4 月 29 日写 SmartPerfetto 开源介绍时，重点还是“在 Perfetto UI 里放一个能查 SQL、跑 Skill、生成报告的 AI Assistant”。两周后的仓库状态已经变了不少：功能从单条 trace 的问答，扩到了分析结果复用、多 trace 横向比较、Claude/OpenAI 双 runtime、SQL guardrail、证据来源索引、免安装包、渲染管线教学和更完整的 Provider 诊断。
本文基于 2026 年 5 月 17 日的 SmartPerfetto 当前仓库状态，补一篇新的功能说明。读者看完应该能知道三件事：这两周新增了什么、现在完整功能边界在哪里、报 bug 时该提供哪些信息。
项目地址：
这篇置顶页只做一件事：把我长期维护、正在推进、已经公开和暂未公开的项目集中到一个地方。范围包括 Android 性能分析、Perfetto 工具、AI 自动化、iOS App、Android Demo、测试套件、博客系列、社群和各个平台账号。
第一次来到这个博客，可以按需求直接跳转：学 Android 性能分析，看 Perfetto / Systrace 系列；找工具项目，看 SmartPerfetto、TraceFix、Android App Memory Analysis；了解 AI 如何参与知识管理和日常工作，看 OpenClaw 与 AI Field Notes；联系我或查看其它平台账号，看文末。
项目按四条线划：性能分析方向有 SmartPerfetto、Android App Memory Analysis、TraceFix、Perfetto Auto-Pin 这类工具，以及 High Performance Friends Circle 社群；AI 与自动化方向有 OpenClaw、AI Field Notes、Gracker Skills、Open Design；正在做的 App 包括 100Years、iBattery、Juju 三款 iOS 项目；内容项目则是博客、Android Weekly、知识星球三处主阵地。下面每个项目都会注明状态：日常维护、近期重点、还是已经暂停。
SmartPerfetto 已经完整开源。打开仓库能看到当前可运行的主干工程：Perfetto UI fork、后端 agentv3、MCP 工具、YAML Skill、场景策略、脚本和文档。没有保留私有核心模块，也没有只放一层 demo 壳。
这个项目来自一个很具体的日常场景：手里有一条 trace，Perfetto 已经把事实摆出来，但从事实到判断还要翻表、写 SQL、对线程、看 FrameTimeline、找 Binder 对端，再回到时间线上确认一遍。SmartPerfetto 想把这些重复动作固化成工具，让性能工程师把时间花在判断上。
它还处在开发阶段。现在放出来，是因为 trace 分析靠真实样本长出来：真实设备、真实厂商差异、真实业务 trace、真实 PR，都会改变 Skill 和策略该怎么写。等所有能力都稳定后再单向发布，反而会错过最需要样本的阶段。
如果你日常会打开 Perfetto 看滑动卡顿、启动、ANR、Binder、CPU 调度或渲染管线，SmartPerfetto 提供的是一个带 AI Assistant 的 Perfetto UI：加载 trace 后，用自然语言提问，后端查询 trace_processor_shell、调用 YAML Skill、组织证据，再把结论和数据表格流式显示在浏览器里。
项目地址：
普通试用只需要看主仓库。Gracker/perfetto 是 perfetto/ submodule 对应的前端 fork，主要给需要改 AI Assistant 插件 UI 的开发者使用。
前两篇技术文档更适合想看工程细节的读者：
前两篇把内部架构讲得比较细，但源码放出来以后，读者更关心的是仓库里到底有什么、能不能跑、哪些地方还没稳。这篇主要补开源这件事：开放了什么、当前能做什么、内部怎么分工、怎样在本地跑起来、哪些地方适合一起改。
这篇文章收集了《从 Trace 到洞察：SmartPerfetto AI Agent 的 Harness Engineering 实战》发布后收到的技术问题。它不重复正文的大段叙述，而是把最容易追问的设计点单独拆开。如果你已经读过正文，这里更适合作为二次阅读和交叉检索。
这篇文章记录了 SmartPerfetto 从零到可用过程中的关键技术决策。重点放在每次架构取舍背后的约束、失败案例和修正过程，而不是功能清单。如果你也在做 AI Agent 应用，或者在做 Perfetto 这类性能分析工具，这些工程折返点应该能直接参考。
文章按三层展开：先说清楚为什么 LLM 不能直接吃 Trace，包括上下文装不下、数值计算不可靠、领域知识用不上来三个原因；然后是从 Workflow 到 Agent 的迁移过程，附带 9 轮审查里挖出的冷启动 4 层联动 Bug 和 Ghost MCP Query 这类异步生命周期错配的具体案例；最后是 Scene Classification 按需加载、Artifact Store 控制返回数据量、三层验证从误判中迭代这三个关键决策为什么这么定。
最近这段时间，我一直在本地重度使用 OpenClaw。最开始我把它当成一个 AI 工具，但真正把它接进 Telegram、Obsidian、定时任务、本地模型和内容工作流之后，我发现它更像一套持续运转的工作系统。它能接消息、调工具、跑定时任务、调用不同模型、维护长期记忆、把结果回写 Obsidian，还能把复杂任务分发给别的 Agent。你如果只把它当聊天机器人，能用到的只是其中一小部分能力。