Forwarded from Compose Broadcast
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Tracey записывает все жесты, переходы между экранами и кастомные события в кольцевой буфер — и при краше сохраняет его для воспроизведения. Видишь не просто стектрейс, а весь путь пользователя до момента падения.
Не сразу понял куда её применить, но пришла идея интеграции в флоу автоматического прокликивания экрана:
Разрабатываешь фичу локально, кликаешь руками, что-то идёт не так. Вместо того чтобы объяснять разработчику или агенту на словах "я нажал сюда, потом перешёл туда, потом кнопка не сработала" — просто скидываешь ему дамп сессии из Tracey. Он сам восстанавливает картину и сразу работает с контекстом, а не с твоим пересказом.
Структурированный контекст для дебаг-сессии с агентом, чтобы дать четкую информацию.
Библиотека на версии 0.0.2, только вышла, в продакшен пока не потащу. Но для этапа разработки и связки с AI-агентами идея выглядит рабочей.
#Compose #Android #AndroidDev
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12👎5🔥4
Концепция такая: подключить AI-агента не просто к коду, а к живому приложению на девайсе. Агент видит реальный layout с Compose-иерархией, перехватывает сетевой трафик с момента запуска, мокирует HTTP и WebSocket ответы, и сам тапает по экрану. Всё через MCP.
Технически это одна
debugImplementation зависимость в приложении — библиотека внедряется в байткод и сразу пишет трафик и раскрывает UI-дерево без изменений в коде. На стороне агента поднимается MCP-сервер через CLI. Дальше агент сам: смотрит экран, анализирует запрос, ставит мок, тапает кнопку, проверяет результат — и докладывает.Интересная деталь — WebView и Chrome Custom Tabs не чёрный ящик, их DOM-дерево инжектится прямо в нативную иерархию. И трафик не надо предугадывать когда записывать — он пишется с первого же запроса.
Доступна версия 0.9.27, но идея рабочая. На мой взгляд это правильное направление для AI в мобильной разработке.
🔗 Статья про подход и либу
#Android #MCP #AI #ИИ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍39👎4
Claude AI Dev Broadcast
⚡️ SpaceXAI выпустила Grok 4.5 и это уже стоящий конкурент Claude Code с Sonnet/Opus Модель доступна уже сегодня в Grok Build, во всех тарифах Cursor и в консоли SpaceXAI. Цена: $2/млн входных токенов, $6/млн выходных — заметно дешевле Opus $5/$25 Главный…
😮 Так ли хорошо Grok 4.5 как про него говорит Маск?
Сразу после разбора сел с ним делать задачи и в целом он неплохо проявил себя. Решил дать не самую сложную, но и не самую простую задачу - миграция DI в многомодульном Android проекте. В целом справился, но без но не обошлось. Буду тестировать дальше и рассказывать про итоги.
🪙 Демо и мои впечатления в видео на Boosty
#AI #Grok #Android
Сразу после разбора сел с ним делать задачи и в целом он неплохо проявил себя. Решил дать не самую сложную, но и не самую простую задачу - миграция DI в многомодульном Android проекте. В целом справился, но без но не обошлось. Буду тестировать дальше и рассказывать про итоги.
#AI #Grok #Android
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12👎6
Почему самая маленькая квантизированная модель оказалась медленнее — разбор на бенчмарках
Chris Merrick прогнал MobileNetV2 в трёх квантизациях (FP32/INT8/INT4) на Pixel 10. Результат - самая лёгкая по весу INT4 на CPU оказалась медленнее INT8. Вывод: размер файла не главный критерий быстродействия.
Полезно, если делаешь on-device inference и оптимизируешь модели под мобилки.
#AI #Android #OnDeviceAI
Chris Merrick прогнал MobileNetV2 в трёх квантизациях (FP32/INT8/INT4) на Pixel 10. Результат - самая лёгкая по весу INT4 на CPU оказалась медленнее INT8. Вывод: размер файла не главный критерий быстродействия.
Полезно, если делаешь on-device inference и оптимизируешь модели под мобилки.
#AI #Android #OnDeviceAI
👍6👎5