超级峰用户1704
最好的学习是实践：AI 编程项目实践复盘
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最好的学习是实践：AI 编程项目实践复盘
最好的学习是实践：AI 编程项目实践复盘
用户1704用户17042025年3月26日修改
在经历了半年的项目实践，今天我将以非技术人员的视角，用通俗易懂的方式带领各位创造者了解我是如何面对复杂项目的，以及深刻理解其中背后的思考。
让你可以在AI编程过程中，无论是单项目的深度迭代问题还是多项目的管理问题，都能找到对应的解决方法与思路。同时，也是对鸭霸单词App这款产品的近期大版本AI编程迭代进行一场复盘总结。
接下来，跟着这场茶话会，让我们一起来一场关于 AI 编程的深度行动，探究复杂项目的实践技巧吧～
视频
课件
「鸭霸单词」App AI编程项目实践茶话会-超级峰_20250322.pdf
会议纪要
一、开场
本次分享会主要围绕AR编程方向，介绍了鸭霸单词APP的开发实践。鸭霸单词是一款背单词的APP，目前已上线两个版本。在开发过程中，通过AI编程实现了大量实际生产中的产品化能力。分享会主要探讨了在复杂项目中如何进行AI编程实践，以及在这个过程中遇到的一些棘手问题。同时，分享了一些在实践过程中发现的小技巧，以提高工作效率。
二、基于AI驱动的素材设计工作流
2.1 AI 在产品设计中的应用探索
主要讨论了四个方面：1. 基于AI驱动的素材设计工作流，包括图片设计和数据处理；2. 配置化，如离线数据管理；3. 功能组件化，如何在多个项目中应用组件化思想；4. 小技巧，分享一些工具使用的小技巧。会议中还提到了AI产品如Mid Journey、Stable Diffusion等，以及独立开发者在AI工具选择上的需求，即高效而非专业化。
2.2 AI 生产工具的使用与演示
介绍了一款AI生产工具Request，它无需安装客户端，免费使用，操作简单易用。Request主要用于图像创作，包括官方预设风格和自定义风格。用户可以在官方提供的预设风格基础上，通过自定义风格来满足个性化需求。此外，Request还支持生成多张系列图，用户只需输入提示语，即可快速生成符合需求的图像。
2.3 AI 图像生成与微调操作指南
主要介绍了如何使用AI生成风格化的图片。首先，在生成过程中可以选择PNG或JPG格式。如果要进行自定义，可以在小红书等平台上找到喜欢的图片，然后点击创建自定义风格。在设置中选择分类和提示语，测试效果后添加到自己的风格里。整个生成过程非常快，一般在30秒内完成。生成的图片风格基本接近，但可以通过微调来进一步优化。需要注意的是，AI生成的是风格化的图片，而不是图像编辑产品，更多是图像生成。
2.4 AI 在产品设计中的应用实践
主要讲述了如何利用AI工具Request和figma进行产品操作说明，以及如何通过AI编程解决数据处理问题。在设计素材阶段，通过Request生成相同风格的图片，提高工作效率。在数据处理方面，通过AI编程批量生成结构化数据，解决了用户学习成本高和单词书数据结构不一致的问题。同时，也提到了如何通过交叉验证来保证数据的准确性。
2.5 AI 在数据处理中的应用与优化
主要讲述了数据处理的过程，包括寻找数据源、数据处理、核对数据、AI编程、修复数据等步骤。首先从GitHub等平台寻找数据源，然后通过Python脚本进行处理。在处理过程中，可能会遇到一些问题，如格式不统一等，此时需要使用AI编程来解决问题。最后，通过AI编写脚本来修复数据，确保数据的格式和内容符合要求。整个过程旨在提高工作效率，通过批量化的方式进行数据核对和处理。
2.6 批量生成结构化数据的技巧分享
讨论了如何批量生成结构化数据的技巧，并指出这些技巧不仅适用于英语单词书的概念，还可以应用于其他领域，如日志预设。会议中提到，结构化输出需要统一的格式和内容，这需要创造者们进行交流和探讨。
三、离线数据管理技术概念
3.1 AI 编程与技术门槛的降低
主要讲述了AI编程技术如何弱化学习技术的门槛，通过AI编程手段来创造更强的产品。同时，也讨论了离线数据存储的技术概念，包括核心数据和结构化数据。核心数据的特征是无限的数据容量，但管理上可能不太方便。而结构化数据的特征是丰富的数据，需要跨设备同步。最后，提到了AI给到的技术方案，以及如何根据具体场景选择合适的技术。
3.2 数据存储技术选择与实践经验分享
讨论了临时性数据的存储问题，提到了两种技术：一种是右边的技术，可以存储少量数据，但不支持iCloud同步；另一种是左边的技术，类似于本地数据库，可以实现跨设备的数据同步。同时，提到了离线数据存储的重要性，认为在前期阶段，服务端开发可能不是必要的，而是要关注如何快速提供用户价值。目前，讲者所有的app都没有对接上服务端，但正在与合作伙伴尝试在网站类项目中实现服务端的对接。
四、组件化思维与实践
4.1 提高开发效率的组件化思维
主要讲述了提高开发效率的方法，包括组件化思维。组件化思维是指将软件开发中的功能模块化，以提高开发效率。通过将支付、转账、网店等功能进行组件化，可以实现快速复用和修改，从而提高开发效率。此外，组件化的概念还可以帮助建立规范，降低AI编程的失败率。
4.2 组件化开发与复用实践
主要讲述了组件化开发的概念和实现方式。首先，通过复用已有的功能组件，如红包支付、余额充值等，可以方便地在不同项目中使用。其次，通过将多语言资源、数据模型等封装在组件中，可以提高代码的可复用性和可维护性。最后，通过配置文件，可以在不同项目中根据需求进行调整和修改。这种组件化开发方式可以提高开发效率，降低项目间的耦合度。
4.3 组件说明文档在项目中的应用
主要讲述了组件说明文档的作用，一方面是为了方便自己查看组件的逻辑和流程图，另一方面是为了让AI了解如何使用这个组件。在复制组件到另一个项目时，可以通过查看文档来指导AI进行操作。此外，还提到了一个插件文件，可以帮助更新说明文档。在实际项目中，可以根据需要调整AI的询问次数，以提高工作效率。
4.4 组件化开发的理解与应用
组件化开发并不像听起来那么高深，对于独立开发者或想开发一款产品的开发者来说，可以理解为一套代码能够复用。组件化开发的核心在于复用已有功能，而不是核心功能。例如，开发一款日志类APP，可以在第二款APP中直接复制第一款的代码，只需根据具体场景进行一些典型功能和场景化设计。这样，在开发第二款产品时，可以减轻重复开发的负担。