用AI开发必看！3条避坑经验助你轻松上手大模型，收藏起来不迷路！
本文分享了使用AI进行开发的3条实战经验。首先，建议优先选择AppKit而非SwiftUI来开发Mac应用，并利用Claude Design等工具进行设计，选择合适的模型，并善用现成的插件。其次，AI Agent接数据库时，应使用Agent Skill+脚本替代Memory中的工作流，以降低token消耗。最后，为了同步设计和代码，建议确立唯一源，并利用Changelog进行变更记录和代码同步。这些经验强调了AI的分工和秩序，有助于提高开发效率。
最近一直在用 AI 写代码、做 Agent,踩了不少坑,也摸出来一些真正管用的做法。今天挑三件事聊聊,都是动手干出来的结论,不是纸上谈兵。
如果你也在用 AI 辅助开发,或者正打算把 AI Agent 接进自己的工作流,这篇也许能帮你少走点弯路。
一、用 AI 写 Mac App,完全可行,但有几个坑要避
先说结论:借助 AI 去写 Mac App 完全没问题。但要想又快又好,有几条经验值得记下来。
第一,优先选 AppKit,而不是 SwiftUI。 很多人默认上手就用 SwiftUI,因为它开发简单。但 SwiftUI 的能力不如 AppKit 强,做出来的界面也没那么好看。SwiftUI 唯一的优势就是写起来轻松,可这一点恰恰已经被 AI 补上了——既然 AI 能帮你扛下 AppKit 的复杂度,那就没理由为了省事而牺牲效果。
第二,先打磨设计,再动手写代码。 用 Claude Design 之类的工具先把 UI 和交互方案磨清楚,再进入编码阶段,基本能做到事半功倍。别一上来就让 AI 边想边写,那样返工成本很高。
第三,模型挑对了,UI 质量差距明显。 同样一个界面,Opus 做出来的就是比 GPT-5.5 更耐看。涉及视觉和审美的活儿,模型选择会直接影响成品质感。
第四,善用现成的插件。 Codex 有个官方插件叫「Build macOS Apps」,集成了 AppKit Interop、Build/Run/Debug、Liquid Glass 等一系列能力,直接开箱用,省得自己从零搭。
一句话:工具和模型都到位的今天,不会 Swift 也能把一个像样的 Mac App 做出来,关键是别用错路子。
二、AI Agent 接了数据库,但它就是不按流程走?问题出在这
这是个特别典型的场景。有人把数据库接进了 AI Agent,平时用手机发消息就能让它查数据、导出文件,听起来很美。但实际一用就发现两个问题:token 消耗特别大,而且明明把工作流写进了 Memory,它就是不照着做。
根本原因在于一个常见的误解:Memory 只是「背景信息」,不是「执行指令」。
Agent 每次对话,都会重新理解你的意图、重新规划步骤。这个「思考—规划」的过程本身,才是 token 消耗的大头。你把流程塞进 Memory,它只是「知道有这么回事」,但每次还是会自己重新推演一遍,自然又贵又不稳定。
真正的解法:用 Agent Skill + 脚本,去替代写在 Memory 里的工作流。
核心思路是把任务拆成两半,各司其职:
- LLM 只做它擅长的事——把自然语言翻译成 SQL 查询语句;
- 确定性的步骤全部交给脚本——执行 SQL、格式化结果、上传文件,这些根本不需要 AI「思考」,写成 Python 或 Shell 脚本直接跑就行。
还能再进一步:在 Skill 里把你的表结构说明、常用 SQL 模板都内嵌进去,这样 Agent 只需要「填空」,而不用每次从零推理。
这么改完,token 消耗能直接降一个数量级。
总结成一句话:能用脚本干的事,就别让 LLM 干。LLM 只负责翻译,不负责执行。
三、设计和代码总是对不上?用「唯一源 + Changelog」来同步
用 AI 做产品时还有个老大难:设计稿和实际代码,经常对不上版本。改了这边忘了那边,时间一长两套东西就各说各话了。
我现在的处理办法是这样的:
第一,确立一个唯一源。 把 Claude Design 的设计结果当作整个项目设计的唯一基准,一切以它为准。这一步是地基——只要源头唯一,后面就不会乱。
第二,更新设计时,顺手写一份 Changelog。 每次改动设计,都让它生成一份变更记录,然后让 Claude Code 根据这份 Changelog 去同步代码。变更有据可查,同步也就有了依据。
第三,尽量先改设计,再改代码。 顺序很重要。如果偶尔图省事在代码里临时改了,那事后一定要回到 Claude Design 那边补同步一次,别让两边脱节。
这套流程不算复杂,但它解决了「设计和实现两张皮」这个最容易失控的问题。如果你有更好的办法,也欢迎交流。
写在最后
这三件事看起来零散,其实指向同一个底层逻辑:
AI 很强,但要让它真正好用,关键在于「分工」和「秩序」。
- 写 App,是让 AI 扛复杂度,把人从语法细节里解放出来;
- 做 Agent,是让 LLM 只做翻译、让脚本做执行,各干各的强项;
- 管设计,是立一个唯一源、用 Changelog 维持秩序,不让两边失控。
工具会一直更新,但这套「让合适的部分做合适的事」的思路,大概率会一直管用。
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