Blog

visionOS 27 je izašao za Apple Vision Pro: AI asistent Siri, praćenje objekata u rukama i novi API-ji za trackerske dodatke
  • PublicPublic
  • 20 Sep, 2026

visionOS 27 je izašao za Apple Vision Pro: AI asistent Siri, praćenje objekata u rukama i novi API-ji za trackerske dodatke

Apple je izdao visionOS 27 — četvrto veliko ažuriranje OS-a za Vision Pro slušalice. Dostupno je i na modelima s M2 i na modelima s M5. Ažuriranje je izašlo gotovo bez buke, ali po obimu je jedno od najvećih dosad. Glavna novost je Siri AI, asistent Apple prerađen na temelju velikih jezičnih modela, koji se sada pokreće u beta verziji. Da biste dobili pristup, morate se upisati na listu čekanja u postavkama visionOS-a; Apple kaže da je vrijeme čekanja različito i čim se pristup otvori, funkcija se počinje automatski preuzimati. Siri AI trenutno radi samo na engleskom — i jezik uređaja i jezik Siri moraju biti postavljeni na istu podržanu varijantu engleskog.Iza Siri AI-ja stoje fondovski modeli Apple nove generacije, koje je tvrtka razvijala zajedno s Googleom na temelju njegovih Gemini modela. Kao i u slučaju Apple Intelligence općenito, dio zadataka izvršava se na malom ugrađenom modelu u samom uređaju, dok se složeniji rad prosljeđuje u Appleov Private Cloud Compute. Na visionOS-u Siri AI izgleda kao kugla učvršćena u prostoru, koju možete pričvrstiti za određenu točku u sobi; da biste počeli govoriti, dovoljno je samo pogledati u nju — ne treba izgovoriti «Siri». Postoji i podrška za Visual Intelligence, za postavljanje pitanja o fizičkom i virtualnom okruženju, a Siri AI se isporučuje i kao zasebna unaprijed instalirana aplikacija s poviješću razgovora.Referentni tracked-dodaci za visionOS 27 tvrtki DFRobot i MikroE.Za razvijače visionOS 27 dodaje način praćenja objekata s visokom brzinom kadrova, prikladan za pokretne predmete i predmete u rukama. Apple ne navodi brzinu osvježavanja, no rani izvještaji govore o otprilike 30 Hz. Za držane objekte Apple toplo preporučuje novi način Extended Training — on značajno poboljšava praćenje, ali „značajno" produžuje vrijeme treniranja: jedan je razvijač ispričao da je treniranje igračke ribice trajalo oko 18 sati. Optičko praćenje radi na 90 Hz i spaja se s podacima akcelerometra i žiroskopa (IMU) samog objekta. Ažuriranje također otvara put tracked-dodacima: ranije su Sony i Logitech imali tvrdo kodiranu podršku za kontrolere PS VR2 Sense i olovku Muse, koji koriste konstelacije infracrvenih LED dioda.Okruženje Thórsmörk u visionOS-u 27.visionOS 27 dodaje API-je koji omogućuju bilo kojoj tvrtki da izradi vlastite tracked-dodatke na infracrvenim LED diodama — otprilike kao što na računalu rade dodaci SteamVR „Lighthouse". DFRobot i MikroE već su najavili referentni hardver i komplete za razvijače, pri čemu se DFRobotov hardver već sada može kupiti. Osim toga, pojavila se opcija snimanja u visokoj kvaliteti: ona snima do tri minute 4K videa bez fovealnog renderiranja u potpunosti na samim naočalama, bez Maca — tu mogućnost dugo se čekalo kako bi se prikazivao visionOS sadržaj. U visionOS-u 27 pojavilo se i okruženje „dolina Þórsmörk" na Islandu — već deseto virtualno okruženje, s noćnom inačicom polarne svjetlosti.Novi kontrolni centar za visionOS 27.Ostala poboljšanja odnose se na razvijače aplikacija i radne procese. Kad se povežete putem Mac Virtual Displaya, u macOS 27 pojavljuje se API za stvaranje 3D objekta na visionOS-u radi pregleda, s ugrađenom podrškom za Preview.app; izmjene napravljene na slušalicama odražavaju se na strani macOS-a, a za zajedničko uređivanje s Personama podržan je SharePlay. U Xcode 27 dodali su aplikaciju Device Hub kako bi razvijači mogli daljinski pokretati demo umjesto da goste vode kroz pogled-i-stisak. U visionOS 27 također su se pojavili zakrivljeni prozori u Safariju, Freeformu i Apple TV-u („Multiview") — doduše, to ostaje zatvoreni vlasnički API — plus widgeti za dodatnu opremu, web-okruženja Safarija putem API-ja requestImmersive i brže povezivanje na Wi-Fi nakon pokretanja.

Optimizacija Deep Rock Galactic: Survivor za mobilne uređaje
  • PublicPublic
  • 19 Sep, 2026

Optimizacija Deep Rock Galactic: Survivor za mobilne uređaje

Prenijeti Deep Rock Galactic: Survivor na mobilne uređaje značilo je uzeti bullet-heaven igru s PC-a i natjerati je da radi na hardveru s daleko manjim budžetom GPU-a, CPU-a i memorije. Port je radio Piktiv dok se grana za PC još aktivno razvijala, a timovi su se toliko razišli da je spajanje išlo samo u jednom smjeru: s PC-a na mobilnu verziju, ali nikad obrnuto. Takvo razdvajanje dalo je Piktivu slobodu da se prema izvornim sustavima odnosi drastično — da rastavlja ustaljene pristupe i ponovno ih gradi prema sasvim drukčijem skupu zadataka optimizacije. Glavno ograničenje bila je memorija: gotovo svi ciljani uređaji nosili su 4 GB RAM-a, osim jednog iPada koji je imao samo 3 GB. Na njemu je timu ostajalo otprilike 1 850 MB za sve, a prelazak tog ograničenja značio je pad.Rad na performansama usredotočio se na sustave čija cijena raste s brojem neprijatelja. Brojevi štete izvorno su bili GameObjects s TextMesh Pro, ali generiranje tekstualne mreže odjednom za tisuću neprijatelja postajalo je usko grlo. Rješenje je bio obični Unity sustav čestica sa sprite-listom znamenki od 0 do 9. Pronalaženje puta prešlo je s ugrađenog NavMesh sustava, koji se loše snalazi kad tisuće agenata utiru rutu svaki za sebe, na pristup kroz flow-field, gdje cijena ovisi o površini, a ne o broju agenata. Fizički upiti ubrzani su KD-stablom za prostorne odabire — primjerice, da se pronađu svi neprijatelji u radijusu granate — iako je to zahtijevalo česte ponovne izgradnje kako su se neprijatelji kretali. U renderiranju neprijatelja otprilike tisuću skinned mesh renderera zamijenjeno je zapečenom animacijom vrhova: svaki ključni kadar pohranjen je u teksturi i reproduciran shaderom na GPU-u, što svodi trošak CPU-a gotovo na nulu i otvara GPU-instanсiranje na jednoj zajedničkoj mreži i materijalu.Dublji tehnički detalji objašnjavaju kako te zamjene funkcioniraju. Flow-field preokreće model troška pronalaska puta: preko razine se postavlja mreža i, počevši od cilja, pločice crtaju strelice prema susjedima koji već imaju strelice, sve dok cijelo polje ne bude pokriveno. Trošak tada ovisi o pokrivenoj površini, a ne o broju agenata, i može se dodatno ograničiti izračunom graničnog okvira oko svih neprijatelja i igrača te ažuriranjem polja samo unutar tog područja. KD-stablo rekurzivno dijeli prostor, tako da upit "točka i radijus" brzo vraća sve unutra, zamjenjujući teže fizičke upite. Ti su se sustavi slijevali u lanac Burst poslova dug 10–15 ovisnosti, koji izmješta sve neprijatelje izvan uobičajenog fizičkog sustava i osjetno podiže donju granicu broja sličica u sekundi.Addressables su imali središnju ulogu u tome da se stane u ograničenje iPada s 3 GB. Budući da igra nikad ne prikazuje više od jednog bioma odjednom, Piktiv je izdvojio grafičke assete i postavke pojedinih bioma tako da se učitavaju samo kad je potrebno. Cijena toga je što Addressables unose asinkronost u kod koji je prije bio sinkron, a pregradnja sustava na async može postati ozbiljan arhitektonski izazov, no ovdje se to isplatilo. Testiranje se oslanjalo na automatizirani mjerni sustav koji je pokretao šest scenarija kroz sve biome: osnovni s igračem koji miruje, tisuću neprijatelja koji napreduju ili 500 neprijatelja plus oružje koje automatski puca. Tijekom cijelog procesa mjereni su CPU, GPU i memorija, a Unity Profiler je vodio rane audite CPU-a. Jedan scenarij koji je u deset sekundi stvarao oko 4 000 plavih kocaka za pokupljanje bio je prije optimizacije ozbiljan udarac, a nakon nje postao je nemjerljiv. Geometrija razine, koja se proceduralno gradi od pojedinačnih objekata, također je spojena u batcheve kroz prilagođene draw naredbe, jer fiksna kamera odozgo omogućuje lako izračunavanje vidljivog područja.Za timove koji razmišljaju o sličnom portu, zaključci se ne tiču toliko jednog trika koliko rasporeda podataka i suradnje među sustavima. Premještanje podataka u komponente i natrag postaje skupo kad se tisuće entiteta izvršavaju svaki kadar, pa se isplati držati sve u nativnim spremnicima i provlačiti te iste spremnike kroz cijeli cjevovod. A igri koja je trebala koristiti ECS ili Data-Oriented Technology Stack nije potrebna potpuna prerada: ovaj se projekt oslonio na Burst kompajler i nativne tipove podataka, ne prevodeći cijelu igru. Deep Rock Galactic: Survivor dostupna je na Steamu, Xboxu, App Storeu i Google Playu.

URXR One tvrtke Unseen Reality prikupio je više od 1,2 milijuna dolara na Kickstarteru — to su XR naočale koje zamjenjuju monitor
  • PublicPublic
  • 19 Sep, 2026

URXR One tvrtke Unseen Reality prikupio je više od 1,2 milijuna dolara na Kickstarteru — to su XR naočale koje zamjenjuju monitor

Unseen Reality dovršio je Kickstarter kampanju za URXR One — naočale mješovite stvarnosti zamišljene kao zamjena za običan monitor. Službeno je prikupljeno 1 288 712 dolara. Kampanja je krenula 4. kolovoza i probila početni cilj od 50 000 dolara za nekoliko minuta.Ljubaznošću tvrtke Unseen RealityURXR One nisu AR naočale na birdbath shemi poput Viture ili Xreal, već lagani VR headset s passthrough video načinom, sličan Questu. Glavno je — uređaj nije samostalan: povezuje se USB-C DisplayPort kabelom na vanjski izvor — prijenosno računalo, telefon, tablet ili igraću konzolu. Upravo to povezivanje čini ga tankim i laganim: sa samo 93 g mase lišen je računalne jedinice i baterije koje opterećuju samostalne headsete. Tvrtka ga pozicionira prije svega za prikaz običnog sadržaja: ravnih igara, filmova, pregledavanja interneta i rada s tablicama.Iznutra se nalaze vrlo tanka optika na pancake lećama i dva micro-OLED zaslona od 1,03 inča s rezolucijom 2 448 × 2 064 — otprilike 36 piksela po stupnju, frekvencija 90 Hz i dijagonalni kut gledanja od 90 stupnjeva (oko 80° vodoravno i 56° okomito). Za praćenje 6DOF zadužena je ugrađena jedinica prostorne obrade. Podupiratelji Kickstartera dobili su URXR One po posebnoj ranoj cijeni od $800, a prve isporuke planirane su za sredinu listopada 2026.; obične narudžbe, kako se navodi, stajat će $900 po maloprodajnoj cijeni, ali rokovi njihove otpreme zasad nisu jasni.Ljubaznošću tvrtke Unseen Reality

Snap lansira naočale Specs s modemskom futrolom, korporativnim partnerima i AI asistentom na više platformi
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Snap lansira naočale Specs s modemskom futrolom, korporativnim partnerima i AI asistentom na više platformi

Snap je službeno predstavio AR naočale Specs i otkrio nove pojedinosti o scenarijima njihova korištenja. Glavna tehnička novost je SPECS Charging Case with Cellular, dodatak koji ne samo da puni uređaj. Specs inače, kao i druge AR naočale, ovise o Wi-Fi-ju, no ova futrola naočalama daje vlastitu namjensku mrežnu vezu. Futrolu ionako morate nositi sa sobom jer baterija ne traje cijeli dan; ona puni uređaj četiri puta i pritom osigurava pristup internetu u pokretu.U SAD-u Snap surađuje s Verizonom: operater će ponuditi individualne tarife za prijenos podataka, otplatu na rate i digitalno postavljanje. Komplet SPECS Connected Case stoji 2.395 dolara, a Verizon će omogućiti plaćanje u dijelovima, uključujući plan na 36 mjeseci. Tarife Connected Wearable za prijenos podataka počinju od 10 dolara mjesečno za Verizonove korisnike i od 20 dolara mjesečno za sve ostale. Snap također surađuje s globalnim operaterima, primjerice s Orangeom u Francuskoj i EE-om u Velikoj Britaniji, a cijene preko tih partnera objavit će se kasnije. Kućište s mobilnom vezom pozicionira se kao važan korak za industriju: naočale prestaju ovisiti o vezi sa pametnim telefonom.Snap se jasno kreće i prema korporativnom segmentu. Tvrtka je sklopila partnerstva sa Salesforceom, AWS-om, HoloLightom, Triforkom i NVIDIA-om kako bi na temelju Specsa gradila rješenja za poslovanje. Većina njih tiče se uobičajenih zadataka — udaljene pomoći i pregleda dokumenata u AR-u, dok su ruke slobodne za rad s opremom. Partnerstvo s NVIDIA-om usmjereno je na kompatibilnost okvira XR AI sa Specsima, kako bi zaposlenici mogli koristiti AI asistenta pokrenutog na lokalnoj radnoj stanici i podatke tvrtke čuvati kod sebe, ne iznoseći ih van. Snap razvija i ekosustav za korporativnu primjenu, uključujući kompatibilnost sa sustavima za upravljanje mobilnim uređajima.Snap je predstavio Specs Intelligence — AI asistenta koji radi na Macu, iOS-u i naočalama Specs. Pri postavljanju navodite svoje ciljeve i povezujete aplikacije poput kalendara, a asistent koristi te podatke zajedno s prostornim kontekstom kad radi na naočalama. On šalje podsjetnike prije sastanaka, odgovara na pitanja, pomaže u rezervaciji zrakoplovnih karata i priprema dnevne sažetke. Asistenta možete isprobati već danas putem aplikacije SPECS za iOS, čak i bez naočala. Snap naglašava zaštitu podataka: sami odlučujete što ćete povezati, zaposlenici Snapa ne mogu vidjeti osobni sadržaj, osobni podaci iz povezanih računa ne koriste se za obuku ili dotreniranje Snapovih AI modela niti za prikaz personaliziranih oglasa, a obrada se odvija na samom uređaju i u sigurnoj oblačnoj infrastrukturi.Što se tiče sadržaja, Snap stvara doživljaje zajedno s partnerima poput NBA-a i WNBA-a, kao i leću za golf uz podršku PGA-a koja analizira tehniku zamaha i putta. Leća o Harryju Potteru, povezana s nadolazećom serijom HBO Original, omogućuje uranjanje u trenutke iz priče, a među obrazovnim lećama su interaktivna rekonstrukcija leta Apolla 11 i Starmap koji prekriva zviježđa. Preglednik SPECS podržava streaming s YouTubea i HBO Maxa na virtualnom zaslonu, opisanom kao ekran od 115 inča na udaljenosti od oko tri metra, s načinom rada Travel Mode koji drži sliku mirnom u pokretu, a integracija sa Spotifyjem bira popise pjesama prema trenutku.Od 1. listopada u Westfield Century City u Los Angelesu radit će prostor SPECS First Look, gdje možete isprobati naočale i porazgovarati sa Snap timom. Zasad je to jedina lokacija.

AndroidX Security State biblioteke omogućuju aplikacijama provjeru sigurnosti uređaja po svakoj komponenti
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

AndroidX Security State biblioteke omogućuju aplikacijama provjeru sigurnosti uređaja po svakoj komponenti

Google je objavio stabilne verzije dviju AndroidX biblioteka — Security State 1.1.0 i Security State Provider 1.0.0 — koje razvojnim programerima daju jedinstveni način provjere sigurnosti uređaja. Umjesto oslanjanja na jedan grubi pokazatelj Security Patch Level (SPL), aplikacije sada mogu provjeravati zaštitu zasebno po svakoj komponenti i vidjeti koje zakrpe još čekaju instalaciju.Biblioteka androidx.security.state namijenjena je sigurnosno kritičnim i potrošačkim aplikacijama — bankarskim, fintech i medicinskim, kao i rješenjima za Mobile Device Management (MDM). Njezin pratilac, androidx.security.state.provider, namijenjen je OEM proizvođačima i razvojnim programerima Over-The-Air (OTA) klijenata — omogućuje otkrivanje dostupnosti ažuriranja putem standardiziranih mehanizama.Umjesto da pristup uređaju daju po principu «sve ili ništa», aplikacije mogu kombinirati DSPL, PSPL i ASPL za donošenje odluka uzimajući u obzir kontekst. Bankarska ili korporativna aplikacija, primjerice, može usporediti trenutačnu sigurnosnu zakrpu uređaja (DSPL) s ažuriranjima koja čekaju (ASPL) prije pokretanja osjetljivih scenarija — poput velikih plaćanja ili upisa vjerodajnica. Ako ažuriranje čeka instalaciju, aplikacija može zatražiti od korisnika da ga prvo instalira.Za finiju kontrolu, programeri mogu provjeravati jesu li ispravljene konkretne ranjivosti s visokim rizikom (CVE) — primjerice, uvjeriti se da su kritične NFC ili Bluetooth zakrpe instalirane prije nego što dopuste plaćanje dodirom ili razmjenu podataka u blizini. Povratne informacije i prijave problema primaju se putem javnog Android Issue Trackera.

Android Bench 2.0 predstavlja dugoročne zadatke i kontinuirano ocjenjivanje
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Android Bench 2.0 predstavlja dugoročne zadatke i kontinuirano ocjenjivanje

Google je izdao Android Bench 2.0 — veliko ažuriranje svog benchmarka koji procjenjuje koliko dobro veliki jezični modeli pomažu programerima u stvarnom radu na Androidu. Glavna novost prvi je skup dugoročnih zadataka (long-horizon tasks, LHT): složeni zadaci koji inženjeru obično oduzmu nekoliko dana, a ponekad i do tjedan dana. U izdanje je također ušlo agentsko ocjenjivanje (u početku na agentima odgovarajućih dobavljača modela) te usklađivanje okvira s okvirom Harbor. Rane verzije benchmarka bile su usmjerene na male promjene — uglavnom ispravke grešaka i sitne zahtjeve za nove značajke — što je odražavalo tadašnja ograničenja AI asistenata.Novi dugoročni zadaci osmišljeni su da preslikavaju ambiciozan posao koji programeri doista povjeravaju AI-ju. Među njima su ažuriranje ovisnosti, dodavanje novih značajki, izrada aplikacija od nule i prijenos višeplatformske aplikacije na Android. Kako bi ocijenio takve višednevne napore, Google se udaljava od binarnog sustava "prošao/nije prošao", koji, po njegovu mišljenju, skriva stvarne mogućnosti modela. Prolaz koji prevodi 40 zaslona na Jetpack Compose, postavlja tablice baze podataka i ispunjava 90% zahtjeva, ali zapne na jednoj provjeri rubnog slučaja, u starom bi sustavu dobio 0%. Kontinuirano ocjenjivanje sada daje postotak dovršenosti, koji se sastoji od čimbenika poput funkcionalnosti, vizualne usklađenosti i izostanka regresija, uz objektivne kazne za odstupanje od uputa za ocjenjivanje ili strukturnih ograničenja.Rezultati pokazuju jasne snage i slabosti. Najbolja stopa uspjeha na dugoročnim zadacima iznosi oko 28%, što je znatno niže od otprilike 91% na izvornim zadacima benchmarka. U svim razinama modela vidljivo je da AI bolje piše novi kod nego što refaktorira postojeći: refaktoriranje i migracije ovise o složenosti arhitekture, a ne o količini koda. Modeli pouzdano rješavaju ustaljene determinističke transformacije — primjerice, prevođenje Jave u Kotlin, zamjenu Retrofit-a Ktor-om ili dodavanje ViewModel sloja — dosljedno primjenjujući te obrasce čak i na 125+ datoteka i 8000+ linija koda. No, zapinju kada zadatak zahtijeva provjeru tijekom izvođenja (primjerice, nedostaje grafova ubrizgavanja ovisnosti), uključuje razorne promjene u frameworku ili nailazi na praznine u znanju o još neobjavljenim bibliotekama.Prijevoz cross-platform aplikacija na Android ostaje otvoren izazov: nijedan model ne postiže 100% uspjeha, a najbolji modeli dosežu gornju granicu od otprilike 80% izvršenja. Agentska evaluacija sada je dio benchmarka, počevši od modela uparenih s agentima svojih pružatelja — primjerice, GPT 5.6 Sol na Codex-u i Gemini 3.8 Flash na Google Antigravityju. Takva kombinacija pokazuje da dizajn harness-a ima važnost: keširanje promptova i kompaktno prozorsko particioniranje alata smanjuju potrošnju tokena. Proširila se i ljestvica lidera: dodani su Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, GPT-6, Fable 5.1, Kimi K3 i Qwen 3.8 Max; vodi GPT-6 Astra od OpenAI-ja s 28% uspjeha.

Ubrzavamo razvoj XR-a uz Unity CLI, Meta VR CLI i alate za performanse za Quest
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Ubrzavamo razvoj XR-a uz Unity CLI, Meta VR CLI i alate za performanse za Quest

Izlaskom Unity CLI-ja XR developeri dobili su znatno brži način rada s editorom i svojim projektima izravno iz terminala. Dilmer Valecillos, Developer Advocate u Meti i autor popularnog YouTube kanala o XR-u i razvoju igara, savjetuje ranim korisnicima koji su radili s Unity MCP poslužiteljem da prijeđu na novi Unity CLI i Pipeline paket. CLI dolazi s vlastitim ugrađenim MCP poslužiteljem koji koristi isti protokol, pa se postojeći MCP klijent na njega spaja bez ikakvog truda. Ključna prednost je osjetno brža iteracija, jer CLI koristi Roslyn kompilator za izvršavanje koda, što znači da nema potrebe za rekompilacijom editora i ponovnim učitavanjem domene. Podrška se proširuje i na ciljna radna okruženja, a ne samo na editor, i upravo u kombinaciji s Pipeline paketom agentski scenariji doista dolaze do izražaja, jer upravo taj paket omogućuje komunikaciju s editorom.Poznavanje nekoliko osnovnih CLI naredbi zaista štedi vrijeme jednostavno zato što omogućuje preskakanje sučelja. Najmoćnija dostupna naredba je eval: ona kompilira i pokreće C# isječke uživo na glavnoj niti putem Roslyna dok paket Unity Pipeline radi unutar editora. Budući da nema rekompilacije projekta ni ponovnog učitavanja domene, izvršavanje traje milisekunde. Pomoću nje možete pokretati skripte za automatsko postavljanje, dohvaćati stanje editora ili izvršavati C# datoteke izravno s diska putem unity command eval_file "path/to/script.cs". Na primjer, naredba unity command eval "return UnityEditor.EditorApplication.isPlaying;" trenutačno vraća trenutačno stanje reprodukcije. Još jedna korisna navika jest pratiti popis promjena, jer se CLI često ažurira, a po njemu je lako vidjeti koje se nove mogućnosti pojavljuju kako se alat razvija.Naredbe s parametrima još su jedan način uštede vremena, osobito pri instalaciji određenih verzija Unityja s potrebnim modulima. Jedna install naredba može odjednom postaviti sve, na primjer unity install 6000.5.0f1 -m android android-sdk-ndk-tools --cm --accept-eula --yes — ona preuzima traženu verziju, podršku za izradu za Android, SDK i NDK alate, Content Manager i automatski prihvaća EULA. Umjesto klikanja po Hubu, jednostavno pokrenete naredbu i nastavite dalje. Potpuni skup dostupnih CLI naredbi opisan je u referenci sučelja naredbenog retka za Unity.Budući da Unity CLI podržava više klijenata, isplati se povezati ga s onom LLM koju već preferirate. U Meti su usredotočeni na to da alate koje programeri vole dovedu izravno u njihove glavne editore — poput Cursor, Claude Code i Muse Code — a koristan savjet u radu jest miješati alate tako da jednu LLM koristite za pisanje koda, a drugu za recenziju. Međutim, univerzalni pomoćnici za programiranje često su samouvjereni u pitanjima VR-a i često griješe, dajući odgovore koji funkcioniraju za mobilne uređaje, ali ne i za Quest — primjerice u vezi s praćenjem ruku ili smanjenjem draw callova. Meta VR CLI zatvara taj jaz dajući pomoćniku pristup aktualnoj dokumentaciji i samom uređaju. Dolazi s vlastitim MCP poslužiteljem koji se povezuje s Codex, Cursor, Claude Code, Gemini ili VS Code putem metavr mcp install claude-code, a kao alternative postoje cursor, vscode i project.Kada je takva veza uspostavljena, odgovori se mijenjaju. Pitanje o pristupu passthrough kameri izvlači aktualnu dokumentaciju umjesto nagađanja na temelju zastarjelih podataka za učenje, a budući da CLI može pristupiti uređaju, daleko rjeđe se zaustavlja na prijedlozima. Može instalirati build, pratiti logcat dok se bug reproducira i snimiti snimku zaslona onoga što se stvarno prikazuje unutar naočala, a ne onoga što prikazuje kartica Game — a to samo po sebi štedi mnogo ciklusa stavljanja i skidanja naočala. Još dvije stvari vrijedi povezati prije pisanja koda: Project Setup Tool provjerava projekt u odnosu na stvarne zahtjeve Questa i ispravlja pogreške konfiguracije prije izrade, dok Meta Asset Library pruža 1,5 milijuna besplatnih 3D asseta s već gotovim LOD-ovima, dostupnih za pretraživanje izravno putem Meta VR CLI-ja, tako da nikada nećete zapeti zbog nedostatka privremene grafike.Izvedba je dio VR razvoja koji često iznenadi programere, jer nešto što se u editoru čini glatkim može se raspasti na uređaju. Tradicionalni ciklus ispravljanja izgleda ovako: snimiti trace, učitati ga u Perfetto i skrolati kroz tisuće rezova tražeći onaj koji jede okvire. Nove perf naredbe u Meta VR CLI-ju trebale bi prekinuti taj ciklus: opišeš što ti treba, primjerice "napravi 15-sekundno snimanje s GPU podacima", i agent izvrši snimanje i pročita rezultat te u sekundama prikaže skokove u vremenu okvira i CPU/GPU uska grla. Izravna naredba poput metavr perf capture --mode full --duration 15000 --app com.mycompany.myvrapp --output my_vr_trace radi isto. Unutar Unityja, Quest Runtime Optimizer rješava problem s druge strane: analiza uskih grla pokazuje što nije u redu, a "What If" analiza omogućuje A/B usporedbu pojedinačnih GameObjecta, dok OVRMetrics, Meta Quest fork RenderDoca i poboljšanja Perfetta ostaju dostupni onima koji radije rade rukama.

Korištenje AI agenata za pripremu 3D scena za simulaciju
  • PublicPublic
  • 17 Sep, 2026

Korištenje AI agenata za pripremu 3D scena za simulaciju

Inženjeri simulacije robotike stalno nailaze na isto usko grlo, i ono gotovo da nema veze s politikama, modelima ili ciklusima učenja. Najteži dio često počinje prije nego što išta počne učiti: robot još uvijek nema svijet spreman za simulaciju u kojem može trenirati. Dovesti 3D scenu iz Blender datoteke do stanja upotrebljivog za simulator posao je dosadan, jednoličan i sklon pogreškama te često izlazi izvan opsega posla inženjera simulacije. Upravo u tom pripremnom poslu mogu pomoći agentni sustavi, pod uvjetom da imaju prave alate.Ovdje opisani radni tijek povezuje zaključivanje, izvršavanje alata i validaciju u jedinstven ponovljiv proces. Codex pokretan OpenAI GPT-6 Astra djeluje kao orkestrator koji postavlja cilj, interpretira rezultate i usmjerava iteracije. Specijalizirani subagenti izgrađeni na Hermes agent okviru i pokrenuti kroz NVIDIA NemoClaw pozivaju NVIDIA Omniverse Libraries kako bi pregledali scenu, oblikovali metapodatke simulacije, konfigurirali fiziku i iscrtali vizualne predpreglede. Stack polazi od konkretnog cilja: na ulazu je Blender scena, cilj je svijet spreman za robotiku, na izlazu je scena temeljena na USD-u spremna za simulaciju, odredište je Isaac Sim ili Isaac Lab, a validacija kombinira vizualni predpregled s SimReady provjerama.Prvi podagent povezuje se s Blenderom putem poslužitelja Model Context Protocol (MCP) i opisuje scenu umjesto da nagađa na temelju snimki zaslona. Može pozivati alate za pregled objekata, kolekcija, transformacija, materijala, kamera, izvora svjetlosti i metapodataka scene, vraćajući strukturirani popis koji postaje zajednički kontekst za ostale agente. U primjeru rezultata nalazi se 142 objekta i 37 materijala, a pritom se označava nedostatak semantičkih oznaka, kolizijskih mreža, senzora kamere i fizičkih materijala. Astra koristi taj popis zajedno sa zadatkom robotike kako bi utvrdila informacije koje nedostaju, isplanirala sljedeće zadatke i proslijedila ih s jasnim kriterijima prihvaćanja.Slika 1. Referentni radni tijek koji prikazuje upotrebu biblioteka Omniverse za aktivaciju Blender scene s agentimaSlika 2. Blender addon prosljeđuje podatke scene u biblioteke Omniverse putem gRPC-a, omogućujući da se mogućnosti renderiranja i fizike izravno vraćaju natrag u Blender viewportZatim se popis prosljeđuje specijaliziranim agentima koji već djeluju na scenu. Agent za USD autorstvo čuva hijerarhiju, transformacije, materijale, oznake, fizičke metapodatke i definicije senzora, oslanjajući se na slojevitu, nerazornu USD kompoziciju kako bi agenti mogli obogaćivati svijet bez izravnavanja izvornog art-a. Agent za semantičko označavanje pretvara anonimne mreže u objekte smislene za zadatak — police, spremnike, podove, prepreke, predmete za hvatanje i ciljeve robota — izvodeći oznake iz imena, hijerarhije, oblika i konteksta te označavajući nesigurno. U demu je označeno 118 primova, a 9 oznaka ostavljeno je na provjeru čovjeku. Agent za materijale pretvara vizualni izgled u metapodatke korisne za simulaciju, prepoznajući metalne police, kartonske kutije, plastične spremnike, betonske podove, gumene kotače ili staklene ploče, umjesto da juri za ljepšim look-devom.Slika 3. USD sastavlja konačnu scenu iz pojedinačnih podslojeva (resursi, osvjetljenje i materijali), od kojih se svaki može uređivati izolirano prije spajanjaSubagent za senzore izrađuje uređaje kamere i lidara unaprijed kako bi se smještaj, vidno polje, domet, učestalost očitavanja, preklapanja i vidljivost cilja mogli provjeriti prije nego što scena stigne u simulator. Zatim subagent ovphysx čini svijet fizički smislenim dodajući kolizione oblike, masu, trenje i ponašanje krutog tijela te pretvara nalaze u plan popravaka. Generira jednostavne kolizione mreže za statične rekvizite, označava podove i police kao nepomične kolidere, dodjeljuje svojstva krutog tijela predmetima za hvatanje i označava sve što ovisi o namjeri zadatka. Sigurni, mehanički popravci izvode se automatski, dok se nejasni slučajevi — primjerice nesigurna semantička oznaka ili fizičko ponašanje — prosljeđuju čovjeku s kontekstom i predloženim sljedećim korakom. Na izlazu se dobiva izvještaj o spremnosti fizike koji mogu koristiti naknadni alati.

Apple je objavio prve beta verzije iOS-a 27.2, iPadOS-a 27.2, macOS-a 27.2, tvOS-a 27.2, visionOS-a 27.2 i watchOS-a 27.2
  • PublicPublic
  • 17 Sep, 2026

Apple je objavio prve beta verzije iOS-a 27.2, iPadOS-a 27.2, macOS-a 27.2, tvOS-a 27.2, visionOS-a 27.2 i watchOS-a 27.2

Apple je objavio prve beta verzije iOS-a 27.2, iPadOS-a 27.2, macOS-a 27.2, tvOS-a 27.2, visionOS-a 27.2 i watchOS-a 27.2. Razvojni programeri trebali bi provjeriti da njihove aplikacije na tim verzijama rade ispravno, a izradu i testiranje obavljati u Xcodeu 27.2 kako bi iskoristili mogućnosti najnovijih SDK-ova.iPhone Duo, koji izlazi 23. listopada, radit će na iOS-u 27.1. Ta se verzija temelji na iOS-u 27 i dodaje značajke izrađene posebno za novo sklopivo kućište. Xcode 27.1 dobit će podršku za razvoj za iPhone Duo, uključujući ažurirane SDK-ove i simulator s podrškom za sve nove položaje i orijentacije uređaja; beta verzija stiže kasnije ovog mjeseca.

iOS 27 u StoreKit 2 dodaje pakete pretplata, setove Suites i višekorisničku kupnju
  • PublicPublic
  • 17 Sep, 2026

iOS 27 u StoreKit 2 dodaje pakete pretplata, setove Suites i višekorisničku kupnju

iOS 27 otvara nove načine proširenja dosega pretplata s automatskim obnavljanjem, a programeri se mogu početi pripremati već sada — osiguravajući da njihove aplikacije obrađuju Appleove kupnje u aplikaciji putem StoreKita 2. Iskustvo kupnje u svim novim mogućnostima preuzima App Store: prikazuje svaku aplikaciju uključenu u ponudu kako bi korisnici mogli odmah preuzeti sadržaj pretplate i dobiti mu pristup.Dvije mogućnosti spajaju pretplate u jednu Appleovu kupnju u aplikaciji. S Bundlesom korisnici dobivaju više pretplata u jednoj kupnji — u jednoj aplikaciji, u više aplikacija istog programera ili kod više programera odjednom. Sa Suitesom jedna pretplata besprijekorno radi u skupini aplikacija jednog programera. Početi možete na stranici Bundles i Suites: tamo su navedene prikladne konfiguracije, tehnički zahtjevi i obrazac za prijavu. Obje mogućnosti stižu kasnije ove godine u iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, tvOS 27 ili u novijim verzijama.Višesjedala kupnja omogućuje organizacijama i skupinama kupnju pretplata na veliko putem značajki Volume Purchasing i Group Purchases. Tako pretplate nadilaze pojedinačne korisnike: male tvrtke, zasebne radne skupine i odjeli dobivaju pristup sadržaju bez suvišnih administrativnih postupaka. Kod korištenja značajke Volume Purchasing organizacije koje rade putem Apple Business i Apple School Manager kupuju pretplate jednom Apple kupnjom unutar aplikacije i dodjeljuju mjesta putem pružatelja usluga upravljanja uređajima.Višesjedala kupnja već je danas uključena prema zadanim postavkama za pretplate u App Store Connectu. Razvojni programeri u potpunosti upravljaju dostupnošću i mogu potpuno isključiti višesjedalu kupnju ili je selektivno prilagoditi u App Storeu, Apple Businessu i Apple School Manageru. Volume Purchasing pokreće se 22. listopada 2026., a Group Purchases ove zime.