惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
月光博客
月光博客
IT之家
IT之家
博客园 - Franky
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 【当耐特】
Recorded Future
Recorded Future
罗磊的独立博客
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
T
Tailwind CSS Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 聂微东
Last Week in AI
Last Week in AI
S
Schneier on Security
Google DeepMind News
Google DeepMind News
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
NISL@THU
NISL@THU
AWS News Blog
AWS News Blog
D
Docker
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 叶小钗
Spread Privacy
Spread Privacy
The GitHub Blog
The GitHub Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
P
Palo Alto Networks Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
V
V2EX
T
Tenable Blog
A
Arctic Wolf
C
Cisco Blogs
S
SegmentFault 最新的问题
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Martin Fowler
Martin Fowler
G
GRAHAM CLULEY
The Register - Security
The Register - Security
Project Zero
Project Zero
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Latest news
Latest news
J
Java Code Geeks
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Threatpost
L
LangChain Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
腾讯CDC
I
Intezer
Schneier on Security
Schneier on Security
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
«Люди вокруг» на SpriteKit: кольца-расстояния, инерция пальцем и виртуализация аватаров
Daniil Nuzhdin · 2026-06-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Эта статья – продолжение моей серии статей о разработке геолокационной соц.сети, над которой я работал уже почти 10 лет назад, но многое из той работы актуально и сейчас, и мне хотелось бы поделиться с вами ещё одним блоком. В геолокационной соцсети есть очевидный экран – «люди вокруг тебя». И есть очевидный способ его сделать: обычный список, отсортированный по расстоянию. Аватар, имя, «1.2 км», следующий пользователь, ещё один, и так далее вниз.

Технически это самый простой вариант. Но по задумке авторов проекта это должен был быть не список, а нечто более интересное: пользователь находится в центре экрана, а вокруг него кольцами расходятся люди – как планеты на орбитах. Чем дальше кольцо – тем дальше человек. Что-то ближе к радару, чем к таблице. Экран можно крутить, тапать по аватаркам, а расстояние считывается не как число, а как положение человека относительно тебя.

Список в таком сценарии слишком сильно упрощает идею. Он показывает порядок, но не показывает ощущение «вокруг». А здесь как раз было важно, чтобы пользователь видел не просто набор профилей, а пространство рядом с собой. Для таких целей стандартных компонентов у нас нет, поэтому надо было что-то придумать новое. Конечно, можно повесить круглые UIView, но в тот момент я активно изучал разные возможности iOS, так что решил попробовать использовать SpriteKit.

Подход

В основе экрана – концентрические кольца вокруг пользователя. Каждое кольцо отвечает за свой уровень дистанции: ближе к центру – люди рядом, дальше от центра – люди на большем расстоянии.

Каждый человек – это узел UserNode: SKShapeNode. Он знает свой угол на дуге, радиус кольца, пользователя и аватар:

class UserNode: SKShapeNode {
    var angle: CGFloat = 0       // угол на дуге
    var radius: CGFloat = 0      // радиус кольца
    var image: UIImage?

    weak var imageNode: SKSpriteNode?   // аватар

    var user: CloodsUser?
    var isActive = false
}

var userGroups = [Int: [UserNode]]()   // узлы, сгруппированные по кольцам
var radii: [CGFloat]!                  // радиусы колец

Цвет кружка под аватаром дополнительно кодирует отношение к человеку: друг, подписка, заблокированный пользователь и так далее. Это мелочь, но полезная: часть информации считывается боковым зрением, без необходимости открывать профиль или читать подписи.

Задача: поставить аватары в кольцо без наложений

Первая нетривиальная задача – разложить людей по кольцу так, чтобы аватары не налезали друг на друга.

Можно было бы поставить их равномерно по окружности, но такой вариант выглядит слишком искусственно. Все стоят по линейке, экран становится похож на диаграмму, а не на живую карту людей рядом.

Я сделал проще: воспринимаю кольцо как доступную область. Сначала есть внешний круг, из него вырезается внутренний круг — получается область кольца. Потом каждый поставленный аватар тоже «вырезает» из этой области свой маленький круг. Новую позицию я ищу случайными попытками: до 10 раз пробую найти свободную точку (это, очевидно, далеко не лучший алгоритм, но для MVP сойдет).

// область кольца = внешний круг минус внутренняя дырка
var ring = Circle(center: center, radius: radii[level])
ring.removeSubCircle(Circle(center: center, radius: radii[level - 1]))

func placeAvatar(_ user: CloodsUser) -> UserNode? {
    for _ in 0..<10 {
        let spot = randomPointInRing()
        let footprint = Circle(center: spot, radius: smallUserRadius)

        if ring.contains(footprint) {
            ring.removeSubCircle(footprint)
            return makeNode(user, at: spot)
        }
    }

    return nil
}

Вращение пальцем

Кольца можно крутить пальцем. Пользователь тянет дугу — аватары смещаются по окружности. Отпускает — если движение было достаточно быстрым, кольцо ещё немного доезжает по инерции и плавно останавливается.

Позиция каждого узла пересчитывается через его угол, радиус и текущее смещение:

let x = sin(node.angle + offset) * node.radius
let y = (1 - cos(node.angle + offset)) * node.radius

node.position = CGPoint(
    x: centerX + x,
    y: yCircleCenter + node.radius - y
)

Во время движения пальца я считаю угловую скорость. Её обязательно нужно ограничивать, потому что один резкий свайп или некрасивый скачок координат может дать слишком большое значение:

let angleDiff = newAngle - currentAngle
let timeDiff = CACurrentMediaTime() - lastMoveTime

let velocity = max(-4, min(angleDiff / timeDiff, 4))

После отпускания пальца я проверяю скорость. Если она слишком маленькая, инерцию не запускаю — иначе экран начинает реагировать даже на лёгкое дрожание пальца, и это ощущается неприятно.

override func touchesEnded(...) {
    let velocity = lastVelocity

    guard abs(velocity.degrees) > 10 else {
        return
    }

    let duration: CGFloat = 0.7
    let destinationAngle = velocity * duration + currentAngle

    animator.startAnimation(
        animationDuration: Double(duration),
        animation: { time in
            let offset = Math.linearFunction(
                x: time,
                leftValue: currentAngle,
                rightValue: destinationAngle
            )

            reposition(ring: nodes, by: offset)
        },
        timingFunction: { x, lastY in
            Math.bezierPathValue(
                x: x,
                lastY: lastY,
                startPoint: .zero,
                cPoint1: CGPoint(x: 58.0 / 200, y: 183.0 / 200),
                cPoint2: CGPoint(x: 106.0 / 200, y: 1)
            )
        }
    )
}

animator — это DisplayLinkAnimator из первой статьи серии: небольшой кадровый аниматор поверх CADisplayLink, которому можно передать свою timing-функцию.

Здесь можно было бы попробовать SKPhysicsBody и angularDamping: вроде бы SpriteKit уже игровой движок, физика там есть, но было интереснее реализовать самостоятельно по аналогии с тем, как работает UIScrollView

Виртуализация: узлов много, аватары только у видимых

На сцене могут быть сотни пользователей. Сами SKShapeNode относительно дешёвые, но держать в памяти сотни аватаров как текстуры — плохая идея. Особенно если пользователь активно вращает кольца и часть людей постоянно уезжает за экран.

В UITableView такая задача решается переиспользованием ячеек. В SpriteKit этого механизма из коробки нет, поэтому я сделал простую виртуализацию руками: узел может существовать на сцене всегда, но аватарная текстура загружается только тогда, когда узел попадает в видимую область. Когда он уезжает за край, картинка выгружается.

for node in ring {
    reposition(node, by: offset)

    if visibleRect.contains(node.position) {
        if node.image == nil {
            node.loadAvatar(inQueue: bwQueue, imageContext: ctx)
        }
    } else {
        node.image = nil
        node.imageNode?.texture = nil
    }
}

Это прямой аналог reuse, только для SpriteKit-сцены. Я не пересоздаю всю структуру узлов на каждый поворот, а просто управляю тяжёлой частью — текстурами.

В результате память зависит не от общего количества пользователей в сцене, а от количества аватаров, которые реально видны на экране.

Цвет и чёрно-белые аватары

Ещё один визуальный слой — активность. Активные собеседники показываются в цвете, остальные приглушаются до почти чёрно-белого состояния.

Важно, что это не пост-эффект на всю сцену. Аватар обрабатывается отдельно при загрузке, на фоновой очереди, через общий CIContext:

bwQueue.addOperation {
    let rounded = avatarImage.roundImage(withCrop: true)
    let bw = rounded.saturation(context: ctx, percent: 0.5)

    let texture = node.isActive
        ? SKTexture(image: rounded)
        : SKTexture(image: bw ?? rounded)

    let avatar = SKSpriteNode(texture: texture)
    avatar.setScale(0)

    node.addChild(avatar)

    foregroundTask {
        avatar.run(.scale(to: 1, duration: 0.2))
    }
}

bwQueue — отдельная OperationQueue с maxConcurrentOperationCount = 10. Несколько аватаров могут обрабатываться параллельно, но главный поток при этом не занимается ни обрезкой, ни изменением насыщенности, ни подготовкой изображения.

CIContext создаётся один раз и переиспользуется. Это важная деталь: создавать новый контекст под каждый аватар — дорогая операция, и на большом количестве картинок она быстро начинает тормозить.

Сама идея простая: неактивные пользователи не исчезают, но становятся менее заметными. Активные остаются цветными и визуально сильнее притягивают взгляд.

Почему не UIKit

Как я уже писал, можно было бы реализовать всё с помощью UIView или даже просто с помощью обычных CALayer. Если смотреть на экран совсем формально, это всё ещё список людей, просто необычный. SpriteKit оказался удобнее не потому, что он чем-то принципиально лучше UIKit, а потому что модель сцены лучше совпала с задачей. Есть узлы, есть позиции, есть кадры, есть простое перемещение объектов, есть понятная работа с текстурами.

То есть я использовал игровой движок не ради игры, а ради интереса и интерфейса, который по поведению ближе к сцене, чем к экрану с ячейками

Итог

Для экрана «люди вокруг» было важно показать не просто профили, отсортированные по расстоянию, а ощущение пространства вокруг пользователя. Поэтому список здесь проигрывал ещё до начала реализации: он был бы проще технически, но хуже передавал бы основную идею.

В итоге SpriteKit дал мне несколько полезных вещей:

  • свободную раскладку сотен узлов по кольцам;

  • плавное вращение пальцем;

  • полный контроль над инерцией через DisplayLinkAnimator;

  • возможность виртуализировать аватары вручную через visibleRect;

  • работу с текстурами и фоновую подготовку изображений без привязки к UIKit-иерархии.

На этом серия про проект заканчивается, но после поделюсь уже с некоторыми более сложными вещами: как я добивался точной копии glass-подложки в macOS-приложении, как я разбирал UISlider (одна из самых нетривиальных задач, которую мне доводилось решать) и другими интересными на мой взгляд вещами