深入理解Flutter手势系统

导语 | Flutter作为一个跨平台开发框架,手势识别被放在Dart层。事件的收集和传递依赖各平台的不同实现,并将屏蔽事件对象的差异,统一转换为Flutter可识别的事件对象。Flutter采用竞技场模式对手势进行识别并决出最终获胜者。本文将从源码角度对Flutter事件传递及手势识别系统进行分析,希望与大家一同交流(本文论述基于Flutter 1.23.0)。文章作者:omegaxiao,腾讯PCG研发工程师。


一、事件传递

手势是对事件的语义化封装,手势的识别依赖于设备屏幕上所产生的各类事件(down/move/up/cancel)。无论在Android平台,还是iOS平台,事件均由平台原生父控件进行收集,在屏蔽平台差异后向Engine侧转发,事件最终将被发送至Framework层的GestureBinding中进行处理。在Android平台,事件传递的路径为java=>c++=>dart,具体流程如下图所示:


在Android平台事件最初由FlutterView(extends FrameLayout)接收, 随后对事件MotionEvent对象进行处理,提取其中关键数据(包括事件类型、坐标、时间戳等数据)序列化成ByteBuffer。

/*AndroidTouchProcessor.java**/private void addPointerForIndex(MotionEvent event, int pointerIndex, int pointerChange,                                int pointerData, Matrix transformMatrix, ByteBuffer packet    long motionEventId = 0;    if (trackMotionEvents) {      MotionEventTracker.MotionEventId trackedEvent = motionEventTracker.track(event);      motionEventId = trackedEvent.getId();    }    int pointerKind = getPointerDeviceTypeForToolType(event.getToolType(pointerIndex));    int signalKind = event.getActionMasked() == MotionEvent.ACTION_SCROLL                      ? PointerSignalKind.SCROLL : PointerSignalKind.NONE;    long timeStamp = event.getEventTime() * 1000; // Convert from milliseconds to micro    packet.putLong(motionEventId); // motionEventId    packet.putLong(timeStamp); // 时间戳    packet.putLong(pointerChange); // change    packet.putLong(event.getPointerId(pointerIndex)); // device    packet.putLong(0); // pointer_identifier    float viewToScreenCoords[] = {event.getX(pointerIndex), event.getY(pointerIndex)};    transformMatrix.mapPoints(viewToScreenCoords);    packet.putDouble(viewToScreenCoords[0]); // x坐标    packet.putDouble(viewToScreenCoords[1]); // y坐标    ...    packet.putLong(buttons); // buttons    ...    packet.putDouble(0.0); // scroll_delta_x    packet.putDouble(0.0); // scroll_delta_x  }

在平台层处理完事件数据后,通过JNI接口将事件的bytebuffer发送至Engine层:

  /**FlutterJNI.java*/
  @UiThread
  public void dispatchPointerDataPacket(@NonNull ByteBuffer buffer, int position) {
    ensureRunningOnMainThread();
    ensureAttachedToNative();
    nativeDispatchPointerDataPacket(nativePlatformViewId, buffer, position);
  }


  private native void nativeDispatchPointerDataPacket(
      long nativePlatformViewId, @NonNull ByteBuffer buffer, int position);
  // ------ End Touch Interaction Support ---
//platform_view_android_jni_impl.ccstatic void DispatchPointerDataPacket(JNIEnv* env,                                      jobject jcaller,                                      jlong shell_holder,                                      jobject buffer,                                      jint position) {  uint8_t* data = static_cast<uint8_t*>(env->GetDirectBufferAddress(buffer));  auto packet = std::make_unique<flutter::PointerDataPacket>(data, position);  ANDROID_SHELL_HOLDER->GetPlatformView()->DispatchPointerDataPacket(      std::move(packet));}

在Engine层经过几道转发后,最终会在window中通过tonic将数据发送至dart层。

//window.cc
void Window::DispatchPointerDataPacket(const PointerDataPacket& packet) {
  std::shared_ptr<tonic::DartState> dart_state = library_.dart_state().lock();
  if (!dart_state) {
    return;
  }
  tonic::DartState::Scope scope(dart_state);


  const std::vector<uint8_t>& buffer = packet.data();
  Dart_Handle data_handle =
      tonic::DartByteData::Create(buffer.data(), buffer.size());
  if (Dart_IsError(data_handle)) {
    return;
  }
  tonic::LogIfError(tonic::DartInvokeField(
      library_.value(), "_dispatchPointerDataPacket", {data_handle}));
}


//hooks.dart
@pragma('vm:entry-point')
// ignore: unused_element
void _dispatchPointerDataPacket(ByteData packet) {
  if (window.onPointerDataPacket != null)
    _invoke1<PointerDataPacket>(window.onPointerDataPacket, window._onPointerDataPacketZone, _unpackPointerDataPacket(packet)); //此时会对事件数据进行反序列化为PointerDataPacket
}

最终事件通过dart层的window对象传递到Gesturebinding中进行后续处理。


二、事件分发

前面说到事件数据经过层层转发,最终会到达dart层的GestureBinding中进行处理,在介绍下面事件分发流程之前,先了解下与之相关比较重要的几个类:

  • GestureBinding : Flutter中手势识别的管理类,主要负责处理事件的分发;其中有几个重要的成员:pointerRouter、gestureArena、_hitTests;和几个比较重要的方法hitTest()和dispatchEvent();

  • RenderBinding : Flutter中渲染流程的管理类,在其中持有rootview对象(类似于Android中的根布局),是整颗渲染树的根,通过它可以遍历当前每一个渲染的对象。

  • HitTestTarget :接口,其中定义了一个handleEvent()方法,用于响应事件。在Flutter中,RenderObject继承自该类,因此所有RenderObject均可以作为事件的响应者。

  • Renderbox : 继承自RenderObject,其中定义了三个事件相关的方法:hitTest()、hitTestSelf()、hitTestChildren();其中hitTestSelf()和hitTestChildren()为抽象方法,需要子类去实现。hitTestSelf()的返回值true/false标识着该Renderbox是/否响应事件,hitTestChildren()方法用以控制该RenderBox孩子节点是否作为事件的响应者。

具体的处理流程如下(PointerDownEvent):


不同于Android的事件冒泡传递以及iOS的响应链机制,Flutter通过hitTest一次性获取该事件相关的所有组件,再逐一分发。在Flutter中,实际事件的响应者是这些组件所对应的RenderObject,并且通常为RenderBox对象。例如GestureDector所对应的RenderObject为RenderPointerListener。

void _handlePointerEventImmediately(PointerEvent event) {    HitTestResult? hitTestResult;    if (event is PointerDownEvent || event is PointerSignalEvent || event is PointerHoverEvent) {        assert(!_hitTests.containsKey(event.pointer));      hitTestResult = HitTestResult();      //hitTest获取事件响应对象      hitTest(hitTestResult, event.position);      if (event is PointerDownEvent) {        _hitTests[event.pointer] = hitTestResult;      }      assert(() {        if (debugPrintHitTestResults)          debugPrint('$event: $hitTestResult');        return true;      }());    } else if (event is PointerUpEvent || event is PointerCancelEvent) {      hitTestResult = _hitTests.remove(event.pointer);    } else if (event.down) {      hitTestResult = _hitTests[event.pointer];    }    assert(() {      if (debugPrintMouseHoverEvents && event is PointerHoverEvent)        debugPrint('$event');      return true;    }());    //分发事件    if (hitTestResult != null ||        event is PointerAddedEvent ||        event is PointerRemovedEvent) {      assert(event.position != null);      dispatchEvent(event, hitTestResult);    }  }
1. hitTest

GestureBinding的hitTest()会首先调用到RenderBinding中的hitTest()方法,该方法从根节点(renderView)开始,根据子节点(RenderBox)hitTest规则向下遍历,将满足条件的子节点加入HitTestResult中,HitTestResult中持有一个hitTestTarget列表,存有当前事件对应的所有对象。我们看到,在遍历完所有子节点后,GestureBinding的hitTest将自身也加入了hitTestResult对象中。

/**GestureBinding*/    @override // from HitTestable  void hitTest(HitTestResult result, Offset position) {    result.add(HitTestEntry(this));  //添加自身作为响应者  }
/**RenderBinding*/  @override  void hitTest(HitTestResult result, Offset position) {    assert(renderView != null);    assert(result != null);    assert(position != null);    renderView.hitTest(result, position: position);  //rootView开始hitTest    super.hitTest(result, position);  }
/**RenderBox*/bool hitTest(BoxHitTestResult result, { required Offset position }) {    if (_size!.contains(position)) {      if (hitTestChildren(result, position: position) || hitTestSelf(position)) {        result.add(BoxHitTestEntry(this, position));        return true;      }    }    return false;  }

在RenderBox的hitTest中,首先判断当前事件的位置是否落在自身的布局范围内,若在则继续通过对孩子节点进行hitTest,同时会通过hitTestSelf方法决定是否将自身加入响应者列表。RenderBox的子类可以通过重写hitTest()、hitTestChild()、hitTestSelf()方法自定义规则。

2. dispatchEvent

在hitTest获取当前事件所有响应者后,通过dispatchEvent分发事件。

void dispatchEvent(PointerEvent event, HitTestResult? hitTestResult) {    if (hitTestResult == null) {      try {        pointerRouter.route(event);      } catch (exception, stack) {}      return;    }    for (final HitTestEntry entry in hitTestResult.path) {  //遍历hitTestResult      try {        entry.target.handleEvent(event.transformed(entry.transform), entry);        } catch (exception, stack) {}    }  }

不同于Android的事件传递,在Flutter中事件在传递过程中无法被拦截,hitTestResult中的每个响应者都会收到事件。对于大多数的RenderObject来说,其handleEvent()都是空实现。因为大多数组件可以通过增加一层来Listener实现对事件的响应。

另外从源码可以看出,在前面提到GestureDetector所对应的RenderObject为RenderPointerListener,这里我们直接看RenderPointerListner的handleEvent实现。

/**handleEvent*/@override  void handleEvent(PointerEvent event, HitTestEntry entry) {    assert(debugHandleEvent(event, entry));    if (event is PointerDownEvent)      return onPointerDown?.call(event);  //处理PointerDownEvent事件    if (event is PointerMoveEvent)      return onPointerMove?.call(event);    if (event is PointerUpEvent)      return onPointerUp?.call(event);    if (event is PointerHoverEvent)      return onPointerHover?.call(event);    if (event is PointerCancelEvent)      return onPointerCancel?.call(event);    if (event is PointerSignalEvent)      return onPointerSignal?.call(event);  }

我们知道,每一种手势对应一个GestureRecognizer,在GestureDetector中注册了相应的回调方法,就会创建对应的GestureRecognizer。对于GestureDectector来说,只需要在PointerDownEvent事件发生时,将所有的GestureRecognizer添加到全局的路由中,之后的move/up之类的事件交由各个GestureRecognizer处理即可。因此这里只有onPointerDown方法被赋值,实际指向的是RawGestureDetectorState中的_handlePointerDown方法。

/**RawGestureDetectorState*/void _handlePointerDown(PointerDownEvent event) {  assert(_recognizers != null);  for (final GestureRecognizer recognizer in _recognizers!.values)    recognizer.addPointer(event);  }

在_handlePointerDown中会遍历当前GestureDetector监听的所有GestureRecognizer,通过addPointer方法将这些GestureRecognizer添加到GestureBinding的pointerRouter中,以OneSequenceGestureRecognizer及其子类为例,会在startTrackingPointer中将当前手势识别器的handleEvent方法注册到路由,同时也会将当前识别器加入到竞技场,竞技场的相关逻辑会在后面专门讲述。需要注意的是,recognizers里GestureRecognizer是有固定顺序的,可以直接通过查看GestureDetector中创建顺序看到。

@protected  void startTrackingPointer(int pointer, [Matrix4? transform]) {    GestureBinding.instance!.pointerRouter.addRoute(pointer, handleEvent, transform); //添加到路由中    _trackedPointers.add(pointer);    assert(!_entries.containsValue(pointer));    _entries[pointer] = _addPointerToArena(pointer);//添加到竞技场  }

到这里,可以看到,每个GestureDetector对应的RenderPointerListner在被调用handleEvent后,会将监听的所有GestureRecognizer添加到GestureBindigng的pointerRouter中。这样一来,GestureBinding通过pointerRouter就能统一向所有的监听器转发事件。

前面说到,在hitTest遍历完所有子节点后,GestureBinding的hitTest将自身也加入了hitTestResult对象中。因此,在dispatchEvent的最后,会调用GestureBinding的handleEvent。

/**GestureBinding*/@override // from HitTestTarget  void handleEvent(PointerEvent event, HitTestEntry entry) {    pointerRouter.route(event);   //向所有GestureRecognizer转发Event;    if (event is PointerDownEvent) {      gestureArena.close(event.pointer);    } else if (event is PointerUpEvent) {      gestureArena.sweep(event.pointer);    } else if (event is PointerSignalEvent) {      pointerSignalResolver.resolve(event);    }  }

GestureBinding的handleEvent首先会向所有的GestureRecognizer转发Event事件,调用GestureRecognizer的handleEvent()方法处理事件。然后根据事件类型,执行竞技场的相关操作。


三、手势识别

在实际的开发过程中,我们可能需要对一些手势做出响应,例如:点击、双击、长按、滑动、缩放等。对于某个控件,有时候需要同时对多种手势进行不同的响应。例如某个按钮需要支持对点击和长按的监听,那么当用户操作发生时,如何决策哪一个手势应该得到响应,这里就需要引出我们的手势竞争机制。Flutter通过竞技场模型在众多手势中筛选出唯一的获胜者,响应该手势。

首先我们来看一下手势竞争机制的几个重要角色:

  • GestureRecognizer:手势识别器父类,相当于这场竞技中的选手,继承自GestureArenaMember。对于每一个选手,其具备主动接受(acceptGesture)或主动退出(rejectGesture)的两项权利。若识别器识别到当前事件流符合自身手势的逻辑,可主动申请接受(accept)此次事件。在当前的竞争机制下,最终只有一个竞争者会获得胜利。因此若竞争者主动接受则其他竞争者均需退出此次竞争;若竞争者主动退出,则该手势将从事件路由(pointerRouter)和竞技场(gestureArena)中移除,不再接受事件,剩余竞争者继续竞争。

  • __GestureArena:竞技场,竞争者参与竞技的场合,其中持有所有需要参与本次竞争的识别器(members),以及当前竞技场的状态:关闭(isOpen)、挂起(isHeld)、等待清扫(hasPendingSweep)。

  • GestureArenaManager:竞技场管理器,相当于这场竞技中的裁判,负责主持竞争的整个流程。裁判提供了几个在主持过程重要的能力:关闭(close)、挂起(hold)以及清扫(sweep)竞技场;关闭竞技场后,则不会有新的竞技者加入,竞争者可以开始竞争;若竞技场被挂起(hold),需等到持有者将其释放(release)后才能继续决出获胜者。

上一节说到GestureBinding在handleEvent中最后会根据事件类型,执行竞技场的相关操作。当PointerDownEvent发生时,会执行竞技场的关闭操作,标识着竞技开始,手势可以开始竞争。当PointerUpEvent发生时,会强制执行清扫操作,决出获胜者。我们先看GestureArenaManager的关闭操作。

/**GestureArenaManager*/  void close(int pointer) {    final _GestureArena? state = _arenas[pointer];    if (state == null)      return; // This arena either never existed or has been resolved.    state.isOpen = false; //设置竞技场状态为关闭    assert(_debugLogDiagnostic(pointer, 'Closing', state));    _tryToResolveArena(pointer, state); //尝试当前状态下能否决出获胜者  }

在关闭竞技场后会尝试一次,查看当前状态下能否决出获胜者。如果当前只存在一个手势,那么这个手势将直接成为获胜者,其acceptGesture被调用,此次竞争结束,竞技场被移除。

/**GestureArenaManager*/  void _resolveByDefault(int pointer, _GestureArena state) {    if (!_arenas.containsKey(pointer))      return; // Already resolved earlier.    assert(_arenas[pointer] == state);    assert(!state.isOpen);    final List<GestureArenaMember> members = state.members;    assert(members.length == 1);    _arenas.remove(pointer); //移除本次事件对应的竞技场    assert(_debugLogDiagnostic(pointer, 'Default winner: ${state.members.first}'));    state.members.first.acceptGesture(pointer); //响应该手势  }

手势的竞争实质上是参与竞争的各类手势,在接收到事件流后,根据自身的规则做出接受和拒绝的响应。这套规则就直接定义在GestureRecognizer的handleEvent方法中。

总结一下竞技场的几个规则:

  1. 任何时候,如果只剩下一个竞争者,则其直接作为获胜者,响应手势;

  2. 在接收事件的过程中,竞争者可以随时决定接受或者拒绝,第一个提出接受的手势获得响应权,其余均会被动退出竞争。这里需要注意的是,GestureRecognizer在事件路由中是按照深度越深排在越前的规则进行排列的。

  3. 竞争者如果选择退出竞争,则其不再接收事件。其余竞争者继续竞争直到以下三种情况任一种出现:

    a. 有竞争者选择接受;

    b. 只剩下一个竞争者;

    c. up事件触发GestureAreanManager打扫竞技场;

接下来我们以两个场景为例来分析一下多手势下的竞争流程:

1. 场景一:同时监听tap手势和drag手势

先分别看下TapGestureRecognizer和DragGestureRecognizer的handleEvent()方法。TapGestureRecognizer的handleEvent()方法实现在父类PrimaryPointerGestureRecognizer中。

void handleEvent(PointerEvent event) {
    assert(state != GestureRecognizerState.ready);
    if (state == GestureRecognizerState.possible && event.pointer == primaryPointer) {
      final bool isPreAcceptSlopPastTolerance =
          !_gestureAccepted &&
          preAcceptSlopTolerance != null &&
          _getGlobalDistance(event) > preAcceptSlopTolerance!;
      final bool isPostAcceptSlopPastTolerance =
          _gestureAccepted &&
          postAcceptSlopTolerance != null &&
          _getGlobalDistance(event) > postAcceptSlopTolerance!;


      if (event is PointerMoveEvent && (isPreAcceptSlopPastTolerance || isPostAcceptSlopPastTolerance)) {
        resolve(GestureDisposition.rejected);   //拒绝,退出竞争
        stopTrackingPointer(primaryPointer!); //停止事件路由,不再接收事件
      } else {
        handlePrimaryPointer(event);
      }
    }
    stopTrackingIfPointerNoLongerDown(event);
  }

可以看出,在收到move事件后,如果移动的距离超过一定阈值,TapGestureRecognizer会选择拒绝,退出竞争,同时停止事件接收。否则继续调用handlePrimaryPointer()处理事件。

  @override  void handlePrimaryPointer(PointerEvent event) {    if (event is PointerUpEvent) {  //响应up事件      _up = event;      _checkUp();    } else if (event is PointerCancelEvent) {  //响应cancel事件      resolve(GestureDisposition.rejected);//拒绝,退出竞争      if (_sentTapDown) {        _checkCancel(event, '');      }      _reset();    } else if (event.buttons != _down!.buttons) {      resolve(GestureDisposition.rejected);      stopTrackingPointer(primaryPointer!);    }  }

当cancel事件到来时,TapGestureRecognizer会直接选择拒绝,退出竞争。当up事件到来,调用_checkUp()检查当前手势状态是否为接受(accept),如果是接受,则会回调到在GestureDetector中注册的onTap方法。

接着,我们再来看看DragGestureRecognizer的handleEvent()方法。

 @override  void handleEvent(PointerEvent event) {    assert(_state != _DragState.ready);    if (!event.synthesized        && (event is PointerDownEvent || event is PointerMoveEvent)) {      final VelocityTracker tracker = _velocityTrackers[event.pointer]!;      assert(tracker != null);      tracker.addPosition(event.timeStamp, event.localPosition);    }
    if (event is PointerMoveEvent) {  //处理move事件,在其中决策是否接受      if (event.buttons != _initialButtons) {        _giveUpPointer(event.pointer);        return;      }      if (_state == _DragState.accepted) { //当前手势状态接受,直接检查更新        _checkUpdate(          sourceTimeStamp: event.timeStamp,          delta: _getDeltaForDetails(event.localDelta),          primaryDelta: _getPrimaryValueFromOffset(event.localDelta),          globalPosition: event.position,          localPosition: event.localPosition,        );      } else {        _pendingDragOffset += OffsetPair(local: event.localDelta, global: event.delta);        _lastPendingEventTimestamp = event.timeStamp;        _lastTransform = event.transform;        final Offset movedLocally = _getDeltaForDetails(event.localDelta);        final Matrix4? localToGlobalTransform = event.transform == null ? null : Matrix4.tryInvert(event.transform!);        _globalDistanceMoved += PointerEvent.transformDeltaViaPositions(          transform: localToGlobalTransform,          untransformedDelta: movedLocally,          untransformedEndPosition: event.localPosition,        ).distance * (_getPrimaryValueFromOffset(movedLocally) ?? 1).sign;        if (_hasSufficientGlobalDistanceToAccept(event.kind))  //判断move的距离是否达到阈值          resolve(GestureDisposition.accepted); //接受手势      }    }    if (event is PointerUpEvent || event is PointerCancelEvent) {      _giveUpPointer(        event.pointer,        reject: event is PointerCancelEvent || _state ==_DragState.possible,      );    }  }

一旦move事件移动的距离达到drag手势的阈值,DragGestureRecognizer便会选择接受,从而调用GestureDetector中注册的drag相关的事件回调。由于drag手势中move是一段连续的操作,因此在将当前手势置为接受状态后,再有新的move事件过来,直接触发drag相关的回调即可。

来看下完整的流程:


其中蓝色开头为move事件,红色开头为up事件。图中流程对应的是move事件偏移量超过tap手势允许的最小阈值(最小值kTouchSlop = 18.0)的情况,这个情况下,TapGestureRecognizer会通知到GestureAreanManager拒绝本次手势,不再参与竞争。

GestureAreanManager每一次在收到竞争者退出的通知后都会查看当前竞争者的数量,如果只剩下一个竞争者,则直接宣布其为获胜者。此处我们只设置了tap和drag手势,由于tap的退出,drag直接获得了胜利,随后drag的start和update被调用,最终该手势在GestureDetector注册的相关回调被调用。最后up事件到来,由于tap早早退出了竞争,不再接收事件。up事件就直接分发给了dragGestureRecognizer。

2. 场景二:同时监听tap手势和doubleTap手势

这里我们直接看DoubleTapGestureRecognizer的handleEvent()方法。

  void _handleEvent(PointerEvent event) {    final _TapTracker tracker = _trackers[event.pointer]!;    if (event is PointerUpEvent) {      if (_firstTap == null)        _registerFirstTap(tracker); //记录首次点击      else        _registerSecondTap(tracker);//记录第二次点击    } else if (event is PointerMoveEvent) {      if (!tracker.isWithinGlobalTolerance(event, kDoubleTapTouchSlop))        _reject(tracker);    } else if (event is PointerCancelEvent) {      _reject(tracker);    }  }

在PointerUpEvent事件到来的时候,会通过registerFirstTap()和registerSecondTap()方法分别标记两次点击事件。

void _registerFirstTap(_TapTracker tracker) {    _startDoubleTapTimer();  //启动定时器    GestureBinding.instance!.gestureArena.hold(tracker.pointer); //挂起竞技场    // Note, order is important below in order for the clear -> reject logic to    // work properly.    _freezeTracker(tracker);    _trackers.remove(tracker.pointer);    _clearTrackers();    _firstTap = tracker;  }
void _registerSecondTap(_TapTracker tracker) {  _firstTap!.entry.resolve(GestureDisposition.accepted);  tracker.entry.resolve(GestureDisposition.accepted); //接受事件  _freezeTracker(tracker);  _trackers.remove(tracker.pointer);  _checkUp(tracker.initialButtons);  _reset();}

在registerFirstTap()中看到,这里会启动一个定时器。Flutter中定义了构成双击事件的两次点击之间的最大时间间隔,默认值为300ms。紧接着立马调用竞技场的hold()方法,挂起竞技场,这意味着,在此之后300ms,竞技场都将处理挂起状态,即使PointerUpEvent到来,也不会触发竞技场的sweep操作。如果超过300md,下一次点击事件还未完成,则会将竞技场释放(release)。

  void _reset() {    _stopDoubleTapTimer();  //停止定时器    if (_firstTap != null) {      if (_trackers.isNotEmpty)        _checkCancel();      final _TapTracker tracker = _firstTap!;      _firstTap = null;      _reject(tracker);      GestureBinding.instance!.gestureArena.release(tracker.pointer); //释放竞技场    }    _clearTrackers();  }

这里我们就不画时序图,简单用文字梳理下tap手势和doubleTap手势的竞争过程:

  1. 第一次up事件先后分发给TapGestureRecognizer和DoubleTapGestureRecognizer,此时TapGestureRecognizer还未接受事件,DoubleTapGestureRecognizer记录第一次点击,启动定时器,并且将竞技场挂起。这之后,up事件虽然触发GestureArenaManager的sweep操作,但由于当前竞技场是挂起状态,sweep操作直接返回。

  2. 如果300ms内,发生了第二次点击事件,此时DoubleTapGestureRecognizer会记录第二次点击事件,通知GestureArenaManager接受手势,停止定时器并触发DoubleTap的回调。

  3. 如果300ms内,未发生第二次点击事件,则在定时器到时间后,会通过reset方法,通知GestureArenaManager拒绝手势并释放竞技场,之后会触发竞技场的sweep方法,TapGestureRecognizer获得竞争胜利。


四、结语

最后再总结一下,Flutter是通过hitTest找到所有事件响应者,并在down事件到来时,将监听的所有手势识别器GestureRecognizer加入事件路由以及竞技场中,并按顺序向他们转发事件。而GestureRecognizer接收事件后按自己对应的手势规则决定接受/拒绝响应,最终决出获胜的手势,回调GestureDetector中注册的相应方法。

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QcloudCommunity的博客 713

从Prompt、Context到Harness,工程的三次进化与终局之战

同时,强制要求散落各处的决策记录(Slack、邮件、文档)全部迁移至代码仓库,确保 Agent 的唯一信息来源是可信的、版本受控的仓库。更坑爹的是,研究表明,当上下文过长时,模型会出现"中间遗忘(Lost in the Middle)"现象:它对开头和结尾的内容记忆较好,对中间大段内容的关注度大幅下降。这篇文章,我想带你完整走一遍这三次进化的逻辑:它们分别解决了什么问题,它们之间是什么关系,它们的边界在哪里,以及:当三者融合,AI 工程师的终极形态究竟是什么?大语言模型的本质,就是这位金鱼助理。

QcloudCommunity的博客 715

让Skill自己训练自己:8阶段Loop、3层评测、5维AND门控,从此实现自进化

所以每一轮改动都是有据可查的,不是「感觉这里可以优化」,而是「Case 41 挂了,因为 agent 把离职问题路由到了邮箱分类,但正确答案在通讯录,所以我改 root_index.md 加个易混淆提示」。但让我最后决定把它记录下来的,不是这的个「吸收」过程,而是它真的在替我探索我不想费脑力触达的边界,这看起来更像是一个机器智能应该有的样子。不准跨层,每轮只改一层的东西。但我经过这 19 轮之后觉得,更准确的描述是互补——你在明处看着,AI 在暗处替你试错,你看不见的那一半就是 AI 能贡献的地方。

QcloudCommunity的博客 1125

只加两行代码,为什么要两天?一文深度理解业务系统的复杂性

关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁👇业务系统复杂性一直是令开发者头痛的问题。复杂的不是增加一个需求需要耗费多少时间,而是在增加一个需求后带来的蝴蝶效应:其它功能会不会受到影响、要如何去找到这些影响,最终如何实现系统正常运行......功能之间隐秘增加的耦合、不可避免的代码腐化在导致业务复杂性增加。大家都在说的软件开发提效到底在提什么?程序员日常工作中应该如何提升开发效率?敏捷开发、瀑布流式开发孰是孰非?欢迎阅读。业务背景与目标我依然非常清晰地记得某个时候,我所在团队 Leader 曾讲过一段话:“我担

QcloudCommunity的博客 711

从零设计生产级 Multi-Agent Harness:架构、评估、记忆、成本与 MCP 工具接入全拆解

在 AI Agent 领域,Multi-Agent Harness 指的是把多个 Agent 的能力、工具、状态、通信、编排、监控统一收束在一个运行时之内的框架。第三,Agent 路由。一个输入框,一个大模型,几个工具,一段写得很漂亮的 System Prompt,再配上一个炫酷的前端,看起来就像一个能干活的“数字员工”。Multi-Agent 完全不一样——它有计划、有中间步骤、有工具调用、有 Agent 协作、有重试、有反思、有最终合成。增加 Budget、权限、重试、压缩、轨迹评估、审计、回归测试。

QcloudCommunity的博客 709

拆完Hermes源码,我发现Agent的“自我进化“根本不需要训练模型

两个月 5.2 万 Star,Hermes Agent 用一个"LLM 审判官"机制实现了 Agent 的自我进化——不改模型权重,只改"怎么用模型"的策略。OpenClaw(社区昵称"龙虾"🦞)是 2025-2026 年最火的开源 Agent 框架,30 万+ Star,插件市场 ClawHub 里有数千个插件,能接入 Telegram、WhatsApp、Slack、飞书、企业微信——几乎是一个"个人 AI 操作系统"。Skill 是英语写的,Memory 是英语写的,审查 Prompt 也是英语写的。

QcloudCommunity的博客 906

AI Infra 其实没有多少新东西

传统 Infra 追求横向扩展,而 AI Infra 呈现 “AI 大型机”特性,是因为传统后台服务的可以容忍毫秒级延迟,但 AI 集群不行,GPU 的算力是 CPU 的数百倍,微秒级的延时等待也会造成很大的算力损耗,需要硬件的高度集成。在可预见的1-3年的未来,这样的专用硬件+网络的集中式架构很难发生比较大的改变。与之相似,模型推理的批处理就是将多个输入样本打包(batch),将原本串行的 N 次轻量的推理计算,合并为 1 次重量的计算,实现单位时间内处理更多的请求,提高了 GPU 利用率。

QcloudCommunity的博客 821

程序员越早想通这些越好

永远没有正确架构,你永远无法偿还完所有的技术债务,如同你永远不会设计出完美的界面,请避开完美主义的陷阱,永远没有完美的代码,能够满足当前需求,又为未来不管是自己还是他人留有扩展空间,就很好了。我们努力的方向就是将现实世界映射到有限的数据结构中,这就需要用户自定义类型,如果你的代码中包含类似 trader portfolio 这样的概念,你就可以使用他们的名称来建模,而不是使用基本数据类型复杂嵌套表述你的目的。从另一个角度看,代码里的注释都是补丁,是碎片化的,局部的注释很难推导模块整体的顺序及耦合关系。

QcloudCommunity的博客 465

RAG已死?不,是Grep回归了!

这样一来可以直接复用已有的计算缓存,只为新增的增量部分付全价,前面累积的大头按约 1/10 的缓存价计费。所以实际的工具组合方式是灵活的:Grep(默认模式)→ Read 是最常见的路径,但 Grep(content 模式)可以独立使用,LLM 也可以直接调 Read(如果已经知道文件路径),或者一次同时发起多个 Grep 并行搜索。它从零开始构建自己的对话历史,不继承主对话的消息,这意味着它搜索过程中产生的大量 grep 结果、代码片段都留在自己的 context 里,主对话只收到一段总结性的文本结论。

QcloudCommunity的博客 574

深入浅出Harness Engineerring之核心模式与理念

在智能体生命周期的关键节点(如会话开始、工具调用后)自动触发预设动作(如代码格式化),由系统确保关键流程被执行,不依赖可能被模型遗忘的指令。简单讲就是利用向量存储这个技术,来实现模糊检索,原理是:即使字面不同,但语义相近的文本,其向量在数学空间中的位置也很接近。根据命令类型、参数和影响,自动评估其风险等级(安全、有风险、危险),并采取自动执行、请求确认或直接拦截等不同策略。关键特性是可隔离、可重建、可扩展。不是一次判断就定终身,允许你改变、允许情况复杂,通过不断观察、思考、调整,越来越懂真实的你。

QcloudCommunity的博客 621

Harness Engineering实践心得:如何高效驾驭AI?

但如果这些经验被拆成一条条 Rule、一个个 Skill、一项项 Script 检查——"XAML 不能有中文"、"编译要用这个路径的 MSBuild"、"SVN 命令必须带认证参数"——AI 就能在秒级时间里"吸收"十年的踩坑经验。然后可以看到下方的图,我的PM会很顺利的调度其他agent分别负责不同的事项,遇到问题的时候也能准确的找到合适的agent。MCP 本质上是在扩展 AI 的"感知范围"——Rule 管"该怎么做",Skill 管"怎么操作",MCP 管"能看到什么、能碰到什么"。

QcloudCommunity的博客 838

从第一性原理思考 Agentic Engineering

需要注意的是,这一结论是有条件的:如果 AI 缺乏领域知识,过早介入反而可能引入 1.2 节所述的"似是而非"损耗——因此上下文供给(实践 1)是 AI 全链条参与的前提,而非结果。通过一个专门的自迭代 Skill 实现——当 AI 在协作过程中识别到自己被纠正(用户否定了 AI 的输出并给出了正确方向),它自动评估这个错误的根因,搜索现有的 Rules 和 Skills 中是否已有针对该类问题的处理规则。事实上,越是复杂的项目,工程师的认知负担越重(公理 3),AI 分担认知负担的潜在边际价值也越大。

QcloudCommunity的博客 756

万字干货!Harness Engineering如何工程化落地?

关注腾讯云开发者,一手技术干货提前解锁👇Harness Engineering 的概念已经火了有一阵了,全网很多文章基本都是在讲理念,讲为什么今天做 AI 开发,不能只靠一段提示词,也不能把模型当一个“更聪明的代码补全”。但与此同时,一个问题也在持续地发酵:这个问题特别重要。因为 Harness 这个词听上去很大,很像一个抽象的方法论,但它如果不能落到工程、目录、文档、脚本、工作流里,那它最后就只是一句漂亮的话。事实上,不同项目落地出来的 Harness,表面上可能完全不一样。有的项目是 CI 很强,有的

QcloudCommunity的博客 1165

全方位对比:Hermes VS OpenClaw

多账号矩阵运营 如果你的业务涉及同时管理多个社交媒体账号、多个平台的内容分发、多渠道的客户互动——OpenClaw是目前市场上的"无可替代的底座"。一个有专业背景的个人,现在可以快速构建一个垂直领域的AI助手:比如"财务分析Hermes"、"法律咨询Hermes"、"技术架构Hermes",直接通过微信提供服务,积累自己的专业IP。跨平台生态融合 如果你的工作流涉及飞书、Slack、Discord等多个平台的深度集成,需要这些平台之间的数据流转和联动——OpenClaw的生态支持是强大的。

QcloudCommunity的博客 1217

一文讲透:Harness Engineering即控制论!

而研发模式的升级我认为将会是一个飞跃的过程,之所以现在我们仍然需要需要参与编码,一个非常大的原因就是缺乏传感器和基建,仍然需要人来串流程,比如需要人来验证UI是否正确、需要人来告诉AI代码不符合代码规范,因此在有些场景我们仍然感觉 AI 完成的很吃力,但这不是 AI 能力不行,而是我们并没有为 AI 提供友好的环境……控制论中的突变理论介绍了矫枉过正和飞跃现象之间的矛盾,如果质变中经历的中间过渡态是不稳定的,那么他就是一个飞跃的过程,如果中间过渡态是稳定的,那么他就是一个渐变的过程。但是这些阶段要解决的。

QcloudCommunity的博客 1202

神级开源插件!一句话让QClaw变3D小镇,Agent工作可视化,赛博云监工

这个架构是翻了几次车才想通的—原有AI的实现机制是用 setTimeout 猜动画时长导致了幽灵 NPC、工位撞车、越改越崩,后面我停下来换了思路,推翻原有的架构,按照“意图+回传”的架构进行重构,之前的问题一次性全部解决。15 天,我和 AI 吵了 185 次架, 4.5 万行代码,开发了一款 QClaw / OpenClaw 的UGC游戏插件,这可能是人类跟 Agents 交互的新范式,插件已完全开源,有需要的欢迎自取~我天天用,用着用着我就在思考,Agent 产品现在的交互体验,基本都一个样。

QcloudCommunity的博客 1195

一文搞懂Hermes:新顶流Agent如何从经验中自我进化

Voyager 是一个能在 Minecraft 中自主探索、学习技能、无限积累能力的 AI Agent,它提出了 "Skill Library"(技能库)的概念——Agent 将成功的行为序列编码为可复用的技能函数,存储在一个持续增长的代码库中。如果 Skill 的名称和描述不够精准,或者用户的任务描述与 Skill 的触发条件有语义差距,Agent 可能会错过相关的 Skill。如果进程在写入过程中崩溃,目标文件要么是旧内容(还没被替换),要么是新内容(替换已完成),绝不会出现写了一半的损坏文件。

QcloudCommunity的博客 2631

自掏腰包一万元,拥抱AI这一年,我的工具、实践和思考

其实也很好理解,过往的每个领域(比如前端、后端、设计、测试等等)都主要是这个领域的从业者在为它添砖加瓦,但是大模型时代的 AI 应用领域却几乎是所有使用 AI 的人类一起在迭代,无分领域,无分文理,无分老少。因为每个时期的 AI 都有着不同的特点,很多时候当我费尽心思去钻研,自以为有点弄明白 AI 应该怎么玩的时候,基座模型和行业范式常常就会迎来颠覆式的变革,很多过往的经验都会倾覆,然后只能从头再来。过去一年多,被热议的 AI 范式大概是沿着四个阶段递进演化,每一个阶段其实都在解决前一个阶段的核心问题。

QcloudCommunity的博客 626

办公Agent的CI/CD时刻到来了

核心观点是:企业给员工配了一堆 AI 工具,试点跑了几百个,但真正拖慢 AI 转型速度的瓶颈不在模型能力,在"最后一公里":AI 输出和实际工作流之间的那道鸿沟。代码写完,打个 tar 包,开 FTP 传到服务器上,SSH 进去解压,改配置文件,重启服务,刷一下页面祈祷别 500。你复制,切窗口,粘贴到腾讯文档里,发现 Markdown 格式全乱了,手动调标题层级,代码块重新标记语言类型,表格散架了重排一遍。模型是越来越聪明了,但"生成"到"落地"之间那段路,还是你自己在走,一步一步,手动搬运。

QcloudCommunity的博客 608

4亿token买来5个教训:让6个AI Agent连写4天代码发生了什么?

Watchdog 检测到崩溃 → 启动诊断 Agent 分析原因 → 诊断 Agent 跑满 20 轮没搞定 → Watchdog 判定“已修复”,重启系统 → 重启的系统因为诊断 Agent 留下的环境变量被继承,连续 3 次拒绝启动 → 触发连续失败保护退出 → Watchdog 第 3 次巡检,发现进程和记录文件都没了,尝试手动重启,自己也停了。启动前我翻了论文、做了架构设计、写了监控+修复异常的脚本。这个发现让我的情绪从沮丧变成了兴奋——不是那种"终于修好了"的释然,是"我找到根因了"的快感。

QcloudCommunity的博客 584

赛博斗蛐蛐:9大模型决战三国志,天命在谁?

我猜是这样的,当Gemini面临决策的时候,一系列关键词比如 守城,劣势,粮草,三国等等,在语义层面的关联性中LLM发现了竖壁清野这个关键词概率非常高,所以以此为策略,然后再根据这个策略完美执行操作。MiMo 的外交是三方中最精明的。Kimi作为国产模型,也同样颠覆了我对他的看法,最后的比赛他甚至一度是优势者,存在很多夺冠的可能性,要知道他的对手可是claude和gemini,而他经常出兵慢,回过头来想想或许正是他的策略,毕竟中后期他的优势都来自于稳健的发展和较少的战斗频率(和claude比).

QcloudCommunity的博客 874

Claude Code是怎么知道你在骂他的?这 12 条发现值得关注

确实存在——5,500+ 行,集成了消息队列、工具装配、MCP 编排、会话状态、权限、分析、文件持久化和优雅关闭,基本上一个文件干了所有事。对抗虚假声明——"不要在输出显示失败时声称所有测试通过,不要压缩或简化失败的检查来制造绿色结果"。完整的 KAIROS 是一个持续驻留的守护进程,能感知你在不在电脑前、主动寻找有用的工作做,更像是住在终端里的全职同事。源码里藏着一个叫 "Buddy" 的电子宠物系统,完整度令人惊讶——这不是一个 TODO,而是一个从数值系统到 ASCII 动画都实现了的完整功能。

QcloudCommunity的博客 701

逆向深扒Claude Code源码,我发现了什么!?

Anthropic 内部用户获得更严格的质量控制 prompt、更好的验证机制(独立 Verification Agent)、以及针对 model 弱点的专门对策(如 Capybara v8 的 29-30% 错误声明率对策)。这不是代码混乱的标志——它是整个 Agent Loop 的心脏,所有的流式处理、工具调度、上下文压缩、子代理管理都在这个文件中协调。这种"胖核心"设计是刻意的:保持核心循环的原子性,避免分散到多个模块导致的协调复杂度。核心价值:Fork 代理的工具输出不会回到主代理的上下文窗口。

QcloudCommunity的博客 892

一文讲透如何构建Harness——六大组件全解析

本文将从"裸模型的四个硬伤"出发,逐一拆解 Harness 的六大组件——文件系统、Bash + 沙箱、记忆(AGENTS.md)、Web Search + MCP、上下文工程、编排 + Hooks——带你看清 AI Agent 真正的竞争壁垒,不在模型层,而在 Harness 层。如果你用过 Agent 做复杂任务,你一定有过这样的体验:一开始 Agent 的表现很好,但随着对话变长,它开始"变笨"——遗忘之前的约定,重复之前犯过的错误,甚至对同一个问题给出前后矛盾的回答。对于简单的问答场景,这无所谓。

QcloudCommunity的博客 760

Harness Engineering 来了,SDD 还有意义吗?

他们的解法是把「品味」编码进规则,然后用一个定期运行的「doc-gardening」Agent 自动扫描漂移、发起修复 PR——「技术债务就像一笔高息贷款,不断地以小额贷款的方式偿还,总比让债务不断累积要好」。代码仓库本地的、已版本化的工件,才是 Agent 所能看到的全部。在 Vibe Coding 模式下(即不做规划、随意向 AI 提需求的开发方式),大量设计决策、跨服务约定、「为什么不选另一个方案」的讨论,全部停留在一次性的 AI 对话里——下一个人,或者下一次 AI 会话,完全无从获取。

QcloudCommunity的博客 419

零废话!一文讲透从0构建AI Agent

每个工具都要写一套"定义→解析→执行"的胶水代码。上下文管理就是在"记住足够多"和"别超标"之间找平衡,常见策略包括滑动窗口、摘要压缩、RAG 检索增强。上下文窗口是 Agent 的"工作记忆",但它有硬性限制。LLM 负责"动脑"决策,代码负责"动手"执行。这是从"聊天机器人"进化到"Agent"的关键一步。每次调 API 都把完整对话历史发过去,LLM 本身是无状态的,"记忆"完全靠客户端的数组模拟。这样 Agent 一开始就知道自己"在哪里"、"手头有什么",不需要先花一轮工具调用去探索环境。

QcloudCommunity的博客 711

距离AI把小编我裁掉还有72小时

这是一个基于 OpenClaw 开源生态打造的本地化 AI Agent 助手,已于上周开启全量公测,无需复杂配置,三步即可上手,自带安全防护,支持微信直连绑定,内置多款优质国产大模型,现阶段也是完全免费使用,基本上前面提到过的痛点都可以靠它解决。对了,这里特别强调一点,上面的截图让产品同事汗流浃背,再三找我确认 QClaw 思考过程中优美的“草”字说法,不会是默认出现的吧?AI 好,AI 得学,但更重要的是,在你的工作和生活里,哪些东西是能结构化地被 AI 所接入的,不要死守着那些脏活累活不放。

QcloudCommunity的博客 673
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