iOS 摸鱼周报 #88 | 把 AI 集成到研发流程

本期概要

  • 本期话题：Xcode 14.3 RC 版本发布
  • 内容推荐：推荐近期的一些优秀博文，涵盖 CreateML 使用、Runtime 探索、XCTest 性能测试等方面的内容
  • 摸一下鱼：集成 GPT-4 的 Cursor；CopilotX；AI 工具使用提效，Prompt 编写模式

本期话题

Xcode 14.3 RC 版本发布

@远恒之义：Apple 于 2023 年 3 月 21 日发布了 Xcode 14.3 RC 版本，新版本要求 macOS Ventura 13.0 系统及以上，最低兼容：MacBook Pro 2017 款、MacBook Air 2018 款、iMac 2017 款以及 Mac mini 2018 款等 Mac 机型。

Xcode 14.3 内置 Swift 5.8，新版带来了可向后的函数返回部署 API、隐式 self 进行弱自我捕获、改进的结果生成器等新功能，同时内含 iOS 16.4 SDK。

本周三我下载好 Xcode 14.3 解压，编译了一下日常开发的 Swift 项目，仅遇到一个单行隐式函数表达式中，包含两个三元运算符的数据类型相加无法正常推导的报错，声明两个变量类型来拆分三元运算符后即通过了编译，目前暂无遇到其他报错信息。

内容推荐

推荐近期的一些优秀博文，涵盖 CreateML 使用、Runtime 探索、XCTest 性能测试等方面的内容

整理编辑：东坡肘子

1、CreateML 使用 -- 作者：王德亮 搜狐技术产品

@东坡肘子: CoreML 框架允许将机器学习模型整合到苹果平台的应用程序中。有许多种方法来创建可用于 CoreML 的模型，其中一种方式便是使用 Xcode 附带的 CreateML 开发者应用程序。本文将展示使用 CreateML 来创建模型的流程。

2、iOS 底层之 Runtime 探索 -- 作者：Joe天青色

@东坡肘子: Runtime 简称运行时，Objective-C 语言将尽可能多的决策从编译时和链接时推迟到运行时。只要可能，它都会动态地进行操作。这意味着该语言不仅需要编译器，还需要运行时系统来执行编译的代码。运行时系统充当 Objective-C 语言的一种操作系统。作者将通过三篇文章来梳理并分享自己对 Runtime 的探索过程。

3、只在视图 Body 中生存的变量 -- 作者：东坡肘子

@东坡肘子: 相信不少开发者都会在视图中使用过 let _ = print("update")，但很少有人会在 body 中去使用 var 来定义变量，因为实在找不到使用 var 的理由和意义。本文将探讨在 SwiftUI 的视图 body 中用 var 来创建变量的意义和可能的场景。

4、用结构体包裹函数 -- 作者：Paul Samuels

@东坡肘子: 我们可以在 Swift 中使用函数来捆绑行为，并在我们的应用程序中方便地传递它。使用函数时，当我们遇到一些特殊的可用性问题，可以尝试通过将函数包装在一个结构中来解决。这篇文章 100% 不是建议把每个函数都包装在一个结构中，而是研究一些可能有意义的情况。

5、使用 XCTest 框架在 Swift 中进行性能测试 -- 作者：Majid

@东坡肘子: 在 Swift 中，我们可以使用 XCTest 框架进行性能测试，它是 Xcode 开发环境的一部分。 XCTest 提供了一套全面的工具，用于编写、运行和分析 Swift 应用程序的单元测试和性能测试。 本周我们将学习如何使用 XCTest 框架在 Swift 中进行性能测试。作者 Majid 善长进行系列创作，本文或许是他有关 XCTest 框架的又一系例作品的开篇，目前已经完成了两篇。

摸一下鱼

整理编辑：zhangferry

本周 AI 领域又迎来新一轮功能迭代：微软将 GPT-4 引入 Office 和 Copilot，将 DALLE2 引入 new bing；Google Bard 上线测试；Midjourney 上线了 V5 版本；多位国内科技圈大佬投身 AI 创业。AI 科技这一轮变化真的太快，还没完全适应，多种全新能力就诞生出来了。

1、Cursor：集成 GPT-4 的代码编辑器，不需要 OpenAI Key，免费使用。体验了一下，感觉真的改变了很多编程习惯。它主要有这几个功能：

  • Generate：用于生成内容，在空白区域键入 Commond + K，输入指令即可。这里即可以生成模版代码，也可以通过提问题的方式，让它给出答案。
  • Edit：代码编辑，这里需要选中代码才能执行编辑操作。我在上一步问了 IDE 一个问题，如果在 Swift 中调用 C 函数，它给了我一个示例。然后我选中这段代码，执行Edit，输入指令：把示例中的 int 参数转成 char 参数。它逐行扫描，还显示出了修改之后的 Diff 信息，点击 Accept 即可以实现替换。
  • Chat：这个也是针对内容选中的功能，它可以支持长段对话。我让它帮我介绍整个文件的含义，有时中文输入的问题，结果还是英文。然后问他代码有没有什么优化的空间，它也很快给了一些建议，也挺符合编程规范的。

基于GPT4协作编程这件事，有人总结了一些可以遵循的要点：

0.建立一个markdown文件记录prompt > > 1.写明程序目的 > > 2.写明程序实现目的的方法/流程 > > 3.注明编程风格，要求GPT4写出函数的作用描述、输入、输出，但不必列出函数的具体实现。 > > 4.由GPT4生成函数设计 > > 5.注明需要使用的库，列出库中的几个典型示例，复制之上所有部分交GPT4生成代码 > > 6.debug，将代码和报错一起交给GPT4，询问错误出现的原因，并修改。注意GPT4的知识过时，有可能引用不存在的库中的函数方法，可能需要以ChatPDF或者Bing Chat协助或者手动找到对应的函数，并找到说明或者示例，一同交给GPT4生成新代码。 > > 7.记录debug要点于文件中。

2、CopilotX：之前的 Github Copilot 是基于 GPT-3 实现的，随着 GPT-4 的到来，Github Copilot 随之升级，就是 CopilotX。Github 对于 CopilotX 的定位并非只是代码补全，而是希望它能成为一个为开发全流程赋能的工具。CopilotX 能够在 pull request、终端才做、开发文档等多个常用流程提供帮助。目前 CopilotX for docs 和 Copilot for CLI 目前可以加入 waitlist 等待内测。

随着 GPT-4 使用成本的降低，借由 CopilotX 的思路，相信会有更多 AI 工具填充到我们的产研链路中。

3、Prompt 编写模式：像 ChatGPT、MidJourney 这类 AI 工具，正在一步步颠覆我们之前对工具的使用方式。如何使用 AI，就像是电脑刚出现时，如何使用电脑一样，它很强大，但如何发挥它的强大，如何借助于 AI 让自己的做事效率提升，这是一件差异很大的事情。

目前我们跟 AI 的交互基本都是通过 Prompt 进行的，如何编写 Prompt，如果高效的获取我们希望的结果，正是这篇文章想要解答的问题。作者并非按各个用途总结 Prompt 使用方式，而是按照设计模式的形式把跟AI对话的 Prompt 进行了抽象，正如它的目标：如何将思维框架赋予机器，以设计模式的形式来思考 prompt。

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