本期周刊
既有Android生态的更新，也有AI领域的开源黑科技与实战指南！无论你是想抢先体验Android 16 Beta的能力，还是探索AI多模态生成、智能体开发的前沿技术，这里都有
不容错过的干货。
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Android 16 Beta 首秀
：大屏强制适配、实时动态通知、专业视频编解码器、垂直文本渲染...
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性能与稳定性攻坚
：JankStats卡顿监控原理大拆解 + 得物Crash治理实战，直击开发痛点，让你的应用丝滑如新！
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AI技术狂飙
：谷歌Gemini 2.0秒级生成“请假神器”图片、Open-Sora 2.0低成本复现Sora级视频生成、DeepSeek模型轻量化部署秘籍……开源生态再掀浪潮！
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智能体革命
：3小时复刻Manus的OpenManus开源项目、Coze平台迁移避坑指南——揭秘AI如何深度融入工作流！
1. Android 16 首个 Beta 版现已推出 | Android 开发者：
Android 16 Beta 版开放注册，首次针对开发者及 Pixel 设备用户推出。核心更新包括：优化应用自适应能力，逐步限制大屏设备（宽度600dp以上）的窗口方向与尺寸调整限制（2025年强制适配API 36）；新增实时动态（Live Updates）通知模板，支持进度追踪及自定义图标，适用于出行、导航等场景；引入高级专业视频（APV）编解码器，提供高比特率、多分辨率支持及HDR元数据，适用专业媒体编辑；新增垂直文本底层渲染能力，便于日语等垂直书写语言适配。无障碍功能升级，新增必填字段标识及补充描述API。系统行为变更包括ART运行时结构优化、预测性返回动画强制启用（需迁移代码）、背景任务调度仅补执行一次未完成任务等。
2. Android JankStats实现解析 | 半行代码：
本文分析了Android JankStats库的卡顿检测实现原理。JankStats通过不同API版本的适配实现跨平台帧监控：在API16及以下版本，通过监听View绘制前回调（PreDrawListener）结合反射获取Choreographer的帧开始时间，主线程消息队列插入任务计算帧耗时，超过预期时长（基于屏幕刷新率或系数）判定为卡顿。API24及以上改用FrameMetrics API，可直接获取帧生命周期各阶段耗时（如输入处理、布局、绘制、同步等），并通过对比实际总耗时与系统分配时间（DEADLINE）或屏幕刷新率计算预期值（高版本更精准）判断卡顿。
3. 得物 Android Crash 治理实践 | 得物技术：
通过治理四类典型系统级崩溃，得物Android端崩溃率从万2降至万1.1-1.5。针对DNS解析崩溃，采用inline-hook代理函数与信号捕获机制，将野指针转为Java异常；MediaCodec状态异常通过C++异常处理及inline-hook兼容处理，规避SIGABRT崩溃；bio多线程问题利用JNI Hook复刻Android12读写锁逻辑实现线程安全；小米Android15焦点空指针通过与厂商协作升级ROM解决。系统bug类崩溃占比40%，经修复后显著减少，结合SDK采集优化与平台机制完善，整体稳定性提升，为Android系统兼容性治理提供实践参考。
https://ask.feishu.cn/topic
不过目前知识库完整版本还未开放，需要申请内侧，估计整体功能还在持续完善中。
飞书知识库本身其实就有的，某种程度上来说，可以直接将自己积累的文档、笔记立马转为AI知识库使用。
2. Manus开源复刻项目OpenManus开源
https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
对话OpenManus团队：他们是如何3小时复刻Manus的？ | 差评X.PIN：
文章围绕AI智能体Manus及其开源复刻项目OpenManus展开。Manus因功能整合炫酷但缺乏大规模测试和专家背书引发争议，MetaGPT团队仅用3小时开发出开源替代品OpenManus，通过可插拔工具与系统提示组合实现Agent功能。OpenManus虽初级但拟通过优化规划系统、实时演示等功能追赶Manus，未来依赖开源协作。文中指出AI智能体普遍存在幻觉积累、执行复杂任务时误差剧增及成本失控等问题，强调大模型底层能力突破的重要性，并认为Agent应回归实用主义，避免过度设计。
详情：
对话OpenManus团队：他们是如何3小时复刻Manus的？
OpenManus使用指南与AI开发实践 |
xdcrazyboy：本文详细介绍了OpenManus工具的安装配置与实践经验，包括创建conda环境、配置替代OpenAI的DeepSeek API密钥及遭遇的API调用频率限制问题。通过具体案例演示工具如何运用google_search和file_saver完成"Java工程师AI学习路径规划"任务，展现自动搜索资料、保存结果的完整流程。探讨了Manus流行原因在于其可视化过程执行机制，较传统AI工具更透明化操作流程。作者提出未来若应用开放API接口，AI可深度整合工作流的发展设想，并对搜索引擎切换、代码修改方案进行实践总结。文中逐步记录调试过程，为开发者提供了LLM应用落地的具体参考。
详情：
https://juejin.cn/post/7478989325494042633
