将 AI 整合至日常工具链 | 肘子的 Swift 周报 #066

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肘子的话

将 AI 整合至日常工具链

大语言模型已然成为我日常工作和生活中不可或缺的得力助手。目前，我主要通过对话方式与它互动。虽然随着模型能力的提升，这种交流方式越发流畅自然，但当各类需求混杂在同一会话中时，效率往往难以达到理想状态。为此，我在过去几周开始尝试运用提示词来定制一些面向特定任务的专用会话。

在这个过程中，我没有选择使用流行的 AI 智能体构建工具，而是依托 ChatGPT 提供的 MyGPT 功能展开尝试。虽然具备一定的编程经验，了解如何将复杂任务分解为简单模块（例如函数），但将这种分解思维迁移到 AI 任务中时，我仍面临诸多挑战。如何有效划分任务、确保每个模块输出稳定且符合预期，这些工作并不像编写代码那样直观。可以说，基于大模型的抽象思维与传统编程中的抽象逻辑有着本质区别。在对提示词优化和大模型工作原理理解尚浅的情况下，即便是设计一个简单的 AI 工具，要想生成稳定、准确的结果也绝非易事。对我而言，为工作和生活中打造一系列高效、可靠的 AI 小工具，仍是一个需要持续探索的课题。

值得期待的是，随着 M4 等高性能设备的普及，以及其他高效 AI 本地推理设备的问世，微调和定制小型模型的成本正在快速下降。若能将专属模型与经过针对性优化的提示词相结合，个人化需求的 AI 小工具开发必将迎来显著突破，性能、稳定性表现也会得到更好的保证。

我期待在不久的将来，这些稳定可靠的 AI 小工具能够如同我为自己编写的日常小程序一般，自然地融入工作与生活流程中，成为更加得心应手的助手，让效率和体验同步提升。

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参考资料

[1]

weekly.fatbobman.com:https://weekly.fatbobman.com

[2]

肘子的 Swift 记事本:https://fatbobman.com

[3]

探究 SwiftUI Preview 的工作原理:https://t.ly/Ltlls

[4]

御姐 (Onee):https://x.com/spatial_onee

[5]

全面升级 Swift 6：应用代码库的迁移指南 (Adopting Swift 6 Across the App Codebase):https://t.ly/oJ5cX

[6]

Majid Jabrayilov:https://x.com/mecid

[7]

Swift 枚举的 Codable 支持 (Codable Conformance for Swift Enums):https://t.ly/wqec-

[8]

Natalia Panferova:https://x.com/natpanferova

[9]

Swift 6：类型化抛出 (Swift 6: Typed Throws):https://t.ly/unDDK

[10]

Vera Dias:https://x.com/CodingWithVera

[11]

在 SwiftUI 中实现去抖搜索 (Creating a Debounced Search Context for Performant SwiftUI Searches):https://t.ly/FpuGC

[12]

Daniel Saidi:https://x.com/danielsaidi

[13]

使用 ModelActor 实现 SwiftData 的 CRUD 操作 (SwiftData CRUD Operations with ModelActor):https://t.ly/Zk2xQ

[14]

Leo Dion:https://x.com/leogdion

[15]

SwiftData 结合 CKSyncEngine 实现 iCloud 同步:https://t.ly/Skzaj

[16]

CKSyncEngine:https://developer.apple.com/documentation/cloudkit/cksyncengine-5sie5

[17]

赵英杰 (Yingjie Zhao):https://x.com/izhaoyingjie

[18]

🪜 Swift运行时：你的无声伙伴 (The Swift Runtime: Your Silent Partner):https://t.ly/405hb

[19]

Jacob Bartlett:https://x.com/jacobtechtavern

[20]

Swift Student Challenge 将于 2 月 3 日开放申请:https://t.ly/Upcbs

[21]

进一步了解资格条件以及如何准备:https://t.ly/Upcbs