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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AI 宣传视频制作怎样兼顾批量交付与真实体验？本文以 PDFMesa 六支双语成片为例，拆解真实截图、配音时长、分镜预合成和剪映自动化的协作方式，复盘配音机器感与音频时间戳故障，说明技术验收能证明什么，以及人工试听为何不可省。

AI 宣传视频制作：从真实截图到六支双语成片

我用 huashu-motion 让 Claude Code 给鲸海语记做了一支 60 秒发布片：片子就是一个 HTML 文件，画面、配乐、音效和中英双语版本全部由代码生成。文章讲清它是什么、有什么用、怎么用，复盘实际踩过的 9 个坑，并用一次真实批注说明逐帧批注为什么能让 AI 改对位置：时间、空间、对象三个坐标消掉了文字反馈的歧义。

用 huashu-motion 让 AI 拍了一支 60 秒发布片，我只点了两下

独立开发每周复盘，怎样避免只记录忙碌，却看不清产品进展？从一次订阅统计功能的取舍出发，梳理缩小版本范围、打磨核心体验、主动获取用户反馈的方法，并用三个问题区分交付与验证，帮助个人开发者决定下一周该继续什么、停止什么。

独立开发每周复盘：从忙着加功能，到验证用户价值

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

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

AI 工具越来越聪明，却总在新对话里忘记你的工作方式。本文解释 Agent Skills 与 Prompt、MCP 的区别，拆解 Agent Skill 文件的结构、按需加载机制和思维框架蒸馏，并分享如何把个人流程沉淀为可复用的 AI 能力。

AI 每天早上都失忆了，直到我给它装了这

我用 Markdown、Codex 生图和 Python，把《西游记·三打白骨精》做成一本 12页绘本 PDF。真正值得复用的不是某张图，而是一条从内容、分镜、提示词、图片到 PDF 的自动化生产流水线。

我用 Codex 把《西游记》做成绘本 PDF，才发现生图只是最小的一步

读完《Harness Engineering 橙皮书》后，我最大的感受是：AI 编程时代，真正重要的已经不是 Prompt，而是如何设计一套让 AI 稳定工作的系统。本文围绕 Harness、反馈层、记忆层、多 Agent 编排等核心概念，结合自己的 iOS 开发、AI 写作和独立产品实践，整理出一套 AI 协作时代的工程方法论：规则从错误中长出来、验证必须独立、上下文需要定期重启、经验要沉淀为可复用的记忆。AI 越强，人越需要工程纪律。

从 Prompt 到 Harness：AI 编程真正缺的是工程纪律

基于连续发布多款 iOS App 的真实经历，本文复盘从 App Store Connect 元数据、截图与 ASO，到订阅定价、隐私合规、审核被拒和上线冷启动的完整流程，并给出独立开发者可复用的上线检查清单。

一个 iOS 独立开发者的 App Store 上线复盘

独立开发者做产品前期设计，用 ChatGPT、Claude、Google AI 轮流挑毛病，再用 Claude Opus 4.7 最终校验，这套流程帮我把后期推倒重来的概率压到最低。

一个人开发 App，我用三个 AI 交叉验证设计方案，少踩了 80% 的坑

今天想给 Claude Code 升级一下 baoyu-skills,顺手打开 Codex 才发现,两边的 skill 版本完全对不上。Claude Code 里已经是新的 --layout 系统,Codex 那份还停留在老版本。更麻烦的是,我当初在两边用了不同的安装方式,现在想统一管理,一时竟不知道从哪下手。
相信不少人都遇到过这种"多 agent 同名 skill 漂移"的问题。这篇文章把我踩过的坑和后来梳理出来的方案都讲清楚,供同样在用 Claude Code + Codex 的朋友参考。

同时装了 Codex 和 Claude Code,baoyu-skills 到底该怎么更新?

上线两款 App 后，我原以为最难的部分已经过去。
但现实很快告诉我：开发和上架只是前半场，真正难的是被用户看见。
这篇文章写的是我在两次安静上线之后，对独立开发、产品分发和增长的重新理解。

上线两款 App 后，我被现实补了一课：开发不是最难的部分

本文用一个真实案例复盘如何使用 NotebookLM 收集资料、快速扫读、反复提问、重组知识结构，再用自己的语言完成输出；同时说明信息过载、过度依赖 AI 总结和缺少输出等常见误区。

我用 NotebookLM，完整复盘一个真实学习案例

基于 SpeechNote 和 DueSight 的独立开发实践，本文拆解如何用 Claude、ChatGPT 与 Cursor 完成产品判断、SwiftUI 开发、上架和增长，把数周开发周期压缩到几天，同时说明 AI 无法替代的产品品味与长期判断。

AI 让我不再需要团队开发 App

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

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

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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