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swift-actor-persistence

Persistencia de datos segura para hilos en Swift usando actores: caché en memoria con almacenamiento respaldado por archivos, eliminando condiciones de carrera por diseño.

¿Qué es swift-actor-persistence?

Este skill implementa un patrón de persistencia de datos seguro para subprocesos en Swift, utilizando el modelo de actores (actor model) para garantizar acceso serializado y eliminar condiciones de carrera en tiempo de compilación sin necesidad de bloqueos manuales (locks) o DispatchQueues. Combina un caché en memoria (diccionario) con almacenamiento en archivos JSON para ofrecer lecturas rápidas O(1) y escrituras duraderas con escritura atómica. Es ideal para aplicaciones iOS/macOS que requieren almacenamiento local de datos de usuario, configuraciones, contenido en caché o arquitecturas offline-first con sincronización remota. El patrón es genérico sobre tipos que implementen Codable e Identifiable, y se complementa con ViewModels @Observable para actualizaciones reactivas de la interfaz de usuario. La API es mínima y segura: todas las operaciones de lectura/escritura son async automáticamente por aislamiento del actor, evitando errores comunes como exponer el caché interno o usar nonisolated.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/swift-actor-persistence

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Documentación

Actores Swift para Persistencia Segura para Hilos

Patrones para construir capas de persistencia de datos seguras para hilos usando actores Swift. Combina caché en memoria con almacenamiento respaldado por archivos, aprovechando el modelo de actores para eliminar condiciones de carrera en tiempo de compilación.

Cuándo Activar

  • Construir una capa de persistencia de datos en Swift 5.5+
  • Necesitar acceso seguro a estado mutable compartido
  • Querer eliminar la sincronización manual (bloqueos, DispatchQueues)
  • Construir aplicaciones offline-first con almacenamiento local

Patrón Principal

Repositorio Basado en Actores

El modelo de actores garantiza acceso serializado — sin condiciones de carrera, impuesto por el compilador.

public actor LocalRepository<T: Codable & Identifiable> where T.ID == String {
    private var cache: [String: T] = [:]
    private let fileURL: URL

    public init(directory: URL = .documentsDirectory, filename: String = "data.json") {
        self.fileURL = directory.appendingPathComponent(filename)
        // Carga síncrona durante init (aislamiento del actor aún no activo)
        self.cache = Self.loadSynchronously(from: fileURL)
    }

    // MARK: - API Pública

    public func save(_ item: T) throws {
        cache[item.id] = item
        try persistToFile()
    }

    public func delete(_ id: String) throws {
        cache[id] = nil
        try persistToFile()
    }

    public func find(by id: String) -> T? {
        cache[id]
    }

    public func loadAll() -> [T] {
        Array(cache.values)
    }

    // MARK: - Privado

    private func persistToFile() throws {
        let data = try JSONEncoder().encode(Array(cache.values))
        try data.write(to: fileURL, options: .atomic)
    }

    private static func loadSynchronously(from url: URL) -> [String: T] {
        guard let data = try? Data(contentsOf: url),
              let items = try? JSONDecoder().decode([T].self, from: data) else {
            return [:]
        }
        return Dictionary(uniqueKeysWithValues: items.map { ($0.id, $0) })
    }
}

Uso

Todas las llamadas son automáticamente async debido al aislamiento del actor:

let repository = LocalRepository<Question>()

// Lectura — búsqueda O(1) rápida desde el caché en memoria
let question = await repository.find(by: "q-001")
let allQuestions = await repository.loadAll()

// Escritura — actualiza el caché y persiste al archivo atómicamente
try await repository.save(newQuestion)
try await repository.delete("q-001")

Combinación con ViewModel @Observable

@Observable
final class QuestionListViewModel {
    private(set) var questions: [Question] = []
    private let repository: LocalRepository<Question>

    init(repository: LocalRepository<Question> = LocalRepository()) {
        self.repository = repository
    }

    func load() async {
        questions = await repository.loadAll()
    }

    func add(_ question: Question) async throws {
        try await repository.save(question)
        questions = await repository.loadAll()
    }
}

Decisiones de Diseño Clave

DecisiónRazón
Actor (no clase + bloqueo)Seguridad de hilos impuesta por el compilador, sin sincronización manual
Caché en memoria + persistencia en archivoLecturas rápidas desde caché, escrituras duraderas en disco
Carga síncrona en initEvita complejidad de inicialización asíncrona
Diccionario indexado por IDBúsquedas O(1) por identificador
Genérico sobre Codable & IdentifiableReutilizable con cualquier tipo de modelo
Escrituras atómicas de archivo (.atomic)Previene escrituras parciales en caso de fallo

Mejores Prácticas

  • Usa tipos Sendable para todos los datos que cruzan el límite del actor
  • Mantén la API pública del actor mínima — solo expón operaciones de dominio, no detalles de persistencia
  • Usa escrituras .atomic para evitar corrupción de datos si la app falla durante una escritura
  • Carga sincrónicamente en init — los inicializadores asíncronos añaden complejidad con beneficio mínimo para archivos locales
  • Combina con ViewModels @Observable para actualizaciones reactivas de la UI

Anti-patrones a Evitar

  • Usar DispatchQueue o NSLock en lugar de actores para código nuevo de concurrencia Swift
  • Exponer el diccionario interno de caché a llamadores externos
  • Hacer la URL del archivo configurable sin validación
  • Olvidar que todas las llamadas a métodos del actor son await — los llamadores deben manejar el contexto async
  • Usar nonisolated para evitar el aislamiento del actor (contradice el propósito)

Cuándo Usar

  • Almacenamiento de datos local en aplicaciones iOS/macOS (datos de usuario, configuraciones, contenido en caché)
  • Arquitecturas offline-first que sincronizan a un servidor después
  • Cualquier estado mutable compartido que múltiples partes de la app accedan concurrentemente
  • Reemplazar la seguridad de hilos basada en DispatchQueue heredada con concurrencia Swift moderna

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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