Native Android-Entwicklung mit Kotlin und Jetpack Compose: schnell auf jeder Geräteklasse, korrekt auf jeder Bildschirmgröße und sauber durch Play-Review und stufenweisen Rollout gebracht.
Wir bauen native Android-Apps in Kotlin, mit Jetpack Compose als Standard-UI-Toolkit. Nativ heißt: die volle Plattform, Material 3 sauber umgesetzt, neue Android-APIs ab dem Tag ihrer Veröffentlichung und genug Performance-Reserven, damit die App auf Flaggschiffen und auf den Mittelklasse-Geräten gut läuft, die der Markt tatsächlich nutzt.
Die prägende Eigenschaft von Android ist die Gerätevielfalt: Tausende Modelle, eine große Spannweite an Chipsätzen und Speicher, Bildschirme vom kompakten Telefon bis zu Foldables und Tablets. Wir behandeln das von Anfang an als technische Anforderung: adaptive Compose-Layouts, Baseline Profiles für schnellen Start, R8-Optimierung und Tests auf einer Gerätematrix, die aus der realen Analytik Ihrer Nutzer gebaut ist, nicht aus dem, was gerade auf dem Schreibtisch liegt. Wäre Cross-Platform die bessere Wahl, sagen wir das früh; wir bauen auch mit React Native und Flutter, der Rat ist also nicht eigennützig.
Die Auslieferung läuft über Google Play so, wie Google es vorsieht: interne und geschlossene Test-Tracks ab dem ersten Sprint, Pre-Launch-Reports auf echten Geräten, eine korrekte Datensicherheitserklärung und ein stufenweiser Rollout, der nur dann von wenigen Prozent auf den vollen Release wächst, wenn Crash- und ANR-Raten stabil bleiben. Nach dem Launch halten wir die App konform, Fristen für das Target API Level eingeschlossen, damit sie nicht ein Jahr später aus dem Store fliegt.
Jetpack Compose und Material 3 ergeben Oberflächen, die sich verhalten, wie Android-Nutzer es erwarten: Predictive Back, Dynamic Color, korrekte Benachrichtigungen und adaptive Layouts für Foldables und Tablets, von Haus aus richtig statt angenähert.
Vorab kompiliertes Kotlin, Baseline Profiles, R8-Optimierung und Start-Budgets, verifiziert mit Macrobenchmark auch auf schwacher Hardware, nicht nur auf Flaggschiffen. Flüssig auf den Geräten, die Ihre Nutzer wirklich besitzen.
ML Kit deckt Texterkennung, Barcodes, Übersetzung und Gesichtserkennung ab; LiteRT führt Ihre eigenen Modelle aus; Gemini Nano bringt generative KI direkt auf unterstützte Geräte. Funktionen laufen offline, antworten schnell und lassen die Daten auf dem Telefon.
Widgets, App Shortcuts, korrekt umgesetzte Foreground Services und die APIs jeder neuen Android-Version sofort verfügbar, ohne darauf zu warten, dass ein Cross-Platform-Framework sie freigibt.
Das minimale SDK legen wir anhand der realen Gerätedaten Ihrer Nutzer fest, dann entwerfen wir die Architektur: Kotlin, Compose, Coroutines und Flow sowie ein modulares Gradle-Setup, das Ihre eigenen Entwickler weiterführen können.
Screens folgen vom ersten Wireframe an Material 3 und den Android-Konventionen, mit adaptiven Layouts für Telefone, Foldables und Tablets von Beginn an spezifiziert, nicht nachgerüstet.
Wöchentliche Builds auf einem geschlossenen Play-Track ab dem ersten Sprint: Sie prüfen den Fortschritt auf dem eigenen Gerät, Feedback landet im nächsten Build. Die CI fährt bei jedem Merge Unit- und Instrumented-Tests plus statische Analyse.
Wir bereiten Store-Listing und Datensicherheitsformular vor, fahren Pre-Launch-Reports über die Gerätematrix und veröffentlichen dann stufenweise, mit Blick auf Crash- und ANR-Raten bei jedem Schritt, bevor wir auf 100 Prozent gehen.
Wenn die App zum Kern Ihres Geschäfts gehört, wenn die Performance auf Mittelklasse-Geräten über die Bindung entscheidet oder wenn Sie tiefe Plattformintegration brauchen: Hintergrundarbeit, Bluetooth, Kamera-Pipelines, Widgets, ML auf dem Gerät. Für eine Content-App oder ein MVP, das die Nachfrage auf beiden Plattformen testet, ist Cross-Platform oft das bessere Investment; im ersten Gespräch sagen wir Ihnen, welcher Fall auf Sie zutrifft.
Mit Daten, nicht mit Raten. Wir ziehen die Geräte- und OS-Verteilung aus Ihrer Analytik (oder aus Marktdaten für Ihre Region, falls es noch keine gibt), definieren eine Testmatrix, die sie abdeckt, und setzen das minimale SDK dort, wo der Nutzerverlust vernachlässigbar ist. Den Rest erledigen adaptive Layouts, Baseline Profiles und Pre-Launch-Reports auf echter Hardware.
Das Play-Review ist meist schneller als bei Apple, die Durchsetzung der Richtlinien läuft aber dauerhaft: Fristen für das Target API Level, Genauigkeit der Datensicherheitserklärung, Policy-Prüfungen bei jedem Update. Wir halten die App konform, veröffentlichen zuerst über interne und geschlossene Tracks, dann stufenweise, und erweitern nur, solange Crash- und ANR-Raten stabil bleiben. Kommt eine Policy-Beanstandung, übernehmen wir Einspruch und Korrektur.
Texterkennung, Barcode- und Dokumentenscans, Übersetzung, Smart Replies und eigene LiteRT-Modelle laufen auf praktisch allen Geräten; Gemini Nano bringt generative KI auf unterstützte Hardware. Das funktioniert offline, kostet nichts pro Anfrage und lässt die Daten auf dem Telefon. Schwerere generative Funktionen routen wir zu serverseitigen LLMs und kombinieren beides.
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