因为 Swift Student Challenge 的缘分，今年我有机会去美国参加了一次 WWDC（全球开发者大会）。我从 2020 年开始看 WWDC。那一年因为疫情，WWDC 第一次转为纯线上举办，丝滑的转场一下就把我吸引住了，之后每年我都会蹲守直播。

WWDC 是 Apple 每年与开发者沟通的窗口。大会上会发布最新版本的操作系统，公布未来的开发方向，也会安排开发者课程。

作为多年果粉，能在线下参加 Apple 的特别活动一直是我的梦想之一。感谢 Coding Club 和 Swift Student Challenge，让这个梦想这么快就实现了🥰

在线 Demo (external link to ddweb.tyrepo.com) · 下载源代码 (external link to ssc2026.tyrepo.com)

使用 AI 做 App 时，首先要选择高质量工具，并充分参考成熟方案。AI 应该帮助我们提高效率，而不是替我们决定方向。

此外，随着 AI 的发展，开源生态正前所未有地繁荣。在开始前，先让 AI 找找有没有类似的项目，或者工具链上能用的开源项目，这样可以在开发细节上少走弯路。

一个好的 AI 模型和工具，可以省下大量盲目探索的时间。有些时候不是你的能力不行，而是别人借助了更好用的工具。

如果作品能够结合 Apple 近几年发布或重点更新的框架、设计语言和系统能力，会更容易体现技术敏感度和探索价值。对 SSC 项目来说，这不一定意味着功能要更复杂，而是要让评委看到：作品不只是完成了一个 App，而是在主动利用 Apple 平台能力解决问题。

AI 可以扩展想法，但不能替代我们对问题本身的理解。项目越依赖专业知识，越需要选择自己真正熟悉的领域。

我选择古典密码学作为项目方向，是因为自己曾经学习过这部分内容。这个领域本身比较抽象，如果能通过可视化方式展示算法运行过程，理解起来会更加直观。

在学习过程中，我曾经做过一个小 demo（encrypt.tyrepo.com (external link to encrypt.tyrepo.com)）来帮助自己理解算法流程。这个经历让我确认：这个方向不是凭空想出来的，而是来自真实学习过程中的问题。

（当然，这个 demo 是 2024 年做的，AI 味非常重，当时的模型也不够好，留下了一些 bug，这里就原汁原味地展示出来。）

现在世界变化得很快，新概念很多，更新得也很快。很多人想用“系统性”的方法学习怎么用 AI，结果反而不知从何下手。但实际情况是，AI 每隔几周就有很大变化，几乎没有什么固定的体系可言。最好的学习方法就是 —— 找到一个生活中的实际问题，然后解决它。

问题的来源可以有很多，例如日常生活里琐碎重复的工作，一个你觉得很难用的 App，朋友的烦心事，一个对 AI 不友好的软件，一个你想了很久都没理解的知识点……

我和一名高中数学老师闲聊时，对方说希望 AI 能帮忙整理试卷、讲义这些材料。

符合预期、格式规范的试卷和讲义

做一个 Mac App，用可视化交互配置模型上下文，用腾讯的 IMA 管理和解析试卷，再调用 Codex CLI 生成结构化的试卷。

做一套满足老师排版要求的结构化文档格式，并提供编辑和可视化预览。

有三个好处：

同时意味着，放弃：

……（省略一万字的决策过程）

一个好产品需要很多思考和迭代，并非一蹴而就。解决一个真实的问题，可以帮助开发者不断地迭代和优化自己的作品。

SSC 作品和平时自己做项目不一样。SSC 有明确的提交要求和体验时间限制，还要考虑评委的理解成本，所以设计时必须围绕这些限制做减法。

我当时的作品加入了较多可视化和交互引导，但后续反馈说明：不了解密码学的用户，即使完成了操作，也未必真正理解核心原理。

问题一方面在于引导不够，另一方面是我做内容的时候太贪心。我试图把过多知识点都放进作品里，导致流程看起来完整，但每个点都没有讲得足够透。

AI 让生产内容变得很轻松，却没有让理解内容变得更容易。功能可以一直加，用户的注意力并不会因此变多。所以克制不是一种风格，而是需要专门花时间去做的工作。

设置页听起来无聊，却是很重要的产品区域。我的理解是，每多一个开关，就等于把一个自己没想清楚的决定推给了用户。

AirPods、Home 键、Google 搜索这样的产品都很直观。它们能做的事情不少，但用户第一次上手需要做的动作很少。

这些产品的复杂度并没有消失，只是被做产品的人自己消化掉了。默认行为想清楚了，用户就不用被问那么多问题。

对于小团队做项目，克制不只关系到体验好不好，还直接决定项目能不能继续做下去。

作品不能只在开发者视角中成立。越早让真实用户试用，越早能发现自己看不到的问题。

Know more, try more, learn more.

2020 年，我第一次了解 WWDC，被华丽的转场和酷炫的动画吸引，却对它背后的技术知之甚少。

而同样是在 2020 年：

当时网友对于 AI 写代码的态度：

六年过去，当年被写在帖子里嘲笑的那个东西，如今成了我们每天都在用的工具。我也从那个守着直播、只顾着看转场的观众，变成了坐在现场被掌声包裹的人。这中间没有什么天赋异禀的故事。我从来没有提前看清方向，只是每次遇到看不懂的东西，都会去试着了解一下。当然，这个过程里也有不少囫囵吞枣的时刻。

2020 年坐在屏幕前的我其实什么都不懂。看不懂代码，看不懂框架，连 Keynote 里的名词都要一边查一边猜。如果那时候有人告诉我，六年后我会带着自己写的 App 飞过太平洋，会在 Apple 的大屏幕上看见自己的名字，我一定觉得对方在开玩笑。

2024 年底，我第一次装上了 Cursor。说实话，一开始我并不信它。我一边用一边等着它出错，想证明四年前帖子里那些嘲讽是对的。可那天晚上，我看着它把我随口描述的一个想法变成了真的能跑起来的界面，心里那种感觉很难形容。有点被冒犯，又有点想笑，最后剩下的是一种很久没有过的兴奋。原来那道我以为要读完几本书才能跨过去的门槛，是可以先迈进去，再慢慢补的。

我的第一个应用就是那个时候开始的，起因特别小。当时，酷安更新了一个可以发布 HDR 照片的功能，我喜欢拍 HDR 照片，想把它们发到酷安上给别人看，可手机上找不到能把图片转成 HDR 的工具，macOS 上刚好有一个现成的应用。于是我冒出一个念头，能不能把它搬到 iOS 上。就为了这么一件小事，我第一次知道了 Swift，第一次打开 Xcode，也第一次听说 Swift Student Challenge。现在回头看，我后来所有和 Apple 有关的经历，起点就是那个想发图的念头。我在反思里写要去解决一个真实世界的问题，其实我自己最早的那个问题，小到只是想让别人看见我拍的照片。

那之后我就有点收不住了。我又用它做了一个帮自己理解古典密码算法的小 demo，就是前面那个满是 AI 味、模型不行还带着 bug 的页面。它很粗糙，但那是我第一次把一个只属于自己的问题，真的变成了一个能打开的东西。回头看，Decode Dash 的种子就是在那几个晚上埋下的。

所以，如果你现在也站在某个看不懂的东西面前，觉得自己差得太远，我想告诉你，那种感觉不是你的问题。人本来就会排斥自己认知之外的事情，这是天性，不是缺点。真正需要练习的，是在那股排斥感里再往前迈半步。去读那篇看不懂的文档，去下载那个陌生的工具，去把脑子里那个粗糙的想法真的做出来。它可能很丑，可能跑两下就崩，可能被别人一句话就否定掉。但它会变成你的一部分，光看着别人做永远不会。

失败其实没那么可怕，我的仓库里有大量从来没和任何人分享过的东西。一个没做完的 demo，一个被吐槽的交互，一次没拿到的结果，其实这些错误的代价都比我们想象的小得多。更何况有了 AI 之后，从头再来的成本已经被压得很低，推翻一个方案重做，可能就是一个晚上的事。所以做错了可以承认，灵感枯竭了可以先停一停，遇到暂时解决不了的问题，也可以大方地说自己还没搞定。真正拖住人的，往往不是失败本身，而是不肯承认失败。评委只看一次提交，比赛只有一个名次，可你在那个过程里锻炼出来的判断力和执行力、学到的那些知识，会一直属于你。我这一路最珍贵的收获，从来不是那封入选邮件，而是因为它认识的那些同样爱折腾的人，是我和志同道合的朋友在街头聊到深夜的那个晚上。

世界变化得比任何时候都快。今天让大家都觉得陌生的东西，可能就是明年最顺手的工具。这其实是件好事。因为对年轻人来说，它意味着起点每年都在重新洗牌，愿意动手的人永远有位置。不用等自己准备好，也不用等自己足够厉害，现在就可以开始属于你的征途。写下第一行代码，做出第一个能跑的版本，然后把它交给真实的世界。

六年前那个点开直播的我什么都不懂，但至少没有关掉那个窗口。我很感谢当时的自己，当然也感谢 Apple 当时用酷炫的转场把我留下，然后才有了后面的故事。也希望屏幕前的你，愿意做那个先按下开始的人。