快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
开发一个李跳跳规则生成效率对比工具，能够：1)记录手动配置规则的全过程时间和步骤 2)自动生成相同目标的规则并记录时间 3)对比两种规则的广告跳过成功率 4)分析规则维护成本差异。输出可视化对比报告，支持导出测试数据。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在研究安卓端的广告跳过工具时，发现李跳跳规则配置是个很有意思的话题。作为一个长期被开屏广告困扰的用户，我决定做个对比测试，看看手动配置规则和AI生成规则到底有多大效率差距。
测试环境搭建 首先需要准备两部相同型号的安卓手机，都安装最新版李跳跳APP。其中一部采用传统手动配置方式，另一部使用AI自动生成规则。为了确保测试公平性，两部手机都重置为出厂设置，并安装相同的20款常用APP。
手动配置流程记录 手动配置的过程相当繁琐：
- 逐个打开测试APP
- 观察广告出现的位置和特征
- 在开发者模式下获取控件信息
- 编写XPath或ID匹配规则
- 反复测试规则准确性
记录每个APP的配置时间
AI生成规则流程 相比之下，AI生成就简单多了：
- 运行规则生成脚本
- 自动识别当前界面元素
- 智能分析广告特征
- 生成匹配规则
- 自动验证规则有效性
记录生成时间
测试结果对比 经过一周的测试，数据差异非常明显：
- 时间成本：手动平均每个APP需要8分钟，AI生成仅需30秒
- 准确率：手动配置正确率约85%，AI生成达到92%
维护成本：手动需要定期更新规则，AI可以自动适配新版本
可视化报告功能 为了方便查看对比结果，我开发了一个简单的数据看板：
- 显示两种方式的用时对比柱状图
- 成功率折线图
- 维护频率统计
支持导出CSV格式的原始数据
测试中的发现 有几个意外收获：
- 某些小众APP的广告识别AI更精准
- 手动配置在特殊界面布局时更有优势
AI生成的规则更简洁高效
优化方向 未来可以考虑：
- 增加规则合并功能
- 引入机器学习持续优化
- 开发规则共享社区
整个测试过程让我深刻体会到技术革新带来的效率提升。手动配置虽然灵活，但在大规模应用时确实力不从心。AI辅助不仅能节省时间，还能提高规则质量。
最近发现InsCode(快马)平台的AI编程助手特别适合这类效率工具的开发，内置的代码生成和调试功能让开发过程轻松不少。特别是它的实时预览和一键部署，让我能快速验证想法。对于需要持续运行的服务类项目，部署功能真的很省心，不用操心服务器配置这些琐事。
如果你也在开发类似的效率工具，不妨试试这个平台，个人体验确实能提升开发效率。特别是当需要快速验证某个功能时，不用搭建完整环境就能测试，这点对独立开发者特别友好。
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开发一个李跳跳规则生成效率对比工具，能够：1)记录手动配置规则的全过程时间和步骤 2)自动生成相同目标的规则并记录时间 3)对比两种规则的广告跳过成功率 4)分析规则维护成本差异。输出可视化对比报告，支持导出测试数据。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
