🧠 OpenAI Codex теперь умеет в нативную iOS и macOS разработку

OpenAI добавили в Codex отдельный плагин для Swift/SwiftUI разработки - Build iOS Apps.

Агент и итерирует приложение полностью в терминале через xcodebuild без использования Xcode. Для более глубокой автоматизации подключается XcodeBuildMCP — MCP-сервер, который даёт агенту доступ к возможностями XCode для открытого проекта.

Для нового проекта всё начинается с простого промпта — Codex скаффолдит SwiftUI-приложение и пишет build-скрипт под локальное окружение. Для существующих проектов в схеме работы появляется XcodeBuildMCP, который помогает агенту разобраться в структуре таргетов и правильно выбрать схему сборки.

Интересная часть — набор Agent Skills:
👉 SwiftUI expert — базовые практики и паттерны
👉 SwiftUI Pro — аудит современных API, доступности и производительности
👉 Liquid Glass expert — работа с новым iOS/macOS 26 API
👉 Swift concurrency expert — для борьбы с предупреждениями компилятора
👉 SwiftUI view refactor — уменьшение файлов и консистентность кода

На мой взгляд это интересный сигнал: Codex всё сильнее метит в нишу специализированного агента под конкретные платформы, а не просто универсального ИИ-помощника, что в целом уже давно было подтверждено. Посмотрим, насколько это работает на практике со Swift-кодом, где у моделей исторически больше пробелов, чем с Python или TypeScript из-за меньшего объема данных для обучения.

🔗 Источник: developers.openai.com

#iOS #macOS #SwiftUI #AI #Codex #ИИ

📱 ИИ-агент как QA-тестер для твоего мобильного приложения

Даёшь задание: "проверь, что пользователь может залогиниться и попасть на главный экран". Агент берёт эмулятор, прокликивает приложение, сообщает что получилось. Примерно так работает claude-in-mobile.

Это MCP-сервер, который подключает Claude Code к Android-эмулятору, iOS Simulator, десктопным приложениям и браузеру. Агент видит экран, может тапать, свайпать, вводить текст, читать UI-дерево — и делает это по твоим инструкциям на обычном языке, без тест-скриптов.

Отдельно стоит отметить: уже есть поддержка Aurora OS. Для тех, кто разрабатывает под российскую мобильную платформу — агент умеет работать и с ней.

Сценарий простой:
👉 описываешь что нужно проверить
👉 агент прокликивает
👉 возвращает результат

Полезно для smoke-тестирования через агента, исследования приложения перед написанием автотестов или чтобы не переключаться между терминалом и эмулятором руками.

Проект открыт к участию сообщества — если есть идеи что добавить или доработать, создавайте issues в репозитории. PR тоже приветствуются.

🐱 github.com/AlexGladkov/claude-in-mobile

#MCP #ClaudeCode #AndroidDev #AuroraOS #iOS #AI #ИИ

🤖 Как ИИ закрыл 5-летний iOS-техдолг за 2 месяца

🤯 Команда Яндекс Браузера за 2 месяца переписала на Swift то, что вручную тянули 5 лет. 97,5 тысяч строк, 2000+ файлов, 106 pull request'ов. Ускорение в 2.5 раза против ручной миграции (интересно как считали).

Тулкит выложили под Apache 2.0. 🐱 Migration Toolkit for Swift — это набор Jinja-шаблонов и Python-скрипта setup_migration_rules.py, который из заполненного rules.md генерирует 4 готовых промпта под конкретный проект.

В rules.md около десятка макросов под специфику любого репо: префиксы ObjC-классов для ренейминга, маппинг ObjC→Swift, code style, инструкции для билд-системы (BUILD.gn, Bazel, Xcode), типичные ошибки компиляции с решениями, правила удаления @objc. В репозитории сразу лежат два готовых конфига как примеры: yandex-browser и wikipedia.

Качество обеспечивается тремя слоями. После каждой конверсии гоняется компиляция и тесты, при ошибках LLM итерирует сама. Отдельный промпт integration-tests.md пишет интеграционные тесты на мигрированный модуль. И комментарии ревьюеров с PR подаются обратно в LLM, она сама правит мелочи вроде форматирования и нейминга. Финальная валидация остаётся за разработчиком, но рутину забирает на себя.

Очень крутой пример того, что нейросеть при правильном подходе реально способна разгрести большой техдолг, а не снести кодбейс к чертям, как принято стращать в твиттере. Чёткий пайплайн, жёсткие рамки и автоматическая валидация через компиляцию и тесты, и LLM становится инструментом, а не лотереей. Точно хочу попробовать такой же подход для Android-миграций.

🔗 Статья на Хабре
🐱 GitHub репо

#AI #iOS #Swift #Яндекс

🧠 iOS симулятор прямо в Claude Desktop. В beta-сборки появилась возможность собрать и проверить приложение в iOS-симуляторе. Кажется, они замахнулись на классическую IDE, но Xcode не так легко отступит. Закрытость сломает всех!

#Claude #iOS #ClaudeCode #AI