Разработка мобильных приложений: все материалы — 12.05

Значительная часть телефонной конференции Airbnb по итогам первого квартала 2026 года была посвящена обсуждению того, как компания использует инструменты искусственного интеллекта для программирования, поддержки клиентов и поиска. Примечательно, что компания заявила, что 60% кода, созданного её инженерами в этом квартале, было написано с помощью ИИ. Однако Чески признал сложность реального применения инструментов ИИ в сфере туризма или электронной коммерции, указав на недостатки в пользовательском интерфейсе чат-бота. «Я не думаю, что кто-то еще придумал ИИ для путешествий или электронной коммерции […] Нынешняя конструкция чат-бота не подходит для этого. Есть четыре проблемы: слишком много текста (большая часть электронной коммерции основана на фотографиях); отсутствие прямого управления (приходится все печатать, а не регулировать слайдеры); плохое сравнение (можно запутаться, пытаясь сравнить тысячи вариантов в одном обсуждении); и большинство бронирований — это многопользовательские процессы, в то время как чат-боты в основном предназначены для одного пользователя и не являются картографическими».

Разработка

• Airbnb заявляет, что теперь 60% нового кода пишет искусственный интеллект
• Какие инструменты дизайн-системы помогут каждому
• Django — Python, web, framework
• Версия AirPods Pro с камерами почти готова
• Google представил фитнес-браслет Fitbit Air
• Обзор Lenovo Yoga 7a: великолепный ноутбук, но AMD Ryzen это шаг назад
• Application performance is a product requirement
• The Freelance Roadmap Most Developers Discover Too Late

Маркетинг

• Meet the subscription app pre-mortem: how to plan for failure before you ship

Кроссплатформа

• Kore — дизайн-система для Compose Multiplatform
• KMP в X5 Tech: переход бигтеха на новые технологии
• Я хотел adjustResize. Получил adjustNothing. Три раунда войны с Android-клавиатурой в WebView
• Как я сделал на Flutter игру для разработчиков
• Как я сделал групповые звонки в React Native мессенджере: WebRTC, CallKit и грабли production’а
• Я реализовал Double Ratchet в React Native мессенджере. Разбор протокола и кода
• Testing subscriptions on Compose Multiplatform: one test suite for iOS and Android
• The Clean Line: Swift Export for KMP | KMP Bits

iOS

Оптимизация производительности в Swift — это не про написание «умного» кода. Это про уменьшение лишней работы, контроль потока выполнения, про аккуратное управление памятью, повышение эффективности рендера и
понимание того, что реально чувствует пользователь. И самое важное. Пользователи не понимают вашу архитектуру. Они понимают отзывчивость, гладкость, скорость, время работы батареи и стабильность. И очень часто улучшение производительности приложения связано не с добавлением новых технологий, а с удалением лишней работы.

• 10 оптимизаций Swift, которые улучшат производительность приложения
• Фильтры для лица под капотом: Vision, сегментация и шейдеры в бою
• Один code style для всех: как укротить SwiftLint в масштабах компании
• Онлайн-определитель номеров: секреты реализации Live Caller ID для iOS
• DiffableKit — декларативная обертка для Diffable Data Source
• 3 Key Strategies to Make SwiftUI Views More Reusable
• Formatting Values in SwiftUI Text and TextField
• How to Think About Performance in iOS
• AI-Powered Xcode Simulator Automation (token-efficient)
• URLSession to Electrons: How Networking works on iOS

Android

Одно из главных улучшений в Android Studio Panda — добавление режима планирования. Когда вы даете Android Studio сложную задачу, в режиме планирования она теперь составляет подробный план проекта, прежде чем начать выполнение задач. В режиме планирования предлагается логика решения потенциальных проблем, прежде чем она будет представлена ​​вам. Разработчик может исправить ошибки или уточнить, какие подходы использовать, прежде чем агент потратит время или токены в неправильном направлении. После того, как вы согласуете план, агент организует свою работу и генерирует артефакт «Список задач». Затем он помечается как выполненный по мере обработки списка задач.

• В Android Studio Panda появился режим планирования для ИИ
• Kotlin Flow и реальные задачи SberDevices: решение callback hell и backpressure
• Kotlin Flow через призму реальных задач в SberDevices: Игра Потоков
• Rich Errors: Checked Exceptions в Kotlin
• Подменяем зависимости не оставляя следов
• (Не)очевидные связи: визуализация бизнес-логики через код
• /e/OS: Android без слежки это реально?
• A complete guide to migrating from Google Play Billing v7 to v8 (and preparing for v9)
• Adding Cross-Module Routing to Navigation 3 with KSP: nav3-helper Design and Usage
• Migrating from Koin DSL to Koin Annotations in a Multimodule Project: A Step-by-Step Guide
• Collection Literals in Kotlin
• Tuning Compose Themes Live: A Visual Feedback Loop for UI Design
• Rust in Android Development: Complete Guide

← Предыдущий выпуск