Android Broadcast

🤖 Android CLI 1.0: зачем это нужно, если всё уже есть У Android-разработки через агента есть конкретная проблема - инструменты разбросаны: 👉 Хочешь поднять эмулятор — avdmanager 👉 Поставить пакет SDK — sdkmanager 👉 Задеплоить APK — adb 👉 Получить версии зависимостей — отдельный запрос к Google Maven 👉 Получение актуальной информации по гайдам - Web поиск или Google Developer Knowledge API Агент вынужден знать синтаксис каждого, склеивать их через shell-команды и угадывать правильные пути. Android CLI 1.0 — это единая точка входа, которая агрегирует всё это в один инструмент с предсказуемым интерфейсом. Почему CLI, а не MCP-сервер — вопрос разумный. Но ответ простой: CLI работает с любым агентом без дополнительной интеграции. Прописал инструмент один раз, и он работает с Gemini CLI, Codex, Antigravity, чем угодно. Никаких зависимостей от протокола, никакого выбора поставщика. Хочешь взять только часть — берёшь только её. Конкретно для агентов в 1.0 есть три вещи, которые раньше не было откуда взять 1️⃣ скиллы. android init ставит android-cli skill с Android-контекстом, android skills add --all добавляет готовые паттерны под конкретные задачи: CameraX, Perfetto SQL, Adaptive UI, AppFunctions. Агент работает не вслепую. 2️⃣ Анализ экрана девайса/эмулятора. android screen capture --annotate делает скриншот с числовыми лейблами на каждом UI-элементе, android screen resolve переводит лейбл в координаты. android layout отдаёт дерево UI в JSON без скриншота вообще. 3️⃣ Запуск Journeys. Описываешь сценарий словами, агент проходит его на устройстве и проверяет результат. 4️⃣ Поиск по Android документации Можно бы было сделать MCP. Он дал бы более тесную интеграцию, но CLI универсальнее и проще в поддержке с любой стороны. Для инструмента, который должен работать везде — это правильное решение. #Android #AndroidDev #GoogleIO

👨‍💻 Новый девайс — это хорошо. Новый уровень комфорта — ещё лучше. Разработчики знают: иногда главный апгрейд — не новый ноутбук, а удобное место, где ты проводишь по 8–10 часов в день. С 12 по 21 июня (включительно) Эргостол запустил акцию «Открой просторы выгоды»: 🛒 скидки до -25% на товары для рабочего пространства ➗ скидки суммируются с промокодом -10% ANDROID10 Если давно думали добавить в сетап регулируемый стол, удобное кресло или полезные аксессуары — сейчас хороший момент. ➡️ Собери свой идеальный сетап разработчика: по ссылке Промокод ANDROID10 действует и на Ozon 🛒 #реклама

🤖 В Android Bench добавили модели с открытыми весами: GLM, Kimi, DeepSeek Pro GLM и KIMI расположились посередине межу Opus 4.5 и Opus 4.6, что лично я считаю очень достойным результатом. #Android #Benchmark #AI

Подключайтесь на стрим https://boosty.to/androidbroadcast/streams/video_stream

🔴 Созвон Закрытого Сообщества. Жаркая дискуссия: какой агент лучше. Best practices, ошибки и как работать с ИИ. Гость — Никита @Nek.12. Один из немногих в русскоязычном сообществе, у кого я реально нашел много интересного для работы с ИИ. Никита не использует Claude Code, Codex или Cursor. Он написал своего агента с нуля. Builder — это CLI-хarness с супервайзером, скиллами, Docker-сэндбоксингом, клиент-серверной архитектурой и возможностью гонять агента автономно сутками. Всё сам. На Kotlin-бекенде. В одиночку. У нас принципиально разные подходы. Я работаю с Claude Code, активно использую MCP-серверы и верю в это. Никита написал статью "MCP is Deprecated" и считает, что сложные агентные оркестраторы — это микроменеджмент, который мешает модели работать. Будем разбираться, кто прав. Или оба правы по-своему. Или оба не правы. Формат — живой разговор, вы можете задавать вопросы в чате прямо во время эфира. 🪙 Стрим пройдет для платных подписчиков на Boosty #AndroidBroadcast #LIVE

🤖 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