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文章

🐕What's New in the Lambda V2 Runtime (Beta)

@Kyle-Ye: Lambda V2 Runtime 是 AWS Lambda Swift 运行时的重大升级，核心改进是使用 Swift 结构化并发重写了内部实现。新版本引入了更灵活的执行模型，开发者可以控制main 函数入口，支持后台执行（LambdaWithBackgroundProcessingHandler）和流式响应（StreamingLambdaHandler）等高级特性。同时提供了统一的服务生命周期管理机制，让 Lambda 函数能够优雅地处理初始化和清理工作。对于需要在 AWS Lambda 上运行 Swift 代码的开发者来说，V2 运行时带来了更强大的控制能力和更好的性能表现，值得关注并适时迁移。

🐎Flutter 小技巧之有趣的 UI 骨架屏框架 skeletonizer

@Crazy：骨架图是 app 中经常用来等待网络加载的一种方式，这种方式可以更友好的让用户知道 app 的状态。Skeletonizer 可以让使用者快速的完成骨架图的功能开发，只需把布局包裹在 Skeletonizer 外层，开启 enabled: true 即可得到骨架屏动画。简单来说 skeletonizer 就是通过自定义 PaintingContext 拦截处理 child 的渲染，让原 UI 直接转化为骨架，而不是手写一份骨架版 UI。还可以通过配置来实现更精细的控制骨架化逻辑，比如跳过、合并等。但是越复杂的界面实现起来也就越困难，很多时候需要自己来实现骨架图。这篇文章主要是给大家一个思路，这种实现方案不仅可以用于骨架图，也可以用来其他的功能开发。

🐕果味儿幽灵 -- Xcode 新 AI 助手深度解析

@Smallfly：这篇文章深度拆解了 Xcode 26 全新 AI 助手的技术内核，从源码到行为策略揭示其「苹果味儿」的设计逻辑。核心内容包括：

• 架构设计：采用 Planner-Executor 模型，planner 负责意图分类与方案规划，executor 调用edit_file 等工具执行代码修改，确保行为确定性。
• 策略驱动：通过外部.idechatprompttemplate 文件定义「苹果优先」规则，强制使用 Swift Concurrency、Swift Testing 等技术，甚至要求回答「苹果新特性」前必须调用search_additional_documentation 检索内部文档。
• 扩展潜力：prompts 外置、工具动态加载的设计，为开发者定制助手提供可能——修改文本模板或注入自定义工具即可调整其「灵魂」。
• 对比价值：与 Cursor、Claude Code 等工具对比，突出 Xcode AI 在 IDE 深度集成、企业合规上的优势。

文章结合框架源码与实践案例，为开发者理解这一「执拗」助手的行为逻辑，甚至是二次定制提供了关键视角。

🐎iOS 26 正式版即将发布，Flutter 完成全新 devicectl + lldb 的 Debug JIT 运行支持

@david-clang：Apple 在 iOS 26 中禁止 Debug 时mprotect 的RX 权限，将导致真机无法在 Debug Mode 编译成功的错误，Flutter 之前采取的 hack 方案会导致容易出现Timed out *** to update 错误，现在的方案是在  iOS 17+ 和 Xcode 26+ 上利用devicectl 和lldb 突破RX 权限限制， 完成了全新 LLDB 调试的适配迁移。

🐎What makes Claude Code so damn good (and how to recreate that magic in your agent)!?

@zhangferry：在编程领域为什么总感觉 Claude Code 比其他 Agent 要强不少？除了模型本身的差异，更重要的是对 Agent 的设计逻辑上，本文罗列了几点值得借鉴的 Agent 设计原则。

1. 控制逻辑设计

• 只保留一个主循环，最多增加一个处理分支。过多分支路径下既容易出错，还不容易调试
• 一些简单工作比如读文件、总结记录等交给小模型处理

2. Prompts 设计

• 要有一个整体的配置文件（类似 claude.md）以记录用户偏好，比如跳过某些文件夹，使用特定的库。来自 MinusX 的实践，在 AI 首次遇到一些不了解的专有名词时，会自动提醒要不要补充信息到该配置文件。
• 一些标记或者示例，可以使用 XML 标签或者 Markdown 语法，以强化提醒

3. Tools 设计

• 在内容搜索时使用 jq、find 这类轻量工具而不是 RAG 这种重工具
• 给工具分类，低级工具（bash 命令、读文件）、中级工具（grep、glob）、高级工具（网页搜索等 MCP），每个工具都注明其适用场景
• 让 AI 自己管理 todo list。长任务里，AI 容易忘事，就让它自己写待办、随时看，还能中途改，避免做到一半 “跑偏”

4. 可控性设计

• 语气和风格限制，使得 AI 回答更简洁
• 对于重要的规则，使用这些关键字IMPORTANT，NEVER 会很有效
• 「什么时候该做什么，不该做什么」不易过多，因为他们容易冲突，处理逻辑的关键步骤需补充一些启发式的方法和处理策略

代码

awesome-nano-banana 和awesome-gpt4o-images

@EyreFree：当下 AI 生图技术发展迅猛，Nano Banana 和 GPT-4o 备受关注。Nano Banana 基于谷歌 Gemini 2.5 Flash Image 架构，解决了角色一致性等难题，能深度理解物理逻辑，支持对话式编辑，在商业、营销及个人创作等领域应用广泛。GPT-4o 是 OpenAI 的多模态大模型，风格多样，构图真实，便于再编辑且响应迅速，常用于广告、艺术、设计等场景。相关的JimmyLv/awesome-nano-banana 和jamez-bondos/awesome-gpt4o-images 仓库，收集了大量图像案例与提示词，为探索 AI 生图技术提供了丰富资源。

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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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