Android Broadcast

🔨Android Studio Panda 4 ушёл в stable и принёс Planning Mode, Next Edit Prediction и веб-поиск прямо внутри агента. ⭐️Planning Mode меняет подход к работе с агентом. Вместо того, чтобы сразу генерить код, агент сначала составляет детальный план реализации, показывает его отдельным артефактом, и уже потом переходит к выполнению. План можно комментировать и править до того, как потрачен хоть один токен на код. Для больших задач агент ведёт Task List, а в конце отдаёт Walkthrough с описанием всех изменений. ⭐️Next Edit Prediction- это следующий шаг после обычного автокомплита. Если вы поменяли сигнатуру функции или параметры data class, IDE сама предлагает правки в других местах, где этот код используется, даже если они в других файлах. Принимается всё одним нажатием, не надо бегать по проекту и искать, что ещё сломалось. ⭐️Agent Web Search срабатывает автоматически, когда агент понимает, что в локальной базе знаний нет свежей инфы по сторонней библиотеке. Либо можно явно попросить через "search the web for..." в промпте. Дополняет Android Knowledge Base, который покрывает только официальную документацию. Интеграция Developer Verification Support - это встраивание с инициативой Android Developer Identity. IDE теперь позволяет проверить статус регистрации приложения прямо перед его распространением. По сути это очередной допил AI-возможностей, и видно что весь фокус команды Android Studio ушёл именно туда. Старые болячки при этом, скорее всего, так и не полечат, на них просто забьют. Учитывая сколько всего идёт в AI, IDE превращается в AI-обвес на стеройдах поверх всего остального. И здесь Cursor ближе к пониманию того, какой должна быть современная IDE - лёгкий просмотрщик с AI в центре, а не тяжёлый комбайн со сложным дебагом, профилировщиками и всем этим наследием. Классические IDE для разработки будут умирать. Я сам Android Studio запускаю редко и по большей части работаю через Claude Code. Отдельно интересно как отработает Agent Web Search. Google всё-таки поисковая компания, и как они встроили это в Gemini, будет видно в бою. Я сам часто подключаю Perplexity, чтобы подтягивать актуальную инфу в ответы с исследованием, так что любопытно сравнить качество. 💬 Как вам новинки? Делитесь мнением в комментариях #Android#AndroidStudio#AI

📱В Android Emulator добавили нативную коммуникацию между эмуляторами Раньше чтобы два эмулятора увидели друг друга по сети, надо было руками прописывать port forwarding. Каждый эмулятор жил в своей изолированной виртуальной песоцнице. Теперь новый сетевой стек поднимает общий виртуальную сеть для всех запущенных инстансов на одной машине — до 4 эмуляторов одновременно. Wi-Fi Direct и Network Service Discovery (NSD) работают из коробки, ничего настраивать не нужно. Это вписывается в то, что Google активно делает последние пару лет: передача звонков между устройствами, кросс-девайсные сессии, Wear OS, Android Auto, XR-очки. Весь этот функционал раньше можно было нормально проверить только на реальных девайсах. Теперь это можно делать прямо в эмуляторе. Для использования надо Andorid Emulator версии 36.5 или новее 🔗 Источник - android-developers.googleblog.com #AndroidDev#AndroidStudio

Какую модель Gemma выбрать в зависимости от вашего железа. Размер оперативки указан для запуска Android Studio + Gemma локально. Как минимум стоит иметь запас по оперативки для комфортной работы, когда начнется сборка, По цифрам кажется очень интересным вариантом чтобы попробовать кодинг через CLI без IDE #AI#AndroidStudio#Gemma4

⭐️Gemma 4 в Android Studio: локальный AI-агент на вашем компьютере Google представил Gemma 4 — новое семейство открытых моделей для сложных рассуждений и вызова инструментов. Главная цель: сделать локальный агентный ИИ стандартом на Android — от разработки до продакшена на смартфоне. Сейчас фокус на Android Studio. Gemma 4 работает полностью локально на вашем компьютере. Код не уходит в облако. Agent Mode в Android Studio с Gemma позволит вам делать 👉 рефакторинг легаси‑кода 👉 создание целого приложения или новых фич 👉 итеративное исправление ошибок (агент сам применяет правки) Без интернета, с полным контролем приватности и без оплаты за токены. ——— Gemma 4 бывает разного размера: от E2B (2 млрд параметров) до 31B. Требования зависят от модели: 👉E2B (2B) — 8 ГБ RAM, работает на CPU. Для базовых подсказок. 👉E4B (4B) — от 16 ГБ RAM. Идеальный баланс для большинства разработчиков. 👉7B–14B — от 16 ГБ (лучше 32 ГБ). Нужен GPU или мощный нейронный движок. 👉26B A4B / 31B — 32+ ГБ RAM. Только с квантованием или на профессиональных станциях. Для обладателей MacBook Pro с 32+ ГБ и чипом M Pro/Max открвается много интересного. На такой конфигурации вы комфортно запустите: 👉E4B (4B) — молниеносно 👉26B A4B — отличный уровень интеллекта 👉31B — с квантованием (потеря качества минимальна) Благодаря Unified Memory и оптимизации через Metal MacBook Pro часто эффективнее PC с дискретными видеокартами в том же классе памяти. ——— Gemma 4 в Android Studio делает локального агентного ассистента реальностью. Вы получаете современный AI для сложных задач без облаков и без счетов за API. Выбрать модель можно прямо в настройках Android Studio через LLM‑провайдера (LM Studio, Ollama и др.). Я пойду тестировать её, потому что локальный AI агент - это очень круто! 🔗 Источник - Android Dev Blog #Gemma4#AndroidDe#AndroidStudio#AgentMode

🔨Вышла Android Studio Panda 3 В новом стабильном релизе Android Studio два изменения, которые напрямую влияют на работу с Agent Mode. Первое — собственные Agent Skills. Создаёшь папку .skills/ в корне проекта, кладёшь туда SKILL.md с описанием нужного воркфлоу, и агент начинает использовать его автоматически. Можно вызвать вручную через @имя. Скилл может содержать инструкции по код-ревью под ваши стандарты, информацию о внутренних библиотеках, любые кастомные практики команды. Концепция ровно та же, что в Claude Code с CLAUDE.md, только встроена прямо в Studio. Второе — гранулярные разрешения для AI. Агент явно запрашивает разрешение перед чтением файлов, запуском shell-команд и веб-запросами. Можно настроить постоянные исключения для доверенных операций, SSH-ключи всегда требуют явного OK. Плюс опциональный sandbox для полной изоляции. #AndroidStudio#AgentMode#AIdev

🤯Конец Android View ближе чем кажется - в будущей версии Android Studio убирают поддержку превью для Custom View. Источник - сайт Android Developers #Android#AndroidDev#Compose#AndroidStudio

🔨Вышла Android Studio Panda 1 и там только одно существенное изменение — упрощённое управление JDK для Gradle через Gradle Daemon JVM Criteria. Теперь в новых проектах студия по умолчанию использует критерии JVM для Gradle Daemon: Gradle сам находит совместимый JDK, установленный на машине, а если подходящего нет — включает auto-provisioning и скачивает нужный JDK. Фича стабилизирована в Gradle 9.2.0. Что это даёт разработчику: ✅ Меньше ошибок на импорте и старте проекта. Больше не нужно вручную угадывать “правильный” JDK для конкретного проекта — меньше типичных проблем вида Unsupported class file major version и прочих сюрпризов из-за неверно выбранной Java. ✅ Консистентные сборки в IDE и в терминале. Раньше Studio могла собирать проект на одном JDK, а CLI — на другом. В итоге появлялись разные Gradle Daemon, падала предсказуемость и иногда производительность. С JVM Criteria выбор JDK становится единым — поведение сборки стабильнее. Для существующих проектов (при совместимой версии Gradle) Android Studio покажет уведомление и предложит автоматически мигрировать текущую настройку Gradle JDK на Daemon JVM criteria, сохранив те же требования к JDK. 💡 Для работы требуется Gradle 9.2 или выше, ну и придется мигрировать на AGP 9.0 #AndroidStudio#Gradle

🔨UI тесты без кода на естественном языке стали доступны в Android Studio Otter. Прикольно, но убирайте В свежем релизе Android Studio Otter стала доступна фича Journeys. Идея звучит хайпово: вы пишете сценарий теста на обычном ествественном языке, а магия AI превращает это в воспроизводимый UI-тест. Как это работает? - Вы описываете шаги (например, “открой корзину”, “проверь наличие товара”) - Journeys парсит это и сохраняет в проект специальный файл (не код) в папке journeysTest. - Тесты можно запускать прямо из студии или через командную строку (gcloud). 😮 В чём подвох? Несмотря на удобство «написания», вопросы к инфраструктуре остаются открытыми: 👉Привязка к Google Cloud: Чтобы запустить эти тесты через CLI, нужна авторизация в gcloud. Без интернета и доступа к серверам Google магия парсинга не сработает. 👉Изолированный контур: Если ваш CI/CD живет в закрытой сети, внедрить Journeys будет тем еще квестом. 👉Масштабируемость: Насколько стабильно AI будет интерпретировать изменения в UI спустя время? Лично я пока настроен скептически. Старый добрый Kaspresso или Compose Test Framework на Kotlin кажутся надежнее — они не требуют облаков, легко поддерживаются и работают в любом «подвале» без интернета. Да и генерировать код с AI совсем просто и поддерживается понятнее. Journeys выглядит как классная игрушка для прототипов, но в продакшене больших проектов может стать сложностью. 🔗 Подробнее про Journeys for Android Studio в документации 💬 А что думаете вы? Кто-нибудь уже успел потыкать Journeys в реальных условиях? Может, я упускаю какую-то киллер-фичу, которая оправдывает привязку к облаку? Пишите в комментариях! 👇 #androidstudio#ai#тестирование

🔨В Android Studio теперь можно использовать собственные AI модели вместо Gemini, причем как локальные так и удаленные. Вышла новая стабильная версия Android Studio - Otter 3 Feature Drop и в ней Google сделала верный шаг касательно AI, потому не всем подойдет их решение, а кто-то и вовсе из-за политик компании должен использовать внутренние решения. Вы можете настроить свою модель в настройках IDE в разделе "Tools" -> "AI" -> "Model Providers" Из чатов я видел что не всех получилось заводить на стабильной версии, а вот в самое свежей Canary версии работало. Сегодня буду тестировать как оно вообще. Источник - developers.android.com #AndroidStudio#AI

🔨В Android Studio можно включить показ Kotlin кода, сгенерированного плагинами Kotlin компилятора. Например, KotlinX Serialization добавляет serializer() в companion object Открывайте настройку IDE и ищите в разделе Editor -> Inlay Hints -> Declarations generated by Kotlin compiler Android Studio содержит фичу с версии Panda Canary 4 Спасибо за эту фичу Жене Ф. #androidstudio#idea

🔨LeakCanary становится частью Android Studio Google выкатили мощное обновление в Android Studio Panda (2025.3.1) — теперь легендарный LeakCanary интегрирован прямо в IDE. Больше не нужно полагаться только на экран телефона для анализа утечек. LeakCanary — это де-факто стандарт в Android-разработке для поиска утечек памяти. Библиотека автоматически отслеживает объекты, которыеине очищаются сборщиком мусора. Это те самые "крошки", которые со временем превращаются в мертвый груз в оперативной памяти и приводят к тормозам и вылетам с ошибкой OutOfMemoryError. В Android Studio Profiler появилась отдельная задача (task) для LeakCanary. Главная фишка — анализ переносится с девайса на компьютер. Раньше процесс анализа хипа (heap dump) “вешал” слабые тестовые девайсы на несколько секунд (а то и минут). Теперь же “тяжелая” работа по парсингу hprof файла выполняется мощностями вашего рабочего ноутбука. Что крутого: 🚀Скорость: Анализ происходит значительно быстрее за счет ресурсов ПК. ✅Удобство: Результат анализа открывается сразу в IDE. Работает навигация “Jump to Source” — кликнули на утечку, сразу перешли в код. ✅Контекст: Можно скопировать трейс утечки и сразу скормить его Gemini прямо в студии для подсказок. ❗️ Несмотря на тесную интеграцию, LeakCanary остается независимым Open Source инструментом. Это все тот же проект от Square, который развивает комьюнити. Google не “поглотила” его, а просто встроила удобный UI для запуска анализатора внутри IDE. Библиотека остается свободной и открытой. Попробовать можно уже в Canary-сборке Android Studio Panda. Источник - developer.android.com #AndroidDev#AndroidStudio#Android#Производительность

📹Использование разных моделей в Android Studio (Bring your own model) - Android Developers Backstage В новом выпуске Android Developers Backstage обсудили крутейшую фичу — «Bring Your Own Model» в Android Studio. Теперь в Agent Mode можно использовать любые AI-модели, а не только Gemini! Это открывает огромные возможности: 👉 Модели от OpenAI, Anthropic и других — подключайтесь через свой API-ключ. 👉 Локальные модели через Ollama и LM Studio — для приватности и кастомизации. 👉 Больше гибкости в разработке с AI-ассистентами. Обсуждают насущное: контекст, планирование, генерацию кода и будущее агентов в разработке. 0:00 - Вступление 0:49 - Суть фичи "Bring Your Own Model" 4:13 - Как подключить свой API-ключ 7:24 - Работа с Anthropic Claude 13:17 - Как часто нужно напоминать модели контекст? 17:40 - "Thinking" vs "Planning" — в чём разница? 20:25 - Если API нужно дать несколько ответов на сложный вопрос 24:14 - Какие модели поддерживаются 31:18 - Есть ли ограничения при использовании сторонних моделей? 34:07 - Поддержка автодополнения кода 38:16 - GitHub и AI-агенты 44:35 - Использование агентов в разработке 56:36 - Studiobot 57:56 - Итоги #AI#AndroidStudio#Gemini