夜雨聆风今早收到了 Apple 应用商店审核通过的消息，距离我在 Claude 里敲下第一句：
"Claude，我想用算法融入美学和色彩科学模型搞个'选片神器'，从导入的照片中过滤掉失焦、过曝的照片，同时标记主体进行分类，有什么成熟的落地方案吗？"
到这个 App 审核通过正式发布上线，过去了正好 6 天。
我没有太多的技术背景，除了一点数据分析用的 Python 以及画原型要用的 HTML 外，我几乎没有代码基础，但在这个项目里我没有写过一行代码，就连在 Xcode 新建项目都是 Claude Code 直接用 CLI 创建的。
即使如此，首个版本所有的需求也都以不错的完成度落地了。事实上真正的开发工作只用了不到两天，后面的时间都在做测试和算法引擎的调试，以及多语言支持和商店素材准备等等琐碎的事情。
这并不是一个玩票性质或为了"体验 vibe coding "的项目。虽然它确实来自于我的临时起意，项目里的"人类"也确实只有我一个，但它也是真的源自我的需求，并完整地经历了需求、设计、开发、测试等流程。
所以相信我，朋友们，我邀请你们去试一试，完成度还是很高的。
关于这个 App
简单地先介绍一下：「喵选」，一款专注于照片从导入到分享这个场景链路下提高效率和体验的应用。
它帮助你快速地在大量照片里选出可以马上用于分享、或值得进入后期流程的"神图"，标记那些因为手抖、对焦错误、过曝或欠曝而没拍好的照片，同时将连拍、相似场景或同一姿势的照片分组，并在每组里标记出最好的那张。
纯本地算法引擎， 无需联网，数据全程不出本机，保证隐私安全。 支持相册选择和外部存储导入，支持相机的 RAW 格式；可将选好的照片保存到相册的新建相簿，后续分享或编辑都能方便地选到这批图。
在每次旅行或外出的活动后，我们总是会有很多照片要整理，有时候会希望当天就可以在手机上快速预览初筛，把真正要分享、后期或者保存的照片挑出来，之前只能把成百上千张全丢进相册再一张张点开判断，这真的很麻烦。
特别是如果你和我一样，也是个快门常年挂在连拍档的用户，相机卡里还会堆着大量相同构图和景别的图；抑或是自己自拍或者和朋友拍照时会习惯多拍几张做备选，最终都要面对同一个问题：如何在大量相似图组里，选出最好的那一张。
是的，「喵选」就是为了解决这些。
依托 Apple Vision 强大的端侧视觉感知能力，在「挑片」这个场景下，我（和 cc）建立了一个本地图像美学引擎：逐张量化分析对焦锐度、曝光与高光/暗部、构图与画面美感，并以感知特征向量比对相似度，自动归拢连拍与相似场景/姿势；
甚至于在新的版本里，我们还加入了一个为“夜景”主题照片分析特别训练的端侧模型。得益于 Apple 的 Core ML，一切分析运算都能在低开销下快速完成。
现在它已经在 App Store 上架，完全免费。真诚地邀请你下载体验，使用中如果有任何问题或迭代建议，欢迎与我联系，我会非常感谢。
关于这个 公众号
最后说一下这个公众号。它并不是什么 vibe coding 的教程账号，我也无意分享任何 AI 工具的使用方法或者卖课——如果你真的有相关困惑，相信我，最高效的做法就是打开你要用的那玩意，然后问它"我该怎么做？"
当你在 Claude Code 中通过官网 OAuth 登录后，会看到这样一句文案：
而我真正想思考和探讨的是：
当工程能力不再是生产力的一种限制，我们距离创造伟大的东西，到底还差什么？
如果你也对此感兴趣，欢迎关注。
以上。
