● Agent 辅助开发，一站式打通 Qwen3-VL Android 端侧推理

📌 一句话摘要 本文以 Agent 辅助开发的方式，提供了一套从零搭建 Android Native C++ 工程、编译 MNN runtime、部署 Qwen3-VL 模型到手机并实现端侧图文推理的完整教程。 📝 详细摘要 本文是通义实验室「端侧 AI 基建指南」系列的第二期教程。与传统的逐条

● 谷歌给 Android 开发者选模型：GPT-5.5 暂时领先

📌 一句话摘要 谷歌推出 Android Bench 基准测试门户，用于评估 LLM 在 Android 开发中的能力，最新排名显示 GPT 5.5 暂时领先。 📝 详细摘要 本文介绍了谷歌推出的 Android Bench 基准测试服务，旨在为 Android 开发者提供一个持续更新的 AI

● Android Skills AI 指令库发布与市场疑问

📌 一句话摘要 作者介绍了 GitHub 上开源的“Android Skills”AI 指令库，旨在优化 LLM 进行 Android 开发指导，但同时质疑现在还有多少人开发 Android。 📝 详细摘要 这是一条分享技术资源并附带评论的推文。作者介绍了 Google Android 团队在

● Swift 6.3 来了：不止 Android，C 互操作能力也更进一步

📌 一句话摘要 Swift 6.3 版本正式稳定了 Android SDK，并通过引入 @c 属性、模块选择器、weak let 等新特性，显著增强了与 C 语言的互操作性、并发安全性和底层性能控制能力。 📝 详细摘要 Swift 6.3 是一次重要的跨平台和语言能力更新。核心进展包括：正式稳定

● Grab 工程实践：将 LRU 升级为 TLRU，Android 图片缓存节省 50MB+

📌 一句话摘要 Grab 工程师通过将 Glide 的 LRU 缓存机制升级为时间感知型 TLRU，在保证缓存命中率的前提下，成功为 Android 用户节省了 50MB 以上的存储空间。 📝 详细摘要 本文介绍了 Grab 在 Android 图片缓存优化方面的工程实践。针对原生 Glide