Grok 3 xAI в разработке iOS приложения «Страны Мира» (отображение границ)

В предыдущей статье я писала о создании с помощью различных ИИ довольно простого тестовое iOS приложение Countries («Страны Мира»), которое показывает все страны Мира по регионам (Европа, Азия, Латинская Америка и т.д.) и для каждой страны отображается её название, флаг, численность населения и ВВП. Если вы выбираете какую-то страну, то на карте будет представлена страна с местоположением её столицы..

Я хочу добавить на карту границы страны:

На данный момент я ничего не знаю о том, где взять информацию о границах стран, но это должен быть либо JSON файл, либо JSON информация из интернета, которую можно считать с помощью async / await и декодировать в Swift.

Я хочу обратиться к Grok 3 xAI и попросить его написать для меня Swift код, который бы добавил границы выбранной страны на карту. 

Сразу скажу, что я не считаю, что какой-то ИИ может вместо вас написать целое iOS приложение. В лучшем случае ИИ может предложить вам действительно замечательный код с небольшим количеством ошибок (2-5), которые кстати иногда трудно найти даже опытному программисту высшей квалификации ( у меня так было с Claude 3.5 Sonnet, хотя считаю его одним из лучших ИИ для кодинга). Если вы находите эти ошибки самостоятельно или, продолжая спрашивать ИИ, вы действительно получаете высокопрофессиональное iOS приложение, потратив на его разработку существенно меньше времени.

Вот под таким углом мы и будем рассматривать нашу задачу о границах стран на карте, которую будем решать вместе с Grok 3 xAI. 

Забегая вперед, скажу, что Grok 3 xAI практически полностью справился со всеми моими запросами, предложив совершенно неожиданное для меня решение со встроенным в MapKit декодером MKGeoJSONDecoder. Тем не менее я попросила Grok 3 создать Codable Модель в Swift для декодирования GeoJSON данных, имеющих не тривиальную JSON структуру, и он с ней превосходно справился. По ходу дела Grok 3 вообще выдал целый «Комплексный обзор о получении GeoJSON данных стран» и предоставил очень четкие «рассуждения», которые вполне можно использовать как отличный обучающий материал.

Так что Grok 3 xAI в этой конкретной задаче зарекомендовал себя серьезным помощником в iOS программировании.

Код iOS приложения Countries с границами стран находится на Github.

Полностью протокол взаимодействия с Grok 3 можно посмотреть здесь. Ниже представлены лишь отдельные фрагменты этого протокола.

Читать далее

Использование DeepSeek при создании iOS приложения Countries Страны Мира. Часть 3. Swift 6 concurrency и Map.

Это продолжение. Начало находится на «Использование DeepSeek при создании iOS приложения Countries Страны Мира. Часть 1« и «Использование DeepSeek при создании iOS приложения Countries Страны Мира. Часть 2″.

Код находится на Github.

Swift 6 concurrency

Преобразуй это iOS приложение в Swift 6 concurrency версию

В результате мы получаем рассуждения, которые заняли 57 секунд:

Вот перевод этих рассуждений:

Хорошо, мне нужно преобразовать существующее приложение SwiftUI iOS для использования возможностей многопоточности Swift 6. Позвольте мне начать с того, что Swift 6 предлагает в плане многопоточности. Я знаю, что Swift 5.5 представил async / await, акторы actor и структурную многопоточность, но ожидается, что Swift 6 улучшит их более строгими проверками многопоточности, полной изоляцией акторов actor и, возможно, некоторыми новыми возможностями.
Читать далее

Использование DeepSeek при создании iOS приложения Countries Страны Мира. Часть 2. Численность населения, ВВП, флаг.

Это продолжение. Начало находится в посте «Использование DeepSeek при создании iOS приложения Countries Страны Мира. Часть 1. Список стран.».

Код находится на Github.

Корректируем поля в Индикаторе 

И опять в  улучшенной реализации с населением, ВВП, столицы и эмодзи флага мы имеем НЕВЕРНЫЙ код для ResponseMetadata 

 struct ResponseMetadata: Decodable {
            let page: Int
            let pages: Int
            let perPage: String
            let total: Int
 }

вместо ПРАВИЛЬНОГО:

struct ResponseMetadata: Decodable {
            let page: Int
            let pages: Int
            let perPage: String
            let total: Int
            
            enum CodingKeys: String, CodingKey {
                case page, pages, total
                case perPage = "per_page"
            }
 }

Но даже если мы будем использовать правильный код, мы все равно получим ту же самую ошибку: “ The data couldn’t be read because it is missing.”

Небольшая отладка и просмотр JSON данных для численности населения:

[ 
 {
    "page": 1,
    "pages": 9,
    "per_page": 30,
    "total": 266,
    "sourceid": "2",
    "lastupdated": "2025-01-28"
  },
  [
    {
      "indicator": {
        "id": "NY.GDP.MKTP.CD",
        "value": "GDP (current US$)"
      },
      "country": {
        "id": "ZH",
        "value": "Africa Eastern and Southern"
      },
      "countryiso3code": "AFE",
      "date": "2022",
      "value": 1191423176242.96,
      "unit": "",
      "obs_status": "",
      "decimal": 0
    },
....
  ]
]

… позволит определить, что поля countryiso2code, указанного в Модели  struct Entry, НЕТ в JSON данных, а есть поле countryiso3code, которое является 3-х буквенным IOS кодом страны, но это не то, что нам нужно. Нам нужен 2-х буквенный IOS код страны, который находится в id в объекте country индикатора, так что DeepSeek немного запутался. И не зря, он не рискнул взять id в объекте country response indicator, так как id в объекте Country response country — это  3-х буквенный IOS кодом страны. Нелогичность конструирования JSON данных в API World Bank приводит  DeepSeek в замешательство.

Давайте сообщим ему об этом:

В JSON indicator данных нет поля countryios2code.
Используй id из объекта country в JSON indicator данных.
Читать далее

Использование DeepSeek при создании iOS приложения Countries Страны Мира. Часть 1. Список стран.

Я решила создать довольно простое тестовое iOS приложение Countries, которое показывает все страны Мира по регионам (Европа, Азия, Латинская Америка и т.д.) и для каждой страны её название и флаг, a также численность населения population и размер ВВП (валового внутреннего продукта) gdp:

Код находится на Github.

Создание iOS приложения Countries для отображения стран Мира 

Давайте попросим DeepSeek создать полноценного iOS приложения Countries для отображения стран Мира по категориям с использованием SwiftUI и данных Всемирного Банка. 

Создай iOS приложение, которое показывает страны Мира по категориям.
Используй информацию Всемирного Банка.

Мы использовали режимы “DeepThinkingn (R1)” и «Search», который обещает применять логические выводы для получения результата:

Рассуждения 1

В результате мы получаем рассуждения, которые длятся 184 секунд (более 3 минут):

И вот их перевод:

Хорошо, мне нужно создать  iOS приложение с помощью SwiftUI, которое отображает страны мира, классифицированные с помощью API Всемирного банка. Позвольте мне разбить мои действия на шаги.
Сначала я должен выяснить, какие endpoints API Всемирного банка использовать. Пользователь упомянул категории, так что, может быть, API индикаторов indicator? Позвольте мне проверить. У Всемирного банка есть API стран countries, которое может получать список стран с информацией о регионах region, в которых они находятся. O, верно, регионы region могут быть категориями. Например, страны могут быть сгруппированы по регионам, таким как Европа, Азия и т. д.
Читать далее

Cursor AI в iOS разработке. Приложение «Фото с Flickr.com». Часть 2.

Мы исследуем как работает Cursor AI на примере создания iOS приложения с выборкой данных с ресурса публичных фотографий на Flickr.com.
UI этого iOS приложения представляет собой строку поиска вверху и сетку Grid под ней для отображения миниатюр этих фотографий. Вы можете кликнуть на любую из фотографий и получить подробную информацию о ней:

Начальное решение этой задачи, то есть создание такого iOS приложения, описано в предыдущем посте «Cursor AI в iOS разработке. Приложение «Фото с Flickr.com». Часть 1.»
Окончательный вариант iOS приложения PhotomaniaCursor находится на Github.com.
Здесь мы продолжим совершенствовать наше приложение PhotomaniaCursor, которое может выбирать публичные фотографии с Flickr.com. И вот наш первый вопрос:

Как часто происходит обращение к  Flickr API при наборе текста в строке поиска?

Наша следующая версия 8 приложения PhotomaniaCursor будет работать в точности как и версия 7, но мы хотим четко увидеть, при каких тегах tags осуществляется обращение к  Flickr API при наборе пользователем текста в строке поиска searchText. Для этого мы будем печатать в FlickrViewModel теги tags, для которых этот запрос выполняется, :

if let encodedTags = tags.addingPercentEncoding(withAllowedCharacters: .urlQueryAllowed) {
           print ("--------------------------- \(encodedTags)")
          urlString += "&tags=\(encodedTags)           
}
Читать далее

Cursor AI в iOS разработке. Приложение «Фото с Flickr.com». Часть 1.

Мне хотелось посмотреть, как работает ИИ Редактор кода Cursor AI на примере создания iOS приложения с выборкой данных с ресурса, который не требует API key и платной подписки. И этим ресурсом оказались публичные фотографии с Flickr.com.

Задача

Создать UI iOS приложения со строкой поиска вверху и сеткой Grid под ней для отображения миниатюр фотографий наподобие:

Пользователь должен иметь возможность вводить текст в строку поиска и видеть набор фотографий, теги которых tags соответствуют строке поиска. Строка поиска может содержать одно слово (например, “rose”) или разделенные пробелами слова(например, “forest bird” (лес птица)).

Функциональные требования:

  • Список фотографий извлекается с помощью API из Flickr типа: https://api.flickr.com/services/feeds/photos_public.gne?format=json&nojsoncallback=1&tags=porcupine (замените слово «porcupine» на то, которое ввел пользователь).
  • При выполнении поиска отображается индикатор хода выполнения, не блокируя UI.
  • При нажатии на изображение должно быть показано View с подробной информации о фотографии.
Читать далее

Статистика созданных ChatGPT алгоритмов Expeсtimax и Monte Carlo для игры 2048

В предыдущих постах — iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 1, iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 2. Анимация и UI, iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 3. ИИ, — я рассказала о том, как ChatGPT помог создать эффективные ИИ алгоритмы Expectimax  и Monte Carlo для игры 2048. Это стохастические алгоритмы, то есть их результаты — максимальное значение value плитки maxTile и счет score — случайные величины. Хотелось бы иметь экспериментальное распределение этих случайных величин в виде гистограмм для того, чтобы выбрать их оптимальные параметры.

Приложение Game2048ChatGPT было расширено c целью сохранения результатов многократных запусков алгоритмов Expectimax  и Monte Carlo  в базе данных (БД) SwiftData для последующего статистического анализа. При написании кода максимально использовался ИИ ChatGPT, который иногда, ломая все стереотипы программирования, предлагает очень оригинальные решения, и именно это помогло получить такой лаконичный и читабельный код для нашей статистической задачи. Этот код находится на GitHub.

Я не буду утомлять вас протоколом взаимодействия с ChatGPT, a сразу приведу результаты статистических исследований, которые оптимальным образом помогли настроить параметры ИИ алгоритмов  Expectimax  и Monte Carlo.

Читать далее

iOS приложение игры 2048 в SwiftUI с ChatGPT. Часть 3. ИИ (AI) для игры 2048.

В двух предыдущих постах мы рассмотрели создание логики игры 2048 и разработку UI с анимацией. В этом посте мы добавим ИИ (искусственный интеллект ) для игры 2048 в виде алгоритмов Expectimax и Monte Carlo. Код находится на Github.

ШАГ 16.  Добавление AI в игру 2048

Добавление ИИ в игру 2048 подразумевает реализацию логики, которая может автоматически выбирать лучший ход на каждом шаге. ИИ будет, например, использовать функцию bestMoveDirection(), которую мы ранее обсуждали, чтобы определить, какой ход выполнить, основываясь на максимальном увеличении счета. В этом случае ИИ может автоматически играть в игру 2048, делая оптимальные ходы.

Таким образом, нам понадобится метод выполнения хода ИИ, возможность запуска его автоматически с определенной периодичностью, и, переключатель для переключения между ручным  режимом со swipe жестом и воспроизведением ИИ.

Но давайте сначала поймем, какие в SwiftUI есть средства запуска определенного кода автоматически через равные промежутки времени:

Читать далее

iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 2. Анимация и UI.

В прошлом посте «iOS приложение игры 2048 в SwiftUI с ChatGPT 4-o. Часть 1. Логика игры» показано, как реализовать логику игры 2048 c помощью ChatGPT. В этом посте мы рассмотрим проектирование UI игры 2048 с помощью ChatGPT и особое внимание уделим анимации перемещения плиток на игровой доске. Код находится на Github.

Анимация и UI

Шаг 8. Анимация

Читать далее

iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 1. Введение. Логика игры 2048.

Я хочу поделиться с вами опытом создания «с нуля» iOS приложения известной игры 2048 с элементами ИИ (искусственного интеллекта) в SwiftUI с помощью ChatGPT . Код находится на Github.

В своем классическом варианте, когда играет пользователь с помощью жестов (вверх, вниз, вправо, влево),  это довольно простая игра и создать полноценное iOS приложение для такой игры 2048 можно за короткое время, при этом  код будет понятен каждому. Но простые правила игры только подталкивают к созданию оптимальных алгоритмов решения игры 2048, то есть к созданию ИИ, который мог бы играть в эту игру автоматически и максимизировать счет игры в разумные сроки. 

Мне хотелось написать игру 2048 именно на SwiftUI, пользуясь его прекрасной и мощной анимацией и приличным быстродействием , a также  предоставить в распоряжения пользователя не только “ручной” способ игры, когда Вы руководите тем, каким должен быть следующий ход: вверх, вниз, влево и вправо, но и ряд алгоритмов с оптимальной стратегией (метода Монте-Карлостратегий поиска по деревьям (Minimax, Expectimax) ), позволяющих АВТОМАТИЧЕСКИ выполнять ходы — вверх, вниз, влево и вправо — и добиться  плитки с числом 2048 и более (эти алгоритмы и называют алгоритмами “искусственного интеллекта” (ИИ)).  Необходимым элементом ИИ является алгоритм поиска, который позволяет смотреть вперед на возможные будущие позиции, прежде чем решить, какой ход он хочет сделать в текущей позиции. 

2048 — это очень известная игра, и мне не нужно было объяснять ChatGPT ее правила, он сам всё про неё знает. Кроме того, оказалось, что ChatGPT прекрасно осведомлен об ИИ алгоритмах для игры 2048, так что мне вообще не пришлось описывать ChatGPT контекст решаемой задачи. И он предлагал мне множество таких неординарных решений, которые мне пришлось бы долго выискивать в научных журналах.

Читать далее