在 iOS/macOS 应用中接入 Apple…

当你要给 Apple 平台应用添加 AI/LLM 功能、端侧文本生成与理解、结构化 AI 输出、视觉智能或系统级 App Intents 集成时使用。

适用场景

解决思路

1. 在 foundation-models/ 中集成端侧 LLM，并遵循 prompt engineering 最佳实践。
2. 实现模型可用性检查（model availability checking）。
3. 管理会话（session management）。
4. 使用 @Generable 实现结构化输出，遵守 property-order 与 schema-injection 规则。
5. 采用工具调用模式（tool calling patterns）。
6. 使用快照流式输出（snapshot streaming）。
7. 应用 prompt engineering 技术。
8. 阅读 foundation-models/safety-and-guardrails.md，掌握模型限制、instructions-over-prompts 层级、guardrail 处理、四层安全栈与评估（evals）。
9. 阅读 foundation-models/models-and-agents.md，掌握 Private Cloud Compute、LanguageModel 协议（第三方后端）、视觉输入、DynamicProfile agents、工具调用模式与 KV-cache 规则。
10. 在 visual-intelligence/ 中实现 IntentValueQuery。
11. 处理 SemanticContentDescriptor。
12. 用 AppEntity 表示可搜索内容。
13. 实现显示表示（display representations）。
14. 从结果进行深度链接（deep linking from results）。
15. 在 app-intents/ 中使用 AppIntent 协议、参数与 perform()。
16. 使用 AppEntity 与 entity queries。
17. 用 App Shortcuts 配置语音短语。
18. 使用 IndexedEntity 做 Spotlight 索引。
19. 配置 Intent 模式（background、foreground）。
20. 用 SnippetIntent 实现交互式 snippets。
21. 集成视觉智能（visual intelligence）。
22. 为 Siri/ChatGPT 提供 onscreen entities。
23. 接入 Multiple choice API。
24. 支持 Swift package。
25. 默认端侧处理；用 Private Cloud Compute 扩展容量且不存储 prompt（无需账号/API key）。
26. 当路由到隐私较弱的后端时，先对上下文脱敏。
27. 始终检查模型可用性。
28. 为不支持的设备提供降级 UI。
29. 优雅处理错误，包括 guardrail 违规：主动功能静默处理，用户发起时给出解释。
30. 保持 prompt 聚焦、具体。
31. 尽可能使用结构化输出。
32. 尊重上下文窗口限制：查询 model.contextSize，绝不硬编码（第一代端侧 4096；iOS 27 端侧 8192；Private Cloud Compute 32000）。
33. 查阅参考文档：Foundation Models、Visual Intelligence、App Intents 的 developer.apple.com 文档链接。
34. 若 ~/Downloads/docs/ 含 FoundationModels-Using-on-device-LLM-in-your-app.md、Implementing-Visual-Intelligence-in-iOS.md 或 AppIntents-Updates.md，则读取以获取更多细节；不存在则静默跳过。

适用边界 · 注意事项

• 非 Apple 平台（Android、Web、服务端）或未使用 iOS 27 / macOS 27 SDK 的项目。
• 目标设备不支持 Apple Intelligence，且无法提供降级 UI 的场景。
• 需要跨平台一致行为、或必须依赖与 Private Cloud Compute 隐私保证不同的第三方云 LLM 能力时。