Measure项目v0.6.0版本发布:全面增强移动应用性能监控能力
Measure是一个开源的移动应用性能监控平台,专注于为开发者提供应用性能分析、错误追踪和用户体验优化的工具。该项目通过收集和分析移动应用运行时的各种数据,帮助开发者快速定位性能瓶颈和异常问题。
核心功能增强
跨平台符号化支持
v0.6.0版本在符号化处理方面取得了重大突破。后端服务现在能够处理iOS平台的符号文件(dSYM),实现了对iOS异常的完整支持。这一改进使得开发者能够更准确地解析iOS应用崩溃堆栈,快速定位问题代码位置。
对于Android平台,团队修复了部分符号化问题,并优化了ANR(应用无响应)异常的符号化处理流程。特别值得注意的是,移除了对映射文件大小的验证限制,这为处理大型应用提供了更好的支持。
用户自定义属性系统
新版本引入了强大的用户自定义属性功能,开发者现在可以为会话和事件附加自定义元数据。这些属性不仅可以在界面上展示,还支持作为过滤条件使用。后端服务特别处理了属性键的重复问题,确保数据一致性。
在前端展示方面,团队优化了用户自定义属性的显示样式,使其与其他属性保持一致的视觉体验。同时增加了筛选下拉菜单中的"无"选项,提升了筛选功能的灵活性。
错误报告系统
v0.6.0版本正式引入了完整的错误报告功能。开发者现在可以:
- 在会话时间线中直接查看错误报告
- 查看错误报告的详细信息,包括用户自定义属性
- 通过界面操作关闭或重新打开错误报告
后端服务还实现了对错误报告的自动清理机制,防止系统积累过多陈旧数据。前端界面特别优化了错误报告表格的文本大小和描述显示,提升了可读性。
性能与稳定性改进
在数据处理方面,团队修复了多个关键问题:
- 修正了会话分页与用户自定义属性结合时的错误
- 解决了重复会话数据的问题
- 优化了事件批处理机制,清理长时间卡住的批次
对于iOS设备,修复了clock_speed验证失败的问题,确保性能数据采集的准确性。在会话记录和摄取流程中也进行了多处错误处理优化。
开发者体验优化
前端界面进行了多项改进:
- 更新了iOS崩溃信息的显示方式
- 处理了无事件情况下的会话时间线显示
- 确保用户自定义属性下拉菜单保持在可视区域内
- 优化了筛选标签的显示逻辑
术语方面也进行了统一调整,将"会话重放"更名为"会话时间线",更准确地描述了功能特性。同时更新了仪表板导航,增加了Discord支持链接,方便开发者获取帮助。
技术栈升级
项目依赖项进行了全面更新:
- 后端升级了Go工具链版本和相关依赖
- 前端将Next.js更新至14.2.26版本
- 采用Tailwind CSS 4.0并优化了字体系统
- 升级Nivo图表库至0.88版本
这些升级不仅带来了性能提升,也为未来功能扩展打下了坚实基础。
总结
Measure v0.6.0版本在移动应用性能监控的深度和广度上都有显著提升。新增的iOS支持使其真正成为跨平台解决方案,而错误报告和用户自定义属性系统则大大增强了问题诊断能力。对于追求应用质量和性能的开发者团队,这个版本值得认真评估和采用。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00