Полицейский создал утилиту для определения местоположения на iOS LOC8 с помощью кода Claude.
Создание практического локационного приложения с Claude Code
Полицейский, занимающийся разработкой программного обеспечения в качестве побочного проекта, создал LOC8 — утилиту для iOS, предназначенную для решения конкретной проблемы, возникающей во время пеших преследований. Приложение предоставляет мгновенную информацию о местоположении без карт или меню.
Проблема и решение
Разработчик выявил реальную проблему: во время пеших преследований в жилых комплексах, дворах или незнакомых районах офицеры могут потерять ориентацию. Диспетчеры часто запрашивают местоположение, но определить ближайший адрес в такой момент может быть сложно.
LOC8 решает эту проблему, мгновенно отображая при открытии:
- Адрес улицы
- Ближайший перекресток
- GPS-координаты
- Высоту
- Точность
У приложения одна цель: как можно быстрее ответить на вопрос «где я сейчас нахожусь».
Рабочий процесс разработки с Claude Code
Весь проект был создан с использованием Claude Code, несмотря на отсутствие у разработчика традиционного программистского образования. Рабочий процесс был постепенным и итеративным:
- Описание небольших изменений для Claude
- Реализация этих изменений Claude
- Немедленный запуск сборок на устройстве
- Тестирование каждой реализации
Процесс разработки следовал подходу «функция за функцией»:
- Сначала создание экрана-заставки
- Тестирование переходов
- Переход к главному экрану
- Добавление отображения местоположения
- Настройка макета
- Итерации по точности и ясности интерфейса
Эволюция и функции приложения
Изначально ориентированное на использование правоохранительными органами, приложение получило отзывы от людей, которые хотели бы использовать его во время путешествий или когда им просто нужно быстро подтвердить свое точное местоположение. Это привело к расширению фокуса для полезности широкой публике.
Приложение доступно с:
- Бесплатным 3-дневным пробным периодом
- Подпиской за $0.49 в неделю
- Подпиской за $7.99 в год
- Пожизненной покупкой за $14.99
Разработчик отмечает, что существуют затраты на серверную часть, связанные с сервисом определения местоположения, который использует приложение.
Расширение платформы
Версия-компаньон для Apple Watch уже готова и в настоящее время ожидает проверки Apple. Цель версии для часов — сделать возможным нажатие на часы и мгновенное отображение точного местоположения.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Конвейер TDD с ИИ: Как плохие инструкции породили 3 400 тестов и что это исправило
Разработчик создал многокомпонентный конвейер TDD с использованием Claude Code, где разные агенты занимаются тестированием, написанием кода и ревью. Исходная инструкция «написать тесты для всего» привела к созданию 3400 тестов, из которых только 44% были валидными, что вылилось в «театр покрытия», где тесты не выявляли реальные ошибки.
Тонкая настройка llama3.2 3B для персонализированного коучинга в сфере здоровья с использованием данных Apple Watch и MLX
Разработчик дообучил модель llama3.2 3B на Mac с помощью MLX за 15 минут, чтобы создать ИИ-тренера по здоровью, анализирующего личные данные из Apple Health и Whoop. Модель предоставляет конкретные рекомендации по здоровью вместо общих советов, работает локально и занимает около 2 ГБ памяти.
OpenClaw в продакшене: 3 уровня для надежных мультиагентных конвейеров
Разработчик рассказывает, как обернул OpenClaw в слои маршрутизации, управления задачами и памяти для запуска автономных агентов продаж, маркетинга и контента — и о проблеме «тихих» сбоев, которую пришлось решить.
Локальная настройка мультиагентного ИИ на WSL с использованием OpenClaw и Ollama
Разработчик делится своей архитектурой для запуска многоагентной ИИ-системы на WSL Ubuntu 24.04 с использованием OpenClaw в качестве шлюза, с четырьмя специализированными агентами, включая один, работающий локально на Ollama с нулевыми затратами на API.