Android разработка

🚀 JetBrains обновила roadmap Kotlin: главный фокус - Multiplatform, Wasm и удобство разработки

Что сейчас в приоритете:

- довести Kotlin/Wasm до Stable
- ускорить KAPT до уровня Java APT
- улучшить incremental compilation в K2
- сделать новый JVM reflection
- перевести wasm-wasi на WASI Preview 2 и добавить Component Model
- продвинуть Swift Export из Alpha в Beta
- улучшить Xcode integration и Kotlin/Native debugger
- добавить импорт Swift Package Manager пакетов
- развивать Kotlin LSP и поддержку VS Code
- выпустить единый Kotlin Toolchain
- добавить first-class поддержку JPA/Hibernate для Kotlin stdlib types
- стабилизировать kotlinx.serialization, kotlinx.collections.immutable и kotlinx-io
- выпустить Kotlin DataFrame 1.0
- добавить HTTP/3 и gRPC в Ktor

Из уже завершённого: Swift 6.3 support, multi-module compilation для Kotlin/Wasm, Navigation3 для Compose Multiplatform и 18-месячное окно security fixes для stdlib.

Главное направление видно очень чётко: Kotlin всё сильнее двигается в сторону полноценной кроссплатформенной экосистемы — JVM, iOS, WebAssembly и web.

Следующее обновление roadmap запланировано на февраль 2027.

https://kotlinlang.org/docs/roadmap.html

✔️ Как работают SAM-conversions

Single Abstract Method (SAM) интерфейсы — это интерфейсы только с одним абстрактным методом (функциональные интерфейсы). Kotlin поддерживает соглашение SAM — автоматическую конвертацию функций и lambda между Kotlin и Java.

SAM-conversions позволяют использовать Java-интерфейсы с единственным абстрактным методом в Kotlin, как если бы это были функциональные типы. В Kotlin вы можете использовать такие интерфейсы для создания лямбда-выражений без явного определения функционального типа.

При использовании интерфейса с единственным абстрактным методом в качестве функционального интерфейса в Java, вы можете передавать его экземпляры вместо лямбда-выражений. Это тоже возможно в Kotlin, но на самом деле Kotlin предоставляет более простой синтаксис для этого.

Когда вам нужно использовать функциональный интерфейс в Kotlin, вы можете передать lambda-выражение, которое соответствует сигнатуре единственного метода интерфейса, вместо экземпляра интерфейса. Компилятор сам преобразует лямбда-выражение в экземпляр интерфейса, используя функцию-расширение метода invoke интерфейса.

Пример:

interface OnClickListener {
    fun onClick(view: View)
}

class Button {
    fun setOnClickListener(listener: OnClickListener) {
        // ...
    }
}

val button = Button()
button.setOnClickListener { view -> 
    // обработка нажатия кнопки
}

В этом примере мы определяем интерфейс OnClickListener с единственным абстрактным методом onClick. Затем мы создаем класс Button, который может иметь слушатель, реализующий данный интерфейс. После этого мы создаем экземпляр Button и передаем лямбда-выражение с соответствующей сигнатурой в качестве слушателя. Компилятор автоматически преобразует это лямбда-выражение в экземпляр интерфейса OnClickListener, используя функцию-расширение invoke интерфейса.

#буст #JuniorKit #Kotlin

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
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

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

✔️ Апдейт ChatGPT: изолированный контекст в Projects, тесты для проверки знаний и правки для Android

У проектов появился переключатель контекста - модель может брать общую память или работать только с тем, что загружено внутрь проекта, игнорируя историю остальных чатов. Пересоздавать проект для этого не нужно. Проекты с общим доступом работают только во втором режиме.

Пользователи платных тарифов стали видеть на стартовом экране персональные подсказки, которые собираются из прошлых чатов и истории использования инструментов.

Бесплатным и образовательным аккаунтам добавили генерацию тестов для самопроверки.

В приложении для Android починили сброс фокуса при подключении физической клавиатуры, а кнопка голосового ввода больше не пропадает после того, как прикрепишь файл.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

💡 Android/Kotlin: не перезапускайте `Flow` после каждого поворота экрана

Частая ошибка в ViewModel:

val uiState = repository.observeData()
    .stateIn(
        scope = viewModelScope,
        started = SharingStarted.WhileSubscribed(),
        initialValue = UiState.Loading
    )

У WhileSubscribed() тайм-аут по умолчанию равен нулю. Когда Activity пересоздаётся при повороте экрана, подписчик исчезает, upstream-поток сразу останавливается, а затем запускается заново.

Это может повторно инициировать запросы, чтение базы или тяжёлые вычисления.

Добавьте небольшой период ожидания:

val uiState = repository.observeData()
    .stateIn(
        scope = viewModelScope,
        started = SharingStarted.WhileSubscribed(5_000),
        initialValue = UiState.Loading
    )

Теперь поток продолжит работать ещё пять секунд после исчезновения последнего подписчика. Этого обычно достаточно, чтобы новая Activity успела подключиться после изменения конфигурации.

В Compose собирайте состояние с учётом жизненного цикла:

val uiState by viewModel.uiState.collectAsStateWithLifecycle()

Получается полезный баланс:

- поворот экрана не перезапускает весь pipeline;
- при реальном уходе со страницы поток остановится;
- ViewModel не тратит ресурсы без активного интерфейса.

5_000 - не магическое значение. Для дорогого подключения его можно увеличить, а для быстрого локального потока - уменьшить.

#Android #Kotlin #StateFlow #JetpackCompose

🔥 JetBrains открыла исходники KotlinLLM - Kotlin-код, который дописывает себя во время выполнения

KotlinLLM - исследовательский плагин для IntelliJ IDEA, который позволяет делегировать часть логики приложения LLM прямо во время запуска.

Пример:

val apiUrl: String = asLlm(
    "JetBrains/kotlin",
    hint = "Верни URL для GitHub Issues API"
)

val service: GithubService = mockLlm()

Когда приложение сталкивается с новым сценарием, плагин:

1. получает runtime-значения и типы;
2. просит LLM сгенерировать обновление;
3. компилирует новый код;
4. горячо перезагружает класс;
5. повторно выполняет исходный вызов.

Главная идея - модель не вызывается постоянно. Успешное решение сохраняется как обычный Kotlin-файл, который можно проверить, изменить, закоммитить и запускать дальше уже без LLM.

Сейчас доступны два основных механизма:

- asLlm<F, T>() - преобразует значение одного типа в другой;
- mockLlm<T>() - генерирует реализацию интерфейса и развивает её по мере появления новых сценариев.

Пока это исследовательский прототип для Kotlin/JVM. Проект распространяется по лицензии Apache 2.0.

GitHub:
https://github.com/JetBrains-Research/kotlinllm-plugin

Google убрала последний барьер для перехода с iPhone на Android 😐

В Android 17 переезд с iPhone сделали максимально бесшовным: новый смартфон сам подтягивает фотографии, видео, сообщения, контакты, сохранённые сети Wi-Fi и даже eSIM. Без отдельных приложений, без танцев с бубном и без традиционного «что-то точно не перенесётся».

На первый взгляд — просто обновление. На практике — это ломает один из последних якорей, которые держали людей в экосистеме Apple. 

Кто с Pixel или новыми Samsung Z Flip8 / Z Fold8 — уже могут щупать. Остальным — подвезут позже.

⚡️ Локальные LLM стали серьёзнее: Bonsai 27B весит меньше 4 ГБ

PrismML взяла модель класса 27B и сжала её через 1-bit quantization: с примерно 54 ГБ до 3.8–3.9 ГБ.

Заявляют, что при таком сжатии модель сохраняет около 90% качества оригинала. Это уже размер, с которым можно думать не только про серверы, но и про ноутбуки, браузер и смартфоны.

Есть и более качественная версия Ternary Bonsai 27B: около 5.9 ГБ и до 95% качества baseline.

Модель поддерживает мультимодальность, reasoning, кодинг, tool calling и агентные сценарии. То есть это не просто локальный чат, а база для локальных AI-агентов.

Для Bonsai уже сделали WebGPU demo: кастомные kernel’ы позволяют запускать модель прямо в браузере. По словам Xenova, часть WebGPU-кода помогали писать Fable 5 и GPT 5.6 Sol.

HF collection: https://huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b
WebGPU demo: https://huggingface.co/spaces/webml-community/bonsai-webgpu-kernels

@ai_machinelearning_big_data

#llm #ai #ml

Open-source IDE на Qt6 для реверс-инжиниринга Android APK.

https://github.com/vaibhavpandeyvpz/apkstudio

Java и инкапсуляция без магии

Публичные поля выглядят удобно ровно до первого бага.

account.balance = new BigDecimal("-100");

Код скомпилировался, объект изменился, бизнес-правило сломалось.
Никакой проверки, никакого контроля, никакой гарантии, что BankAccount остаётся в корректном состоянии.

Поэтому поле баланса не должно быть частью публичного API. Наружу можно отдать чтение, а изменение проводить через методы, где явно описаны правила:

private BigDecimal balance = BigDecimal.ZERO;

public BigDecimal getBalance() {
    return balance;
}

public void withdraw(BigDecimal amount) {
    if (amount.signum() <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("amount must be positive");
    }

    if (balance.compareTo(amount) < 0) {
        throw new IllegalStateException("insufficient funds");
    }

    balance = balance.subtract(amount);
}

Геттеры и сеттеры нужны не для того, чтобы механически обернуть каждое поле методами.

Смысл инкапсуляции в том, чтобы объект сам защищал свои инварианты: баланс не уходит в минус, сумма списания валидна, состояние нельзя сломать прямым присваиванием.

Если значение можно менять только по правилам, это уже не просто структура данных, а нормальная доменная модель.

В библиотеку ANGLE, используемую в Chrome и Android, добавлена поддержка Wayland

Разработчики Chromium реализовали поддержку протокола Wayland библиотеке ANGLE. Библиотека осуществляет трансляцию вызовов OpenGL ES в графические API OpenGL, Direct3D 9/11 и Vulkan, и применяется в Chrome в качестве бэкенда для WebGL, а в Android для реализации OpenGL ES поверх Vulkan. Упоминается, что изменение позволит реализовать поддержку Wayland во фреймворке CEF (Chromium Embedded Framework), предназначенном для встраивания браузерного движка Chromium в приложения. Среди прочего, отсутствие поддержки Wayland в CEF не позволяет реализовать Wayland-версию клиента Steam.

Подробнее:
https://opennet.ru/65541/
https://opennet.me/65541/

🖥 Китайский разработчик выложил в открытый доступ целую автомобильную ОС, которая превращает любой Android-смартфон в беспроводной адаптер CarPlay.

Она называется OkcarOS. Это кастомная прошивка Android 13, которая напрямую общается с экраном автомобиля по протоколу CarPlay.

→ Подключение за 4 секунды
→ Видео 60 fps, битрейт 25 Мбит/с
→ Без потерь аудио PCM
→ Разрешение 1:1 с экраном в автомобиле

100% с открытым исходным кодом.

https://github.com/okcar-os/android

Google показала Android 17 - систему, где Gemini встраивают почти в каждый слой

Android 17 выглядит не как обычное обновление с новыми иконками, а как попытка превратить смартфон в полноценного AI-ассистента.

Что обещают внутри:

- ИИ сможет взаимодействовать с приложениями от имени пользователя
- система будет собирать автоматизации под конкретные задачи
- появятся кастомные AI-виджеты
- голосовой ввод научат чистить от пауз, мусора и слов-паразитов
- Gemini Intelligence станет частью повседневных сценариев, а не отдельной кнопкой в приложении

Одна из самых заметных фич - Screen Reactions. Она позволит одновременно записывать экран и себя, а потом накладывать реакцию поверх видео, комментариев или другого контента. По сути, встроенный инструмент для реактов и коротких роликов без стороннего софта.

Отдельно Google анонсировала Googlebook - премиальные компьютеры под ChromeOS и глубокую интеграцию Gemini Intelligence.

Похоже, Google больше не продаёт просто Android и ChromeOS.

Она собирает экосистему, где ИИ становится стандартным интерфейсом между пользователем, приложениями и устройством.