Yachen Liu

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4个月前

关于 iOS 26 新 UI 的适配： • 目测 Apple 做了大量自动化适配工作。如果使用的是原生控件，升级 SDK 后即可完成大部分适配。只要魔改不严重，基本都能自动获得不错的效果。 • 新 UI 将是 Web 技术 App 的噩梦：控件无法自动适配，UI 逻辑也完全不同，几乎不可能兼容新 UI。 • 即使是原生开发的 App，由于旧版整体是扁平化风格，即使高度自定义，割裂感也不明显（如 Google 系 App、微信等）。但在新 UI 下，割裂感会明显加剧。综合来看，中大型开发者适配新 UI 会遇到不小阻力，包括： 1.需要同时兼容 iOS 18 及更早版本，双 UI 适配成本不低。 2. Android 端难以复刻新 UI，双平台维护压力倍增。 3. 使用 Web 技术的项目不仅适配难度更高，还容易被上游库进度阻塞。 4. iOS 已不再具备当年 iOS 7 那种统帅力，Android 厂商可能不会跟进这波 UI 改版，难以带动产业链整体 UI 换代。所以，未来几年 iOS 上的 UI 割裂感，可能将成为常态。

#iOS26 #新UI #自动化适配 #原生控件 #Web技术App #SDK升级 #魔改 #兼容性 #扁平化风格

4个月前

新 UI 初步体验下来挺好（除了太卡，不过才 beta 1），看一些吐槽的可读性问题，大多都是因为壁纸导致的，换个壁纸就好

#UI设计 #用户体验

4个月前

电话的实时翻译目前并不支持中文

#电话 #实时翻译 #中文 #技术限制

4个月前

玻璃特效和这套主题还挺搭的，就单纯重编译一下效果也还行。

#玻璃特效 #主题 #重编译 #效果

4个月前

没有硬件😢

4个月前

这不就是把 macOS 在 iPad 上重做一遍的意思吗…

#MacOS #iPad #操作系统 #技术创新

4个月前

人家都是向 AI agent 暴露能力，让 AI 能直接搞定一切。Apple：你可以把 AI 能力嵌入到 Shortcuts 工作流了

#AI #Apple #Shortcuts #技术整合 #自动化 #机器学习

4个月前

太好了，有独立的 Games App 了，这样可以直接整个删掉

#GamesApp #应用独立 #删除应用

4个月前

Phone live translator 这个是刚需了，不知道 on-device 效果怎么样，明天拿银行客服试试🙈

#phone #live #translator #设备端 #效果 #银行客服

4个月前

CarPlay 比起国内厂商车机简直是上个世纪的产品

#CarPlay #车机 #科技对比 #用户体验

4个月前

笑死，Photos 又把 TabBar 改回来了

#Photos #TabBar #用户界面

4个月前

看着这新设计，想想还要兼容 iOS 18 就头大…

#iOS18 #兼容性 #设计挑战

4个月前

visionOS Design 如期下放

#visionOS #设计 #苹果 #新系统发布

4个月前

已经写了十多年 Objective-C 了，没想到还能被 AI 教育，看 AI 写的代码才知道原来 ARC 支持 __strong id *array 的方式声明 C 数组且自动 ARC。

#Objective-C #AI #Arc #C语言

4个月前

用 claude-4-sonnet 写的代码，跑 profile 的时候发现有内存泄露，让 claude-4-opus 来修，结果修了 $10 credit 都还是没修好，索性让 opus 直接根据头文件重写，一次过（再扣 $10🤦‍♂️

#claude-4-sonnet #代码 #profile #内存泄露 #Claude-4-Opus #修复 #重写 #头文件 #credit

4个月前

看了一圈巴厘岛的酒店，都比不上马尔代夫，但是去马代太麻烦了。

#巴厘岛 #酒店 #马尔代夫 #旅行麻烦

4个月前

最近大家都在聊 AI 加持下的 vibe coding，我来聊聊作为资深开发者最近高强度使用 AI 的一些感受：一句话总结，AI 让不会写代码的人具备了“直接造辆车”的能力，而让资深开发者一个人就有了“独立建造航母”的可能。 Blog 版本：项目重构最近使用 claude-4 对我之前的一些代码进行了重构。原因是原来的实现中，为了降低编写时的心智负担，会使用一些性能偏低但是易于书写的代码。比方说自动锁管理、ARC、使用 array 数据结构代替 queue。然而用 AI 实现就没了这些负担，我先让 AI 为原始实现编写完整测试用例，确保原代码行为明确，然后让 AI 对整个 class 进行重构，追求极致性能，写完新代码后再重新运行测试保证行为一致。就这样，我轻松完成了部分核心数据结构的重构。尽管重构后的代码量几乎翻倍，但逻辑清晰、复杂度可控，换来的则是约 20% 的性能提升。核心是，AI 编写代码不怕苦不怕累，没有必要为了简化代码而牺牲性能。人类工程师目前主流习惯是牺牲部分运行性能以换取开发效率。 AI 编程语言这牵扯出的另一个观察是，什么编程语言对 AI 更友好，我的观察是可读性越高、行为越明确的语言效果越好。语法糖等简化编码技术，反而不利于 AI 使用。（AI 在发现一些奇怪的行为是运算符重载导致的不知道会不会跟我一样跳脚骂街）而像 SwiftUI 那些优势仅在开发效率上的技术，在 AI 时代更显得有些生不逢时。反正都是 AI 写，AI 用 UIKit/AppKit 实现不过是代码长一点而已，在可控性和行为明确性方面更适合 AI 自动化维护，性能也高的多。 AI 的资深虽然 AI 的编码技能，比起资深的工程师其实可能还是会有差距，但是要论知识丰富程度，则远非任何个体可比。这个优势体现在当我要去实现一些技术盲区时，原本的流程大概是：先读几本书，再对照比较一系列 RFC，再请教下相关领域的朋友确认自己已经理解。或者先按照自己的想象做个最小工程实践，然后再根据各种问题一点点填坑。比方说最近在实现 IPv6 ND 协议栈，一些特定的 RA 消息构造在某些操作系统上就是无法生效，原本这可能要耗费我几天的时间去研究，阅读各种文献甚至 kernel 源码实现，而现在只需请教 AI，就能非常准确地找到答案。 AI 的这种资深，在你对某个技术的表层足够了解，但是缺乏经验和细节信息时，能够极快的帮你补全。极强的 debug 能力我的项目里有一个藏了很久的问题，在特定情况下会出现 TCP 性能下降，由于并没有产生任何明确的报错，这让修正这个问题变得异常麻烦。我原本是单纯向 AI 描述了我的使用场景和问题表现，AI 提出了几种猜想，大部分我看一眼就知道不靠谱，剩下几个试了下也并无效果。索性，我直接把 100MB 的抓包结果丢给了 o3 让他分析。它在几分钟内就精准指出了问题所在，甚至给出了改进建议。这种调试能力在人类团队中几乎无法复现。如此庞大的数据量，人工分析非常困难。即使借助各种工具，仅学习用法、配置环境就已令人头大。（因为 TCP 流控分析的各种工具链基本都是上个世纪的项目）现在我已经习惯了这种 vibe debug，遇到什么问题，直接把 verbose 日志和问题描述丢给 AI，大概率就能直接找到问题，这其实也是得益于 AI 的不怕苦不怕累的精神。 Peer review 作为独立开发者，我的 code review 一直以来只能靠自己，但是自己写的 bug，很多时候自己是看不出来的🙈，现在我只需将 git diff 的结果交给 AI，就能请它帮我 review。同样的，我也会 review AI 给出的结果，AI 当然也会犯错，高级低级的都有。但是比起人类同事来说，AI 没有 ego，能很好地接受反馈并立即调整；很多人类做不到，或至少过程很曲折。职业影响就目前 AI 的能力来看，无疑是对初级开发者就业市场产生了巨大的压力，对于资深工程师来说，反而是一种赋能。（我目前还是能为找到 AI 的错误并指导它而沾沾自喜，但也不知道还能持续多久。）这比较让人担忧的是，这可能导致职业断层，因为初级开发者根本没有机会得到训练机会而成长。不过这已经早已不仅仅是软件工程师所面临的问题，本质上来说，所有脑力工作者的职业都受到了巨大威胁。像咨询、律师等职业，还可以依靠私域信息门槛维持。而像医生这样完全依赖公域信息的职业，初级职位也同样完全可以被 AI 替代了，当然最终取决于患者的接受程度。我最近一次体检后的报告喂给 o3 进行解读，他给出的信息量、准确性、建议，均远超全科医生给出的解读。不仅仅是因为 AI 的信息更全面，AI 可以为报告中每一项异常数据，检索最新研究与各国医疗指南，并整合后给出建议，甚至由于 GPT 已经了解我的生活习惯，能更优针对性的给出意见。而这种工作量对于人类医生来说是不可接受的（当然大多数情况下也确实没有必要）。很多人对 AI 医疗的顾虑是：AI 犯错了怎么办？然而其实人类医生也会犯错，而且就现在的 AI 水平来看，AI 犯错的概率应该已经比一般人类医生低了。当然最优解还是兼听则明，把 AI 的意见告知医生，也把医生的反馈告知 AI，基本最后都会达成一致。对于一些不重要的小问题，仅 AI 意见完全足够。 AI 的限制当然 AI 也不是万能的，甚至可以说局限性相当明显。claude-4 虽然非常强，但是随着 context 的增长，注意力溃散的非常严重，后面基本就像喝多了一样。当前的最佳实践是：尽量保持 context 精简，聚焦具体任务，依靠人力来拆解复杂目标。比方说先用一个 context 确定具体需求，再开一个 context 将明确好了的需求转换为具体任务列表，再把任务单独交给一个个 context 去具体实现。这样效果会好很多。仔细一看，这不就是人类的团队协作模式嘛 😂 这让我想起不久前由 GPT o1 和 DeepSeek R1 的思维链引发的 AI 能力巨幅提升。其实在思维链能力出来之前，就可以靠 prompt 指引 AI 一步步思考，取得类似的效果，甚至催生了 prompt 工程师职业。然而直接在模型层面将这种能力整合后，prompt 引导就非常多余了。那么目前编程实践中，如今常用的 context 切分技巧，我认为在不久的将来也可能被模型层原生支持，即 AI 自主可以通过切换 context 的方式维持注意力，保持高效。这可能带来 AI 能力的又一次飞跃式进步。

#AI #Vibe Coding #资深开发者 #Claude-4 #代码重构

4个月前

国外的朋友都在排大队买 Switch 2，然而国内刚刷小红书看到一个预定了京东首批的玩家，说昨晚 11 点师傅就在他家门口坐着，嗑了一小时瓜子，然后 0 点准时敲门送货😂😂😂

#Switch 2 #京东 #小红书 #预定 #首批 #送货

4个月前

一方面，常在推上碎碎念，这么些年来确实也收获了不少朋友，分享的经验应该也帮助到一些人。但总也能吸引许多乱七八糟的评论，恶意的其实直接拉黑也就完事。蠢的反而让人两眼一黑，不回怼憋着不舒服，怼了又觉得是在浪费时间。很理解许多人选择不在公域发言了。

#社交媒体 #网络骚扰 #个人表达

4个月前

体检报告显示骨密度又有下降，然而我明明已经在吃钙片和 D3 了。和 GPT 聊了一圈发现，我之前吃的钙片成分是碳酸钙，碳酸钙必须依赖和食物同服才能吸收，而我几乎每次吃钙片都是睡前🤦‍♂️

#健康 #钙片 #碳酸钙 #骨密度 #营养吸收

4个月前

昨天早上一杯瑞幸+中午一杯 %ARABICA+下午一杯霸王茶姬+晚上一杯喜茶鸭屎香=凌晨 4 点都睡不着

#瑞幸 #%ARABICA #霸王茶姬 #喜茶 #咖啡因

4个月前

实在是太便宜了（万兆版），正好最近测试机不够用，再来一台（和我现在用来跑网关的 Mini 配置完全一样，拉低下建仓成本🙈）

#测试机 #网关 #建仓成本 #万兆版 #mini

4个月前

AI 时代又得来夸一夸 Objective-C，得益于超级详尽的方法名，哪怕我只是把部分代码交给 AI 去操作，AI 都能通过方法名准确猜出一些自制辅助函数的作用。甚至，我让他自己写测试并编译执行，他都能根据方法名，把依赖的一些工具函数自己补一份保证编译成功😂

#AI #Objective-C #编程 #代码生成 #自动化

4个月前

终于等到了蔚来世界模型 NWM 推送，大晚上简单试了试，就我家这个路况复杂车道狭窄的停车场，也真的能自动开出去，而且并非像其他家那样是依赖提前工作人员人工扫描建图的，完全依赖现场环境推演。印象深刻的是，车库从 B2 上到 B1 后，去出口需要立刻左转，不熟悉路第一次来很容易开过，NWM 也一样，但是他看到停车场出口的标牌指引后立刻停了下来，稍作犹豫后选择了倒车一小段后左转，最后成功抵达停车场出口。又在家附近的小路试了试城区领航，开的已经非常好了，避让行人和摩托都很流畅。等明后天再试试点对点导航。

#蔚来世界模型 #自动驾驶 #智能停车 #NWM

4个月前

最近看到好些富途、盈透、老虎股票账号被盗的案例。原本我觉得券商账号账号提款审核很严格，即使账号被盗也不会有太大损失，结果发现这些案例里，盗号者直接用账号购买力暴力拉高没有流动性的港股小盘股，然后对敲套现。这套下来甚至报警追查难度都高了很多。赶紧去把各个券商账号的安全中心过了一遍

#股票账号被盗 #券商提款审核 #港股小盘股 #账号安全