9 лет назад я разрабатывал геолокационную соц.сеть на заказ, где мы отображали чаты на карте. До релиза не дошло, но интересного опыта было получено много. В очередной статье из серии рассказываю про то, как обрабатывать нажатия на MapBox и любой другой карте (Google, Yandex – не важно) и находить нужные объекты на ней, привязанные к координатам.
Привет! Сегодня хочу поделиться, как мне кажется, очень полезной информацией о такой важной теме, как Opaque types vs Existensial Types vs Generics — что это такое, в чем разница и что выбрать. Я действительно считаю эту тему важной, поскольку это мощнейшие инструменты, которые нам дает swift, чтобы сделать код более гибким, поддерживаемым, универсальным и без лишнего дублирования. Итак, погнали.
В декабре 2025 года многие ведущие инженеры мира все-таки высказались вслух о том, о чём боялись даже думать: «Кажется, LLM пишет код лучше меня».
Фархан Тавар, руководитель инженерного направления Shopify (3000 инженеров, 10% мирового e-commerce), рассказал, как они к этому готовились — и что делать дальше. Спойлер: сокращать команду они не только не собираются, но и наняли уже 1000 интернов. Но обо всем – в статье
В рамках WWDC 2026, а если быть точнее, то в ролике What’s new in managing Apple devices, инженер Device Management team, Cyrus Daboo, заявляет о том, что "Declarative Device Management уже здесь" и используется в продакшене для управления парками корпоративных устройств Apple по всему миру.
Что касается классического MDM, то ранее компания Apple уже обозначала некоторые команды MDM как Deprecated, например, ScheduleOSUpdate, которая отвечает за установку обновлений macOS. Информацию об этой команде уже не найти на сайте Apple Developer | Device Management , но она все еще присутствует в репозитории Device management schema data for MDM на Github Apple. В следующей macOS 27 Golden Gate эта команда точно не будет работать, и без функционала DDM установить обновления "тихо и незаметно" не получится. В системе пока еще присутствует терминальная команда softwareupdate, но там есть нюансы, о которых можно прочитать в одной из статей, опубликованной в корпоративном блоге Ринго на Хабре.
Когда-то давно я разрабатывал геолокационную соцсеть, где на карте живут «облака» — посты, привязанные к точке. И этих облаков на экране могло быть очень и очень много. Наивный подход «одно облако = одна аннотация-UIView» упирается в потолок уже на десятках точек: карта превращается в слайд-шоу. Здесь история о том, как я пять раз упёрся в производительность и в итоге переехал на GL-слои с data-driven выражениями: три движка рендера на разных зумах, круги постоянного реального размера в метрах через metersPerPixel, а вся zoom-зависимость считается на GPU. И отдельно — как анимировать прозрачность GL-слоя, у которого вообще нет анимируемого свойства
Бывает, что realtime на проекте уже нужен, а WebSocket по каким-то причинам нет. Остаётся long-polling: клиент шлёт «бесконечный» HTTP-запрос, сервер держит его, пока не появятся новые сообщения, отвечает - и клиент тут же открывает следующий. Звучит просто, ровно до первого запуска на живом устройстве где-нибудь в метро. Дальше начинается то, ради чего и написана статья: гонки при переподключении, дубли локальных пушей и два независимых потока сообщений в одном ответе. Разбираю на примере реального iOS-сервиса, который я разрабатывал более 5 лет
Привет, Хабр!
Я Дмитрий, iOS-разработчик из команды Салют — мы делаем устройства и программное обеспечение для Умного дома Сбер. У нас много собственных устройств и ещё больше устройств брендов-партнёров, которые поддерживает платформа. Релизный круговорот фичей и интеграций заставляет думать: как оптимизировать процесс доставки новых функций пользователям?
В статье расскажу про опыт разработки, внедрения и поддержки нашей собственной backend-driven UI парадигмы (BDUI) — подхода, в котором сервер управляет не только данными, но и вёрсткой интерфейсов.
В новом дайджесте вопросы доступного пространства в условиях ненадежного поведения horizontalSizeClass и выход Android 17, гид в смешанной реальности с использованием Android XR и живой космос на Metal, иерархия корутин в Android, приложение с расписанием автобусов, скам сети с подписками, домашний сервер с Qwen Code за 25к и многое другое. Подключайтесь!
Разбор того, как отказаться от системного UINavigationBar и собрать собственный навигационный бар на обычном UIView: с коллапсирующим large title как у Apple, встроенной строкой поиска и произвольными панелями под заголовком — и так, чтобы он работал и с UITableView, и со списками на Texture (AsyncDisplayKit). Внутри — устройство компонента и честный разбор компромиссов из реального продакшена.
Для простых анимаций хватает UIView.animate и CABasicAnimation, но для сложных синхронных цепочек этого мало. Разбираю, почему Timer на 1/60 секунды рвёт анимацию под нагрузкой, и как CADisplayLink решает это, синхронизируясь с реальным обновлением экрана. Показываю свой DisplayLinkAnimator: строго согласованные констрейнты нескольких view, кастомные timing-функции и многоточечные кривые Безье (которых не даёт CAMediaTimingFunction), пауза и возобновление — с примерами кода.
На первый взгляд, медиалента в мобильном приложении выглядит как стандартная задача: список карточек, автоплей, предзагрузка соседних роликов, несколько состояний загрузки. На практике это оказался один из самых сложных iOS‑компонентов, с которыми мне доводилось работать.
Проблема в том, что медиалента — это не один виджет и не просто плеер внутри ячейки. Это система, которая живёт на пересечении сразу нескольких тяжёлых доменов: динамически собираемый интерфейс, сетевые ограничения, декодирование медиа, менеджмент памяти, жизненный цикл вложенных контейнеров, UX‑требования к мгновенному старту, интеграция в чужие экраны и такие сложные системы, как BDUI, рекомендации, пагинации, и при этом — высокий трафик на массовом сценарии.
Само собой, любая ошибка в этой конструкции редко проявляется как локальный баг. Обычно она масштабируется: фризы при скролле, чёрные экраны, нестабильный автоплей, рост памяти на длинных списках, нагрев устройства и трудноуловимые падения, которые воспроизводятся только на части устройств и только в условиях реального использования, а не эмуляции.
Самое интересное в таких задачах начинается не на этапе «как добавить медиаленту», а на этапе ограничений и деградаций. В статье я разберу именно эту сторону задачи на примере приложения Яндекс Еды: как мы проектировали медиаленту, какие архитектурные решения не сработали, какие баги всплыли только на реальных данных, как мы строили observability для дебага и какие компромиссы в итоге оказались эффективнее красивой реализации.
В мобильной разработке мы привыкли, что красивый анимированный фон — это либо видео, либо пара слоёв с CAGradientLayer и медленным параллаксом. Для большинства задач этого хватает. Но иногда хочется большего: настоящий живой космос — туманности, которые медленно перетекают друг в друга, планеты с кольцами, звёзды разных классов и в центре — чёрная дыра с аккреционным диском, как в «Интерстелларе».
У меня есть небольшая аркада-раннер про полёт сквозь космос. Фон там — не картинка, а процедурная сцена, которую целиком рисует фрагментный шейдер: каждый пиксель экрана вычисляется математикой из шума. Сначала всё это жило на SpriteKit, а потом я переписал на Metal — и вот тут началось самое интересное, потому что красивая сцена на десктопе и та же сцена на телефоне — это две очень разные истории.
Расскажу, как я это делал, на какие грабли наступил, и почему в итоге пришлось рисовать фон… полосками.
Я долго пользовался разными кодинг‑агентами, и на их фоне Claude Code для меня заметно выделялся: качеством решений, удобством работы и вниманием к деталям. В какой‑то момент мне захотелось не просто пользоваться таким инструментом, а понять, что на самом деле происходит у него под капотом. Так я сел писать собственного агента на Swift, с нуля, без использования готовых решений.
Довольно быстро стало понятно, что сложность не в том, чтобы вызвать модель и попросить ее сгенерировать код. Настоящая сложность начинается там, где система должна стабильно работать: удерживать контекст, пользоваться инструментами, справляться с ошибками и непредсказуемыми ответами модели. На обвязку вокруг модели и уходит почти все время.
Дальше я разберу места, где это проявляется: от устройства главного цикла до управления контекстом. Многие выводы задним числом кажутся очевидными, но на практике они становятся понятны, только тогда когда строишь агента сам и упираешься в каждую проблему руками.
В 2025 году вместе с iOS 26 компания Apple представила разработчикам Apple Foundation Models. Теперь порог входа для on-device AI упал до нескольких строк, и далее в статье мы рассмотрим как он выглядит.
А в январе 2026 года Apple заключила сделку с Google в рамках которой следующее поколение Apple foudation models будет основано на технологии Google Gemini. По данным Bloomberg стоимость этой сделки составляет 1 млрд долларов в год. Apple по-прежнему держит контроль над пользовательскими данными, запросы будут выполняться локально, что-то сложное, с чем не может справиться локальная модель - будет отправляться в облако Apple Private Cloud Compute.
В этом выпуске новинки WWDC26 - обновления в UIKit и SwiftUI, App Store, Xcode и Foundation Models. Кроме того, SMTP с нуля на сокетах и исследования RuStore, оптимизация Adapter и миграция навигации на Compose, один файл CLAUDE.md из 4 простых правил, который получил виральное распространение, мобильный рынок Ближнего Востока и многое другое. Заходите!
Несмотря на активное использование мессенджеров, электронная почта все еще занимает весомую долю в коммуникации, особенно в рабочей среде, из-за этого не исключена необходимость в отправке почтовых сообщений прямо с iOS приложения.
В данной статье мы ознакомимся с протоколами, по которым работает почта. Сфокусируемся на реализации протокола для отправки почтовых сообщений (SMTP) на низком уровне (BSD сокеты). И, используя собственный сетевой слой для работы с почтой, реализуем iOS клиент для отправки почтовых сообщений через любые почтовые провайдеры (ex: gmail, yandex, mail).
Я полгода улучшал продукт и почти не зарабатывал. А потом поменял не сам продукт, а только путь пользователя до оплаты — и внезапно появились годовые подписки.
В этой статье рассказываю, почему в мобильных приложениях онбординг и пейволл часто важнее очередной фичи, и как я переработал их в своем приложении для изучения слов.
В новом дайджесте победители Apple Design Awards 2026 и эффективность использования памяти в Android 17, обертки свойств в Swift и корутины на низком уровне, PWA после блокировки в App Store, игровая реклама 2026, дообучение LLM, метрики, практики, компромиссы и многое другое. Заходите!
Блокировки это одно. Их обходят: VLESS, Reality, прокси, про это уже написано много, в том числе у нас. Но есть сценарий жёстче. Интернета нет вообще. Не «YouTube не открывается», а мобильную сеть увели в ноль, Wi-Fi бесполезен, потому что аплинк перекрыт. Такое включают точечно: митинг, площадь, район, иногда целая страна на несколько часов.
Вопрос простой: могут ли два телефона в этой ситуации всё равно обменяться сообщением. Без вышек, без интернета, без сервера. Ответ: да, но честный ответ длиннее, и в нём много «но». Мы (команда из трёх человек, делаем мессенджер RCQ) собрали для этого режим, который называется Radio. Ниже что он реально умеет, чего не умеет, и какие грабли мы собрали по дороге.
Я мобильный разработчик. Иногда при работе со структурами данных я имею дело с endpoint-ами, иду в вики, нахожу страницу с описанием — и не верю ей. Потому что по опыту знаю: страница описывает API таким, каким он был задуман полгода назад, а не таким, какой он сейчас. Дальше начинается знакомый ритуал: пишу в чат бэкендеру, он отвечает «глянь в сваггере», сваггер сгенерирован из аннотаций и показывает приблизительную картину, реальный ответ с сервера от неё отличается, потому что правило сериализации живёт в одном месте, а правило генерации описания — в другом. В итоге я делаю то, что делает большинство клиентских разработчиков: дёргаю endpoint «вживую», смотрю реальный JSON и верю только ему. То же самое бывает и при работе с внешними API (в том числе и солидных компаний).
Это и есть проблема источника правды. У нас не один источник, а несколько, и они конкурируют. Вики — это намерение. Код бэкенда — это реализация. Реальный трафик — это факт. И когда между ними возникает расхождение (а оно возникает всегда), цена ошибки ложится в первую очередь на потребителя API: на фронтенд, на iOS, на Android, на десктоп, на внешних интеграторов.
Эту боль на Habr описывали многие. Алексей, Java-разработчик ЮMoney, в статье «Как улучшить межсерверное взаимодействие и сэкономить время разработчика» формулирует её предельно прямо: «Swagger UI, который генерируется автоматом по метаданным классов, показывает очень примерное описание того, что у нас реально отдаётся из API. Поэтому фронты и мобильные разработчики не могут начать разработку, не вызвав endpoint на живую». Это не чья-то личная неаккуратность — это структурный изъян процесса, в котором правда не централизована.
