Рост команды требует большего вовлечения в процессы и договорённости, которые, в свою очередь, требуют автоматизации и инспекции. Можно взять bash‑скрипты и закрыть ими эту потребность, но насколько это будет удобно? Тут нужен инструмент, который упростит разработку и будет поддерживать команду в будущем. Сегодня расскажу про один из таких инструментов — Fastlane — и его возможности.

Статья будет полезна для ознакомления с Fastlane, тем, кто ищет решения для разработки автоматизации или рассматривает альтернативные решения по автоматизации сборок и процессов внутри компании. Для наглядности все примеры запускаются локально, это же решение можно перенести на CI/CD (Gitlab, Jenkins, Github Actions и тп).

Не претендую на открытие Америки в этой публикации, т.к. она является компиляцией различных комментариев и статей, в т.ч. на Habr. Не судите строго, надеюсь на помощь в развитии этого направления. Делал эту инструкцию для себя и специально с нуля, чтобы каждый новичок смог повторить те же действия.

3 вида сопротивления

1. Подчиненная структура не реагирует на ваше распоряжение

Из-за когнитивных искажений мы иногда принимаем иррациональные решения, а также выносим суждения на основе информации, которую мы обрабатываем. Фактически, когнитивные искажения — это запрограммированная ошибка в нашем мозге.

Также их можно представить как простые правила, которым следует мозг, чтобы обрабатывать поступающую информацию с минимальными затратами.

Когнитивных искажений существует большое множество, и о них полезно знать. В этой статье мы сделаем обзор 151 искажения, которые часто встречаются в повседневной жизни: как в личной, так и в профессиональной.

Если вам случалось работать над очень крупным Android проектом, с большим количеством модулей, кода, или наоборот не самой удачной декомпозицией на модули и наличием легаси, то вы наверняка знаете что сборка подобного проекта может занимать довольно много времени. К тому же, этапы сборки множатся и усложняются, да и средние размеры проектов серьёзных мобильных приложений продолжают увеличиваться. По моим субъективным ощущениям, с каждым годом среднее время сборки проекта растёт и не похоже что эта тенденция будет меняться.

Бывает довольно обидно, когда в работу поступает задача, решение которой очевидно, фикс проблемы делается за пару минут, но чтобы проверить что всё исправлено нужно переключать ветки, пересобирать проект, потом переключаться обратно и пересобирать исходную ветку. Это может занимать очень много времени. Или бывает так, что находясь “в потоке” нужно что-то быстро проверить, но увидеть вступили ли изменения в силу можно только пересобрав и перезапустив проект, а если что-то пойдёт не по плану, или по каким-то причинам кэш сборки не отработает и проект будет собираться почти "на холодную"? Подобные, казалось бы, мелочи могут занимать огромное количество времени в течение дня, отвлекают, мешают сосредоточиться и продуктивно использовать рабочее время. Особенно много времени тратится если рабочий компьютер далеко не самый производительный, или если вы пользуетесь ноутбуком, не ориентированным на выполнение тяжёлых сборок. 

В этой статье я хочу показать вам как можно собирать огромные Android проекты на далеко не самых производительных компьютерах или ноутбуках, утилизируя для этого вычислительные мощности удалённого сервера или отдельного домашнего настольного компьютера, не потеряв при этом ни капли удобства инструментов Android Studio - графического интерфейса, отладчика, и т.д.

Интересующихся приглашаю под кат.

Проблема традиционных цветовых пространств

RGB

• градиент красного — это цвета #000, #100, #200, #FEE, #FFFи т.д.;
• градиент зеленого — это цвета #000, #010, #020и т.д.;
• градиент синего — это цвета #000, #001, #002и т.д.;
• градиент желтого — это цвета #000, #110, #220и т.д.;
• градиент голубого — это цвета #000, #011, #022и т.д.;
• градиент пурпурного — это цвета #000, #101, #202и т.д.

• Яркость цветов увеличивается неравномерно: чем оттенок ближе к белому цвету, тем изменение яркости меньше;
• Яркость разных цветов различается: синий намного темнее остальных;
• Насыщенность также неравномерна: синий и красный выглядят «ненасыщенными» в правой части градиента.

О чём эта статья

Это не история успеха, потому что в Амазон меня не взяли, но и не история полного лузера, который бомбит из-за своей тупости, ибо позже я прошел в Майкрософт, о чем будет отдельный пост. 

Это история о моем опыте собеседования в Амазоне, почему мне в целом не понравилось по сравнению с другими FAANG. Так же тут будут ответы на “а что конкретно спрашивали на интервью, какие были задачки, что на систем дизайне было”, потому что мне не дали подписать NDA, все с пруфами, скринами и прочее.

В общем и целом, статья будет о моем опыте, какие были интервью, что было сложного, что не очень, как я готовился, и какая доля везения в этом всем.

Начало, предложение от Amazon

В один прекрасный день 6 сентября, мне пришел такой сообщение в Линкедин.

Мы в «Ситимобил», используем статический анализатор кода Detekt. Это инструмент, который при запуске проходит по проекту и показывает допущенные в коде code smell.
Сегодня мы расскажем, как написать свое правило и помочь команде соблюдать уникальные для проекта договоренности написания кода.

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

Привет, меня зовут Сергеев Сергей aka gurugray. Сейчас я «Mentor FrontEnd Community» в компании ManyChat. Вы могли видеть мои лекции по релизному циклу и регламенту работ с системами контроля версий в Школе Разработки Интерфейсов Яндекса (ШРИ).

Меня часто спрашивают какие life-hacks или best-practices я использую при работе с Git'ом и репозиториями проекта.

Эта заметка — попытка объяснить те базовые настройки и приёмы, которыми я пользуюсь каждый день. Рецепты не претендуют быть ноу-хау, но могут помочь с освоением ежедневной гигиены работы с репозиторием.

Зачем

У меня есть pet-project, приложение для учета финансов.

На мой взгляд, одной из ключевых проблем подобных приложений является ручной ввод баланса.
У банков есть информация о транзакциях которые я совершаю и даже есть неплохая аналитика.

Но

• Банков несколько и они ничего не знают друг про друга. В итоге
  
  • Нет единой аналитики
  • Перевод денег из одного банка в другой будет считаться как списание с одной стороны и зачисление с другой. Эта особенность портит аналитику.
• Возможность работать с данными позволяет строить любую аналитику и прогнозы в отличие от ui банка

Пузырьковая сортировка

• 1 часть: Основы
• 2 часть: Subcomponent'ы