
提交前先上传到 TestFlight/Play 的测试通道，并在真机上完整跑一遍主流程。