# 老司机 iOS 周报 #349 | 2025-09-01

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## 文章

### 🐎 [Why I'm Not Using Xcode 26's AI Chat Integration (And What Could Change My Mind)](https://www.fline.dev/why-im-not-using-xcode-26s-ai-chat-integration-and-what-could-change-my-mind/)

[@阿权](https://github.com/bqlin)：文章者结合自身开发体验，分析了 Xcode 26 中 AI 集成的不足，并建议 Apple 补齐（作者也是恨铁不成钢啊！）：

1. 请求队列：AI 功能会阻塞输入，无法 “边等待边规划”，打断开发思路。
2. 上下文工程支持：不支持输入上下文文档，需反复解释编码规则，难以调教。
3. 构建验证能力：无法自行构建、读取错误日志，频繁依赖人工操作，打断开发节奏。
4. Git 集成：无法搜索历史、对比版本、自动提交，无法利用代码历史辅助开发（如恢复旧代码、更新文档）。
5. 终端与 CLI 访问：无法通过终端运行自定义的 CLI 工具，简化多任务工作流。
6. 项目文件限制：无法打开多仓库文件夹，适配复杂项目结构的能力差。
7. 网页搜索与文档访问：无法获取最新 API / 提案信息，需手动查找，降低信息获取效率。

作者认为 Xcode AI 目前更像个 “功能展示”（有但难用），而非真正的生产力工具，核心问题是未围绕 “ AI 驱动开发” 的工作流设计（如频繁的人工干预、缺少自动化能力）。

为此，作者也是放弃了 Xcode 转向了 Cursor + Claude Code。

### 🐎 [Working with partially generated content in Xcode previews](https://www.artemnovichkov.com/blog/working-with-partially-generated-content-in-xcode-previews)

[@DylanYang](https://github.com/Dylan19Yang)：iOS 26 有了新的 Foundation Models 框架支持开发者通过系统端侧的模型来生成一些数据，本文作者在此之上探索了如何让 Xcode Preview 功能和这些端生成的数据结构进行交互预览。预览 SwiftUI 的静态布局的话我们可以通过代码构造对应的数据结构来 mock 一个实现，此外也可以通过 json 的方式构造一个 GeneratedContent 作为端生成数据结构的初始化参数。如果需要验证流式输出对于 UI 布局的影响，则可以借助 AsyncThrowingStream 来模拟模型生成的场景。

### 🐢 [From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances And How They Stack Up Against Qwen3](https://sebastianraschka.com/blog/2025/from-gpt-2-to-gpt-oss.html)

[@阿权](https://github.com/bqlin)：本文围绕 OpenAI 新发布的开放权重模型 gpt-oss（20B/120B）展开，对比了从 GPT-2 的架构演进，并与 Qwen3 的特性进行对比，最后总结其实用价值和局限。内容可概括为：

从 GPT-2 到 gpt-oss 的架构演进：

| 演进点       | 旧设计（GPT-2）   | 新设计（gpt-oss）           | 收益                               |
| :----------- | :---------------- | :-------------------------- | :--------------------------------- |
| 正则化       | Dropout           | 无 Dropout                  | 单轮训练场景无过拟合风险，提升效率 |
| 位置编码     | 绝对位置编码      | RoPE（旋转位置编码）        | 支持更长上下文，减少参数           |
| 激活函数     | GELU + 2 层前馈   | SwiGLU + 3 层门控前馈       | 降低计算成本，增强表达能力         |
| 前馈模块     | 单前馈模块        | MoE（混合专家模型）         | 平衡模型容量与推理效率             |
| 注意力机制   | MHA（多头注意力） | GQA（分组查询注意力）       | 减少显存与计算开销                 |
| 长上下文优化 | 无                | 滑动窗口注意力（128 token） | 进一步降低长文本推理成本           |
| 归一化层     | LayerNorm         | RMSNorm                     | 简化计算，提升 GPU 训练效率        |
| 推理控制     | 无                | 推理强度可调（低 / 中 / 高）    | 平衡成本与准确率                   |

gpt-oss 与 Qwen3 模型差异较小，在一些特性上各有千秋：

| 维度         | gpt-oss-20B                                                  | Qwen3 30B-A3B                                        |
| :----------- | :----------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------- |
| 架构权衡     | 更宽（嵌入维度 2880）、少量大型专家（32 个）                 | 更深（48 个 Transformer 块）、大量小型专家（128 个） |
| 长上下文处理 | 滑动窗口（13.1 万 token），但设计了 Attention Bias、Attention Sinks | 纯 GQA 支持更长上下文（26.2 万 token）               |

实用价值与局限：

- 优势：MXFP4 优化适配单 GPU（20B 需 16GB 显存，120B 需 80GB 显存），推理强度可调，性能接近闭源模型；
- 局限：幻觉率较高，无训练代码 / 数据集（仅开源权重与推理代码），未提供基础模型；
- 未来潜力：随着工具集成成熟，可通过调用外部资源（如搜索引擎）弥补知识遗忘，进一步释放推理能力。

总体而言，gpt-oss 的发布丰富了开源 LLM 生态，为需要本地部署、高推理能力的场景提供了新选择，也为研究 Transformer 架构演进提供了重要参考。

注意：尽管 gpt-oss 名称中，oss 为 Open-source Software，但官方明确它只是开放权重（Open-weight）模型，仅提供模型权重与推理代码，而非完全开源。

### 🐕 [GPT-5 Thinking System Prompts Leak](https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks/blob/main/OpenAI/gpt-5-thinking.md)

[@Barney](https://github.com/BarneyZhaoooo)：这份提示词让我们看到 GPT-5 Thinking 模型的内部运作机制。核心内容包括：
	•	**知识边界**：模型知识截止 2024 年 6 月，当前时间设定为 2025 年 8 月，具备 Web 搜索、Python 分析、图像生成等多种工具集成能力
	•	**交互规范**：采用三通道架构（analysis、commentary、final），支持富文本 UI 组件（图片轮播、产品卡片、图表），强制要求立即完成任务不可推诿
	•	**安全机制**：严格的事实核查要求（需引用来源），时效性信息强制网络验证，设有 1-10 级详细度控制参数
为理解大语言模型的提示工程和安全设计提供了珍贵的第一手资料，对 AI 应用开发者极具参考价值。

### 🐕 [Corner concentricity in SwiftUI on iOS 26](https://nilcoalescing.com/blog/ConcentricRectangleInSwiftUI/)

[@AidenRao](https://weibo.com/AidenRao)：iOS 26 的同心圆角（Corner Concentricity）是苹果在 WWDC 2025 上强调的一项重要设计理念和视觉特性。同心圆角的核心思想是让嵌套的 UI 元素具有和谐一致的圆角，即使它们的大小或层级不同，其圆角的视觉“圆心”也尽可能保持一致，从而营造出统一、精致且富有纵深感的界面效果。

SwiftUI 引入了 `ConcentricRectangle` 这个新的 API，帮助开发者更高效地在复杂布局中实现完美的同心圆角效果，让界面设计更加统一与精致。

### 🐕 [MNN LLM Chat iOS 流式输出优化实践](https://mp.weixin.qq.com/s/m5J5nLZiPd_yB0y-byyjCg)

[@JonyFang](https://github.com/JonyFang): 本文针对 iOS 应用中部署大语言模型（LLM）时出现的文字流式输出卡顿问题，提出了一套高效的三层优化方案：通过智能流缓冲解决模型输出与 UI 更新的频率不匹配，利用 UI 更新批处理与节流降低主线程压力，并借助打字机动画渲染增强视觉流畅性。这一方案提升了本地 LLM 应用的交互体验，适合开发高性能 AI 聊天应用的团队参考实践。其开源实现：[MNN GitHub 项目 - https://github.com/alibaba/MNN](https://github.com/alibaba/MNN)。

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重新开始更新「iOS 靠谱内推专题」，整理了最近明确在招人的岗位，供大家参考

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