🔨 Android Studio научился скачивать Gemma 4 прямо из IDE, без Ollama и LM Studio

До Google I/O работа с локальной Gemma модульию выглядело так:
1️⃣ установи Ollama
2️⃣ скачай модель в терминале
3️⃣ открой Settings > Tools > AI > Model Providers
4️⃣ пропиши localhost:11434
Не сложно, но порог входа всё равно есть.

Теперь в Canary-билде Android Studio I/O Edition всё это убрали: Gemma 4 скачивается прямо из IDE, внешний сервер не нужен.

Сама Gemma 4 обучена на Android-разработке, понимает Kotlin, Compose, Jetpack-паттерны. Работает офлайн, код на сторону не уходит. Для Agent Mode доступен вариант 26B MoE, но он требует серьёзного железа.

Меня здесь привлекает не столько удобство для личного использования, сколько вектор в сторону корпоративных контуров. Компании, которые не могут отправлять код в облако из-за политик безопасности, получают полноценный AI-ассистент прямо в IDE. Это не «хорошая альтернатива Gemini», это другой сценарий использования. И судя по тому, что Google добавила open-модели в Android Bench, они понимают, что этот рынок будет расти.

🔗 Источник Android Dev Blog

#AndroidStudio #Android #AndroidDev #AI #Google #GoogleIO

🤖 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

🤖 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 Hybrid Inference добавляет явный контроль маршрутизации — 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

🤖 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

🤖 ⚙️ 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 = (maxHeight / 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

🤖 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 CLI 1.0: зачем это нужно, если всё уже есть

В Android-разработке с помощью агентов есть конкретная проблема — инструменты разбросаны:
👉 Хочешь запустить эмулятор — avdmanager
👉 Поставить пакет SDK — sdkmanager
👉 Задеплоить APK — adb
👉 Получить версии зависимостей — отдельный запрос к Google Maven
👉 Получить актуальную информацию 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. Настроил 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 было негде 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 было бы сделать MCP. Он дал бы более тесную интеграцию, но CLI универсальнее и проще в поддержке с любой стороны инструмента, который должен работать везде — это правильное решение.

#Android #AndroidDev #GoogleIO

🤖 Что за хрень с androidx.biometric?

Решил обновить compileSdk до Android 37, а там, оказывается, удалили старый Fingerprint API, который был до BiometricPrompt. Чем он им помешал? Ведь теперь обеспечивать поддержку старых версий Android сложнее, но это отдельный разговор.

В ходе миграции я узнал, что обновления библиотеки androidx.biometric — сущий хаос:
👉 Самая свежая версия — 1.4.0, и она только в альфе.
👉 Версия 1.3.0 вообще не делалась.
👉 Версия 1.2.0 не получила стабильного релиза, остановившись на альфе.
👉 Самая свежая стабильная версия — 1.1.0, которая вышла в 2021 году!

💬 Такого я давно не встречал. Может, вы уже решали задачу миграции на свежий compileSdk?

#Android #AndroidDev #Security

🤖 Gradle-плагин, который сам защищает APK от рута, хукинга и клонирования

Hydra — это RASP-плагин для Android: подключаешь одной строкой в build.gradle.kts, и на выходе assembleRelease APK несёт обфусцированное нативное ядро с защитой.

plugins {
    id("com.android.application")
    id("com.github.iamjosephmj.hydra") version "1.9.0"
}

Что проверяет на старте процесса: рут-доступ, Frida/hooking-инструменты, клонирование через virtual spaces (Parallel Space и похожие), эмуляторы, целостность APK. Нашёл критичное — завершает процесс. Без advisory-режима, сразу kill.

secrets {} в конфиге шифрует строки при сборке, в classes.dex попадает только цифертекст, расшифровка только на чистом устройстве:

val url = withContext(Dispatchers.IO) { Hydra.secret("apiUrl") }

Всё on-device, без сети, без телеметрии. INTERNET permission не объявляется вообще.

⚠️ Ядро libdicore.so закрыто и обфусцировано — проверить что именно кладётся в APK нельзя. Для финтех-продакшна это принципиальный вопрос. Kill-by-default сломает эмуляторы в QA — тестировать только на реальных чистых устройствах. QUERY_ALL_PACKAGES потребует декларации в Play Console.

В продакшн только после того, как понял, что именно ты кладёшь в свой APK.

🐱 GitHub

#Android #AndroidDev #Безопасность

🐱 Coroutine Tracer: иерархия корутин прямо на устройстве без внешних профайлеров

Стандартный Android Profiler показывает потоки. Не корутины. Kotlinx-coroutines-debug работает в unit-тестах, но не на реальном девайсе с живым UI. Яндекс Go сделали для этого отдельный инструмент.

Coroutine Tracer — плагин в их открытой библиотеке Demeter. Gradle-плагин на этапе сборки находит все launch/async через ASM и вставляет хук без единой правки в исходниках. В рантайме хук перехватывает возвращённый Job, регистрирует invokeOnCompletion и всё отображается как интерактивное дерево прямо на девайсе.

Два технических момента, которые зацепили:

👉 Перехватывают launch$default, а не только launch. Это та версия, которую компилятор Kotlin генерирует для вызовов с default-параметрами. Именно она выполняется в большинстве реальных вызовов.

👉 Parent-child связи строятся через обратный индекс Job → traceId. Без него launch-в-цикле даёт квадратичный оверхед на горячем пути. Дерево собирается итеративно — страховка от StackOverflowError на глубоких иерархиях.

Zero overhead по умолчанию: без includedClasses в конфиге плагин ничего не инструментирует.

Отсутствие нормального рантайм-инструментария для корутин давно раздражало. Это первый инструмент из тех, что видел, который работает на живом девайсе без ручной расстановки меток.

🔗 Статья на Хабре

#Kotlin #Coroutines #AndroidDev

🤖 Samsung убивает процесс во время Custom Tab, даже когда Google обещал защиту через KeepAliveService

Команда Android в Банки.ру полторы недели дебажила Seamless-авторизацию (вход по номеру через HTTP Header Enrichment): на iOS всё стабильно, на Android соединения рвались случайным образом. Логи врали, таймаут без причины, снифать мобильный трафик оператора нельзя, а сам оператор банил номер за десятки попыток авторизации подряд.

Причина не в бэкенде и не в DNS. Когда открывается Custom Tab для SSO, Activity приложения уходит в onPause() → onStop(). По документации Chrome, браузер должен поднимать process importance приложения через bound KeepAliveService, и процесс не попадает под сетевые ограничения. Но проприетарные слои энергосбережения Samsung и Xiaomi этот механизм игнорируют и убивают процесс по таймеру, не глядя на bound services. У Huawei логика другая — он смотрит на реальный сетевой трафик и не трогает активный процесс, поэтому там всё работало стабильно.

Фикс — ForegroundService с типом shortService:

override fun onCreate() {
    super.onCreate()
    if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.UPSIDE_DOWN_CAKE) {
        startForeground(
            NOTIFICATION_ID,
            createNotification(),
            ServiceInfo.FOREGROUND_SERVICE_TYPE_SHORT_SERVICE,
        )
    } else {
        startForeground(NOTIFICATION_ID, createNotification())
    }
}

`shortService доступен с Android 14 (лимит ~3 минуты, для 10–15 секунд поллинга с запасом), на более старых версиях работает как обычный ForegroundService. Процесс получает importance PERCEPTIBLE_APP_ADJ, и даже Samsung не трогает foreground service на One UI 6+.

‼️ ВАЖНО: сервис стартует и работает, даже если пользователь запретил приложению уведомления — POST_NOTIFICATIONS` для запуска foreground service не требуется, просто плашка не появится в шторке.

Хороший повод лишний раз не доверять только официальной доке по process lifecycle и тестировать не на одном Pixel, а хотя бы на паре вендоров с разной агрессией энергосбережения.

🔗 Полная статья — там же разбор всех отвергнутых гипотез (DNS, оператор, регион) и код привязки к жизненному циклу SSO.

#Android #AndroidDev

🚀 Вышел Room 3.0 Stable и это не просто поднять версию, а надо мигрировать на новую библиотеку!

Google зарелизил Room 3.0 (androidx.room3), и это самый серьёзный мажор Room за всю его историю: библиотеку переписали под Kotlin Multiplatform с нуля.

Ради обратной совместимости 3.0 живёт в отдельном пакете и maven-координатах (androidx.room3:room3-runtime вместо androidx.room:room-runtime), поэтому 2.x и 3.x спокойно уживаются в одном проекте на разных базах данных. Мигрировать можно постепенно, модуль за модулем.

Cама миграция не косметическая. Cursor и SupportSQLite слой под Android убраны, всё теперь через корутины:

// было (Room 2.x)
roomDatabase.query("SELECT * FROM Song").use { cursor -> ... }

// стало (Room 3.x)
roomDatabase.useReaderConnection { connection ->
  connection.usePrepared("SELECT * FROM Song") { stmt -> ... }
}

KAPT для Room больше не работает вообще, только KSP и весь код генерируется на Kotlin. InvalidationTracker.Observer заменили на Flow (createFlow()). Конфигурация через Executor тоже ушла, теперь CoroutineContext.

Из нового:
🔥 FTS5 через @Fts5
🔥 поддержка JS и WasmJS (драйвер поверх Web Worker и OPFS)
🔥 кастомные DAO return type converters. Paging, RxJava и LiveData интеграции теперь строятся на одном общем API вместо трёх разных костылей ранее.

‼️ ВАЖНО: это не «обновил зависимость и всё скомпилировалось». Если у тебя много прямых обращений к SupportSQLiteDatabase или ты завязан на Executor-конфигурацию, то закладывай время на миграцию.

#Android #AndroidDev #KMP #Web #WASM #AndroidJetpack

🤖 Google пересчитал Android Bench для AI-кодинга: новый движок оценки и восемь новых моделей

В июльском релизе апдейта Android Bench (лидерборда LLM для Android-задач) изменились не только модели, но и сам механизм оценки. Ранее бенчмарк использовал кастомный mini-swe-agent v1, теперь — фреймворк Harbor.

Весь лидерборд пересчитали заново: баллы всех моделей изменились, а старые результаты сохранены в архиве.

Добавили восемь моделей: Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.8, GLM 5.2, Kimi K2.7 Code, MiniMax M3, Qwen 3.7 Plus и Qwen 3.7 Max. Лидер — Claude Fable 5 с 84,5 баллами. GPT-5.5 отстаёт на четыре балла (80,2), а Sonnet 5 — почти на 10 баллов. Ожидаем добавления семейства GPT 5.6.

#Android #AndroidDev #AI

🤖 Помимо это в Android Bench теперь можно предложить добавить задачу в подборку для оценки или прогнать и опубликовать собственные тесты через Harbor.

Раньше методика Android бенча была открытой, но доступной только для ознакомления. Теперь же бенчмарк можно адаптировать под свою кодовую базу и реально проверить модели на ваших задачах.

#Android #AndroidDev #AI

📈 Моя аналитика обновленного Android Bench и личные впечатления:

👍 Топ 5 моделей вполне оправдан и скоро там ворвутся модели GPT 5.6. Nek активно работает с ними и можете почитать в его блоге, а я ему доверяю. Проблема топов - очень высокая цена для достижения этих цифр, хотя другие показали затраты меньше, потому что просто не смогли справится и остановились на пол пути

😂 GLM 5.2 выдаёт результат на уровне Opus 4.8, но стоит на 33% дороже ($117 против $88). Почти треть переплаты за тот же результат. Мой личный опыт это подтверждает отдельно от бенчмарка: на подписке за $60 я за час съел недельный лимит, не сделав ничего полезного. Не знаю, кому такие открытые модели вообще нужны в таком виде.

⭐️ Gemini 3.5 Flash — реально худшая сделка во всём рейтинге. Хуже Fable 5 по score (71.1 против 84.5) и при этом дороже ($165.6 против $133.2). Flash в названии обычно значит дешёвый быстрый тир, тут наоборот: дороже топа при качестве почти на 13 пунктов ниже.

🏆 Kimi K2.7 Code — результат между Opus 4.7 и 4.8 (70.4), а стоит примерно вдвое дешевле. Пока лучший баланс качество/цена среди моделей с внятным score.

🤔 DeepSeek V4 (Pro и Flash) заметно отстают от топа по качеству, но стоят копейки. Для дешёвого чернового прогона это рабочий вариант.

Жду появления в рейтинге моделей Composer 2.5 и Grok 4.5, так как они явно не дали мне глубины Opus, но справились довольно неплохо, и продолжаю их тесты. GLM 5.2 оказался мусором, съедающим бюджеты.

#Android #AndroidDev #AI

🤖 Reddit переписали обёртку над ExoPlayer с нуля

Алексей Быков выложил разбор: точечные перформанс-оптимизации ExoPlayer выросли в полноценную архитектуру:
👉 self-hosted UI-компоненты для видео
👉 пул плееров с прогревом
👉 четыре реальных продакшн-бага по пути (гонка позиций при паузе, повторное использование MediaSource между плеерами, Choreographer для плавного seekbar).

🚀Итог — задержка старта видео упала на 65% на P50.

Полезно прочитать, если в приложении видео больше одного плеера на экране или вы сами проектируете архитектуру поверх ExoPlayer/Media3. Найдёте в статье готовые паттерны и грабли, мимо которых можно пройти.

🔗 Все детали в подробном разборе

#Android #AndroidDev #ExoPlayer