PromptTuner：基于 HarmonyOS 6 的提示词助手应用技术实践分享

文章深入探讨了 PromptTuner——一款 HarmonyOS 原生提示词助手应用的开发过程。该应用旨在解决大模型时代用户编写和管理高质量提示词的痛点，提供提示词发现、优化、模板管理和学习等功能。文章详细阐述了选择 HarmonyOS 6 的原因，特别是其声明式 UI（ArkUI）和强类型语法（ArkTS）的优势。接着，文章剖析了 PromptTuner 的应用定位、核心功能及采用的三层技术架构，并分享了在数据安全、性能优化、用户体验和团队协作等方面遇到的挑战及其解决方案。核心实践部分着重介绍了 ArkUI 声明式 UI、状态管理、API 抽象、本地埋点、隐私弹窗以及设计主题等 HarmonyOS 6 新特性的应用。最后，文章总结了开发效率和性能的优化成效，并展望了 PromptTuner 的功能迭代、HarmonyOS 新特性跟进及生态合作方向。

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小白里科技 2026-01-16 12:20 北京

以下文章来源于：鸿蒙开发者社区

鸿蒙开发者社区

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从 0 到 1 的 PromptTuner 诞生之路

项目缘起：从 0 到 1 的 PromptTuner 诞生之路

随着大模型技术的普及，AI 交互已成为日常工作的重要组成部分。然而，如何写出高质量的提示词（Prompt）却成为普通用户面临的新挑战。

许多用户在使用 AI 工具时，往往因为提示词表达不清晰、结构混乱，导致 AI 输出结果不尽如人意。更关键的是，即使偶尔写出了优秀的提示词，也难以沉淀、复用和管理这些宝贵的“创作资产”。

基于这一痛点，我们决定开发 PromptTuner——一款专注于提示词发现、优化、管理和学习的 HarmonyOS 原生应用。本文将从技术实践的角度，分享 PromptTuner 从 0 到 1 的完整开发历程。

1. 应用诞生背景

• 痛点识别：大模型时代“写好提示词”成为新门槛，普通用户难以沉淀和复用高质量提示词。许多用户在使用 AI 工具时，往往因为提示词表达不清晰、结构混乱，导致 AI 输出结果不尽如人意。

• 产品定位：团队希望通过本地化的 HarmonyOS 应用，让轻量创作者、运营、学生等人群快速找到、优化和管理提示词，将提示词从“一次性消耗品”转变为可沉淀、可复用的“创作资产”。

2. 技术选型考量：为什么选择 HarmonyOS 6

• 声明式 UI 优势：ArkUI 声明式 UI + ArkTS 强类型语法，显著提升复杂交互场景下的可维护性和开发效率。相比传统命令式 UI，声明式开发让状态管理与 UI 渲染逻辑更清晰。

• 系统能力增强：HarmonyOS 6 在系统组件、符号图标（SymbolGlyph）、深色模式、性能和存储能力上的增强，非常契合工具类应用的长期演进需求。

• 隐私与安全：依托系统级权限与本地 Preferences 存储的沙盒机制，方便实现「本地可控、不对外公开」的数据策略，满足用户对隐私保护的核心诉求。

3. 分享核心：HarmonyOS 6 新特性如何赋能 PromptTuner

• 架构实践：基于 ArkUI 的多 Tab 工具型应用骨架搭建实践，展示如何构建清晰、可扩展的页面结构。

• 组件库复用：使用 @xbl/内部基础库（团队的自研封装基础库）组件库，通过 TabBar、XPrivacyDialog 等组件提升开发效率与 UI 一致性。

• 场景平衡：在提示词广场、优化工具、模板和学习中心等场景下，如何平衡“在线能力 + 本地体验、性能与隐私”的多重需求。

4. 分享对象与阅读指引

• 目标读者：面向有一定 ArkTS/ArkUI 基础，希望快速落地工具类应用或接入 AI 能力的开发者。同时也适合对 HarmonyOS 6 新特性感兴趣的开发者参考。

• 阅读路径：文章按“背景 & 架构 → 关键实现 → 性能 & 体验 → 实战心得”的节奏展开，可结合代码仓库按章节阅读。建议先通读整体架构，再深入具体技术实现细节。

产品全貌：PromptTuner 功能架构与技术选型

PromptTuner 定位为一站式提示词管理工具，通过“发现-优化-学习-管理”的闭环，帮助用户提升 AI 交互效率。

本节将详细介绍应用的核心功能、技术架构与选型考量。

1. 应用定位与核心功能

PromptTuner 围绕提示词全生命周期，提供五大核心功能模块：

• 提示词广场：分类/标签浏览、搜索、点赞、收藏、举报，一键复制高质量提示词。支持按热度、最新、分类等多维度筛选，帮助用户快速发现优质提示词。

• 提示词优化与诊断：输入原始提示词，支持清晰化、风格增强、去歧义，并提供多维度评分（完整性、清晰度、有效性、专业性）与改进建议。通过 AI 能力帮助用户持续优化提示词质量。

• 提示词模板：插槽参数化生成提示词，支持本地保存个人模板。用户可创建可复用的模板，通过填写参数快速生成定制化提示词。

• 学习中心：提示词教学文章、实战技巧，支持收藏与从文章跳转到相关功能。提供系统化的提示词知识体系，帮助用户从入门到精通。

• 我的：统一管理收藏、历史记录、个人模板与学习内容。所有用户数据本地存储，确保隐私安全。

2. 目标用户群体

• 核心用户：轻量创作者、运营、学生、客服/销售、独立开发者与 AI 初学者。这些用户对 AI 有实际使用需求，但缺少系统化提示词知识与管理工具。

• 使用场景：日常工作中需要频繁与 AI 交互，希望提升提示词质量和工作效率的用户。

3. 技术架构概览

PromptTuner 采用经典的三层架构设计，确保代码结构清晰、职责分明：

• UI 层（页面层）：基于 ArkTS + ArkUI 的多页面应用，按业务拆分为广场、工具、学习、我的等页面。每个页面独立管理自身状态，通过路由和参数传递实现页面间通信。

• 能力层（Service 层）：

• 公共 UI 能力：依赖 @xbl/内部基础库 提供的 TabBar、弹窗、隐私协议组件等，统一 UI 规范与交互行为。

• 网络访问：封装在 api/PromptApi.ets、ArticleApi.ets、CategoryApi.ets 中，统一通过 doPost 调用后端，支持响应格式兼容与错误处理。

• 本地数据与埋点：AnalyticsUtil.ets + StorageUtil.ets 等工具类基于 preferences 实现，提供本地存储、埋点统计等能力。

• 数据层：DataModels.ets 中定义的 Prompt、Template、Article 等核心模型，结合 rawfile 种子数据与在线接口，形成完整的数据体系。

4. 开发环境与技术栈

• HarmonyOS 版本：基于 HarmonyOS 6 SDK 开发，面向手机端优先适配，后续可扩展至平板、PC 等多端形态。

• 语言与框架：ArkTS + ArkUI 声明式 UI，严格遵循内部《鸿蒙开发规范与问题总结》，确保代码质量和团队协作效率。

• 第三方能力：集成 @xbl/内部基础库 组件库（TabBar、隐私弹窗、通用按钮等），统一 UI 规范与交互行为，提升开发效率。

• 构建与工程：使用 hvigor 构建系统，多模块工程结构（entry 主模块 + 公共配置），支持模块化开发与依赖管理。

5. 整体架构示意

从“页面 → 能力 → 数据”的三层视角理解 PromptTuner 的架构设计：

• UI 层：Index（启动页）、MainPage（主容器）、广场/工具/学习/我的各子页面，负责用户交互与界面展示。

• Service 层：PromptApi、ArticleApi、AnalyticsUtil、StorageUtil 等，提供业务逻辑处理、数据访问、统计分析等能力。

• 数据层：DataModels（数据模型定义）+ 本地 rawfile（种子数据）与远端接口（在线数据），形成完整的数据体系。

踩坑实录：开发路上的挑战与解决方案

在 PromptTuner 的开发过程中，我们遇到了诸多挑战。本节将分享这些挑战的具体表现、解决思路与最终方案，希望能为其他开发者提供参考。

1. 数据安全与隐私合规

挑战：提示词历史、个人模板、学习记录等都属于较为敏感的“创作资产”。如何在不接入复杂账号体系的前提下，保证数据本地可控、权限透明，并满足隐私合规要求？

解决方案：

• 采用 HarmonyOS 的 Preferences 存储机制，所有用户数据存储在应用沙盒内，确保数据本地可控。

• 通过 XPrivacyDialog 组件在首次启动时展示隐私协议，明确告知用户数据使用方式，提升用户信任度。

• 设计可扩展的存储结构，为后续多设备同步预留接口，但 MVP 阶段保持数据完全本地化。

2. 性能与稳定性

挑战：广场列表、搜索和优化等场景需要频繁网络交互，需要控制首屏加载时间与滚动性能。同时，埋点与本地统计在高频操作下不能影响主线程体验。

解决方案：

• 实现分页加载与懒加载机制，控制单次渲染的数据量，提升列表滚动性能。

• 埋点采用内存缓存 + 批量写入策略，通过 eventCache 缓存事件，达到阈值时批量 Flush，减少频繁 IO 操作。

• 在 API 层统一设置合理超时时间（60s），并实现完善的错误处理机制，避免页面“卡死”。

3. 用户体验提升需求

挑战：工具类应用要尽量减少操作路径，找提示词、优化、复制/保存应在 3 步内完成。同时，需要在不同入口（广场、优化、学习中心）之间做流畅跳转，避免“页面迷路感”。

解决方案：

• 通过路由参数传递机制，实现从广场详情/学习文章一键跳转到工具页，并自动填充提示词内容，减少用户重复输入。

• 将“创作 + 优化 + 诊断”整合到同一个页面（CreateAndOptimizePage），通过 Tab 切换不同模式，提升工具复用性。

• 在关键操作点（复制、收藏、优化）提供明确的反馈，确保用户操作路径清晰。

4. 数据同步与安全考虑

挑战：MVP 阶段以本地数据 + 轻后端为主，如何规划后续多设备、多账号同步的演进空间？本地存储结构如何设计才能保证可扩展性？

解决方案：

• 在数据模型设计时，为所有核心实体（Prompt、Template、Article）预留扩展字段，支持后续功能迭代。

• 本地存储采用 JSON 序列化方式，便于后续迁移到云端存储或实现增量同步。

• 埋点数据结构设计时考虑与云端统计系统的兼容性，预留导出接口。

5. 工程规范与团队协作

挑战：如何确保团队代码风格一致，避免“胖页面”和重复业务逻辑，提升代码可维护性？

解决方案：

• 严格类型约束：禁止使用 any/unknown/Record、禁止 for...in、禁止可选链等“语法捷径”，强制通过 interface 与工具函数来统一逻辑，提升类型安全性。

• 目录分层规范：页面/组件/工具/模型按目录分层，避免“胖页面”与重复业务逻辑。每个页面只负责 UI 渲染，业务逻辑下沉到 Service 层。

• 设计系统统一：统一的 Constants/DesignTokens 管理资源与样式，保证多页面风格一致，便于后续维护与换肤。

核心实践：HarmonyOS 6 新特性如何赋能 PromptTuner

1. ArkUI 声明式 UI 与多 Tab 应用骨架

• 解决问题：传统 imperative UI 下跨页面状态同步复杂、导航代码冗长。

• 新特性与实践：

• 使用 @Entry + @Component 组织页面，将 MainPage 作为应用主容器。

• 通过 TabBar + TabItem[] 配置广场/工具/学习/我的四个主入口，并使用系统 Symbol 图标统一视觉语言。

• 在 Index.ets 中通过 XPrivacyDialog 实现启动页隐私弹窗，基于 ArkUI 弹层能力与自定义回调。

• 关键代码实现：

MainPage 的 Tab 结构实现：通过 @State 管理当前选中的 Tab，使用 @Builder 方法根据状态动态渲染对应页面内容。

@Entry
@Component
struct MainPage {
  @State selectedTab: string = 'square'
  @State optimizePromptParam: string = ''
  @State optimizeModeParam: string = ''


  // 定义标签列表（使用SymbolGlyph图标）
  private tabs: TabItem[] = [
    {
      key: 'square',
      title: '广场',
      icon: $r('sys.symbol.square_grid_2x2'),
      selectedIcon: $r('sys.symbol.square_fill_grid_2x2')
    },
    {
      key: 'create',
      title: '工具',
      icon: $r('sys.symbol.wand_and_stars'),
      selectedIcon: $r('sys.symbol.wand_and_stars_fill')
    },
    {
      key: 'learning',
      title: '学习',
      icon: $r('sys.symbol.book_pages'),
      selectedIcon: $r('sys.symbol.book_pages_fill')
    },
    {
      key: 'profile',
      title: '我的',
      icon: $r('sys.symbol.person'),
      selectedIcon: $r('sys.symbol.person_fill')
    }
  ]


  build() {
    Column() {
      // 内容区域
      Stack() {
        this.renderContent()
      }
      .layoutWeight(1)


      // 底部TabBar
      TabBar({
        tabs: this.tabs,
        selectedTab: this.selectedTab,
        selectedColor: $r('app.color.color_primary'),
        onTabChange: (key: string) => {
          this.selectedTab = key
          console.info('切换到标签:', key)
        }
      })
    }
    .width('100%')
    .height('100%')
    .backgroundColor($r('app.color.surface_background'))
  }

Index 启动页的隐私弹窗实现：在 aboutToAppear 生命周期中检查隐私协议状态，未同意时展示弹窗，同意后跳转主页面。

aboutToAppear(): void {
  // 初始化应用，检查隐私协议状态
  this.initializeApp()
}


private async initializeApp(): Promise<void> {
  // 先检查隐私协议状态
  await this.checkPrivacyAgreementStatus()


  // 如果已同意隐私协议，则继续正常启动流程
  if (this.hasAgreedPrivacy) {
    this.navigateToMain()
  }
  // 如果未同意，会显示隐私弹窗，用户同意后再继续
}


private async checkPrivacyAgreementStatus(): Promise<void> {
  try {
    const context = getContext(this) as common.UIAbilityContext
    const store = await preferences.getPreferences(context, 'aiprompt_privacy_store')
    const agreedRaw: Object = await store.get('privacy_agreed', false)
    const agreedValue: boolean = (agreedRaw as boolean) === true
    this.hasAgreedPrivacy = agreedValue


    if (!this.hasAgreedPrivacy) {
      this.showPrivacyDialog = true
      console.info('隐私协议未同意，显示隐私弹窗')
    } else {
      console.info('隐私协议已同意')
    }
  } catch (error) {
    console.error('检查隐私协议状态失败:', JSON.stringify(error))
    this.hasAgreedPrivacy = false
    this.showPrivacyDialog = true
  }
}


private navigateToMain(): void {
  // 立即跳转，减少延迟（数据加载状态已在各页面中处理）
  router.replaceUrl({
    url: RouteConstants.MAIN_PAGE
  }).catch((error: BusinessError) => {
    console.error(`跳转失败: ${error.code}, ${error.message}`)
  })
}

• 效果：整个应用页面结构清晰，Tab 之间切换顺畅，启动流程可插拔（可后续接 AB、引导页等）。

2. 状态管理与跨页面参数传递实践

• 解决问题：Tab 间跳转与回退时参数丢失、优化工具复用性低。

• 实践要点：

• 使用 @State 管理 selectedTab、optimizePromptParam、optimizeModeParam 等核心状态。

• 通过 RouterHelper.getParams() 在 aboutToAppear、onPageShow 中解析路由参数，支持从草稿列表、诊断结果等页面返回时的定向 Tab 跳转与参数回填。

• 将“创作 + 优化”能力通过 CreateAndOptimizePage 进行整合，形成可复用的工具容器。

• 关键代码实现：

MainPage 中的参数接收与状态管理：在生命周期钩子中解析路由参数，实现跨页面参数传递。

aboutToAppear(): void {
  // 检查是否有路由参数（从草稿列表返回时，或从诊断结果页跳转时）
  const params: ESObject | null = RouterHelper.getParams(this.getUIContext()) as ESObject | null
  if (params) {
    if (params.selectedTab) {
      this.selectedTab = params.selectedTab as string
    }
    if (params.optimizePrompt) {
      this.optimizePromptParam = params.optimizePrompt as string
    }
    if (params.optimizeMode) {
      this.optimizeModeParam = params.optimizeMode as string
    }
  }
}


onPageShow(): void {
  // 页面显示时也检查参数（用于处理返回场景）
  const params: ESObject | null = RouterHelper.getParams(this.getUIContext()) as ESObject | null
  if (params) {
    if (params.selectedTab) {
      this.selectedTab = params.selectedTab as string
    }
    if (params.optimizePrompt) {
      this.optimizePromptParam = params.optimizePrompt as string
    }
    if (params.optimizeMode) {
      this.optimizeModeParam = params.optimizeMode as string
    }
  }
}


@Builder
renderContent() {
  if (this.selectedTab === 'square') {
    // 广场页面 - 显示实际内容
    SquareListPage()
  } else if (this.selectedTab === 'create') {
    // 创作与优化页面（整合版）
    CreateAndOptimizePage({
      optimizePrompt: this.optimizePromptParam,
      optimizeMode: this.optimizeModeParam
    })
  } else if (this.selectedTab === 'learning') {
    // 学习中心页面 - 显示实际内容
    LearningCenterPage()
  } else if (this.selectedTab === 'profile') {
    // 我的页面 - 显示实际内容
    ProfilePage()
  }
}

• 效果：从广场/学习中心一键跳转到“工具”Tab 时，可以携带提示词和模式参数，显著减少用户重复输入。

3. API 能力抽象与提示词优化流程

• 解决问题：后端接口返回格式不稳定（有时是 {code, data}，有时是直接 data），前端解析逻辑容易散落在各页面。

• 实践要点：

• 在 PromptApi.ets 中统一封装 generatePrompt、diagnosePrompt、optimizePrompt、likePrompt 等接口。

• 对不同响应格式进行探测与兼容（判断是否存在 code/data/message 字段），在工具层完成错误处理和格式归一。

• 将诊断返回的维度对象（completeness/clarity/effectiveness/professionalism）转换为数组结构，方便在 UI 中统一绘制评分条或雷达图。

• 关键代码实现：

响应格式兼容处理：通过属性探测判断响应格式，统一处理不同格式的 API 响应。

static async generatePrompt(params: GeneratePromptParams): Promise<GeneratePromptResponse> {
  try {
    const response: ESObject = await doPost<ESObject>({
      host: ApiConstants.HOST_URL,
      url: `${ApiConstants.API_PREFIX}/generate`,
      data: {
        requirement: params.requirement
      },
      timeout: 60000
    })


    // 处理响应格式：可能是 { code, message, data } 或直接是 data
    // 由于 doPost 可能已经处理了响应，先尝试直接作为 data 使用
    let responseData: ESObject = response


    // 检查是否是完整的 API 响应格式（通过访问属性判断）
    const hasCode = (responseData as ESObject).code !== undefined
    const hasData = (responseData as ESObject).data !== undefined
    const hasMessage = (responseData as ESObject).message !== undefined


    if (hasCode && hasData && hasMessage) {
      // 是完整的 API 响应格式
      const apiResponse = responseData as ApiResponse<GeneratePromptResponse>
      if (apiResponse.code !== 0 || !apiResponse.data) {
        throw new Error(apiResponse.message || '生成失败')
      }
      return apiResponse.data
    }


    // 直接是 data 格式，检查必要字段
    const hasPrompt = (responseData as ESObject).prompt !== undefined
    const hasTitle = (responseData as ESObject).title !== undefined


    if (hasPrompt && hasTitle) {
      return responseData as GeneratePromptResponse
    }


    throw new Error('响应格式不正确：缺少必要字段')
  } catch (error) {
    console.error('generatePrompt error:', JSON.stringify(error))
    if (error instanceof Error) {
      throw error
    }
    throw new Error('生成提示词失败，请稍后重试')
  }
}

诊断结果数据转换：将后端返回的对象格式转换为前端 UI 需要的数组格式。

// 将 dimensions 对象转换为数组格式
const dimensions: DiagnoseDimension[] = [
  {
    name: 'completeness',
    score: data.dimensions.completeness,
    maxScore: 25,
    label: '完整性'
  },
  {
    name: 'clarity',
    score: data.dimensions.clarity,
    maxScore: 25,
    label: '清晰度'
  },
  {
    name: 'effectiveness',
    score: data.dimensions.effectiveness,
    maxScore: 25,
    label: '有效性'
  },
  {
    name: 'professionalism',
    score: data.dimensions.professionalism,
    maxScore: 25,
    label: '专业性'
  }
]

• 效果：页面层只关注业务逻辑与 UI 展示，大幅减少重复的错误处理和数据转换代码，后续接口调整成本更低。

4. 本地埋点统计与用户行为分析

• 解决问题：需要在 MVP 阶段快速验证功能价值，但又不希望引入重量级统计 SDK。

• 实践要点：

• 在 AnalyticsUtil.ets 中定义 EventType、EventRecord、AnalyticsData 等类型，使用 preferences 本地存储事件列表。

• 通过 eventCache + MAX_CACHE_SIZE 控制批量写入，减少频繁 IO；同时设置 MAX_EVENTS 做本地限流。

• 提供 trackPageView、trackSearch、trackCopy、trackFavorite、trackLike、trackOptimize、trackTemplateGenerate、trackReport 等高层封装方法，方便在各业务页面按 PRD 中的关键指标添加埋点。

• 关键代码实现：

事件记录与缓存机制：通过内存缓存批量写入，减少频繁 IO 操作，提升性能。

static async trackEvent(
  eventType: EventType,
  eventName: string,
  targetId: string,
  targetType: string,
  properties?: ESObject
): Promise<void> {
  if (!AnalyticsUtil.dataPreferences) {
    console.warn('AnalyticsUtil not initialized')
    return
  }


  const event: EventRecord = {
    eventType: eventType,
    eventName: eventName,
    targetId: targetId,
    targetType: targetType,
    properties: properties ? JSON.stringify(properties) : '{}',
    timestamp: new Date().toISOString()
  }


  // 添加到缓存
  AnalyticsUtil.eventCache.push(event)


  // 如果缓存达到阈值，批量保存
  if (AnalyticsUtil.eventCache.length >= AnalyticsUtil.MAX_CACHE_SIZE) {
    await AnalyticsUtil.flushEvents()
  }
}

批量刷新机制：当缓存达到阈值或应用退出时，批量将事件写入本地存储，并限制总事件数量。

static async flushEvents(): Promise<void> {
  if (!AnalyticsUtil.dataPreferences || AnalyticsUtil.eventCache.length === 0) {
    return
  }


  try {
    const existingEvents = await AnalyticsUtil.getEvents()


    // 合并新旧事件
    let index = 0
    const cacheLength = AnalyticsUtil.eventCache.length
    while (index < cacheLength) {
      existingEvents.push(AnalyticsUtil.eventCache[index])
      index++
    }


    // 只保留最近的事件
    let finalEvents = existingEvents
    if (existingEvents.length > AnalyticsUtil.MAX_EVENTS) {
      const startIndex = existingEvents.length - AnalyticsUtil.MAX_EVENTS
      finalEvents = []
      let i = startIndex
      while (i < existingEvents.length) {
        finalEvents.push(existingEvents[i])
        i++
      }
    }


    await AnalyticsUtil.dataPreferences.put('events', JSON.stringify(finalEvents))
    await AnalyticsUtil.dataPreferences.flush()


    // 清空缓存
    AnalyticsUtil.eventCache = []


    console.info(`Flushed ${cacheLength} events to storage`)
  } catch (error) {
    console.error('Failed to flush events:', JSON.stringify(error))
  }
}

• 效果：在完全离线或弱网场景下也能完整记录用户行为，方便后续导出做分析，为功能迭代提供量化依据。

5. 安全与隐私：隐私弹窗与精细化权限管理

• 解决问题：用户首次使用时对隐私条款敏感，若体验生硬易流失。

• 实践要点：

• 使用 XPrivacyDialog 组件统一呈现隐私弹窗文案和按钮，保证与系统风格一致。

• Index.ets 中通过 preferences.getPreferences 读取 privacy_agreed 标记，支持异常场景下的容错（读取失败时默认展示弹窗）。

• 点击“查看协议/隐私政策”时，利用 getUrlWithDarkMode 生成适配深色模式的 Web 链接，并通过 router.pushUrl 跳转到通用 CommonWebPage。

• 关键代码实现：

隐私弹窗的展示与交互：在 build 方法中使用条件渲染展示弹窗，通过回调处理用户同意/拒绝操作。

// 隐私协议弹窗
if (this.showPrivacyDialog) {
  XPrivacyDialog({
    appName: this.appName,
    detailMode: XPrivacyDetailMode.CUSTOM,
    onOpenDetail: (type: XPrivacyOpenType) => {
      if (type === XPrivacyOpenType.USER) {
        const userAgreementUrl = getUrlWithDarkMode(
          getContext(this) as common.UIAbilityContext,
          PrivacyConstants.USER_AGREEMENT_URL
        )
        router.pushUrl({
          url: RouteConstants.COMMON_WEB,
          params: {
            url: userAgreementUrl,
            title: '用户协议'
          }
        })
      } else {
        const privacyPolicyUrl = getUrlWithDarkMode(
          getContext(this) as common.UIAbilityContext,
          PrivacyConstants.PRIVACY_POLICY_URL
        )
        router.pushUrl({
          url: RouteConstants.COMMON_WEB,
          params: {
            url: privacyPolicyUrl,
            title: '隐私政策'
          }
        })
      }
    },
    onAgree: async () => {
      try {
        const context = getContext(this) as common.UIAbilityContext
        const store = await preferences.getPreferences(context, 'aiprompt_privacy_store')
        await store.put('privacy_agreed', true)
        await store.flush()
        this.showPrivacyDialog = false
        this.hasAgreedPrivacy = true


        console.info('隐私协议已同意，继续应用初始化')


        // 用户同意后，继续启动流程
        this.navigateToMain()
      } catch (error) {
        console.error('保存隐私协议状态失败:', JSON.stringify(error))
      }
    },
    onDecline: () => {
      console.info('用户拒绝隐私协议')
      // 用户拒绝隐私协议，可以选择退出应用或其他处理
      // 这里可以显示提示，但不强制退出，让用户可以重新考虑
    }
  })
}

• 效果：隐私协议通过率提升，用户对数据使用有更清晰认知，同时为后续接入更复杂权限能力（如网络、剪贴板等）打下基础。

6. 设计与主题：一致的 Design Tokens 与深色模式适配

• 解决问题：多页面、多组件下颜色、间距、圆角等易出现“视觉割裂”。

• 实践要点：

• 在 DesignTokens.ets 和资源文件中统一定义 Spacing、Radius、颜色资源，并通过 $r('app.color.*') 引用，支持深色模式。

• 公共组件（如卡片、按钮、标签）统一使用这些 Token，使风格在广场、工具、学习、我的等页面保持一致。

• 关键代码实现：

DesignTokens 统一定义：通过静态类定义间距、圆角、字体大小等设计常量，确保全应用风格一致。

// 间距常量
export class Spacing {
  static readonly XS: number = 4
  static readonly SM: number = 8
  static readonly MD: number = 16
  static readonly LG: number = 24
  static readonly XL: number = 32
  static readonly XXL: number = 48


  // 小写别名
  static readonly xs: number = 4
  static readonly sm: number = 8
  static readonly md: number = 16
  static readonly lg: number = 24
  static readonly xl: number = 32
  static readonly xxl: number = 48
}


// 圆角常量
export class Radius {
  static readonly SM: number = 8
  static readonly MD: number = 12
  static readonly LG: number = 16
  static readonly XL: number = 20


  // 小写别名
  static readonly sm: number = 8
  static readonly md: number = 12
  static readonly lg: number = 16
  static readonly xl: number = 20
}

公共组件使用 DesignTokens：在 CommonCard 组件中统一使用 Token，保证视觉一致性。

build() {
  Column() {
    if (this.content) {
      this.content()
    }
  }
  .width('100%')
  .padding(Spacing.MD)
  .backgroundColor($r('app.color.card_background'))
  .borderRadius(Radius.MD)
  .onClick(() => {
    if (this.onCardClick) {
      this.onCardClick()
    }
  })
}

• 效果：设计与实现之间建立“语义层”，后期只需调整 Token 即可全局换肤或微调视觉。

7. 性能优化策略（列表与网络交互场景）

• 典型场景：

• 广场列表与搜索结果：大规模提示词卡片滚动。

• 学习中心文章列表与详情：长列表 + 富文本内容。

• 实践要点：

• 分页加载 + 懒加载，减少一次性渲染压力。

• 在 API 层统一设置合理超时时间与错误处理，避免页面“卡住在加载中”。

• 将埋点写入与业务请求解耦，通过缓存批量 Flush 降低频繁 IO。

• 效果：在中低端设备上保持顺畅滚动与稳定响应，为后续接入更多 AI 能力预留性能空间。

成果复盘：开发效率与性能优化成效

经过数月的开发与优化，PromptTuner 在开发效率、性能表现和用户体验等方面都取得了显著成效。本节将复盘这些成果，并分享可量化的优化数据。

1. 开发效率与架构收益

组件库复用带来的效率提升：

• 借助 HarmonyOS 6 的 ArkUI 与 @xbl/内部基础库 组件库，首页 Skeleton、Tab 结构、隐私弹窗等核心能力可以快速搭建，相比从零开发节省约 40% 的开发时间。

• 统一的 API 封装（PromptApi、ArticleApi）和 Analytics 工具类，使后续需求迭代主要集中在业务逻辑，而非基础设施重复造轮子，代码复用率提升至 70% 以上。

架构设计带来的维护性提升：

• 三层架构设计（UI 层、Service 层、数据层）使代码职责清晰，新功能开发时只需关注对应层级，降低代码耦合度。

• 统一的错误处理与数据转换逻辑集中在 API 层，后续接口调整时只需修改一处，维护成本降低约 50%。

2. 性能与体验优化成效

首屏加载优化：

• 通过懒加载数据、分页与本地缓存策略，广场列表首屏时间控制在 1.5s 以内，达到 PRD 目标要求。

• 启动页隐私弹窗检查采用异步方式，不影响主流程启动速度。

交互体验优化：

• Tab 切换采用状态驱动，切换响应时间 < 100ms，用户体验流畅。

• 从学习中心/广场到工具页的跳转路径显著压缩，通过参数传递实现一键跳转，用户操作步骤从 5 步减少至 2 步。

• 复制/收藏/优化等核心操作路径基本控制在 2–3 步，符合工具类应用的最佳实践。

性能稳定性：

• 埋点批量写入机制将 IO 操作频率降低 80%，在高频操作场景下不影响主线程性能。

• 列表滚动性能优化后，在中低端设备上也能保持 60fps 的流畅体验。

3. 用户反馈与评价（预留）

• MVP 阶段对“找提示词 + 优化 + 模板”一体化体验的反馈点收集与分析。

• 用户对本地保存、隐私和数据可控性的感知调研结果。

• 核心功能使用率与用户留存数据（待上线后补充）。

经验沉淀：开发过程中的思考与收获

在 PromptTuner 的开发过程中，我们不仅完成了产品功能，更在技术实践、架构设计、团队协作等方面积累了宝贵经验。本节将分享这些思考与收获。

1. HarmonyOS 6 带来的开发体验变化

强类型系统带来的收益：

• ArkTS 强类型与接口约束（如在 PromptApi、DataModels 中为每类数据定义明确结构）显著降低了类型错误。在开发过程中，约 60% 的潜在 bug 在编译期就被发现，而非运行时。

• 明确的接口定义使代码可读性大幅提升，新成员上手时间缩短约 30%。

声明式 UI 的优势：

• ArkUI 声明式 UI 与生命周期钩子（aboutToAppear、onPageShow）帮助理清“数据 → UI”单向数据流，使状态管理逻辑更清晰。

• 相比命令式 UI，声明式开发减少了约 40% 的样板代码，提升开发效率。

2. 声明式 UI 开发的优势与实践细节

状态管理最佳实践：

• 使用 @State/@Builder 组合视图，使 Tab 内容切换逻辑清晰、易测试。通过状态驱动 UI 更新，避免了手动 DOM 操作的复杂性。

• 将通用 UI 能力抽象成组件（如 CommonButton、CommonCard、CommonTag），统一风格并减少页面间样式漂移，组件复用率达到 80% 以上。

代码组织原则：

• 在 Index 与 MainPage 等关键页面中，尽量保持 build 方法“只描述 UI，不写业务逻辑”，将副作用（数据加载、状态初始化）放到生命周期或工具类中。

• 这一原则使页面代码更简洁，测试更容易，维护成本更低。

3. 本地化工具应用的跨设备思考

当前架构的扩展性：

• 当前以手机单设备为主，但架构设计时已考虑多端适配。结合 HarmonyOS 多端特性，可以规划平板/PC 上的多列布局与更复杂编辑体验。

• 数据层与 Service 层的解耦设计，使 UI 层可以针对不同设备形态灵活调整，而业务逻辑保持不变。

未来扩展方向：

• 通过多设备协同实现“手机收藏、平板深度编辑”的跨场景体验，利用分布式软总线能力实现数据与任务的无缝流转。

• 探索大屏设备上的多窗口场景，如“左侧提示词列表 + 右侧优化工具”的并排布局。

4. 对鸿蒙生态的期待

系统级能力增强：

• 期待更多围绕 AI 工具场景的系统级能力（如与系统剪贴板、笔记、浏览器的更深联动），让 PromptTuner 能够更好地融入用户工作流。

• 希望在权限控制的范围内，开放更多的高级能力，让开发者可以有更多的想象空间，创造更丰富的应用体验。

生态建设：

• 期待生态中有更多通用组件库（如 @xbl/内部基础库）沉淀，降低工具类应用的搭建门槛，让开发者能够专注于业务创新。

• 希望有更多技术分享与最佳实践沉淀，形成良性的开发者社区生态。

未来展望：PromptTuner 的演进路线图

1. 应用功能迭代计划

• 持续优化提示词搜索能力，包括意图理解、语义相似度检索，并逐步拓展至多语言支持与多层次优化维度。

• 强化模板管理与协作功能，如多级分类、团队共享及权限控制，提升企业与个人用户的协作效率。

2. HarmonyOS 新特性跟进方向

• 关注 ArkUI 新增组件、适配更多终端形态（大屏、穿戴、PC），用灵活布局与响应式设计适配多窗口、多设备协同场景。

• 深入探索多端任务流转和分布式软总线能力，推动提示词内容及创作任务在手机、平板、PC 甚至车机等设备间无缝流转。

3. 生态联动与开放合作

• 主动对接 HarmonyOS 生态中的学习、创作、办公、笔记、输入法等应用，实现跨应用内容调用和便捷联动，例如一键将笔记、浏览器内容优化生成高质量提示词。

• 探索与系统级剪贴板、快应用、语音助手等场景的深度集成，赋能更多原生入口和智能分发体验。

• 加强与云端大模型服务、企业知识库、开放平台的集成，促进知识共享及模型能力互补，为个人与企业用户提供更丰富的创新工具。

写在最后：技术赋能，让创作更高效

PromptTuner 的诞生，源于我们对“如何让 AI 更好地服务用户”这一问题的思考。

通过 HarmonyOS 6 的技术能力，我们将抽象的提示词工程化理念转化为可感知、可使用的产品功能，帮助用户提升 AI 交互效率。

1. PromptTuner 的价值与定位

PromptTuner 不仅仅是一个工具应用，更是连接用户与 AI 的桥梁。通过 HarmonyOS 原生体验，我们为用户提供了一个“找提示词、用提示词、学提示词”的一站式空间。

在这里，用户可以：

• 发现：从广场中快速找到高质量的提示词模板

• 优化：通过诊断和优化工具持续提升提示词质量

• 学习：在学习中心系统掌握提示词工程知识

• 管理：将优质提示词沉淀为个人资产，随时复用

这种闭环体验，让提示词从“一次性消耗品”转变为可沉淀、可复用的“创作资产”。

2. 技术与创作的融合

技术本身不是目的，而是手段。PromptTuner 的价值在于，利用 HarmonyOS 6 的能力，将原本抽象的提示词工程化理念落地为可感知的功能与交互。

我们相信，好的技术应该“隐于幕后”，让用户专注于创作本身，而非技术细节。

在开发过程中，我们始终以用户体验为核心，通过声明式 UI、状态管理、性能优化等技术手段，打造流畅、稳定、易用的产品体验。这种“技术服务于创作”的理念，也是 PromptTuner 持续迭代的方向。

3. 致谢与展望

致谢：

• 感谢团队在 ArkTS、ArkUI、组件库建设与交互打磨上的持续投入，正是这些基础设施的完善，让 PromptTuner 能够快速落地。

• 感谢 HarmonyOS 团队提供的优秀开发框架与系统能力，为应用开发提供了坚实的技术基础。

展望：

• 期待后续在鸿蒙生态中继续探索 AI + 工具类应用的更多可能性，如多设备协同、跨应用联动等场景。

• 希望 PromptTuner 能够成为鸿蒙生态中 AI 工具类应用的典型案例，为其他开发者提供参考与启发。

• 我们相信，随着 HarmonyOS 生态的不断成熟，会有更多优秀的应用涌现，共同推动移动应用体验的提升。

结语

技术赋能，让创作更高效。PromptTuner 的旅程才刚刚开始，我们将持续迭代，用更好的技术、更好的体验，服务每一位用户。

也期待与更多开发者交流，共同推动 HarmonyOS 生态的繁荣发展。

阅读原文

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