Android Live 🤖

Что у нас по AI-переводам? 🤖 Сколько бы я ни разрабатывал приложения — проблема локализации всегда стояла остро. До недавнего времени существовало два основных пути: 🟢путь самурая — наймём агенство профессиональных переводчиков, которые будут в теме нашего контекста и обеспечат высокое качество; 🟢путь ронина — а зачем нам переводчики, давайте машинные переводы сделаем, это лучше, чем ничего; Первый вариант — дорогой и долгий, при этом качество не всегда было безупречным. Второй — бюджетный, но уровень перевода оказывался совсем низким. С недавних пор у нас появился третий путь: а давайте натравим AI, чтобы он сам делал переводы, модели ж уже весьма умные. Или нет? Поделюсь своим опытом. Для работы с переводчиками у нас использовалась платформа CrowdIn. По сути, при работе с переводчиками это было удобным хранилищем для строк. А ещё была неплохая поддержка CI, что позволяло отправлять и получать переводы без ручного участия команды разработки. С приходом эры AI платформа добавила поддержку нейросетевых моделей. Можно подключать свои ключи API и использовать любые подходящие модели. В результате текущий workflow выглядит так: 🟢загружаем новые строки; 🟢обогащаем контекст с помощью встроенного инструмента harvester: по сути, это команда, которая добавляет описание к каждой строке (например: «эта строка используется для кнопки «Вперёд» на экране авторизации»). Считаю это критически важным этапом; 🟢запускаем перевод. Для генерации контекста можно использовать модель попроще, а для финального перевода — более мощную и дорогую. На выходе получилось очень достойно: надо было добавить пару правил по поводу того, что не стоит переводить и шаг за шагом добавлять языки, иногда проверяя переводы носителем, если есть возможность. Оцениваю фичу по качеству на 8 из 10, а по деньгам — 10 из 10. Даже с самой дорогой моделью на переводах. Так что если у вас есть подобная задача — смело интегрируйте удобное для себя готовые решение, благо их на рынке сейчас много. Или навайбкодьте своё, чего уж.

Что за Gemma 4? Одним из не очень громких, но, на мой взгляд, важных анонсов Google I/O была поддержка Gemma 4 прям из IDE. Android Studio и раньше поддерживала локальные модели, но теперь можно просто скачать себе подходящую модель напрямую, чуть ли не как SDK. В итоге вы получаете вполне приличного ИИ-ассистента. Как я и сказал, модель локальная: подойдёт, если не хочется платить за подписки или использование сторонних моделей запрещено корпоративными правилами. Ну и вообще, тренд с локальными моделями мне нравится. И хоть Gemma 4 и не самая топовая в бенче — всё равно будет полезной для разного рода задач. Для запуска надо прилично RAM, так что бояре с 48+ гигами оперативы снова в тренде.

Ну что — помянем View ⚰️ Google переводит их в режим поддержки, выпуская исключительно критические исправления. Fragment, кстати тоже всё. Теперь Compose First подход официально. Но, думаю, View останутся с нами ещё надолго: слишком много качественных приложений написано именно на них.

Заметил интересный тренд в связи с появлением AI. Люди массово публикуют скриншоты своих подписок на Claude Code и Codex, показывая исчерпанные лимиты в максимальных тарифах. Ну и полагают, что раз токены закончились, то и работа была продуктивной. Однако чаще всего это говорит лишь о том, что ты потратил все токены. Эффективность этих трат — совсем другой вопрос.

Koin Migration Ещё один MCP в копилку. Разработчики из Koin написали тулзу, которая поможет мигрировать текущий проект практически с любого DI-фреймворка на Koin. Полагаю, что современные языковые модели в какой-то степени справятся с этой задачей и самостоятельно, но с данным решением переезд станет гораздо комфортнее. Люблю Koin, считаю его одним из самых удачных dependency-библиотек.

yt-dlp Пост не про Android, но не могу не поделиться. На днях папа попросил скачать ему видео с YouTube, чтобы посмотреть его позже на телевизоре. А желательно — не просто один ролик, а весь канал целиком, чтобы далеко не ходить. Для скачивания одного видео решений масса. А вот для скачать весь канал уже задача со звёздочкой. К счастью, мне попалась ультимативная утилита для сохранения любых видео и аудио— yt-dlp. Даже не представляю, какой гений её создал. Она хоть и консольная, но невероятно мощная и кастомизируемая. В моём случае я смог: 🟢выбрать не самое высокое качество видео, чтобы уменьшить размер и улучить стабильность на бюджетном телезизоре; 🟢«прикинуться» браузером, чтобы скачивать без лишних сложностей: YouTube сейчас блокирует ботов, поэтому утилита сама предложила использовать эту опцию; 🟢выбрать только одну звуковую дорожку; 🟢загрузить сначала плейлисты, а потом и остальные видео. Без повторов. В общем, если перед вами когда-нибудь встанет подобная задача — вы знаете, в какую сторону копать. Лучшего решения всё равно не найти.

Google Android Skills Тут Google завёл репозиторий со скиллами для LLM, которые напрямую связаны с Android-разработкой. Пока он небольшой, но со временем материалов наверняка станет больше. В списке уже есть: 🟢миграция на AGP 9; 🟢миграция на Compose с xml; 🟢переход на Navigation Library 3; 🟢анализатор R8; Что ж, тенденция ещё раз подтверждается, так что обогащаем наших агентов новыми знаниями.

Kotlin’s Builder Functions На днях попалась короткая статья, где рассказывается о разных штуках в Kotlin для уменьшения бойлерплейта. Больший упор на создание списков, maps, strings и т.д. Наверное, функцией buildString и buildList никого не удивишь, но вот я совсем забыл про buildSpannedString: в итоге получаем что-то типа:

buildSpannedString {
    color(colorOne) { append(text1) }
    color(colorTwo) { append(text2) }
}

Выглядит прикольно. Поделитесь своими подобными лайфхаками, может кто-то и не знает то, что вы используетесь каждый день.

Как работает Shazam? Слышали фразу: «Любая достаточно развитая технология неотличима от магии»? Хотел поделиться одним интересным моментом, который у меня как раз и вызывает это чувство. АРечь пойдёт о том, как работает Shazam. И, вероятно, другие похожие сервисы. Итак, начнём наш пятничный длиннопост. Любой оцифрованный звуковой файл по сути представляет собой список чисел. При записи микрофон записывает громкость воздуха тысячи раз в секунду. Однако если записать одну и ту же песню на два разных устройства, с точки зрения цифровых данных файлы не будут идентичными. Это логично: фоновые шумы, разная громкость, а может — и разные комнаты. Всё это влияет на финальный набор чисел. Так что сравнить два звука вот так «в лоб» не выйдет. И Shazam использует весьма изящное решение. 🟢вместо raw-файла он нарезает аудио на очень короткие кусочки по ~20–50 мс; 🟢далее выполняется Преобразование Фурье (Fourier Transform). Я не силён в математике, и вероятно, мне сейчас накидают в комментах, но... после преобразования у нас получается набор тонов и понимание, какие частоты присутствуют в звуке, и насколько громкие они. Даже при наличии шума ключевые частотные пики остаются узнаваемыми. 🟢благодаря коротким отрезкам Shazam знает не только частоты и громкость, но и то, когда именно они были в песне; 🟢если сложить всю эту информацию вместе — получаем спектограмму песни: слева-направо время, снизу-вверх частота, а точки показывают «яркость» звука; 🟢а потом алгоритм отбрасывает почти всю спектограмму, и оставляет только самые яркие точки. Остаются редкие маркеры в местах, где песня звучала громче всего, — это напоминает карту созвездий. 🟢для каждой «якорной» точки Shazam просматривает близлежащие точки и спрашивает, как далеко они находятся как по времени, так и по частоте. Каждое такое соотношение превращается в уникальный код. Среднестатистический трек длительностью около трёх минут генерирует тысячи таких меток. Shazam хранит их в базе данных для большинства существующих песен. При этом сервис кодирует не просто отдельные точки, а их пары и расстояние между ними — это позволяет находить совпадения даже в шумной среде. Ваш телефон выполняет все эти преобразования очень быстро, и за считанные секунды Shazam точно определяет, что за песня сейчас играет. Это ли не магия? А вы говорите, что алгоритмы не нужны. 🧐

Compose Preview под капотом Полезная техническая статья о внутреннем устройстве аннотации Preview. Было любопытно узнать, что Android Studio использует так называемый ComposeViewAdapter: по сути, xml-прослойка, где парсятся атрибуты +- как при создании кастомной View. А вы говорите, что xml всё, пора выбрасывать. 😄 Дальше происходит ещё немного магии, с ней довольно просто разобраться, прочитав статью.

Borders в Compose Любопытно. Автор статьи решил заморочиться тем, как реализовать эффект светящихся рамок вокруг элементов в Compose. 🎨 В статье сравниваются различные подходы с точки зрения производительности: от использования обычных PNG-изображений до написания собственных шейдеров. Не знаю, понадобится ли эти знания на практике, но само исследование выглядит интересно.

Решил помочь ребятам сделать исследование мобильного рынка за текущий год. Опрос займёт около 10 минут, а результатами я поделюсь уже в апреле. Зачем оно нужно? 🟢можно сверить себя с рынком и понять, молодец ли я по ЗП или пора расти; 🟢что там с актуальным стеком, и правда ли что всем давно пора на KMP писать; 🟢как дела с AI, а то может и KMP учить поздно. 🤖 Сам опрос тут, думаю, что в итоге всем нам будет эта инфа полезна.

AGP 9.0 — миграция через Claude Sonnet 4.5 Спасибо за ваши комментарии и обратную связь. На самом деле в вопросе не было опечаток, хотя он и звучал довольно абстрактно. Попробую рассказать подробнее. Ещё до выхода Sonnet 4.6 я решил попробовать перевести рабочий проект на последний AGP. Стандартный «мигратор» Android Studio не втащил: добавил какие-то необходимые файлы, но после него даже не вышло собрать проект. А вот Sonnet — смог. Не скажу, что это сверхсложная задача с точки зрения программирования, но она весьма монотонная для ручного выполнения. Как раз то, что идеально подходит для ИИ. Для начала я объяснил задачу в режиме планирования (plan-mode). Промт был довольно простым, но я добавил в него несколько официальных гайдов по переходу. После корректировки плана мной — агент начал рабоать… и справился! Проект успешно собрался, зависимые библиотеки обновились до совместимых версий, а модель самостоятельно «протестировала» результат, проверив сборку всех конфигураций. У меня, кстати, в проекте есть KMP-модули, хотя и довольно простые с бизнес-логикой. Так что AI сегодня — инструмент, который не стоит игнорировать. Просто пробуйте некоторые задачи доверять ИИ, попутно смотря, что он там делает.

Project Accessors На днях узнал о полезной настройке в Gradle, которая пригодится проектам с большим количеством модулей. Даже если она не решит критических проблем, то как минимум сделает код чище и эстетичнее. Предположим, у нас есть модули core-ui и core-common. Обычно при их добавлении в другой модуль используется такой синтаксис:

implementation(project(":core:common"))
implementation(project(":core:ui"))

В целом, ок, но можно сделать аналогично тому, как мы работаем с зависимостями из toml-каталога:

implementation(projects.core.common)
implementation(projects.core.ui)

Для этого достаточно зайти в корневой settings.gradle и добавить там строку enableFeaturePreview("TYPESAFE_PROJECT_ACCESSORS") Хотя фича и считается «экспериментальной», вроде работает вполне себе стабильно. Надеюсь, было полезно.

Local History в Android Studio Мне кажется, что это довольно полезная функция Android Studio, о которой знают далеко не все разработчики. Если вы случайно дропнули важный код и не успели закоммитить его в Git, данные можно восстановить при помощи Local History. Для этого кликаем в IDE правой кнопкой и нажимаем на LocalHistory -> Show History. Ну и а затем найдите наиболее подходящую версию. Важно помнить, что этот инструмент не заменяет Git: локальная история хранится только на вашем компьютере. Кроме того, её легко стереть при очистке кэша. Будьте бдительны!

Обновление зависимостей с Gemini Может вы, как и я, пропустили, что начиная с Android Studio Otter можно обновлять зависимости в toml-каталогах при помощи Gemini. Процесс обновления зависимостей хоть и простой шах и мат AGP 9, но довольно затратный по времени. Gemini может решить эту проблему, хотя в идеале такие задачи стоит выносить на CI/CD Попробовать новую фичу просто: 🔴открываем toml-каталог; 🔴нажимаем на зависимость, требующую обновления; 🔴выбираем пункт «Update all libraries with Gemini».✨

Samsung One UI fix Если вы пользователь Samsung с последним обновлением One UI, то вас, как и меня, мог раздражать новый двойной свайп для открытия панели быстрых настроек. Оказывается — можно это вернуть! Один из немногих YouTube Shorts, который сэкономил время. 😄