一天开发一个 App，听起来像是个天方夜谭吧？说实话，几年前我也觉得不可能，但在今天，借助强大的 AI 工具和合理的工作流，这事儿真的变得触手可及。当然，这并不意味着可以随便敷衍，而是需要一套高效的方法论。今天，我就来分享一下我们团队在一天内开发一个 App 的完整流程。

开干前：搞清楚需求

别看开发很“卷”，但其实最花时间的不是写代码，而是理清需求。在这篇文章里，我假设需求已经明确，甚至你自己就是产品经理，脑子里已经有个大致想法，这样可以省去不少反复沟通的麻烦。

流程拆解：四步走，稳妥完成

一天搞定一个 App，离不开合理的拆解流程。我们的核心步骤是：

  1. 交互设计
  2. API 设计与实现
  3. 前端实现
  4. 后端部署、前端发布

每一步都可以依赖 AI 工具，让事情变得简单高效。接下来我会逐步拆解，看看这些工具到底能帮我们干什么。

第一步：交互设计

用什么工具？MasterGo！

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MasterGo

交互设计听起来复杂，但对于普通需求来说，没必要太“卷”。我们团队习惯用 MasterGo[1]，上手简单，重点是它自带“智能排版”。

假设你要开发一款写作辅助工具，你只需要告诉 MasterGo 你想要哪些功能，比如“灵感收集”“实时纠错”“快速生成段落”。它会根据功能点自动生成一份大致的交互稿，你无需考虑细节布局。

比如，这样一份视觉稿就是 AI 帮我生成的：

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视觉稿示例

时间成本？
这一部分搞定，大概也就花 30 分钟。如果需求不复杂，甚至可能更快。

第二步：API 设计与实现

API 是应用的骨架，设计合理与否直接决定后续开发的效率。这里的核心工具是我们沉淀的工作流，工作流中，我们会把需求文档作为输入，最终产出api 文档，测试用例,api 代码实现，其中的部分细节包括。

1. Claude 帮你定义 API 和数据模型
告诉 Claude 你的功能需求，它会帮你自动生成 API 文档和对应的数据模型。例如，你的写作工具需要“存储文章”“获取灵感推荐”“实时统计字数”，Claude 会给出这样的 API 设计：

{"endpoints": ["method": "POST","path": "/articles","description": "创建新文章","requestBody": {"title": "string","content": "string"},"method": "GET","path": "/articles/{id}","description": "获取文章详情"}

2. 用 Prisma 自动生成数据库表
Prisma 可以省去写 SQL 的麻烦，你只需要定义数据模型，数据库表就“嗖”地生成好了。而且它支持从 SQLite 无缝切换到 MySQL 或 PostgreSQL，开发环境和生产环境切换也很方便。

model Article {id       Int      @id @default(autoincrement())title    Stringcontent  StringcreatedAt DateTime @default(now())}

3. API 实现也交给 AI
测试用例写好后，让 AI 按照这些用例生成实现代码。比如，一个简单的增删改查接口，AI 基本能一遍过，实在有 bug，也可以根据错误提示自动修复。

时间成本？
10 个以下的 API，1 小时内绝对能搞定。复杂些的需求，2 小时封顶。

我们的经验：后端，这种纯粹逻辑的东西，一堆增删改查，一堆逻辑，完全就可以直接交给 AI。你参与过多都是一种对 AI 工具的不尊重。

第三步：前端实现

选择技术栈
前端实现稍微复杂一点，但我们用的是“基于 AI 的模块化开发”。技术栈选什么？团队一直用 React，具体到 App 开发，我们更倾向于 Expo，简单高效，还能兼容多端（iOS/Android）。

工具上场：Cursor
Cursor 是我们团队目前的必备工具啦，尤其擅长根据交互稿和需求文档生成代码。比如，使用我们团队沉淀的一套 prompts，我用它生成了 App 的初始代码框架，还划分好了模块：

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Cursor生成的代码框架

看看效果：

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Cursor 基于视觉搞生成的初始框架运行效果

哈哈，缺了点东西，但是基本的架子已经给我们整好了，而且目录文件都创建好，接下来按图索骥，填充各个模块就好了。

OK，接下来就可以一模块一模块开发了。

模块开发思路

每个模块的开发过程基本是这样：

  1. 准备材料：交互稿 + 需求文档 + API 文档
  2. 生成代码：用 Cursor 或 Copilot，自动生成代码框架
  3. 调试完善：补充细节逻辑，确保模块间能正常交互

同样的道理，我们为模块化开发的方式，沉淀了一套 prompts，它们可以很好的应对不同类型的功能特点的需求。甚至，在适应不同的端上也做了微调，整体来讲，在 gpt-4o 和 Claude 模型测试上来看，效果非常不错，人工干预的机会成本比较少。

时间成本？
每个模块大概半小时到一小时，复杂些的最多两小时。如果有 8 个模块，5 小时应该能搞定大部分。

第四步：部署和发布

后端部署：Docker 是神器

后端部署没有太多花样，Docker 一键部署绝对是最优解。写好 docker-compose.yml 文件，把服务打包好，上传到服务器，完事儿。甚至，我们做了 hooks，代码一推送就自动部署了，你说快哉不快哉。

前端打包：Expo 小技巧

Expo 的打包流程也很简单，重点是提前执行 npx expo prebuild，这样可以生成原生目录，方便后续扩展原生能力。还可以通过配置 build.gradle 文件减少包的体积。

splits {abi {enable truereset()include "armeabi-v7a", "arm64-v8a"}

时间成本？
部署过程大概 1 小时，主要时间在调试和环境配置上。

最终成果

经过 8 小时的高效开发，我们的 App 已经基本完成：从交互到功能实现，再到上线打包。虽然可能还需要一些小的优化，但至少已经可以投入测试甚至初步上线。基于这套工作流，我们已经成功帮助多家传统企业实现了一些小规模数据化产品，再此，也真诚欢迎各位老板、及朋友们来找我们团队聊聊 AI 开发。

一些感悟
为什么一天能搞定一个 App？答案很简单——得益于工具和合理的工作流。AI 工具释放了我们的生产力，让开发者能专注在更重要的逻辑和体验上。未来，或许一天开发一个 App 会成为一种新常态，你怎么看呢？

引用链接

[1] MasterGo: https://mastergo.com

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