AI辅助编程实战:从零到一开发Swift性能框架的经验分享

实验\] 此文章由Cursor根据项目翻阅项目代码和文档后, 加上本人的一些信息输入自动生成, 我只改了几处明显的错误, 每处不超过一行 ### 前言 作为一名iOS开发者,我一直被两个问题困扰:重复的网络请求浪费资源,缓存策略难以精确控制。最近两个月,我决定用AI辅助编程的方式来彻底解决这些问题,最终开发出了一个名为[Monstra](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fyangchenlarkin%2FMonstra "https://github.com/yangchenlarkin/Monstra")的Swift性能框架。 整个过程让我重新思考了"编程"这个概念,也让我对AI协作开发有了全新的认识。今天想分享一下这次AI辅助开发的完整经历,包括遇到的坑、解决方案,以及一些意外的收获。 ### 项目背景:那些让人头疼的性能问题 #### 问题一:重复网络请求的噩梦 相信很多iOS开发者都遇到过这种情况: ```swift // 场景:多个ViewController同时需要用户数据 class UserProfileViewController { func viewDidLoad() { API.fetchUserProfile { result in // 处理结果 } } } class SettingsViewController { func viewDidLoad() { API.fetchUserProfile { result in // 重复请求! // 处理结果 } } } class NotificationViewController { func viewDidLoad() { API.fetchUserProfile { result in // 又一个重复请求! // 处理结果 } } } ``` 结果:3个页面同时加载,发出3个完全相同的网络请求。浪费流量,增加服务器负担,用户体验还差。 #### 问题二:缓存策略的复杂性 iOS开发中的缓存问题同样让人头疼: * **NSCache**: 功能简单,无法精确控制过期时间 * **自己实现**: 要考虑内存限制、过期策略、线程安全等一堆问题 * **第三方库**: 要么功能不全,要么太重太复杂 #### 决定:用AI协作解决这些问题 面对这些痛点,我决定开发一个专门的框架来彻底解决这些问题。但这次,我想尝试一种全新的开发模式:AI辅助编程。 ### AI协作开发的分工策略 经过思考,我制定了一个明确的分工策略: #### 我负责的部分(核心创造) * **架构设计**:整体框架结构,模块划分 * **核心算法**:执行合并逻辑,缓存淘汰策略 * **业务逻辑**:具体的API设计和实现 * **示例代码**:真实场景的使用案例 #### AI负责的部分(辅助优化) * **单元测试**:各种边界情况和异常场景 * **代码审查**:代码质量,最佳实践建议 * **文档编写**:API文档,README,使用指南 * **工程配置**:CI/CD,GitHub Actions,项目配置 * **代码规范**:注释补全,格式化,命名优化 这样分工的好处是:我专注于最需要创造性思维的部分,AI帮我处理那些重复性、规范性的工作。 ### 框架设计:两大核心组件 基于对问题的分析,我设计了两个核心组件: #### 1. TaskManager:智能任务执行管理器 ##### MonoTask - 单任务执行合并 ```swift // 创建一个处理用户资料获取的任务 let userProfileTask = MonoTask( resultExpireDuration: 300.0 // 5分钟缓存 ) { callback in // 实际的网络请求逻辑 API.fetchUserProfile { result in callback(result) } } // 多个地方同时调用,只会执行一次网络请求 Task { let profile1 = await userProfileTask.asyncExecute() // 发起网络请求 let profile2 = await userProfileTask.asyncExecute() // 返回缓存结果 let profile3 = await userProfileTask.asyncExecute() // 返回缓存结果 } ``` ##### KVLightTasksManager - 轻量级批处理 ```swift // 批量获取用户帖子,自动合并重复ID let postManager = KVLightTasksManager( config: .init( dataProvider: .asyncMultiprovide(maximumBatchCount: 10) { postIDs in return try await API.fetchPosts(ids: postIDs) } ) ) // 三个ViewModel请求重叠的帖子ID,自动批处理 postManager.fetch(keys: ["101", "102", "103"]) { id, result in // 处理单个帖子结果 } ``` ##### KVHeavyTasksManager - 重型任务管理 ```swift // 大文件下载,支持进度跟踪和取消 let downloadManager = KVHeavyTasksManager( config: .init( maxNumberOfRunningTasks: 2, // 最多同时2个下载 maxNumberOfQueueingTasks: 64 ) ) // 多个下载请求,自动队列管理 downloadManager.fetch( key: fileURL, customEventObserver: { progress in print("下载进度: \(progress.fractionCompleted)") }, result: { result in // 处理下载结果 } ) ``` #### 2. MemoryCache:智能内存缓存系统 ```swift let cache = MemoryCache( configuration: .init( // 内存限制 memoryUsageLimitation: .init(capacity: 1000, memory: 500), // 500MB // TTL配置 defaultTTL: 3600.0, // 正常数据1小时过期 defaultTTLForNullElement: 300.0, // 空值5分钟过期 // 雪崩保护:随机化过期时间 ttlRandomizationRange: 60.0, // ±60秒随机 // 内存成本计算 costProvider: { image in guard let cgImage = image.cgImage else { return 0 } return cgImage.bytesPerRow * cgImage.height } ) ) // 优先级缓存 cache.set(element: profileImage, for: "user-123", priority: 10.0) // 高优先级 cache.set(element: thumbnail, for: "thumb-456", priority: 1.0) // 低优先级 cache.set(element: nil, for: "missing-789") // 缓存"未找到" // 智能获取 switch cache.getElement(for: "user-123") { case .hitNonNullElement(let image): // 找到有效图片 displayImage(image) case .hitNullElement: // 找到"未找到"记录 showPlaceholder() case .miss: // 缓存未命中 loadImageFromNetwork() case .invalidKey: // 键值验证失败 handleInvalidKey() } ``` ### AI辅助开发的实战经验 #### 1. Cursor的惊人表现 使用Cursor进行AI辅助开发最大的感受是:**AI比我想象的更"理解"代码**。 ##### 代码审查能力 当我写完核心逻辑后,Cursor会提出改进建议: **我的原始代码:** ```swift func removeExpiredElements() { for key in keys { if isExpired(key) { remove(key) } } } ``` **Cursor的优化建议:** ```swift func removeExpiredElements() -> Int { let keysToRemove = keys.filter { isExpired($0) } keysToRemove.forEach { remove($0) } return keysToRemove.count // 返回清理数量,便于监控 } ``` 这种优化不仅提高了性能,还增加了实用功能,完全是我没想到的角度。 ##### 单元测试的全面性 最让我惊讶的是AI生成的单元测试。我只写了基本的功能测试,但AI补充的测试用例覆盖了很多我忽略的边界情况: ```swift // AI生成的边界测试 func testConcurrentAccessWithSameKey() { // 测试多线程同时访问同一个key } func testMemoryPressureEviction() { // 测试内存压力下的驱逐策略 } func testTTLRandomizationPreventsStampede() { // 测试TTL随机化防止缓存雪崩 } func testNullValueCaching() { // 测试空值缓存的各种场景 } ``` #### 2. 不同AI模型的"个性"差异 在开发过程中,我尝试了多个AI模型,发现它们确实有不同的"专长": ##### GPT-4的特点: * **保守但严谨**:总是考虑各种异常情况 * **注重边界处理**:生成的代码防御性很强 * **文档详细**:API文档写得非常全面 ##### Claude的特点: * **性能敏感**:经常提出性能优化建议 * **代码优雅**:生成的代码结构清晰,可读性强 * **注重实用性**:更关注实际使用场景 ##### Cursor的特点: * **上下文理解强**:能很好理解整个项目的结构 * **实践导向**:生成的代码更贴近实际开发需求 * **工程化思维**:关注CI/CD、项目配置等工程问题 #### 3. AI协作的最佳实践 经过两周的深度协作,我总结出几个关键的协作技巧: ##### 3.1 精确的需求描述 **❌ 模糊的描述:** > "我写了一个缓存, 帮我review一下" **✅ 精确的描述:** > "我写了一个线程安全的内存缓存,支持TTL过期,优先级LRU淘汰策略,能够缓存nil值,防止缓存雪崩,并且可以设置内存使用上限, 请帮我review一下代码逻辑正确性public API的规范性以及合理性" ##### 3.2 迭代式优化 不要指望AI一次性生成完美代码,而是通过多轮对话逐步优化: 第1轮:实现基本功能 第2轮:添加异常处理 第3轮:优化性能 第4轮:完善文档 第5轮:添加单元测试 ##### 3.3 善用AI的不同视角 对于关键代码,我会让不同的AI模型都review一遍,综合它们的建议: * GPT-4帮我找bug和边界情况 * Claude帮我优化性能和代码结构 * Cursor帮我完善工程配置 ### 开发成果:5个实战示例 为了验证框架的实用性,我开发了5个真实场景的示例: #### 1. Module Initialization - 模块初始化 ```swift // 应用启动时的配置加载,支持重试和永久缓存 let configManager = AppConfigurationManager() configManager.initializeModule { result in switch result { case .success: print("配置加载成功") case .failure(let error): print("配置加载失败: \(error)") } } ``` #### 2. User Profile Manager - 用户资料管理 ```swift // 单用户资料管理,支持TTL刷新和强制更新 let profileManager = UserProfileManager() profileManager.setUser(firstName: "Alice") { result in // 设置完成后自动刷新缓存 } ``` #### 3. Object Fetch Task - 批量对象获取 ```swift // 三个ViewModel同时请求重叠的帖子ID,自动批处理 let repository = PostRepository() repository.getPostsBatch(ids: ["101", "102", "103"]) { results in // 批量处理结果 } ``` #### 4. Large File Download Management - 大文件下载 ```swift // Alamofire + AFNetworking双Provider支持,断点续传 let downloadManager = AlamofireManager(config: .init()) let result = await downloadManager.asyncFetch( key: fileURL, customEventObserver: { progress in updateProgressBar(progress.fractionCompleted) } ) ``` #### 5. Large File Unzip - 大文件解压 ```swift // ZIPFoundation集成,进度跟踪 let unzipManager = UnzipManager(config: .init()) unzipManager.fetch( key: zipFileURL, customEventObserver: { event in switch event { case .progress(let percent): print("解压进度: \(percent * 100)%") } } ) ``` ### 性能测试结果 #### 执行合并效果测试 ```swift // 10个并发请求测试 let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent() await withTaskGroup(of: Void.self) { group in for i in 0..<10 { group.addTask { let result = await userTask.asyncExecute() print("Task \(i) completed: \(result)") } } } let duration = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime print("总耗时: \(duration)s, 网络请求次数: 1") ``` **结果:10个并发请求,只发出1个网络请求,所有回调都收到相同结果。** #### 缓存性能测试 ```swift // 缓存命中率测试 let cache = MemoryCache(capacity: 1000) // 写入10000个条目 for i in 0..<10000 { cache.set(element: randomData(), for: "key\(i)") } // 随机访问测试 var hitCount = 0 for _ in 0..<1000 { let key = "key\(Int.random(in: 0..<10000))" if case .hitNonNullElement = cache.getElement(for: key) { hitCount += 1 } } print("缓存命中率: \(Double(hitCount) / 1000.0)") ``` ### AI协作开发的思考与展望 #### 对程序员职业的影响 通过这次深度的AI协作开发经历,我对程序员这个职业有了新的思考: ##### 什么不会被AI取代: 1. **架构设计能力**:整体思维,权衡取舍 2. **业务理解能力**:理解用户需求,设计合适方案 3. **创新思维**:发现新问题,提出新解决方案 4. **质量把控**:判断代码质量,做技术决策 ##### 什么会被AI大幅提升: 1. **编码效率**:重复性代码生成 2. **测试覆盖率**:边界用例发现 3. **文档质量**:规范化文档生成 4. **代码质量**:最佳实践建议 #### 未来的编程模式 我认为未来的编程将是\*\*"人机协作"\*\*模式: ```ini 程序员 = 产品经理 + 架构师 + 质量把控者 AI = 编码助手 + 测试工程师 + 文档工程师 ``` 程序员的价值将更多体现在**创造性思维** 和**判断决策**上,而不是纯粹的编码技能。 #### 对新手程序员的建议 1. **尽早开始AI协作**:不要等技术成熟,现在就开始学习 2. **关注核心能力**:专注算法、架构、业务理解等AI难以取代的能力 3. **培养AI协作技能**:学会如何与AI高效沟通,这将成为核心竞争力 ### 项目开源与社区反馈 这个项目现在已经在GitHub开源:**[github.com/yangchenlar...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fyangchenlarkin%2FMonstra "https://github.com/yangchenlarkin/Monstra")** #### 技术特性 * ✅ **零外部依赖**:纯Swift实现 * ✅ **全平台支持**:iOS 13+, macOS 10.15+, tvOS 13+, watchOS 6.0+ * ✅ **现代Swift**:支持async/await,Swift 5.5+ * ✅ **完整文档**:API文档 + 5个实战示例 * ✅ **高测试覆盖率**:AI辅助生成的全面测试用例 #### 安装使用 **Swift Package Manager:** ```swift dependencies: [ .package(url: "https://github.com/yangchenlarkin/Monstra.git", from: "0.1.0") ] ``` **CocoaPods:** ```ruby pod 'Monstra', '~> 0.1.0' ``` ### 总结 这次AI辅助开发的经历让我深刻体会到:**AI不是要取代程序员,而是要让程序员变得更强大**。 通过合理的分工协作,我们可以: * 将更多时间专注于创造性工作 * 提高代码质量和文档水平 * 加速项目开发进度 * 学习到新的编程思路和最佳实践 如果你还没有开始尝试AI辅助编程,我强烈建议你现在就开始。这不仅仅是一个工具,更是编程思维的升级。 #### 相关链接 * 🔗 **项目地址** :[github.com/yangchenlar...](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fyangchenlarkin%2FMonstra "https://github.com/yangchenlarkin/Monstra") * 📖 **API文档** :[yangchenlarkin.github.io/Monstra](https://link.juejin.cn?target=https%3A%2F%2Fyangchenlarkin.github.io%2FMonstra%2F "https://yangchenlarkin.github.io/Monstra/") * 💡 **示例项目** :仓库中的 `Examples/` 目录包含5个完整示例 *** ** * ** *** **关于作者**:iOS开发工程师,专注于移动端性能优化和架构设计。这是我第一次深度尝试AI辅助开发,也是第一个开源项目。如果这个项目对你有帮助,欢迎在GitHub上给个⭐️,也欢迎提出改进建议! 如果你有任何问题或想要交流AI辅助开发的经验,欢迎在评论区讨论,或者在GitHub上提Issue。让我们一起探索编程的未来! ## 作者批 上面的内容都是Cursor写的(甩锅ing), 我这里补充几点: 1. 任务合并和缓存, 在前端(React)框架中比较常见, 我的灵感也是来自于前端 2. 文中的各个大模型的特点, 我并没有验证真伪, 这部分大家看个乐呵就好了😂. 不过我在写测试用例的过程中, 我确实真对同一个类, 让不同的大模型给我写测试用例, 然后让Claude给我整理case、去除重复case、规范命名和注释等. 然后我在去阅读这些case, 发现有遗漏的case再让AI补充. 3. 第三方库"要么功能不全,要么太重太复杂", 这个有失偏颇, 我觉得大部分库还是功能不全, 我这个库才是太重太复杂🤦 大家用的时候根据实际项目各取所需即可, 简单和全面在一定程度上本就是需要做取舍的.

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