Forwarded from Android Broadcast
В версии Jetpack Lifecycle 2.9.2 добавили поддержку WasmJS тартега, а это значит что библиотека теперь может работать на всех KMP таргетах: JVM (Android, Desktop), Native (Linux, iOS, watchOS, macOS, MinGW) и Web (JavaScript, WasmJS)
#android #kmp @wasmjs #jetpackupdate
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥39👍19
🤯 Как Google делает Android-библиотеки мультиплатформенными 🚀
Разбирая исходники Navigation 3 я наткнулся на необычную папку в KMP-проекте — jvmStubsMain.
Внутри — только методы, которые либо возвращают значения по умолчанию, либо сразу выбрасывают исключения. Сборка под desktop из этого не получится, да и авторы такую цель не ставили. Возникает логичный вопрос: зачем тогда эта папка нужна? 🤔
🏝 Особенность KMP
В Kotlin Multiplatform папка commonMain содержит код, доступный всем таргетам.
Например:
👉 Если у проекта есть Android и iOS таргеты, в commonMain можно писать только чистый Kotlin + мультиплатформенные API.
👉 Но если оставить только Android-таргет, в commonMain внезапно станет доступен весь Android SDK 🤯 — что для меня было сюрпризом.
❗️ Зачем нужен jvmStub
Добавление таких stub-таргетов в Android-библиотеках помогает искусственно ограничить доступ к платформенным API в commonMain.
Почему это работает:
👉 У JVM и Android в KMP нет общего родителя в стандартной иерархии source sets (хотя платформы имеют много общего).
👉 Stub-реализации позволяют “отсечь” случайное попадание Android API в общий код.
👉 Это помогает держать код в commonMain чистым и переиспользуемым — вдруг завтра вы захотите добавить desktop или другую платформу.
💡 jvmStubsMain — это инструмент архитектурной дисциплины. Он не предназначен для полноценной JVM-сборки, но отлично помогает не тянуть Android-зависимости в общий код и сделать чистую арзитектуру
#kotlin #kmp #android #google
Разбирая исходники Navigation 3 я наткнулся на необычную папку в KMP-проекте — jvmStubsMain.
src
├── commonMain
├── androidMain
└── jvmStubsMain
Внутри — только методы, которые либо возвращают значения по умолчанию, либо сразу выбрасывают исключения. Сборка под desktop из этого не получится, да и авторы такую цель не ставили. Возникает логичный вопрос: зачем тогда эта папка нужна? 🤔
В Kotlin Multiplatform папка commonMain содержит код, доступный всем таргетам.
Например:
👉 Если у проекта есть Android и iOS таргеты, в commonMain можно писать только чистый Kotlin + мультиплатформенные API.
👉 Но если оставить только Android-таргет, в commonMain внезапно станет доступен весь Android SDK 🤯 — что для меня было сюрпризом.
Добавление таких stub-таргетов в Android-библиотеках помогает искусственно ограничить доступ к платформенным API в commonMain.
Почему это работает:
👉 У JVM и Android в KMP нет общего родителя в стандартной иерархии source sets (хотя платформы имеют много общего).
👉 Stub-реализации позволяют “отсечь” случайное попадание Android API в общий код.
👉 Это помогает держать код в commonMain чистым и переиспользуемым — вдруг завтра вы захотите добавить desktop или другую платформу.
💡 jvmStubsMain — это инструмент архитектурной дисциплины. Он не предназначен для полноценной JVM-сборки, но отлично помогает не тянуть Android-зависимости в общий код и сделать чистую арзитектуру
#kotlin #kmp #android #google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍72🙏1
🤯 Какой AI лучше для написания Kotlin кода (спойлер - GPT5 )
Ребята из Firebender (позиционируют свой продукт как Cursor для Android Studio) сделали Kotlin-bench - специализированный бенчмарк, который проверяет LLM и AI агентов на 100 реальных задачах для Kotlin и Android разработки.
Причина разработки - AI инструменты для Kotlin и Android по сравнению с fullstack и Python разработкой развиты хуже.
Результаты вполне ожидаемые - лидерами стали последние поколения доступных моделей: GPT-5 с отрывом от Claude Sonnet 4. Хотелось бы увидеть оценку Qwen Code, но её в бенчмарк не включили.
Подробнее с результатами можно ознакомиться тут. Анонс и методология в анонсе
#android #kotlin #ai
Ребята из Firebender (позиционируют свой продукт как Cursor для Android Studio) сделали Kotlin-bench - специализированный бенчмарк, который проверяет LLM и AI агентов на 100 реальных задачах для Kotlin и Android разработки.
Причина разработки - AI инструменты для Kotlin и Android по сравнению с fullstack и Python разработкой развиты хуже.
Результаты вполне ожидаемые - лидерами стали последние поколения доступных моделей: GPT-5 с отрывом от Claude Sonnet 4. Хотелось бы увидеть оценку Qwen Code, но её в бенчмарк не включили.
Подробнее с результатами можно ознакомиться тут. Анонс и методология в анонсе
#android #kotlin #ai
🤔26👍7❤1🤯1
// Пример OrbitMVI
class CalculatorViewModel: ContainerHost<CalculatorState, CalculatorSideEffect>, ViewModel() {
// Include `orbit-viewmodel` for the factory function
override val container = container<CalculatorState, CalculatorSideEffect>(CalculatorState())
fun add(number: Int) = intent {
postSideEffect(CalculatorSideEffect.Toast("Adding $number to ${state.total}!"))
reduce {
state.copy(total = state.total + number)
}
}
}
#kmp #mvi #android #ios #desktop
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17🤔6👍5❤2