Android HAL & Framework 如何 Vibe Coding？

．作者：Jollen／
．日期：Tue May 26 2026 08:00:00 GMT+0800 (台北標準時間)

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Vibe Coding 大型 Android Framework 專案

Android HAL & Framework 也能 Vibe Coding。

使用 Codex 或 Claude Code 直接在 AOSP Source Tree 裡做開發，體驗並不差；若要更進一步升級為 Agentic Coding，往 AOSP 灑些調味料，有異想不到的神奇效果。

這裡分享 3 份調味方法：

1. 一個效果出乎意料的好工具－grep

根據關鍵字或 Regular Expression 把 grep 輸出結果，放進 Prompt 後跟 AI 對話；若針對複雜工程問題，例如：多份 grep 輸出結果，再加一個簡單的 Context Manager 進行 Prompt 管理即可。

2. 使用 RAG 建立索引資料庫

先將程式碼的 AST 事先編譯好，再用 text-embedding 來建立 RAG；因為專案不大，甚致用一系列的 JSON 檔案來存放即可。為什麼要用 text-embeddeding / AST 建立 RAG 呢？它的目的是進行 code-indexing。

例如，我想知道 camera permission enforcement path 這條功能的「實作路徑」，可以執行以下指令：

 % npm run android-vibe:retrieve -- --query "camera permission enforcement path" --topK 8

輸山結果：

{
  "ok": true,
  "cmd": "android-vibe:retrieve",
  "mode": "hybrid-v8",
  "query": "camera permission enforcement path",
  "query_tokens": [
    "camera",
    "permission",
    "enforcement",
    "path"
  ],
  "topK": 8,
  "matches": [
    {
      "entity_id": "method:53a945390a017eb6",
      "path": "frameworks/base/core/java/android/hardware/Camera.java",
      "class_name": "Camera",
      "method_name": "setPreviewCallback",
      "subsystem": "framework_core",
      "module": "frameworks.base.core",
      "line_start": 516,
      "line_end": 523,
      "score": 0.962915,
      "semantic_score": 0.125988,
      "lexical_hits": [
        "camera"
      ],
      "role_hits": [],
      "signal_hits": [],
      "why_ranked": "lexical:camera | path-boost | exact:0.26"
    },
    ...
  ]
}

從輸出結果，可以知道，要閱讀這項功能的程式碼，可以先從以下檔案開始：

• frameworks/base/core/java/android/hardware/Camera.java 的 setPreviewCallback 方法
• …（略）

再用這份索引結果跟 AI 對話，在精準度方面有很大的提升。android-vibe 只「提供 metadata」；要讓 AI 看懂 metadata，須再仔細編寫一份提示詞（現在稱為 SKILL）搭配使用。

若要讓 AI 修改程式碼，再透過 read_file action 來取得完整檔案。

3. 使用 MCP Server

把 npm run android-vibe:retrieve 套用一層 MCP Server，並接到 Claude Code 來用，可以達到不錯的 Agentic Coding 效果。MCP Server 的主要工作，同樣是提供 code-indexing 的能力。

這等於是把 android-vibe 變 Claude 的外掛：先讓 android-vibe 給 metadata 與提示詞；AI 若需要修改程式碼，再以 read_file action 來讓 AI 讀取完整檔案。

總結

用 AI 進行 Android HAL & Framework 開發確實可行；也因為 AI Base Model 太聰明了，僅管只是簡單的方法，也能大幅提升研發效率。

若願意閉著眼睛燒 token：直接用 Cluade Code 來修改 AOSP Source Tree 也可以。如果在意原生 Vibe Coding 方法成本略高，使用上述的加料法，便可以省點費用。

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