文章来源:智汇AI 发布时间:2025-08-28
据仓颉编程语言官方消息,Kimi 团队积极适配华为鸿蒙系统,已于今年 3 月推出了支持全量功能的鸿蒙版应用,并通过内置仓颉 Markdown 渲染引擎,提升了长对话的渲染性能,实现流畅无卡顿的渲染效果。而在集成仓颉前,Kimi 遇到了主线程耗时长,应用卡顿的情况。
暂无访问智汇AI8月24日消息,据仓颉编程语言官方消息,Kimi团队积极适配华为鸿蒙系统,已于今年3月推出了支持全量功能的鸿蒙版应用,并通过内置仓颉Markdown渲染引擎,提升了长对话的渲染性能,实现流畅无卡顿的渲染效果。
据称,Kimi鸿蒙版App集成仓颉前,遇到主线程耗时长,应用卡顿的情况,线上故障率达到千分之二,其中多数为appfreeze。主要原因是对话渲染时markdown解析部分性能较差,耗时较长。而仓颉社区三方库已具备高性能的markdown解析、渲染库。在仓颉团队的推动下,Kimi采用了仓颉方案优化应用性能。
仓颉三方库社区Cangjie-TPC提供了:
markdown解析引擎commonmark4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/commonmark4cj),支持将markdown文本解析为节点树。
公式解析库formula-ffi(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/formula-ffi),支持将LaTeX公式渲染为图片。
语法高亮库prism4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/prism4cj),支持解析代码块语法结构,标记高亮色彩。
markdown组件库markdown4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/markdown4cj),支持解析代码块语法结构,标记高亮色彩。
这四个库分别提供了纯仓颉版本和互操作版本,其中互操作版本将仓颉接口封装成了ArkTS接口,方便用户在混合工程中直接使用。Kimi采用的解决方案是:使用互操作版本的commonmark4cj、formula-ffi、prism4cj进行文本的解析,在ArkTS侧自主开发渲染库,将解析结果渲染成markdown组件。
仓颉编程语言官方表示,Kimi这样做牺牲了部分易用性,但好处是既可以受惠于仓颉相关解析库的高性能,又可以在UI侧定制灵活的需求。
Kimi集成仓颉三方库后,相比集成前的方案,整体滑动帧率得到2.4倍以上优化。三个仓颉三方库为单点功能带来显著优化,其中commonmark4cj带来4倍优化,formula-ffi带来34倍优化,prism4cj带来2倍以上优化。具体测试数据如下:
原版
仓颉
markdown节点解析耗时
解析13K字符
80ms
20ms
数学公式解析耗时
测试会话(https://www.kimi.com/share/d28rvhj1cvfam4v242jg)
328.40ms
9.58ms
代码块染色
解析203行代码块
96ms
44ms
滑动帧率
60Hz刷新率
25帧
60帧
智汇AI从仓颉编程语言官方获悉,当前仓颉社区已收录超140+三方库,常用的包括:
markdown解析和渲染库markdown4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/markdown4cj)
压缩库zip4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/zip4cj)和zlib4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/zlib4cj)
MQTT通信协议库mqtt4cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/mqtt4cj)
图像加载缓存库droplet(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/droplet)
动画库svga-cj(https://gitcode.com/Cangjie-TPC/svga-cj)