1万字保姆级分享!用Cursor两小时开发了一套查八字的微信小程序,小白看了都能直接上手

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1万字保姆级分享!用Cursor两小时开发了一套查八字的微信小程序,小白看了都能直接上手
7940点击    2025-03-26 15:41

大家好,我是苍何。


说实话,写这篇文章的时候,我是有些犹豫的,由一个程序员来写总归会让人觉得有些假。


但又恰恰在某些方面显得有些真,至少站在客观现实的角度来分析当下的 AI 编程是否真如传说中那么牛逼。


当然还有最重要的是,有小伙伴真的需要这一份教程。


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为了突出 AI 编程的本质,我先是将脑袋里的编程理论抽空,然后把自己当做一个没有任何编程经验的小白。


最后,用了 2 个小时,完成了一个微信小程序从 0 到 1 的开发。


这是最终的效果:


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虽说是 2 小时,但也是凭借我多年的编程经验,给了 Cursor 一堆的提示,才有的结果。


所以,接下来,我会带你沉浸式感受下我这 2 个小时的历程,全程记录,做到无死角输出,让任何一个无编程经验的小白也能轻松复刻。


并且全程提示词及纠错过程都将会展现。讲真,开发 2 小时,写教程一天,不是瞎说的🐶。


文章会同步更新到我的 AI 开源知识库,记得收藏!


全文 11353 字,51 张图,如果喜欢,不妨赏赐个赞👍🏻。


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这是一个整体的流程,也是模拟的企业级软件开发必要的关键步骤:


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所以这次,我的期望值是很高的,我希望他能真正充当起工程师,而非实习生。最后。。。还是放到最后说吧。


相比直接让 AI 写代码,我加入了一些前置的需求设计相关工作,目的也是为了让他能充分了解我们的需求和业务,避免开发出来的东西出入过大。


整个思路是这样的:


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有前端,有后端、有小程序、还有 DeepSeek 等大模型的使用,可以说麻雀虽小,基本五脏俱全了。


下面每个步骤我们来做下拆解(呼!)


灵感搜集


不瞒你说,一开始还真不知道要开发什么功能的小程序,太复杂肯定不行,实验肯定进展不顺利,太容易也不行,一个静态页面玩玩没啥意思。


没有灵感没关系,先问下 Grok 3😂:


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好家伙,还真找到个实用又好玩的功能点,那就是查八字


根据阳历出生日期的日期及出生时辰,自动计算农历日期、天干地支、所属五行、五行缺啥、所属生肖等。


这可是个刚需,几乎人人都需要,而且也利于传播。


所以我打算搞个完全由 AI 开发的八字查询小助手,对标参考小程序:查生辰。


ps:整个灵感的搜集,我仅仅用了 2 分钟,不得不说 AI 可真能天马行空。


需求分析


有了灵感后,第一步当然是对整个需求进行分析,值不值得做?实现难度如何?市场反馈怎样?


这一步通常会由产品经理或者市场来负责,但作为一个 AI,他可别想偷懒,都得给我干。


先提问 DeepSeek:


我想开发一个微信小程序,他主要功能是:”根据阳历出生日期及出生时辰,
自动计算农历日期、天干地支、所属五行、五行缺啥、所属生肖等。
用户只需要填入阳历出生日期及出生时辰即可,系统会自动调用 DeepSeek 的 API 来推理出需要的信息“。
请帮我作为产品经理进行一下需求的分析,并给我输出需求分析报告。


DeepSeek 哗啦啦的就输出一堆。


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忘记了,我是在 Cursor 中开发,不想复制来复制去,麻烦,那直接都去 Cursor 操作吧。


首先在 Cursor 中得有个空白的项目吧。


好,在 Cursor 中新建一个一个项目。就叫 wechat-mini 吧。


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完了装逼一下,稍微修改提示词为:


我想开发一款微信小程序,主要功能是:

• 用户输入阳历出生日期和出生时辰,系统自动计算:

• 对应的农历日期

• 天干地支

• 所属五行

• 五行缺失情况

• 所属生肖

• 系统调用 DeepSeek API 进行推理,生成相关信息。

请你作为产品经理,对该小程序进行需求分析,并输出一份**详细的需求分析报告**,包括但不限于:

1.**产品概述**(介绍产品的核心功能和目标用户)

2.**用户需求分析**(目标用户群体、使用场景、核心需求)

3.**功能需求**(详细拆解功能点、输入输出、API 交互方式等)

4.**关键业务流程**(示例:用户输入数据 -> API 计算 -> 结果展示)

5.**开发周期**(建议的开发计划、MVP 版本优先级)

6.**商业模式**(是否有付费功能、盈利方式)

帮我将需求分析报告写在 mrd. md 里面。


直接丢进 Cursor:


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噼里啪啦,一顿操作,给我输出完了,嗯,我看了下说是要 2-3 周开发完。你在逗我呢?我只能给你 2 小时,给我干。


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产品 PRD 文档


有了需求分析,接下来应该是 AI 产品经理来输出需求文档(也就是 PRD 文档)了。


这是我给的提示词是:


接下来根据需求分析,按照最小 MVP 的版本,帮我写一份专业的产品需求(PRD)文档,
我会给你三张参考小程序设计图,请参考我给你的图片帮我完成需求文档。并输出到 prd. md 中。


把对标的产品图片直接丢给他。


不到 2 分钟,一份 2000 字的 PRD 文档就已经全部生成,稍微看一眼,然后狠狠的点击接受。


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这个过程如果发现有和自己设计初衷不符的一定要提前揪出来,不然后面改需求,很坑爹的🐶


产品原型


有了需求文档,就得画产品原型了吧,还记得之前有分享过让 claude 3.7 制作产品原型的提示词吧。


这不用上了,哈哈哈。


稍微针对性做个更改,下面是提示词:


你是一位全栈工程师,同时精通产品规划和 UI 设计。  
请根据产品 PRD 文档帮我输出完整的小程序原型图,请通过以下方式帮我完成小程序所有原型图片的设计。
1、按照 PRD 文档要求以及我给你的图片参考来设计最小 MVP 版本
2、以产品经理的视角结合 PRD 文档去设计页面和交互;
3、作为设计师思考这些原型界面的设计,并以设计师的视角去输出完整的 UI/UX;
4、使用 html 在一个界面上生成所有的原型界面,文件命名为: prototype. html,可以使用 FontAwesome 等开源图标库,让原型显得更精美和接近真实
5、我希望这些界面是需要能直接拿去进行开发的


丢进 Cursor,生成这样了,一定是哪里有问题,OK,你直接和 Cursor 说吧。


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让他把背景图换一下。


页面的中国风亭子去掉,整个页面以我给你的图片为背景


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有问题,提需求,继续让他生成。

1、整体背景并没有按照我给的图片做底图背景  
2、右上角多了一个视频样式的图标,要去掉
3、结果展示页中底部那个是广告展示页,前期先不放广告,合理布局。
请重新按照要求生成。


经过调整,以及将垫图直接放在文件目录下并命名为:background. jpg


这里因为给了参考的图片且是截图的,难免会有些不准,也可以直接让 AI 不参考。


这是最终的效果:


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一番调整花费了我 5 分钟,总算输出个还不错的页面了。


架构设计


接下来需要指定开发规范、语言等来让他帮我们输出架构设计文档。这个提示词很重要。


这个地方就很考验提示词,如果不框定一些东西,AI 生成的连他妈都不认识,哈哈哈。


请依据 prototype. html、prd. md 来进行微信小程序的整体架构设计,注意我希望整体前端使用的是 uniapp,后端使用的 java 来开。  
1、整体满足微信小程序的开发规范。
2、前端按照原型设计来开发,后端我希望满足阿里巴巴开发编码规范,遵守 rest 风格的接口公约,且后端主要提供一个计算的接口,返回前端需要的参数,
3、后端具体计算的逻辑,我希望是能直接通过调用 DeepSeek 的 API 来获得信息,然后转换为对应的接口字段,最终返回给前端。
请帮我输出架构设计文档到 architecture. md


大概 5 分钟后,一顿输出,这个架构文档,嗯,我给打个 6 分吧,因为功能真的不难,没有过多系统间的交互。


不过你看整体有系统架构图,技术选型:


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前端项目结构、页面组件设计等:


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当然还有后端项目结构以及接口设计。


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该说不说,还是很详细了。


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开发阶段


下面就进入正式开发阶段了,这也是最激动人心的时候,我是真生怕 AI 做的不好,又怕他做的太好,所以忐忑的不行。


给个简单却信息十足的提示词:


@architecture. md 请帮我根据架构设计文档、需求文档以及原型图进行代码的开发,请注意,前后端项目结构是分离的,严格按照架构设计文档来开发。


这里一定要选择 claude 3.7 的 Agent 模式,他才能发挥出最佳的实力。


他先问你要不要创建目录文件夹,当然要啊,名字自己改呗:


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接下来创建后端项目结构。点击继续就好了。


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接下来是创建前端项目结构。同样点击继续。


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只需要不断点击 next file 即可。


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当然你也可以不用管他,等一会后。


在第 25 次工具调用后会停下来,你点击继续就好了。


注意:我们默认在 25 次工具调用后停止代理。你可以继续谈话了。


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后端代码编写好后,他会停下来,接下来,你只需要继续提示:


请帮我继续完善前端代码,要求与后端能顺利的通信


一步步看着他全自动帮我生成好了。


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整个过程预计持续 15 分钟左右,中间还因为网络问题停了,我只要和老板一样签签字,不对,是点点鼠标就行了,中途大概点了十几次鼠标吧。(嗯,这一度让我很享受!)


后端功能验证


你看,经过前面的几个设计到开发的步骤,实际耗时只用了半小时左右,但具体代码有没有问题?能不能直接使用呢?


我们来验证下,先是后端验证,这一过程一度让我崩溃,因为 AI 写的考虑也是不够周到的,不过也能理解吧,毕竟一次性输出这么多代码。


为了看下能否启动,我在 idea 中打开代码,然后启动(当然你直接在 Cursor 中也没关系。)


在 idea 中先打开项目,将依赖拉取一下。


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呕吼,报错了。


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没关系,回到 Cursor 让他改。


后来我发现在 idea 中还是太多问题,直接在 Cursor 中让他自己改好吧。


自己一顿操作修改终于好了。(中途我一顿确认和点击,虽然全程没写代码,但我指挥的可不算少了😂)


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这里有个插曲,我本来想用 DeepSeek 的 API,但余额用完了,而且由于 DeepSeek-r 1 推理模型非流式过慢,刚好我的火山还有余额,所以这里直接换成用豆包 lite 模型,速度会快上很多。


另外关于模型快慢情况以及首 token 相应情况也咨询了字节的同学:


我们lite系列的模型速度会快些,pro系列的模型速度与deepseek模型是差不多的哈。

这里给您介绍下通常模型输出“慢”可能会由哪些原因导致:

1. 与输出方式有关:看使用的是"流式输出"还是"非流式输出"由接口中参数 stream 决定, 非流式输出会等整个的推理过程全部完成才返回,会带来一种生成很慢的感觉;如果是聊天类应用的话,流式输出用户体验会更好,像豆包一样一字一句实时输出。

2. 与模型有关:不同的模型大小有差异,能力也不同,Doubao-pro 相对 Doubao-lite 会慢一些,客户需要按照实际业务需求(模型精度、上下文长度等)挑选适合的模型。

3. 与用户输入的 prompt 长度有关:如果用户输入的 prompt 本身就上千甚至上万 tokens ,对应生成首 token 阶段(prefill phase 或 context phase)耗时也会长一些。

TTFT (Time To First Token) 均值速度可参考:

lite 32k 模型每 1k token 的输入 ,耗时 300±100ms,并且是线性增长的,比如 1k token 300ms,5k token 就是5*300ms = 1500 ms;

pro 32k 模型每 1k token 的输入,耗时 600±100ms ,也是线性的增长的,比如 1k token 600ms,5k token 就是5*600ms = 3000 ms;

4. 与模型输出内容的长度有关:如果用户的任务需要生成比较长的文本内容,则在 Decode 阶段耗时也会比较长。

TPOT (Time Per Output Token) 均值速度可参考:

doubao lite系列 输出在 20-50 ms / token

doubao pro系列 输出在 50ms-100ms / token

PS:1 个 token 约等于 1.5 个汉字

5. 偶发情况和后端资源影响

---------

基于上面的结论,模型的完整返回耗时是与模型生成的tokens和输入的tokens直接相关的,r1模型因为有思维链的产出,所以输出tokens是会比其他模型更多些,非流式情况下完整返回的耗时也会更久些。


最终调整后,速度快多了。


后端功能验证花费将近 40 分钟


接口联调


后端 OK 后,直接在 Cursor 中进行接口联调,也就是前端调用后端能不能走通整个流程,这一步很关键。


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联调了一段时间,他说 OK 了。


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这里后端有些调整 Cursor 还不大完美,我直接 idea 中看完后给他调整。这里会给到 Cursor 一些小的提示,让他少走弯路,发现下来,对后台代码的整体把控能力还是差了些。

联调的过程大概花费 15 分钟。


小程序调试


前后端代码都写完了,接下来需要用到一个工具:打开微信开发者工具。


直接搜索就可以下载,使用也非常简单,都是中文,下载完了后打开工具。


选择导入项目:


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选择我们的项目 bazi-frontend:


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选择 appid,这里没有的话需要注册一个。(注册页比较简单,不过后面会再细说说)


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一开始首页没有正常渲染,后面我在 Cursor 中给了提示词让他快速就改好了。


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点击下验证功能。


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我们选择一个时间来看看。


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计算失败了:


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没关系,看下报错原因:


本地调试,域名校验这个先关了:


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看样子是成功了:


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我们看下有没有正常请求到后端服务:


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可以看到,正常请求,且正常返回数据:


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不过这个展示样式有些丑。让他改下吧。


上传一张截图,然后给以下提示词:


看到返回结果这个页面中的结果有点太靠右边了,请保持离右边一定的间距


你可以直接将这个你不满意的图上传给他:


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经过一番改造,基本完工,这一步骤预计耗时:


手机测试


在开发工具测试完毕后,需要手机真机测试,这里就有一些坑在了,比如点击预览如果不开开发模式的话,需要进行域名验证,这个会比较麻烦。


我们先点击预览:


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会出现二维码:


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但是因为本地的服务没有发布到线上,所以就没法使用服务,要服务上线。


不过功能已经通了。


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所以需要上线服务。上线的意思就是将自己本地的服务发布到服务器,当然你也可以本地跑,但是需要将域名暴露出去,且要经过 SSL 验证,


不管他,我先在服务器中跑吧:


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需要配置微信小程序的可信域名:


在小程序后台——开发与服务-开发管理-服务器域名,配置自己的域名。


如果没有域名,要申请+备案,这是一个很麻烦的过程,所以对小白并不友好,因为有前后端的交互,这一步不能少,如果是纯前端代码就无需这一步。


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现在需要将小程序链接域名修改为线上的域名,直接让他改,提示词:


我现在已经将后端服务部署在了我的服务器,域名是XXX,端口号改为了XXX,
请帮我前端改下配置,让他连接线上环境.
要求本地环境和线上环境区分开来


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报了一个错,跨域啦,直接丢给 Cursor


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直接帮我解决好:


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重新打包,重新部署后端服务看看。


又遇到一个 https 的错误,需要有一个 https 的域名,然后指向自己的服务,


这里花了一点时间。


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手机再预览看看效果:


这里特别注意:要想直接预览,需要配置 https 证书,且在后台配置域名,这里需要配置子域名,不能配置顶级域名。


这一步还挺花费时间的,预计 20 分钟,当然如果没有编程经验,时间就更不好说了😂。


一切已经 OK 了,在手机上也能正常预览,接下来就只需要发布上线了,不过这个时候可以用体验版给大家演示使用。


如果你想体验,欢迎联系苍何,优先体验一波来自 AI 开发的小程序。


上面所有步骤加起来耗时大概是这样的:30+40+15+15+20=120 分钟=2 小时。大家可以自行感受一下。


现在已经可以体验啦,不过需要开通体验权限,你可以点击文末阅读原文加入体验哦。


发布上线


根据工信部于 2023 年 8 月发布的《关于加强移动互联网应用程序备案管理工作的通知》,对于未上架的微信小程序,自 2023 年 9 月 1 日起,必须在提交上线审核前完成备案,否则无法通过审核;


这一部分就先不哔哔了,发现已经 1 万 3 千多字了,肝不动了,小命要紧,下次再更。


不过一顿体验下来,有惊喜也有失望。


惊喜的是,我真的全称没写一行代码2小时就快速开发了一个小程序,要知道,换做以前,不敢想象的。


失望的是,目前体验来看,AI写出的前端代码还OK,但后端技术就不大行了,也可能是后端需要更复杂的逻辑,所以提示词要更精准一些。


在整个过程中,写代码其实花了也就半小时,但更多的时间都是用来解决这货产生的bug,哈哈哈,所以得出一个结论。


目前的 AI 编程确实还只是实习生水平


不过,这已经很惊艳了,人人都能开发应用的时代很快就会到来,这一天,你期待吗?欢迎评论区讨论。



文章来自微信公众号 “ 苍何 “,作者 苍何


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关键词: Ai , Ai编程 , AI编程教程 , Cursor
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根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

2
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0