Android Broadcast

🤖 Google как раз выкатила напоминание как оптимизировать расход памяти в Android приложениях. По сути ничего нового для тех кто уже занимался подобным, а остальным на заметку #Android #AndroidDev #Производительность #Оптимизация

🤯 Android 17 умеет убивать ваше приложение молча. Без стектрейса. Разбираемся. И ЭТО БЕЗ КЛИКБЕЙТА Начиная с Android 17, появился системный MemoryLimiter — лимит памяти на процесс, привязанный к общему объёму RAM устройства. Превысил лимит — процесс убит. Без эксепшена, без стектрейса. Как это выглядит: 👉 причина завершения в ApplicationExitInfo = REASON_OTHER 👉 в описании строка "MemoryLimiter:AnonSwap" 👉 в Crashlytics этого НЕ будет: это не краш, а системное убийство процесса И сразу разрушим главное заблуждение: это НЕ про heap size. getMemoryClass() и largeHeap ограничивают только Java-кучу — объекты под управлением ART. Превысил — получишь OutOfMemoryError со стектрейсом, который ловится. А новый MemoryLimiter считает другое — анонимную память ВСЕГО процесса: 👉 битмапы (с Android 8 их пиксели в нативной памяти, в Java-куче их нет) 👉 нативные библиотеки, медиакодеки, Skia 👉 веса on-device ML/LLM моделей (mmap/нативка) Всё это в getMemoryClass() не видно. Можно сидеть втрое ниже heap-лимита, никогда не словить OOM — и всё равно быть убитым, потому что суммарная нативная память процесса вылезла за порог. getMemoryClass и OOM — про Java-кучу. MemoryLimiter — про весь процесс. Это два разных предохранителя, и старый про новый вам ничего не скажет. Важные оговорки, чтобы не было паники на пустом месте: 👉 в Android 17 лимиты заданы консервативно: цель — экстремальные утечки и выбросы, а не нормальные приложения 👉 включены только на части устройств 👉 конкретных чисел Google не публиковал. Реальный лимит своего девайса можно снять командой: adb shell am memory-limiter status В зоне риска тяжёлые сценарии на устройствах среднего и бюджетного сегмента. Уже есть задокументированный случай на бете — крупная on-device модель Gemma падала на Pixel 6a с 6 ГБ RAM именно из-за MemoryLimiter. 6 ГБ — это уже не бюджетник. Java-куча там небольшая, а нативка с весами модели — гигабайты в RAM. Два мифа, которые гуляют по сети и которые повторять не надо: 👉 НЕТ подтверждения, что система шлёт «вежливое предупреждение» перед убийством 👉 НЕТ официального «дедлайна для разработчиков 30 июня». Google его не объявлял Это первый раз, когда дисциплина по памяти не совет, а правило от ОС. Сейчас лимиты мягкие, но направление одностороннее — закручивать будут, а не отпускать. И самое неприятное тут не сам лимит, а его невидимость: пользователи будут терять сессии, а вы не узнаете, пока специально не начнёте смотреть. 💬 Как вы думаете, связаны ли меры с тем, что оперативка стала дорожать и вставить по 12–16 ГБ стало дорого? #Android #Android17 #Производительность

🤖 ⚙️ Адаптивность под разные экраны — одна из тех вещей, которые откладывают до последнего. А когда приходит требование поддержать планшет, начинается боль. Хотя в Compose это решается в несколько строк. GridCells.Adaptive сам рассчитывает колонки под доступное пространство — ничего не нужно задавать вручную:

LazyVerticalGrid(
    columns = GridCells.Adaptive(minSize = 160.dp),
    modifier = Modifier.fillMaxSize()
) {
    items(list) { ItemCard(it) }
}

Но почти всегда забывают про пагинацию. pageSize хардкодят, и это ломает всю адаптивность. На планшете с 4 колонками те же 20 элементов — это 5 строк. Пользователь упирается в конец страницы раньше чем успел проскроллить. Правильно — считать pageSize от реального числа колонок:

BoxWithConstraints {
    val columns = (maxWidth / 160.dp)
        .toInt().coerceAtLeast(1)
    val rows = (maxWidth / 120.dp)
        .toInt().coerceAtLeast(1)
    val pageSize = columns * rows

    val items = remember(pageSize) {
        Pager(PagingConfig(pageSize = pageSize)) { MyPagingSource() }
    }.flow.collectAsLazyPagingItems()

    LazyVerticalGrid(
        columns = GridCells.Adaptive(minSize = 160.dp)
    ) {
        items(items.itemCount) { ItemCard(items[it]) }
    }
}

На смартфоне выйдет ~10 элементов, на планшете ~30. Никаких магических чисел — только математика от реального пространства. Самый хороший пример тут - галерея. Они показывают адаптивную сетку контента и имеет возможность настройки другого расположения элементов 🔗 Lazy lists and grids — Android Developers #Compose #Android #AndroidDev #Ui #Adaptive #Адаптивность

🤖 R8 Configuration Analyzer - удобный способ изучить как ваша конфигурация R8 влияет на итоговый код в сборке Keep rules из сторонних библиотек часто написаны с запасом: разработчик библиотеки не знает, как именно вы её используете, и кладёт широкое -keep class com.library.** { *; }. R8 видит это и выключает оптимизацию для всего пакета, даже если вашему приложению нужны оттуда три класса. AGP 9.3.0-alpha05 добавил инструмент, который это наконец показывает с цифрами. Configuration Analyzer генерирует HTML-отчёт, в котором по каждому keep rule и по каждой библиотеке видны три метрики: 👉 Shrinking score - процент кода, доступного для удаления неиспользуемых классов и методов 👉 Optimization score - процент кода, доступного для инлайнинга, мёрджинга классов и прочих R8-оптимизаций 👉 Obfuscation score - процент кода, доступного для обфускации имён Начиная с AGP 9.3.0-alpha05 отчёт генерируется автоматически в build/outputs/mapping/release/configanalyzer.html при каждом билде с квлюченной минификацией. Для AGP 9.2 и ниже нужно при запуске ./gradlew assembleRelease передать системный флаг com.android.tools.r8.dumpkeepradiushtmltodirectory с путём до папки куда сохранить отчет. Помимо широких правил анализатор выделяет ещё два типа мусора: 👉 unused rules, которые не матчат ни один класс в текущем билде (обычно появляются после рефакторинга) 👉 subsumed rules, когда одно широкое правило перекрывает другое и делает его бессмысленным. ‼️ ВАЖНО: требует R8 9.3.7-dev, который идёт в комплекте только с AGP 9.3.0-alpha05. Это ранняя alpha. На продакшн-сборки без тщательной проверки не стоит. Это первый инструмент с конкретными цифрами по влиянию сторонних библиотек на R8. Раньше это была область догадок и ручного анализа mapping-файлов. Теперь можно прийти к мейнтейнеру с отчётом и показать: вот твоё правило, вот 35% заблокированной оптимизации у нас в проекте. Круто если такой отчет можно будет получить как XML/JSON чтобы встраивать в другие инструменты. #Android #AndroidDev #R8 #Performance #agp #Произодвительность

😄 AI в разработке: время новых процессов Сейчас уже поздно спорить о том, нужен ли AI в разработке: он прочно вошёл в процессы — и в стартапах, и в бигтехе. Эксперты Podlodka AI Crew собрали сезон «AI-First Development», чтобы обсудить уже не отдельные инструменты, а новую инженерную модель, в которой AI становится частью команды. На конференции с 15 по 19 июня: 🗒️ Разберем, как делать AI-разработку более предсказуемой с помощью Open Spec Development ⚡️ Изучим model routing и prompt caching ⚙ Узнаем, как автоматизировать инженерные процессы с помощью AI 🤖Обсудим навыки и оркестрацию AI-агентов ⚡️ Посмотрим, как AI влияет на качество и скорость разработки. Формат: пять дней живых Zoom-сессий по утрам и вечерам, закрытое комьюнити в Telegram и обсуждения со спикерами. 🎟 Посмотреть программу и купить билеты по ссылке Скидка по промокоду BROADCAST_ANDROID_AI 🎁 — самая приятная цена для тех, кто успеет первым. #реклама

🚀 Yandex Mobile Ads SDK 8 — минимум времени на запуск монетизации, максимум дохода Что внутри: 🧩 −30% к размеру SDK. Приложение скачивается быстрее и весит меньше ⚡️ Поддержка современных стандартов асинхронной разработки — повышение эффективности рабочих процессов. 🤖Скилл для ИИ-агентов — миграция с 7 версии на 8 теперь автоматизирована. ИИ-агент берёт рутину на себя. ✔️Обновлённый дизайн форматов и гибкие API — рекламные форматы выглядят свежее, а интерфейсы стало проще адаптировать под свой продукт. Кстати, если разрабатываете приложения для Android и iOS на Compose Multiplatform — то для вас еще одна хорошая новость. Создавайте интерфейс рекламных блоков без дублирования вёрстки. Единая кодовая база — минимум рутины и быстрый запуск. ➡️ Подробности и документация #реклама

🤖 Google прилагает много усилий, чтобы сделать разработку адаптивных интерфейсов проще: библиотеки, поддержка в IDE, инструменты и пр. Понятно, ведь растет популярность складных устройств. Компания старается расширить Android за пределы смартфона, а складные смартфоны набирают обороты популярности (хоть и медленно). Android 17 вскроет все недостатки ваших приложений на планшетах и складных смартфонах, потому что там теперь будут игнорироваться ограничения окон приложений. В ближайших постах я пройдусь по основам адаптивности интерфейса, а пока вы можете изучить: 👉 Обзор экосистемы адаптивности от Google для Android 📹 Adaptive development for the expanding Android ecosystem 📹 Make your UI adaptive with Android Studio's AI agent 👉 Build adaptive apps 👉 Критерии качества адаптивных приложений (3 уровня) #Android #AndroidDev #UI #Foldable #Планшет

🤩 Готовишься к OOD-собеседованию? Новая книга в помощь 10 июня в издательстве «Питер» выходит «Object Oriented Design. Подготовка к сложному интервью» Алекса Сюя — автора бестселлера про System Design и бывшего инженера Twitter, Apple, Zynga и Oracle. 🤐 Внутри: 🔗 Чёткая 4-шаговая схема решения любой OOD-задачи 🔗 Глубокий разбор ООП и принципов SOLID 🔗 14 готовых систем: парковка, кинотеатр, банкомат, лифты, ресторан и др. 🔗 11 реальных задач с интервью с подробным разбором решений 🔗 133 диаграммы архитектур и процессов 🔗 Паттерны проектирования + советы по коммуникации с интервьюером 🎁 Промокод broadcast — скидка 5% на книги издательства "Питер"! #реклама

🤖 Google анонсировала ADK for Android 0.1.0 вместе с ADK for Kotlin ADK (Agent Development Kit) - это open-source фреймворк для AI-агентов, и теперь у него есть Android-артефакт с поддержкой on-device моделей. Ключевая архитектурная идея: облачный оркестратор ведёт диалог с пользователем и координирует работу. Когда нужно обработать приватные данные - документы, брони, личные файлы - он делегирует subagent'у, который работает на устройстве через ML Kit GenAI и AICore. Данные за пределы устройства не уходят. В стек входят LLM-агенты, sequential agents, MCP tools, session state и long-term memory через Memory service, OpenTelemetry для наблюдаемости. Можно использовать три варианта моделей: 👉 ML Kit GenAI для on-device Gemini Nano 👉 Firebase AI Logic для облачного Gemini 👉 Google GenAI для быстрого прототипирования. ‼️ ВАЖНО: версия 0.1.0, статус "В активной разработке". Это очень ранний экспериментальный релиз, не для продакшна. Архитектурный паттерн с разделением на облачный оркестратор и on-device агент выглядит разумно - именно так я бы и хотел видеть подобный инструмент. Но внедрять в прод рано. 🔗 Источник Android Dev Blog #Android #AI #Gemini

🤖 На Google I/O 2026 Google официально переименовала Android из операционной системы в "intelligence system" Самое интересное для разработчиков - AppFunctions. Это experimental preview API + Jetpack библиотека, которые позволяют приложению стать on-device MCP (Model Context Protocol) сервером. Агенты вроде Gemini смогут обращаться к функциям приложения через стандартный протокол, без скрейпинга UI. Для отладки выпустили тест-агент, для раннего выхода в production открыта форма early access. По on-device моделям: ML Kit GenAI APIs теперь работают с Gemini Nano 4 (preview). Prefix Caching уже доступен — кеширует промежуточное состояние LLM для повторяющихся частей промпта, снижает время инференса. Structured Output API скоро - типизированные объекты на выходе вместо свободного текста. Firebase AI Logic добавляет явный контроль маршрутизации в hybrid inference — режимы PREFER_ON_DEVICE, PREFER_CLOUD, ONLY_ON_DEVICE, ONLY_CLOUD прямо в коде. ADK for Android в первой версии позволяет строить multi-agent workflows с оркестрацией между on-device и cloud моделями. Ещё есть A2UI + Compose Renderer: агент "говорит UI", Compose рендерит ответ как нативные компоненты. Пока чистый эксперимент, но направление понятное. Вот для чего делается Compose BDUI Меня больше всего интересует AppFunctions. MCP как стандарт уже работает в десктопных агентах, и Google принесла это на уровень ОС — правильное решение. Вопрос в том, насколько быстро экосистема это подхватит за пределами флагманских приложений и почему не подключать сервер к этому, я использовать интеграцию через приложение 🔗 Источник - Android Dev Blog #Android #AndroidDev #GoogleIO #AI

📹 Не знаете чем заняться в выходные - стали доступны записи докладов с Google I/O 2026 #Android #GoogleIO

🪙 7 стадий AI в разработке: от скептика к архитектору — доклад с Mobius Опубликовал запись своего выступления с конференции Mobius Москва Весна 2026 в Москве. Рассказал о своём пути адаптации к ИИ, какие вызовы пришлось решать и как я менял отношение и подход к работе с ИИ, чтобы достигать ожидаемых результатов при разработке программного обеспечения. 📹 Публичная версия будет опубликована позже в каналах конференции Mobius. #Mobius #AI #ИИ

🛒 Google Play который мы заслужили

🛒 Google Play на I/O 2026: что изменится для разработчиков На I/O 2026 Google анонсировал пачку изменений в Play — часть из них работает сама по себе, часть требует действий от разработчика. Разберу в двух постах: сначала discovery и охват, потом монетизация и инструменты. ⭐️ Главное изменение в поиске и открытии приложений через Gemini. В ближайшие недели приложения начнут появляться в ответах Gemini на Android и в вебе. Позже туда добавятся фильмы, сериалы и спорт с deep-link прямо в твоё приложение. Ничего делать не нужно — но это меняет то, как работает органика. ⭐️ Следом идёт Ask Play: AI-оверлей поверх поиска, который понимает контекст запроса и уточняющие вопросы. Google говорит, что AI Q&A уже закрывает 95% запросов. Практическое следствие: описание приложения теперь важнее как семантический текст, а не набор ключевиков. 🚀 Engage SDK вырос на 45% год к году при 30M MAU. Добавляют показ контента прямо на странице приложения в сторе, планшетные поверхности и расширение на 80+ рынков. Если ещё не интегрировал - момент подходящий, обновлений от разработчика для новых фич не нужно. 😁 Play Shorts — вертикальный short-video формат для демонстрации приложений внутри стора. Пока только США и ограниченный круг разработчиков, расширение обещают позже. 🔗 Источник #Android #GooglePlay

🤖 ADB Wi-Fi 2.0 Беспроводной ADB наконец перестанет быть лотереей. С Platform Tools v37 и Android 17 устройство остаётся подключённым даже если сменить сеть или перезагрузить Mac. Просто продолжаешь работать. Раньше при закрытии крышки ноутбука в устройство теряло соединение и подключайся снова. Теперь этот ритуал уходит. Устройства с включённым Wireless Debugging автоматически появляются в Device Manager Android Studio без каких-либо дополнительных действий. Работает не только с телефонами, но и с часами, что актуально при разработке для Wear OS, где физическое подключение всегда было отдельной болью. ⚠️ Требования жёсткие: нужен Android 17 на устройстве и Android Platform Tools v37 или новее. Для большинства девайсов на руках это пока недоступно. Фича - задел на будущее. #Android #AndroidDev #AndroidStudio

🔨 Android Studio научился скачивать Gemma 4 прямо из IDE, без Ollama и LM Studio До Google I/O работа с локальной Gemma модульию выглядело так: 1️⃣ установи Ollama 2️⃣ скачай модель в терминале 3️⃣ открой Settings > Tools > AI > Model Providers 4️⃣ пропиши localhost:11434 Не сложно, но порог входа всё равно есть. Теперь в Canary-билде Android Studio I/O Edition всё это убрали: Gemma 4 скачивается прямо из IDE, внешний сервер не нужен. Сама Gemma 4 обучена на Android-разработке, понимает Kotlin, Compose, Jetpack-паттерны. Работает офлайн, код на сторону не уходит. Для Agent Mode доступен вариант 26B MoE, но он требует серьёзного железа. Меня здесь привлекает не столько удобство для личного использования, сколько вектор в сторону корпоративных контуров. Компании, которые не могут отправлять код в облако из-за политик безопасности, получают полноценный AI-ассистент прямо в IDE. Это не «хорошая альтернатива Gemini», это другой сценарий использования. И судя по тому, что Google добавила open-модели в Android Bench, они понимают, что этот рынок будет расти. 🔗 Источник Android Dev Blog #AndroidStudio #Android #AndroidDev #AI #Google #GoogleIO

🤖 Google AI Studio получила поддержку нативной Android разработки! AI Studio научился собирать нативные приложения на Kotlin и Jetpack Compose из текстового промпта. Раньше получались только веб-приложения. Весь цикл идёт в браузере: встроенный эмулятор Android показывает результат во время сборки, локальный SDK не нужен. Готовое приложение ставится на телефон по USB через встроенный в Chrome adb. Публикация в магазин тоже есть и устроена следующим образом: 👉 AI Studio сам создаёт запись приложения в Google Play Console 👉 собирает bundle и заливает его в трек внутреннего тестирования 👉 Автору надо будет создать аккаунт и заполнить все доки в консоле Google Play Когда возможностей промптов не хватает, проект можно скачать и продолжить в Android Studio или другим предпочитаемым вами образом. Под капотом та же технология, что в «Create new project with Gemini» в Android Studio, перенесённая в веб. На старте набор сценариев ограничен: 👉 личные утилиты и простые социальные приложения 👉 эксперименты с железом (камера, GPS, акселерометр, Bluetooth) 👉 приложения с Gemini API Скоро обещают управление тест-треками Google Play и интеграции Firebase: Firestore, Auth, App Check. Меня цепляет не генерация кода, а то, что Google убрал из цепочки установку инструментов: от промпта до приложения в Play без единой команды в терминале. Для боевых проектов это пока не вариант, ограничение «только простые приложения» расставляет всё по местам. Но собрать за вечер утилиту под себя с любого устройства с выходом в интернет (из поддерживаемого региона) или быстро показать прототип так вполне реально. #Android #AndroidDev #AI #Google

😁 Android CLI получил stable 1.0, и его главная команда тянется обратно в Android Studio. Android CLI это тонкая прослойка между ИИ-агентом и Android-тулчейном. Работает с любым агентом: Claude Code, Codex, Gemini, Antigravity. Обновляется командой android update. Стоит понять, что CLI делает сам, а что нет. Сам он умеет то, чему не нужно понимание кода: создать проект, поставить зависимости, собрать, поднять эмулятор, задеплоить. Это обёртка над gradle, adb и SDK-тулзами, работает откуда угодно. «Умные» операции CLI проксирует в запущенную Android Studio через новую команду android studio. Студия тут работает как бэкенд: analyze-file гоняет инспекции IDE, find-declaration и find-usages ищут символы через семантический индекс проекта, render-compose-preview отдаёт картинку Compose-превью из рендер-движка студии, version-lookup подтягивает актуальные версии зависимостей. Команда android studio check показывает pid живого процесса студии и статус проекта READY: CLI разговаривает с уже открытым инстансом по локальному каналу. Студия не запущена, у агента остаются только сборка и деплой, всё умное отваливается. Ещё в релизе появились Journeys, сценарии на естественном языке для прогона по приложению, а библиотеку скиллов пополнили миграцией на CameraX, Perfetto SQL и Compose Style API. Также появилась интеграция с Android разработкой в Antigravity на основе Android CLI 🤔 Меня в таких мостах к IDE смущает привязка к одной открытой папке проекта. MCP-сервер для Android Studio я по этой причине так и не стал использовать: работаю через git worktree, держу несколько папок-проектов одновременно, а мост видит только главную. 🔗 Источник Android Dev Blog #Android #AndroidDev #AI #ИИ #AndroidStudio

🎉10 000 постов в Android Broadcast...