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标签：SmartPerfetto

共 4 篇相关文章

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SmartPerfetto 2026.06.04-07.17 六周更新复盘：从 v1.0.28 到 v1.1.1

SmartPerfetto 在六周内从 v1.0.28 升级至 v1.1.1，聚焦于 AI 辅助性能分析工具的架构统一与功能增强。核心更新包括双 Trace 分析工作台，支持当前 trace 与参考 trace 的实时对比，通过原子交换窗口身份和运行身份保护确保分析上下文不中断。Quick Mode 实现证据直答，对事实性问题如帧率、前台应用等零模型对话返回，附逐句数据引用和分析回执，显著优化 token 消耗。私有分析上下文集成本机源码与 Android Internals 知识库，采用双重同意模型保护隐私，模型仅访问元数据而非源码原文。Agent 运行时架构完成统一，四条运行时（Claude、OpenAI、Pi Agent Core、OpenCode）收敛到同一套运行规格，消除行为不一致，并引入取消语义和断点续传。Token 成本优化通过策略拆分为 core/detail 两层、SQL 结果自动摘要和工具描述压缩实现。场景覆盖扩展至 Camera、Heap 和 GPU 分析，遵循证据优先原则。此外，RFC-0025 定义了八个 AI 工作流表面，如分析回执、UI 导航建议和批量 trace 生命周期，增强可审计性与协作。工程化方面，实施每周审查制度、端到端验证于 DeepSeek 真实 API，并构建 Android 性能生态，连接插桩、采集、分析等八个仓库形成完整路径。

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SmartPerfetto 2026.05.17-06.04 更新：Smart 模式、证据规则和四条 Runtime

SmartPerfetto v1.0.28 更新于2026年5月17日至6月4日，将工具从AI助手转向可复用Trace分析平台。新功能包括Smart模式，通过场景库存识别startup、scrolling、ANR等范围，用户可选择性深挖；选区快问利用Perfetto UI选择上下文，执行限定范围分析；CLI入口（smp capture/analyze）支持终端采集和分析，复用后端逻辑。证据规则扩展到Power、ANR、Input、Display、IO、Network、Observability等场景，确保报告结论基于结构化证据如SQL查询和Skill输出。引入四条Agent runtime：claude-agent-sdk、openai-agents-sdk、pi-agent-core、opencode，通过Provider Manager和环境变量选择，共享输出规范化流程。报告质量提升，包括最终报告检查、claim验证和诊断信息分离。改进包括trace processor预编译、Node 24硬化、Docker健康检查等。发布前进行严格E2E测试和验证。工具提供Docker、免安装包、源码、CLI等运行方式，适合Android性能分析团队使用。反馈指南强调版本、运行时和证据定位信息。

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「置顶」我做了什么

本文是作者的个人技术项目总览，系统梳理了他长期维护的四大方向工作。在 Android 性能分析与工具链建设上，以 SmartPerfetto 为核心，构建了一套基于 Perfetto 的 AI 辅助分析体系，并配套开发了 Android App Memory Analysis、TraceFix（自动插桩）等专用工具，形成了从 Trace 采集、数据可视化到自动化分析的完整流程。AI 与自动化方向，重点介绍了本地运行的 OpenClaw 系统，它整合了多种模型与工具，用于知识管理、日报生成及工程协作，其公开成果如 AI Field Notes 展现了持续的自动化信息处理能力。此外，作者还开发了数款面向真实需求的 iOS 与 Android 应用，如健康预测 App 100Years。在技术内容输出方面，他通过维护 Android Performance 博客、Android Weekly 周刊及知识星球，沉淀了大量关于系统性能、工具使用及方法论的深度文章与案例，构成了公开的知识体系。整体而言，这些项目贯穿了从底层性能分析、工具开发、AI 实践到应用实现与知识分享的完整技术闭环。

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SmartPerfetto 架构文章 Q&A：8 个深度技术问答

文章深入解析了SmartPerfetto架构的核心设计哲学，重点阐述了其在确定性约束与Agent自主性之间的平衡策略。关键机制在于三层配合：Strategy文件以声明式规则定义分析必须完成的步骤与硬性约束，Planning Gate强制Agent在执行前提交计划以确保规划纪律，而Verifier则在事后对关键分析动作进行多维度检查与纠错。这使得系统对核心分析路径（如滑动卡顿的根因深钻）施加强约束，而在探索性环节保留灵活度。 文章澄清了Agent与Workflow的本质区别，指出决策权分配应因环节而异。SmartPerfetto在数据收集阶段采用类似SOP的确定性策略（Workflow），而在需要因果推理和归纳的归因阶段充分信任LLM的自主能力（Agent）。其最终架构选择基于Claude Agent SDK，并叠加了场景分类、策略注入、验证纠错等自建约束层，而非固定控制流的ReAct或LangGraph。这一选择源于性能分析路径的不可预测性，使LLM能根据运行时数据自主选择分析路径，同时通过约束框架确保分析深度与完整性，定义了由观测能力、约束框架与反馈质量共同决定的Agent能力边界。