Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках.
Выглядело это примерно так:
from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse:
try:
result = await run_in_threadpool(sync_function, data)
return DataResponse(data=result)
except Exception as e:
return DataResponse(
error=str(e),
success=False,
)
В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо.
Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров).
Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio:
import anyio
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter()
limiter.total_tokens = 100
yield
# если вдруг нужно вернуть обратно
limiter.total_tokens = 40
Зачем менять количество воркеров?
- уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб)
- увеличить чтобы выдержать нагрузку
Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉
#async
🔨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