@YuKongA13579 · Post #1973 · 02.04.2026 г., 09:56
如果你遇到升级 Android SDK 37 后构建失败 对于 library,可以使用: compileSdk { version = release(37) { minorApiLevel = 0 } } 对于 application,可以使用: compileSdk = 37 compileSdkMinor = 0 #android#github#ci
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05
Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev
Hashtags
Търсене: #ci
@YuKongA13579 · Post #1973 · 02.04.2026 г., 09:56
如果你遇到升级 Android SDK 37 后构建失败 对于 library,可以使用: compileSdk { version = release(37) { minorApiLevel = 0 } } 对于 application,可以使用: compileSdk = 37 compileSdkMinor = 0 #android#github#ci
@Grasscutter_CN · Post #50 · 04.06.2022 г., 14:19
#tips#ci 如何更新到最新版开发版 jar ? 进入 @GrasscutterArchives ,搜索 #development ,选择最新的 Grasscutter.zip 解压到服务端目录即可
@android_broadcast · Post #9404 · 09.08.2025 г., 08:13
💡Надо регулярно следить за выполнением правил и лучших практик в коде За годы работы в IT в разных компаниях и командах я понял одну простую вещь: даже лучшие правила и практики будут нарушаться, если нет автоматической системы, которая их регулярно проверяет. Сегодня поделюсь, как я подхожу к автоматизации контроля качества кода Android-проектов на Kotlin. Рассматривать будем только статический анализ — когда код не выполняется, а анализируется как текст. 🛠 Инструменты для анализа кода • Detekt — статический анализатор Kotlin-кода. Работает быстро, так как проверяет файлы по отдельности, без учёта зависимостей между ними. • KtLint — проверка стиля кода. Настроек немного, но работает с конфигом .editorconfig, что удобно для командной разработки. • Android Lint — мощный инструмент для Android-проектов. Может анализировать разные типы исходников и проверять сразу несколько файлов по одному правилу. ⚠️ Запуск из Android Studio и через Gradle может иметь разные настройки. Полный контроль — через Gradle ⚙️Дополнительно для Compose: • Compose Rules — правила для Detekt или KtLint, проверяющие соответствие best-practice работы с Compose. • Compose Rules от Slack — набор правил для Android Lint (частично пересекается с предыдущим, но есть уникальные). 🔐Безопасность: • GitLeaks — поиск в коде секретов и данных, которые не должны попасть в репозиторий. Можно смело комбинировать несколько линтеров. Лучше перебдеть, чем недопроверить. 🚀Как запускать проверки Я использую три уровня автоматизации: 1. Перед пушем кода — быстрые проверки (Detekt, KtLint) в pre-push hook. ⏱️ Цель — не больше 30 секунд, чтобы не раздражать разработчиков, но сразу отсеивать очевидные ошибки. 2. На CI/CD — полная проверка. ⏱️ Лимит — 10 минут. Обычно сюда входят все линтеры, кроме Android Lint, который может сильно замедлить процесс. 3. Ночные прогоны — расширенный Android Lint и тяжёлые правила, если в проекте были изменения. 🛠Собственные правила Стандартные линтеры могут покрыть только общие случае и правила, но если есть практики, которые надо форсировать для вашего кода то тут надо будет писать собственные правила. Для анализа Kotlin кода я пишу расширения для Detekt, а во всех остальных случаях - для Android Lint, но довольно редко. 📌 Бонус: AAR-библиотеки могут содержать свои Lint-правила, которые автоматически подключаются при их использовании. 💬Делитесь в комментариях как вы следите за качеством вашего кода на регулярной основе и какие инструментыиспользуете. #android#compose#инструменты#ci
Hashtags
@tomoko_channel · Post #887 · 02.01.2025 г., 12:35
🔖 What are your pre-commit hooks? : r/ExperiencedDevs #pinboard#ci#git#evergreen Pre-commit vs CI ? https://www.reddit.com/r/ExperiencedDevs/comments/144fcqo/what_are_your_precommit_hooks/
Hashtags
@android_broadcast · Post #8624 · 31.01.2025 г., 06:00
Как команда Контура объединила CI/CD для мобильных платформ(5м) Команда мобильной разработки Контура столкнулась с проблемой разного CI/CD для Android и iOS. Разные пайплайны, gitflow, подходы к секретам и использование сабмодулей создавали сложности в сопровождении и развитии инфраструктуры. Как было: 👉 Разные процессы CI для Android и iOS 👉 Submodules, не подтягивающие обновления 👉 Дублирование кода 👉 Сложности с мультиплатформенным подходом Как стало: 👉 Перевели CI на единый шаблон 👉 Отказались от сабмодулей 👉 Унифицировали работу с секретами 👉 Перешли на модульную структуру fastlane Теперь CI/CD работает как сервис: разработчики могут быстро подключать обновления и собирать пайплайны под новые платформы. Даже после ухода ключевых инженеров система продолжает стабильно работать. UPD1: Этот процесс был выполнен давно и в Контур уже отказались от Fastlane. #fastlane#android#ios#ci#автоматизация
@android_broadcast · Post #9311 · 10.07.2025 г., 13:27
🦊 Настройка автоматизация проверки качества, сборки и запуск тестов Android проекта в Gitlab CI/CD - неотъемлемая часть любого мобильного и не только проекта! Даже если вы делаете всё один, вас стоит настроить CI/CD. GitHub, Gitlac, Jenkins и множество других решений подойдут для решения задачи. Если вы решили использовать CI/CD от Gitlab, тогда вам может пригодиться серия статей: 1️⃣Планирование, настройка Gitlab файла, публикация в Telegram сборок 2️⃣Запуск Android-тестов: Marathon Labs, Firebase Test Lab 3️⃣Автоматизация публикации версий в Play Store с помощью Gradle Play Publisher plugin и Fastlane, а также собственного Docker образа для сборки #andorid#ci#gitlab#автоматизация
Hashtags
@githubtrending · Post #15481 · 09.02.2026 г., 11:30
#go#actions#cai#ci#claude_code#codex#copilot#gh_extension#github_actions GitHub Agentic Workflows let you write simple markdown instructions in natural language to automate repo tasks like triaging issues, fixing CI failures, generating reports, and improving code—running safely as GitHub Actions with AI like Copilot or Claude. Strong guardrails ensure read-only access by default, sandboxed execution, and human-reviewed outputs via pull requests. This saves you time on repetitive work, boosts efficiency with adaptive AI decisions, and keeps everything secure without complex YAML coding. https://github.com/github/gh-aw
@storage_qi · Post #1244 · 15.02.2026 г., 12:50
#GitLab#CI#CD#SchemaMigration#BackwardCompatibility#MultiVersionSupport#ZeroDowntimeMigration#RollingUpgrade https://about.gitlab.com/blog/continuously-deploying-the-largest-gitlab-instance
@githubtrending · Post #14929 · 08.07.2025 г., 13:00
#swift#ci#cli#generator#specification#swift#xcode#xcodeproj#xcodeproject#yaml XcodeGen is a Swift command-line tool that automatically creates your Xcode project based on your folder structure and a simple YAML or JSON configuration file. This means you don’t have to manually manage your Xcode project files, avoiding merge conflicts in Git and keeping your project files always in sync with your folders. It supports complex setups, multiple targets, build settings, and schemes, and works well with CI systems. Using XcodeGen saves you time, reduces errors, and makes collaboration easier by letting you generate and update projects on demand without opening Xcode manually. This helps you focus more on coding and less on project setup. https://github.com/yonaskolb/XcodeGen
@datasciencejobs · Post #2243 · 02.08.2024 г., 12:34
#вакансия#nlp#llm#senior Senior QA Automation (LLM, NLP) Требуемый опыт работы: 3–6 лет Полная занятость, полный рабочий день Мы — АТОМ. Разрабатываем электромобиль-гаджет и его версии для семьи, такси, каршеринга и службы доставки, а также собственный маркетплейс приложений и другие сервисы. Ищем Senior QA Automation в команду AI, LLM-Lab, которая работает над рядом проектов: Голосовой ассистент для заказа товаров и услуг, в котором используются передовые технологии распознавания и синтеза речи, понимания естественного языка на основе нейросетевых моделей. Разработка умных чат-ботов и других проектов в домене LLM/NLP. Ваши задачи: - налаживать процесс автоматизации тестирования; - проводить тестирование - регрессионное, интеграционное и функциональное; - тестировать ML-системы; - анализировать функциональные требования и результаты тестирования на соответствие этим требованиям; - исследовать проблемы, возникающих в работе сервисов; - анализировать проблемы и запросы пользователей, ставить задачи разработчикам; - вести тест-кейсы в системе управления тестами (Allure TestOps). Стек: Python, PostgreSQL, PyTorch, Ray/Triton Inference Server, k8s, redis Наши ожидания: - опыт построения систем автоматизированного тестирования; - умение читать и писать код на Python; - опыт работы/тестирования ML-систем (NLP/LLM-моделей); - опыт работы с CI/CD инструментами; - опыт работы с Allure TestOps; - Fiddler, Swagger, Postman; - опыт оценки задач на тестирование с учетом ресурсов и рисков; - знание английского языка на уровне, необходимом для чтения технической литературы. Будет плюсом: - опыт работы с системами оркестрации контейнеров - OS/K8s на уровне пользователя; - опыт работы с GraphQL; - опыт работы с брокерами сообщений Kafka/Rabbit; - опыт работы auto-QA в команде GigaChat, YaLM , YandexGPT; - опыт работы auto-QA в голосовых ассистентах Маруся, Алиса, Салют. Мы предлагаем: - высокотехнологичный, интересный продукт, возможность создавать новые процессы и влиять на развитие; - работа в команде высококвалифицированных профессионалов из России, Китая, Европы; - корпоративная культура, выстраиваемая в духе инноваций, открытые горизонтальные коммуникации; - конкурентная официальная белая заработная плата; - годовой бонус; - кафетерий льгот (“плюшки”) - ДМС со стоматологией, питание, транспорт, страхование жизни и имущества, фитнес, обучение и многое другое; - бесплатный доступ к платформе с обучающими курсами iSpring, корпоративное обучение китайскому языку, спортивные командные игры и другие приятные мелочи; корпоративное оборудование; - гибридный или удаленный формат работы; - трудоустройство в аккредитованной ИТ-компании. Пройди вместе с нами крутой кейс по созданию электромобиля с нуля! ✍️По всем вопросам, а также для отправки резюме/cv обращайтесь: @tanya_yuu #CI#CD#Allure#TestOps#SQL#Fiddler#Swagger#Postman#QA#Python#LLM#NLP#ML#DataScience#AutomationQA#NaturalLanguageProcessing
@githubtrending · Post #14768 · 31.05.2025 г., 12:00
#typescript#ci#ci_cd#cicd#evaluation#evaluation_framework#llm#llm_eval#llm_evaluation#llm_evaluation_framework#llmops#pentesting#prompt_engineering#prompt_testing#prompts#rag#red_teaming#testing#vulnerability_scanners Promptfoo is a tool that helps developers test and improve AI applications using Large Language Models (LLMs). It allows you to **test prompts and models** automatically, **secure your apps** by finding vulnerabilities, and **compare different models** side-by-side. You can use it on your computer or integrate it into your development workflow. This tool helps you make sure your AI apps work well and are secure before you release them. It saves time and ensures quality by using data instead of guessing. https://github.com/promptfoo/promptfoo
@Osservatorioitaliano · Post #25137 · 09.04.2026 г., 07:49
#Italia#Comunali#Veneto Comunali di #Venezia, candidature ufficiali fin'ora: 📌 Simone #Venturini, sostenuto da #FdI, #Lega, #FI-#UdC, #PdV e #SVS (comprende #Azione e #CI) 📌 Andrea #Martella, sostenuto da #PD, #AVS, #VVP, #M5S, #TeA, #VèT, #VR (comprende #IV, #PiùE, #RI e #PSI) e #PRC 📌 Michele #Boldrin, sostenuto da #ORA 📌 Claudio #Vernier, sostenuto da #CV (comprende #Volt) 📌 Pierangelo #DelZotto, sostenuto da #PiV 📌 Giovanni Andrea #Martini, sostenuto da #TlCI, #LCcV e #VPL @Osservatorioitaliano