Расписание

Покажу, почему использование Metal не всегда приводит к ускорению. На примере обработки изображений разберем, в каких случаях GPU действительно выигрывает и как корректно это измерить.

Расскажем и покажем, как работает под капотом компиляция и исполнение кода приложений в Android и как с этим связаны baseline-профили.

Вместе с вами погрузимся во внутрянку Codable, найдем узкие места, спроектируем решение и закоммитим решение в сам Swift!

Как сделать Swift великим и закрыть детский гештальт? Обсудим способы оптимизации кода, работу с мультиплатформенностью, UI и биндинги с C++ кодом.

Доклад посвящен работе изолятов и сборщика мусора в Dart VM, связи изолятов с потоками ОС и ограничениях на их количество.

Как устроены Long Polling/WebSocket и Protobuf/JSON с точки зрения мобильного iOS-клиента.

Почему HashMap — не лучший выбор для Android и как Swiss Table-архитектура в ScatterMap решает проблемы памяти и производительности с помощью open addressing, группировки метаданных и эмуляции SIMD на JVM.

Введение в язык Rust для мобильных разработчиков. Когда, зачем и как его использовать.

Разберем, как исследовать любые приложения macOS с помощью нативного отладчика LLDB и вспомогательных инструментов. На практических примерах посмотрим, как анализировать системные программы, находить неочевидные детали их поведения и при необходимости аккуратно менять его через внедрение собственного кода.

Расскажем об альтернативном взгляде на реализацию SDUI платформы и какие предпосылки привели именно к такому дизайну решения.

Эта платформа дает практически безграничные возможности, хоть и обладает рядом недостатков, с которыми пришлось много бороться.

Монопроект на 700 000 строк кода — почему это классно и как вообще с ним жить?

Как устроены Long Polling/WebSocket и Protobuf/JSON с точки зрения мобильного iOS-клиента.

Почему HashMap — не лучший выбор для Android и как Swiss Table-архитектура в ScatterMap решает проблемы памяти и производительности с помощью open addressing, группировки метаданных и эмуляции SIMD на JVM.

Расскажем, как в Server Driven UI добавить безрелизную бизнес-логику с помощью Kotlin Multiplatform.

Страдали от 20 минут IDE Sync и семи минут чистой Android debug-сборки на KMP-проекте с миллионом строк кода. Не нашли доступных коробочных решений, как надежно мерить оптимизации сборки, — слепили своего Франкенштейна из open source и самопала. Метрики, бенчмарки и профайлинг по правилу ценности 20/80.

Продали руководству распил проекта — ускорили сборку в два раза. Вовремя предотвратили замедление в 2–3 раза от антивируса. Обрели спокойный, уверенный сон по ночам.

В докладе разберем, как мы в Туту внедрили мониторинг точек отказа мобильного конвейера, научились автоматически классифицировать причины падений с помощью ИИ и разделили ответственность на уровни Dev, Core и External. Покажу, как введение SLA на стабильность пайплайнов и ночные отчеты от LLM помогают не только быстрее устранять инциденты, но и планировать развитие инфраструктуры на кварталы вперед.

Рассмотрю скрытые риски неявных действий при сборке Android‑приложений и внедрение подхода shift left для раннего обнаружения ошибок через автоматизацию проверок.

Как решить проблему разной скорости разработки в большом мобильном приложении. 

Что изменилось, как с этим работать и какие перспективы в использовании Swift для Android.

Используя Compose Multiplatform, напишем небольшое внутреннее корпоративное приложение — трекер задач для нескольких пользователей с разными ролями. Наконец-то можно будет запустить не только на Android и iOS, но и на ОС Аврора.

CMP — растущий фреймворк для кроссплатформенной разработки, адаптированный командой Открытой Мобильной Платформы под ОС Аврора. Рассмотрим подход к адаптации CMP, отличия от Flutter и доступные инструменты для разработки на ОС Аврора.

Как легально запустить альтернативный App Store в EU/Japan: от DMA и документов Apple до MarketplaceKit и реальных кейсов Onside.

PWA как план Б: история о том, как мы остались без App Store, но не без пользователей. Технические грабли, архитектурные решения и неожиданные бонусы от вынужденного перехода на веб.

Введение в язык Rust для мобильных разработчиков. Когда, зачем и как его использовать.

Разберем, как исследовать любые приложения macOS с помощью нативного отладчика LLDB и вспомогательных инструментов. На практических примерах посмотрим, как анализировать системные программы, находить неочевидные детали их поведения и при необходимости аккуратно менять его через внедрение собственного кода.

Что изменилось, как с этим работать и какие перспективы в использовании Swift для Android.

Используя Compose Multiplatform, напишем небольшое внутреннее корпоративное приложение — трекер задач для нескольких пользователей с разными ролями. Наконец-то можно будет запустить не только на Android и iOS, но и на ОС Аврора.

CMP — растущий фреймворк для кроссплатформенной разработки, адаптированный командой Открытой Мобильной Платформы под ОС Аврора. Рассмотрим подход к адаптации CMP, отличия от Flutter и доступные инструменты для разработки на ОС Аврора.

Страдали от 20 минут IDE Sync и семи минут чистой Android debug-сборки на KMP-проекте с миллионом строк кода. Не нашли доступных коробочных решений, как надежно мерить оптимизации сборки, — слепили своего Франкенштейна из open source и самопала. Метрики, бенчмарки и профайлинг по правилу ценности 20/80.

Продали руководству распил проекта — ускорили сборку в два раза. Вовремя предотвратили замедление в 2–3 раза от антивируса. Обрели спокойный, уверенный сон по ночам.

Покажу, как переводить расплывчатые дизайнерские требования в оптимизационные задачи с измеримой функцией качества, явными ограничениями и предсказуемым алгоритмом поиска решения. На примере коллажа изображений в чате разберем, как из набора эвристик и частных правил построить переносимый и тестируемый движок, который одновременно решает задачи качества, производительности и устойчивости на сложных входах.

Это не доклад про успешную адаптацию ИИ и не набор рецептов «как внедрить AI в команду». Это откровение: я честно расскажу, как сам проживаю трансформацию профессии разработчика в эпоху ИИ, какие выводы делаю и что, на мой взгляд, ждет нас дальше.

2025-й разделил индустрию на два лагеря — тех, кто научился жить с AI, и тех, кто ждет, пока осядет пыль. Сегодня мы разберем не хайп, а то, что реально работает в production. От каких граблей с интеграциями AI стоит держаться в стороне, и что нас ждет в 2026-м.

Как превратить ИИ-агента из локального инструмента в персонального автономного ассистента разработчика.

Расскажу, как вынести агента на сервер, настроить изоляцию и безопасность, и организовать процесс так, чтобы он выполнял задачи независимо и параллельно, без конкуренции за ресурсы и без привязки к вашему рабочему времени.

Как мы используем OpenCode и его HTTP API для оркестрации LLM-агентов, автоматически ревьюящих merge request'ы и публикующих комментарии в GitLab.

Погружаемся в «сложность дебага» SwiftUI на примере некорректной работы связки GeometryReader и LazyVStack. Разбираем, как AttributeGraph участвует в расчете размеров и обновлении кадров, и формируем практический подход к диагностике и решению подобных проблем.

Расскажем об альтернативном взгляде на реализацию SDUI платформы и какие предпосылки привели именно к такому дизайну решения.

Эта платформа дает практически безграничные возможности, хоть и обладает рядом недостатков, с которыми пришлось много бороться.

Shared-анимации все чаще становятся не украшением, а обязательной частью дизайна.

Расскажу, как мы в Дринкит реализовали необычные Shared Transitions с блюром в Compose и почему этого инструмента не стоит бояться.

Расскажем, как в Server Driven UI добавить безрелизную бизнес-логику с помощью Kotlin Multiplatform.

Доклад в формате прохождения игры по уровням покажет, как устроены алгоритмические собеседования и какие навыки нужно прокачать, чтобы пройти каждый этап отбора. Это личная история пути от полного незнания алгоритмов до оферов в российский бигтех, включая Яндекс, с разбором типичных ловушек и стратегий победы.

Как мы используем OpenCode и его HTTP API для оркестрации LLM-агентов, автоматически ревьюящих merge request'ы и публикующих комментарии в GitLab.

Разберем, что такое плавность в мобильном приложении и какими метриками ее измерять (и почему одного FPS часто недостаточно). Покажем кейс: как по измерениям нашли узкое место в продуктовом сценарии и улучшили метрики.

Мы внедрили AI-ассистента в мобильное приложение Дринкит как новый интерфейс для сложного меню: пользователь говорит «хочу что-нибудь освежающее», а приложение подбирает напиток и кастомизацию.

В докладе — разбор с кодом и архитектурой: Firebase AI Logic, function calling + agent loop, как не обанкротиться и альтернатива через Koog (если Firebase недоступен).

AI-агенты ускоряют мобильную разработку, но один «токсичный» кусок сгенерированного кода способен обнулить весь Time-to-Market. Доклад показывает, как встроить правовой контроль прямо в CI/CD-пайплайн — так, чтобы юристы помогали выкатывать быстрее, а не тормозили релизы.

Два эксперта — Альбина Галлямова, автор проекта «Зачем мы такие?» и руководитель Лаборатории социобиологии и поведенческой экологии человека НИУ ВШЭ, и Владимир Алипов, нейробиолог и врач, изучающий память, — будут обсуждать животрепещущие вопросы о будущем и влиянии ИИ на человечество.