Как AI помогает в мобильной разработке

Да, AI добрался и до этого канала... Знаю, что многих уже тошнит от упоминания этих букв в инфополе, но таков путь. При этом, по моим наблюдениям, далеко не все разработчики поработали с AI-агентами, а зря, ведь многие задачи уже можно не делать самому:

Что уже можно отдать AI
🟢 Любую задачу, которую вы понимаете, как решить, и можете это сформулировать в тексте
🟢 Генерацию вёрстки по макетам в Figma
🟢 Написание документации
🟢 Код-ревью
🟢 Анализ крашей и ошибок
🟢 Объяснение сложных участков в коде и так далее

Что пока не стоит
🔘 Задачи, в которых нужно проявить креативность и нет понятного решения
🔘 Работу с экзотическими технологиями, вроде интеропа с Objective-C в Kotlin Native
🔘 Обновление зависимостей в проекте
🔘 Создание архитектуры приложения

✅ Напоследок порекомендую доклады (раз, два) от наших коллег из сообщества, которые делятся своим опытом применения AI.

#AI #Mobile

Тестирование мобильных приложений

Давайте поговорим о том, как можно организовать процесс тестирования мобильных приложений. За свою практику я познакомился с разными подходами и вот какие плюсы и минусы я вижу:

1. Ручное тестирование
Самый распространённый вариант, когда в команде есть QA, и он тестирует новые фичи и проводит регрессию.
➕ Лучший способ находить самые непредсказуемые баги, о которых разработчик даже не мог подумать.
➖ Дорого: нужно содержать штат QA, покупать девайсы для тестирования. А если регресс занимает пару дней, получаем ещё и выгоревших сотрудников.

2. Автотесты на эмуляторах/симуляторах
Второй по популярности вариант, автоматизируем те же тест-кейсы, что и проходит тестировщик. Так мы можем быть почти уверены, что ничего не сломали.

➕ Позволяет автоматизировать регресс, UI-тесты проходят значительно быстрее ручного тестирования.
➖ Есть множество проблем с поддержкой UI-тестов, и далеко не всё можно проверить на эмуляторе/симуляторе.

3. Мобильная ферма
В этом случае мы используем ферму из реальных устройств, на ней можно проводить как ручное тестирование, так и запускать UI-тесты.

Такой подход используют, например, в Яндексе с более чем 800 устройствами. Я не представляю, сколько это стоит, ведь для каждого iPhone нужен отдельный MacBook ☠️
Из open source-решений есть STF и DeviceHub, у которых тоже есть свои плюсы и минусы.
Другой вариант — аренда фермы девайсов. Например, такие услуги предоставляет компания Selectel.

➕ Самое качественное тестирование: множество разных девайсов позволяет воспроизводить самые специфичные баги.
➖ Очень дорого создавать собственное решение. Позволить себе это могут только крупные компании, но можно воспользоваться арендой устройств, чтобы значительно сэкономить.

🔖 Если тема заинтересовала и хотите узнать подробнее, то есть хорошая статья по теме, рекомендую!

#Testing #MobileFarm

Вы знаете, я люблю острые ощущения, поэтому решил попробовать встроить Jetpack Compose экран в приложение на React Native.

Так вот, это была ошибка, я по дороге несколько раз умер 😵

Казалось бы, читаем документацию, как встроить AndroidView в RN, оборачиваем ComposeView во FrameLayout и готово, делов-то.

И всё хорошо, пока эта вьюшка отображается на первом экране, но из-за особенностей навигации в RN будем получать ошибку cannot locate windowRecomposer.

AI-агенты впадают в экзистенциальный кризис при попытке решить эту задачу и зависают в бесконечном цикле правок, поэтому я начал шерстить интернет в поисках решения и нашёл доклад от Купера.

Исходников, конечно, я не нашёл, поэтому скормил скриншоты из доклада ChatGPT, чтобы она восстановила код, и это даже заработало 🤯

🌐 Выкладываю gist для таких же искателей приключений, но полноценно я это ещё не протестировал, так что используйте аккуратно.

P.S. Слабонервным код лучше не смотреть