APP内截图展示
摘要
作为一名开发爱好者，我用 TRAE SOLO 构建了一款名为「识物」的智能卡片管理 App，实现了 AI 图片识别、灵动岛提示、每日汇策等核心功能。从需求分析到代码实现，功能单元测试、一直到部署上架到app store，在TRAE的帮助和指导下成功完成了这项繁重的任务。
背景
我一直想开发一款能够帮助用户记录和管理日常生活的 App，希望通过 AI 技术实现智能识别和分析功能。传统的开发方式需要大量的时间和精力，而 TRAE SOLO 的出现让我看到了新的可能。
实践过程
1. 项目初始化与核心功能规划
- 需求分析：直接用自然语言告诉 SOLO 我要开发一款智能卡片管理 App，包含图片识别、标签管理、灵动岛提示、每日汇策等功能
- 技术选型：SwiftUI + SwiftData + ActivityKit + StoreKit
- 项目结构：SOLO 帮我规划了清晰的项目结构，包括 Models、Views、Services、Utils 等目录
2. 核心功能开发
AI 图片识别
- 实现了基于大模型的图片内容识别
- 支持自动生成标签和文案
- 针对风景/人物/美食/花木类图片进行定制化渲染
- 图片压缩算法，保证识别速度
灵动岛集成
- 实现了全场景应用下的灵动岛提示
- 在灵动岛上实时展示APP状态（AI识别中、正常状态等）
每日汇策功能
- 实现了基于用户卡片内容的智能分析
- 生成每日总结和洞察
- 优化了数据查询和内容处理逻辑
登录/设置/订阅系统
- 将网络、相册权限等系统级设置同步到APP内
- 使用apple id快速建立登录功能
- 实现了完整的订阅管理功能，支持自动续费和状态管理
云端用户订阅服务
- 使用python+mysql快速开发了一套用户订阅状态相关的后端服务，AI自主选择技术栈，给出部署指引
3. 踩坑与解决
AI使用问题
- 沙盒构建：AI无法准确记住上次沙盒构建的正确指令，有时需要尝试多次才能正确在沙盒环境构建APP；为了解决该问题，我将构建指令明确到了全局prompt中；
- 优势：能够保证AI的每次代码优化结果都能确保项目能够正常构建
- 劣势：压缩上下文的频率略有提升，每次压缩上下文后都会导致AI重新回答之前提的问题并再次修改一遍代码，效率有降低
-
尝试并行开发：有尝试过并行运行多个开发任务给AI来执行，但鉴于项目规模较小，并没有充分发挥出并行开发的真正效果，并且trae目前好像并没有并行开发条件下可能导致的代码/构建冲突问题的解决方案
-
非AI执行的操作指导：在实际开发过程中，有很多任务无法通过trae执行，只能让trae给我输出大致的操作过程，在该过程中浪费了不少时间，主要是因为大模型给我的操作指引过程要么不对要么有些过时，我只能通过别的软件来交叉验证操作过程
APP技术问题
- 灵动岛图标显示错误：大模型好像并不熟悉灵动岛相关的开发代码，写了很多不会生效的代码
- AI 进度弹窗不更新：通过统一状态管理解决了进度更新问题
- 图片压缩优化：调整了压缩参数，在不影响识别准确度的情况下提升了速度
- 汇策查询优化：使用 SwiftData 的 predicate 直接查询指定日期的卡片
- 内容精简：对卡片内容进行智能截断，减少发送给 AI 的数据量
- UI与动画优化：统一了 AI 识别和汇策生成的弹窗风格
4.上架APP Store
- 指导我填写app store connect里繁杂的信息
- 提供了完整的打包和上传流程
- 指导我在testflight里进行APP测试
效果与总结
开发效率提升
- 时间节省：APP的开发周期被大大缩短
- 代码质量：生成的代码结构清晰，注释完整
- 问题解决：遇到技术问题时，SOLO 能快速提供解决方案
功能实现
- 核心功能：成功实现了所有规划的核心功能
- 用户体验：界面美观，交互流畅
- 性能表现：经过优化，App 运行稳定，响应迅速
个人收获
- IOS APP：帮助我在app store上架了第一款IOS APP
- 技术成长：学习了 SwiftUI、SwiftData 等最新 iOS 技术
- 开发思路：培养了更系统的开发思维
- AI 认知：深刻体会到 AI 辅助开发的巨大潜力
结语
TRAE SOLO 是一个非常高效的开发工具，作为一个IOS项目开发经验的初学者，TRAE帮助我完成了将近99%的开发工作，它让我能够更专注于产品创意和用户体验，而不是繁琐的代码实现。通过这次开发经历，我深刻认识到“人人都是产品经理”的时代即将到来。
开发工具：TRAE SOLO、XCODE
开发时间：2026年4月
感谢 TRAE SOLO 团队的辛勤付出，让我们的开发之旅更加高效、愉快！ 