有些人在進入工作狀態以後，不容易停下來。如何讓自己的大腦關機？不是冷靜降速，而是幫自己的心理做 git commit。

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13 以 10+ 年 iOS 開發經驗為基礎撰寫，助你在 AI 時代成為更有自信的技術工作者。

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🤖 AI 工具實戰經驗與深度思考
🧠 軟體開發思維、職涯發展建議
💡 實用技巧與踩坑經驗分享
😔 開發者身心健康與職業傷害

我並不是無情的工作機器，反而常常拖延。但是我懂得給自己夠多的「載入時間」與方法來進入工作狀況，不會自責在浪費時間不去面對。

介紹 2026 年 1 月的全新專題：在 AI 越來越聰明的時代，去了解自己如何思考，是每個人最值得思考的問題。而為了拆解自己的思考，我打算借用軟體工程概念，來幫助讀者理解。這會是我寫過最特別的一系列文章。

寫在年末，感謝全體讀者。重點回顧每日連載的收穫，並且預告 2026 年開始的新寫作節奏與連載內容。

Foundation Models framework 大幅降低了 iOS 開發者使用離線 LLM 的門檻。關鍵還是開發者有沒有找到適合幫 App 加分的用法。

AnyLanguageModel 讓 Hugging Face 上的開源 LLM 很容易下載與開始使用，只要三行程式碼就可以呼叫 MLX 框架以及配套工具。我也更新了範例專案，可以直接在 Mac 與 iOS 裝置上試玩。

我們發現 AnyLanguageModel 還沒有 100% 實現 Foundation Models framework 的功能，但我們已經可以透過它替換成其他模型。本文以 LM Studio 的伺服器功能，讓 App 可以去呼叫 Mac 上的開源 LLM，生成結果。

分享兩個踩坑 AnyLanguageModel 過程中實際遇到的問題與解法。一個我發了熱騰騰的 PR，另一個則是借用相同的 Swift Package 機制來實現切換依賴模組。

AnyLanguageModel 是相容 Foundation Models framework 語法的模型替換套件。理想上能輕鬆替換 Apple Intelligence 的 Foundation Models，換成第三方開源本地模型，或是 OpenAI 等雲端模型。實際狀況如何呢？

本系列關於 Foundation Models framework 的相關文章即將完結。說明有哪些延伸探索的方向、各種參考資源，並預告把目前所學遷移到其他語言模型。