本文是《AI 个人级 APP 实战手册》的精编实战版，聚焦三块：核心框架（7 条观点）→ 错题智库实战走查 → 90 天成长路径。全文基于我用 WorkBuddy 真实把一个需求做成上线 App 的踩坑经验，欢迎对照实操。

WorkBuddy 官网：腾讯出品的全场景 AI 办公台，本手册所有实操都基于它完成

先读：贯穿全篇的 7 条核心观点

这篇手册不是一堆知识点堆在一起，而是被 7 条核心观点 串成一根线。每章开头会点出它对应的观点，结尾回扣主线。先记住这 7 条，后面你就不会迷路：

flowchart LR
    CV0[FDE=需求编译器] --> CV1[模型强≠落地强]
    CV1 --> CV2[写码只占25%]
    CV2 --> CV3[先骨架:五层+四段式]
    CV3 --> CV4[选型看匹配]
    CV4 --> CV5[你是驾驶员]
    CV5 --> CV6[上线是起点]
    CV6 --> CV7[可复用>一次交付]
    CV7 -.沉淀骨架.-> CV0

一句话记住：下面所有内容，都是在论证 CV0——你交付的不是代码，是"跑起来、能负责、可复用"的结果。对一个人做个人 App 而言，这句话更直白：你交付的是"我自己和几个朋友真在用"的东西。

4. 实战手册：以「高中错题本（错题智库）」为主轴走查

▶ 核心观点 CV3：先搭骨架再填血肉——一句话需求 → 五层展开 + 四段式，是后面一切的地基。 主线案例一句话：老师/学生要一个"拍照→识别错题→归类→推送相似题+讲解"的工具。它从网页 Demo 走到安卓 App，迭代到 v1.13.5（versionCode 28），真实踩过的坑就是下面每一节的素材。

4.0 主线案例档案（先认产品）

下面每一节，先讲主线案例怎么做，再标补充案例（主线没覆盖的技术）。

WorkBuddy 官方文档：核心能力一览——自然语言交互、自主规划与执行、多模态任务处理、本地文件操作、多任务并行、结果交付与验收

4.1 从一句话需求到完整开发框架【主线·错题智库】

方法 A：五层展开法（doc3，错题智库复盘）

错题智库的 L1–L4：拍照/粘贴 → 识别文本 → 归类标签 → 推相似题+语音。L5（社区、错题本分享、导出 PDF）后补。

方法 B：文档四段式（doc3 / doc7）。每份需求文档必须含：功能清单 + 数据结构 + 验收标准 + 已知约束。doc3 原话："缺任何一段，都会在后期以『返工』的形式补回来，而且是带利息的。"

错题智库能迭代到 v1.13.5，靠一份约 71KB / 7 章 / 16 条踩坑的交接文档，它做对了三件事：① 写清 What（功能/结构/接口）；② 写清 How to verify（测语音写"真机能出文字"，不是"按钮颜色正常"）；③ 写清 Constraints（平台只支持 Android、localStorage 单机、模型锁某版本）——边界写死，AI 才不会替你"发挥"。

可直接抄的四段式样板（错题智库第一版）——注意，这是文档模板，不是代码，你照着填空白就行：

# 错题智库 · 需求文档（四段式）

## 一、功能清单
1. 用户粘贴/拍照错题文本，点击「识别」→ 返回结构化错题（科目/知识点/错因）
2. 每条错题可一键生成语音讲解（TTS）
3. 按知识点归类，支持检索

## 二、数据结构
- WrongItem { id, subject, point, reason, text, createdAt }
- 存储：localStorage（MVP）/ Supabase（见 4.4）

## 三、验收标准
- AC1：粘贴一道错题，3 秒内返回科目+知识点+错因
- AC2：点语音讲解能出声（真机播放，非空文件）
- AC3：空输入提示「请先粘贴」，不调模型

## 四、已知约束
- MVP 仅安卓 + 网页；单题 ≤ 2000 字
- 模型锁 DeepSeek，不自动升级
- 学生错题含个人信息 → 默认不传公网（见第 7 节隐私）

操作清单 4.1

• 用五层展开法把需求拆成 L1–L5，L1–L4 不超过一屏
• 写四段式文档：功能 / 结构 / 验收 / 约束，四块缺一不可
• 每条功能配一条可执行验收标准（"点 X 应出现 Y"，不是"体验流畅"）
• 把文档当接口存好，新会话先读它再动手↩ 回主线（CV3 → CV4）：骨架钉死后，才轮到"用什么工具把骨架填满"。这就是选型——但记住 CV4：没有最好，只有最配。

4.2 选择合适的 AI Coding 平台【主线·错题智库 + 补充·创意本】

▶ 核心观点 CV4：平台 / 模型 / 云没有"最好"，只有"和此刻任务最配"。

WorkBuddy 的 AI 场景入口：研究 / 文档 / 设计 / 开发，任务交出去后自主规划、调用工具、生成文件

错题智库的选型原则：Web 优先，原生 / 后端补差。

• 网页先跑通 → 再套安卓壳 → 再接边缘函数，把平台差异爆发点后置但必须早验。
• 平台差异爆发点（如卡红按钮的 WebView 权限）列进"已知约束"，提前写验收。 平台怎么选（按场景，不是按热度） | 平台 | 强项 | 软肋 | 适合个人场景 | 成本 | | --- | --- | --- | --- | --- | | WorkBuddy | 个人 AI 工作台：资料库/技能链/本地文件/多步任务自动化 | 重度任务需理清上下文 | 个人把知识接进自己的小工具、做自动化 | 订阅制 | | Cursor | 代码库级编辑、Agent 成熟 | 偏写码，弱跨系统编排 | 已有代码库快速改功能 | 订阅制 | | Claude Code | 终端 Agent、长任务自主 | 需命令行、成本自管 | 后端/部署脚本批量 | 按量 | | v0 | 前端 UI 快 | 后端弱 | 纯前端原型 | 积分制 | | Copilot | IDE 补全、便宜 | 规划弱 | 日常提速 | 订阅制 |个人开发者的现实：先用你最熟的一个，别换来换去。换平台的隐性成本 > 平台之间的差异。

怎么操作（界面步骤）：

1. 打开你选的平台的官网，注册/登录账号。
2. 新建一个空白项目/对话，命名（如 cuotiku-mvp）。
3. 把 4.1 的四段式文档整段粘进第一条消息，附一句："按这份文档做 MVP，先只做 Web 版。"
4. 让它先输出技术方案（页面结构 + 文件清单），你确认后再让它写代码——这就是 4.5 的双阶段变更。
5. 跑通 Web 版后，再发起新对话："现在给这个 Web 应用套一个安卓 WebView 壳"，把平台差异爆发点（权限/缓存）提前写进需求。 【补充·创意本】 同一原则的另一个样本：网页版 PWA 先发布，安卓用 WebView 壳离线跑，无网也能用。两条产品线印证同一句话——先出 Web 版，验证过再碰原生。 操作清单 4.2
6. 新项目一律先出 Web 版（单页 hash 路由，零构建优先）
7. 只在 Web 版验证通过后再考虑原生壳 / 桌面端
8. 平台选一个用得熟的，别中途换（换平台隐性成本 > 平台差异）
9. 把"平台差异爆发点"列进已知约束，提前写验收↩ 回主线（CV4）：平台定了，下一步是"喂它什么大脑"——选模型。同样：看匹配，不追新。

4.3 大模型的选择与连接【主线·错题智库】

▶ 核心观点 CV4（续）：模型也没有"最好"，按任务分级路由最划算。 模型怎么选（相对排序，价格/能力以官网实时为准）

实战：DeepSeek API Key 怎么申请和使用（界面步骤）

这是主线案例真实用到的模型。按下面 7 步走，10 分钟能跑通：

1. 打开官网：浏览器访问 platform.deepseek.com，右上角点「登录/注册」（支持手机号或邮箱，国内直接手机号最省事）。
2. 进密钥页：登录后，点左上角头像 → API Keys（有的版本在左侧「接口文档」里找"API Keys"入口）。
3. 创建密钥：点「创建 API Key」（Create Key），给个名字如 cuotiku-prod，方便日后区分环境。
4. 复制并保存：系统生成一串 sk-xxxx……，只显示这一次！立刻点复制。
5. 充值余额：同页找「充值」（余额界面），DeepSeek 按量计费、门槛极低，先充 ¥5 试跑足够。
6. 在配置里引用（不写进代码）：在你的项目根目录建一个 .env 文件（这个文件绝不提交 git），只写一行：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-你的密钥

1. 跑通第一个调用：让 AI Coding 平台写一段「调用 DeepSeek 问好」的最小脚本，运行后看到正常返回，说明 Key 通了。后续接错题识别时，只改 messages 里的内容，不动 Key 和地址。静默雷（doc3 真案例，错题智库 v1.13.5）：模型名写死成 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-flash-vision-exp，今天已退役——请求仍"能用"，但被隐式路由到新 Flash 模型，按新模型计费、输出风格变了，你完全不知道。"不报错、不警告，只是悄悄换了个模型替你算。" → 模型 ID 绝不硬编码，做可配置项（在 .env 里加一行 DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat 即可改）。

语音讲解（TTS）怎么接（SiliconFlow CosyVoice2，界面步骤）：

1. 注册 siliconflow.cn 账号 → 左侧「API 密钥」→「新建密钥」复制 sk-xxxx。
2. 同样存进 .env：SILICONFLOW_API_KEY=sk-你的密钥，base_url 固定 https://api.siliconflow.cn/v1。
3. 调用时指定模型 FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B 和音色，输入讲解文案，输出 mp3。 分级路由（思路，不是代码）：把任务分两档——"难"的（复杂抽取/长文）走强模型（Claude/GPT），"易"的（批量默认）走便宜模型（DeepSeek）。差价约 3 倍。实现上只要一个配置表，按 tier 选 base_url + model + key，并且对三种错误分别处理：
4. 401 = Key 失效，换 Key；
5. 429 = 限流，退避后重试；
6. 报 insufficient = 余额耗尽，去充值。 操作清单 4.3
7. 模型 ID 写成 .env 里的可配置项，绝不硬编码版本号
8. base_url 与协议写进配置，密钥与环境分离
9. Key 只在创建时复制一次，存密钥管理，不进代码仓库
10. 对 401 / 429 / 余额耗尽分别有处理分支
11. 多模型分级路由（差价约 3 倍），贵任务走强模型↩ 回主线（CV4 → CV5）：模型和平台都就位了，接下来是"你的产品怎么连上云、存数据"——选云也是同一逻辑：看匹配。但更重要的是，接下来要讲"你和模型怎么配合才不会翻车"。

4.4 云服务器 / 数据库 选择与连接【主线·错题智库 + 补充·创意本 IMA 桥接】

▶ 核心观点 CV4（终）：云也没有"最好"；错题智库选 Supabase 是因为它把"数据库+鉴权+边缘函数"打包，省掉一堆集成。

WorkBuddy 可无缝连接腾讯生态：IM、文档、邮箱、会议、知识库等常用办公工具

真实做法（doc3，错题智库）：后端优先 Supabase Edge Functions（Deno），走 Management API + 零依赖工具包，明确排斥 CLI / Docker。doc3 原话："CLI 要装、Docker 要起、网络还得通，每一环都是一个新的失败点。用 Management API 把『部署』压缩成一个纯 HTTP 调用——这是成本结构的考虑，不是技术偏好的考虑。"

实战：Supabase 怎么连（界面步骤，分两段：建库 + 部署函数）

第一段：建项目 + 建表 + 拿密钥

1. 注册/登录：访问 supabase.com，用 GitHub 授权登录最快（没有就邮箱注册）。
2. 新建项目：点 Dashboard 的「New Project」→ 填项目名称（如 cuotiku）→ 设一个数据库密码（这密码只显示一次，截图或记进密钥管理）→ 选离用户近的区域（国内用户选「Singapore」或「Tokyo」延迟较低）→ 创建。
3. 等初始化：项目创建约 1–2 分钟，完成后进入项目主页。
4. 拿连接密钥：左侧「Project Settings → API」页面，你会看到三样东西：
5. 建数据表：左侧「Table Editor → New Table」→ 表名 wrong_items → 图形化加列：
6. 验证连接：让平台写一段"查一条记录"的最小脚本，用 anon key + URL 跑通，看到返回空数组（表是空的）即说明连上了。 第二段：部署边缘函数（两种路，按熟练度选）
7. 路 A（图形界面，新手）：Supabase 左侧「Edge Functions → New Function」→ 填函数名（如 video-search）→ 在网页编辑器里贴代码 → 点「Deploy」。适合第一次试水。
8. 路 B（Management API，零 CLI，主线案例用的）：按 doc3 思路，把"部署"压成一个 HTTP 调用——PUT /v1/projects/{ref}/functions/{slug}/body 推源码、POST .../secrets 设密钥。文档原话强调排斥 CLI/Docker，就是为了让"部署"变成一次纯网络请求，少一堆本地失败点。 服务端代理（doc3 逐字，错题智库的 B 站相似题搜索）——它解决了什么：前端想直连 B 站搜相似题，但 B 站接口有 CORS 限制 + 要登录态 Cookie，浏览器直接调会被拦。标准解法是在 Supabase 上放一个服务端代理函数，由它持凭证去调 B 站、再返回干净数据给前端。这个函数做了 5 件事：① 动态取签名密钥；② 给参数加签名；③ 带上 Cookie 和浏览器指纹去请求；④ 把 B 站字段重命名成你自己的结构；⑤ 响应头加 Access-Control-Allow-Origin: *（漏了这步前端照样白干）。代码实现大模型能写，你只要把上面的"5 件事清单"喂给平台即可。重点记住：代理三件套 = 服务端持凭证 + 前端只 fetch + 失败有降级兜底。

【补充·创意本】IMA 桥接代理：纯静态 App 没有 IMA 凭证，且 IMA 接口无 access-control-allow-origin → 浏览器拦截前端直连 → 同样必须有持有凭证的服务端代理（Supabase Edge Function）。思路同源：前端只发"标题+内容"，代理函数持 IMA_TOKEN 去调 IMA 接口、轮询解析状态，再回传 mediaId。

密钥边界铁律：ANON_KEY 可进浏览器；SERVICE_ROLE_KEY 永远只在服务端。

数据库怎么选

个人 App 起步，能 SQLite 就别上云；要多人用、要实时、要鉴权，再上 Supabase。别为了"显得专业"一上来就搭全套。 操作清单 4.4

• 轻量/单机优先 SQLite（WAL），要托管/多人再上 Supabase
• Supabase 用 Management API 部署，别碰 CLI/Docker
• 密钥分 ANON / SERVICE_ROLE，后者只在服务端
• 前端直连第三方前先问 CORS；不能就加服务端代理
• 代理三件套：持凭证服务端 + 前端 fetch + 失败降级兜底↩ 回主线（CV4 → CV5）：工具链齐了。但工具不会自己干活——下一章讲"你和大模型怎么配合，既不翻车也不返工"，这是 CV5 的地带。

4.5 产品开发过程中，人与大模型怎么互动【主线·错题智库 + 补充·阿平档案 / 创意本】

▶ 核心观点 CV5：你是驾驶员，模型是副驾；双阶段变更 + 评分门是你的安全带。 你是驾驶员，模型是副驾。

• 【主线·错题智库】验收前置 + 真实调用先于部署：错题智库的 71KB 交接文档把"怎么算成功"写死（AC1/AC2/AC3），新会话直接续上；发版前用真实凭证跑通关键链路，不靠"应该没问题"。
• 【补充·阿平协作档案 doc7】双阶段变更："先评审建议 → 确认 → 再执行""不要直接落地变更——先给建议/评审结果，确认后再执行。" 改动前先确认，避免返工。错题智库这类长迭代项目尤其该用。
• 【补充·创意本 doc8】评分门："每轮生长前先评估一次、生长后再评估一次，整体价值不提升就整轮丢弃、不并入——宁可空转，不让想法被低质情报污染。""重写整合，不是追加罗列。"

flowchart LR
    A[提需求/改需求] --> B[双阶段: 先出方案评审]
    B --> C{你确认?}
    C -->|否| B
    C -->|是| D[真实调用验证, 非假设]
    D --> E[盯末端结果, 防静默失败]
    E --> F[评分门: 价值提升?]
    F -->|否| G[整轮丢弃/重写]
    F -->|是| H[闭环交付+沉淀文档]
    H --> A

落到界面上怎么操作：

1. 每次让模型改东西前，先命令它："先只给方案和不改代码的评审意见，等我确认。"
2. 你看方案（重点看它有没有超出四段式约束）→ 说"可以，动手"或"改这三点"。
3. 它改完后，别只看它说"完成了"——自己按 AC1/AC2/AC3 实操一遍（点按钮、看真机、查返回）。
4. 每轮迭代问一句："这轮比上一轮价值提升了吗？" 没提升就丢弃这轮、回到上一个稳定版重写。
5. 把结论写回四段式文档，下次新会话直接读，不在对话里反复问同一件事。 操作清单 4.5
6. 改代码前先给方案评审，确认再落（双阶段变更）
7. 发版前用真实凭证跑通关键链路
8. 验收看末端结果（用户看到的那一屏），不只看日志"已执行"
9. 每轮迭代设评分门：价值不提升就丢弃
10. 把结论沉淀成文档，别在对话里反复问同一件事↩ 回主线（CV5 → CV6）：人和模型配合顺了，产品能跑起来。但 CV6 提醒——跑起来不等于交差，上线才是生产级考验的开始。

4.6 产品功能划分及 UI 设计核心原则【主线·错题智库 + 补充·移动端五查 / 模板蒸馏 / @layer】

• Web 优先，原生补差（4.2）。功能划分用单页 hash 路由，存储层 / 状态机一开始定稳（碎片化开发的"地基不能碎"原则，doc3）。
• 【补充·阿平档案 doc7】移动端五查清单（错题智库是安卓 App，这条直接适用，界面检查法）：
• 【补充·创意本 doc8】可被程序匹配的设计语言："大模型内容计划 白名单: home[] 六模块 只写文案, 绝不写 HTML""生成链路是 本地选型 → 大模型只写内容 → 本地渲染 三段式。" 蒸馏方法："14 品类 × 12 样本 = 168 个真实 App 流程，抽 56 张截图做视觉蒸馏，沉淀 32 模板库 + 两级打分匹配引擎。模型放『建库期』离线蒸馏，不放『运行时』实时搜索——建库时费一次人工，运行时零成本。"
• 【补充·HTML 模板库 doc4】@layer 失效：见第 2 节——改主色没反应，根因是无层级样式压过了 @layer 内样式。正确做法是所有样式都收进层。 操作清单 4.6
• 功能先划成"骨架（数据/状态）+ 增值"，骨架先定稳
• 移动端逐条过五查：触控区/按钮层级/长文防溢/状态阈值/留白断点
• 把设计语言离线沉淀成"可被程序匹配"的模板/DSL，别让模型现编 HTML
• UI 评审拿高保真参考样例对照

4.7 从 MVP 到完整产品：版本规划与管理【主线·错题智库 + 补充·创意本 / 知识抽取】

• 版本三件套（doc3 / doc6）：① 版本号参数（APK 直链带 `?v=
• 规划阶梯：MVP 只验证一条核心链路，每版只加一类能力。

flowchart TD
    V0[MVP: 跑通一条核心链路] --> V1[V1: 补数据/状态闭环]
    V1 --> V2[V2: 加一个增值层 L5]
    V2 --> V3[V3: 接后端/原生壳]
    V3 --> V4[V4: 真实环境攻坚+评分门]
    V4 --> VN[完整产品: 文档+降级+监控]

真实版本轨迹（都标注来源）

• 【主线·错题智库 doc3】 v1.0 → v1.13.5（versionCode 28）：卡红按钮连修 4 版，真根因 WebView 双层权限不一致。教训：仿真环境复现不出真机中间态，让真机自己记现场。
• 【补充·创意本 doc8】 v28 → v98（versionCode 99 / 1.4.59）：六道坎——功能框架收敛 / IMA 归档 / 网络检索驱动成长 / 模板库蒸馏 / AI 选型失效 / 空壳 APK（最贵学费）。
• 【补充·知识抽取 Skill doc5】 v1.0 → v1.2 四轮：先跑通端到端 → 补格式覆盖 → 做度量可视化 → 攻坚核心算法质量。 操作清单 4.7
• 每个版本带三件套：版本号 + cache-busting + MD5 指纹
• MVP 只验证一条核心链路，增值层（L5）后置
• 每版只加一类能力，写清"这版加了什么、修了什么"
• 真机/真构建产物优先于仿真：构建后断言产物内容（防空壳）
• 留"未闭环清单"，下版开头先清账↩ 回主线（CV3~CV5 收束）：第 4 节把"一句需求 → 框架 → 选型 → 云 → 人机 → UI → 版本"全跑了一遍，这条链就是错题智库从 0 到 v1.13.5 的真实路径。下一章用它去套第二个产品，证明骨架可复用（CV7 foreshadow）。

11. 90 天成长路径：把「7 步」走成一条能交付的流水线

▶ 核心观点 CV7（收口）：可复用能力 > 一次交付；90 天练出"可迁移骨架"。 前面 10 章把该讲的都讲了，但"知道"和"会"之间隔着一条河。这一章就是那座桥：不按"技能点"打卡，按"一条真产品的流水线"练——90 天里，你把一个点子推成自己和 3 个朋友真在用的 App。

为什么不按技能、按流水线？因为 CV0 说得直白：FDE 交付的是结果，不是知识点。没人会因为你"会调 API"付你钱，只会因为你"把一个需求变成了能用的东西"。

整条流水线 7 步，每步都挂一个核心观点、都带"交付物 + 验收门"，过不了门不许进下一步——这就是把 CV5 的"评分门"用在你自己身上：

flowchart LR
    S1["1 选场景<br/>CV4"] --> S2["2 点子→概念<br/>CV3"]
    S2 --> S3["3 原型+用户+MVP<br/>CV5"]
    S3 --> S4["4 AI coding 开发<br/>CV2·CV5"]
    S4 --> S5["5 UI 设计(专家)<br/>CV4·CV7"]
    S5 --> S6["6 部署与测试(含封装)<br/>CV6"]
    S6 --> S7["7 持续优化与发布<br/>CV6·CV7"]
    S7 -.沉淀骨架.-> S1

一句话：这 7 步走第二遍时会快一倍——因为第 2~5 步沉淀的骨架能直接复用，这就是 CV7 兑现的样子。

第 1 步（W1）· 选场景：先定"要解决谁的什么痛"

不写一行代码，先把"打哪只怪"选对。选错场景，后面 89 天全白费。

动作

1. 打开第 1 章方向地图，从 8 条赛道里挑 1 个你自己每天都会痛的方向。铁律：第一个产品的用户永远是你自己。
2. 写一张场景卡（就一句话）：谁 + 什么痛 + 他现在怎么凑合。
3. 做一次技术预判——先别定选型，只圈范围：这个场景大概率要碰哪些技术？ 技术预判对照（照这个圈，别贪多） | 你的场景长这样 | 大概率要用到 | | --- | --- | | 要"读懂"用户给的东西（错题 / 合同 / 论文） | 大模型（文本理解）+ OCR | | 要存下来、下次还能查 | 数据库（Supabase） | | 要听 / 要说 / 要看图 | 音频 · 视频 · 多模态模型 | | 要给人看、还要好看 | UI 设计（第 5 步找 UI 专家） | | 要装进手机 | App 封装（第 6 步） | 交付物：场景卡 1 张 + 技术预判清单 验收门：能不能举出 3 个真实的人和他们的原话？举不出 = 需求是假的。▶ 回扣 CV4：选型没有"最好"，只有"和这个场景最配"。所以先定场景，再谈技术。 案例锚点：错题智库的场景卡就是老师一句话——"学生错题都抄在本子上，抄完再也不看"。大米AI科研·课题选题助手（方向 4，资料库 PROJECT_NOTES）同理：高校教师选课题靠拍脑袋、靠运气，但这个案例把选题做成了可量化、可优化的线上系统——和错题智库一样，都是"把一个人脑里反复做的事，变成可复制的产品"。

第 2 步（W2）· 点子 → 完整产品概念

一句话要先长成"骨架"，这就是 CV3 的"先搭骨架"。

动作

1. 五层展开（接 4.1）：一句话 → 用户是谁 → 什么场景用 → 需要哪几个功能 → 每个功能存哪些数据。
2. 把展开结果写成四段式文档：功能清单 / 数据结构 / 验收标准 / 已知约束。
3. 技术预判落地，明确回答三个 yes/no：要不要大模型？要不要数据库？要不要多模态？ 交付物：一页产品概念卡 + 四段式文档 v0 验收门：把这一页纸给一个不懂技术的朋友，他能用自己的话复述你的产品干嘛。▶ 回扣 CV3 + CV0：骨架不对，后面填再多血肉都是返工。 案例锚点：错题智库那份 71KB 交接文档就是四段式的放大版——功能、数据、验收、约束四段齐活，三天后接手的自己还能续上。 常见坑：概念阶段就想"我要做全功能"。90 天很短，这一步要敢在纸上砍。

第 3 步（W3–4）· 原型 + 用户沟通 + 锁定 MVP

先画鬼，再找人看，最后才决定第一次到底做多少。

动作

1. 低保真原型：纸面、白板、或线框工具画三五屏——一行代码都别写。
2. 找 3 个真实用户聊：把原型递过去，让他们走一遍流程。别问"你觉得好不好"（都会说好），要问"你上次做这件事是什么时候、卡在哪"。
3. 砍出 MVP：只留"删掉它产品就不成立"的功能，通常砍到 ≤5 条主功能。
4. 每条主功能写验收标准：一句话说清"怎么算做完了"。 交付物：MVP 功能清单 + 每条带验收标准 验收门：主功能 ≤ 5 条；每条能一句话验收（例："上传一张错题照片，10 秒内出讲解"）。▶ 回扣 CV5 + CV1：你是驾驶员，需求取舍由你拍板，别被模型或用户牵着走；产品成不成，不取决于模型多强，取决于主流程是否真的通。 案例锚点：错题智库那个"卡红按钮"连修 4 版，本质就是验收标准没前置——先写清"按钮要能点、点了有反应"，就不用返工。

第 4 步（W5–8）· 用 AI coding 把 MVP 造出来

这是"写代码只占 25%"（CV2）真正落地的地方：你的时间主要花在选型、连接、验收、改稿，而不是敲字。

动作（按这个顺序，别乱）

1. 选 AI coding 平台：照 4.2 的对比矩阵（WorkBuddy / Cursor / …），按你的场景和习惯选，不追新。
2. 连模型：照 4.3 的界面七步先走通一次调用。别把模型 ID 写死——静默换模型是经典雷。
3. 连数据库 / 云：照 4.4 的 Supabase 界面步骤——建项目、拿三把 Key、图形化建表、跑通连接。（service_role 打死不进前端。）
4. 人机协作：用 4.5 的双阶段变更（先给方案 → 你确认 → 再改）+ 评分门（每轮改完打分，不升就回退）。
5. 开发顺序：数据结构 → 后端逻辑 → 页面 → 串起来。一次只让模型干一件事，方便你验收。 交付物：能端到端跑通 1 条主流程的 MVP（v0.3） 验收门：亲自走完主流程，盯末端结果 + 复核产物，确认没有"看起来成功、其实没做"的静默失败。▶ 回扣 CV2 + CV5 + CV1 案例锚点：错题智库的 DeepSeek 连接、B 站搜索代理、Supabase 部署——全是"连接与验收"，几乎没手写算法。

第 5 步（W9–10）· UI 设计：调用 UI 设计专家

到了"面子工程"，但它是能被程序读懂的工程，不是画得好看就行。

动作

1. 先定设计语言：配色、字号、间距、圆角、状态色（涨红跌绿那种），写成一张规范表——让 AI coding 能直接照着生成页面。
2. 调用 UI 设计专家 / 技能（WorkBuddy 专家中心里有 UI 设计类专家）：把你的产品概念 + 设计语言交给它，产出规范与关键页高保真。
3. 过移动端五查（接 4.6）：触控区 ≥44px、按钮层级、长文/公式防溢出、状态标签阈值、留白断点。
4. 把规范回写成 AI 可执行的约束（提示词或 CSS 变量），让后续页面不跑版。 交付物：UI 规范表 + 3–5 张关键页高保真 验收门：拿规范让 AI 生成一个新页面，不跑版；真机上手指能点中每个按钮。▶ 回扣 CV4 + CV7：组件与风格也是"看匹配"；规范一旦沉淀，就是下个产品直接复用的资产。 案例锚点：HTML 模板库"可被程序匹配的设计语言"（含 @layer 静默失效的坑，4.6）；创意本的设计 DSL（只写文案、绝不写 HTML）；阿平协作档案的移动端五查。

第 6 步（W11–12）· 在线化部署与测试（含 App 封装）

上线不是终点，是"真人开始用"的起点（CV6）。这一步把东西从"我电脑上能跑"变成"别人手机上能用"。

动作

1. 前端托管 + 后端 Supabase：图形界面走一遍（New Function → Deploy），或用 Management API 脚本（4.4 的两条路）。
2. App 封装：用 WebView 壳 / 打包工具把网页包成 APK / iOS。警惕"空壳包"——打包成功但内容是空的（创意本踩过：-bootclasspath 屏蔽了 JDK 核心库，dex 打成 0 字节）。
3. 测试四件套：功能回归（主流程走 N 遍）+ eval 门禁（第 6 章）+ 隐私检查（第 7 章，PII 别外泄）+ 成本看板（第 8 章）。
4. 可观测（第 9 章）：日志 + 关键错误告警，至少知道"模型是不是在抽风"。
5. 版本三件套：版本号 + cache-busting + 产物指纹，保证用户拿到的是新版本。 交付物：线上 URL + 封装包 + eval 报告 验收门：一个没用过的人从拿到链接到走完主流程全程无卡点；eval 达标；单次成本在预算内。

上线前过一遍安全线：全链路数据加密、精细权限管控、权威合规认证，让每一次协作都低风险

▶ 回扣 CV6 + CV1 案例锚点：错题智库的 Supabase 部署 + 版本三件套；创意本的空壳 APK 血泪。

第 7 步（W13+）· 持续优化与发布

上线后才是 FDE 真正的主场（CV6）。别做完就跑——真实使用会把所有没想清楚的地方打回原形。

动作

1. 接真实用户：把链接 / 安装包发出去，盯用量和骂声。
2. 反馈排序：按"用得多 + 骂得狠"排优先级，别按"我觉得酷"。
3. 可观测驱动优化：看日志找模型抽风，看成本找浪费。
4. 版本规划：每次迭代只加 1–2 条主功能，加完再上线、再看数据。
5. 正式发布：分享链接或上架；写一次复盘（哪些骨架可复用）。 交付物：v1.0 发布 + 迭代看板 + 1 份复盘 验收门：连续 2 周有真实用户在用；你能一句话说清下一版做什么、为什么。

发布后多端触达：WorkBuddy 支持多端下载，用户在哪都能用

▶ 回扣 CV6 + CV7 + CV0：你交的不是"一次产品"，是"一套能反复用的做法"。 案例锚点：创意本从 v28 一路迭代到 v98，"评分门 + 整轮重写（而非追加）"就是它的持续优化机制。

90 天日历总表

毕业考（用错题智库当标尺）

• 7 步全走完，做出一个自己和 3 个朋友真在用的 App（CV0）
• 能说清你选的模型/平台/云"为什么是它不是别的"（CV4，第 4 节矩阵）
• 抓过一次静默失败（盯末端结果 + 产物复核，第 2 节：卡红 / @layer / 空壳 APK）
• UI 规范能让 AI 不再跑版（CV7，可复用资产）
• 上线的东西有 eval 门禁 + 成本看板 + 监控（CV6）
• 有一份 71KB 级别的交接文档，三天后的你能直接续上（CV3） 做不到这些，你还是"会用 AI 写代码"的人，不是 FDE。

FDE 判断原则 10 条（从 8 个案例 + 跨行业案例抽象）

走完 90 天，把这 10 条刻进肌肉记忆——它们是从错题智库、创意本、PROJECT_NOTES、知识抽取、以及第 1 章跨行业案例里反复出现的"可复用判断"，比任何工具教程都值钱（接 CV7：可复用 > 一次交付）：

1. 先找"替代行为"再谈 AI：别人已经在用笨办法做这件事（如小红书纯色图补光），你用 AI 做得更好，就有人用；没有替代行为，说明需求可能是假需求。
2. 第一个用户是你自己：别一上来想做平台。错题智库、PROJECT_NOTES、Crash Out Diary 都从"自己痛"起家。
3. 先骨架后血肉：一句话需求先过五层展开 + 四段式，骨架不对后面全是带息返工（CV3）。
4. 选型看匹配不看新：平台/模型/云没有最好，只有最配此刻任务；换来换去的隐性成本 > 平台差异（CV4）。
5. 你是驾驶员，模型是副驾：双阶段变更（先评审后执行）+ 评分门（价值不升就丢弃），安全带一个都不能少（CV5）。
6. 盯末端结果，别盯中间状态：产物要复核内容别只复核存在——卡红按钮、@layer 失效、空壳 APK 全是"看起来成功其实没做"（CV1）。
7. 上线即开始运营，不是发完就完：小猫补光灯上线 2 天更 3 次靠评论迭代；你的产品每轮也要问"更值得用吗"（市场层翻车）。
8. 没有受众就先养：Alex Finn 的 $300k 靠已有大受众；你如果没有，就先发内容、先做社群，别裸奔上架（模式选择器）。
9. 可复用 > 一次交付：每个产品沉淀骨架（规范/模板/文档），第二遍快一倍；四段式文档是给"三天后的你"的礼物（CV7）。
10. AI 做快，人做黏：模型负责生成，你负责"非你不可"的领域判断、信任和持续运营——这是个人 FDE 真正的护城河（第 0 章跨行业定性）。起步建议：从第 1 章方向地图里挑一个你自己的痛点，别挑"看起来能火"的。第一个产品的用户，永远是你自己。等你按这 7 步走第二遍时，会发现自己快了一倍——那就是 CV7 兑现的时候。

原创声明：本文由作者用 WorkBuddy（AI 编程平台）实操沉淀，属个人真实经验，非水文。关注我，持续分享「个人级 AI App 从 0 到上线」的实战方法。