复盘前言

作为一名实战派开发者，今天我将分享这几个月来使用 AI 编程开发多款应用的真实经验和踩过的坑。

从项目只有几个文件的简单阶段，到规模扩大到近百个文件的复杂项目，AI 编程的效率和质量如何保持？

组件化思维如何拯救 AI 编程？面对数据处理、离线存储等技术选择，又该如何避坑？

这篇文章将为正在或即将使用 AI 进行应用开发的创造者们提供实用指南。

我撰写这篇文章的初衷是：

看到很多创造者在 AI 编程领域停留在”一句话生成简单 App”的阶段，却在项目复杂化后遇到困境。通过分享我在开发4款应用过程中的实践经验，希望能帮助更多创造者突破这一瓶颈。

文章大纲：

一、一次讨论引发的思考

二、基于AI驱动的素材设计工作流

三、离线数据存储的坑与解

四、组件化思维拯救AI编程

五、让AI编程效率翻倍的小窍门

六、AI编程的半自动驾驶时代

🌟 文章亮点：

1、 真实案例驱动，分享了实际开发4款应用过程中的经验教训

2、 提供了完整的AI编程工作流，从素材设计到数据处理再到代码组织

3、介绍了组件化思维如何解决AI编程在复杂项目中的局限性

4、分享了多个立即可用的效率技巧，帮助创造者提升AI编程质量

5、 理性看待AI编程的现状与局限，提出”半自动驾驶”的实用观点