当 AI 成为全栈搭档：我用 AI 做了三个跨平台桌面应用
过去几个月，我尝试用 AI 辅助开发，从零做出了三个面向日常工作场景的跨平台桌面应用。从一个模糊的想法到可以打包分发的 dmg/exe 安装包，每个项目都在极短时间内完成了从 0 到 1。这篇文章分享一下这三个工具的诞生背景、最终效果，以及我在 AI 辅助开发中的真实感受。
一、MT Android Tools —— 安卓设备控制台
日常测试 Android 设备时，录屏、截图、装包、看日志、查性能……每个操作都要在终端里敲一串 adb 命令，效率很低。于是我做了这个工具——把所有常用的 Android 调试操作集成到一个可视化的桌面界面里。
界面分为左右两栏：左侧是控制面板，涵盖设备管理、录屏截图、应用管理、日志导出、性能监控（CPU/内存/FPS 实时图表）；右侧是设备投屏和截图预览。连上手机，所有操作鼠标点点就完成了，再也不用记那些命令。
技术上选了最轻量的方案：Vanilla JavaScript + Electron，内置 ADB 和 Scrcpy（兼容 Apple Silicon 和 Intel），打包后开箱即用。
二、Multi Device Sync Tool —— 多设备同步控制
做回归测试时经常遇到一个痛点：手上有 3-5 台设备，每台都要重复执行相同的操作流程。一台台手动点太慢了，能不能点一台、其他设备自动跟着动？
这就是这个工具做的事。多台设备实时投屏并排显示，开启同步开关后，点击/滑动任一设备画面，所有设备同步执行相同操作。还支持无线挂载（拔掉 USB 自由走动）、录屏保存、硬件按键控制等。
核心投屏链路基于 scrcpy-server + WebCodecs 硬件解码，端到端延迟 50-100ms，同步点击延迟 < 5ms，体验非常流畅。前端用 React + TypeScript + Vite 构建，UI 全部中文化。
三、Media Format Factory —— 多媒体格式工厂
转视频、压图片、提取音频这些需求很常见，但在线工具要么有大小限制，要么担心隐私。干脆自己做一个完全本地运行的格式转换工具。
深色主题的现代界面，左侧导航切换图片/视频/音频/GIF 四大模块，主区域是拖拽上传 + 参数配置 + 一键转换。支持几十种格式互转，视频可选多种编码（H.264/H.265/AV1 等），参数可精细调节也可一键默认。底层用 FFmpeg 驱动，打包时内置了各平台的 FFmpeg 二进制，macOS 和 Windows 用户下载安装包即可直接使用。
AI 辅助开发的真实感受
回顾这三个项目，有几点体会：
架构设计阶段价值最大。 比如多设备同步的投屏链路——scrcpy 协议怎么对接 WebCodecs、数据怎么从 ADB 走到前端 Canvas——AI 几分钟就能给出完整可行的技术方案和骨架代码，过去这可能要查半天资料。
胶水代码几乎可以全交给 AI。 Electron IPC 通信、FFmpeg 参数拼接、WebSocket 协议设计、多平台打包脚本——这些重复性高但容易出错的工作，AI 生成的质量出奇地高。
平台兼容性的坑解得很快。 双架构打包、macOS GUI 应用找不到命令行工具、不同系统的路径差异……这些让人头疼的细节 AI 都能快速定位并修复。
人的核心价值没有被替代。 做什么工具、为什么做、交互怎么设计、哪些功能该砍——这些判断仍然完全依赖人的经验和审美。AI 能帮你实现想法，但想法本身还是得自己来。
迭代速度惊人。 一个小功能从提出到合入，经常是几十分钟的事。这让一个人也能保持很高的产出节奏。
三个项目纯手写估计要一两个月，借助 AI 协作大约两到三周业余时间就全部完成了，而且每个都达到了可打包分发的完整度。AI 把「实现」的成本压缩了一个数量级，让个人开发者也能在有限时间内做出完成度很高的产品。
如果你也有类似的工具想法，不妨让 AI 帮你落地试试——可能比你想象的快得多。
