本文复盘 上一篇三周更新（2026-06-04，v1.0.28）之后，到 2026-07-17（v1.1.1）为止 SmartPerfetto 的全部主要改动。看完这篇文章，可以知道这六周每个功能解决什么问题、边界在哪里，以及当前版本的完整功能全景。项目地址：github.com/Gracker/SmartPerfetto。

SmartPerfetto于2026年5月17日至6月4日进行了重要更新，版本提升至v1.0.28。新增Smart模式、选区快问和CLI入口，增强了对启动、滑动和ANR等场景的分析能力。扩展了证据规则，确保报告的准确性和完整性，并提升了报告质量和排错信息的具体性。改善了用户反馈机制，鼓励提供详细的trace信息以便于修复和优化。

SmartPerfetto 在过去两周内新增了多项功能，包括多 Trace 分析结果对比、SQL 证据来源处理和渲染管线教学。用户可通过 AI Assistant 提问，分析 trace 数据，生成报告，提升用户体验，确保分析结果的可靠性和可复用性。

SmartPerfetto 已完整开源，提供性能分析工具，简化 trace 分析过程。该项目结合 AI 助手，允许用户通过自然语言提问，自动查询和分析数据。开源内容包括前端 UI、后端代理、YAML 技能和场景策略，旨在提高性能工程师的工作效率。用户可在本地加载 trace，验证 AI 助手的处理方式，促进真实样本的积累和分析能力的提升。

本文讨论了SmartPerfetto AI Agent的技术问题，重点分析了YAML Skill系统与Claude Code的区别、Agent的决策能力、场景识别及AI自主探索的有效性。YAML Skill为性能工程师提供灵活的SQL执行工具，支持参数化和自描述输出格式。文章强调通过三层机制（Strategy文件、Planning Gate、Verifier）确保AI自主探索的可靠性，并提出在不同分析阶段设定约束强度的策略。

这篇文章介绍了SmartPerfetto的开发过程，重点在于利用AI优化Android性能分析。通过Perfetto工具，SmartPerfetto实现了自动化的数据收集和分析，用户可以用自然语言提问，AI通过SQL查询处理数据。文章还记录了开发中的技术决策、挑战及解决方案，强调了AI在性能分析中的应用潜力和局限性。