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智慧調(diào)優(yōu)的解法：工具鏈 + 知識庫“雙引擎”
1）工具鏈
智慧調(diào)優(yōu)把鴻蒙調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)接口封裝成 20多個(gè)原子工具：
get_overtime_stage：一鍵抓取 Ability 冷啟動(dòng)各階段耗時(shí)；
get_stuck_frames：自動(dòng)比對 VSync 周期，定位丟幀幀號；
query_buildItem_in_frame_detail：檢測自定義組件創(chuàng)建次數(shù)。

…
2）知識庫
將華為官方文檔、經(jīng)典案例檔案化、標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)建鴻蒙性能知識庫。
大模型在推理時(shí)，可實(shí)時(shí)參考相似案例，把關(guān)鍵數(shù)據(jù)、信息直接高亮。

實(shí)戰(zhàn)效果

同一列表內(nèi)的列表項(xiàng)組件復(fù)用是典型的應(yīng)用開發(fā)場景，如果開發(fā)者未合理使用組件復(fù)用，會(huì)帶來大量創(chuàng)建銷毀自定義組件操作的消耗，導(dǎo)致渲染時(shí)間過長，列表滑動(dòng)時(shí)卡頓丟幀，如下圖是未合理使用組件復(fù)用時(shí)調(diào)優(yōu)泳道圖：

通過智慧調(diào)優(yōu)，可以快速分析并定位泳道中的異常數(shù)據(jù)，給出卡頓丟幀根因和優(yōu)化建議

操作方式與步驟

智慧調(diào)優(yōu)當(dāng)前支持引導(dǎo)錄制新調(diào)優(yōu)任務(wù)和直接分析已有調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)文件兩種開啟方式，開發(fā)者可通過點(diǎn)擊Create?Session錄制新調(diào)優(yōu)任務(wù)或點(diǎn)擊CodeGenie圖標(biāo)/Open?File直接分析已有調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)文件：

開啟分析任務(wù)后，AI會(huì)分階段進(jìn)行性能問題定位與分析。以卡頓丟幀場景為例，?AI首先會(huì)進(jìn)行超時(shí)幀定位，定位完成后，選中超時(shí)幀，點(diǎn)擊Analyze，深入挖掘當(dāng)前幀具體問題場景，找到影響性能的可能原因。

場景二：內(nèi)存分析——讓問題自動(dòng)浮出水面

內(nèi)存問題定位痛點(diǎn)
1）鴻蒙應(yīng)用往往混合 ArkTS、C++ 等多種語言，對象生命周期交錯(cuò)
2）內(nèi)存泄露可能潛伏在大量系統(tǒng)對象之間，定位困難
3）開發(fā)者真正想要的是：“告訴我哪一類對象在持續(xù)增長，以及為什么”

我們的設(shè)計(jì)：給模型三把“手術(shù)刀”
1）analyze_comparison_class：按類聚合，返回占用靠前的類信息，快速鎖定“嫌疑對象”；
2）analyze_comparison_object：列出某類較大的實(shí)例對象及各自大小，觀察該類的實(shí)例分布；
3）analyze_path_to_gc_root：給出某實(shí)例對象的完整引用鏈（到GC Root），并給出問題疑似原因。
大模型在一次推理中，可引導(dǎo)開發(fā)者多次調(diào)用這三把“手術(shù)刀”，最終找到真正導(dǎo)致泄露的根引用。

實(shí)戰(zhàn)效果
在應(yīng)用開發(fā)中，開發(fā)者經(jīng)常依賴GC自動(dòng)管理內(nèi)存，忘記釋放全局對象中存在的無用緩存，導(dǎo)致內(nèi)存持續(xù)上漲，以下是一個(gè)常見代碼示例：

對應(yīng)的運(yùn)行時(shí)調(diào)優(yōu)內(nèi)存快照界面：

通過智慧調(diào)優(yōu)，可以快速縮小排查范圍，給出引用鏈上可疑的節(jié)點(diǎn)以及常見原因

操作方式與步驟

智慧調(diào)優(yōu)內(nèi)存分析整體使用流程和冷啟動(dòng)/卡頓丟幀較為相似，主要區(qū)別在于若使用Snapshot模板對堆快照問題進(jìn)行分析時(shí)，支持在對話框中選擇單個(gè)Snapshot分析，或選擇兩個(gè)Snapshot進(jìn)行對比分析。開啟分析任務(wù)后，AI會(huì)按類聚合，返回內(nèi)存占用靠前的類信息，此時(shí)選中某個(gè)類點(diǎn)擊Analyze

AI會(huì)列出某類較大的實(shí)例對象及各自大小，繼續(xù)選中某個(gè)實(shí)例對象進(jìn)行分析，AI會(huì)給出某實(shí)例對象的完整引用鏈（到GC Root），并給出問題疑似原因。

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CodeGenie智慧調(diào)優(yōu)旨在通過AI輔助分析，化繁為簡，提升開發(fā)者性能調(diào)優(yōu)效率，從基礎(chǔ)重復(fù)的工作中解放開發(fā)者創(chuàng)造力，助力開發(fā)者一鍵解鎖流暢、高性能的鴻蒙應(yīng)用。

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