MYCloudKit 开源项目教程
1. 项目介绍
MYCloudKit 是一个开源框架,旨在简化并自动化 iOS 应用中 CloudKit 的同步、删除和获取操作。它允许开发者通过简单的协议遵循和 API 调用,将数据模型与 CloudKit 记录之间进行映射和同步,从而使得数据在不同设备之间保持同步。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要将 MYCloudKit 添加到你的项目中。你可以通过 CocoaPods、Carthage 或直接将源代码拖入项目来实现。
CocoaPods:
在 Podfile 中添加以下行:
pod 'MYCloudKit'
然后执行 pod install。
Carthage:
在 Cartfile 中添加以下行:
github "mufasaYC/MYCloudKit"
然后执行 carthage update 并将生成的框架拖入你的项目。
初始化
在你的应用启动时,初始化 MYSyncEngine 并设置代理:
let syncEngine = MYSyncEngine()
syncEngine.delegate = self // 确保你的类实现了 MYSyncDelegate 协议
定义模型
让你的模型遵循 MYRecordConvertible 协议:
struct Task: MYRecordConvertible {
let id: String
let title: String
let isDone: Bool
let project: Project
var myRecordID: String {
return id
}
var myRecordType: String {
return "Task"
}
var myRootGroupID: String? {
return project.id
}
var myProperties: [String: MYRecordValue] {
return [
"title": .string(title),
"isDone": .bool(isDone),
"project": .reference(project, deleteRule: .deleteSelf)
]
}
}
同步数据
创建一个任务实例并同步到 CloudKit:
let task = Task(id: "task123", title: "Finish homework", isDone: false)
syncEngine.sync(task)
确保正确处理数据的依赖关系,例如,一个任务应该在其所属项目之后同步。
删除数据
删除一个任务:
syncEngine.delete(task)
默认情况下,CloudKit 不会级联删除引用该任务的记录。如果你想删除所有相关记录,可以将 shouldDeleteChildRecords 参数设置为 true。
获取数据
从 CloudKit 获取更新:
await syncEngine.fetch()
3. 应用案例和最佳实践
处理数据依赖
当你有多个相互引用的模型时,确保你通过实现 syncableRecordTypesInDependencyOrder 方法来正确设置它们的同步顺序:
func syncableRecordTypesInDependencyOrder() -> [MYRecordType] {
return ["Project", "Task", "Subtask"]
}
利用 CloudKit 分享
如果你的应用支持分享功能,可以利用 CloudKit 的 CKShare:
let (share, container) = try await syncEngine.createShare(with: "Shared Task List", for: task)
let controller = UICloudSharingController(share: share, container: container)
// 呈现控制器或包装成 UIViewControllerRepresentable
确保在你的 Info.plist 文件中设置了 CKSharingSupported 并将其值设为 true。
4. 典型生态项目
目前没有直接列出与 MYCloudKit 相关的生态项目。不过,开发者可以查找其他利用 CloudKit 进行数据同步的开源项目,以及为 Swift 开发提供帮助的工具和库,来丰富自己的应用功能。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00