Yandex for Mobile

🤔 Что будет с мобильной разработкой через 5 лет? Мы спросили об этом гостей Mobile Runtime 2026 и узнали, что всё будет так же, но по-другому. Кстати, заодно выяснили, какую долю задач за ребят уже делает AI (спойлер: большую). Приглашаем посмотреть доклады с Mobile Runtime: 🟠 Трек AI — на ютубе и в VK Видео 🟠 Трек Not so AI — на ютубе и в VK Видео Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile

🤔 Чем живёт разработчик мобильных приложений Это Лев Бондаренко, старший iOS-разработчик из Яндекс Еды. В новом выпуске 1×1 он рассказал о работе, фронтенде и бэкенде в мобильной разработке и своих любимых проектах. Смотрите интервью на ютубе или в VK Видео, чтобы узнать: 🟠 Какое у Льва любимое занятие на работе 🟠 Зачем тестировать фичи на себе 🟠 Как выглядят собеседования в Яндекс 🟠 Что Лев спросил бы у Тима Кука 🟠 Чем культура разработки в Яндексе отличается от остальных 🎲 Кстати, в нашем канале Лев недавно рассказывал, как его команда оптимизировала медиаленту в Яндекс Еде. В посте: какие архитектурные решения не сработали, как строили observability для дебага и к каким компромиссам в итоге удалось прийти. Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile

🈲 Хотите научиться работать с опенсорсным стеком для разработки Flutter-приложений? С вами Андрей Смирнов, разработчик в команде Яндекс Про. Предлагаю снова обратиться к материалам с Mobile Runtime. В треке Not so AI я провёл воркшоп, в котором познакомил гостей мероприятия с опенсорсным стеком для разработки Flutter-приложений. 🟰 Внутри команды мы называем этот стек yx_architecture. В него входят yx_state, yx_scope и yx_navigation. Мы создали его, чтобы упорядочить разработку, перестать зависеть от внешних вендоров и получить возможности, которых нам не хватало: 🟠 Управление состоянием (state management) 🟠 Управление зависимостями (dependency injection) 🟠 Навигация между экранами Воркшоп состоит из теории и нескольких коротких кодинг-сессий. Я показал, как собрать архитектурно корректное приложение с нуля, и заодно рассказал, почему наш стек хорошо подходит для агентской разработки без потери качества. 📺 Посмотреть воркшоп можно на ютубе или в VK Видео. А остальные материалы с Mobile Runtime ищите в плейлистах: 🟰 Трек AI — на ютубе и в VK Видео 🟰 Трек Not so AI — на ютубе и в VK Видео Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile

⏭ Как мы в Яндексе стремимся к AI-first-разработке С вами Артур Василов, руководитель мобильной разработки в Яндекс Браузере. На Mobile Runtime я открывал трек, посвящённый AI, и поделился опытом команды: со второй половины 2025 года мы внедряем агентов, чтобы повысить эффективность разработки. В этом посте я расскажу, что у нас получилось и к чему мы стремимся сейчас. 🚺 Первой большой задачей было отучить разработчиков писать код руками Было непросто. Прийти и обязать всех использовать агентов не получится, потому что это новые подходы, инструменты и огромное количество вопросов. Важно помнить, что скорость разработки не вырастет сразу. Из-за того, что во всём этом ещё нужно разобраться, в первое время она, напротив, станет ниже. Вместо того чтобы директивно обязать всех перекатываться на AI, лучше создать среду для экспериментов и поощрять новаторство. Мотивируйте разработчиков и изучайте, как и когда они используют новые инструменты. Выберите метрики, которые вам важны, и растите их. ​​🟰 Роль руководителя здесь невероятно важна. Как минимум вам нужен новый чатик по работе с LLM! Коллеги будут делиться опытом и поддержкой, шерить знания, помогать с инструментами. Нужны общие демо и амбассадоры AI в командах. А ещё важно начинать с себя: если руководитель не пользуется инструментом и не заинтересован в нём, сложно ожидать энтузиазма от команды. 🚺 Когда все используют AI, инфраструктура готова к этому и команда создала свой банк скилов, появляется ощущение потолка Разработка стала быстрее, но не в несколько раз, а на 10–30%. Возникает вопрос, как добиться значительного ускорения. Именно на этом этапе мы сейчас находимся и уже делаем успехи. Есть два варианта, как это сделать, и нужно использовать оба. 🚺 Автоматизация больших рутинных частей Вот три примера таких процессов у нас: 🟠 LLM Merge. Каждый раз, когда Chromium обновляется, в нашем коде появляются конфликты, ошибки компиляции и падающие тесты. Раньше раз в месяц это исправляли разработчики. Сейчас мы автоматически чиним всё LLM’кой. Подробности есть на Хабре 🟠 Свифтизация. В Браузере была часть кода, которую давным-давно написали на Objective-C. Годами мы (во многом с помощью стажёров 😂) переводили её на Swift. С помощью LLM мы закрыли эту задачку за два месяца. Про это тоже писали на Хабре 🟠 Дежурство по релизу. AI сильно помогает при выкатке обновлений. Он может сделать анализ состояния релиза, починить баги и краши (сравнивая код прошлой и новой версий) и выполнить кучу других мелких задач 🚺 Автономная работа агентов Часто буст перформанса AI упирается в пропускную способность оператора-человека. Поэтому нужно стремиться к тому, чтобы агенты работали автономно как можно дольше, не трогая людей. Сделать это можно, предоставив AI скилы для работы с устройством и самостоятельной проверки задач. Дополнительно стоит присмотреться к мультиагентным системам и оркестрациям, когда одна LLM управляет командой других. Немного другой подход — Autoresearch. Мы даём агенту сегмент кода и показываем, как посчитать метрику для его оценки. А потом просим улучшить её — и идём пить кофе 😀 📺 В докладе я больше рассказал о подготовке инфраструктуры AI и поделился некоторыми мыслями о пользе для бизнеса, которую несёт использование агентов. Посмотреть выступление можно на ютубе или в VK Видео. 🆖 Другие доклады с Mobile Runtime можно найти в плейлистах: Трек AI — ютуб и VK Видео Трек Not so AI — ютуб и VK Видео Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile

🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night 5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к архитектуре и инфраструктуре. Это событие для бэкендеров, фронтендеров, тимлидов, аналитиков, продактов и всех, кто работает в IT-индустрии, внедряет AI в процессы, проектирует сложные системы и ищет новые решения. ⏭ В программе доклады экспертов из Яндекса и международных IT-компаний: 🟠 Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer, Google X 🟠 Алексей Гусаков, CTO Поисковых сервисов и ИИ 🟠 Сергей Мельник, руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов И другие спикеры (некоторые из них пока что секретные — расскажем о них в ближайшее время 🤫). 🎲 Зарегистрироваться Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile

🈲 Гайд по миграции на SPM: с граблями, костылями и скриптами Меня зовут Даниил Гиренко, я Flutter-разработчик в Яндекс Про. Проект по переводу нашего приложения с CocoaPods на Swift Package Manager оказался одним из самых сложных и долгих в моей карьере. Тем, кому ещё только предстоит подобное приключение, я хочу рассказать про подводные камни, о которые успел поцарапаться в процессе. 🎲 Ищите на Хабре полноценный гайд по миграции любого Flutter-приложения 💡 Внутри я разобрал граф зависимостей, показал, как мигрировать плагины, настроить сборку и добиться успешного билда. Эти знания могут помочь вам значительно ускорить проект миграции. Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile

🈲 Мультиплатформа без большого рефакторинга и остановки продуктовой разработки Привет, это Сергей Ефанов, старший мобильный разработчик в Яндексе. Недавно я выступал на Mobile Runtime, где рассказал, как мы внедряли Compose Multiplatform в Я.Team — внутренний сервис для сотрудников компании. Над приложением работает всего три человека: два Android-разработчика и один iOS-разработчик. В какой-то момент мы поняли, что постоянно реализуем одни и те же фичи дважды. Из-за этого логика постепенно расходилась между платформами, баги исправлялись не одновременно, аналитика отличалась, а ресурсы и переводы дублировались. ⏭ Мы решили перейти на Compose Multiplatform. Главной задачей было сделать это без остановки продуктовой разработки и без большого рефакторинга. Для этого мы начали постепенно выносить в общую часть только то, что действительно дублировалось. Каждый шаг планировали так, чтобы его можно было протестировать, зарелизить и при необходимости быстро откатить. Переход оказался инженерной инвестицией. Пока мы строили инфраструктуру, разработка действительно замедлилась, а всей команде пришлось осваивать новые инструменты и соседний стек. Но теперь мы можем разрабатывать значительную часть новых фич, затрачивая вдвое меньше ресурсов. 👷‍♀️ В карточках я показал несколько схем нашей архитектуры и процесса передачи общего кода. 🔽 Если интересно узнать больше — внизу прикрепил презентацию доклада. Также его можно посмотреть на ютубе или в VK Видео. На данный момент мы с командой уже реализовали 12 shared-фич. А 70% кода — общие для двух платформ. 📺 Другие доклады с Mobile Runtime тоже уже можно смотреть: 🟰 Трек AI — ютуб и VK Видео 🟰 Трек Not so AI — ютуб и VK Видео Подписывайтесь: 💬 @Yandex4Mobile 📹 @YandexforMobile