Всем привет! Прошел насыщенный год, и пришло время поделиться тем, что успело произойти с моей мобильной игрой "Лампочка". Изначально я хотел поручить написание этого текста ИИ, но, прочитав его творчество, решил отказаться от этой идеи. В этом материале я расскажу, как мы делали масштабное обновление.
В конце ноября 2025-го я сел писать строительный калькулятор для RuStore. Хотел собрать всё, что нужно при ремонте, в одном приложении - от расчёта обоев до ИИ-ассистента, который подскажет, где ты накосячил с расходом штукатурки. Через 2,5 месяца «Мастерок» вышел в продакшн: 45+ калькуляторов, 269 коммитов, 259 тысяч строк кода, рейтинг 4.9 в RuStore.
В этой статье расскажу про архитектуру, покажу реальный код и объясню, почему переписал систему калькуляторов с нуля на полпути разработки, как впихнул ИИ с характером ворчливого прораба через OpenRouter и зачем написал 8180 тестов на проект, который делает один человек.
В прошлой серии мы научились вытаскивать из машины данные. Мы знаем скорость, обороты двигателя и даже какая дверь открыта. Руки чешутся вывести всё это на огромный экран в 4K, добавить анимаций, графиков и запустить YouTube на фоне, да?
Не спешите.
Если вы сделаете это, ваше приложение никогда не попадет в стор. А если вы работаете на OEM (автопроизводителя) и протащите это в прод — вас, возможно, проклянут водители, въехавшие в столб, пока разглядывали ваш красивый график расхода топлива.
Сегодня говорим о Driver Distraction — главной боли и главной фишке разработки под авто. О том, как сделать интерфейс, который не убивает.
В этой, уже 3 по счету статье мы переходим к самому важному месту во всей архитектуре Capacitor — к плагинам.
Именно плагины делают из WebView полноценное мобильное приложение. С ними у Вас появляется доступ к камере, файловой системе, push-уведомлениям, Bluetooth и т.д.
В статье разберем:
как устанавливаются официальные плагины;
как работать с community-плагинами;
как мигрировать с Cordova;
и главное — как написать собственный плагин с нуля на реальном примере отправки SMS.
Android-приложение может быть написано аккуратно и архитектурно выверено, но это не гарантирует быстрый запуск и стабильную работу в проде. Значительная часть задержек рождается на уровне ART: загрузка классов, интерпретация dex-кода, JIT-компиляция «горячих» методов и постоянный сброс прогрева после обновлений.
В статье разберём, как Baseline Profiles позволяют управлять install-time оптимизациями, что именно они меняют в жизненном цикле приложения и почему в реальных кейсах это даёт измеримый прирост производительности.
Ниже — разбор алгоритма, который рисует аккуратную "плашку" под выделенным текстом, даже если текст переносится на несколько строк.
Пример кода в проекте сделан на Flutter, но сама идея не привязана к Dart.
Весь код и текст этой статьи можно найти тут на GitHub.
В новом дайджесте происходит что-то серьезное: наложенные окна и 37 000 unit-тестов против Gradle, новый Flutter и эксперимент с эмоциональным банкингом, Developer Knowledge API от Google, опасности в Android, подводные камни миграции на Swift и многое другое. Заходите!
Хайп вокруг ИИ не утихает и поэтому я решил сделать приложение с интерактивными историями, где сюжет генерирует ИИ. На самом деле мне нравится играть в игры с нелинейным сюжетом. В игры, где ты сам можешь выбирать путь. Однако большинство таких игр имеют лишь небольшое количество заранее написанных сценариев. Это не позволяет в полной мере ощутить свободу выбора.
Привет! Меня зовут Владислав Лаптев, я директор по инновациям в Fork-Tech. Сегодня РБК выпустил материал о том, что замедление Telegram срывает релизы мобильных приложений в России. Мы дали комментарий для этого материала, и я решил рассказать подробнее, потому что проблема не в Telegram. Проблема в том, что российские мобильные разработчики третий раз за четыре года теряют инструмент доставки сборок.
Мы создали PWS (Product Web Services) — платформу для управления цифровыми продуктами. Сегодня речь про модуль App Distribution: как мы к нему пришли, где взяли лучшее от Firebase, почему этого было мало, и как всё работает под капотом. С примерами кода из документации. Платформа включена в реестр российског�� ПО.
Я инженер ОВиК, и меня достало каждый день гуглить перевод кгс/см² в бары. Универсальные конвертеры не знают про Гкал/ч и кгс/м², а инженерные калькуляторы — платные или с рекламой. Написал своё Android-приложение на Python/Kivy: 10 категорий, 60 единиц измерения (включая все инженерные), 5 калькуляторов (скорость в трубе, тепловая мощность с гликолями, расширительный бак по СП 60.13330, потери на клапане, площадь изоляции). Работает полностью офлайн, бесплатно, без рекламы. Рассказываю как сделал, с какими граблями столкнулся и как выложил в RuStore.
Меня зовут Вячеслав, и я — «процессуальный хирург».
Сейчас адвокат. Из них 20 лет я провел по ту сторону баррикад — работал следователем, помощником прокурора и прокурором.
Моя работа в суде — не красивые речи, а поиск багов. Я берусь за дела, где система дала сбой: следствие допустило ошибку, суд закрыл глаза. Я провожу аудит материалов, нахожу фатальное нарушение (баг в процедуре) и «ломаю» приговор. Я не работаю ради процесса — я либо вижу техническую возможность отмены, либо честно говорю клиенту: «Тут WontFix».
Год назад я понял, что мне нужен инструмент, который работает так же бескомпромиссно, как я сам. Мне нужен был цифровой ассистент...
Давайте представим типичную ситуацию для разработчика: вы делаете фичу, код проходит ревью, тесты «зеленые». На первый взгляд все хорошо, вы отправляете её в релиз. А потом на проде обнаруживается визуальный баг: текст наехал на текст, цвет оказался не тот, отступ съехал. Бывало такое?
В чем проблема – ведь тесты были пройдены успешно? Дело в том, что юнит-тесты проверяют только логику. Им все равно на то, как выглядит экран.
А screenshot-тесты нужно писать вручную в большом количестве. В классическом подходе мы прописываем каждый тест, но что если у вас 50 экранов по 5 состояний на каждый? Так как же быть, если не хочется писать 250 тестов вручную, а проверку сделать нужно?
Привет я Федотов Михаил, технический лидер по Android разработке в Альфа-банке. Сегодня хочу поговорить про performance (ускорение) unit тестов.
Я работаю на проекте Android приложения Альфа-банка для физических лиц. Для нашего большого проекта это время — больная тема, так как у нас около 800 модулей и большая часть кода полностью покрыта unit тестами (за некоторыми исключениями, например, view классы). Сейчас у нас почти 6000 spec (тест-классов) в которых 37 000 тест-кейсов.
Общее время прогона всех тестов на CI превышало 3 часа. Локально все тесты прогнать вообще было утопией, так как вероятнее всего сборка просто падала от нехватки оперативной памяти.
Сейчас все тесты проекта мы научились прогонять за честные 12 минут и я расскажу что для этого потребовалось.
Как достаточно типичный почти современный человек, я решил аккуратно пройтись по всем своим аккаунтам, чтобы не утерять к ним доступ в наше чудесное время взаимных санкций, ковровых блокировок и массового банометания... И расскажу об итогах.
Аккаунт не волк - в лес не убежит
Знал бы где сломают - подложил емайл
Второго фактора бояться - на Госуслуги не ходить
Век живи, век учись, а МАКС поставишь
(и мое любимое!)
Готовь сани летом, а второй фактор и третий способ сегодня
Задача, которую я поставил перед собой - сделать всё необходимое для того, чтобы мои аккаунты остались моими, то есть к ним не получили доступ те кому не положено и мог получить доступ я. Рассказываю, от каких рисков удалось защититься - от каких нет.
Разбираться во внутренностях AirDrop - это как препарировать фокус иллюзиониста: на сцене всё бесшовно, а за кулисами - вспотевшие инженеры пытаются заставить два разных радиомодуля не конфликтовать за общую антенну. Прочитав этот текст, вы поймете, как Apple фактически создала свой стек протоколов на базе стандартного железа, почему Bluetooth Low Energy - это «швейцар», а Wi-Fi - «грузчик», и как индустрия наконец-то пришла к единому стандарту передачи данных, который не заставляет владельцев Android чувствовать себя лишними на этом празднике жизни.
В прошлой части мы загрузили своё мобильное ядро, вывели "Hello world" в UART и нарисовали квадратик на экране.
В этой части я покажу, как улучшилось ядро за это время: поддержка новых устройств (запуск и отладка в QEMU и Raspberry Pi 5), разбиение на модули, и, наконец, полноценный менеджер памяти. В этом нам очень поможет система типов Rust.
В этом выпуске модульная архитектура и уменьшение зависаний, переходы между общими элементами и продажа рефакторинга, слежка за акулами, жестокая реальность App Store, придуманные ГОСТы ChatGPT и многое другое. Заходите!
Хаотичные события в Android (навигация, тосты, запросы) часто превращаются в источник багов и нечитаемого кода. В этой статье вы узнаете, как использовать sealed-интерфейсы Kotlin для создания полной, типобезопасной модели экрана, где состояния и события управляются отдельно и предсказуемо. Вы научитесь превращать одноразовые побочные эффекты в строго контролируемый поток команд, получите compile-time гарантии, избавитесь от багов с поворотом экрана и сможете легко тестировать любые события UI. Рассмотренный подход не только защищает от ошибок, но и кардинально упрощает масштабирование логики. Вы сможете добавлять новые события без риска сломать существующую функциональность, а ваш UI-слой станет чистым и декларативным. При этом всё, что нужно для внедрения - это понимание базовых принципов Flow и ViewModel.
Если вы разрабатываете на Kotlin, то наверняка сталкивались с генерацией кода: аннотации, которые необычным образом создают за вас кучу шаблонного кода.
Dagger/Hilt генерирует DI‑классы, Room генерирует DAO и сущности, Moshi генерирует JSON и т.д. Это экономит тонны времени. Но долгие годы для Kotlin‑проектов приходилось использовать KAPT — Kotlin Annotation Processing, прослойку для совместимости с Java‑аннотациями.
KAPT работал, но имел свои минусы. Он генерирует Java‑стабы из Kotlin‑кода и прогоняет стандартный Java Annotation Processor. Эта махинация замедляет компиляцию: сначала компилятор Kotlin должен переварить ваши исходники в промежуточные Java‑классы, потом снова всё это компилировать. Плюс, KAPT порой криво понимал Kotlin фичи, потому что мыслил категориями Java.
И вот появился Kotlin Symbol Processing (KSP). Это библиотека, которая позволяет писать процессоры напрямую для Kotlin. Обещают до 2х ускорения сборки по сравнению с KAPT, полную поддержку всех фич языка и мультиплатформенность.
Троян Mamont продолжает вести свою вредоносную деятельность, направленную на пользователей Android-смартфонов.
В ходе отслеживания активности семейств вредоносных программ для операционных систем Android эксперты отдела исследований киберугроз «Перспективного мониторинга» обнаружили вариацию вредоносного ПО Mamont с названием Фото(92).apk, датированную 2026 годом.
В ходе тщательного анализа этого образца была выявлена новая панель управления C&C — fensteadom[.]com.
