Разработка мобильных приложений *

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Кузнецов, я Android‑разработчик в Кинопоиске. В прошлой статье я научил Jetpack Compose показывать рекомпозиции в реальном времени, но это был скорее учебный стенд: куча модификаторов, обёрток и примеры, которые нужно готовить вручную.

Я хотел чего‑то более полезного: чтобы IDE сама показывала, какие composable‑функции перерисовываются прямо сейчас, а какие скипаются и какие параметры реально меняются. Нажал Run — и редактор превратился в живую тепловую карту UI.

Ради этого пришлось сделать то, чего нормальные люди обычно избегают: залезть под капот Kotlin Compiler Plugin и научиться внедрять код в промежуточное представление на этапе компиляции, разобраться в битовых масках Compose и поднять TCP‑сервер внутри IntelliJ, чтобы запущенное приложение могло стучаться прямо в IDE.

Так появился Riflesso — плагин, который переносит идею Layout Inspector прямо в редактор кода и делает Compose прозрачным. В этой статье я разберу его архитектуру и покажу, как компилятор, клиентская библиотека и плагин IDE собираются в один инструмент.

На заре интернета, когда возможности веба ограничивались просмотром информационных статей, однонаправленного протокола HTTP, посылающего запрос серверу и получающего ответ, было вполне достаточно. А потом пришли приложения со своими push-уведомлениями, мессенджеры для общения, карты для онлайн-навигации — и здесь технологии HTTP уже стало недостаточно. Требовалось двунаправленное соединение, в котором не только клиент мог отправлять запрос, но и сервер мог динамически посылать информацию клиенту для отображения. Так и появились WebSockets.

Сегодня мы разберем, что это за технология, чем WS отличается от WSS, и почему без WebSockets современный веб был бы невыносимо медленным.

Снепшот-тестирование — один из немногих надёжных способов контролировать визуальную целостность SwiftUI-компонентов. Но что делать, если ваш проект ограничен Xcode 13.3 и Swift 5.6, а большинство компонентов дизайн-системы обёрнуты в UIViewRepresentable?

Меня зовут Денис Третьяков, я iOS-разработчик в ПСБ. В этой статье расскажу, как мы организовали снепшот-тестирование SwiftUI-компонентов в условиях жёстких ограничений, с какими проблемами столкнулись и как их решили.

В новом дайджесте последствия уменьшения приложений и новый шаг в передаче зависимостей Swift, улучшение доступности в Android-приложениях и перформанс, лёгкий и быстрый DI-контейнер, Offline-First приложения, ускорение загрузки экрана, больше рекламы в App Store и многое другое. Заходите!

Шейдеры - легко, скриншоты - боль. Написал свой Liquid Glass для iOS 14-26, потому что Apple сделала API только для новых систем. GPU справляется за 2ms, а CPU тратит 90% времени на легальное получение пикселей экрана. Почему так и как с этим жить - под катом.

Всем привет! Меня зовут Тимур, я платформенный Android-разработчик с опытом 5+ лет в ритейле и e-com.

В этой статье разберём, почему перформанс на мобильных устройствах это не ощущения, а фактор, который влияет на конверсию и GMV. Покажу, какие метрики имеет смысл собирать на клиенте, как их мониторить, и приведу примеры кода для Android.

Присаживайтесь, наливайте чай/кофе — поехали.

После того как наш парк вырос до более 245 тысяч самокатов и велосипедов, а команда сервисных центров начала исчисляться сотнями человек, стало ясно: управлять статусами устройств, задач и процессов в нашем внутреннем сервисном приложении по старинке уже не получится. Представьте себе: нужно изменить статус самоката или работы, а механик, специалист по контролю качества и бригадир — роли с разными функциями — видят одни и те же кнопки, одни и те же статусы, в которые можно перевести самокат. Иногда нажимают не туда — и ремонт идет не по желаемому процессу, что-то может потеряться, сроки увеличиваются… Добавим в уравнение еще разные версии мобильного приложения с различным набором кнопок — в какой-то версии кнопку убрали, в какой-то добавили. В итоге вся надежда только на бэкенд, перед которым встала задача контролировать и валидировать действие каждого пользователя в приложении. 

В WCMA (Whoosh Control Maintenance App, писали о нем в предыдущей статье), нашем внутреннем приложении для управления флотом, мы столкнулись с этой проблемой в полной мере. Напомню, в этом приложении работает наша сервисная команда, через него мы обслуживаем самокаты и велосипеды в городе, следим за их зарядом, переставляем на спросовые парковки, а также восстанавливаем и чиним.  

Одна из первых версий WCMA была больше похожа на пульт-отмычку для самоката, приложение не было интуитивным: все переводы доступны, а значит люди нажимали куда попало, часто новички путались в процессах и кнопках, в целом было мало контроля над действиями пользователей. Это могло вызывать ошибки “в полях” или при ремонте флота. Чтобы это исправить, мы завели большее количество ролей в системе, и каждая роль получила свой особенный раздел в WCMA. А для надежности добавили много проверок на бэкенде, валидирующих действия команды.

Такой подход работал, статусная модель была простой: несколько базовых состояний и переходы между ними. Но с ростом бизнеса логика усложнилась. Появились региональные особенности работы в разных городах, ролевые ограничения, условные переходы, зависящие от контекста.

Меня зовут Игорь Волынский, я backend-разработчик в команде WCMA Whoosh. И сегодня я расскажу, как мы решили эту проблему: построили централизованную и гибкую систему управления статусами, добавили условные переводы с хендлерами для проверки бизнес-правил и реализовали динамические сценарии для гибкого формирования UI. Спойлер: теперь наши механики и менеджеры видят только те действия, которые им реально доступны, а бэкенд гарантирует целостность данных на уровне системы.

Шалом, любители кинуть бумажку мимо урны. Я честно пытался скормить написание этой статьи нескольким разным ИИ потому, что очень хочу спать. Но...

Привет, Хабр! На связи Кристиан Бенуа, iOS-разработчиĸ в Т-Банĸе. Быстродействие мобильных приложений — один из критериев, влияющих на успех не только приложения, но и всего бизнеса.

Особое внимание должно уделяться производительности кода в стандартной библиотеке языка, так как этот код используется почти во всех приложениях, которые написаны на этом языке.

Расскажу, как мы сделали pull request в swift-foundation и внесли несколько оптимизаций в JSONDecoder/JSONEncoder, ускорив сериализацию и десериализацию в два раза. В конце обсудим, как получить эту оптимизацию без ограничений по версии iOS и насколько можно ускорить работу с JSON в приложении.

Когда iOS‑приложение вырастает до сотен тысяч строк, появляется проблема: добавление зависимости в глубокий компонент требует изменений во всех промежуточных функциях. Эти функции зависимость не используют — они просто передают её дальше. Сигнатуры разбухают, рефакторинг превращается в массовую правку файлов, и значительная часть кода становится техническим шумом.

Проблема известна. Scala использует implicit parameters на уровне языка, Kotlin экспериментирует с context receivers, Android полагается на Dagger. А Swift не предлагает встроенного решения. Поэтому мы в команде Яндекс Браузера создали библиотеку Implicits — механизм неявной передачи зависимостей с compile‑time‑проверками. Она успешно работает в продакшне Браузера на полутора миллионах строк Swift‑кода, а ещё доступна в опенсорсе.

В этой статье я расскажу о поиске собственного подхода для передачи зависимостей в коде на Swift, о том, как внедрение Implicits позволяет существенно сократить boilerplate, ускорить рефакторинг и улучшить читаемость кода благодаря локальному объявлению только реально используемых зависимостей, а также покажу реальные примеры из продакшн‑кода мобильной версии Яндекс Браузера.

Привет! Меня зовут Саша Тотилас и я руковожу командой разработки в hh.ru. Хочу поделиться с Хабром результатами A/B-эксперимента: при оптимизации одного из экранов нашего приложения мы ускорили загрузку контента и выяснили, как это влияет на продуктовые метрики, а также собрали интересные инсайты.

Я не буду глубоко погружаться в технические детали, а сосредоточусь на подготовке эксперимента и интерпретации результатов. Статья будет полезна не только для  мобильных разработчиков, но и для аналитиков и продактов.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Макарычев, я ведущий инженер-программист в команде мобильной разработки kvadraOS. Сейчас мы с коллегами работаем над приложением «Заметки»: уже реализовали Drag-and-Drop между разными экранами в Compose, рисование на холсте, экспорт заметок в PDF или TXT и другие полезные функции. И сегодня я хочу рассказать, как рождалась наша ключевая функциональность — редактор. 

Спойлер: в этой истории будет много боли, падений, преодолений и взлетов (без последнего у меня не осталось бы сил на статью). А еще расскажу про главную ошибку в выборе архитектурных решений, которую мы допустили и которая завела нас в тупик. Так что сможете научиться на нашем опыте!

Это самый простой способ создания программ для Р-ФОН.

Традиционно программы для мобильных телефонов собираются в специализированных средах разработки, включающих эмуляторы.

Уникальность телефона Р-ФОН заключается в том, что на нём можно сразу запускать программы, работающие на компьютерах с процессорами ARM и операционными системами «РОСА Фреш» и «РОСА Хром». Это существенно облегчает разработку. И написание, и запуск, и отладку, и работу в программе можно сначала обкатать на компьютере, и лишь на последнем этапе скопировать программу на телефон и протестировать уже на нём.

Естественно, для работы со специфическими для телефона компонентами, такими как GPS-приёмник и GSM-модем, требуется отдельный подход. Но для создания пользовательского интерфейса и, например, кода для работы по сети - компьютер более чем удобен.

Какой же компьютер с процессором ARM подойдёт? Неплох компьютер на процессоре Байкал-М, но он дороговат, и его ещё нужно поискать. А вот компьютер на основе Raspberry Pi можно назвать народным. Подойдёт 64-разрядный, то есть, начиная с версии Raspberry Pi 4. Мне достался Pi 400, и всё описанное ниже было опробовано именно на нём.

Ниже описан мой опыт написания простых тестовых программ для Р-ФОН, использующих различные графические инструментарии (Qt, PyQt, GTK3, GTK4, SDL2).

В этом выпуске особенности Struct в Swift и RemoteCompose в Android, знакомство с Frida и новые умные очки Google, сломанное ценообразование приложений с подпиской, навигация на SwiftUI, создание анимированных полос и многое другое. Заходите!

Это статья из официального блога OpenAI, но подход меня так зацепил, что решил перевести для всех. Я тоже часто переношу веб-приложения на мобилки примерно таким же способом и было очень здорово увидеть такой же подход (архитектура+рабочее_приложение-как-пример) у по сути создателей сильного AI. Пишу про разные похожие интересные вещи тут

В ноябре мы представили миру приложение Sora для Android, предоставив любому пользователю с Android-устройством возможность превращать короткие текстовые промпты в живые видео. В день запуска приложение заняло 1-е место в Play Store. За первые 24 часа пользователи Android сгенерировали более миллиона видеороликов.

За этим запуском стоит история: первая версия продакшн-приложения Sora для Android была создана всего за 28 дней благодаря тому же агенту, который доступен любой команде или разработчику – Codex.

С 8 октября по 5 ноября 2025 года небольшая команда инженеров, работая бок о бок с Codex и израсходовав примерно 5 миллиардов токенов (вау), провела Sora для Android от прототипа до глобального запуска. Несмотря на скорость разработки и масштаб, приложение демонстрирует показатель стабильности (crash-free) 99,9% и архитектуру, которой мы гордимся. Если вам интересно, использовали ли мы какую-то секретную модель – нет, мы использовали раннюю версию модели GPT-5.1-Codex, ту самую, которую любой разработчик или компания могут использовать уже сегодня через CLI, расширение для IDE или веб-приложение.

Расскажу вам в этой статье, как я снизил потребление памяти моего macOS-приложения на Flutter более чем на 90%. Это потребовало неожиданно много усилий и включало создание собственного хоста для Flutter, разработку пользовательского плагина для перетаскивания и отладку кучи кода на Rust.

Некоторое время назад я создал приложение со строкой меню для macOS под названием Quickgif. Оно удовлетворило мою давнюю потребность — иметь инструмент для выборки GIF-картинок, который можно использовать в любом приложении, не загружая GIF-ки вручную и не имея дела с разными реализациями, используемыми в других программах.

Привет, Хабр.

WebView-приложения — это боль. Тормоза, убогий UX, мгновенный реджект от Apple по пункту 4.2 («Minimum Functionality»). Обычно это просто браузер без адресной строки, за который стыдно брать деньги.

Я решил не делать очередную "обертку", а подойти к задаче инженерно. Моя цель: платформа, где WebView — лишь контентный слот, обернутый в полноценный нативный UI на Flutter.

В этой статье:

Последние несколько месяцев я занимаюсь продуктом, который работает почти полностью за счет ИИ — около 90% функционала. Еще пару лет назад для создания похожего по возможностям продукта понадобилась бы целая команда бэкенд-разработчиков. Сейчас же мой бэкенд — это просто набор промптов к LLM.

Не спешите закидывать помидорами. Это новый тип AI-based продуктов, которых будет становиться все больше. И для некоторых задач такой подход действительно отлично подходит.

В этой статье попробуем разобрать архитектуру такого продукта на минималках и посмотреть, как прикрутить AI к существующему приложению.

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о том, как Flutter-приложению выйти за пределы чисто Dart-мирка и воспользоваться возможностями родной платформы, например, вызвать API Android или iOS напрямую. Например, есть какая-нибудь классная фича в Android SDK, а в Flutter её нет. Как быть? Ответ — писать собственный плагин и использовать MethodChannel.

При разработке Flutter-приложений быстро возникает необходимость выполнять долгие операции: загрузку данных из сети, обращение к базе, работу с файлами, вычисления и т.п. Если делать это синхронно, основной поток блокируется, интерфейс «зависает», а пользователь видит «замороженный» экран. Асинхронное программирование в Dart позволяет вынести такие операции из UI-потока, не блокируя интерфейс.

В данной статье мы расскажем, как во Flutter использовать ключевые инструменты асинхронности Dart — Future, async/await, Stream, а также многопоточность через Isolate — и покажем, как применять их на практике в реальных приложениях.