一、需求分析在开发AI智能写作APP之前，需要进行需求分析，明确目标客户、功能需求、性能指标等。目标客户可能包括学生、职场人士、作家、媒体从业者等，他们可能需要的写作类型包括论文、报告、文章、小说、诗歌等，内容风格可能涉及正式、幽默、科普、抒情等多种。APP需要提供的功能可能包括实时语法检测、错误解释、自动纠正、同义词推荐、搭配建议、文章续写、段落重写、内容概括、模板和灵感提供等。
二、技术选型根据需求分析的结果，选择合适的技术框架和开发语言。例如，可以选择Python、Java等作为开发语言，TensorFlow、PyTorch等作为技术框架，GPT、BERT等作为预训练模型。这些技术选型可以保障APP的技术可行性和性能。
三、系统架构设计设计APP的系统架构，包括前端、后端、数据库、算法等部分。前端需要提供用户友好的操作界面，后端需要处理用户请求、数据存储和业务逻辑，数据库用于存储用户数据和生成的内容，算法部分则负责实现文本生成、素材推荐等功能。
四、数据准备与算法开发收集和整理训练数据，为算法提供充足的学习素材。基于所选技术栈开发算法模块，实现文本生成、素材推荐等功能。算法的开发需要不断优化和调整，以提高生成内容的质量和准确性。
五、开发与测试
前端开发：构建客户界面，实现客户与平台的交互功能。
后端开发：编写后端逻辑代码，应对使用者请求、数据存储、业务逻辑等。
系统集成：将前端、后端、算法等模块集成到一起，保障平台整体运行流畅。
测试与优化：对APP实施功能测试、性能测试、安全性测试等，发现问题并实施优化。
六、部署与上线将开发完成的APP部署到服务器，供用户使用。需要持续进行维护和升级，以应对用户反馈和市场需求的变化。
七、功能特点AI智能写作APP的功能特点可能包括：
实时检测与纠正：在用户输入文本的AI会实时检测语法错误、拼写错误等，并提供纠正建议。
上下文感知：AI能够更好地理解上下文语境，从而更准确地判断语法错误和提供合适的建议。
同义词与搭配建议：AI会推荐其他更合适的同义词或近义词，以及恰当的词语搭配建议，丰富用户的词汇量，使文章表达更加多样化。
文章续写与重写：AI可以根据上下文进行续写或重写，提供写作灵感和不同的表达方式。
内容概括与模板提供：AI可以自动提取文章的核心内容生成摘要，或提供各种写作模板和范文供用户参考和借鉴。