用AI，一天7000行代码，实现一个完整的技术调研。
🐘 1. 起源
最近微信更新了，偶然间发现它的OCR文字提取从调接口改成本地做了。正好最近在开发Electron项目的OCR文字提取功能，于是一个新念头冒出来：
macOS 既然已经内置了 OCR 的能力（Vision 框架），那我们能不能在 Electron 桌面应用里，直接调系统 API，搞本地 OCR？
想法是有了，问题是我没干过。
🧠 2. 技术方案怎么定？ChatGPT 给我指了三条路
我最开始是一脸懵的，毕竟是第一次干：
"在 Electron 项目里，用 Node 模块去调用 macOS 原生的 OCR 接口"。
不太熟苹果的原生开发，不懂 N-API，也没写过 binding.gyp，完全是空白。
所以我打开了我调研的秘密武器：Cursor + ChatGPT。
我把需求一句话丢进去：
"我想在 Electron 应用里调用 macOS 的原生 OCR 接口，有什么实现方式？"
ChatGPT 马上给了我三个可行路径：
方案 A：用 Swift 写一个独立的小程序，再通过 IPC 和 Electron 通信
✅ 好处：开发简单，Swift 调系统接口熟练
❌ 缺点：多进程通信略复杂，跨语言维护难
方案 B：用 Python 或 AppleScript 调用 OCR，再和 Node 通信
✅ 好处：Python 写原型快
❌ 缺点：系统依赖太多，部署不方便
方案 C：写一个 Native Node 模块（C++ + Objective-C++ 混编）直接调 macOS API
✅ 好处：一体化集成，性能最好，最终可打包
❌ 缺点：门槛略高，要学 N-API 和 node-gyp
我权衡了一下，在大象项目中，只有 C 方案是可行的。
🛠 3. 从写代码到写文章，全流程都在 Cursor 里完成
整个 OCR 模块的开发和文档整理，我基本都在一个窗口里完成------Cursor 编辑器。它不仅是个写代码的 IDE，配合 ChatGPT，就像是带着 AI 导师一起远程 pair programming。
具体流程像这样：
✅ 写原生模块：C++ + Objective-C++ 混编没我想的那么可怕
我打开一个新 tab，让 Cursor 给我写出最小可运行的 macOS OCR 示例。Vision 框架用 VNRecognizeTextRequest。然后我按模块分文件拆开，写 improved_ocr_impl.mm 和 improved_node_binding.mm。
有啥不会的（比如 autoreleasepool 是干啥的？为啥有 CFStringRef？）直接问。
✅ 配 binding.gyp + node-gyp 构建流程
node-gyp 是个典型的"配置一次就不想碰"的东西，尤其是 macOS 要加各种系统库引用。Cursor 里我直接问：
"我想编译这个 Objective-C++ 模块，需要链接 Vision 和 Foundation，binding.gyp 怎么写？"
Cursor 给出了一版最简模板，还加注释解释每一行什么意思。
配置好之后，我在 Terminal tab 里跑 node-gyp configure && node-gyp build，看到 .node 文件成功生成，和打游戏打通关一样爽。
✅ 集成到 Electron：直接 require，开箱即用
模块编译好之后，在 Electron 主进程里 require('./build/Release/improved_ocr.node') 就能用啦。封装了一层 ocr_module.js，暴露出 recognizeText(imagePath) 方法，渲染进程发个 IPC 消息就能调用。页面如下：
✅ 写总结文档？直接让 Cursor 读代码+对话自动帮我起草
做完技术方案，我还要写内部分享总结。换以前得翻对话记录、找代码截图、整理逻辑。现在直接在 Cursor 里新建一个 Markdown 文件，说一句话：
"请基于我们之前做的 macOS OCR 项目，整理一篇技术总结，包括背景、架构、关键模块、评估结论。"
Cursor 立刻开始生成结构，我只需要稍微改改措辞，半小时搞定一篇可发布的文档。
当然过程并不是一番风顺的，中间遇到了一些版本不兼容的问题，换着法问了好多次，最终一天用了100多个对话请求。
📄 4.总结
像这种完全没接触过的技术方向 ------调用 macOS 原生 API、用 C++ + Objective-C++ 混编做 Node 模块、再嵌入 Electron，我之前根本没干过。放在以前，光查资料、试方案、写 demo、整理文档，至少得一周。但这次不一样，靠着 Cursor + ChatGPT，一天就走完了整个流程。