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补充一些简单经验：
1.项目代码逻辑的还不复杂的时候果断总 Claude--dangerously-skip-permisson 给 cc 足够的权限，这样可以去做别的事情回来直接验收，不然每次要手动确认很多东西效率太低（当然前提是 2 做得好的情况下）
2. 项目铁律！先文档再代码，不管是 PRD，UI 稿，技术方案，计划方案等都要先规划沉淀好再开始写代码，过程中用好 claude.md（比如每次犯错后让 cc 将这次经验总结下来写入 claude.md 下次不要再犯同样错误）
3. cc 和 codex 的不同使用场景：
a. 对需求一定用 cc，codex 太理科男了（尤其是用 @刘小排 老师推荐的 CC askmyquestion 的方式来对需求，简直神器！感谢小排老师❤️）
b. 从 0 到 1 搭建项目用 cc
c. 前端还原用 cc
d. 任何 cc 尝试 2 次都解决不了的问题果断转 codex，大概率会给你惊喜
4. App UI 还原的细节问题让 cc 创建文件夹我们用 adb 截图把有 UI 问题的页面直接 pull放在指定文件夹，让 cc 自己去对照 UI 稿修复 UI 细节问题
5. 如果项目设计到 UI 还原可以在 cc 设计 subagent 方案的时候一定指定一个专门做 UI 走查的 subagent
1.项目代码逻辑的还不复杂的时候果断总 Claude--dangerously-skip-permisson 给 cc 足够的权限，这样可以去做别的事情回来直接验收，不然每次要手动确认很多东西效率太低（当然前提是 2 做得好的情况下）
2. 项目铁律！先文档再代码，不管是 PRD，UI 稿，技术方案，计划方案等都要先规划沉淀好再开始写代码，过程中用好 claude.md（比如每次犯错后让 cc 将这次经验总结下来写入 claude.md 下次不要再犯同样错误）
3. cc 和 codex 的不同使用场景：
a. 对需求一定用 cc，codex 太理科男了（尤其是用 @刘小排 老师推荐的 CC askmyquestion 的方式来对需求，简直神器！感谢小排老师❤️）
b. 从 0 到 1 搭建项目用 cc
c. 前端还原用 cc
d. 任何 cc 尝试 2 次都解决不了的问题果断转 codex，大概率会给你惊喜
4. App UI 还原的细节问题让 cc 创建文件夹我们用 adb 截图把有 UI 问题的页面直接 pull放在指定文件夹，让 cc 自己去对照 UI 稿修复 UI 细节问题
5. 如果项目设计到 UI 还原可以在 cc 设计 subagent 方案的时候一定指定一个专门做 UI 走查的 subagent
Rajesh: 从 PRD 到 cc+Pencil MCP 画 UI 稿，再通过 H5+Capacitor技术栈的方式用 cc 还原成 demo apk，全流程跑通！ 这个场景的想象空间在于高保真原型 app 可以通过产品经理一个人在极短时间内完成 apk 的实现和打包，进而投入用户访谈/ idea 验证/老板汇报，这在以往需要产品+设计+研发至少花费 1-2 周的时间才能搞定。 而且我这是手机厂商的内置应用业务，跟系统耦合比较深，如果是纯 c 端 app 产品其实还会更逻辑简单。 目前这个项目已经初步复刻了锁屏杂志 app （经验可以复用到其他业务 app） 的所有基础页面和场景，可以在这个基础把规划中的新功能 idea 快速做成原型（而且除了第一次构建项目流程，搭建环境等比较费时，第二次及以后添加新功能原型效率会翻倍）。 感谢 AI 时代❤️ 实现后的原型可以看录屏～
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从 PRD 到 cc+Pencil MCP 画 UI 稿，再通过 H5+Capacitor技术栈的方式用 cc 还原成 demo apk，全流程跑通！
这个场景的想象空间在于高保真原型 app 可以通过产品经理一个人在极短时间内完成 apk 的实现和打包，进而投入用户访谈/ idea 验证/老板汇报，这在以往需要产品+设计+研发至少花费 1-2 周的时间才能搞定。
而且我这是手机厂商的内置应用业务，跟系统耦合比较深，如果是纯 c 端 app 产品其实还会更逻辑简单。
目前这个项目已经初步复刻了锁屏杂志 app （经验可以复用到其他业务 app） 的所有基础页面和场景，可以在这个基础把规划中的新功能 idea 快速做成原型（而且除了第一次构建项目流程，搭建环境等比较费时，第二次及以后添加新功能原型效率会翻倍）。
感谢 AI 时代❤️
实现后的原型可以看录屏～
这个场景的想象空间在于高保真原型 app 可以通过产品经理一个人在极短时间内完成 apk 的实现和打包，进而投入用户访谈/ idea 验证/老板汇报，这在以往需要产品+设计+研发至少花费 1-2 周的时间才能搞定。
而且我这是手机厂商的内置应用业务，跟系统耦合比较深，如果是纯 c 端 app 产品其实还会更逻辑简单。
目前这个项目已经初步复刻了锁屏杂志 app （经验可以复用到其他业务 app） 的所有基础页面和场景，可以在这个基础把规划中的新功能 idea 快速做成原型（而且除了第一次构建项目流程，搭建环境等比较费时，第二次及以后添加新功能原型效率会翻倍）。
感谢 AI 时代❤️
实现后的原型可以看录屏～
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今天将昨天 cc+pencil mcp 设计好的 UI 稿用 cc 多 subagent 方式做代码实现，cc 评估目的后推荐了 H5 前端（HTML+CSS+JS）实现原型在用 capacitor 打包 apk 的方式做高保真 demo app，搞得差不多了！UI 还原度几乎 100%。
明天完整搞完后再分享下工作流经验和开源～
明天完整搞完后再分享下工作流经验和开源～
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用上@云舒的AI实践笔记 舒佬的 prd_doc_writer skill （感谢舒佬🙏）跟 Claude code 沟通需求梳理 PRD，再用 Claude code + Pencil mcp 画功能 UI 图，实打实的实际工作场景中产品经理 工作流 AI 变革！
进一步基于 PRD 和 UI 图用 compose 做安卓 demo app，有希望可以交付一个需求-PRD-UI 稿-demo app 的高保真原型 agent🌚
进一步基于 PRD 和 UI 图用 compose 做安卓 demo app，有希望可以交付一个需求-PRD-UI 稿-demo app 的高保真原型 agent🌚
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#用 Claude Code + Deep Research 重构锁屏杂志图片标签树的流水帐 🛠️
分享下最近工作上重构锁屏杂志图片标签树的经历。做海外业务最头疼的就是「文化隔阂」。以前的标签树满是「中国特色」的分类，要把它们变成适应印度、印尼等全球市场的体系，没有AI以前手动搞一个人基本搞不定。
这次试了一把全流程 AI 驱动，全程一个人搞定！
1️⃣首先先考虑好标签体系，一个完整的图片标签树包含两部分：图片画面元素标签（全球通用版本和核心国家本地化版本）和图片画面风格标签。我们已有旧版的画面元素标签但是适用中国市场用户的，没有海外版本，里面有很多中式标签比如地点里有很多中国城市。
2️⃣清洗旧秩序： 没找开发，直接让 Claude Code 写了个 Python 脚本。喂给它旧版标签树，通过 Excel 配置文件批量增删改，批量把把「中式标签」洗了一遍。
3️⃣注入新血肉： 画面元素标签既要 Global，又要有核心国家 Local 内容。直接上 ChatGPT 的 Deep Research，把印度/印尼的官方世界遗产、热门旅游城市，美食，节日文化等开源数据集「扒」下来，自动对齐填入。这比自己去搜 Wikipedia 靠谱多了。
4️⃣画面风格标签：全程由 gemini 设计，内容非常专业。
5️⃣可视化验收： Excel 看着太累，最后让 Claude Code 再手搓一个 HTML 页面。把枯燥的数据变成了一棵可以点击交互的「标签树」，层级结构一目了然。
以前觉得 PM 是写文档的，现在感觉越来越像「架构师」+「数据原本」，只要想清楚逻辑，代码只是中间件。
cdo-store-img-test.s3-ap-southeast-1.amazonaws.com
（‼️这个HTML移动端是适配一般，手机打开展示不全，可以将手机浏览器切换成桌面模式来浏览，或者最好电脑打开‼️）
这是最终图片标签树的 html 可视化展示，分 3 个树：
A.画面元素标签（全球通用版本）
B.画面风格标签
C.画面元素标签（印度本地化版本，包含了本地旅游地点，本地美食，本地节日文化，本地体育活动等的元素标签）
每个树最多有 5 级标签，一共有 1400 多个节点。HTML支持层层展开不同等级的标签内容展示，中英文切换等。
不管国内还是外网，全网应该找不到开源这么全的图片标签树体系内容，分享下欢迎相关图片内容业务的同行讨论交流🤝
分享下最近工作上重构锁屏杂志图片标签树的经历。做海外业务最头疼的就是「文化隔阂」。以前的标签树满是「中国特色」的分类，要把它们变成适应印度、印尼等全球市场的体系，没有AI以前手动搞一个人基本搞不定。
这次试了一把全流程 AI 驱动，全程一个人搞定！
1️⃣首先先考虑好标签体系，一个完整的图片标签树包含两部分：图片画面元素标签（全球通用版本和核心国家本地化版本）和图片画面风格标签。我们已有旧版的画面元素标签但是适用中国市场用户的，没有海外版本，里面有很多中式标签比如地点里有很多中国城市。
2️⃣清洗旧秩序： 没找开发，直接让 Claude Code 写了个 Python 脚本。喂给它旧版标签树，通过 Excel 配置文件批量增删改，批量把把「中式标签」洗了一遍。
3️⃣注入新血肉： 画面元素标签既要 Global，又要有核心国家 Local 内容。直接上 ChatGPT 的 Deep Research，把印度/印尼的官方世界遗产、热门旅游城市，美食，节日文化等开源数据集「扒」下来，自动对齐填入。这比自己去搜 Wikipedia 靠谱多了。
4️⃣画面风格标签：全程由 gemini 设计，内容非常专业。
5️⃣可视化验收： Excel 看着太累，最后让 Claude Code 再手搓一个 HTML 页面。把枯燥的数据变成了一棵可以点击交互的「标签树」，层级结构一目了然。
以前觉得 PM 是写文档的，现在感觉越来越像「架构师」+「数据原本」，只要想清楚逻辑，代码只是中间件。
cdo-store-img-test.s3-ap-southeast-1.amazonaws.com
（‼️这个HTML移动端是适配一般，手机打开展示不全，可以将手机浏览器切换成桌面模式来浏览，或者最好电脑打开‼️）
这是最终图片标签树的 html 可视化展示，分 3 个树：
A.画面元素标签（全球通用版本）
B.画面风格标签
C.画面元素标签（印度本地化版本，包含了本地旅游地点，本地美食，本地节日文化，本地体育活动等的元素标签）
每个树最多有 5 级标签，一共有 1400 多个节点。HTML支持层层展开不同等级的标签内容展示，中英文切换等。
不管国内还是外网，全网应该找不到开源这么全的图片标签树体系内容，分享下欢迎相关图片内容业务的同行讨论交流🤝
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