iOS Broadcast – Telegram
iOS Broadcast
3.46K subscribers
1.85K photos
86 videos
1.04K links
Подборка новостей и статей для iOS разработчиков.

Новости Kotlin и мультиплатформы @kotlin_broadcast
Новости Android @android_broadcast
Реклама и прочее @ab_manager
Download Telegram
🔨 Документация Apple для работы с MCP
Если вы уже пробовали работать с MCP для iOS разработки, то замечали недостаток официальных источников документации. Проблема в том что все страницы developer.apple.com с документацией для разработчиков защищены JavaScript, что делает их невидимыми для большинства LLM. Это затрудняет использование документов для обучения и работы с ИИ.

Решение
🔵Сервис переводит документацию Apple и рекомендации по работе с интерфейсом в уценку, ориентированную на ИИ.
🔵Сервис поддерживает подключение MCP-клиента к различным платформам, таким как GitHub Copilot, Claude и VSCode.
🔵Документация Apple и рекомендации по UI доступны в формате Markdown.
🔵Инструменты включают поиск и извлечение документации, а также диагностику проблем с подключением.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
⚡️ Представлен Swift Profile Recorder
У Apple прям осенний либопад. Новая утилита в опенсорсе - Swift Profile Recorder: инструмент для профилирования Swift. Позволяет добавлять профилирование без дополнительных настроек и привилегий Собирает образцы с помощью curl и поддерживает стандартные форматы визуализации:
🔵Работает в средах с ограниченными разрешениями
🔵Не требует установки дополнительных системных компонентов
🔵Поддерживает macOS и Linux
🔵Apple использует Swift Profile Recorder для управления и отладки сервисов Swift
🔵Инструмент помогает выявлять узкие места в производительности и оптимизировать код
🔵Swift Profile Recorder отличается от инструментов, требующих привилегий и дополнительных компонентов
🔵Swift-parca использует eBPF и Parca Agent для непрерывного профилирования, но имеет ограничени
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3🔥2
🎯 On-device LLM в iOS 26 + Swift 6.2
Apple открыла доступ к Foundation Models — языковым моделям (~3B параметров), которые работают на устройстве, без сети. Теперь можно генерировать текст, резюмировать и обрабатывать данные офлайн — прямо в iOS-приложении. Все еще не доступно для русского языка 😶
🔵Всё выполняется локально → приватность + мгновенный отклик
🔵Поддержка начиная с iPhone 15 Pro / Mac M1+
🔵API из нескольких строк — без сторонних зависимостей
🔵Можно комбинировать on-device и серверную модель
🔵Cледите за энергопотреблением, съедает аккумулятор заметно для пользоавтеля
🔵Обновления моделей могут меняться по версиям iOS, результат не предсказуем

🐥 Swift 6.2 тоже обновили под это
🟡Улучшенный *concurrency* — меньше шаблонного кода
🟡Новый Observations + AsyncSequence → реактивный UI
🟡nonisolated, defaultIsolation — точнее контроль потоков
🟡Быстрее компиляция, лучше диагностика
import FoundationModels

let model = FoundationModel(named: "text-generation")
let result = try await model.generate(prompt: "Summarize Swift 6.2 changes for Foundation Models")
print(result.text)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
🚀 История о том, как Профи.ру переезжали на React Native
Давайте сразу сделаю дисклеймер, я хорошу отношусь в целом к RN и понимаю что есть области где их применение оправдано и эффективно. Так же я не видел в своем опыте ни одного удачного кейса миграции B2C приложений с натива на RN. Каждый раз эффективные менеджеры или CTO продают эту идею CPO именно так как в статье, получают квоты, финансирование, бонусы, а в итоге теряют в UX пользователей и стоимость поддержки оказывается не такой уж дешевой как на бумаге. После этой вводной готов поделиться историей автора:

Начало. Большая мечта
🔵Компания хотела стать масштабным маркетплейсом и вырасти в 10 раз.
🔵Для этого решили радикально повысить скорость разработки.
🔵У компании были два основных продукта: бэк-офис и клиентское приложение.

Выбор React Native
🔵Бэкенд переезжал на Node.js, фронт был на React.
🔵Решили использовать TypeScript для единого стека.
🔵Переход к нескольким департаментам вместо разделения по технологиям.

Часть 1. Бэк-офис. История успеха
🔵Переезд бэк-офиса на React Native прошёл быстро и безболезненно.
🔵Команда из 2–3 энтузиастов переписала приложение за несколько месяцев.
🔵Горизонтальная структура ускорила работу команд.

Часть 2. Ожидание vs реальность
🔵Решили переписать клиентское приложение на React Native.
🔵Надеялись на гладкую миграцию, но столкнулись с проблемами.

Проблемы с производительностью
🔴Лаги и подвисания из-за мостика между нативом и RN.
🔴Сложные анимации требовали постоянного обмена сообщениями, что приводило к задержкам.

Проблемы с экосистемой
🔴Небольшое и молодое комьюнити React Native.
🔴Отсутствие библиотек для некоторых функций, например, для яндекс-карты и сплеш-скрина.
🔴Приходилось писать собственные модули.

Проблемы с обновлениями
🔴React Native в версии 0.х.х, каждое обновление может сломать код.
🔴Обновления требуют много времени и ресурсов.
🔴Apple и Google ужесточают требования к версиям SDK.

Альтернативы и выводы
🟣Рассматривали Flutter, но отказались из-за потери универсальности разработчиков.
🟣Плюсы: прокачали разработчиков, ускорили разработку, сэкономили ресурсы.
🟣Минусы: много времени на обновления, риск выгорания, упрощение фич.
🟣Несмотря на минусы, команда справляется благодаря гибкости и настойчивости.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔12👍1
🔥 Apple создала ИИ, который генерирует тексты в 128 раз быстрее аналогов
Исследователи Apple представили диффузионную модель, записывающую данные в 128 раз быстрее аналогов. Модель называется Few-Step Discrete Flow-Matching (FS-DFM).
🟢LLM, такие как ChatGPT, генерируют текст последовательно по одному токену.
🟢Диффузионные модели генерируют несколько токенов параллельно и уточняют их в несколько шагов.
🟢Модели с согласованием потока генерируют конечный результат за один раз.
🟢Согласно исследованию, FS-DFM способна записывать полные текстовые фрагменты всего за восемь быстрых шагов уточнения.
🟢Для получения аналогичного результата по записи текстового фрагмента другим моделям диффузии требуется более тысячи шагов.
🟢По сравнению с более крупными моделями диффузии, FS-DFM показала хорошие результаты по двум важным метрикам: перплексии и энтропии.
🟢Показатель перплексии отражает качество текста в языковых моделях. Чем он ниже, тем точнее и естественнее звучит текст.
🟢Энтропия отражает, насколько уверенно модель выбирает каждое слово. Если энтропия слишком низкая, текст может стать повторяющимся или предсказуемым, но если она слишком высокая, он может выглядеть бессвязным со случайным набором слов.

Это исследование раскрывает нам вектор развития AI в Apple. Явное отставание и партнерства с Anthropic и OpenAI это ситуационные шаги, а стратегия все еще включает запуск моделей локально на девайсах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍4
⚡️ Apple без презентации обновила MacBook Pro - доступен чип M5
🟢До 3,5 раза быстрее, чем прошлое поколение в AI
🟢В 1,6 раза выше производительность графики
🟢Производительность SSD в 2 раза выше
🟢Время автономной работы до 24 часов
🟢12-мегапиксельная камера.
🟢от 1599$ в Америке за 14 дюймов
🟢16 RAM 10 ядер, 512 SSD в базе
🟢1999$ за 24 RAM и 1 TB SSD
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22
🐥 Быстрое создание миниатюр с помощью CGImageSource
При работе с изображениями нам редко нужно показывать их в полном размере — чаще всего это миниатюры или превью. Использование для этого полностью загруженных изображений не эффективно, поэтому мы часто прибегают к кешированию миниатюр. Тестирование производительности:
🔴Создание миниатюры 12-мегапиксельного JPEG на Mac M4 Pro занимает 710 мс
🟢На симуляторе iOS с UIGraphicsImageRenderer это занимает 210 мс
🟢Функция UIImage.prepareThumbnail() для iOS уменьшает время до 130 мс
🟢На macOS такой функции нет. Но есть CGImageSourceCreateThumbnailAtIndex() - время создания миниатюры на macOS сократилось до 26 мс
🟢UIImage имеет две реализации миниатюр: одна для CGImage, другая для CGImageSource
🟢CGImageSource работает быстрее, чем CGImageCreateThumb()

Если в вашем проекте есть создание миниатюр, проверьте что используете эффективные методы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍111