- ✨ Knotwords：重新定义填字游戏
- ✨ WWDC24 即将到来，欢迎来到 Hello Developer
- 🌟 如何使用 FFMPEG 在 Mac 上将 MOV 转换为 MP4
- 苹果的Presto系统比最初想象的更复杂
- 使用 RevenueCat 构建后端驱动的付费墙
- 😨微软：中国计划利用人工智能制造虚假信息干扰选举
- ✨ 安全概览仪表盘的高级过滤功能
- Lottie for iOS: 轻松呈现动画
- 👋 SWE-agent：将 LLM 转变为软件工程代理
Apple News
✨ Knotwords：重新定义填字游戏
来源：Latest News - Apple Developer
发布时间：2024-04-05 02:00:55
Knotwords 是一款巧妙的填字游戏，由 Zach Gage 和 Jack Schlesinger 共同创作。他们通过这款游戏探索了填字游戏的奥秘，并发现了一款成功文字游戏的秘诀：关注玩家在游戏中的决策，而不是随机出现的单词。Knotwords 是一款出色的游戏，它不仅挑战了玩家的思维，还启发了游戏设计师们。
✨ WWDC24 即将到来，欢迎来到 Hello Developer
来源：Latest News - Apple Developer
发布时间：2024-04-05 02:02:26
WWDC24 将于 6 月 10 日至 14 日在线举行，提供探索新工具、框架和技术的绝佳机会，帮助开发者打造更好的应用程序和游戏。此外，WWDC 视频会议首次在 YouTube 上提供，方便开发者随时随地学习和提升技能。
🌟 如何使用 FFMPEG 在 Mac 上将 MOV 转换为 MP4
来源：OS X Daily
发布时间：2024-04-05 00:12:27
本文介绍了如何使用 FFMPEG 命令行工具将 MOV 视频转换为 MP4 格式。该方法简单易用，并且是免费的。
苹果的Presto系统比最初想象的更复杂
来源：Hacker News - Newest: “apple”
发布时间：2024-04-05 23:29:11
苹果的Presto系统比最初想象的更复杂，它是一个完整的库存管理系统，可以自动更新iPhone软件，并根据销售预测选择需要处理的iPhone。
iOS Blog
使用 RevenueCat 构建后端驱动的付费墙
来源：Donny Wals
发布时间：2024-04-05 01:30:56
本文介绍了如何使用 RevenueCat 构建后端驱动的付费墙，从而允许开发人员在不进行应用审核的情况下对付费墙进行实验和迭代。它涵盖了在 RevenueCat 中设置付费墙、从 JSON 元数据中提取信息以及在应用程序中使用该信息的步骤。
Tech News
😨微软：中国计划利用人工智能制造虚假信息干扰选举
来源：AI News
发布时间：2024-04-05 18:08:46
微软威胁情报团队警告称，预计北京将在 2024 年加大利用人工智能制造虚假信息，以影响多场备受瞩目的选举。微软警告称，在朝鲜参与者的帮助下，受国家支持的中国网络组织“很可能会针对”美国、韩国等国家的总统和立法选举。
✨ 安全概览仪表盘的高级过滤功能
来源：Changelogs Archive - The GitHub Blog
发布时间：2024-04-05 05:24:01
GitHub 博客宣布为安全概览仪表盘添加高级过滤功能，使安全团队能够更有效地识别和调查安全事件。此功能允许用户根据严重性、事件类型、受影响的存储库和提交者等标准过滤事件。
Daily Code
Lottie for iOS: 轻松呈现动画
来源：Trending Swift repositories on GitHub today · GitHub
发布时间：2024-04-06 08:02:25
Lottie 是一个跨平台库，适用于 iOS、macOS、tvOS、visionOS、Android 和 Web，它以最少的代码实时渲染基于矢量的动画和艺术。Lottie 加载并渲染以 bodymovin JSON 格式导出的动画和矢量。Bodymovin JSON 可以使用 bodymovin 从 After Effects 创建和导出，使用 Lottie Sketch Export 从 Sketch 创建，以及从 Haiku 创建。设计师可以创建和发布漂亮的动画，而无需工程师费力地手动重新创建它们。由于动画是由 JSON 支持的，因此它们的大小非常小，但复杂程度却很大！
👋 SWE-agent：将 LLM 转变为软件工程代理
来源：Trending repositories on GitHub today · GitHub
发布时间：2024-04-06 07:59:44
SWE-agent 是一款将 LLM（例如 GPT-4）转变为软件工程代理的工具，该代理可以修复真实 GitHub 存储库中的错误和问题。在 SWE-bench 上，SWE-agent 在整个测试集中解决了 12.29% 的问题，实现了最先进的性能。