一个相信 代码即表达 的大学生.
我是 CityGenius，一名在校大学生，热爱 Vibe Coding，用代码将灵感快速变为可用的产品。我相信最好的学习方式是动手做，每个项目都是一次从 0 到 1 的探索。
从 Python 全栈开发到 Swift 原生应用，从 Kotlin Android 开发到 AI 模型集成，我享受在不同技术栈之间切换的乐趣。这个博客记录我的开发历程、技术思考和踩坑经验。
从 Android 到 AI，
把不同技术栈
连接成一个持续演化的
个人实验室。
每个项目，都是一次 从零到一 的探索.
从学术研究工具到生产力应用，用代码解决真实问题。
Scholar AI
学术研究辅助工具，利用 AI 帮助研究者高效检索、整理和分析学术文献。支持多语言翻译和智能摘要。
macOS 原生工具
为 macOS 打造的效率工具，利用原生 API 提供流畅体验，深度整合系统功能，追求交互细节。
Android 应用集
多个 Android 应用项目，覆盖文件格式转换、AI 图片处理、多语言翻译等功能，兼顾美感与实用性。
技术栈
Python / FastAPI / React / Swift / AppKit / Kotlin / Jetpack Compose / TFLite / RAG.
从实践中提炼，在代码里发现.
用 <em>Vibe Coding</em> 三天搞定一个全栈 AI 应用
从想法到上线，记录 scholar-ai 的开发过程。如何利用 AI 辅助编码，快速搭建 FastAPI 后端和 React 前端，以及 RAG 检索增强生成的实际落地经验。
Android 文件格式转换方案
如何在 Android 上实现高质量的文件格式转换。本地处理 vs 云端 API 的权衡，以及 Jetpack Compose 的 UI 实践。
把 Agent Skill 当成<em>可复用教案</em>来写
学生做 AI 项目时最容易浪费时间的，不是模型不够强，而是每次都要重新解释同一套流程。把工作流写成 Agent Skill，就像把实验步骤写进可复用的教案。
SwiftUI 与 AppKit 的取舍
在开发 macOS 工具时遇到的坑和经验。SwiftUI 的便利与局限，什么时候该回归 AppKit，以及如何利用 Core ML 做本地推理。
从桌面应用到 Claude Skill：如何提炼设计系统的可复用逻辑
以 Open Design 为例，讲解如何将一个包含 149 个设计系统、110 个模板、11 套工艺规范的应用，拆解为一个结构清晰的 Claude Code Skill。核心思路：三轴组合、六段拼装、顾问式交互。
从 项目 到 方法.
精选一篇主文，和两条延伸阅读。
主文
用 Vibe Coding 三天搞定一个全栈 AI 应用，从需求描述到 MVP 上线的完整记录。
心得
不要一次描述整个页面。拆成小组件、逐个约束，AI 的输出质量会明显提升。
限制
复杂业务逻辑、性能关键路径、底层机制理解，仍然需要开发者亲自把关与修正。
延伸
继续把这种开发方法迁移到 macOS 原生工具、Android 应用和本地 AI 集成场景里。
把 想法 继续做成 作品.
欢迎从 GitHub 或邮件找我，聊项目、聊技术都行。
