@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 #672 · 28.11
Впервые сделал крупный проект (под NDA, так что не расскажу, какой) на облачных функциях. Впечатления противоречивые. Изначально программисты арендовали компьютер в датацентре: или целиком или кусочек. На нём теоретически можно делать что угодно, но для запуска своих программ нужно было настроить операционную систему, безопасность и авторизацию, установить нужные исполнительные модули, программы для удобства деплоя, мониторинг нагрузки итд. Поэтому появились сервисы, которые это всё делают за тебя, а тебе дают буквально окно, куда можно написать свой код и запускать его удалённо на чужой машине. Конкретно я пользовался решением от Яндекса, чей протокол скопирован напрямую с Amazon Web Services. Причём, в документации не только открыто об этом говорится, но ещё и в некоторых местах перенаправляют на доки от Amazon. И SDK предлагают тоже использовать амазоновский. До санкций я бы сказал, что это не так плохо — можно использовать что-то привычное тем, кто уже работал с Amazon. Но сейчас привязка к американскому сервису выглядит скорее жирным минусом. Не знаю, есть ли у Яндекса ресурсы на какое-то серьёзное разделение. Судя по состоянию документации и платформы в целом — нет. Yandex Cloud кажется системой, которая активно развивалась несколько лет назад, а сейчас подзаброшена. Среда выполнения .NET отстаёт от актуальной на две версии (3.1 вместо 6, четвёртой версии не существует). Изначально мой проект был написан как обычное контейнеризированное приложение на .NET 6, а потом я переводил его на функции. Пришлось пройтись по всему коду и переписать несовместимые куски с C#10 на C#8, это было не слишком приятно. Документации фактически нет, а там, где есть, много путаницы. В примерах написано одно, по факту другое: например в функцию вместо объекта Request приходит просто строка, а разбирать её надо самому. Авторизацию я нашёл только на Stackoverflow. Интересно, что адекватных доков про неё не было ни у Яндекса, ни у Amazon. Функция выполняется и выгружается, поэтому ваша программа не должна рассчитывать на наличие постоянно живущего процесса. Мне пришлось вытащить из неё большой словарь, который грузится при старте, и положить уже подготовленные данные из него в Object Storage — это такое горячее файловое хранилище, там же рядом с функциями. Справедливости ради, работает это всё быстрее, чем я думал. Удалось запихнуть в функции даже сравнительно большой проект с кучей классов, создающий при запуске несколько десятков объектов и производящий загрузку из сети с декомпрессией. Другой важный плюс — бесплатная квота довольно внушительная: миллион вызовов и 10Гб*часов оперативной памяти в месяц. Для пет проекта вы сможете вообще не покупать сервер. Но если сервер у вас всё-таки есть, деплой вы уже настроили, то удобнее будет, конечно, делать как привычно. И гибкости больше. #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