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　　Tauri 是一个基于 Rust 的开源框架，用于构建轻量级、高性能、安全的跨平台桌面及移动应用。它利用系统 WebView 渲染前端界面，后端由 Rust 编写，具备出色的性能和安全性。相比 Electron，Tauri 应用体积更小、启动更快，且默认权限更安全。它支持 React、Vue、Svelte 等主流前端框架，并提供自动更新、CLI 工具链、资源注入优化等功能，适用于生产力工具、开发者工具、数据分析、AI 应用等多种场景。目前 Tauri 在 GitHub 上已获得超过 30,000 Star，社区活跃，是现代桌面应用开发的理想选择。

　　本文介绍了如何通过【一步步开发AI运动APP】系列博文，利用`ISportOptimizer`对内置运动分析器进行微调优化。相比小程序，APP框架（如uni-app）因技术差异，无法直接修改运动分析器参数，因此提供了统一的优化机制。开发者可通过`ISportOptimizer`获取和更新检测规则、动作样本等，灵活适应不同场景需求，如全动赛事的宽松模式或学生体测的严格模式。文中还提供了示例代码，展示如何对具体运动项目（如仰卧起坐）进行优化。需要注意的是，微调优化适用于标准动作的小范围调整，若动作变化过大（如花式跳绳），可期待后续自定义扩展功能。