Spotkanie Android Sosom: Jak deweloperzy w kraju i za granicą wykorzystują AI?

Opis

[Ważne: Informacje o rejestracji] https://ticketa.co/event/5g8dos43 Musisz zweryfikować zakup biletu na TicketaCo, aby uzyskać odpowiedni dostęp do miejsca wydarzenia. Jeśli nie jesteś zarejestrowany na obu platformach, twoja udział może zostać odwołany. W erze, gdy AI generuje więcej kodu, jak możemy tworzyć lepsze aplikacje Android? Rozwój z wykorzystaniem AI zaczął ewoluować poza proste autouzupełnianie kodu i zmienia sam sposób, w jaki pracują deweloperzy. Więc, w jakim stopniu i w jaki sposób prawdziwi deweloperzy Androida wykorzystują AI? Podczas tego spotkania Android Sosom omówimy różne sposoby zastosowania AI w procesie rozwoju na podstawie rzeczywistych doświadczeń deweloperów Androida z kraju i zagranicy. 1. Dobre rzeczy, nie byle co: Inżynieria wysokiej jakości aplikacji Android z nowoczesnymi narzędziami AI Prelegent: Daniele Bonaldo (Konsultant mobilny w Outfit Code, GDE Android) Szybki wzrost asystentów kodowania AI doprowadził do niebezpiecznego błędu w myśleniu: że każdy może bez trudu generować skomplikowane aplikacje. Rzeczywistość? Bez rygorystycznych zasad architektonicznych „vibe coding” szybko degeneruje w nieczytelny „bałagan”. W tym wystąpieniu zbadamy przejście od prostego autouzupełniania AI do prawdziwego rozwoju agentowego w Android Studio. Zobaczymy, jak wykorzystać nasze doświadczenie inżynieryjne razem z nowoczesnymi narzędziami AI, aby zwiększyć wydajność bez poświęcania jakości. Oczekuj głębokiego zanurzenia w praktyczne strategie: egzekwowanie deterministycznych ograniczeń architektonicznych za pomocą AGENTS.md i Android Skills, eliminowanie zmiany kontekstu z MCP oraz walidowanie funkcji za pomocą naturalnych językowych podróży. Dołącz do mnie, aby odkryć, jak pokierować agentami AI w tworzeniu wysokiej jakości, skoncentrowanych na użytkowniku aplikacji Android, gdzie deweloper pozostaje architektem, a nie tylko autorem szablonów. 2. Złudzenie prawidłowego używania AI i jak to zweryfikować Prelegent: Ha Dong-hyun (Remember) Wraz z szybkim rozwojem narzędzi kodowania AI, pojawiło się inne złudzenie: przekonanie, że samo wytwarzanie większej liczby narzędzi i zwiększanie automatyzacji oznacza, że dobrze używa się AI. Jednakże, czy wyniki poprawiły się z powodu mojego projektu, czy tylko dlatego, że model się poprawił, nie można wiedzieć bez oddzielenia i ponownej oceny ich. Ta prezentacja omówi metody wątpliwości nie do wyników stworzonych przez AI, ale raczej narzędzi, które stworzyłem i liczby, które wygenerowałem. Na podstawie porażek napotkanych podczas tworzenia narzędzi wyszukiwania, narzędzi osądowych serwera i automatyzacji projektowania, przeanalizujemy powody, dla których tworzone są nieużywane narzędzia, proces naprawiania nieistniejących słabości pomimo pilnych pomiarów oraz punkty, w których nie przestrzegane są udokumentowane zasady. Podzielę się również praktycznymi rozwiązaniami, aby unikać pułapek związanych z samodzielną oceną własnych narzędzi—wstępną rejestracją, testowaniem przez osoby trzecie i wydobywaniem próbek. Ta sesja jest dla tych, którzy stworzyli wiele narzędzi AI, ale nie są pewni, czy naprawdę się poprawiły. Lokalizacja: Google Startup Campus, Stacja Samseong Czas: 8 września (wtorek) 19:00 ~ 21:00