用 AI 查性能,第一问一般过得去。报告刚跑完,丢进 Cursor 问“这版为什么掉帧”,它多少能说两句。
下一句就费劲了。
你想知道卡在哪几帧、哪个函数,这些数常常不在对话里。于是停下来,切回报告翻曲线、搜函数、把帧号抄出来,再切回 Cursor 接着聊。换 Codex 或 Claude Code,也是同一套动作。
来回几趟,刚才想的那点东西就散了。工作量不大,就是烦。
于是,我们把 UWA 已经开放的查询接进了 MCP。你问到哪,它去报告里取哪一段,少切几次。
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前两天小编手头有一份现成的 GOT Online 报告。测试同学在群里说:中间有一段卡得厉害。正好编辑器还开着,小编我也懒得对曲线,直接在 Cursor 里问了。
先问:主线程有没有明显慢帧,慢在哪几帧。
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Cursor回过来是帧号:第 103 帧,主线程大约 1538 ms....以前这会儿就得切回去对时间轴,把帧号记在备忘录里,现在数字已经在对话里了。
以前问到这,我多半会说「等一下,我去把 103 的堆栈翻出来」。这回堆栈就在下一句。
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我又问:其他慢帧呢,像不像同一类?
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对比之下,很多人是把报告截图,或者把概述贴给 AI。第一句够用,再问下去,下一张图不在上下文里,它只能猜,或者等你再翻。接上 MCP 之后,问慢帧就去取帧号,问某一帧就去取这一帧的堆栈,觉得像个模式,再把旁边几帧拉过来。还是那份 GOT Online 数据,中间少了几次自己动手。
CI、看板、准出卡继续走 OpenAPI,没必要重做。这次 Overview 补了函数曲线、每帧耗时,也能取指定帧的堆栈,往下挖方便一点。MCP 把这些查询接到对话里,给那种下一步还没想好的排查用。
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已经在 Cursor、Claude Code 或 Codex 里看代码的,用上周那份 GOT Online 报告就能试。可以先问主线程有没有明显慢帧,帧号是多少;再问最慢那一帧时间花在哪、同帧还叠了什么。如果还像同一类,让它把其他慢帧也拉出来对照。
刚改完战斗或者 UI,提测前不踏实,问一句也行:我刚动过的这几个函数,这次测试里耗时有没有变?它手头没有,会自己再取。
固定流程用 OpenAPI
动态排查更适合 MCP
对于已经跑稳的工业化管线(如固定拉指标、跑 CI、维护性能看板),场景、CPU/GPU、逐帧数据等指标,直接通过 UWA OpenAPI 接进原有流程即可,稳定高效。
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而 MCP 真正发力的,是那些“下一步还没定”的疑难杂症动态排查。
先看 FPS,发现集中在某块地图,再拿场景数据;GPU 没变化,注意力立刻转给 CPU;范围缩小到异常帧,再深挖函数调用。数据还是 UWA 的数据,只是中间彻底省去了你接接口、翻报告、整理完再丢回 AI 的低效体力活。
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最后说两句
我们深知,在项目期引入或尝试一个新工具是有决策成本的。
工具的价值,不仅在于它能算得多快,更在于它能不能真的融入团队的日常流转中,帮大家准时下班。
但如果它能每天帮你省下半小时的查 Bug 时间,这笔账就绝对划算。为了让大家能毫无负担地验证这波“AI+性能优化”的疗效,我们为大家准备了专属福利:
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有了AI ,你们都是怎么优化性能的,有没有什么邪修?欢迎评论区聊聊!
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