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KMP 又改了编译流程, Separate Compilation 禁止了 commonMain 的依赖穿透

最近 JetBrains 又给 KMP 的编译流程加了commonMain,比如:IDE 只认公共 API编译 JVM target 时,编译器又可能看到依赖库的 JVM.jar也就是同一行代码可能出现 IDE 报错但能编译通过、IDE 跳到一个函数但最终执行的是另一个函数,甚至 IDE 类型推断正确而 JVM 编译失败之类的问题。所以 Separate Compilation 的作用就是 com

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#android#kotlin#ios +1
Shopify 回应为什么从 RN 回到原生,为什么不用 KMP ?

用一套共享测试来验证 Swift 和 Kotlin 里面实现的业务逻辑,同一 Feature 只有两端都通过相同测试才能发布,而且这些逻辑还能脱离模拟器,直接 headless 跑在桌面环境里,给 Agent 一个非常快的反馈循环。而且就像作者说的,原生的成本低了,对跨平台来说也一样更低了,双端脱离跨平台的长时间迭代成本是需要有基建不断来维持,所以这个过程只是把成本转移到了其他地方,但是收益也是很

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#flutter#android#ios
Shopify 从 React Native 回到 Swift/Kotlin,但是你以为有手就行??

然后 Shopify 做了一次实验,一开始先让团队做了一次 Proof of Concept,然后一个工程师花了一周时间,让 Coding Agent 根据现有 React Native 应用重建 SwiftUI 版本,之后项目继续扩大到六人,从 PoC 到新的 Swift/Kotlin Shop App 正式进入 App Store 和 Google Play,花了 12 周。错误可以出现,但是

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#react native#swift#kotlin +2
Shopify 从 React Native 回到 Swift/Kotlin,但是你以为有手就行??

然后 Shopify 做了一次实验,一开始先让团队做了一次 Proof of Concept,然后一个工程师花了一周时间,让 Coding Agent 根据现有 React Native 应用重建 SwiftUI 版本,之后项目继续扩大到六人,从 PoC 到新的 Swift/Kotlin Shop App 正式进入 App Store 和 Google Play,花了 12 周。错误可以出现,但是

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#react native#swift#kotlin +2
如何查看项目是否支持最新 Android 16K Page Size 一文汇总

也就是 64K 对齐,属于 16K 的 4倍,那「理论上」应该是对齐的,但是跑在 16K 上会 crash ,不过crash 提示也不是 so 不对齐,而是在某段代码执行时出现 crash,并且你定位到的地址代码会很奇葩。测试环境可以使用模拟器,一般适配 16 KB 的就是 arm64 ,所以 x86_64 模拟器基本没用,而且需要。是 65536 ,那就是64K 对齐,属于 16K 的 4倍,那

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#android#javascript#开发语言 +1
Android 15 适配之16K Page Size :为什么它会是最坑的一个适配点

所以心凉了没?Android OS 最终落地了混合 Page Size 支持重新编译和修改.so支持 16K所以大家觉得会是怎么样的一个结果?

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#android
Android 17 + OkHttp 5.5.0 ,全新 ECH 下你的 HTTPS 域名可以请求时被安全隐藏

所以就算操作系统具备 ECH 能力,也还需要 App 使用的网络库主动接入,Android App 的 HTTPS 请求可能来自 OkHttp、Cronet、WebView、自研 C++ 网络栈或其他运行时,所以系统无法自动改写所有网络库的 DNS 和 TLS 流程。这可以降低攻击者或错误配置诱导客户端静默降级到明文 SNI 的风险,服务端 ECH 密钥轮换后,如果客户端拿到过期配置,OkHttp

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#android#ios#flutter
今年各大厂都在跟进的智能眼镜是什么?为什么它突然就成为热点之一?它是否是机会?

实际上,针对更换处方镜片的场景,目前比较多的就是使用模块化插片,这也是目前最普遍的方法,一个独立的、包含用户处方镜片的次级镜框,通过磁力或物理卡扣固定在智能眼镜的内侧 ,比如 XREAL 这样的产品就基于这样的实现居多。是的,也是对于国内来说智能眼镜场景可能还很陌生,但是在国外智能眼镜的市场在近两年已经得到了一定程度的验证,证明了这个方向是可行,且市场发展前景非常不错。可以看到,智能眼镜目前来说还

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#flutter#android#人工智能
你的代理归我了:AI 大模型恶意中间人攻击,钱包都被转走了

其实结论很明显,客户端现有防御都只能“降风险”,不能“证明来源完整性”,真正需要的是 provider 支持的响应签名机制,作者提出了一个更体系化的方向:像 DKIM、Sigstore、SLSA、Subresource Integrity 那样,给模型响应中的语义关键部分做可验证签名。

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#人工智能#机器学习
如何让 AI 快速搭建一套生产 Agent ?全面理解 Agent 架构

所以,虽然文章很长,但是每个东西介绍的都很浅,主要是概念,还是应该怎么和 AI 沟通,在开发 Agent 的时候,最怕的就是 AI 给你写成这种:一个大 prompt一个 while 循环一个 tools 列表一个向量搜索然后让模型自由发挥这类 demo 看起来能跑,但一上真实任务就会出现各种问题,比如:检索不准状态混乱工具乱调失败不会恢复成本不可控没有日志无法评测越改越乱而前面我们说过,真正工程

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#人工智能#架构
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