我的第一个macOS App上架了：AI全链路开发与过审实录
作者分享了其首个macOS App“花录”（一款带有自动运镜和光标平滑功能的录屏工具）的上架过程。借助Kimi K3和Claude Code等AI工具，作者高效完成了App重构、性能优化及全套App Store审核素材的制作与提交。面对苹果拒审，AI自主修复了底层漏洞并完善了合规备注，最终助力App成功免费上架。文章展现了AI Agent接管应用开发与上架全链路的强大潜力。
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一天写完的 App，零投放，上线 3 天冲进 App Store 国区付费总榜第 25
作者用一天时间借助 Claude Code 开发了一款 Apple Watch 录音转文字工具「腕记」，零广告投放上线 3 天冲入 App Store 国区付费总榜第 25、效率榜第 2。文章复盘了完整过程：选择已被市场验证的需求而非自己发明；通过大幅砍功能实现一天开发；用搜索关键词思维命名；付费榜看下载速度需集中引爆流量；粗糙但一眼就懂的视频最有效；以及激活码发放策略、评论区引流被限、评分获取等踩坑经验。作者总结：AI 拉平了写代码门槛，剩下比拼的是判断力和执行速度。
如何用 Claude 制作游戏并实现被动收入
作者拥有6年游戏开发经验，制作过120多个游戏原型，但前100个几乎没有赚钱，转折点在于理解了分发的重要性。文章分享了作者如何借助 CrazyGames、Coolmath Games 等已有海量用户的网页游戏平台发布游戏，而非盲目自行推广。开发上，作者大量使用 AI 工具（Claude Code、Codex、AgentsGuild）进行 vibe coding，主要制作2D休闲益智类游戏。文章还讲解了游戏提交平台的流程、激励式广告变现方式、留存与参与度对收入的影响，以及如何通过数据分析持续迭代游戏。核心观点是：好的游戏只是起点，分发与用户参与度才是真正赚钱的关键。
为什么越来越多人愿意自己搓一个工具
文章以微博VibeLab AI创意赛（2500多件作品）为切入点，分析了Vibe Coding兴起的五大原因：一是AI Agent大幅降低了编程门槛，写代码从专业技能变成语言表达能力；二是传统软件无法满足个性化长尾需求，现在普通人可以自己动手实现；三是开发链条缩短，从想法到交付只需几步，甚至无需界面产品，一个脚本或Agent Skill即可；四是模型能力持续升级，从Copilot补全到Claude Code自主探索再到操作电脑；五是做工具心态变化，从宏大目标转向解决具体痛点。最后作者给出实用建议：从写Agent Skill起步，分步骤做原型、MVP再迭代，注意验收与安全，并把作品发布出来获得反馈。
我用两天把批量保存推特长文的念头做成一款 Mac 软件 MarkX
文科生作者记录了与 Codex 协作，用两天时间把「批量保存 X 长文」的需求开发成原生 macOS 应用 MarkX 的全过程。文章详述了从技术验证、采集架构重构（放弃付费 API、复用浏览器登录态）、视频下载与播放崩溃修复、图床权限问题的解决，到失败状态持久化、目录迁移与图标打磨等细节。作者认为 AI 极大降低了从想法到第一个可用版本的门槛，但判断完整性、处理隐私、保护数据、诚实面对失败等产品判断仍需人来负责。
苹果开发者认证2026年所有坑我全踩过（下）：会员、证书、签名与公证全流程经验
本文是苹果开发者认证踩坑经验分享的下篇，聚焦认证通过后影响软件发布的关键环节：每年99美元的会员续费、Developer ID 证书创建（注意选择 G2 Sub-CA 中间证书链）、私钥备份（导出加密 .p12）、证书过期与撤销的区别（切勿随意 Revoke）。作者详细给出了 Mac App 官网分发的完整四步流程：codesign 签名、ditto 打包、notarytool 公证、stapler 装订，并提醒未来上架 App Store 还需处理 EU DSA 申报、税务银行、隐私标签等事项。核心忠告：会员别忘续，私钥别弄丢，证书别乱撤销。
用 AI Agent 开发的真实成本：记忆比 Token 更贵
作者分享了使用 Memmy 整合多个 AI Agent（Claude Code、Codex 等）历史记录的实战经验。通过统一记忆管理，新 Agent 能准确识别过期结论和冲突信息，避免重复试错成本。文章强调长期记忆的核心价值不在于存储数量，而在于精准识别“什么不再有效”，从而实现无缝的项目交接。
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文章指出使用 AI 直接编写网页往往导致设计模板化、缺乏质感，并介绍了 5 个用于提升网页设计水平的 Skills（taste-design, web-design, emilkowalski, magicslide, Design MD Collection）。文章提供了一个完整的工作流：从确定设计规范和参考，到生成代码及 UI 抛光，帮助独立开发者消除“AI 味”，打造高保真的产品页面。
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文章深入探讨了如何充分利用 Claude Code 的能力，指出真正的规模化不在于优化提示词，而在于构建围绕 Agent 的工程系统。核心内容包括利用 `.claude/` 目录建立持久化项目记忆、区分项目与个人配置、使用模块化规则替代巨型提示词、通过 Hooks 拦截危险操作、构建专用子代理以及配置权限边界。文章强调未来的开发将从“聊天”转向“编排”，通过环境设计来确保 AI 行为的一致性与安全性。
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本文详细介绍了如何利用 Claude Code 等无代码/低代码 AI 工具，通过 Google Trends 挖掘热词（如新 AI 模型），快速搭建 SEO 导航站或落地页以获取搜索流量。文章涵盖了从环境准备、选词策略、内容生产到部署上线及变现的完整闭环，旨在分享“爬虫 + LLM + 多语言 SEO”的自动化赚钱逻辑。
