От многопоточных вычислений переходим к распределённым. То есть вычисления, происходящие на нескольких компьютерах.
Конечно, в зависимости от задачи, вы можете взять готовые решения вроде CGRU или Deadline для рендеринга, charm4py или Dask для ML, или замутить что-то на AWS С2. Но хотелось бы чего-то попроще, попитоничней что ли)
А ведь в Python есть средства "из коробки" для синхронизации нескольких процессов на разных хостах.
Вот простой пример кода, который синхронизирует работу двух процессов на разных компьютерах.
В этом случае используется процесс-посредник, который является синхронизирующим сервером.
В примере создаётся некий Manager, который шарит общую для клиентов очередь. Все подключившиеся могут что-то в неё писать или забирать.
В моём коде один процесс что-то "считает" и складывает в очередь, другой забирает и продолжает какие-то свои "расчёты".
Если у вас есть несколько машин, то можете попробовать это запустить по сети (нужно заменить 'localhost' на IP-адрес сервера). Но и на локальной машине сработает.
Gist 🌎
#libs#source#tricks
🔨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
🤖Google выложила официальный репозиторий Android Skills — набор инструкций для ИИ-агентов, заточенных под Android-разработку.
Идея простая: вместо того чтобы объяснять агенту контекст каждый раз руками, ты даёшь ему готовый SKILL.md — файл со структурированными инструкциями, шагами и справочными материалами по конкретной задаче. Агент читает его как спецификацию и работает точнее.
Это следует открытому стандарту agentskills.io, то есть формат не завязан на один инструмент — подходит для Claude Code, Cursor и любого другого агента, который умеет читать файлы из контекста.
Что уже есть в репозитории:
👉Миграция с XML-вёрстки на Jetpack Compose
👉Установка и миграция на Navigation 3 (deep links, multiple backstacks)
👉Анализ R8-правил и оптимизация размера APK
👉Обновление до последней версии Play Billing Library
Как использовать: скачиваешь нужный SKILL.md из репозитория, добавляешь в контекст агента (в Claude Code — через команду /add-file или как часть промпта), говоришь что нужно сделать. Агент уже знает, как это делается по правилам Google.
Набор пока небольшой, но сама идея правильная: вместо того чтобы учить агента с нуля на каждом проекте, ты даёшь ему готовую базу знаний от самой команды Android.
🐱GitHub Android Skills
#AndroidDev#AIDev#ClaudeCode