快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 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。

1. 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。

1. 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。

2. 手动配置流程记录 手动配置的过程相当繁琐：

3. 逐个打开测试APP
4. 观察广告出现的位置和特征
5. 在开发者模式下获取控件信息
6. 编写XPath或ID匹配规则
7. 反复测试规则准确性

8. 记录每个APP的配置时间

9. AI生成规则流程 相比之下，AI生成就简单多了：

10. 运行规则生成脚本
11. 自动识别当前界面元素
12. 智能分析广告特征
13. 生成匹配规则
14. 自动验证规则有效性

15. 记录生成时间

16. 测试结果对比 经过一周的测试，数据差异非常明显：

17. 时间成本：手动平均每个APP需要8分钟，AI生成仅需30秒
18. 准确率：手动配置正确率约85%，AI生成达到92%

19. 维护成本：手动需要定期更新规则，AI可以自动适配新版本

20. 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：

21. 显示两种方式的用时对比柱状图
22. 成功率折线图
23. 维护频率统计

24. 支持导出CSV格式的原始数据

25. 测试中的发现 有几个意外收获：

26. 某些小众APP的广告识别AI更精准
27. 手动配置在特殊界面布局时更有优势

28. AI生成的规则更简洁高效

29. 优化方向 未来可以考虑：

30. 增加规则合并功能
31. 引入机器学习持续优化
32. 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。

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