50 岁的苹果和 51 岁的我 -- 肘子的 Swift 周报 #127

再有不到半个月，Apple 将迎来 50 岁生日。Tim Cook 也发表了一篇短文，致敬过去半个世纪的历程。不过，由于苹果一直以来始终引领潮流的形象，很多人并没有意识到它已经是 IT 产业中名副其实的元老。与它年龄相当的 IT 巨头，如今仍留在一线牌桌上的寥寥无几。

作为一个只比苹果大一岁的科技爱好者，从 Apple II 到如今的 iPhone、MacBook，苹果的产品几乎伴随我走过了大半人生。严格来说，我并不算真正的果粉——不会因为没能第一时间买到新品而遗憾，也几乎不再熬夜看发布会，更说不出新产品的具体参数。但回顾过去，在每一个人生节点上，我都会很自然地选择苹果的产品，并在近几年成为了苹果开发生态中的一员。

其实我也没有完全想明白，苹果对我持久的吸引力究竟来自哪里。是因为很早就开始使用它的产品？是它的创新、体验和气质？还是 Jobs 的人格魅力？说实话，如今的选择已经完全出于习惯和本能，就像老友间的默契，早已不需要什么特别的理由。

当然，苹果的成长之路并非一帆风顺，其间也有过低谷。但有一点必须承认：它在过去 50 年间的企业定位几乎没变——为个人和社会创造强大的工具。即便在最新一轮 AI 浪潮中，苹果看似失去了先机，但作为连接人与数字世界的“最后一厘米”的核心参与者，它仍然具备在 AI 时代留在牌桌中央的资本。毕竟，我们生活在物质世界中，需要实打实的硬件设备和个人化服务来享受技术进步的成果。

50 岁的苹果或许能给更多企业带来启示：与其模仿它“炫酷”、“创新”的外表，不如学习它的专注与坚持。成为与用户长久互相陪伴的伙伴，或许才是它成功的真正密码。

大概率再过十年，当苹果 60 岁、我 61 岁的时候，我仍然用着一台苹果电脑。

生日快乐，苹果！

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原创

2026 年，为什么我仍在思考 Core Data

到 2026 年，Core Data 已经问世 21 年，尽管仍有不少开发者在使用它，但在今天的 Swift 项目里，它越来越像个“时代遗留”。并发得靠 perform 一层层套，模型声明堆满样板代码，字符串谓词随时等你踩坑。这篇文章不是要为 Core Data 辩护，也不是要说服新的开发者回到 Core Data。它更像是一篇问题整理：在 2026 年，为什么仍有人坚持使用 Core Data；而如果要继续使用它，我们今天真正需要解决的问题又是什么。

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为应用添加订阅功能本身并不复杂，但在 App Store Connect 与 RevenueCat 两个后台之间来回配置，过程往往相当繁琐。Rudrank Riyam 介绍了一种更高效的做法：使用 ASC CLI 在终端中一次性创建订阅产品，再让 AI 代理通过 RevenueCat 的 MCP Server 自动完成 entitlements、offerings 与 paywall 的配置，从而将原本依赖控制台点击的流程迁移到 CLI + AI Agent 的自动化工作流中。

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文章最有意思的部分在于作者发现：简单的命名约定可以显著提升静态分析效果。如果团队统一使用 *Protocol 后缀命名协议类型（如 PaymentServiceProtocol），很多原本存在歧义的检测方法都会变得更加可靠。作者还进一步讨论了这种约定在 AI 辅助开发中的价值：通过在文件级别预分类协议文件，可以在向 LLM 提供上下文时显著减少 token 消耗，并提高分析效率，这是一个颇具启发性的视角。

迁移到 Swift Concurrency 前需要注意的细节 (What you should know before Migrating from GCD to Swift Concurrency)

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选择 AI Agent Skill 的九步框架 (A 9-Step Framework for Choosing the Right Agent Skill)

随着 AI Agent 在开发工作流中的应用越来越广泛，如何为 Agent 设计合适的“技能”（Skill / Tool）也逐渐成为一个新的工程问题。Antoine van der Lee 提出了一个用于判断何时应该为 Agent 创建技能的九步框架，帮助开发者在自动化能力、可维护性以及系统复杂度之间取得平衡。Antoine 指出，并非所有任务都适合直接交给 LLM，也并非所有能力都需要实现为 Agent 工具。文章从任务确定性、执行成本、可复用性以及安全性等角度出发，提供了一套相对系统的评估思路。

工具

DataStoreKit

这是一个很有意思的开源项目，由 Anferne Pineda 开发。它基于 SwiftData 的自定义 store 能力，在保留 SwiftData 上层开发体验的同时，重新实现了一套面向 SQLite 的底层存储后端，包括从 SwiftData 模型、谓词到 SQLite schema、SQL、快照与持久化历史的映射和执行。

DataStoreKit 提供了一些值得关注的特性，例如支持对数组、字典等集合类型数据进行谓词查询，底层以 JSON 形式映射到 SQLite；同时也提供了 SQL 直通能力，让开发者在 #Predicate 之外，能够直接利用 SQLite 的能力完成查询或维护操作。

这是目前为数不多、且实现深度较高的 SwiftData DataStore 自定义实践，展示了 SwiftData 作为数据表现层而非完整持久化引擎的另一种可能性。项目目前仍处于较早期阶段，API 和能力边界可能还会继续调整，但已经非常值得持续关注。

Playwright for Swift

Miguel Piedrafita 开发的 swift-playwright，将 Playwright 这套成熟的浏览器自动化能力带入了 Swift 生态。开发者可以直接使用 Swift 代码驱动 Chromium、Firefox 和 WebKit，完成页面导航、点击、输入、截图、执行 JavaScript 等常见操作，整体 API 风格也尽量贴近官方 Playwright。

从实现方式上看，它并不是重新实现一套浏览器自动化框架，而是在 Swift 侧封装了 Playwright 协议，底层依然通过 Node.js 的 Playwright driver 与浏览器通信。对于希望使用 Swift 构建测试工具、CLI，甚至 AI Agent 的开发者来说，这个项目提供了一个颇具吸引力的切入点。