DataFun · Agentic AI 大会
AI Agent 正在改变 Builder 的工作流
没上架也算。只要它真的在你手机上跑过、你自己用过,就算。

它现在,没有任何 AI 功能。
04-14 写下第一行,04-16 就能每天用;一路打磨到 06-29 提交 App Store,正好 76 天。
commits / AI 对话段数,每天 2.6 段对话。
Cursor rules + 7 篇 spec,每条背后是一次翻车。
0.15.0 一个 PR,95 个文件;做产品也要敢于让 AI 做减法。
2026-04-14,第一条对话给的是 Plan Mode,不是「帮我写代码」。

我先和 ChatGPT 聊清需求。它没有直接给一份大 PRD,而是把想法整理成一个小而硬的 MVP Build Pack:做什么、不做什么、页面、交互与数据模型。
This is not a traditional language learning app… 完整提示词带着产品定位、技术边界和明确的 To-dos 进入 Cursor Plan Mode。

设计 · 调试 · 学习成本 · 架构 · 管理——五个具体塌掉的门槛,全部来自对话记录。
「我不喜欢紫色,很容易让人觉得 low,AI 味道很重。」—— 附一张 Overcast 截图 + 色值 #FC7E11,主题色、分类色、图标一次重构。
「点击播客单集要卡 5 秒」,反复描述修不好。
「你看不到我手机——那就在 App 里建一套诊断日志导出。」
跑步遇到闪退 → 导出日志 → 微信传回电脑。
日志扔进对话,从「我描述现象」升级为「我提供数据」。
SwiftData 主线程查询 + SwiftUI 每帧重绘 → 采样时钟 + 节流。
小宇宙、喜马拉雅、acast、Substack、Lex——差异藏在签名、风控、错误码和时间轴格式里。以前要读几天文档和逆向帖子,现在当天提问、当天验证。

单独安排一整天,不和功能开发混在一起。
持续检查职责、依赖和代码量,而不是一轮重构结束。
开工指令写死:过程中不允许新增任何功能。
合并重叠职责、删除重复路径,让结构重新可解释。
功能做出来,不等于产品做对了。被推翻的方向、跑出来的体感、验不通过的修复,都在帮我校准判断。
「我几乎不打开我们新设计出来的回声库……目前已经连续 42 天,累计 97 小时 14 分钟。我可能是沉迷于用自己 build 的工具来收听。我不知道这个有何价值,但是我自己乐此不疲。」


真机运行,SwiftData + App Group 还是同一个报错。
再次运行,报错没有变化,只是换了一处代码。
第三轮验证,问题依然可以稳定复现。
「你应该认真一点,别乱改一改就算好了。」
不是抽象方法论,而是 76 天里反复救过我的固定动作,外加一张踩坑速查表。
翻一次车,沉淀一条规则。检验标准——新开一个对话,AI 不需要你重复交代就能做对。
稳定复现问题,收集第一手现象描述。
没有专业工具?让它给自己造日志、埋点、导出通道。
日志、诊断文件、复现步骤——证据直接进上下文。
从「描述现象」升级为「提供数据」,一次定位根因。
买下苹果开发者账号,把只属于我的个人版换成公开发行版,然后从第 1 天重新开始。


正式上架后,我把这段故事发到 X:13K+ 浏览。公开发布不是终点,而是把自己的答案交给别人验证。
ContextEcho 每天稳稳地播你想听的中英文播客和 B 站 / YouTube 合集;回到 App,你能看见自己在认真听什么——不刷推荐流,不抢注意力。
带上这个问题,现在就开始 Build。

DataFun · Agentic AI 大会
AI Agent 正在改变 Builder 的工作流
没上架也算。只要它真的在你手机上跑过、你自己用过,就算。

它现在,没有任何 AI 功能。
04-14 写下第一行,04-16 就能每天用;一路打磨到 06-29 提交 App Store,正好 76 天。
commits / AI 对话段数,每天 2.6 段对话。
Cursor rules + 7 篇 spec,每条背后是一次翻车。
0.15.0 一个 PR,95 个文件;做产品也要敢于让 AI 做减法。
2026-04-14,第一条对话给的是 Plan Mode,不是「帮我写代码」。

我先和 ChatGPT 聊清需求。它没有直接给一份大 PRD,而是把想法整理成一个小而硬的 MVP Build Pack:做什么、不做什么、页面、交互与数据模型。
This is not a traditional language learning app… 完整提示词带着产品定位、技术边界和明确的 To-dos 进入 Cursor Plan Mode。

设计 · 调试 · 学习成本 · 架构 · 管理——五个具体塌掉的门槛,全部来自对话记录。
「我不喜欢紫色,很容易让人觉得 low,AI 味道很重。」—— 附一张 Overcast 截图 + 色值 #FC7E11,主题色、分类色、图标一次重构。
「点击播客单集要卡 5 秒」,反复描述修不好。
「你看不到我手机——那就在 App 里建一套诊断日志导出。」
跑步遇到闪退 → 导出日志 → 微信传回电脑。
日志扔进对话,从「我描述现象」升级为「我提供数据」。
SwiftData 主线程查询 + SwiftUI 每帧重绘 → 采样时钟 + 节流。
小宇宙、喜马拉雅、acast、Substack、Lex——差异藏在签名、风控、错误码和时间轴格式里。以前要读几天文档和逆向帖子,现在当天提问、当天验证。

单独安排一整天,不和功能开发混在一起。
持续检查职责、依赖和代码量,而不是一轮重构结束。
开工指令写死:过程中不允许新增任何功能。
合并重叠职责、删除重复路径,让结构重新可解释。
功能做出来,不等于产品做对了。被推翻的方向、跑出来的体感、验不通过的修复,都在帮我校准判断。
「我几乎不打开我们新设计出来的回声库……目前已经连续 42 天,累计 97 小时 14 分钟。我可能是沉迷于用自己 build 的工具来收听。我不知道这个有何价值,但是我自己乐此不疲。」


真机运行,SwiftData + App Group 还是同一个报错。
再次运行,报错没有变化,只是换了一处代码。
第三轮验证,问题依然可以稳定复现。
「你应该认真一点,别乱改一改就算好了。」
不是抽象方法论,而是 76 天里反复救过我的固定动作,外加一张踩坑速查表。
翻一次车,沉淀一条规则。检验标准——新开一个对话,AI 不需要你重复交代就能做对。
稳定复现问题,收集第一手现象描述。
没有专业工具?让它给自己造日志、埋点、导出通道。
日志、诊断文件、复现步骤——证据直接进上下文。
从「描述现象」升级为「提供数据」,一次定位根因。
买下苹果开发者账号,把只属于我的个人版换成公开发行版,然后从第 1 天重新开始。


正式上架后,我把这段故事发到 X:13K+ 浏览。公开发布不是终点,而是把自己的答案交给别人验证。
ContextEcho 每天稳稳地播你想听的中英文播客和 B 站 / YouTube 合集;回到 App,你能看见自己在认真听什么——不刷推荐流,不抢注意力。
带上这个问题,现在就开始 Build。
