八年开源，GSY 用五种技术开发了同一个 Github 客户端，这次轮到 AI + Compose
最后，借着 AI 的风，本次也把所有项目的 Logo 形象都统一，从五个 GSYGithubApp ，到文章合集项目，再到播放器和示例项目，现在全都统一使用这个 logo ，虽然没什么设计感，但是我很满意：再结合 AI ，一个看起来很颠的视频效果就这么出来了：原文：https://juejin.cn/post/7585645111876632603。
之所以 2025 了 GSYGithubApp 还能迎来 Jetpack Compose 版本的开源，主要还是依赖于 AI 的
GSY 系列项目做早是从 2016 年开始做的开源，其中大家最为熟悉的应该是 GSYVideoPlayer ，它也是维护至今最长的项目，而 GSYGithubApp 系列最早是在 2017 年 11 月开源，至今正好是八年，而近日这个项目也正式开源了 GSYGithubApp 的 Jetpack Compose 版本：
GSYGithubApp 诞生之初 Github 的官方客户端还没有出来，而当时因为做开源也有些时间，所以在日常中没有一个应用其实挺不方便，正好那时候刚学 React Native 没多久，所以 2017 年第一个 GSYGithubApp 就作为练手项目诞生了，之后陆续随着接触的技术栈变化，开源的版本也越来越多
而其实随着 Github 官方的 App 发布后，GSYGithubApp 存在的意义就变了：它更多是成为一个完整的技术学习项目，并提供同款技术对比的一个目的。
另外过去的时候，闲鱼就曾用过 GSYGithubApp 的 React Native 版本和 Flutter 版本做过一些性能对比测试：
而之所以选择做 Github 客户端也是因为这个，这能让它成为一个完整的 App 开源项目，Github API 相对稳定并且丰富，流程从登录，用户，仓库，Issue ，输入输出，数据库等都能覆盖，能让开源项目涉及的内容更全面。
当然，个人经历有限，随着时间推移，其实 GSYGithubApp 在过去挺长的时间里，除了 Flutter 版本外，其他版本都是处于“放（qi）生（keng）”状态，直到 2025 AI 的能力大幅提升之后，它们才又迎来了更新：
- React Native 版本目前更新到 0.82 ，说实话就算是有 AI ，从 0.61 升级到 0.82 也是一个挺让人“绝望”的体验，详细可见：用 AI 把一个五年前的 RN 项目，从 0.61.3 升级到 0.74.0 是一种什么样的体验
- Android Kotlin View 版本，在 AI 的帮助下，终于成功升级到可以在最新 Android Studio 和 Gradle 环境运行
- Weex 版本，嗯，还是处于“放（qi）生（keng）”状态，懂得都懂
所以在感受到 AI 强大的辅助能力后，我就觉得也许可以再来个 Jetpack Compose 版本的 GSYGithubApp 项目，而实际上零零散散开发直到开源，大概也就是两周的时间，其中 80% 以上都是 AI 完成：
当然，这个速度主要也是因为需求明确，原型已经有了，给 AI 参考的资料就多了，基本上也算是熟悉的领域，大部分只需给 AI 投喂好资料，初始结构直接让 AI 参考官方的 android/androidify 项目，制定好路线和方向，整体还是相当省心的：
当然，这里面就不得不提开发过程中给 AI 指定 rules 的必要性，因为 AI 实际上很多时候并不会全局考虑你的项目结构，每次需求对他有限的 Context 来说，大多数时候都只会局限性的考虑问题，这时候在开发过程中根据 AI 的调性配置相应的规则还是很重要的，例如通用的模板和生成规则就很有必要：
这些规则不是说你一开始就要有，而是在 AI 开发过程中，在已经有一定代码的情况下，就可以让 AI 读取现有的结构去生成，还有就是 AI 的脑回路大多数时候只和它训练时的数据绑定，所以有些新的东西，就需要你明说，一些他经常错的东西，就需要你显式的罗列出来：
这里大部分都是使用 Android Studio 的
Gemini for businesses完成，部分是 Copilot Web Agent 和 Claude 完成，另外，新版的 Android Studio Otter 2 Feature Android Studio 的 Agent 模式也开始配备了 Android 知识库 ，从而显著提高准确性并减少错误信息。这意味着，Agent 不再仅仅依赖于其训练数据，而是可以在回答用户问题之前主动查阅来自官方来源（例如 Android 开发者文档、Firebase、Google Developers 和 Kotlin 文档）的最新文档。
当然，最终代码还是需要人审核，咱也不懂，为什么它增加个多语言的时候，会删掉某个标签，加个 camera 做什么？
当然，在这个过程里，你还能见到嘴硬的 AI 开始推卸责任，不得不说 AI 的拟人化越来越真实：
而对于项目的架构，我们也可以通过 AI 来完成，例如 https://deepwiki.com/ ，只需要通过 https://deepwiki.com/CarGuo/GSYGithubAppCompose ，我们就可以得到一份项目的架构报告，并且你还可以通过它继续询问相关问题：
另外，通过 AI 我们也可以生成对应的结构实现，例如以下就是通过 Gemini 生成的手绘图示例：
架构图
bash
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代码解读
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ GSYGithubAppCompose │ │ (Jetpack Compose + MVVM) │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ │ ┌───────▼────────┐ ┌──────▼──────┐ ┌───────▼────────┐ │ Presentation │ │ Data │ │ Core │ │ Layer │ │ Layer │ │ Layer │ └────────────────┘ └─────────────┘ └────────────────┘ │ │ │ ┌───────▼────────┐ ┌──────▼──────┐ ┌───────▼────────┐ │ feature/* │ │ data │ │ core/network │ │ │ │ │ │ core/database │ │ - welcome │ │ Repository │ │ core/common │ │ - login │ │ Pattern │ │ core/ui │ │ - home │ │ │ └────────────────┘ │ - dynamic │ │ - User │ │ - trending │ │ - Event │ │ - profile │ │ - Repo │ │ - search │ └─────────────┘ │ - detail │ │ - code │ │ - issue │ │ - push │ │ - list │ │ - notification │ │ - info │ └────────────────┘
模块依赖关系图
bash
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代码解读
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┌─────────┐ │ app │ └────┬────┘ │ ┌───────────────────────┼────────────────────────┐ │ │ │ ┌──────▼──────┐ ┌─────▼─────┐ ┌──────▼──────┐ │ feature/* │ │ data │ │ core/ui │ │ │ │ │ │ │ │所有功能模块 │◄────────┤Repository │ │ 通用UI组件 │ │ │ │ │ │ │ └──────┬──────┘ └─────┬─────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ ┌───────┼────────┐ │ │ │ │ │ │ └──────────────┼───────┼────────┼──────────────┘ │ │ │ ┌───────────▼─┐ ┌──▼────────▼──┐ ┌─────────────┐ │core/network │ │core/database │ │core/common │ │ │ │ │ │ │ │ Retrofit │ │ Room │ │ DataStore │ │ Apollo │ │ Entity │ │ Token │ │ Model │ │ DAO │ │ Resources │ └─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────┘ 依赖规则： app → feature/*, core/ui, data feature/* → data, core/ui, core/common data → core/network, core/database, core/common core/ui → core/common core/network → (独立模块) core/database→ (独立模块) core/common → (独立模块)
技术架构图
scss
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 技术栈 (Tech Stack) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ UI层 Jetpack Compose + Material 3 │ │ Navigation Compose │ │ Coil (图片加载) │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ 状态管理 StateFlow + ViewModel │ │ Kotlin Coroutines + Flow │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ 依赖注入 Hilt (Dagger 2) │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ 网络层 Retrofit 2 + OkHttp │ │ Apollo GraphQL │ │ Gson / Kotlinx Serialization │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ 数据库层 Room Database │ │ DataStore (替代 SharedPreferences) │ │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ 架构模式 MVVM + Repository Pattern │ │ Clean Architecture │ │ Unidirectional Data Flow │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
数据流向图
scss
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代码解读
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┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ Screen │◄───────┤ ViewModel │◄───────┤ Repository │ │ (Compose) │ State │ (MVVM) │ Flow │ (Data) │ │ │ │ │ │ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ │ User Action │ Business Logic │ Data Source │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ onClick │───────►│ loadData() │───────►│ Network / │ │ onRefresh │ Event │ refresh() │ API │ Database │ │ │ │ │ Call │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ 数据流： 1. 用户操作触发 UI 事件 2. ViewModel 处理业务逻辑 3. Repository 协调数据源（网络/数据库） 4. 数据通过 Flow 返回到 ViewModel 5. ViewModel 更新 UiState 6. UI 自动重组显示新状态
分层职责
| 层级 | 模块 | 职责 | 主要技术 |
|---|---|---|---|
| 表现层 | feature/* | UI渲染、用户交互、状态展示 | Jetpack Compose、Navigation |
| 业务层 | data (ViewModel) | 业务逻辑、状态管理、数据编排 | StateFlow、Coroutines |
| 数据层 | data (Repository) | 数据访问、缓存策略、数据映射 | Repository Pattern |
| 网络层 | core/network | API调用、网络请求、数据模型 | Retrofit、Apollo、OkHttp |
| 存储层 | core/database | 本地缓存、数据持久化 | Room、DataStore |
| 基础层 | core/common、core/ui | 公共工具、UI组件、资源 | 多语言、主题、工具类 |
可以看到，AI 确实可以大大提高开发的效率，不仅“救活”了已经荒废的老项目，在新项目的迭代上也起到了很大的帮助，这也是为什么 2025 了还能有 GSYGithubAppCompose 的原因。
事实上现在 GSYGithubApp 系列项目存在的意义也就是学习和对比，而 GSYGithubAppCompose 的意义，还提现在 AI 的应用和项目维护上，如何更好使用 AI 去维护一个项目，这对于程序猿来说，还是有一定的必要的，毕竟 2025 作为开发者，真的离不开 AI。
当然，如果你是 Android 原生开发，还没用上 Compose ，那 GSYGithubAppCompose 或者也值得了解下？毕竟如果 Compose 会了，约等于 Compose MultiPlatform 也会了不是么？当然，你也可以说，AI 会就行🤭 。
最后
最后，借着 AI 的风，本次也把所有项目的 Logo 形象都统一，从五个 GSYGithubApp ，到 gsy_flutter_book 文章合集项目，再到 GSYVideoPlayer 播放器和 gsy_flutter_demo 示例项目，现在全都统一使用这个 logo ，虽然没什么设计感，但是我很满意：
再结合 AI ，一个看起来很颠的视频效果就这么出来了：
原文：https://juejin.cn/post/7585645111876632603
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