Разработка мобильных приложений: все материалы — 15.01

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

• Junior Developers in the Age of AI

Маркетинг

• В 2025 году количество загрузок приложений снова сократилось, но расходы потребителей выросли почти до $156 млрд

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

Android

• LLM flexibility, Agent Mode improvements, and new agentic experiences in Android Studio Otter 3 Feature Drop
• I Walked Into a Amazon Android Interview Confident. It Didn’t Last Long.
• Mastering the Observer Pattern in Kotlin: From GoF to Modern Coroutines

← Предыдущий выпуск