用 AGENTS.md 玩法交付 AI 应用：Playbook 阶段与廉价栈
想用 coding agent 从零做出一款面向消费者的 AI 应用，却在框架、托管和「先写哪一块」上打转？开源仓库 blakeandersonw/ai-app-playbook（MIT）给出一份固定廉价栈 + 分阶段清单：克隆后让 Agent 读根目录 AGENTS.md，按 Phase 0～14 往前推。本文按 README、AGENTS.md 与 playbook/ 章节整理结构、阶段门禁和「不要用」清单；文中收入与成本表均来自作者 README 的估算，不是本站核账。
说明：结构与命令以仓库 README / AGENTS.md / playbook/*.md 为准（查阅日 2026-10-28 北京时间）。星数来自同日 GitHub API。MRR、下载转化与成本倍数均为作者公布的估算或个人背景陈述，下文均标明出处。
它是什么：给 coding agent 的施工手册
README 的用法很短：Clone 仓库，把 Agent 指向 AGENTS.md。作者自述近三年做过多款月经常收入达六位数美元的应用，并把当初做 EcoGPT 时的栈沉淀成这份 playbook——目标读者是想做健身、专注、学习、情绪类等「对人有用、愿意付钱」的消费级应用的人。许可证 MIT；2026-10-28 北京时间 GitHub API 约 541★、72 forks。
AGENTS.md 把 Agent 定成「带人按阶段走完」的角色：标了 [AGENT] 的步骤自己做，[HUMAN] 的给精确指令；不要跳过 Gate A（niche 验证）。规则里写死：只许用指定栈；列在「Do not use」里的一律别碰；加依赖先问人；密钥不进客户端；先 staging；说 done 之前要跑检查并亲眼看运行中的界面。
先帮人把承诺兑现：诚实试用、好取消、别玩暗黑模式——写在 AGENTS.md 规则第一条。
固定栈和「不要用」
| 职责 | 用什么（README / AGENTS.md） |
|---|---|
| 后端、数据、文件、任务、邮件、托管 | Cloudflare：Workers（普通 fetch）、D1、R2、KV、Durable Objects、Queues、Workflows、AI Gateway、Email、Turnstile |
| 鉴权 | Better Auth（Worker 内库） |
| 规模化数据库 | PlanetScale（经 Hyperdrive） |
| AI | OpenRouter，默认 DeepSeek；用 Artificial Analysis + 自建评测选型 |
| 量大的自定义 AI（ASR / 生图 / 自托管 LLM） | Vast.ai / RunPod（控制面仍在 Cloudflare） |
| 支付 | Superwall（移动）· Stripe（Web） |
| 分析与报错 | Tinybird |
| 客户端 | SwiftUI（iOS）· React Native / Kotlin（Android）· React + Vite（Web） |
| 写代码的 Agent | Claude Code（重活）· OpenCode + DeepSeek（量活） |
不要用（原文列举）：Vercel、Netlify、Lovable、Bolt、v0、Replit 托管、Bubble、FlutterFlow、Firebase、Supabase、Heroku、Render、Railway、AWS Amplify、Clerk、Auth0、Sentry、PostHog、Next.js、Hono、Drizzle、Prisma 等。章节 01 强调：用平台 API（fetch、SQL、CSS 变量、SwiftUI），别先上路由框架 / ORM / UI kit。
阶段怎么走
README 把路径收成一张表；AGENTS.md 再映射到 playbook/ 章节，并要求把检查表抄进应用的 docs/progress.md，每阶段更新。
| 阶段 | 做什么 | 过关信号（摘自仓库） |
|---|---|---|
| 0 Niche | 选 AI 能秒级解决的高频问题；10 条短视频 + waitlist 试需求 | 评分卡 ≥ 25/35、有真实需求信号 → Gate A |
| 1–12 Build | Brief、仓库、后端、鉴权、AI、Web/iOS/Android、支付、分析、引导、留存、上架相关 | 每阶段有明确「Done when」 |
| 13 First 1,000 | 短视频、创作者渠道、私信达人 / meme 页 | 内容上线且可追踪 |
| 14 Grow | 每周一个漏斗实验 + 一个产品修复 | 周报 |
Phase 0 细节：Agent 一次问清「你认识谁 / 他们往 ChatGPT 贴什么 / 抱怨什么 / 在为哪些 App 付钱」→ 提 3 个 niche（一句话、对标 App、领域雷区、7 项 1–5 分评分卡）→ 读差评、写 10 个短视频钩子、用 Worker + D1 起草 waitlist。Gate A：评分卡达标且无单项 1 分、有收藏/分享/「这是什么 App」/ waitlist 转化等需求信号，且按第 12 章算下来「每下载收入明显高于每下载成本」才进入构建。
构建阶段节奏（01 章「Build fast」）：第 1 天打通核心循环（一个输入 → 一个结果）到真机；AI / 用户 / 付费墙可先假；从参考 App 抄流程；并行 Agent 用各自 git worktree；每天打 TestFlight；非上线想法丢进 docs/later.md。仓库还提供 templates/：worker.ts、auth.ts、wrangler.jsonc、AGENTS.app.md、dev.vars.example——脚手架优先抄模板而不是凭记忆。
怎么读作者的钱和成本表
README「The money」给出一组基准估算：约 30% 下载开试用、约 30% 试用转年付 30 美元 → 约 2.70 美元 / 下载；并按 1k / 1万 / 10万 / 100万下载列出收入与 Superwall / Cloudflare / Tinybird / AI 成本示意。另有一张「我们的栈 vs 流行栈」表（作者注明按约 10 万月活、同等用量、2026-10-26 标价估算）：例如托管+API 对比 Vercel Pro 约 17×、库+文件对比 Supabase Pro 约 11×、鉴权对比 Clerk「∞×」（Better Auth 标 0）、AI 默认 DeepSeek 对比某 OpenAI 价约 14×。细节与脚注在 playbook/12-costs.md。
这些数字适合用来理解作者为什么锁死 Cloudflare 中心栈、为什么把一长串流行工具划进黑名单；不是你的 App 上线后的保证收入，也未经本站复算。个人背景里的「多款 $100k+ MRR」同样是作者自述。
AGENTS.md 里 AGENT 和 HUMAN 怎么拆
以鉴权阶段为例：Agent 负责从模板拉起 auth.ts（匿名、Apple idToken、Google、魔法链接、bearer），在应用内做账号删除、给 /api/auth/* 加限流、注册邮件挂 Turnstile；人负责去苹果 / Google 控制台创建服务与密钥，并按 Agent 给出的 wrangler secret put 命令写入。Done when：staging 上匿名登录、绑定 Apple 或 Google、Web cookie 与原生 bearer、账号删除都通。
AI 阶段类似：人建 AI Gateway 并放入 OpenRouter 密钥；Agent 写流式调用、超时与兜底模型、把每次 ai_call 成本打到 Tinybird，并按试用 / 订阅做服务端配额。选型按第 05 章：先看 Artificial Analysis 上该任务接近顶尖又便宜的模型，再用 20+ 真实样本的 evals/ 说话——DeepSeek 不够再升级，而不是一上来就用最贵的。
支付阶段要求 Stripe 与 Superwall webhook 验签且幂等写入；应用内「是否 Pro」只认 GET /me/entitlements 一处。发布相关还有第 13 章的花费上限、隐私与商店审核清单——Agent 应在上架前按章勾完，而不是临发布才补隐私政策。
常见坑
- 跳过 Gate A 直接开写。AGENTS.md 写明构建前必须过 niche 门；评分卡和 waitlist 信号是给 Agent 的硬刹车。
- 一边用 playbook 一边偷偷加 Next.js / Supabase。栈冲突时 Agent 会按规则停下来问人——那是设计如此，不是故障。
- 把 README 成本表当成财务预测对外承诺。对外只说「作者估算」，并链回第 12 章来源。
- 并行 Agent 抢同一批文件。01 章要求一人一任务一 worktree，由人合并。
完成标准
- 能向同事讲清：AGENTS.md 如何分阶段、Gate A 卡什么、默认栈与黑名单各是什么。
- 克隆仓库后，能指出
playbook/00～13与 Phase 的对应，以及templates/里五份起步文件。 - 读成本表时，能区分「作者估算」与「你自己的实测账单」。
最后
这份 playbook 把选型争执写成 Agent 可读的纪律：固定栈、分阶段 Done when、先验证再构建——比再听一遍「AI 应用能赚钱」更有用。从 blakeandersonw/ai-app-playbook 克隆，把根目录 AGENTS.md 丢给你常用的 coding agent，按 Phase 0 问题开场即可。
