我没有任何安卓开发经验。但靠 AI 编程，我在 3 小时内完成了一个开源安卓播放器的深度改造——解决了 3 个原项目一直没解决的痛点。

这篇文章会讲清楚我是怎么做到的，用了什么工具和策略，以及过程中踩过的坑。如果你也想用 AI 改造开源项目，可以直接参考。

背景

家里有台老电视盒子，之前一直用 mytv-android 看 IPTV。但用下来有几个问题一直没解决。我也试过另一个同名的开源版本（yaoxieyoulei/mytv-android），功能够用，但作者已经一年多没更新了。

干脆自己基于这个项目改造。一来解决自己的需求，二来也想测试一下 AI 在真实安卓项目上的能力边界。

我要解决什么问题

原项目有 3 个硬伤：

1. 4K 频道无法播放 — 项目用的 Media3 ExoPlayer，依赖设备硬件解码能力。我的老盒子根本扛不住 4K 高码率（5.1 声道、HLS、HDR 等格式），直接黑屏
2. 没有节目单 — 不知道当前在播什么、接下来播什么
3. 不能回看 — 错过的节目没法重播

环境准备

• Android Studio
• Java 17
• GPT Codex（gpt5.4 模型）+ Claude Code（Opus 模型）
• 电视盒子开启 ADB 调试

不需要提前学安卓开发。AI 会帮你理解项目结构、定位代码、完成改动。

开发过程

整个改造分两个阶段，用了不同的工具组合。

阶段一：解决 4K 播放问题（Codex + superpowers）

这是最难的部分。

核心难点在于：Media3 ExoPlayer 默认走硬件解码，老设备硬件能力不足就直接黑屏。需要加兼容代码，让播放器在老设备上也能正常播放 4K 频道。

我的做法很直接——让 AI 通过 ADB 连接到电视盒子，自己看实时日志、抓取直播流数据、分析 4K 频道的编码格式，然后定位问题并修复。

刚开始没用任何 skills，AI 改完代码编译没报错，但 4K 频道还是黑屏。反复几次都没效果。

转折点是我启用了 superpowers 这个 skills。效果立竿见影：

• AI 开始严格遵守开发规范，每次修改后自动跑回归测试，确认改动是否真的生效
• 定位问题时会多角度验证——分析日志、检查解码器状态、对比不同频道的流格式——找到根本原因再动手，而不是看一眼报错就盲目改代码
• 最终准确定位到问题：老设备不支持特定编码格式的硬解，需要添加软解回退逻辑

从"改了没效果"到"一次改对"，差的就是 AI 的工作方式。

阶段二：开发节目单和回看功能（Claude Opus）

4K 问题解决后，剩下两个功能交给了 Claude Opus。

• 节目单：对接运营商的 EPG 数据源，展示当前和upcoming节目信息
• 回看：处理时移流地址拼接，支持回看过去的节目

这类需求逻辑清晰、边界明确，Opus 基本一次到位，没怎么来回。

总耗时

3 天，合计 3.5 小时。项目地址：https://github.com/qiuyanjun888/mytv-android。有需要的可以下载使用。

踩过的坑和经验

1. "改了没效果"大概率是 AI 的工作方式有问题，不是你的需求没描述清楚

遇到反复修改不生效的情况，不要一直换 prompt。试试启用 superpowers 这类 skills，让 AI 用更严格的流程工作：先验证问题、再改代码、改完测试。一套下来效率完全不同。

2. 复杂问题和简单需求用不同的模型

硬核问题（4K 解码兼容）用最强模型，常规功能（节目单 UI、数据对接）用够用的模型。省钱又高效。

3. 让 AI 直接连设备调试，比你复制粘贴日志高效 10 倍

整个 4K 问题的排查，我没有手动复制过一行日志。AI 自己连 ADB、自己看日志、自己验证。你只需要告诉它问题是什么，剩下的让它自己来。

4. 不懂底层不代表做不了

整个过程我没写一行安卓代码。但我做了最关键的事：定义清楚要解决什么问题、判断 AI 的方案是否合理、决定什么时候换策略。AI 降低了实现门槛，但推进和决策还是得靠人。

前花旗开发者，正在用 AI 做 90 天独立开发挑战。关注我，看更多 AI 编程实战。