Мобильная разработка

🔢 Мессенджер, который работает БЕЗ ИНТЕРНЕТА — Bitchat Новый проект от бывших инженеров X/Twitter, который превращает обычные смартфоны в mesh-сеть. Сообщения проходят даже там, где глушат связь, отключают вышки и происходит цифровой шатдаун. 📡 Без сим-карт. Без регистрации. Без сервера. Что умеет: — Работает без интернета (реально) — Шифрует сообщения — Подключается к другим телефонам поблизости — Подходит для митингов, фестивалей, отключений связи и просто на всякий случай 🆓 Бесплатно 📱 Уже доступен для iOS через TestFlight.

🔧 How to: настраиваем GitLab CI/CD для мобильных тестов Ручные сборки и деплой занимают время, а человеческий фактор может привести к ошибкам. Автоматизируем процесс! 1️⃣ Создаём .gitlab-ci.yml Файл .gitlab-ci.yml – сердце CI/CD в GitLab. Здесь описываем, какие тесты и когда запускать. Пример пайплайна для Android (Appium + Pytest): stages: - test variables: ANDROID_HOME: "/sdk" PATH: "$ANDROID_HOME/emulator:$ANDROID_HOME/tools:$ANDROID_HOME/platform-tools:$PATH" test_ui: stage: test image: python:3.9 before_script: - pip install -r requirements.txt script: - pytest tests/ui_tests --junitxml=report.xml artifacts: paths: - report.xml ➖ Что тут происходит? ✔️ stages: Определяем этапы (у нас пока только test). ✔️ variables: Переменные среды (Android SDK и путь к эмулятору). ✔️ test_ui: Джоб, который запускает UI-тесты. ✔️ image: Используем докер-образ с Python 3.9. ✔️ before_script: Устанавливаем зависимости перед запуском. ✔️ script: Запускаем тесты. ✔️ artifacts: Сохраняем отчёт о тестах. 2️⃣ Подключаем GitLab Runner Чтобы GitLab выполнял тесты, нужен Runner – агент, который их запускает. Запускаем Runner на своём сервере ➡️ Устанавливаем GitLab Runner: sudo curl -L --output /usr/local/bin/gitlab-runner \ "https://gitlab-runner-downloads.s3.amazonaws.com/latest/binaries/gitlab-runner-linux-amd64" sudo chmod +x /usr/local/bin/gitlab-runner ➡️ Регистрируем Runner: gitlab-runner register Вводим URL репозитория и токен (берём в Settings → CI/CD → Runners). ➡️ Запускаем Runner: gitlab-runner start Теперь тесты будут выполняться прямо на твоей машине или сервере. 3️⃣ Добавляем Android-эмулятор в пайплайн Если нужно гонять тесты на Android: test_android: stage: test image: budtmo/docker-android:emulator_11.0 before_script: - start-emulator - adb wait-for-device script: - pytest tests/android_tests ✔️ budtmo/docker-android – докер-контейнер с эмулятором Android. ✔️ start-emulator – запускаем эмулятор. ✔️ adb wait-for-device – ждём, пока устройство загрузится. 4️⃣ Автоматизация сборки APK/IPA Чтобы собирать APK (Android) или IPA (iOS) в GitLab CI/CD: Android (Gradle) build_apk: stage: build image: openjdk:11 script: - ./gradlew assembleDebug artifacts: paths: - app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk iOS (Fastlane) build_ios: stage: build image: circleci/macos-xcode script: - bundle exec fastlane build artifacts: paths: - build/ios.ipa Какой CI/CD используете вы? Делитесь опытом в комментариях 💬

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди? Потому что они знают, где брать настоящие инсайд! Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе. ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Мл собес t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii МЛ: t.me/machinelearning_ru Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Физика: t.me/fizmat Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot - 📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy 💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

🌟 FlexTok: адаптивная 1D-токенизация изображений от Apple. FlexTok - метод токенизации изображений, который преобразует 2D-изображения в упорядоченные 1D-последовательности переменной длины. Его цель - сократить объем данных, необходимых для обучения генеративных моделей, и при этом оставить достаточную информацию для качественной реконструкции и генерации. В отличие от традиционных подходов, где число токенов фиксировано и зависит только от размера изображения, FlexTok подстраивается под сложность контента: простейшая сцена может кодироваться несколькими токенами, а сложная - десятками и сотнями . FlexTok, это по сути, пайплайн из 3 компонентов: ViT‑энкодер, квантование регистров и маскирование внимания: ViT‑энкодер с набором «регистровых» токенов читает латентные представления VAE‑GAN и конденсирует их в 1D-последовательность до 256 регистров . Затем, с помощью FSQ‑квантования, каждый регистр дискретизируется в код из заранее определенного словаря размером ~64 000. На этом этапе применяется "nested dropout": во время обучения случайно обрезаются последние токены, чтобы модель научилась упорядочивать информацию от грубых форм к деталям. Параллельно применяется авторегрессионная маска внимания: каждый токен в цепочке видит только те, что были до него, и не знает о тех, что идут после. Это заставляет модель генерировать изображения шаг за шагом, от первого токена к последнему, и упрощает ей задачу прогнозирования следующих элементов. Декодер в FlexTok - это модель rectified flow, которая на вход берет укороченные токены и слегка зашумленные латенты VAE и учится предсказывать тот шум, который нужно убрать, чтобы вернуть исходное представление. Чтобы обучение шло быстрее и давало более точные результаты, добавляют REPA‑Loss: он сравнивает промежуточные признаки с векторами из DINOv2‑L. Благодаря этому даже при очень жесткой компрессии (от 1 до 256 токенов), FlexTok успешно восстанавливает детали изображения. FlexTok легко встраивается в текстово‑ориентированные модели и может улучшить соответствие изображения описанию, даже если число токенов меняется. К тому же его адаптивная токенизация применима не только к картинкам, но и к аудио или видео. ▶️Набор токенизаторов: 🟢Flextok_d12_d12_in1k - 12\12 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d18_in1k - 18\18 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_in1k - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет IN1K; 🟢Flextok_d18_d28_dfm - 18\28 слоев энкодер-декодер, датасет DFN. ▶️ VAE: 🟠Flextok_vae_c4 - 4 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c8 - 8 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8; 🟠Flextok_vae_c16 - 16 каналов латента, коэффициент понижающей дискретизации 8. 🟡Страница проекта 🟡Набор на HF 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Tokenizer #Flextok #Apple

🥪 Sandwich — удобная обработка API-ответов в Kotlin. Библиотека упрощает работу с сетевыми запросами, предлагая унифицированный подход к обработке успешных ответов, ошибок и исключений. Вместо создания собственных обёрток вроде Resource или Result, разработчики могут использовать готовые компоненты с функциональными операторами. Инструмент имеет встроенную поддержку корутин и возможность глобальной обработки ошибок через механизм операторов. Например, можно автоматически обновлять токен доступа при получении кода 401 или логировать все исключения в едином месте. 🤖 GitHub @androidits

Apple обеспечит поддержку разработки Android-приложений на языке Swift https://opennet.ru/63482/

🗣️ CLI для локальной транскрипции речи на macOS 26 Появился простой инструмент командной строки, который использует встроенный Speech.framework в macOS 26 для оффлайн-распознавания речи. https://github.com/finnvoor/yap

💎 Liquid Glass для React — современный UI-эффект в духе Apple liquid-glass-react — это эффект "жидкого стекла", теперь как компонент для React. Поддерживает преломление, размытие, хроматическую аберрацию и реакцию на курсор. Стильно, плавно и нативно выглядит в интерфейсе. 🧪 Что умеет: • Преломление и искажение (`displacementScale`, blurAmount, `saturation`) • Хроматическая аберрация и глянцевый блик • Эффект "жидкой реакции" на курсор (`elasticity`) • Реалистичный визуальный стиль как у macOS/iOS • Кастомизация: cornerRadius, padding, onClick, mouseContainer 📦 Установка:

npm install liquid-glass-react

📍Пример:

<LiquidGlass
  displacementScale={64}
  blurAmount={0.1}
  saturation={130}
  aberrationIntensity={2}
  elasticity={0.35}
  cornerRadius={100}
>
  <span className="text-white font-medium">Click Me</span>
</LiquidGlass>

⚠️ Браузеры: Chrome и Chromium-based — идеально. Safari и Firefox — частичная поддержка без полного displacement. 🔗 GitHub: https://github.com/rdev/liquid-glass-react

🍏 Apple запускает Linux-контейнеры в macOS Apple представила инструментарий для запуска Linux-контейнеров в macOS — с нативной поддержкой через виртуальные машины и без необходимости в Docker или сторонних решений. 🔧 Что под капотом: • Используются легковесные виртуальные машины с ядром Linux через Virtualization.framework • Всё написано на Swift и открыто под лицензией Apache 2.0 • Поддерживаются архитектуры Apple Silicon (M1–M4) • Контейнеры могут иметь отдельные IP и полноценный виртуальный сетевой стек (через `vmnet`) • Образы — в формате OCI, как у Docker 📦 Два пакета: 1. `containerization` — низкоуровневый API: • управление образами, • загрузка из репозиториев, • создание Ext4 rootFS, • запуск изолированных процессов в vminitd. 2. `container` — высокоуровневый инструмент в стиле Docker: • команды для запуска, остановки и управления, • интеграция с launchd. ⚡️ Быстрый запуск VM (<1 сек) достигается за счёт оптимизированного ядра и init-системы vminitd. Обмен с VM происходит через gRPC поверх vsock. 📌 Совместимость: • Работает в macOS 15 и новее, но рекомендуется macOS 15.6 Beta 1 — только там: • корректно работает с сетями, • поддерживается IP-перевязка. • Только Apple Silicon (Intel — не поддерживается). • Поддержка Rosetta 2 позволяет запускать x86-контейнеры. 🔓 Инструмент уже доступен на GitHub и открыт для разработчиков. container system start @linuxacademiya

🎧 Приложение, которое превращает AirPods в тренера по осанке на macOS (🚧 в разработке) https://github.com/allenv0/AirPosture @mobdevelop

✔️ Google представила Gemma 3n — лёгкую и быструю AI-модель для работы на девайсах Google выпустила Gemma 3n — это новая версия модели, которая запускается локально на мобильных устройствах. На 1ом видео Gemma 3n запущена локально на устройстве с 2 ГБ оперативной памяти! ➡️ Особенности: • Работает в 1.5 раза быстрее, чем предыдущая Gemma 3 4B • Поддерживает работу без интернета — всё локально и безопасно • Умеет понимать текст, речь и изображения • Можно использовать даже на устройствах с 2–3 ГБ RAM • Поддерживает мгожетсво языков, 💡 Gemma 3n использует гибкую архитектуру (MatFormer), которая может "переключаться" между лёгким и полным режимом (2B и 4B параметров) — модель подстраивается под задачу, не перегружая устройство. 🔧 Как начать пользоваться: • Через Google AI Studio — работает прямо в браузере • Или через SDK Google AI Edge — интеграция на Android, Chromebook и другие устройства 📊 Где это применимо: • Голосовые ассистенты • Приложения с ИИ, которые работают без интернета • Переводчики, чат-боты, анализ изображений на телефоне ➡️Релиз: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/ ➡️ Документация: https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma-3n#parameters #Gemma #Google #mobile #МультимодальныйИИ #МобильныйИИ #edgedevices

Создавай мобильные приложения — без единой строки кода! Забудьте про сложные IDE и запутанные мануалы. Теперь за вас всё делает ИИ. AppAlchemy — это сервис, который превращает текстовое описание в полноценный UI-дизайн для iOS и Android. Просто опишите, что вы хотите — нейросеть соберёт экраны, предложит варианты редизайна и всё покажет вживую. 🛠 Возможности платформы: 💬 Генерация дизайна по описанию ✨ Автоматические идеи по улучшению интерфейса 🧩 Редактирование макета прямо в браузере 📱 Экспорт проектов под Android и iOS 🆓 Бесплатный базовый тариф 🔮 Попробуй магию —http://appalchemy.ai/

👩‍💻 Redwood — библиотека для создания пользовательских интерфейсов на Android, iOS и в веб-приложениях с использованием Kotlin и Jetpack Compose! 🌟 Основная цель проекта — упростить разработку многоплатформенных интерфейсов, обеспечивая согласованность UI и возможность использования общих компонентов на разных платформах. 🌟 Redwood интегрирует систему дизайна и компонуемые функции (composables), что позволяет разрабатывать UI, которые адаптируются к особенностям каждой платформы. Это решение нацелено на повышение продуктивности и унификацию интерфейсов без необходимости писать отдельный код для каждой платформы. 🔐 Лицензия: Apache-2.0 🖥 Github

📱 expo-app-template — современный шаблон для React Native и Expo [expo-app-template](https://github.com/nkzw-tech/expo-app-template) от nkzw-tech — это продвинутый шаблон для быстрого старта разработки мобильных приложений на React Native с использованием Expo и TypeScript. 🚀 Основные особенности: - Современные технологии: Expo 53, React Native 0.79 с новой архитектурой - Маршрутизация: Expo Router для удобной навигации - Стилизация: Tailwind CSS через NativeWind - Встроенные библиотеки: - @gorhom/bottom-sheet (модальные окна) - Legend List (списки) - react-native-svg с react-native-svg-transformer - expo-linear-gradient (градиенты) - Международализация через fbtee - Поддержка TypeScript и ESM - Управление зависимостями через pnpm - React Compiler для оптимизации 🛠️ Установка и запуск: Предварительные требования: - Node.js >= 22 - pnpm >= 10 - Cocoapods (для iOS) Установка:

pnpm install && pnpm dev:setup

▪ Github

📚 Mihon — читалка манги и вебтунов с открытым исходным кодом. Этот проект предлагает чистый Android-клиент с поддержкой локального чтения и синхронизацией с трекерами вроде MyAnimeList. Проект является форком известного Tachiyomi, продолжающий его традиции после прекращения разработки оригинала. Здесь есть всё, от настраиваемого режима чтения до автоматического обновления глав по расписанию. 🤖 GitHub @androidits

🖥 TrustedTime — новый API, разработанный для обеспечения точного и надежного времени в Android-приложениях! TrustedTime API использует инфраструктуру Google для предоставления доверенного временного штампа, независимого от локальных настроек времени устройства, которые могут быть изменены пользователем. 🌟 TrustedTime периодически синхронизирует свои часы с серверами Google, обладающими высокоточным источником времени, что устраняет необходимость в каждом запросе к серверу для получения текущего сетевого времени. Кроме того, интегрирована модель, вычисляющая дрейф часов устройства, информируя разработчиков о возможных отклонениях между синхронизациями. Это особенно важно для приложений, зависящих от точного времени, таких как финансовые приложения, системы безопасности, планировщики событий и другие, где манипуляции с локальным временем устройства могут привести к проблемам с безопасностью, несогласованности данных и ненадежному расписанию. 🌟 TrustedTime API доступен на всех устройствах с Google Play Services, работающих под управлением Android 5 (Lollipop) и выше. Для его использования необходимо добавить зависимость com.google.android.gms:play-services-time:16.0.1 или выше в проект. API не требует дополнительных разрешений, однако для предоставления временных меток устройству необходимо подключение к интернету после запуска. Если устройство не подключалось к интернету с момента загрузки, TrustedTime API не сможет вернуть временные метки. 🔗 Подробнее: *клик* @mobdevelop

🎯самый большой сборник публичных API на ВСЕ случаи жизни — в каталоге больше 51 тысячи программ для интеграции с любыми сервисами. • всего 59 категорий и куча фильтров: развлечения, путешествия, работа, фильмы. Поиск упрощается в разы. • Простой и понятный интерфейс — разберется даже гуманитарий. • Десятки тысяч программ готовы помочь вам выполнить задачи прямо сейчас. Забираем удобный сервис себе — тут.

💻Хотите научиться писать эффективные сетевые клиенты для iOS и разобраться в том, какие технологии лучше выбрать для SwiftUI? 📖На открытом вебинаре 22 апреля в 20:00 мск мы подробно разберем архитектуру приложений на SwiftUI и выбор сетевого клиента: что лучше — Alamofire, Moya или нативное решение? Мы также покажем, как интегрировать эти технологии с Combine и async-await. 📊Умение работать с сетевыми клиентами под SwiftUI — ключевой навык для iOS-разработчика. 👉Регистрируйтесь прямо сейчас и получите скидку на большое обучение «iOS Developer. Professional» по промокоду IOSPRO4: https://otus.pw/6gMp/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ", ИНН: 9705100963

⚡️ Capacitor — проект, позволяющий превратить обычное веб-приложение в полноценное мобильное — с доступом к нативным API iOS и Android, сохраняя при этом возможность работать как PWA. В отличие от Cordova, здесь разработчик получает полный контроль над xcode- и gradle-проектами. При этом Capacitor не навязывает один язык — он одинаково хорошо работает с React, Vue или чистым JS. 🤖 GitHub @mobdevelop

🔥 SeriesGuide — open-source проект, превращающий смартфон в удобный органайзер для сериалов и фильмов. В отличие от других трекеров SeriesGuide делает ставку на приватность — вся коллекция хранится локально, без навязчивых облаков. 📌 Инди-приложение активно развивается с 2012 года и доступно в Google Play. Последние обновления добавили поддержку Android TV и Wear OS. В нем нет встроенной рекламы или подписок, зато есть функция расписания новых серий, скрытия спойлеров и работа оффлайн. При этом само приложение весит чуть меньше 10 МБ. 🤖 GitHub 👾 Google Play @mobdevelop