摘要：Anthropic推出的Agent Skill已成为AI领域的通用设计模式，它作为"AI的专属说明书"解决了任务规则重复定义和资源高效利用的痛点。通过3步即可创建任务助手：创建文件夹、编写skill.md文件、调用验证。高级功能Reference实现条件触发的补充资料加载，Script支持零Token消耗的自动化执行。其核心机制采用"渐进式披露"的三层

《Android Studio推出AI驱动的Journey Test革新UI测试》摘要：Google推出革命性的Journey Test功能，通过自然语言描述替代传统测试代码编写，实现端到端UI自动化测试。该功能基于Gemini大模型的多模态理解能力，能自动识别界面元素并执行操作，支持目标导向和步骤导向两种测试模式。目前已在Android Studio Canary版本发布，支持Firebase

机器学习平台选择指南：Vertex AI与替代方案对比 随着机器学习成为企业标配，Google Cloud的Vertex AI平台整合了AutoML等工具，提供从数据准备到模型部署的全流程服务，适合不同技术水平的团队。然而，Vertex AI存在Google生态绑定、定价复杂、学习曲线陡峭等问题。 替代方案中，DigitalOcean Gradient Platform以简单易用、透明定价（每百万

Android团队推出开源示例应用Androidify，可将用户照片转化为个性化Android机器人形象。该应用整合了Jetpack Compose、Firebase、Gemini和Imagen等核心技术：Compose实现现代化UI和动画效果，Firebase作为AI调度中枢，Gemini负责图像审核与描述生成，Imagen则将文本描述转化为机器人图像。开发者可通过GitHub获取完整代码，学习

本文介绍了Navigation 3嵌套路由的使用方法，重点讲解了如何通过FragmentContainerView、Material 3的BottomNavigation和嵌套导航图来构建清晰易管理的导航系统。内容包括基础容器配置、现代导航栏实现以及模块化导航图的构建技巧，展示了如何通过分层设计简化复杂场景下的导航逻辑，提高代码可维护性。文章还提供了详细的代码示例，帮助开发者快速上手Navigat

摘要：谷歌将自研大模型Gemini深度集成到Android Studio中，为安卓开发带来全流程AI赋能。该方案提供对话式交互、智能编码辅助、多模态设计稿转换、Agent智能体自动化等功能，覆盖从设计到测试的开发全周期。数据显示可提升40%任务完成效率，23%的新代码来自AI生成。通过与Compose、Gradle等安卓专属工具链的深度协同，解决了移动端AI Coding工具迁移困境。Journe

Android Studio最新Narwhal版本集成Gemini AI，实现从问答助手到智能代理的升级。其核心Agent Mode支持目标驱动式开发，能自动拆解任务、调用IDE工具并生成可审阅的变更提案。开发者可使用自有Gemini API Key接入更强大模型，并通过Model Context Protocol（MCP）让AI深度理解项目结构。典型应用场景包括架构改造、UI生成、依赖管理等，以

1. 饿汉式单例Kotlin 语法层面就支持单例，即 object 关键字，相对于Java 单例的一坨模板代码简单得多：object WorkSingleton反编译后会发现，object实际是一个基于static的饿汉式的单例，有点是线程安全，缺点是不能实现懒加载：public final class WorkSingleton {public static final WorkSingleto

我们在使用LazyColumn 或者 LazyRow 时，应该避免在 LazyListScope 中访问 LazyListState，这可能会造成隐藏的性能问题，看下面的代码：@Composablefun VerticalList(items: List<String>, onReachedBottom: () -> Unit) {val listState = remember

data object 数据单例是 Kotlin 1.9 中预定引入的新特性 ，但其实从 1.7.20 开始就可以预览了。接下来让我们看看它有哪些特点。