探索 AI 工具的实际用法，记录独立开发的思考与实践，偶尔聊聊投资。

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没有源码，怎样理解软件里的一个功能？本文用桌面笔记应用的搜索链路解释 REA AI 逆向工程，讲清 Electron、IPC 和 ASAR，再从第一性原理分析代码追踪为什么有效、哪里会失效，并结合验证实验给出入门方法与判断依据。

REA AI 逆向工程：没有源码，怎样查清软件的一个功能？

用 Claude Code 或 Codex 开发 iOS App，我更看重一套能持续执行的流程：先头脑风暴，明确方向和 MVP，再写好项目规则、架构设计和开发计划，按模块开发、审查与验证。本文整理从需求到上线的七个步骤，补充国际化、ASO 检查、App Store Connect 素材自动上传与上线后的反馈迭代。AI 降低了实现成本，但产品是否值得继续投入，还要看真实用户的使用和市场反馈。

AI 开发 iOS 的 7 个步骤：从想法到上线

Computer Use 能把代码修改与实际界面验证接起来。本文结合 macOS 权限截图和计算器实测，解释观察与行动闭环，给出 Codex 启用步骤及 LCU 接入 Claude Code 的最小路径，并说明权限排障、验收标准与适用边界。

Computer Use 怎么用：从 Codex 界面验证到 LCU 接入

这篇文章基于 ShotQuill 的真实落地，拆解独立站 GEO/SEO 如何完成抓取、索引、监测与合规闭环，并用 Bing、Clarity 和 llms.txt 的验证结果说明哪些动作有效、哪些只是看起来做了。

独立站 GEO/SEO 基建实战：Bing、Clarity 与 llms.txt 的真实取舍

这篇文章基于一次真实的 iOS 发版，拆解如何用 asc CLI 与 Skills 管理 App Store Connect 双语元数据和截图，并通过 dry-run、回拉校验与人工边界控制风险，建立可版本化、可复查、可重跑的发布流水线。

asc CLI + Skills：把 App Store Connect 发版变成可审计流水线

iOS 视觉回归测试如何低成本落地？本文结合付费墙改造案例，拆解启动参数注入、模拟器批量截图、像素差异算法与基线审核，解释布局偏移为何放大差异，并指出主题同步、环境漂移、截图漏检等陷阱，帮助开发者建立可解释、可复查的视觉检查流程。

iOS 视觉回归测试：用 simctl 批量截图，定位多语言布局偏移

换了三个模型还是一堆报错？问题不在模型，在 Harness。Harness Engineering 是一种新的 AI 工程思维——把 Agent 的失败当成配置信号，让系统越跑越准，越用越懂你。

你的 AI Agent 跑不好，根本不是模型的问题

Superpowers Skill 的核心价值，不是给 AI 增加某个单点功能，而是把需求澄清、方案设计、TDD、调试、代码审查和完成前验证这些工程动作固化成可复用流程。本文基于 Superpowers 与 Startup Superpowers 的素材，拆解 Skill 是什么、适合哪些开发场景、使用和不使用的差别，以及在 Claude Code 和 Codex 中如何落地。

Superpowers Skill - 让 Claude Code 和 Codex 按工程流程做开发

Claude Code 源码意外暴露，让外界第一次系统性看到成熟 AI 编程工具背后的工程架构。本文结合公开资料与读书笔记，拆解 Claude Code 在工具系统、权限控制、记忆管理、上下文压缩、搜索策略与多 Agent 协作上的关键设计，并讨论为什么 AI 产品的竞争力越来越来自 Harness Engineering，而不只是模型本身。

Claude Code 源码泄露之后：AI Agent Runtime 的工程真相

App Store 截图不是把功能截图排成相册，而是在很短时间里完成一次产品说服。LaunchShot 默认的 6 张截图模板，本质上是把 AIDA / PAS 这类营销框架压缩进 App Store 的高约束场景：先让用户停下来，再给结果、解释机制、强化痛点、补充信任，最后完成行动收口。理解这套顺序，比单纯套模板更重要。

App Store 截图不是相册：6 张图完成一次产品说服

本文基于 2026 年 5 月底的一周记录，复盘一个独立开发者从产品开发、Skill 售卖、Twitter 运营到 SEO/GEO 布局的出海冷启动过程。重点不是第一笔 9.99 美元本身，而是它验证了一条可继续迭代的路径：用小产品验证需求，用内容获取流量，用系统化节奏降低焦虑。

从第一笔 9.99 美元开始：独立开发者出海冷启动复盘

App 上架只是开始。本文分享上架后的核心工作：如何阅读 App Store Connect 数据、分析用户来源、优化 ASO 关键词、获取第一批种子用户，以及建立可持续的版本迭代节奏。从曝光、转化到留存，用数据驱动产品增长，而不是盲目追求下载量。

App 上架之后：如何看数据、获取用户与持续迭代产品

AI Agent 真正难的不是让模型“会做事”，而是让它做错时仍然可控。本文基于 Claude Code、Hermes Agent 与 Harness Engineering 相关素材，拆解 System Prompt、权限沙箱、验证、记忆与 Query Loop 五个关键组件，并给出错误恢复、记忆检索和多 Agent 权限分区的可执行实现。

AI Agent 频繁翻车？根本没给它套上缰绳

上周我用 Claude Code 写了三篇文章，同时产出了六个英文版本。不是写得更快，是底层逻辑变了——不再靠临时 prompt，而是靠结构化的工程上下文。把一周工作流拆给你看。

用 Claude 越用越累？你可能从一开始就用错了方向

很多人觉得 Claude Code 越用越累，本质往往不是模型能力问题，而是项目缺少长期稳定的工程上下文。本文结合真实 iOS 项目案例，系统拆解 claude-code-setup 的作用：如何通过 CLAUDE.md、Skills、Hooks、MCP、Subagents 等机制，把 AI 从“临时 prompt 驱动”升级为具备项目记忆、代码规范与权限边界的长期协作工程系统，帮助开发者建立真正可持续的 AI coding workflow。

claude-code-setup 实战：把 Claude Code 从聊天工具变成工程系统

当你同时推进 Shotzen、DueSight、SpeechNote 这类多个独立 App 时，真正拖慢速度的往往不是写功能，而是 Bundle ID、证书、截图、TestFlight 和增长入口反复手工处理。本文把多 App 签名、Fastlane 自动截图、TestFlight 种子用户转化串成一套可复制流程，目标是让每个新 App 都能更快完成验证和上线。

iOS 多 App 工厂 - 从签名、截图到 TestFlight 

国内开发者绑 OpenAI API 失败，根本原因不是卡里没钱，而是 Stripe Radar 在做风险画像——卡地区、IP、账号地区、浏览器指纹，任何一项不一致都可能触发拒绝。本文从支付方案、避坑逻辑到 API 成本控制，整理一套完整方案。

Card declined 不是没钱，是你的"身份"拼错了

这周一条 Twitter 评论单日突破 4 万曝光，我花在它上面的时间不超过 10 分钟。背后是一套把日记变成推文、把周报变成公众号的内容复用链路——同一份素材，用了四次。

一条评论 4 万曝光背后，是这套内容复用系统

本文拆解 AI 图像与视频生成 Agent 的工程闭环：如何规划场景、生成素材、分层评估质量、识别视觉与音频故障，并用定向重试和人工验收控制成本，帮助开发者把单次生成脚本升级为可观测、可恢复的生成式媒体系统。

AI 图像与视频生成 Agent：从单次生成到评估重试闭环

独立开发者如何提高工作效率，关键不是把待办事项排得更满，而是减少环境摩擦、锁定单一主线、尽早交付可用版本，再用真实反馈迭代。本文结合连续三周的开发、写作与渠道复盘，整理一套适合个人创业者的时间投资、止损和产品分发方法。

独立开发者如何提高工作效率：把时间变成可上线的产品

很多 AI Code Review 只盯着代码 Diff，看不到仓库规范、任务验收标准和跨文件依赖。本文结合 15 个 PR 实验，拆解上下文注入、AST 分块、向量检索与专用 Agent 如何减少噪声、提升命中率，并给出可落地的审查流程。

上下文感知的 AI Code Review：从 Diff 到可验证的工程审查

我把 AI 放进 App 从想法验证、PRD、技术方案、编码、Debug、Code Review，到上架与用户反馈的完整流程中。这篇文章复盘一个独立开发者如何借助 AI 扩展能力边界，以及哪些事情依然必须由人负责。

我用 AI 做 App，从想法到上线

沐风的博客：探索 AI 工具的实际用法，记录 iOS 独立开发的思考与实践，偶尔聊聊投资与成长。

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