Gracker/SmartPerfetto

AI-assisted Perfetto analysis with Web UI, CLI, evidence workflows, reports, and portable runtimes.

解决的问题

SmartPerfetto 为 Android Perfetto 跟踪提供了一个 AI 驱动的分析层。它简化了调查滚动卡顿、启动缓慢、应用无响应（ANR）错误和内存泄漏等性能问题的复杂过程，使开发者能够使用自然语言提问，并获得基于证据的回答。

工作原理

该工具与 Perfetto 现有的时间线和 SQL 工作流集成。它使用基于 YAML 的确定性「技能」系统和 Markdown 策略，将事实性证据（SQL 结果和技能输出）与 AI 模型的解释分离开来。它可选择性地与本地源代码集成，提供代码感知分析，将相关代码片段发送给 AI 服务以进行根本原因推理。

适用人群

需要分析系统跟踪以识别性能回归的瓶颈和根本原因的 Android 开发者和性能工程师。

主要亮点

AI 辅助调查：使用自然语言分析卡顿、ANR 和交互延迟。
基于证据的结论：结合 SQL 结果和技能输出，确保结论建立在跟踪数据基础上。
代码感知分析：可选地将跟踪事件与本地源代码关联，支持深入调查。
多接口支持：可通过 Web UI、命令行界面（CLI）和 HTTP/SSE API 使用。
确定性技能系统：使用 YAML 技能确保分析过程一致且基于事实。