同步笔记

1Project/AI工程/AI for 性能检测管线/未命名.md

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-一个常驻 Editor 监控端 + 一个 Development Player + 一个外部 AI 分析进程。
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-  Player 侧尽量不动，只保留 Unity 自带远程 Profiler 能力；尖峰检测、抓帧、解析、调用 AI 全放在 Editor 侧。
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-  可行性判断
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-  可行，前提是：
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-  - Player 必须是 Development Build
-  - 关闭 Autoconnect Profiler，改成手动 Attach to Player
-  - 不开 Deep Profiling Support
-  - 监控期间必须有一个 Unity Editor 进程连着这个 Player
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-  Unity 2022.3 官方文档明确：
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-  - 手动 Attach to Player 只有在 Autoconnect Profiler 关闭时才可用
-  - 远程 profiling 的前提是目标在运行 Development Build
-  - ProfilerWindow / RawFrameDataView / HierarchyFrameDataView 都是 Editor 侧能力
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-  来源：
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-  - https://docs.unity3d.com/cn/2022.3/Manual/profiler-profiling-applications.html
-  - https://docs.unity3d.com/cn/2022.1/ScriptReference/ProfilerWindow.html
-  - https://docs.unity3d.com/ja/2022.3/ScriptReference/Profiling.RawFrameDataView.html
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-  推荐架构
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-  1. 构建层
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-  - 只开 Development Build
-  - 不开 Autoconnect Profiler
-  - 不开 Deep Profiling Support
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-  这样 Player 侵入最低，也保留手动远程 attach 能力。
-  你们现有入口里，client/Assets/Scripts/Editor/Builder/AndroidAppBuilder.cs:92 和 client/Assets/Scripts/Editor/Builder/WindowAppBuilder.cs:43 都可以拆一个专门的
-  ProfileBuild 配置。
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-  2. 连接层
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-  - 启动 Player
-  - 在常驻 Editor 中手动 Attach to Player
-  - 一旦连上，后面监控逻辑自动跑
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-  这里我建议第一版不要做“自动 attach”。
-  原因是“编程方式切换 Active Profiler 连接”公开 API 很弱，强行自动化通常要碰 UnityEditorInternal / 反射，升级风险高。
-  第一版只要求人工选一次连接，后面全部自动。
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-  3. 监控层
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-  - Editor 里做一个 EditorWindow 或 [InitializeOnLoad] 服务
-  - 持续盯 ProfilerWindow.lastAvailableFrameIndex
-  - 每来一个新 frame，就读该 frame 的 CPU 时间
-  - 超过阈值就进入分析流程
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-  这里可以直接基于 ProfilerWindow 的最新帧索引做，不需要 Player 回传 frameIndex。
-  ProfilerWindow 提供 lastAvailableFrameIndex 和 selectedFrameIndex。
-  来源：https://docs.unity3d.com/cn/2022.1/ScriptReference/ProfilerWindow.html
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-  4. 解析层
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-  - 对触发帧用 HierarchyFrameDataView 拿主线程/渲染线程热点树
-  - 取 Top N 热点 sample
-  - 对重点 sample 再用 RawFrameDataView 深挖
-  - 抽：
-      - frameTimeMs
-      - frameGpuTimeMs
-      - 主线程 Top N
-      - RenderThread Top N
-      - GC.Alloc
-      - Unity Object 信息
-      - 可用 callstack
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-  FrameDataView 里直接有 frameTimeMs / frameGpuTimeMs 等帧级信息。
-  RawFrameDataView 官方示例也明确支持遍历样本和查 GC.Alloc。
-  来源：
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-  - https://docs.unity3d.com/cn/2022.1/ScriptReference/Profiling.FrameDataView.html
-  - https://docs.unity3d.com/ja/2022.3/ScriptReference/Profiling.RawFrameDataView.html
-  - https://docs.unity3d.com/cn/2022.3/ScriptReference/Profiling.FrameDataView.GetUnityObjectInfo.html
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-  5. AI 输入层
-     不要把整帧原始数据直接扔给 AI。先整理成一个紧凑 JSON，例如：
-
-  {
-    "session": {
-      "platform": "Android",
-      "device": "xxx",
-      "build": "development"
-    },
-    "frame": {
-      "index": 12345,
-      "cpuFrameMs": 68.4,
-      "gpuFrameMs": 41.2
-    },
-    "threads": [
-      {
-        "name": "Main Thread",
-        "topSamples": [
-          {
-            "name": "Canvas.SendWillRenderCanvases",
-            "totalMs": 23.1,
-            "selfMs": 4.2,
-            "calls": 1
-          }
-        ]
-      }
-    ],
-    "gc": {
-      "allocBytes": 524288
-    },
-    "unityObjects": [
-      {
-        "type": "Texture2D",
-        "name": "xxx"
-      }
-    ]
-  }
-
-  然后再补两类上下文给 AI：
-
-  - 设备、场景、操作步骤、网络状态
-  - 根据热点 marker 名在仓库里 rg 出来的候选代码文件
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-  这样 AI 才能给“代码级建议”，不是只说“UI 很慢”。
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-  第一版建议的最小闭环
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-  我建议你先只做这条链：
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-  1. Development Build 运行
-  2. Editor 手动 attach
-  3. Editor 自动监控最新帧
-  4. CPU 帧时间超阈值
-  5. 解析主线程 Top 10 + RenderThread Top 5 + GC.Alloc
-  6. 生成 spike-report.json
-  7. 拉起外部 AI CLI 分析
-  先不要做：
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-  - 自动 attach
-  - 全模块分析
-  - Deep Profiling
-  - Player 侧埋点改造
-  - 自动改代码
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-  关键风险
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-  - 远程 attach 本身就有开销，所以阈值要留冗余，不能拿它当“最终真实性能数据”。
-  - 不开 Deep Profiling 时，很多热点只能看到 Unity marker，看不到足够细的业务方法。
-  - 如果没有你们自己的 ProfilerMarker，AI 很可能只能把建议停留在“怀疑某个 UI 刷新或资源加载链路”。
-
-  所以这套方案第一阶段的价值更像：
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-  - 自动发现尖峰
-  - 自动归档证据
-  - 自动把“热点帧 -> 代码候选 -> 优化建议”串起来
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-  不是一步到位做根因精确定位。
-
-  我对落地顺序的建议
-
-  1. 先做 Editor 监控器
-  2. 再做帧解析导出 JSON
-  3. 再接 AI CLI
-  4. 最后再考虑自动 attach 和自定义 marker

1Project/AI工程/AI for 测试/AirTest.md

@@ -1,13 +0,0 @@
-
-## 思路
-- 检测git diff代码，经过LLM分析需要测试哪些模块，如果diff的代码是修改，已经有相应的案例的话，直接跑，没有的话，添加新案例。把跑出来的报错发到报告错误频道。
-## need to do
-- git push webhook(已实现)
-- diff代码经过AI Agent分析对应的AirTest案例
-- 如果是新的模块，编写AirTest案例
-- 拉起对应的AirTest案例运行
-- 报告发到对应频道
-## 细节
-- 如何mock数据？
--  如何识别出改动的地方的不同伪造数据的表现？
--  检测中需要检测某某位置是否出现了正确的图标

1Project/AI工程/AI for 测试/单元测试.md

@@ -1,2 +0,0 @@
-
-## 客户端的单元测试可处理范围

1Project/AI工程/AI for 测试/工作流.md

@@ -1,38 +0,0 @@
-完成！我为你创建了完整的 **Jenkins + Claude Code 自动代码审查** 方案。
-
-## 创建的文件
-
-| 文件                                | 说明                              |
-| ----------------------------------- | --------------------------------- |
-| `scripts/ci/claude_code_review.sh`  | Bash 版本审查脚本（生成提示文件） |
-| `scripts/ci/claude_code_review.bat` | Windows 版本审查脚本              |
-| `scripts/ci/claude_api_review.py`   | Claude API 自动审查（Python）     |
-| `docs/jenkins-claude-review.md`     | 完整配置文档                      |
-| 修改 `Jenkinsfile`                  | 新增 `Claude Code Review` stage   |
-
-## 工作流程
-
-```
-Git Push ──► Jenkins ──► Unity Build ──► Airtest ──► Claude Review ──► 归档报告
-```
-
-## 使用方式
-
-### 方式一：手动审查（无需 API Key）
-构建完成后下载 `Logs/ci/reviews/*-review-prompt.md`，然后在 Claude Code 中打开：
-```bash
-claude < review-prompt.md
-```
-
-### 方式二：API 自动审查
-1. Jenkins 安装 Python 依赖：`pip install anthropic`
-2. Jenkins 配置凭据 ID 为 `anthropic-api-key` 的 Secret text
-3. 构建完成后自动调用 Claude API 生成审查报告
-
-## Jenkinsfile 关键修改
-
-- **新增 stage**: `Claude Code Review`（在 `Publish Project Build` 之后）
-- **权限更新**: 添加了 `claude_code_review.sh` 和 `claude_api_review.py` 的执行权限
-- **产物归档**: 包含 `Logs/ci/reviews/**` 中的所有审查文件
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-需要我帮你配置 Jenkins 凭据或测试这个流程吗？

1Project/图文合批/图文使用不同的Tex2DArr.md

@@ -1 +0,0 @@
-- 图片需要的format为RGBA格式，但是文字只需要灰度图，所以需要两种不同的处理方式，但需要在一个shader中处理

1Project/图文合批/图文合批-目录.md

@@ -1,10 +0,0 @@
----
-tags:
-  - 图文合批
-  - 目录
-  - MOC
----
-
-- [[图文使用不同的Tex2DArr]]
-- [[字体字形图片申请]]
-

1Project/图文合批/字体字形图片申请.md

@@ -1,6 +0,0 @@
-### TMP字体
-- 通过`TMP_FontAsset.characterLookupTable.TryGetValue(char, out charInfo);`获得字符串信息
-- 通过charInfo.glyph.glyphRect获得TMP_FontAsset.atlasTextures中的uv
-
-### 传统字体
-- TODO

1Project/独游-大富翁/遗物.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+- 遗物激活飘名 测试
+- 每个遗物效果测试

1Project/理财.md

@@ -1,16 +0,0 @@
-
-- 整理
-	- 每个月的计划
-		- 收入
-			- 主动收入：工作
-			- 被动收入：投资基金等收入
-		- 支出
-			- 固定支出：吃住行
-			- 弹性支出：娱乐开销等
-		- 做两张借记卡，一张存固定支出的钱，一张存弹性支出的钱，剩下的钱拿去理财
-
-- 信用卡每月需要做
-	- 
-
-- 股票怎么玩
-	- 

1Project/项目-目录.md

@@ -1,17 +0,0 @@
----
-tags:
-  - 项目
-  - 目录
-  - MOC
----
-
-## 入口
-- [[GPU地形/GPU地形-目录]]
-- [[图文合批/图文合批-目录]]
-- [[海量渲染战斗/海量渲染战斗-目录]]
-- [[构建新框架/MVVM/MVVM-目录]]
-- [[外包/Project_城堡/城堡-目录]]
-
-## 单页
-- [[理财]]
-

4Archives/归档-目录.md

@@ -1,12 +0,0 @@
----
-tags:
-  - Archives
-  - 目录
-  - MOC
----
-
-## 入口
-- [[宠物宇宙/宠物宇宙-目录]]
-- [[动态图集/动态图集-目录]]
-- [[租房相关/租房相关-目录]]
-