Sentry покупает XcodeBuildMCP

XcodeBuildMCP – самая живая и бодрая из всех попыток дать фичи Xcode в руки агентам. Несмотря на появление аналогичного сервера в самом Xcode, проект продолжает развиваться – и вот сейчас его вместе с автором купили Sentry. Новость точно хорошая – то, что происходило после покупки ими EmergeTools показывает, что они готовы очень сильно вкладываться в опенсорс.

Скилл для работы с CoreData

Держите еще один полезный скилл в библиотеку вашего агента, который поможет ему совершать меньше ошибок в работе с CoreData (а там, как вы помните, любой шаг вбок ведет к тяжело отлавливаемым крешам).

Усталость от AI

Несмотря на то, что AI делает нас заметно более продуктивными, не то, чтобы мы стали меньше уставать. Наоборот, очень многие жалуются на то, что они стали выматываться гораздо сильнее. Вот что на это влияет:

👉Каждая отдельная задача делается быстрее, поэтому за день приходится загружать в себя больше контекста, чем раньше – а это очень утомляет.
👉Вам приходится ревьюить сильно больше кода, чем раньше – а это не тот тип работы, который заряжает энергией.
👉Вы привыкли работать с детерминистическими системами, а AI – вероятностная. Мозгу очень тяжело на это переключиться.
👉Постоянный FOMO из-за миллиона анонсов новых инструментов, моделей и подходов к разработке.
👉Ощущение, что до успешного окончания задачи остался всего один промпт.

Зовем на максимально практическую онлайн-конференцию Podlodka Techlead Crew «Архитектура данных», 2-6 марта.

Пригодится техлидам, которые хотят меньше теории и больше рабочих решений без ненужного хайпа.

А в надежном комьюнити можно обсудить доклады ❤️

«Идет долгий тренд на оптимизацию ресурсов и подсчет затрат на инфраструктуру.

Востребованы инженеры, которые могут разобраться, как оптимизировать потребление ресурсов хранилища, как быстрее и эффективнее работать с ними»,

— объясняет главный принцип выбора темы директор Techlead Crew Григорий Скобелев.

В программе:

⚙️ Как строить потоковую обработку данных и не получить неуправляемую систему.

⚖️ Как выбирать между SQL, NoSQL и NewSQL под реальные нагрузки и сценарии.

🧩 Как проектировать DWH и Data Lake так, чтобы было полезно бизнесу.

🧠 Как работать с консистентностью и транзакциями без потери масштабируемости.

📊 Как и когда применять OLAP-хранилища и не превращать аналитику в боль.

🗓 Когда: 2 - 6 марта
🔗 Посмотреть подробную программу →

Про опыт работы с агентами в iOS

Вова Игнатов из Anytype рассказывает про то, как последние восемь месяцев он экспериментировал с AI агентами, и в итоге увидел, что постепенно стал закрывать в два раза больше задач в трекере, чем раньше. Что в статье:

👉Детально про сетап и пайплайн работы с Claude Code
👉Советы по AGENTS.md и скиллам
👉Почему голосовой ввод – огромный буст к производительности
👉Полезные лайфхаки вроде кастомизации статус-бара в Claude Code

Скилл по Swift Testing

Так, вы маякните мне, если перестать делиться скиллами, относящимися к iOS. Но, вообще-то, скиллы – это просто новый формат статей про лучшие практики работы с каким-то фреймворком, которые можно не читать самому, а скормить своей машине – идеально!

Ladybird не будут переписывать на Swift

Ladybird – один из редких новых браузеров с собственным движком, а не рескин Chromium или Firefox. Он написан на С++, но 2 года назад команда решила постепенно мигрировать движок на Swift.

Тогда же примерно собрали и большой тикет из ссылки в заголовке со всеми блокерами, которые мешали переезду. Чуда не случилось, проблемы не решены, и еще один браузер отказался от Swift.

В итоге вместо Swift выбрали Rust:

We previously explored Swift, but the C++ interop never quite got there, and platform support outside the Apple ecosystem was limited. Rust is a different story. The ecosystem is far more mature for systems programming, and many of our contributors already know the language. Going forward, we are rewriting parts of Ladybird in Rust.

Как устроен рендеринг ASCII

Держите невероятно крутой лонгрид про то, как реализовать рендеринг изображений, 3D моделей и анимаций в ASCII – начиная от того, как подобрать символ, соответствующий определенному уровню контраста и яркости пикселя, заканчивая алиасингом.

asc – CLI для App Store Connect

asc – неофициальный CLI клиент на go для работы с API App Store Connect. Что с его помощью можно делать:

👉Работать со всеми фичами Testflight
👉Заливать сборки в App Store
👉Менеджерить скриншоты, локализации и прочее
👉Собирать данные по аналитике и продажам
👉Работать с Xcode Cloud
👉Да и в целом покрывает практически все фичи, которые есть

Пишем coding agent на Swift

Бесплатный эпизод Swift Talks про то, как написать простого кодинг агента общего назначения поверх OpenAI API.

Трекаем потребление токенов в Foundation Models

В iOS 26.4 появилась возможность следить за тем, как Foundation Models тратят токены. Это важно с учетом того, что размер контекста у локальных моделей очень маленький, и его наполнение сильно влияет на качество работы AI фич.

Вместо статьи можно сразу посмотреть код с примерами на GitHub.

Большое исследование мобильных разработчиков

Историю с проведением ежегодных опросов мобильных разработчиков я начал больше 10 лет назад. Сам я уже перестал этим заниматься, а дело живет – и ребята из DevCrowd запустили новое исследование. И вот в 2026 году его результаты, кажется, будут действительно неожиданными – разработка за последний год поменялась очень сильно, и эта волна, кажется, наконец-то докатилась и до iOS.

В опросе будем разбираться с тем, что происходит на рынке по грейдам и зарплатам, выживает ли кроссплатформа, как мобильщики используют AI в работе, куда расти, и как искать работу. Результаты выложим где-то в апреле!

👀Посмотреть прошлые исследования
👉Пройти опрос

Q&A с Apple про SwiftUI

Apple продолжают уходить от режима, в котором они общаются с разработчиками только раз в год на WWDC. Например, сейчас они пробуют новый формат – вебинары с Q&A. Недавно прошел такой вебинар по SwiftUI, и один из участников подбил все 100 вопросов в один пост.

Перфоманс CoreData vs SwiftData

Автор статьи сравнивает производительность CRUD операций на идентичных приложениях, одно из которых использует CoreData, а другое – SwiftData. Выводы такие:

👉На датасетах до 1.000 записей перфоманс примерно одинаковый, заметные отличия начинаются на пороге в 1.000.000 записей.
👉Максимальное потребление памяти на больших датасетах у SwiftData в 7 раз выше, а стабильное – в 2.5 раз.
👉Время старта замедляется в 8.5 раз.