Дизайнер создает нативное приложение для тегирования фотографий на Mac с использованием Claude Code и локальной модели компьютерного зрения.
Дизайнер и уличный фотограф создал нативное приложение для Mac под названием Loupe с помощью Claude Code, не имея предварительного опыта работы в Xcode. Приложение решает проблему поиска немаркированных фотографий по папкам и дискам, анализируя изображения и генерируя описания и ключевые слова.
Техническая реализация
Loupe — это приложение для Mac на SwiftUI, которое использует локальную модель компьютерного зрения (minicpm-v через Ollama) для анализа фотографий и генерации описаний и ключевых слов. После проверки и корректировки тегов приложение записывает стандартные метаданные IPTC/XMP в файлы, делая их совместимыми с Lightroom, Capture One и Finder.
Процесс разработки с Claude Code
Разработчик написал PRD, спроектировал экраны в Figma, подключил Figma MCP и поручил Claude Code построить приложение экран за экраном. Claude Code справился с настройкой проекта Xcode, подписью кода и загрузкой в TestFlight, несмотря на то, что разработчик никогда раньше не открывал Xcode до начала проекта.
Функции приложения
- Параллельная обработка с автоматическим определением оборудования
- Редактор тегов с горячими клавишами
- Система словаря с триггерными словами
- Обучающаяся система, адаптирующаяся к вашему стилю тегирования
- Полный процесс адаптации
Приложение в настоящее время находится в бета-версии и доступно на tagwithloupe.com.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Отчеты разработчиков о проблемах в ИИ-кодинге: проектные решения и отладка с реальными пользователями
Разработчик, создающий приложение для iOS с помощью Claude Code в течение 5 месяцев, сообщает, что хотя ИИ легко генерирует рабочий код, принятие дизайнерских решений и отладка проблем, которые проявляются только у реальных пользователей, являются самыми сложными частями. Приложение содержит 220 тысяч строк кода, и его тестируют реальные пользователи.
Построение вертикальных слоев данных для агентов OpenClaw
Настоящая возможность с OpenClaw заключается не только в его использовании, а в создании отраслевых слоев данных, которые соединяют разрозненные источники информации, нормализуют их в удобные схемы и предоставляют их в виде чистых инструментальных конечных точек, возвращающих структурированный JSON.
Qwen 3.6 27B Q8_k_xl как локальный ежедневный драйвер для VSCode
Разработчик делится опытом использования Qwen-3.6-27B-q8_k_xl от Unsloth в VSCode Insiders через LM Studio на RTX 6000 Pro, считая его «достаточно хорошим» для ежедневных задач программирования без использования API-токенов.
Разработчик сообщает о быстром прототипировании с помощью Claude AI за три вечера.
Разработчик использовал Claude AI для создания проекта за три неполных вечера, что обычно потребовало бы полной команды разработчиков несколько недель, создав работающий первый прототип менее чем за час и быстро добавив множество функций.