这不是一篇普通的安装教程，而是一次完整的探索：从搭建环境、安装专业知识模块，到让 AI 真正读懂你的 Android 工程。

过去，我们依赖 Android Studio、Gradle、adb 完成开发闭环。但当 AI 能理解业务逻辑时，我们更希望它能像一个资深同事一样，看懂工程结构、审查 R8 规则、分析性能瓶颈，甚至直接查阅官方文档给出建议。

Google 推出的 Android CLI 和 Skills 体系，正是为此而来。我花了一些时间走通了完整链路，记录下关键步骤、踩坑经验，以及真正能落地的使用场景。

---

一、新老工具定位

很多开发者容易把 Android CLI 和 sdkmanager 搞混，简单区分一下：

• 传统 SDK 工具链（sdkmanager、adb 等）：负责 SDK 下载、设备调试、APK 构建。
• Android CLI（新）：负责 AI Agent 能力管理，为工程安装特定领域的分析技能，也能直接查询官方文档。

两者并不冲突，而是这样协作：

Android CLI
├── 管理 Android SDK（传统能力）
└── 管理 Android Skills（AI Agent 知识模块）
     ├── R8 分析
     ├── Perfetto 分析
     ├── 官方文档检索
     └── 安全/导航/AGP 升级等

---

二、Skill 是什么？

你可以把 Skill 理解为 AI Agent 的专业知识包。比如 r8-analyzer 这个 Skill，它能指导 AI 审查你的 ProGuard 规则、分析 keep 规则合理性、给出 APK 瘦身建议。

每个 Skill 都包含一个 SKILL.md 核心文件，里面用 YAML 定义了名称、使用场景和分析准则。安装后，你的 AI Agent 就相当于拥有了这个领域的"专家经验"。

---

三、安装 Android CLI

一行命令搞定：

curl -fsSL https://dl.google.com/android/cli/latest/darwin_arm64/install.sh | bash

成功后确认版本：

android update  
# Already up-to-date with version 1.0.15857036

---

四、实战：安装 r8-analyzer Skill

下面记录安装过程中遇到的三个实际问题及解决办法，这是文章最有价值的部分。

1. 命令格式变化

最初我按老文档执行：

android skills add --skill=r8-analyzer --project=.

报错：Unknown option。

新版用法是直接跟 Skill 名称：

android skills add r8-analyzer

经验：优先用 android skills list 查看可用名称，Skill 的注册名来自 SKILL.md 里的 name 字段，不是文件夹名。

2. GitHub 下载失败

android skills find r8
# Failed to connect to github.com/android/skills...

怀疑是网络问题，但用 curl 直接请求同一个地址，却能正常下载并拿到 693KB 的 zip 包。说明网络通畅，是 Android CLI 在下载环节出了问题。

验证方法：

# 手动下载 skill 包
curl -L https://github.com/android/skills/releases/download/v1.0.5/android-skills.zip -o /tmp/android-skills.zip

# 查看 skill 是否存在
unzip -l /tmp/android-skills.zip | grep r8
# 输出：performance/r8-analyzer/

确认 Skill 确实存在于官方包中。

3. 缓存问题导致列表不完整

检查本地缓存：

find ~/.android ~/.cache ~/.local -iname "*skill*"
# ~/.android/cli/skills

发现里面只有 android-cli，说明 Skill Registry 没有同步完整。

解决办法：清空缓存后重新拉取：

rm -rf ~/.android/cli/skills
android skills list
# 现在能看到：r8-analyzer, perfetto-trace-analysis 等全部 skill

之后，android skills add r8-analyzer 成功安装。

---

五、国内网络注意事项

Skill 下载走的是 github.com/android/skills/releases，国内访问 GitHub 时常会出现连接失败，这是主要门槛。

简单有效的处理方式：

• 给终端设置代理：export https_proxy=...
• 或手动下载 Skill 包后放入本地缓存目录

一旦下载成功、缓存到本地，后续分析完全离线，不再依赖 GitHub。所以第一次下载时稍加处理即可，并不是用不了。

---

六、推荐安装的几个 Skills

基于目前的实用性，这几个值得一试：

• r8-analyzer：APK 瘦身、ProGuard 规则优化
• perfetto-trace-analysis：卡顿、主线程阻塞分析
• perfetto-sql：用 SQL 深度查询 trace 数据
• agp-9-upgrade：辅助迁移到 Android Gradle Plugin 9
• android-intent-security：扫描 Intent 安全漏洞

---

七、实际使用场景：从查文档到自动化分析

安装只是第一步，真正有趣的地方在于把 CLI 和 Skills 融入日常开发流程。下面两个场景是我正在实践的用法。

场景一：让 AI Agent 直接查阅官方文档

传统方式是你打开 developer.android.com，搜索、筛选、对照版本差异。用 Android CLI 之后，你的 Agent 可以直接：

android docs "Compose 中 recomposition 的优化策略"

CLI 从官方文档库检索并返回结构化答案，这意味着：

• 回答基于最新文档，不是过时的博客或训练数据
• 能区分 API 版本差异
• Agent 可以把官方知识直接融入你的工程上下文

实际价值：做技术方案调研时，Agent 能在一个窗口内完成"查官方文档 → 对照当前工程 → 给出建议"的完整闭环。

场景二：用 Skills 做自动化分析与测试

安装好 Skills 后，Agent 可以自动完成专业领域的分析任务：

R8 优化审查：
Agent 能检查冗余的 keep rules、识别缺失的反射保护、给出 APK 体积优化建议。以前需要手动对照文档一条条审查，现在 Agent 直接输出报告。

Perfetto 性能分析：
录一段 trace，Agent 自动找出主线程阻塞点、识别过度绘制、分析 Binder 调用瓶颈，生成优化建议。性能排查从"肉眼翻 trace"变成"读报告"。

安全漏洞扫描：
Agent 自动扫描工程，找出不安全的 Intent 处理、未保护的 exported component、权限缺失等问题。

这两个场景串联起来

你设想的"调用 CLI 查文档 + 用 Skills 做测试"就是一个完整工作流：

需求评审
  ↓
Agent 查官方文档（android docs）
  ↓
Agent 分析现有工程（Skills）
  ↓
Agent 给出方案 + 改动建议
  ↓
Agent 验证改动影响（Skills 再次分析）

这比单纯用通用 AI 强在：知识来源是官方文档而非可能过时的训练数据，分析基于工程实际代码而非凭空猜测，Skills 提供领域专业知识而非泛泛而谈。

---

八、这到底意味着什么？

这次实战走通了完整链路：安装 CLI → 同步 Skill Registry → 下载 Skill → 安装生效 → 接入 Agent 工作流。

未来，性能优化、构建排查、安全审计等场景，都会沉淀为标准 Skill。Android CLI 不是一个普通的命令行工具，它是 Google 为 Android 工程师搭建的 AI Agent 能力入口，而 Skills 就是上面最宝贵的拼图。

你的 Agent 可以随时调用官方文档、随时启用专业分析能力，这件事本身，正在改变我们和 Android 工程交互的方式。

相关推荐

Cursor 智能代码编辑器新手入门指南

adb 常用命令汇总