使用Qoder开发一个AI皮肤分析小程序

大家好！我是来自深圳熵衍科技的 Excellent。最近我用 Qoder 做了一个 AI 皮肤分析小程序------从开发到上线只花了 4～5 天，却已自然积累了近9000名用户，并且好评不断。

今天我想和大家分享的，不是什么高深的技术理论，而是一次真实、完整、从0到1的产品开发全过程。更重要的是，整个过程几乎完全由一个名为 Qoder的AI编程工具驱动完成。我会详细拆解我们是如何利用这个工具，在极短时间内构建出一个具备商业价值的AI应用，并重点介绍其中几个关键技巧和踩过的坑。

无论你是技术新手、产品经理，还是正在寻找高效开发路径的创业者，相信今天的分享都能给你带来启发。

灵感来源

前段时间，我和一位做美业的朋友聊天。他提到，现在在线上获客越来越难------传统广告成本高、转化低，用户信任度也不足。他希望能有一个"轻量级"的工具，既能吸引用户主动使用，又能自然引导到后续的服务或产品销售。

我当时就想：能不能做一个AI皮肤检测的小程序？

用户只需上传一张自拍照，系统就能自动分析皮肤状态（比如痘痘、黑头、色斑、毛孔粗细等），并给出个性化的护肤建议。虽然它无法替代专业医生的诊断，但对于大多数不了解皮肤管理的普通人来说，这样的初步分析已经足够有价值------甚至可能成为他们开始关注护肤的第一步。

于是，我在大模型上写了一个简单的提示词（prompt），生成了一个基础的HTML前端页面，发给朋友试用。但结果并不理想：分析结果不够精准，界面也显得粗糙。朋友兴趣不大，我也就把这事暂时搁置了。

直到有一天早上，我在镜子前看到自己脸上冒了一颗痘，突然又想起了这个点子。

作为技术人员的直觉告诉我：这个需求真实存在，技术也已成熟，缺的只是一个高效的实现方式。

于是，这个项目被重新点燃。

总体架构设计

• 前端：通过 Google 的 Stitch AI 设计工具生成 UI，全选下载，然后丢给 Qoder 还原，Qoder 能 1:1 还原设计稿，连交互逻辑都自动生成！

• 后端：Python + 多 Agent 协作架构

• AI 能力：

  • Google 开源的人脸/皮肤分析模型

  • 阿里云审核服务（过滤违法图片）

  • 多专家 Agent 协同（皮肤分析+护肤建议+报告审核）

为什么选择 Qoder

在评估多个开发工具后，我最终选择了 Qoder。主要是 Qoder 有三大核心特性，对我的帮助尤为显著：

特性一：增强上下文工程

通过@Codebase和@File等指令，Qoder能够精准理解项目结构，结合具体代码建议，告别 AI 盲目猜测。

Qoder 通过上下文工程功能自动扫描整个代码仓库，聚合相关文件、函数、调用链和依赖关系，生成结构化摘要，帮助你快速理清架构并定位问题。在复杂项目中，如包含几十个文件和多个微服务的前后端分离架构，传统开发往往需要手动搜索和理解代码上下文，耗时且容易出错。

而Qoder的上下文工程功能能够大幅简化这一过程，使开发者在几分钟内即可完成原本繁琐的任务，显著提升开发效率和代码质量。

特性二：任务模式（Quest Mode）

Qoder 会将复杂任务自动拆解为 Plan-->Execute-->Test 的多步工作流，支持异步执行模式，确保各环节高效运行，同时减少人工干预，降低操作复杂性，提升整体任务处理效率和准确性。

特性三：规格驱动开发（SSD）

Qoder 采用"先写文档（Spec），再写代码"的开发模式，将需求转化为清晰的规格说明，作为开发的基准和指南。通过严格的规格定义，确保代码开发与需求高度一致，极大提高代码一次性通过率，避免因AI"幻觉"导致的开发问题。这种方法不仅提升了代码质量，还增强了团队协作效率和系统可维护性。

开发全流程复盘

接下来，我将完整复盘本次项目的全流程实践------从需求定义、架构设计，到 AI 协作开发、测试部署，希望能为你的下一次高效开发提供参考。

Day 1：需求定义 + 项目初始化

1. 在 Quest Mode 下，使用自然语言描述需求：

   用户上传正面和侧脸照片，系统自动分析皮肤状态，输出包含痘痘、黑头、肤质等问题的报告，并给出个性化护肤建议

2. Qoder 会将我的口语化需求转化为专业PRD（产品需求文档）

3. 然后 Qoder 会按照 PRD 文档自动解析需求，生成合理的目录结构、技术选型建议和初始代码框架。

使用 Qoder 初始化项目，从半天到 5 分钟，显著提升开发效率。

Day 2：UI设计与集成

很多 AI 生成的前端界面存在严重审美问题------配色混乱、布局粗糙，难以用于商业场景。为解决这一痛点，我采用了 Google 推出的 Stitch 工具：

1. 在 Stitch 中设计高保真 UI 界面；

2. 全选并一键导出 HTML + 资源文件；

3. 将文件夹拖入 Qoder，即可自动还原为可运行的前端代码。

实测表明，Qoder 能 1:1 还原设计稿的视觉效果与交互逻辑，无需手动调整 CSS 或重构布局。这对于追求用户体验的商业产品至关重要。

Day 3：核心功能开发

皮肤分析并非单一模型能完成的任务。我们的系统采用了多 Agent 架构，各司其职：

• 皮肤分析 Agent：基于 Google 开源的人脸与皮肤检测模型，精准定位面部区域（如鼻翼、额头）及问题类型（如炎症性痘痘）；

• 护肤建议 Agent：结合皮肤状态生成个性化护理方案；

• 内容审核 Agent：调用阿里云内容安全服务，防止用户上传违规图片，确保合规性。

开发流程如下：

1. 利用 @codebase 指令快速搭建多Agent架构。

2. 集成Google人脸检测模型 + 自研皮肤分析算法。

3. 通过Wiki功能实时记录各模块接口。

这种模块化设计不仅提升了分析准确性，也便于后续功能扩展（如接入自有护肤品商城）。

Day 4：测试、优化、上线

1. 使用Qoder修复边界case（如低光照片处理）。

2. 添加阿里云内容审核，确保合规。

3. 打包为微信小程序，提交审核。

全程无需手动写复杂逻辑，90%的代码由Qoder生成，我只负责"指挥"和"验收"。

避坑指南

在使用 Qoder 的过程中，我也走过一些弯路，整理出来分享给大家，希望能帮你少踩几个坑。

项目初始化

• 最佳实践：使用 Agent Mode 并明确 CLI 指令。

• 避坑要点：提前规定目录结构，避免让 AI 自由发挥导致项目结构混乱。

代码编写

• 最佳实践：采用 Spec‑Driven Development（基于明确需求规格开发）。

• 避坑要点：不要仅用一句话 Prompt 让 AI 编写复杂逻辑，需分步骤、分模块提供上下文和约束。

Bug 修复

• 最佳实践：使用 @Codebase 提供完整上下文，让 AI 了解整个代码库背景。

• 避坑要点：不要只贴报错信息，需结合相关代码片段和调用栈，帮助 AI 定位根本原因。

UI 开发

• 最佳实践：利用 Screenshot‑to‑Code 直接从截图生成 UI 代码，提高前端开发效率。

• 避坑要点：AI 生成的 Tailwind 代码可能冗余，后续需手动重构优化。

知识管理

• 最佳实践：定期 Refresh Context 并生成 Repo Wiki，保持文档与代码同步。

• 避坑要点：Wiki 不会自动更新，需手动更新 Wiki，保持文档与代码同步。这不仅方便团队协作，也为后续二次开发或交接提供了完整知识库。

用对方法，效率飙升------Qoder 最佳实践助你实现高达 20 倍的开发提效，同时守住代码质量与协作效率的底线。

对开发者的启示

在 AI 技术迅猛发展的今天，我们的工作方式正经历一次深刻的转型。

代码不再是唯一的产出，效率也不再取决于敲键盘的速度------思考的深度、系统的视野和闭环的能力，正在成为开发者的新护城河。

启示一：码农思维-->架构师思维

过去我们往往把大部分精力投入到代码实现上，而现在，思考如何构建系统、如何用 Prompt 与模型对话、如何定义需求 成为核心竞争力。开发者需要从"写代码的工匠"转变为"系统的设计师"，把握全局、规划路径，才能在 AI 赋能的环境中保持领先。

启示二：全栈门槛消失

AI 辅助的代码生成、自动化 UI 设计等工具，让技术壁垒大幅降低。一个人即可跨越前后端边界，实现"一人全栈"。这不仅提升了个人的创造力，也让团队协作更加灵活，项目交付速度显著加快。

启示三：商业闭环加速器

AI 让原型开发和迭代周期大幅压缩。我们可以在极短时间内把想法落地、收集真实数据、再依据反馈快速迭代。这样一种"数据驱动、快速闭环"的模式，正成为新产品快速验证的关键路径。

写在最后

回顾整个过程，我最大的感触是：技术门槛正在被前所未有地降低。

像 Qoder 这样的工具，从来不是为了取代程序员，而是将我们从重复劳动中解放出来，把精力聚焦于真正创造价值的事------定义问题、设计体验、打磨商业模式。