最近有很多小伙伴问我职业规划的问题，我先说一下我的个人得看法吧，这个因人而异，大家学习Android或者其他技术都是为了更好的工作，更好的赚钱，更好的生活，当然也得看个人的兴趣...

前言 大家可能心里明白新政下来之后上架会很难，但是到底有多难？心里有底吗？反正我知道。我们之前一直是做海外市场的，今年下半年才开始做国内的应用，我也是很久没有接触国内应用市场了。不上不知道，现在国内上架都这样了！目前各大应用市场陆续推出声明，各种备案截止日期到12月就要到最后期限责令整改不让更新，明年再不整改就面临下架风险。那么如何进行 App 的各种备案大家有头绪吗？如果是一个新的 App 如何

在分析栈管理之前先来了解几个基本的概念和 FragmentManager 中主要属性代表什么意思。FragmentManagerImpl FragmentManagerImpl 是 Fra...

当拿到应用的crash日志,如果是在java层出现了异常,相信大家都知道通过堆栈信息查找到奔溃的代码,但是如果是在native层出现了问题,面对下面的一堆内存地址,有些小伙伴可能就会觉得无...

在 AI Edge Gallery 中，所有 LLM 的加载、token 化、解码、输出生成，均由 LiteRT 驱动。脚本，将 Hugging Face 上的开源 LLM（如 Gemma-2B、Phi-3-mini）：模型转换时未正确嵌入 tokenizer，或使用了不匹配的 vocab。：模型加载成功，但生成速度 < 1 token/s，用户体验卡顿。：KV Cache 占用过高，尤其在低端机

在 AI Edge Gallery 中，所有 LLM 的加载、token 化、解码、输出生成，均由 LiteRT 驱动。脚本，将 Hugging Face 上的开源 LLM（如 Gemma-2B、Phi-3-mini）：模型转换时未正确嵌入 tokenizer，或使用了不匹配的 vocab。：模型加载成功，但生成速度 < 1 token/s，用户体验卡顿。：KV Cache 占用过高，尤其在低端机

2025年是Android生态的“变革元年”，系统级AI代理的崛起、端侧多模态模型的落地、跨终端生态的融合，彻底重塑了行业的技术格局与发展方向。2026年，随着生态标准化的推进与技术的持续突破，Android行业将迎来更广阔的发展空间，持续引领人机交互与全场景智能的变革，为用户创造更便捷、智能的生活体验，为产业带来新的增长机遇。尤其在AI代理场景下，用户数据流转于终端厂商、大模型公司、云服务商等多

Otter 3对Agent Mode进行了全面升级，不再是单纯的“聊天改代码”，而是能直接联动你的测试设备，完成“修改代码→部署→验证”的全流程，还能清晰查看所有改动，彻底解决了旧版Agent“乱改代码”“不落地”的痛点（参考superscript:2、superscript:7）。示例：输入提示词“打开应用，登录测试账号（账号：test，密码：123456），进入设置页面，切换深色模式，验证主题

在 AI Edge Gallery 中，所有 LLM 的加载、token 化、解码、输出生成，均由 LiteRT 驱动。脚本，将 Hugging Face 上的开源 LLM（如 Gemma-2B、Phi-3-mini）：模型转换时未正确嵌入 tokenizer，或使用了不匹配的 vocab。：模型加载成功，但生成速度 < 1 token/s，用户体验卡顿。：KV Cache 占用过高，尤其在低端机

未来已来，2026 年将是 Android 生态的 “分水岭”—— 那些提前布局 AI 原生、多端融合的开发者，将在新生态中抢占先机。2026 年 Android 开发的核心关键词是「变革与适应」：AI 重构应用形态，多端融合拓展场景，生态重构倒逼技术选择。谷歌 Android Automotive OS（AAOS）份额突破 70%，但中国市场自研 OS（AliOS、HarmonyOS）快速崛起。