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Android 性能优化技术月报 | 2025 年 7 月

每个月都会有一些 Android 性能优化相关的优质内容发布，然而，碎片化阅读使得这些知识难以形成完整体系，且容易被遗忘。为解决这些问题，我决定尝试使用技术月报的形式，总结我在最近一个月内查阅的 Android 性能优化相关的优质内容。

月报的主要内容包括：整理展示我在最近一个月所查阅的 Android 性能优化领域的最新技术动态、精选博客，精选视频等内容。

精选博客

鸿蒙 ArkUI 和 ComposeUI 状态管理和渲染机制

文章全面对比了 ArkUI 和 ComposeUI 这两个响应式 UI 框架，从绘制流程、使用方式、UI 范式、状态管理及渲染架构等维度深入剖析，揭示二者设计理念与实现机制的异同。

  • 框架对比维度：从绘制流程、使用方式、UI范式、状态管理及渲染架构对比ArkUI和ComposeUI。
  • 绘制流程：Android基于Choreographer，鸿蒙基于PiplineContext，均经处理后由graphic系统合成显示。
  • 使用方式：Compose以@Composable函数和Kotlin特性构建UI；ArkUI以@Component装饰的struct和类SQL/SwiftUI的DSL语法构建。
  • UI范式：Compose推崇单向数据流；ArkUI支持单向和双向数据流，提供多种状态装饰器。
  • 状态管理：Compose靠SlotTable和Recomposer实现智能重组；ArkUI通过编译时分析依赖实现细粒度更新。
  • 渲染架构：Compose利用Android渲染管线；ArkUI采用场景图模型，与鸿蒙RenderService深度集成。

一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系

近年来，人工智能领域涌现出许多新概念和新技术，其中AIGC、MCP和Agent成为了业界和学术界的热门话题。本文将深入浅出地介绍这三个概念，帮助读者全面理解它们的内涵、区别与联系，以及在实际应用中的价值。

  • AIGC技术：AIGC利用人工智能生成文本、图片等内容，ChatGPT上线引发热潮。多模态技术可处理多种类型数据，RAG技术将信息检索与LLM文本生成结合，解决LLM知识局限、幻觉等问题，让其生成更准确答案。
  • 智能体Agent：Agent可自主决策完成任务，与AIGC不同，它借助Function Call模型调用外部工具。该模型让LLM理解意图并调用外部函数，工作流程为定义函数、模型决策生成参数、执行函数返回结果。Agent开发可通过平台或SDK，Multi - Agent能协同完成复杂任务，目前在代码生成等垂直领域已有落地应用。
  • MCP协议：MCP是Anthropic发布的开源协议标准，解决LLM与外部数据源、工具集成难题，将“M×N集成问题”转化为“M + N模式”降低成本。发布后众多头部企业接入，推动其成为行业标准，开发者可使用MCP服务商插件开发Agent。未来MCP可能与AIOS融合，但也面临大厂构建“闭环生态”引发协议割裂的挑战。

我的Cursor编程实践经验分享

Cursor的使用效果取决于有效的Rules、正确的开发流程和标准的Prompt。通过合理设置提示词，明确目标、上下文和任务要求，结合项目规范的Rules，能显著提升编程效率。MCP工具可进一步增强Cursor的功能，如直接搜索钉钉文档、任务分解等。但Cursor在大型需求和技术方案深度研究方面仍存在不足，需借助专业工具如DeepResearch或Claude 4.0完成复杂分析任务。未来方向是探索AI在更多研发流程中的提效可能。

  • Cursor使用要点：
    • 标准的Prompt：对研发人员有一定门槛，但准确有效的提示词能提升Cursor效率。分享了针对不同任务（如项目理解、方案设计、生成代码、生成单测）的提示词结构与示例，需明确目标、提供上下文信息并提出具体要求。
    • 好用的CursorRules：v0.49版本支持自动生成Rules，可将个人习惯或项目开发规范以Rules形式落地。以golang项目开发规范为例，涵盖项目结构、编码、错误处理等多方面规范。同时介绍了项目梳理文档Rule和技术方案详细设计Rule等对Cursor输出内容的规范。
    • 合理的开发流程：按照有效的Rules、正确的开发流程和标准的Prompt进行日常需求开发，对编程提效接近预期。
    • 有帮助的MCP：MCP工具可增强Cursor功能，如直接搜索钉钉文档、任务分解等。
  • Cursor的问题与局限：在服务端开发实践中发现，Cursor存在生成速度不如人工、生成内容不符合预期、对历史代码分析浅显、技术方案设计细节缺失、生成代码可用性欠佳等问题，尤其在大型需求和技术方案深度研究方面不足，需借助如DeepResearch或Claude 4.0等专业工具完成复杂分析任务。
  • 未来展望：基于研发流程分析，探索AI在更多研发流程中的提效可能性，进一步挖掘AI辅助开发的潜力。 
# 目标
请你根据需求文档，生成技术方案。注意你只需要输出详细的技术方案文档，现阶段不需改动代码。（此时需求文档已经以文档的形式放到了我们的项目中）

# 背景知识
为了帮助你更好的生成技术方案，我已为你提供：
（1）项目代码
（2）需求文档：《XX.md》（上下文@文件的方式给到也可以）
（3）项目理解文档:《XX.md》（上下文@文件给到也是同样的效果）

# 核心任务
## 1. 文档分析与理解阶段  
在完成方案设计前完成以下分析：  
- 详细理解需求：  
  - 请确认你深刻理解了《需求.md》中提到的所有需求描述、功能改动。  
  - 若有不理解点或发现矛盾请立即标记并提交备注。  
- 代码架构理解：  
  - 深入理解项目梳理文档和现有代码库的分层结构，确定新功能的插入位置。  
  - 列出可复用的工具类、异常处理机制和公共接口（如`utils.py`、`ErrorCode`枚举类）。 
## 2. 方案设计阶段
请你根据需求进行详细的方案设计，并将生成的技术方案放置到项目docs目录下。该阶段无需生成代码。

# 要求
1. 你生成的技术方案必须严格按照项目规则中的《技术方案设计文档规范》来生成，并符合技术方案设计文档模板。

# 输出
请你输出技术方案，并将生成的技术方案放到项目的合适位置，无需生成代码。

最后更新: August 10, 2025