Smart Tab Switcher 开发日记：AI 帮我完成了整个项目

在这个项目里，我尝试了一种新的开发方式——让 AI 进行产品需求设计、技术设计、开发和发布全过程。最终，我成功开发了一款可以在多个浏览器中快速切换标签页的插件，类似于 Arc 浏览器的切换体验。

这篇文章记录了整个开发过程，希望能给读者一些启发，看看 AI 是如何帮助个人开发者完成一个完整的产品的。

想法的来源：想要更方便的标签切换功能

在日常使用浏览器时，我发现 Arc 浏览器的标签页切换非常顺手，但 Chrome、Firefox、Edge 等浏览器并没有类似的功能。于是，我想做一个插件，让所有浏览器都能支持快速切换标签。

但光有想法还不够，怎么把它做出来呢？我决定让 AI 来完成这项工作，充当产品经理、技术架构师和程序员，看看最终能做出怎样的产品。

确定需求：让 AI 帮我整理思路

确定需求后，我首先让 ChatGPT 来梳理和完善产品需求文档（PRD）。

我提供了最基础的需求描述，让 ChatGPT 进一步优化功能交互流程，补充详细场景，输出一份更完整的产品需求文档。就好比产品经理需要撰写 PRD 给开发团队一样，清晰的文档能够提升沟通效率，让后续开发更加顺利。

为什么要这么做？ 如果直接开始写代码，可能会遇到各种问题，比如功能不清楚、逻辑混乱、写了一半才发现不够好。提前整理好需求，能避免走弯路，减少后续的修改成本。

技术评估：AI 帮我分析可行性

拿到 PRD 之后，接下来要做的是技术可行性评估。

我向 ChatGPT 提出了核心技术问题，例如：

• 插件是否可以在 Chrome、Firefox、Edge 等浏览器上通用？
• 实现标签页搜索和快捷切换的最佳方案是什么？
• 需要用到哪些 API？是否有权限限制？
• 是否需要持久化存储数据？

ChatGPT 结合需求和浏览器的 API 文档，提供了一些技术方案，并分析了可行性。这样，我对技术实现有了更清晰的思路，从而更好的在开发中对 AI 生成的代码进行 CodeReview。

技术设计：让 AI 输出详细方案

在可行性评估之后，接下来的任务是技术方案设计。

我把产品需求文档交给 Claude，并要求它提供： 确定功能可行后，我让 Claude 帮我规划代码结构，比如：

• 技术架构方案（包括浏览器插件的核心逻辑）
• 代码结构设计（文件组织方式）
• 关键 API 的使用（比如 browser.tabs.query、browser.tabs.update 等）。
• 数据流转方式（比如输入搜索框的内容后，如何筛选标签并切换）。

Claude 给出的方案已经非常详细，我只需要进行 Review 和修改优化，就能得到一份完整的技术设计方案。这个环节相当于团队的技术负责人设计项目架构，并为开发团队提供参考。

工程搭建：让 AI 生成基础代码

有了详细的技术设计，我便开始着手搭建工程。

我使用 Claude 来生成基础代码结构，包括：

• 插件的主逻辑
• 事件监听与快捷键绑定
• UI 界面
• 数据处理（如最近访问的标签排序）

然后，我把代码放到本地运行，进行调试，先跑通核心功能，确保可行。

开发优化：在 Cursor 中迭代与 Debug

当插件基本可用后，下一步就是优化和完善。

我在 Cursor（AI 编程工具）中进行：

1. 功能迭代：根据使用体验优化交互逻辑。
2. Bug 修复：排查并修复代码中存在的逻辑错误。
3. 文档完善：补充用户使用指南和开发者贡献指南等。

这个阶段是不断 Review 和优化的过程。借助 AI，整个调试和优化流程变得更加高效。

准备发布：让 AI 帮忙处理素材

当插件达到可用状态，我便开始准备发布，这里 AI 依然发挥了重要作用。

具体包括：

1. GitHub Release：在 GitHub 上发布代码，生成 Release 版本。
2. 商店上架准备：不同浏览器插件商店（Chrome Web Store、Firefox Add-ons）有不同的文案和图片要求，ChatGPT 生成了符合规范的素材，省去了大量手动编写的时间。
3. 社交媒体推广：我让 ChatGPT 帮助撰写 Twitter 宣传文案，提高插件曝光度。

最终，Smart Tab Switcher 成功发布，并且实现了我最初的目标——让浏览器标签切换更高效！

总结：AI 让开发变得更简单

通过这个项目，我们可以看到 AI 不仅能帮忙写代码，还能承担产品经理、架构师、程序员的角色，让开发流程更加顺畅和高效。我在这个过程中：

• 不需要从零开始思考所有细节，而是与 AI 进行高效对话，快速完善需求和技术方案。
• 避免了很多重复劳动，例如 API 文档查询、代码结构规划、编写市场文案等。
• 加快了开发进度，从需求到发布，整个过程比传统开发方式更加高效。

对于产品经理来说，这种 AI 参与的方式意味着：可以更快地验证想法，快速产出 PRD 并进行技术可行性评估，减少和开发沟通的成本。

对于初级程序员来说：

• 可以更快进入实战，让 AI 帮助理解需求、设计方案、编写代码，而不是完全靠自己摸索。
• 可以减少 Debug 时间，让 AI 直接解释代码错误，优化逻辑，实现更快迭代。
• 加快学习进度，帮助理解实现原理。

未来展望：AI 让个人开发更高效

未来，我相信：

• 独立开发者的门槛将大幅降低，只要有创意，就能借助 AI 快速实现想法。
• 产品经理可以更独立地推进产品落地，不用过度依赖开发团队也能验证想法。
• 开发效率会大幅提升，从需求到发布的时间大大缩短。

每个人都将有机会成为超级个体。

我已将这个源代码发布在 GitHub, 完全开源和免费，如果你感兴趣，请访问 GitHub: Smart Tab Switcher。