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# 周刊（第 15 期）： HarmonyOS NEXT 的开发方案

作者：江湖

日期：2024年4月8日

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# HarmonyOS NEXT 的开发方案

华为的鸿蒙系统（HarmonyOS）一直以来都是独树一帜的存在。过去，它构建在安卓开源版本 AOSP 的基础上，与安卓应用完美兼容，无需额外开发。然而，现在的情况发生了变化。

华为已经宣布，今年秋季将发布 HarmonyOS NEXT。这是一个全新的操作系统，不再与安卓兼容。

这意味着，所有应用都必须重新开发客户端，从零开始，以实现与现有安卓/苹果客户端完全相同的功能。这将产生巨大的成本。

然而，这个问题是无法回避的。在国内安卓用户中，华为占据着最大的市场份额，而且这些用户通常使用中高端系列产品。此外，华为用户的付费率也是安卓用户中最高的。

根据第三方统计数据显示，截至2023年第一季度，鸿蒙系统的市场占有率已经超过8%，并且仍在逆势增长。尽管这些用户还未使用鸿蒙 NEXT，但对于开发者来说，适配鸿蒙 NEXT 只是时间问题。

政府已经明确支持 HarmonyOS NEXT，深圳 (opens new window)、上海 (opens new window)、福州 (opens new window)等城市已经出台政策来支持该系统，许多头部应用（如小红书、支付宝）已经开始适配这一新系统。

对于大型互联网公司来说，适配 HarmonyOS NEXT 只是分配给工程师的任务之一，但对于中小型公司而言，这成为了一个头痛的难题。这些公司本身就缺乏资源，难道还要额外招募鸿蒙工程师吗？如何承担这部分成本呢？

对于中小型应用来说，其实有一个简单的解决方案。

我们知道，H5 是移动平台兼容性最好的开发技术之一。只需略微修改代码，就可以在多种系统中运行，最典型的例子就是小程序。

目前，许多应用都有微信小程序版本。如果有一种工具可以将微信小程序转换为鸿蒙原生应用，那对于大多数中小型应用来说，将提供一种简单且可行的适配方案。

国产软件 FinClip (opens new window) 就是这样的工具。它是一个小程序容器或小程序 SDK，能够让微信小程序、支付宝卡片在其中运行，而不需要修改任何代码。

它的开发目的是让小程序能够独立于宿主（如微信/支付宝）运行在多种环境中。它兼容微信小程序语法和登录体系，能够让小程序直接在其上运行。目前，它已经支持安卓、iOS、鸿蒙 NEXT、Flutter、Windows、车机等平台。

因此，我们可以使用它一键将小程序转换为鸿蒙 NEXT 原生应用。它的鸿蒙版 SDK 功能与安卓、iOS 保持一致，所有开发组件和接口均与微信对标。本质上，它提供了一个鸿蒙 NEXT 的适配层，让小程序直接在这个适配层上运行，并将它们打包在一起，形成一个独立的应用。

同时，作为适配层，它可以容纳多个小程序。也就是说，您也可以将它作为平台，将现有的各种微信小程序上架，并打造成一个您自己的超级应用。

总之，对于现有的微信小程序来说，FinClip 提供了一个非常简单的鸿蒙 NEXT 适配方案。

# 源码解读

# 实战

# 文章

# 工具

1、Copilot for Obsidian (opens new window)

Copilot for Obsidian 是 Obsidian 内部的免费开源 ChatGPT 界面。它具有简约的设计并且易于使用。给你的 Obsidian 插上 AI 大模型引擎，参见这篇文章 (opens new window)。

2、LunarLink (opens new window)

一个基于 HttpRunner + Django + Vue + Element UI 的接口自动化测试平台，生产可用。

3、text2video (opens new window)

这个工具可以将一段文本转换为视频，并保存到指定的本地，初衷是想实现小说的可视化阅读功能。

4、Magic Wormhole (opens new window)

安全地将东西从一台计算机转移到另一台计算机。该软件包提供了一个库和一个名为 wormhole 的命令行工具，它使得可以从一台计算机到另一台计算机获取任意大小的文件和目录（或短文本片段）。两个端点通过使用相同的“虫洞代码”来识别：通常，发送机器生成并显示代码，然后必须将其输入接收机器中。

# 资源

1、The Best CSS Frameworks (opens new window)

40 个最受欢迎的 CSS 框架按 GitHub 星星数量。

2、动手实战人工智能 AI By Doing (opens new window)

该篇文章介绍了一本名为《动手实战人工智能》的系列教程，作者从2015年开始了解机器学习，陆续通过Jupyter Notebook编写内容，旨在帮助读者理解机器学习和深度学习的原理，并能够实践应用。文章包括监督学习、无监督学习、机器学习工程、深度学习原理与框架、深度学习应用、深度学习工程以及强化学习等多个主题内容。

3、z2h字帖 (opens new window)