记录一下微信小程序开发
内容提要
作者记录了用AI开发微信小程序的全过程：先调研需求并购买API，做最小demo验证数据；选用uni-app等多端框架，采用前后端同仓库结构，保存API文档并初始化AGENTS.md。开发以Vibe coding为主，由AI写代码，并要求AI验证语法和测试。用GitHub Actions做CI自动构建镜像，k8s与ArgoCD实现自动部署，分staging和生产两套环境。小程序审核和备案都很快，当天开发完成当天上架。
延伸解读
先验证数据再选框架
作者没有先写界面，而是先让AI写最小demo，用真实API数据与对标应用比对，确认数据对得上后才设计前端和选技术栈。这个顺序值得借鉴：外部API的数据质量是最大不确定项，先用小成本验证，能避免在错误数据源上投入大量开发。
AGENTS.md要写明验证方式
作者强调，必须在AGENTS.md中明确要求AI检查语法、跑通测试用例，验证不通过就继续修改。AI通常知道怎么验证，但不会主动执行，写进规则才能形成闭环。作者也承认这不能保证完全准确，但比没有验证方式稳定得多，这是Vibe coding可控的关键。
CI/CD让个人开发也受益
作者过去做运维时觉得Jenkins繁琐，如今用GitHub Actions自动构建镜像，再用k8s、ArgoCD和image-updater实现镜像更新后自动部署，配合readiness探针让更新平滑。staging先推、验证后再上生产的两套环境，降低了个人开发直接改生产的风险。
审核快但协议不能少
作者的小程序当天开发完成当天上架，两次审核各约两三小时，备案一周内完成。但第一次审核因缺少用户协议和隐私协议被驳回，说明审核速度虽快，合规材料仍是硬门槛。企业认证复用公众号资料也加快了流程，这部分经验对准备上架者有参考价值。
Q&A
开发微信小程序时，原生框架和多端框架（如uni-app）该怎么选？
文章作者选择了uni-app这类多端生成框架，而不是原生开发框架。原因是作者希望在H5端提供更频繁的更新，并在H5端实现一些微信小程序不好操作的功能。
用AI开发小程序，在写代码前需要做哪些准备？
作者的做法是：先保存需要集成的外部API文档，避免每次重新查找；初始化AGENTS.md文件；初始化项目结构。由于需要后端，采用前后端分离，并把前后端放在同一个代码仓库（monorepo）里，方便AI驾驭。
Vibe coding开发时，怎么让AI写的代码更可靠？
关键是在AGENTS.md中明确指定验证代码的方式，比如检查代码语法是否正确、测试用例是否全部跑通。AI一般知道怎么验证，但必须明确说明，这样每次AI写完代码都会验证，不通过就继续完善，比没有验证方式稳定很多。
这个小程序的CI/CD是怎么搭建的？
CI使用GitHub Actions，免费额度足够个人开发，让AI生成打包并推送镜像的工作流，每次推送代码自动生成最新镜像。CD使用k8s + ArgoCD + argocd-image-updater，镜像更新后自动更新服务；应用配置了readiness探针和重启策略，更新很平滑。
小程序上线需要几套环境？怎么保证发布安全？
作者配置了两套环境：staging环境和生产环境。代码推送后先到staging，等一会儿测试，staging没问题再推送到生产环境，以此保证安全。
微信小程序的审核和备案实际要花多长时间？
作者的经历是审核很快，两次审核几乎都只花了两三个小时；备案应该在一周之内搞定。第一次审核不通过是因为缺少用户协议和隐私协议，按反馈修改后第二次就通过了，当天开发完成当天上架。
