22 مايو 2025·8 دقيقة
بناء تطبيق جوال من الفكرة إلى المتجر باستخدام كود الذكاء الاصطناعي
دليل خطوة بخطوة لتحويل فكرة تطبيق إلى إصدار على iOS/Android باستخدام كود مولَّد بالذكاء الاصطناعي، مع خيارات واضحة للأدوات والاختبار وإرسال التطبيق للمتجر.
دليل خطوة بخطوة لتحويل فكرة تطبيق إلى إصدار على iOS/Android باستخدام كود مولَّد بالذكاء الاصطناعي، مع خيارات واضحة للأدوات والاختبار وإرسال التطبيق للمتجر.
بداية ناجحة بمساعدة الذكاء الاصطناعي تبدأ قبل فتح محرر الكود. إذا كانت فكرتك ضبابية، فإن الذكاء الاصطناعي سيولد شاشات وميزات كثيرة لا تضيف قيمة حقيقية. مهمتك أن تعطيه هدفًا واضحًا.
اكتب جملة واحدة تتضمن لمن موجه التطبيق وأي ألم يزيلة. اجعلها محددة بما يكفي حتى يتمكن غريب من تخيلها.
قالب مثال:
“ساعد [نوع المستخدم] [في أداء مهمة] عن طريق [إزالة احتكاك شائع].”
مثال:
“ساعد المصممين المستقلين على إرسال فواتير في أقل من 60 ثانية عن طريق حفظ بيانات العملاء وإعادة استخدام القوالب.”
قصص المستخدم تصف الأفعال، ليس الميزات. تبقي MVP الخاص بك مرتبطًا بسلوك حقيقي.
يجب أن يثبت إصدارك الأول القيمة الأساسية بأقل عدد من الأجزاء المتحركة. قسّم أفكارك إلى سلتين:
قاعدة سريعة: إذا استطعت إزالته وما زال التطبيق يحل المشكلة الرئيسية، فليس ضروريًا.
اختر نتيجة قابلة للقياس تخبرك أن الـMVP يعمل. أمثلة:
ستستخدم هذا المقياس لاحقًا لتقرر ما تبنيه بعد ذلك — وما تتجاهله.
قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي توليد شاشات أو كود، قرر أين سيعمل التطبيق وبأي أدوات يُبنى. هذا يجعل الـprompts مركزة ويمنعك من الحصول على كود لا يناسب قيودك الحقيقية.
ابدأ بالسؤال الأبسط: أين يوجد مستخدموك اليوم؟
إن لم تكن متأكدًا، انظر إلى الإشارات الموجودة: تحليلات الموقع، قائمة بريدية، مقابلات الزبائن، أو نموذج تسجيل بسيط يسأل عن نوع الجهاز.
لغالبية MVPs، المنصات المشتركة تعطي أسرع طريق.
منصات متعددة (موصى بها لـMVPs)
نيتف (Swift/Kotlin)
اختر النيتف إن كنت تعتمد بقوة على ميزات منصة محددة (أنابيب كاميرا متقدمة، بلوتوث معقد، رسوم متحركة عالية الأداء)، أو إن كان لديك فريق نيتف موجود.
يجب أن تتطابق تقنيةك مع احتياجات بياناتك:
اكتب أربعة قيود واحتفظ بها في كل prompt للذكاء الاصطناعي: الميزانية، الجدول الزمني، مستوى راحتك مع الكود، وتوقعات الصيانة (من يصحح الأخطاء الشهر المقبل؟). هذه الخطوة تمنع "كود العرض الجميل" الذي يصعب شحنه.
إذا أردت سير عمل أكثر توجيهًا من ربط عدة prompts في أدوات متعددة، منصة حوار-للترميز مثل Koder.ai يمكن أن تساعد في إبقاء هذه القيود مرتبطة بالبناء. تصف الهدف في الدردشة، تكرر شاشة بشاشة، وتحتفظ بالتحكم عبر تصدير الشيفرة المصدرية عند استعدادك لنقل المشروع إلى المستودع الخاص بك.
قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي توليد كود، اعطه شيئًا ملموسًا يبني عليه. تدفق مستخدم بسيط ومجموعة صغيرة من الشاشات تبقي المشروع مركزًا، تقلل إعادة العمل، وتجعل prompts أوضح بكثير.
ابدأ بالشاشات القليلة التي يجب أن يلمسها المستخدم للحصول على القيمة — لا أكثر من 5–10 لـMVP. يمكنك الرسم على ورق، استخدام سبورة، أو عمل إطارات سريعة في Figma.
مجموعة الشاشات النموذجية لـMVP:
اعطِ كل شاشة جملة هدف واحدة، مثل: "الصفحة الرئيسية تعرض مشاريع المستخدم وزرًا لإنشاء مشروع جديد."
اكتب "المسار السعيد" كسلسلة:
أضف تدفقًا مصغرًا للعودة: "فتح التطبيق → رؤية آخر حالة فورًا → المتابعة." هذا يساعدك والذكاء الاصطناعي على إعطاء الأولوية للتنقل والحالات الإفتراضية.
عدّد المعلومات التي تخزنها وأين تظهر. ابقها بسيطة:
هذا يصبح أساس القوائم، شاشات التفاصيل والنماذج.
لكل شاشة، لاحِظ:
هذه الملاحظات تمنع واجهة "عرض تجريبي" وتجعل النسخة الأولى المبنية بالذكاء الاصطناعي تبدو حقيقية.
كود مولَّد عن طريق الذكاء الاصطناعي يتحسن كثيرًا عندما تعطيه "مواصفة صغيرة لكن كاملة". فكر بها كملخص صفحة واحدة يزيل الغموض ويحافظ على الاتساق عبر الشاشات.
اجعلها قصيرة لكن محددة. اضف:
إذا أردت شيئًا تلصقه مرارًا، استخدم قالبًا مضغوطًا:
App: <name>
Goal: <one sentence>
Users: <who>
MVP features:
1) ...
Screens:
- Home: ...
- Detail: ...
Data:
- <Entity>: field(type), ...
Rules:
- Validation: ...
- Empty states: ...
Out of scope: ...
ملاحظة: إن كنت تستخدم بانيًا محادثيًا مثل Koder.ai، اعتبر هذا القالب كمدخل "وضع التخطيط". مواصفة مشتركة وقابلة لإعادة الاستخدام هي ما يحافظ على البناء متسقًا عبر الجلسات (وبين المساهمين المختلفين).
ضع التوقعات مرة واحدة حتى لا يعيد الذكاء الاصطناعي اختراع البنية في كل مرة:
بدلًا من "ابنِ التطبيق كله"، اطلب: شاشة واحدة + تنقّل + بيانات وهمية. ثم كرر: صِقل الواجهة → ربط بيانات حقيقية → أضف حالات الحافة. ستراجع أسرع وتتجنب تغييرات متشابكة.
حافظ على ملاحظة واحدة تستخدمها في الـprompts: مواصفة التطبيق، قواعد الكود، القرارات المتخذة، وشجرة الملفات الحالية. الصقها في أعلى كل طلب حتى يبقى الذكاء الاصطناعي ثابتًا عبر الجلسات المختلفة.
هدفك في هذه المرحلة بسيط: احصل على تطبيق يمكن التنقّل خلاله على جهاز حقيقي أو محاكي، حتى لو كانت البيانات وهمية. شل يعمل يبني الزخم ويكشف ما ينقص.
ابدأ بطلب مشروع تمهيدي نظيف في الإطار الذي اخترته (Flutter أو React Native)، بما في ذلك:
ثم تحقق مما يقترحه الذكاء الاصطناعي مقابل الوثائق الرسمية. الذكاء الاصطناعي ممتاز في القوالب، لكن الإصدارات وأسماء الحزم تتغير.
إن أردت تسريعًا لتأسيس قابل للنشر، Koder.ai يمكنه توليد الشل الأولي (الواجهات + الباكند) من الدردشة ويحتفظ به قابلاً للتشغيل أثناء التكرار—مفيد عندما تريد زخمًا دون قضاء يوم في الأسلاك الأولية.
اطلب شاشة بشاشة، لا "ابنِ التطبيق بأكلمه". لكل شاشة، اطلب:
هذا يبقيك مسيطرًا ويسهل التصحيح. بعد توليد كل شاشة، شغّل التطبيق وانقر في المسار قبل الانتقال.
اطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء مجموعة مكونات صغيرة مبكرًا — ثم أعد استخدامها في كل مكان:
هذا يمنع مشكلة "كل شاشة لها مظهر مختلف" ويسرع التكرارات المستقبلية.
قل للذكاء الاصطناعي صراحة: لا تقم بكتابة مفاتيح API داخل التطبيق. استخدم متغيرات البيئة، إعدادات وقت البناء، أو التخزين الآمن. إذا كنت بحاجة لمفتاح API على الخادم، احتفظ به هناك وعرّض نقاط نهاية آمنة فقط للتطبيق.
عند ربط خدمات حقيقية لاحقًا، ستشكر بنية نظيفة من البداية.
بمجرد أن تعمل الواجهة والتنقّل، الخطوة التالية أن تعطي التطبيق "مصدر حقيقة": بيانات حقيقية، حسابات حقيقية، واستدعاءات شبكة موثوقة. هنا أيضًا يمكن للذكاء الاصطناعي توفير وقت—إذا وجهته بعقود واضحة.
لغالبية MVPs، اختر أحد المسارات:
قاعدة بسيطة: إذا كان تطبيقك يحتاج مستخدمين، بعض الجداول، ورفع ملفات، فـ Firebase/Supabase عادة يكفيان. إن كان عليك ربط أنظمة قائمة، استخدم الـAPI الخاص بك.
إذا تبني كامل الstack من الصفر، يساعد توحيد الخيارات مبكرًا. على سبيل المثال، Koder.ai غالبًا ما يولد واجهات ويب بـ React، باكند بـ Go، وPostgreSQL كقاعدة بيانات — افتراضات قوية للمـVP يمكن توسيعها وتصديرها لاحقًا كمصدر شيفرة.
قدم أداة الـAI مواصفة بيانات قصيرة واطلب:
مثال لنسخه:
We use Supabase.
Entities: UserProfile(id, name, email, created_at), Task(id, user_id, title, due_date, done).
Rules: users can only access their own tasks.
Generate: SQL tables, RLS policies, and client code for list/create/update tasks.
راجع ما يولده الذكاء الاصطناعي. ابحث عن فهارس مفقودة، أسماء حقول غير واضحة، أو أية اختصارات "وصول مسؤول" لا يجب شحنها.
استدعاءات الشبكة تفشل كثيرًا. اطلب من الذكاء الاصطناعي تنفيذ:
تفصيل UX صغير: أظهر مؤشر تحميل، ولكن اجعل المستخدم قادرًا على الإلغاء/العودة حتى لا يشعر التطبيق بأنه عالق.
سواء استخدمت Firebase، Supabase، أو API خاص، وثّق "عقد البيانات":
خزن هذا في README قصير في المستودع. عندما تطلب لاحقًا من الذكاء الاصطناعي إضافة ميزات، الصق العقد لكي يبقى الكود الجديد متوافقًا بدلاً من كسر الشاشات الحالية بشكل طفيف.
الذكاء الاصطناعي يولد الكثير بسرعة — لكن السرعة تنفع فقط إذا تصرف التطبيق بشكل صحيح على هواتف حقيقية، مع مستخدمين حقيقيين، ومدخلات "غريبة" حقيقية. هدفك ليس اختبار كل شيء، بل اختبار ما يكسر الثقة: الأعطال، تدفقات الأساسية المقطوعة، وأخطاء واجهة واضحة.
اختر 3–5 إجراءات أساسية يجب على المستخدم أن يتمكن من إكمالها (مثال: تسجيل، تسجيل دخول، إنشاء عنصر، دفع، إرسال رسالة). اعتبر هذه بوابة الإصدار. إذا فشل أي منها، لا تصدر.
اطلب من أداة الذكاء الاصطناعي كتابة اختبارات وحدات للمنطق الذي يسهل أن يُخطئ بشكل دقيق:
إن فشل اختبار، لا تعيد توليد الكود أعمى — اجعل الذكاء الاصطناعي يشرح لماذا فشل الاختبار ويقترح أصغر إصلاح آمن.
اختبارات الوحدة لن تكتشف تنقل مكسور أو ربط API. أضف بعض اختبارات التكامل التي تحاكي سلوكًا حقيقيًا، مثل:
المحاكيات مفيدة، لكن الأجهزة الحقيقية تلتقط المشكلات التي يشكو منها المستخدمون: بدء بطيء، تداخل لوحة المفاتيح، أذونات الكاميرا، شبكة متقطعة.
اختبر على الأقل:
احفظ قائمة بسيطة بها: خطوات التكرار، النتيجة المتوقعة مقابل الفعلية، الجهاز/نظام التشغيل، ولقطات شاشة.
صلح وفق هذا الترتيب:
هذا الانضباط هو ما يحول كود مولَّد بالذكاء الاصطناعي إلى تطبيق قابل للشحن.
الذكاء الاصطناعي يساعدك على الشحن أسرع، لكنه قد يولد أيضًا افتراضات غير آمنة: مفاتيح مدمجة، أذونات واسعة، تسجيل مفرط، أو تخزين غير آمن. عامل الأمن والخصوصية كـ"مانعات إصدار" حتى لو كان MVP صغيرًا.
ابدأ بمراجعة سريعة لكل ما يتعلق بالمصادقة، التخزين، الشبكات، والتسجيل.
اطلب فقط البيانات الشخصية التي تحتاجها فعلًا للميزة الأساسية. إن كان تطبيقك يعمل بدون جهات اتصال، موقع دقيق، أو تتبع في الخلفية — لا تطلب هذه الأذونات. تقليل البيانات يقلل المخاطر ويبسِّط عبء الامتثال ويجعل مراجعة المتجر أسهل.
على الأقل، ضع رابط سياسة الخصوصية في شاشة الإعدادات وقسم القائمة في وصف المتجر. إن كنت تجمع بيانات شخصية (بريد إلكتروني، معرفات التحليلات، تقارير الأعطال) أو تتتبع عبر تطبيقات/مواقع، أضف إفصاحًا داخل التطبيق حيث يلزم.
نمط بسيط:
الذكاء الاصطناعي قد يجلب مكتبات بسرعة — وأحيانًا قديمة. أضف فحص اعتمادات (مثلاً Dependabot في GitHub) وبرمج تحديثات دورية. عند الترقية، أعد تشغيل تدفقاتك الأساسية (تسجيل الدخول، المدفوعات، الأوفلاين، الإعدادات الأولية).
إن كان لديك مستخدمون في مناطق منظمة، قد تحتاج أساسيات مثل مطالبات الموافقة (حيث يلزم)، وسيلة لحذف/تصدير البيانات، وإفصاحات "أمان البيانات" في المتجر. عندما تكون في شك، وثّق ما تجمعه ولماذا — ثم اجعل التطبيق يطابق هذا الوصف.
إن كانت إقامات البيانات مهمة (تحتاج تشغيل أحمال في بلد محدد)، قرر ذلك مبكرًا لأنه يؤثر على الاستضافة والخدمات الطرف الثالث. منصات مثل Koder.ai تعمل على AWS عالميًا ويمكنها نشر التطبيقات في مناطق مختلفة، مما يسهل تخطيط الامتثال لإطلاقات دولية.
بناء أول إصدار عامل هو إنجاز — لكن التلميع هو ما يجعل الناس يحتفظون بالتطبيق. استخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع أعمال قائمة التدقيق (اقتراحات النص، شاشات حالات الحافة، نصائح الأداء)، ثم تحقق من التغييرات على أجهزة حقيقية.
ركّز على اللحظات التي يلاحظها المستخدمون: بدء التطبيق، عرض الشاشة الأولى، التمرير، وحفظ الإجراءات.
حسّن وقت بدء التطبيق بإزالة المكتبات غير المستخدمة، تأجيل الأعمال غير الأساسية حتى بعد عرض الشاشة الأولى، وتخزين ما يمكنك (مثل آخر عناصر مشاهدة). احفظ الصور خفيفة: صدّرها بالأبعاد الصحيحة، استخدم صيغ حديثة إن أمكن، وحمّل الصور كسلسلة عند الحاجة.
راقب استخدام الـAPI. اجمع الطلبات عندما تستطيع، أضف تأخيرًا بسيطًا (debounce) حتى لا تسيء استدعاء الخادم أثناء الكتابة، واظهر مؤشرات تقدم للنداءات البطيئة. اطلب من الذكاء الاصطناعي أن يشير إلى "إعادة بناء واجهة مكلفة" ويقترح تعديلات صغيرة بدلًا من إعادة كتابة كبيرة.
اجعل النص قابلًا للقراءة (احترم حجم الخط النظامي)، تأكد من تباين ألوان جيد، واجعل مناطق النقر بحجم مريح. أضف تسميات إمكانية الوصول للأيقونات والأزرار ليصفها قارئ الشاشة بوضوح.
قاعدة عملية: إن كان الإجراء ممثلًا بأيقونة فقط، أضف تسمية نصية أو وصف وصول.
اكتب رسائل خطأ واضحة تُخبر ما حدث وماذا يفعل المستخدم بعد ذلك ("لم يتم الحفظ. تحقق من الاتصال وحاول مرة أخرى."). تجنّب لوم المستخدم.
حالات الفراغ يجب أن تكون مفيدة وليس فارغة: اشرح ما تفعل الشاشة واقترح خطوة تالية ("لا مشاريع بعد — أنشئ مشروعك الأول"). الذكاء الاصطناعي رائع في اقتراح نسخ قصيرة متباينة — حافظ على نبرة متسقة.
اِضِف مجموعة صغيرة من الأحداث للإجراءات الرئيسية (تسجيل، النجاح الأول، الشراء/الترقية، المشاركة). اجعلها قليلة ووثّق ما تتبعه. حيث يلزم، اجعلها اختيارية وعاكسها في سياسة الخصوصية.
إن أردت قائمة تحقق QA قابلة لإعادة الاستخدام لهذه المرحلة، اربطها في مستندات الفريق أو صفحة داخلية بسيطة مثل /blog/app-polish-checklist.
يمكن أن يعمل تطبيقك بشكل مثالي ويظل يعاني إذا كان وصف المتجر غير واضح. الذكاء الاصطناعي مفيد هنا لأنه يمكنه توليد عدة خيارات بسرعة — ثم تختار وتُحسن الأنسب.
اطلب من الذكاء الاصطناعي عدة زوايا مختلفة: بدءًا بالمشكلة، بدءًا بالفائدة، وبدءًا بالميزة. احفظ النبرة متسقة مع جمهورك وقدرات التطبيق الحقيقية.
Create 5 app name ideas (max 30 chars), 5 subtitles (max 30 chars),
1 short description (80–100 chars), and 1 full description (up to 4,000 chars).
App: [what it does]
Audience: [who it’s for]
Top 3 benefits: [list]
Top 5 features: [list]
Avoid claims about medical/financial guarantees. Include a clear privacy note.
Also suggest 20 keywords (single words/short phrases).
ثم: احذف المصطلحات التقنية، استبدل الوعود الغامضة ("زيادة الإنتاجية") بنتائج محددة، وتأكّد أن كل ميزة مذكورة موجودة في الـMVP.
يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في تخطيط قصة الصور: 5–8 لقطات تظهر التدفق الرئيسي، كل واحدة بتعليق قصير. صغ التعليقات بأنماط متعددة (مبسطة، مرحة، مباشرة)، واحرص أن تكون مقروءة على الهواتف الصغيرة.
لا تدع الذكاء الاصطناعي يخمن قواعد المنصة — تحقق من الأحجام والأعداد الدقيقة في App Store Connect وPlay Console، ثم ولِّد نصًا يلائم القيود.
استخدم الذكاء الاصطناعي لعصف أفكار الأيقونة واتجاهات الألوان، لكن اجعل الأيقونة النهائية بسيطة ومميزة في الأحجام الصغيرة.
أخيرًا، حضّر نقاط الاتصال المطلوبة في المتجر:
عامل مخرجات الذكاء الاصطناعي كمسودات. عملك هو جعلها دقيقة، متوافقة، ومتطابقة مع التطبيق الذي سيحمله المستخدمون فعلاً.
الإرسال في الغالب ورقيات وبعض الفخاخ حول التوقيع وقواعد المراجعة. اعتبره إطلاقًا مُدارًا بقائمة تدقيق، لا دفعة لحظية أخيرة.
أنشئ (أو تأكد من وجود) معرفات التطبيق مبكرًا:
ثم أنشئ القطع الصحيحة:
نقطة فشل شائعة: مزج إعدادات التصحيح في الإصدار (نهايات API الخاطئة، تسجيل مفرط، أو أذونات خاطئة). تحقق من إعدادات الإصدار قبل الرفع.
استخدم قنوات ما قبل الإصدار الرسمية لالتقاط مشاكل خاصة بالأجهزة:
استهدف تشغيل مسار "المسار السعيد" الكامل بالإضافة إلى إنشاء حساب/تسجيل دخول، المدفوعات (إن وُجدت)، وحالات الأوفلاين/الحافة على أجهزة حقيقية.
اختر استراتيجية إصدار بسيطة والتزم بها:
اكتب ملاحظات الإصدار بما يتطابق مع التغييرات. إن استخدمت الذكاء الاصطناعي لصياغتها، تحقّق من الدقة — المتاجر ترفض الملاحظات الغامضة أو المضللة.
قبل الضغط على "إرسال للمراجعة"، مسح قواعد Apple وGoogle لأكثر المشاكل شيوعًا:
إن طلب المراجع معلومات، رد بمحددات (حساب اختبار، خطوات تكرار، وما غيّرته في البناء التالي).
الإطلاق ليس خط النهاية — إنه عندما تحصل على بيانات العالم الحقيقي. الهدف بعد الإصدار بسيط: اكتشف المشاكل مبكرًا، تعلّم ما يريده المستخدمون فعلًا، وأصدر تحسينات صغيرة بنمط ثابت.
ابدأ بتقارير الأعطال والتحليلات الأساسية من اليوم الأول. تقارير الأعطال تُظهر ما انهار، على أي جهاز، وغالبًا لماذا. زوج ذلك بأحداث خفيفة (تسجيل مكتمل، محاولة شراء، شاشة رئيسية معروضة) حتى ترى نقاط التسرب دون تتبع كل شيء.
راقب مراجعات المتجر ورسائل الدعم يوميًا للأسبوعين الأولين. المستخدمون الأوائل هم فريق QA الخاص بك — إن استمعت لهم.
الملاحظات الخام فوضوية: مراجعات قصيرة، تعليقات عاطفية، شكاوى مكررة. استخدم الذكاء الاصطناعي لتلخيص وتجميع الملاحظات إلى مواضيع مثل "مشكلات تسجيل الدخول"، "إعداد مربك"، أو "طلب ميزة: الوضع الداكن".
سير عمل عملي:
لنتائج أفضل، أضف سياقًا (إصدار التطبيق، الجهاز، الخطوات المذكورة) واطلب "السبب المحتمل"، لا ملخصًا فقط.
تجنّب الإصدارات الضخمة. الإيقاع الموثوق يبني الثقة.
خطط "إصدارات تصحيح" (سريعة) منفصلة عن "إصدارات ميزات" (أبطأ). حتى لو استخدمت كود مولَّد بالذكاء الاصطناعي، احتفظ بالتغييرات صغيرة حتى تحدد ما سبب أي تراجع.
إذا كنت تصدر بتكرار، ميزات مثل اللقطات والاسترجاع (متوفرة في منصات مثل Koder.ai) يمكن أن تكون شبكة أمان عملية: تختبر، تتراجع بسرعة، دون فقدان بناء معروف صالح.
إن كنت تقرر كيف توزع الميزانية على الأدوات والتكرارات، راجع /pricing.
لمزيد من أنماط الـprompt وعادات مراجعة الكود، واصل مع /blog/ai-coding-guide.
اكتب جملة واحدة توضح لمن موجه التطبيق وأي ألم يزيل، ثم حوّل ذلك إلى 3–5 قصص مستخدم (تفاصيل عن الأفعال، لا عن الميزات).
قبل أي بناء، قسّم الميزات إلى ضرورية ومرغوبة واختر مؤشر نجاح واحد (مثل الوقت الموفر لكل مهمة) ليقود قرارات الأولويات.
ابدأ من حيث يوجد مستخدموك اليوم:
إن لم تكن متأكدًا، اجمع إشارة بسيطة (تحليلات، مقابلات، أو نموذج تسجيل يسأل عن نوع الجهاز).
لغالبية MVPs، المنصات المشتركة هي الأسرع:
اختر البرمجة الأصلية (Swift/Kotlin) عندما تعتمد على ميزات منصة متقدمة (كاميرا معقدة، بلوتوث، رسوم متحركة عالية الأداء) أو لديك فريق أصلي.
طابق البنية الخلفية مع احتياجات البيانات:
قاعدة عملية: إن كنت تحتاج مستخدمين + بعض الجداول + تحميل ملفات، فـ Firebase أو Supabase عادة كافيان للمـVP.
قدّم "مواصفات صغيرة لكن كاملة":
احتفظ بمستند سياق تعيد لصقه في كل طلب حتى تبقى المخرجات متسقة عبر الجلسات.
اطلب تسليمات متدرجة:
تجنّب طلب "ابنِ التطبيق كله" دفعة واحدة؛ غالبًا ما ينتج عنه كود متشابك يصعب تصحيحه.
احصل على هيكلية مشروع بسيطة قابلة للتنقل سريعًا:
بعد كل خطوة، شغّل التطبيق ومرّر المسار السعيد قبل توليد الوحدة التالية.
لا ترسل أسرارك داخل الحزمة:
إن اقترح الذكاء الاصطناعي تضمين بيانات اعتماد "للتجربة"، اعتبر ذلك مانع إصدار.
اختبر ما قد يهدم الثقة:
أسباب الرفض الشائعة وكيف تتجنبها:
قبل الإرسال، ارفع إلى TestFlight/قنوات اختبار Play وشغّل المسار السعيد على أجهزة حقيقية.