From d741e5e916c0e91b089b5aae7ca7ddbf3fe810f0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zane <1638944816@qq.com> Date: Thu, 16 Apr 2026 11:52:40 +0800 Subject: [PATCH] 1 --- 1Project/{ => AI工程}/AI for Fgui/协议.md | 0 1Project/{ => AI工程}/AI for Fgui/工作流.md | 0 1Project/AI工程/AI for 性能检测管线/未命名.md | 164 ++++++++++++++++++ 1Project/AI工程/AI for 测试/AirTest.md | 8 + 1Project/AI工程/AI for 测试/单元测试.md | 2 + 5 files changed, 174 insertions(+) rename 1Project/{ => AI工程}/AI for Fgui/协议.md (100%) rename 1Project/{ => AI工程}/AI for Fgui/工作流.md (100%) create mode 100644 1Project/AI工程/AI for 性能检测管线/未命名.md create mode 100644 1Project/AI工程/AI for 测试/AirTest.md create mode 100644 1Project/AI工程/AI for 测试/单元测试.md diff --git a/1Project/AI for Fgui/协议.md b/1Project/AI工程/AI for Fgui/协议.md similarity index 100% rename from 1Project/AI for Fgui/协议.md rename to 1Project/AI工程/AI for Fgui/协议.md diff --git a/1Project/AI for Fgui/工作流.md b/1Project/AI工程/AI for Fgui/工作流.md similarity index 100% rename from 1Project/AI for Fgui/工作流.md rename to 1Project/AI工程/AI for Fgui/工作流.md diff --git a/1Project/AI工程/AI for 性能检测管线/未命名.md b/1Project/AI工程/AI for 性能检测管线/未命名.md new file mode 100644 index 0000000..eeaf348 --- /dev/null +++ b/1Project/AI工程/AI for 性能检测管线/未命名.md @@ -0,0 +1,164 @@ +一个常驻 Editor 监控端 + 一个 Development Player + 一个外部 AI 分析进程。 + + 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。 + + 可行性判断 + + 可行，前提是： + + - 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 + + Unity 2022.3 官方文档明确： + + - 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 + + 来源： + + - 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 + + 推荐架构 + + 1. 构建层 + + - 只开 Development Build + - 不开 Autoconnect Profiler + - 不开 Deep Profiling Support + + 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。 + + 2. 连接层 + + - 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 + + 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。 + + 3. 监控层 + + - 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 + + 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 + + 4. 解析层 + + - 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 + + 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： + + - 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 + + 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 + + 这样 AI 才能给“代码级建议”，不是只说“UI 很慢”。 + + 第一版建议的最小闭环 + + 我建议你先只做这条链： + + 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： + + - 自动 attach + - 全模块分析 + - Deep Profiling + - Player 侧埋点改造 + - 自动改代码 + + 关键风险 + + - 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： + + - 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 + + 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 \ No newline at end of file diff --git a/1Project/AI工程/AI for 测试/AirTest.md b/1Project/AI工程/AI for 测试/AirTest.md new file mode 100644 index 0000000..e6e546b --- /dev/null +++ b/1Project/AI工程/AI for 测试/AirTest.md @@ -0,0 +1,8 @@ + +## 思路 + +## need to do + +## 难点 +- 如何伪造数据？ +- 如何识别出改动的地方的不同伪造数据的表现？ \ No newline at end of file diff --git a/1Project/AI工程/AI for 测试/单元测试.md b/1Project/AI工程/AI for 测试/单元测试.md new file mode 100644 index 0000000..00a1770 --- /dev/null +++ b/1Project/AI工程/AI for 测试/单元测试.md @@ -0,0 +1,2 @@ + +## 客户端的单元测试可处理范围