探索未来交互:Milkshakr——你的Siri快捷点餐伴侣🚀
在快速发展的移动应用领域,用户体验的无缝连接已成为开发者追求的核心之一。今天,我们要向您推荐一个创新项目——Milkshakr,这不仅仅是一个演示示例,它是一扇通向未来语音交互世界的窗。
项目介绍
Milkshakr 是一款巧妙利用 NSUserActivity
、自定义意图以及Siri捷径扩展的小应用程序。它的诞生源自一场深度探讨Siri捷径技术的讲座。这款应用模拟了一个简易的奶昔订购场景,使得用户能够通过Siri为之前订购过的奶昔设置快捷命令,轻松实现语音重购。
项目技术分析
Milkshakr深入挖掘了iOS生态中的强大功能,特别是Siri Shortcuts技术栈。通过NSUserActivity
,项目实现了活动状态的跟踪和恢复,让应用状态在不同场景间平滑过渡。自定义意图(Intents)的实现,让应用能够理解和响应特定用户请求,而无需直接启动App。搭配上精心设计的意图UI扩展,用户在执行购买操作时,甚至可以完全依赖于Siri,享受无接触式的购物体验。
项目及技术应用场景
想象一下,在繁忙的生活节奏中,只需一句简单的“嘿,Siri,再来一杯草莓奶昔”,你的订单便立刻被确认,这份便利性正是Milkshakr的魅力所在。这一技术不仅适用于餐饮业的快速下单场景,也启发了更广泛的应用领域,如智能家居控制、日常任务管理等,任何需要快速触发的动作都能找到其用武之地。
项目特点
- 一键式体验: 让用户仅需通过语音指令就能完成重复订单,显著提升用户体验。
- 跨设备兼容: 虽然存在针对iPhone X的优化问题,但项目为适应多种iOS设备提供了基础框架。
- 教育价值高: 对于开发人员来说,Milkshakr是学习如何集成和优化Siri Shortcuts功能的极佳案例。
- 易于集成与扩展: 基于苹果官方的API和最佳实践,开发者可以迅速将类似功能融入自己的应用中。
结语
在这个时代,Milkshakr不仅是技术的演示,更是对未来智能生活的一种探索与展望。对于用户体验设计师、iOS开发者乃至对语音互动技术感兴趣的所有人而言,Milkshakr无疑是一座宝贵的金矿,等待着你们去开采。立即拥抱Milkshakr,开启你的Siri快捷指令之旅,共同迈向更加智能化、个性化的应用新时代吧!
本篇文章力图展现Milkshakr项目的核心价值与潜力,希望每一位阅读者都能从中获得灵感,进一步探索和应用这些前沿技术。在通往未来交互的路上,每一步尝试都值得赞赏。让我们携手,以技术创造更美好的明天。🌟
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~053CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0351- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









