првиет хабр! на момент написание данной статьи три уязвимости о котрых пойдет речь уже залатали в IOS 27 beta 5 для разработчиков а сами уязвимости уже слиты разработчиком johnny (@0xjohnny в X). всего вышло четыре уязвимости о которых пойдет речь
Привет, Хабр! (И тебе, 1С-ник, который открыл статью только чтобы убедиться, что пока точно не надо изучать новый продукт. И тебе, питонист, который сейчас будет морщиться. И тебе, мобильный разработчик, который уверен, что без Kotlin/Swift нормальное приложение не родится - держи кружку крепче.)
Эта статья будет посвящена технологии, на которой можно написать своё мобильное приложение за пару дней. И я вам на примере реализованного мною полноценного проекта логистического приложения покажу, что сейчас из себя представляет эта технология на нашей родной КИРИЛЛИЦЕ, и что на ней можно сделать прямо сейчас. И самое главное, как…
По мере роста UI-регрессии сложнее всего становится управлять не тестами, а их окружением: состоянием приложения, ответами backend и воспроизводимостью сценариев. В статье разбираю архитектуру, которая связывает тест-кейсы QA, mock-профили, XCUITest и XcodeBuildMCP в единый процесс — от подготовки сценария до запуска в CI.
Swift — язык, на котором пишут приложения для iPhone и Mac. Apple II — 8-битный компьютер 1977 года с процессором на 1 МГц, где под всю вашу программу остаётся ровно 40 704 байта. Автор оригинала соединил эти два полюса и собрал SwiftII: работающее подмножество Swift, которое компилируется в байткод и исполняется виртуальной машиной прямо на «яблочной» восьмибитке — по той же идее, по которой в 1979-м на Apple II приносили Pascal. В первой части — как устроены язык, однопроходный компилятор и байткод и на какие жертвы пришлось пойти, чтобы код всё ещё читался как Swift.
С системной функцией Picture-in-Picture (PiP) сталкивались, пожалуй, все владельцы iPhone: кто-то смотрит видео на фоне переписки, кто-то общается по видеосвязи в любимых мессенджерах. Для пользователя это просто удобство, а для разработчика видеосервиса — отдельный механизм со своей инфраструктурой, жизненным циклом и набором ограничений. В этой статье я разберу интеграцию PiP как встроенного плеера: от первого запуска до переключения контента. Поделюсь нюансами, с которыми вы точно столкнётесь на практике, и покажу, как обойти типовые грабли.
Еще год-два лет назад большинство разработчиков даже не задумывались о том, что будут программировать агентами с помощью обычных Markdown-файлов. Сегодня ситуация изменилась буквально за несколько месяцев.
Практически каждый современный AI-агент, будь то Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI или OpenCode, предлагает один и тот же механизм расширения своих возможностей - напишите Skill, опишите процесс решения задачи, добавьте примеры, подключите документацию и агент начнет выполнять эту работу значительно лучше.
Десятилетиями мы учили разработчиков, что Markdown - это документация. Средство общения между людьми. Формат, который не исполняется и никак не влияет на поведение программы, а затем неожиданно оказалось, что один Markdown-файл способен изменить проект сильнее, чем сотни строк кода и здесь индустрия практически мгновенно наступила на старые грабли.
Как хобби-проект для Apple TV вырос в HomeDeck for HomeKit для двух платформ. Разбираю, как собрать единый дашборд из неоднородного графа HomeKit, разделить общий слой данных и интерфейсы iPadOS и tvOS, синхронизировать конфигурацию через iCloud и учесть ограничения большого домашнего экрана.
Всем привет! Меня зовут Никита Нагорнов, я iOS-разработчик в компании «Исходный Код». В этой статье разберем, как запускать локальные LLM на iPhone.
Поговорим про:
1. Архитектуру Apple Silicon и Unified Memory — почему не можем использовать всю доступную память;
2. Память, квантование и KV Cache — где приложения начинают падать и как это отловить;
3. Core ML и MLX — чем отличаются, где какой быстрее и почему нельзя всё запускать на нейронном процессоре;
4. Температуру и троттлинг — что происходит с телефоном на длинной сессии;
5. Гибридный пайплайн — как взять сильные стороны обоих фреймворков и получить стабильную генерацию.
На обложке — команда, которой не было. В реальности Twisterminigen создавался за одним столом: я, Mac mini M4 с 32 ГБ объединённой памяти и Codex.
Получилось нативное приложение для Krea 2 Turbo на Swift и MLX: без Python внутри и без облачного inference, но с очередью, LoRA, Regional Prompts, Presets и воспроизводимыми рецептами генерации.
Самый опасный баг при этом не падал и не рисовал шум. Пять токенов из 512 получали неправильные RoPE-позиции, старый тест проходил, а картинки выглядели нормально. После исправления тот же prompt и seed изменили 99,32% пикселей.
В статье — как набор из 31,18 ГиБ весов заработал на 32-гигабайтном Mac, почему одинаковый seed не является паспортом персонажа и где заканчивается красивая картинка и начинается проверяемый продукт.
VoiceSwitch — открытое menu bar-приложение для Apple Silicon: одна глобальная клавиша запускает запись, GigaAM, Whisper, Qwen или Apple распознают речь локально, Qwen3-4B исправляет или сокращает результат, а приложение вставляет его в активное окно. В статье — архитектура Swift + Python worker, результаты теста четырёх движков на русском и смешанном аудио, ловушка macOS TCC и ссылка на beta.
Сразу скажу: я не программист
Вообще. Код на работе не пишу, пет-проектов на гитхабе нет, да и SwiftUI изнутри не знаю совсем. Просто захотелось понять, каково это — делать софт сейчас, когда под рукой есть ИИ. Тему взял такую, чтоб самому не скучно было: здоровье собственного Mac. Так и вышел MacDashboard — нативное приложение под macOS в одно окно, без внешних зависимостей и с лицензией MIT.
И это не пост в духе «смотрите какой я молодец». Это честный разбор, как оно писалось. Он про то, как я оркестрировал нескольких ИИ-агентов, про инструмент для скриншотов UI без окна, и про историю с CPU, где самое интересное, что оптимизировать в итоге оказалось нечего.
В какой-то момент разработки приложение становится достаточно зрелым, а команда достаточно большой. Или наоборот. Тогда кто-то решает, что пора собирать метрики: Crash Rate, Hitch Rate, время холодного запуска, потребление памяти, сетевые ошибки. Организуются красивые дашборды, пишутся аккуратные отчеты, ставятся четкие квартальные цели.
Все довольны. Пока не придет технический директор и не спросит:
TL;DR: после каждого проекта на диске остаётся 2–40 ГБ мусора, который никто никогда не убирает. Я раскопал свой Mac (460 ГБ, из них свободно было 14), нашёл около 150 ГБ хлама чисто девелоперского происхождения, по дороге упёрся в неожиданно интересную задачу — как отличить папку build со сборкой от папки build с чем угодно ещё — и в итоге написал себе инструмент. Ниже — вся археология с цифрами и командами, можно повторить руками, ничего не покупая и не скачивая.
Я запустил Ideogram 4 локально на Mac, а затем собрал для него нативное приложение на Swift и MLX — без отдельного Python-процесса во время рендера. Сразу честно: «6 часов против 11 минут» — не ускорение одной картинки в 35 раз, а два разных режима: максимальный Quality 2048×2048 на 48 шагах и повседневный Turbo 1152×768 на 12. Это продолжение серии о Typhoonminigen. В статье — архитектура приложения, реальные замеры, удачные решения, ограничения и ошибки, которые пришлось исправлять по пути.
Всем привет! Хочу поделиться своим первым опытом в разработке мобильной игры для iOS — в жанре roguelite. Это pet‑проект, который неожиданно для меня самого дорос до релиза в App Store, так что расскажу и про идею, и про технические идеи. Надеюсь, будет интересно почитать:)
У меня есть физический радар детектор — коробочка на стекле. И есть купленное приложение-антирадар. Что общего у них двух? В каждом чего-то не хватает. В одном не нравится одно, в другом другое. Годами я ловил себя на мысли, вот бы взять лучшее из обоих, а раздражающее просто не тащить.
В какой-то момент я перестал мечтать и сел писать своё. Наивно думая, что это несложно Ну что там, показывай точку из базы да пикай при подъезде. (Спойлер) Я ошибался почти в каждом своём предположении. Эта статья про то, как «тут же нечего делать» превратилось в фьюжн сенсоров, счисление пути в тоннелях, геодезию проездов и краудбазу с криптозащитой. И про то, чему меня научила каждая набитая шишка.
Привет, Хабр!
Недавно у меня было собеседование, на котором мы довольно много времени обсуждали одну из фундаментальных концепций SwiftUI — View.
Flutter активно движется в сторону Swift Package Manager (SPM) и, как и весь Swift‑мир, постепенно отказывается от CocoaPods. Сам Flutter описывает миграцию в два шага: включить флаг flutter config --enable-swift-package-manager и запустить сборку. Если после этого приложение собирается и в консоли появляется предложение deintegrate CocoaPods — вы счастливчик. Если нет, добро пожаловать под кат.
Привет! Меня зовут Даниил Гиренко, я Flutter‑разработчик в Яндекс Про. Проект по переводу нашего супераппа с CocoaPods на Swift Package Manager оказался одним из самых сложных и долгих в моей карьере программиста. Весь мой пережитый ужас опыт я решил выразить в этой статье, чтобы решившиеся на миграцию разработчики (или агенты) понимали, какие подводные камни их ждут. Буду рад, если ваш проект займёт недели, а не месяцы, как у меня.
В этой статье — полноценный гайд по миграции любого Flutter‑приложения. Разберём граф зависимостей, научимся мигрировать плагины, зарезолвим зависимости и доберёмся до успешного билда. Внутри есть готовые скрипты для анализа и автоматического перевода плагинов, множественные нюансы миграции и рассказы о моих костылях.
Про ARC, weak/unowned и retain cycle на русском написано столько, что добавить нечего. Про borrowing/consuming и ~Copyable (это, к слову, Swift 5.9, а не 6 - частая путаница) на английском тоже десятки разборов. И почти все они устроены одинаково: объясняют, что фича делает, на игрушечном примере с файловым дескриптором, и заканчивают выводом «так безопаснее и быстрее».
Мне захотелось зайти иначе. Я взял три «памятных» нововведения Swift 6.2, написал на них бенчмарки, прогнал на релизном тулчейне и полез в сгенерированный ассемблер. Вопрос меня занимал не «что это делает», а куда более практичный: дают ли эти фичи реальный выигрыш в цифрах - и в каких случаях оптимизатор Swift давно делает то же самое за вас, бесплатно и молча. Ответ оказался менее очевидным, чем их маркетинг.
Статью я старался написать так, чтобы её читал не только стафф. Поэтому по ходу я коротко объясняю базовые вещи - стек и кучу, ARC, copy-on-write. Если вы это и так знаете, просто пролистывайте врезки «на полях».
Пару недель назад я рассказывал здесь, как три ночи чинил рендер, который не был сломан. С тех пор в главном ничего не изменилось: я по-прежнему энтузиаст, а не разработчик; код печатает машина, а что и зачем печатать, решаю я. Правда, машин в этот раз было две: код писала Claude Opus 4.8 в режиме ultracode с рассуждением, выкрученным на максимум (xhigh), а вторая — Fable 5 — атаковала приложение. Об этом ближе к концу. Изменилось всё остальное. Typhoonminigen — бесплатное open-source (MIT) нативное macOS-приложение для локальной генерации FLUX.2 Klein на Apple Silicon, без Python, без ComfyUI, без облака — доросло до версии 2.0: 57 новых функций, 150+ исправлений. Про них и статья. Но начать придётся не с функций, а с признания: самый живучий баг приложения сидел не в коде. Он сидел во мне.
