Полностью ожидаемо когда появился Contact Picker в Android 17 и полностью правильно. Я не хочу никому давать все контакты: банкам, мессенджерам, соц. сетям и другим прилам. Жду теперь Scoped Contact чтобы самому выбирать, что пошарить в приложением

🤖 MediaPipe LLM Inference больше не развивают: Google советует переходить на LiteRT-LM

Google сменила курс по on-device LLM одной плашкой в документации Google AI Edge: LLM Inference API из MediaPipe для Android, iOS и веба теперь только поддерживают, а новые возможности и оптимизации делают в LiteRT-LM. Когда это произошло, Google не пишет, но затишье видно и по релизам — последняя версия tasks-genai вышла на Google Maven ещё в конце апреля. Если вы через MediaPipe встроили в приложение языковую модель, которая работает прямо на телефоне, она продолжит работать, но всё новое теперь появляется только в LiteRT-LM, так что переезд стоит спланировать заранее.

LiteRT-LM — рантайм Google для языковых моделей поверх LiteRT. У него свой Kotlin API для Android и JVM с ускорением на GPU и NPU, мультимодальностью и вызовом инструментов. Модели нужны в формате .litertlm, готовые лежат в LiteRT Community на Hugging Face. Актуальная версия — litertlm-android:0.18.0, ещё до 1.0. Базовый сценарий из документации:

val engine = Engine(EngineConfig(modelPath = modelPath, backend = Backend.GPU()))
engine.initialize() // до ~10 секунд, не на главном потоке
engine.createConversation().use { conversation ->
    conversation.sendMessageAsync("Привет!").collect { print(it) }
}

Для GPU в манифест нужно добавить uses-native-library для libOpenCL.so и libvndksupport.so с required="false".

⚠️ В AAR LiteRT-LM 0.18.0 нативные библиотеки есть только для arm64-v8a и x86_64. На 32-битных ARM-устройствах загрузка упадёт с UnsatisfiedLinkError, поэтому проверяйте Build.SUPPORTED_ABIS заранее — на это наткнулся Charles Hartmann.

🔗 MediaPipe LLM Inference · LiteRT-LM для Android · dev.to

#Android #AndroidDev #AI #LiteRT

🚀 Grab включил R8 на 10 млн строк кода и избавился от всплесков ANR после релизов

«Каждый еженедельный релиз — всплеск ANR», — так описывают жизнь команды Grab, суперприложения из Юго-Восточной Азии с 10-летней кодовой базой. Холодный старт тормозило чтение множества DEX-файлов, а Cloud Profiles из Google Play не покрывали их критичные пути вроде сборки графа Dagger.

Сначала команда перешла на proguard-android-optimize.txt и добавила Baseline и Startup Profiles, через девять месяцев — на R8 full mode. Вместо широких исключений нашли конкретные классы, к которым обращаются через рефлексию и динамические прокси, и написали для них точечные keep-правила. Оценки оптимизации R8 теперь отслеживают в CI, а новые keep-правила планируют пропускать только с обоснованием.

Итог: ANR меньше на 32%, холодный старт быстрее на 35%. Недавно писал, что Google взялся за R8 всерьёз, — вот как это выглядит на большом проекте.

🔗 Кейс Grab

#Android #AndroidDev #R8 #Performance

👨‍💻 Ты оптимизировал весь код, кроме собственного рабочего места?

Монитор — 4K.
Клавиатура — механическая.
Компьютер — зверь.
Кресло — работает на устаревшей прошивке с 2018 года. 💀

Кажется, пора выпускать обновление!

У «Эргостол» стартовала акция «Октябрь — месяц эргономики»: с 23 октября по 1 ноября скидки до -15% на товары акции.

🔥 Скидки суммируются с промокодом -10% ANDROID10 действует на сайте Эргостол и на Ozon!

Как насчёт апгрейда кресла? 🪑
🎥Смотрите обзор кресла Экзо Флекс: https://abdev.by/EiMt

👉 Выбрать себе обновления можно: тут

#реклама

🤖 Виджеты на Android 17: слишком тяжёлые картинки теперь роняют приложение

Приложение обновляет виджет с парой крупных фото и падает с IllegalArgumentException: RemoteViews for widget update exceeds maximum bitmap memory usage. Так Android 17 ведёт себя с приложениями на targetSdk 37: если картинки в RemoteViews не влезают в лимит, система отклоняет обновление и бросает исключение. На targetSdk 36 и ниже это пока только предупреждение в логе. Google переписал описание этого изменения и добавил, как считается лимит и как в него уложиться.

Лимит — 6 * width * height байт, то есть полтора полноэкранных буфера ARGB_8888. Считаются картинки для всех ориентаций и размеров виджета сразу, поэтому responsive-виджет легко съедает бюджет копиями одного и того же Bitmap.

👉 Размер экрана берите из WindowManager.currentWindowMetrics, а не из displayMetrics: на складных устройствах тот может вернуть размер неактивного дисплея.

👉 Уменьшайте картинки до размеров виджета, а для непрозрачных используйте RGB_565 — это вдвое меньше памяти.

👉 В Glance декодируйте Bitmap один раз в provideGlance до provideContent, иначе для каждого размера создаётся своя копия.

URI-картинки в лимит не входят, но лаунчер декодирует их в полном разрешении, так что класть в cacheDir тоже стоит уменьшенную версию.

🔗 Изменения поведения Android 17 · Виджеты на Glance

#Android #AndroidDev #Android17 #AppWidgets

🚀 Предусловия UI-тестов через API — не всегда быстрее: замеры на 400+ Android-тестах

Почти каждый UI-тест в Android-приложении финансового сервиса начинался одинаково: шесть экранов логина и около 26 секунд, хотя логин эти тесты не проверяли. Команда проверила на Хабре известный совет «готовьте предусловия через API, а не через UI» на трёх кейсах в сьюте на Kaspresso.

Для логина совет сработал: вход через auth-слой приложения занял ~7 секунд вместо ~26, а общее время 418 тестов сократилось на 27%. А переключение тумблера через PATCH оказалось на 29% медленнее трёх тапов. Тест сам грузил большой список продуктов, который приложение потом загружало ещё раз.

Вывод авторов: выигрыш даёт не API сам по себе, а то, что из теста уходит длинная UI-цепочка, которая не лежит на пути к проверяемому экрану.

🔗 Статья на Хабре

#Android #AndroidDev #Testing #Kaspresso