Для iOS-инженера ИИ — это не «автопилот», а эффективный спарринг-партнер, который забирает на себя когнитивную нагрузку и рутину. Вместо бесконечного гугления и написания шаблонного кода, автор статьи использует нейросети для быстрой сборки каркасов на SwiftUI, рефакторинга старых контроллеров и поиска утечек памяти. Это позволяет сместить фокус с механического набора текста на архитектурное проектирование: ты перестаешь быть просто «кодером» и становишься редактором, который верифицирует решения и шлифует логику. Главный профит — в колоссальной экономии времени на этапе отладки и «замыленного глаза». ИИ мгновенно подсвечивает потенциальные уязвимости (и, конечно, генерирует новые) или объясняет странное поведение жизненного цикла View, на которые раньше уходили часы. В конечном счете, интеграция нейросетей в ежедневный воркфлоу — это не про замену разработчика, а про возможность делать сложные фичи быстрее, делегируя машине скучную и предсказуемую часть работы.
Разработка
Маркетинг
Кроссплатформа
- I Shipped 5 Flutter Apps To The App Store. Here’s The Real Drama No One Talks About
- Hidden Flutter Widgets That Make Your App Feel Senior-Level Polished
iOS
- Как я ежедневно использую ИИ в качестве iOS-инженера (реальные промпты, реальные примеры)
- SwiftDataTables — показ таблиц в iOS
- SwiftUI: Sign in with Apple in ONE Line
- I Reduced My SwiftUI App’s Memory Usage by 80% With One Counter-Intuitive Trick
- 2025: The Year SwiftUI Died
- Formatting Data Inside SwiftUI Text Views
- 5 Swift Secrets Nobody Talks About