夜雨聆风# 不会写代码，我用 AI 做了一款背单词 APP，还把它上架了 5 个应用市场
今年 4 月，我用 AI 做了一个习惯打卡小程序。
一天开发，零手写代码，最后真的通过审核上线了。
那次经历让我产生了一个更大胆的念头：
小程序能做，那一款真正的 APP 呢？
不是演示几分钟的 Demo，也不是只装在自己手机里的半成品。
我要它有 1.7 万多个单词，有完整的学习和复习系统；能登录、能备份、能支付；有自己的服务器、官网、隐私政策和软件著作权；最后还要通过应用市场审核，让任何人都能搜到。
问题是，我不是程序员，也不会手写代码。
6 月 27 日，我还是打开了 Claude Code ，对 AI 说：
我想把这个背单词原型，做成一款可以正式交给用户的产品。
接下来发生的事，比我第一次做小程序复杂得多。
先说结果
这款 APP 叫 “造个句子”。
目前 Android 版已经在 OPPO、荣耀、华为、vivo上线。打开应用市场搜索 “造个句子”，就可以下载安装。iOS 版还在准备中。
它内置 1.7 万多个精选词条，支持 SM-2 间隔重复、五级记忆评分、造句练习、AI 检查、自定义词库、学习统计、连续打卡和云备份。
写下这篇文章时，项目已经经历了 60 多个版本，核心客户端约 2.8 万行 Dart 代码，还有 31 个测试文件。
而我做得最多的事，依然不是写代码。
是把自己想要什么说清楚，检查 AI 交出的结果，然后在手机上一次次点给它看。
为什么还要做一款背单词 APP？
背单词软件已经够多了。
如果只是换个界面，再做一套“单词—释义—下一个”，这件事没有意义。
我真正想解决的是三个自己也反复遇到的问题：
第一，背过的词很快又忘了。
第二，很多词看见时认识，真正表达时却用不出来。
第三，重复记忆太枯燥，很难长期坚持。
所以我没有先让 AI 画页面，而是先跟它讨论：一个单词到底怎样才算真的掌握？
最后，我们把学习流程拆成了三个环节。
1. 什么时候复习，交给算法
每学完一个词，用户可以选择“不认识、有点难、认识、简单、已知”。
APP 会根据每次反馈，为每个单词单独计算下一次复习时间。越陌生的词越快回来，真正熟悉的词逐渐拉长间隔。
这套逻辑基于经典的 SM-2 间隔重复算法。
用户不用每天研究计划，打开 APP，当天该学什么、该复习什么，已经排好了。
2. 不只认识，还要真的用一次
“abandon，放弃。”
在卡片上重复十遍，不等于你会在句子里用它。
所以 APP 取名叫“造个句子”。每学一个词，都可以马上用它写一句英文。本地规则先检查拼写和词形，用户主动使用 AI 功能时，还可以进一步检查语法和表达。
我越来越相信：一个词真正属于你，不是你能认出它，而是你能把它用出来。
3. 让每一次坚持都有反馈
金币、经验、等级、连续学习、每日任务、热力图……这些功能不是为了把学习伪装成游戏，而是为了让枯燥的重复及时得到回应。
人很难仅靠一个遥远目标坚持，但会愿意完成眼前这一小格进度。
产品方向确定以后，我才让 AI 开始写代码。
这是整个项目里最重要的一步：
如果连用户的问题都没想清楚，AI 写得越快，只会越快制造出一堆没人需要的功能。
一个功能一句话，但一次只做一个
做上一个小程序时，我已经发现了一个笨但有效的方法：一次只让 AI 交一份作业。
这次也一样。
我不会说“帮我做一个完整的背单词 APP”，然后等它一次生成所有东西。
我会把任务拆开：
先设计单词与学习进度的数据结构 再实现闪卡翻面和五级评分 再接入 SM-2 复习调度 再做造句、统计、金币和等级 最后才处理登录、支付、备份和发布
每完成一个阶段，我就在真机上完整走一遍，再决定要不要继续。
我常用的提示词大概是这样：
本轮只实现“五级评分和复习调度”。开始前先检查现有数据结构，说明准备修改哪些文件；实现后运行相关测试；最后列出还需要我在真机验证的操作。不要顺手修改无关功能。
这段话看起来不酷，却比“帮我做得高级一点”有用得多。
AI 编程最关键的能力，不是背多少技术名词，而是能不能把一件模糊的事，拆成一件件可以验收的小事。
真正难的，根本不是把页面写出来
最开始，我以为功能做完，产品就完成了八成。
后来才发现，代码只是其中一环。
如果用户换手机，学习记录怎么恢复？
支付成功了，但客户端没收到结果怎么办？
服务器怎样确认支付回调是真的？
用户要求注销账号时，头像、备份和权益怎样处理？
这些问题没有哪个能靠“按钮能点”来证明已经解决。
我陆续给 APP 接入了微信和手机号登录、支付宝支付、云备份、账号注销和跨设备权益恢复。原本简单的本地工具，也因此有了服务端、数据库、鉴权、回调和安全边界。
中间还有一个很具体的坑。
安装包接近 60MB，而我最初使用的静态部署服务有 25MB 限制。页面能发布，APK 却根本放不上去。
最后只能把安装包迁移到对象存储，让官网动态读取版本信息；服务端后来也从原来的方案迁移到国内云服务器。
这类问题，AI 确实能帮我快速读文档、分析日志、修改代码。
但它不会替我做最后的判断。
尤其涉及账号、支付和用户数据时，我必须知道它改了什么，必须自己验证异常情况，也必须为结果负责。
比写代码更磨人的，是“让别人能下载”
APP 在我手机上运行，不等于它已经上线。
为了进入应用市场，我还需要处理一长串开发以外的事情：
公司主体和开发者认证 软件著作权 ICP 备案与 APP 备案 隐私政策和用户协议 第三方 SDK 与权限说明 应用图标、商店截图和介绍文案 测试账号、审核说明与一次次修改
不同应用市场的要求还不完全一样。
有的平台在意截图尺寸，有的平台会逐项核对权限，有的平台要求补充软著或备案材料。一个字段写得不一致，都可能被打回。
AI 可以帮我整理清单、生成初稿、对照材料，但平台审核不会因为“这是 AI 做的”就降低标准。
当我终于在 OPPO、荣耀、华为、vivo、小米应用市场里搜到“造个句子”时，我盯着屏幕看了很久。
不是因为它已经多成功。
它才刚刚开始，也还没有值得炫耀的下载数字。
真正让我觉得不可思议的是：一个不会手写代码的人，真的把脑子里的想法，做成了陌生人可以搜索、下载和使用的产品。
AI 到底替我做了什么？
它写了绝大多数代码。
也帮我做产品拆解、数据库设计、页面实现、测试、服务器部署、故障排查、协议初稿和上架材料。
以前遇到一个完全陌生的环节，我可能要搜索很久，才能知道第一步从哪里开始。现在 AI 会先帮我画出一张地图，再陪我一段段走过去。
但它没有替我完成这些事：
决定产品究竟解决什么问题 判断一个功能对用户有没有价值 保证 1.7 万多个词条全部可靠 代替真实用户体验操作是否顺手 为支付、隐私和数据安全承担责任 在需求模糊时自动猜中我的想法
所以做完整个项目后，我反而不再相信“说一句话，AI 自动做出一个 APP”这种故事。
真实情况是：
AI 把一个人的执行力放大了，但方向、取舍、验收和责任，仍然在人。
以前，开发常常意味着“我会不会写代码”。
现在，它越来越像“我能不能把问题想明白，并把结果验收清楚”。
这可能才是 AI 编程真正改变的东西。
如果你也在背单词
“造个句子”目前已经上线 Android 各大应用市场。
如果你正在准备四六级、考研、雅思、托福，或者只是想系统扩大词汇量，可以打开 OPPO、荣耀、华为、vivo、小米应用市场，搜索：
造个句子
基础学习不需要登录，下载后就可以直接开始。iOS 版还在准备中。
它当然还不完美，但这正是我愿意现在把它交给真实用户的原因。
因为只有到了用户手里，一个项目才会从“我做出来了”，进入“它到底有没有价值”的阶段。
如果你体验后发现问题，或者希望它增加什么功能，欢迎在评论区告诉我。
最后也想问一句：
你的备忘录里，有没有一个因为“我不会做”而放了很久的想法？
也许现在，真正拦住我们的已经不是技术，而是还没有认真迈出第一步。
