最近发现了一个非常不错的 Compose AI Skills 项目 compose_skill 这个 Skills 可以针对你的 compose 项目生成一份评分的报告例如下面就是我的 Compose 项目在这个 Skills 下得到的评分性能4/10状态管理5/10副作用6/10Composable API 质量5/10技能检查后的整体评价是项目已经是比较完整的 Compose 多模块应用结构合理但是列表性能、状态收集方式、可复用组件的 API 设计还有 ViewModel/模型穿透 UI 的方式都存在系统性的问题最关键的是这些问题不是零星个别点而是在多个 feature 里重复出现了所以只有 46/100。compose_skill整体可信度还是可以的它不是只是通过提示词和 rules 做评审而是会通过内置的 Gradle 初始化脚本直接生成并解析 Compose 编译器的报告Reports和指标Metrics主要评判维度有性能 (35%)检查 Compose 里的耗时操作、Lazy 列表的 Key、稳定性Stability、强跳过模式Strong Skipping状态管理审计状态提升Hoisting、单一事实来源、生命周期感知的状态收集Side Effects检查 Effect API 的正确使用、Key 的选择、回调捕获API 质量审查 Modifier 规范、参数顺序、Slot API 设计然后技能会生成一个名为COMPOSE-AUDIT-REPORT.md的报告报告不只有分数0-100而是每一项扣分都会附带代码位置和官方文档引用 (References)例如我的检查里**State management: Android screens collect flows without lifecycle awareness** ​ - Why it matters: collectAsState() keeps collecting even when the screen is stopped, which wastes work and can keep screen state hot longer than intended. - Evidence: app/src/main/java/com/shuyu/gsygithubappcompose/MainActivity.kt:49, feature/search/src/main/java/com/shuyu/gsygithubappcompose/feature/search/SearchScreen.kt:34, feature/detail/src/main/java/com/shuyu/gsygithubappcompose/feature/detail/RepoDetailScreen.kt:106, feature/profile/src/main/java/com/shuyu/gsygithubappcompose/feature/profile/ProfileScreen.kt:28 - Fix direction: add lifecycle-runtime-compose and switch Android UI collectors to collectAsStateWithLifecycle(). - References: https://developer.android.com/develop/ui/compose/state最重要是它还能从审计结果利筛选出影响力最大的修复点同时预测修复后对skippable%可跳过率指标的提升效果。而相比起那些只通过提示词和规格的技能 这个技能之所以能够做到深度的专家级审计主要是因为Gradle 项目自带了scripts/compose-reports.init.gradle在技能使用时 AI 会通过--init-script运行项目的 Gradle 任务将编译器报告的配置动态注入到构建流程中在不改动代码的情况下拿到部分数据静态源码分析 它定义了一套详尽的 Ripgrep (rg) 搜索策略涵盖了从derivedStateOf滥用、remember缺失 Key 到Scaffold忽略内边距等数十种常见问题评分机制 不是主观评价在性能评分里如果skippable%低于 50%或者不稳定类的数量超过阈值性能得分会强制“封顶”例如最高只能给 4 分无论其他地方写得再好也不行知识图谱与官方文档锚定 该项目维护了一份canonical-sources.md将所有的审计规则直接关联到 Android 官方文档和 AndroidX 源码中的 API 指南所以相比起单纯的 AI 评价它会更专业和全面而相比起一般的 Linter它结合了编译器的真实数据 AI不仅能告诉你“这个类可能不稳定”还能通过编译器报告指出是哪个属性导致了不稳定。当然它对视觉能力审计会比较弱作者也维护了另一个叫material-3的技能这个技能会针对Material 3 的合规性、配色或排版进行评分。这个技能可以看成是一个高级工程师的经验如何看编译器报告、如何找状态提升问题、如何优化侧效应固化成了 AI 可执行的脚本和规则然后再通过 AI 进行量化判断可以说是无私的奉献了你可以用它作为每次提交代码后的自动审查工具或者在接手一个混乱的旧项目时用它来快速定位性能瓶颈和架构风险。总之如果你正在用 Compose 这个技能技必须不能错过。我糟糕项目的报告可见https://github.com/CarGuo/GSYGithubAppCompose/blob/master/COMPOSE-AUDIT-REPORT.md最后android 官方也发布了对应的 skills目前主要是用于帮助 AI 升级和适配的技能比如将 Android 项目升级到Android Gradle Plugin (AGP) 9涉及 DSL 迁移、内置 Kotlin 迁移、KSP 适配等复杂步骤提供了将旧版XML 视图迁移到 Jetpack Compose的结构化工作流定义了一套包含 10 个步骤的方法论确保 UI 的视觉一致性和功能完整性其他还涵盖了Navigation 3导航系统、R8 分析器性能优化以及全屏显示 (Edge-to-Edge)适配等场景这份技能主要通过各种结构化的技术文档来告诉 AI 应该怎么处理升级和适配需要遵循什么规则每个技能都包含详细的前置要求 、具体步骤、操作准则 和验证方法所以它不仅告诉 AI “做什么”还明确规定了“不能做什么”比如在 AGP 升级中禁止编写 Python 脚本。技能文档中大量引用了references/目录下的技术参考资料例如在 XML 迁移技能中它会引用专门的“分析项目布局”和“设置 Compose 依赖”的子文档。所以这里最重要的就是官方已经在强烈暗示你:「migrate-xml-views-to-jetpack-compose」毕竟 AI 场景下XML 确实也是更不上了。总的来说android skills是偏通用性质的升级和适配场景内容也都是文档和资料而compose_skill则是专家级别的经验检测能快速帮你找到需要优化的问题和建议。我已经开始好奇了你的项目能得几分~链接https://github.com/hamen/compose_skillhttps://github.com/android/skills