我用 Vibe Coding 的方式，开发了一个 iOS 相册 App。它只有 700 KB 大小，功能简单到一句话就能说完——用手势浏览和整理照片。上下滑切换，右滑随机跳转，左滑删除，这就是主要功能。
但为了这 700 KB，我烧掉了 7 亿个 Token。
如果你不知道 Token 是什么——它是大语言模型处理文本的最小单位，约等于 3 / 4 个英文单词，或半个中文字。7 亿 Token 意味着我和 AI 之间进行了一场大规模的对话，对话的内容是：怎么写好这个 App。
你可能会问，值得吗？
其实 Shuffle 的想法很简单：我手机里有几万张照片，但 iOS 自带的照片 App 太笨重了。我想要一种更轻、更沉浸的浏览方式：像幻灯片一样看照片、像丢东西一样删照片，再来一点随机的不期而遇。而且，我需要手势操作和肌肉记忆，不是按钮、菜单、确认框。
所以 Shuffle 由手势驱动。上下滑浏览，右滑随机跳转，左滑删除。主界面没有工具栏，没有分享按钮，没有任何文字。只有一张照片、毛玻璃背景和五个圆形按钮——而且它们要等你滑动时才会出现。
这听上去像是一个周末项目。实际上它花了一个月。
因为要做到“符合直觉”，意味着背后什么都要处理得滴水不漏。
120 赫兹的 Cover Flow
Shuffle 交互核心是 Cover Flow——中间照片占屏幕 92%，旁边两张缩到 33%再淡出。它的滚动不是机械的分页，而是 momentum 驱动的连续物理模拟：手指滑多远，Flow 就滚多远；手指离开，速度决定最终落点。
但在 iOS 26 SDK 上有个坑：SwiftUI 的 @State 批次更新被锁死在 60 帧。ProMotion 屏幕能跑 120 帧，但框架不给。所以我挂了一个 CADisplayLink，每次屏幕刷新时发一个 tick，绑定到视图的最外层 overlay——一个不可见的透明层，唯一的任务是强迫 SwiftUI 以 120 Hz 重新计算渲染树。换句话说，就是不断提醒 SwiftUI 这一帧也该重新算。
这就是为什么如此丝滑——因为每次响应都是满帧。
手势冲突
这可能是整个 App 最复杂的部分。一个手势同时承担三个职责：
- 纯垂直滑动：Cover Flow 切换照片
- 水平滑动：淡入淡出侧边按钮
- 水平滑动 + 垂直滑动：手势选择侧边按钮
方向检测在 onChanged 里实时判断，超过特定像素后就锁定轴差。方向锁定后，还有一个垂直基线的设计——锁的瞬间记录当前 y 坐标作为锚点，后续所有垂直偏移相对这个基线计算。不做这个，手势的微动会让按钮跳闪。
还有另一个坑：左右侧按钮如果用同一个 selectedButtonIndex，左滑选中的按钮会在右滑时短暂闪现。解决方式是拆成左右独立管理——简单，但发现它花了一晚上。
GIF 的幽灵
GIF 检测也麻烦。你不能在加载大图的时候判断它是 GIF，得另外针对当前照片发起一个 requestImageDataAndOrientation，检查 UTI 是不是 com.compuserve.gif。检测到了，用 CGImageSource 逐帧解码，存下帧数组和总时长。
但渲染 GIF 有一个隐藏的坑：Cover Flow 的静态图是用 .drawingGroup() 全体光栅化渲染的——这是为了在滑动时保证帧率。但光栅化会把前面的帧当残影留在图层里。解决方式是让 GIF 动画独立于 drawingGroup 之外，作为单独的 overlay 存在。只有当 Flow 完全静止时才显示，滑动时隐藏。
为了配合这个“静止检测”，你需要区分两种状态：flowPosition 是否落在整数上（即当前指向一张确定照片），以及是否正在拖拽。逻辑不复杂，但产出这套判断的对话轮次，不下 20 轮。
软删除与跨域安全
App 的删除：先软删除，移入待删除列表，你可以在这里恢复单张、批量恢复、或永久删除。
这时候如果你进入了特定一个相簿，事情就微妙了——你在「2024 年 6 月」里删掉了两张照片，然后切到「个人收藏」，那两张待删照片应该还在待删除列表里，但不能被你从「个人收藏」恢复——因为它们不属于当前列表。
所以跨域隔离逻辑考虑了五个边界情况，注释比代码还长。
消耗的 7 亿 Token
我不确定这个数字到底意味着什么。因为实际走的是 DeepSeek API，所以真实花费只有不到 70 元。
但 7 亿 Token 是一个很好的记录。它包含：
- 那些被推翻的设计、架构
- 尝试绕过 SwiftUI 的 60 帧限制
- 各种边界情况
- 148 项测试清单，覆盖权限、Cover Flow、手势、删除、作用域、GIF、视频、iCloud、前后台切换、本地化
- 等等
每一次迭代都对应几十到几百条对话——几乎所有的问题都是“这个效果不够自然”和“有没有更好的做法”，或是修复不成熟解决方案引入的新问题。你需要大量对话才能让 AI 产出真正好的东西。
这是新型“手工”软件开发。大量计算、大量试错、大量推敲——只是不再是手敲代码，而是手敲提示词。工具变成了 AI，但审美、取舍、反复试错，仍然是人的。
最后得到的，也是一段 7 亿 Token 的手工劳动。
它不是为了证明 AI 能替我写 App，更像是在证明：当我知道自己想要什么时，AI 可以陪我把那个东西磨出来。
700KB 里的诚实
到今天，Shuffle 的所有源代码加起来是 2430 行，上架后约 700 KB。没有第三方框架，没有埋点，没有广告。它做的工作就是读图、显示、删图——就像一个幻灯机。
Shuffle 最终商业上成不成功，我还不知道。
但有一点我很确定：我想用 Shuffle 翻照片。
这就够了。
（以上内容由 AI 生成，经本人编辑）
