SMSGuard · AI Coding 实践
iOS 中文短信过滤器，纯本地处理。本页面展示 App 截图，并讲解如何用 AI Coding 提示词一步步把它做出来。
完整提示词见 prompt.md。
📸 App 截图
| 规则管理 | 预设导入 |
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| 测试模拟器 | 诊断 |
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| 使用引导 |
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🤖 AI Coding 提示词演进
下面三版提示词照搬自 prompt.md。
第一版
我期望做一个ios的中文短信过滤器，请实现并且安装测试。
第二版
做一个 iOS 中文短信过滤器，装我手机上测试。规则存在手机本地，只拦陌生人短信，短信分垃圾、交易、促销几类。规则能改能删。再给我个 App 里直接测的页面，不用真发短信就能看结果。一定要装到我手机上跑通，一定要装到我手机上跑通，一定要装到我手机上跑通。
第三版
做一个 iOS 中文短信过滤器，装我手机上测试。规则存在手机本地，只拦陌生人短信，短信分垃圾、交易、促销几类。规则能改能删。再给我个 App 里直接测的页面，不用真发短信就能看结果。一定要装到我手机，注意：
判断短信归哪类的逻辑单独提取，界面和逻辑拆分，具备可视化测试能力。规则优先级：白名单、黑名单，顺序命中，规则可以新增修改，改规则时候注意不要新建。
需要一键重装脚本
💡 一句话总结
好的 AI Coding 提示词 = 技术硬约束 + 可测试的架构设计 + 显性化的风险与可观测性 + 平台特性的用户预期管理 + 数据一致性细节 + 明确的交付物清单。
三版演进的本质是：从”说要做什么”→ 到”说怎么做且可测”→ 到”把所有踩过的坑前置成约束”。
完整文档见 prompt.md。