之前用 GPUI （ Zed 编辑器那套 GPU 加速 UI 框架）写过一个 Redis 客户端 Zedis。那时候刚接触 gpui-component，生态资料少，基本是大部分代码手写、AI 打辅助的模式——AI 负责查资料、补样板代码，主体逻辑还是自己一行行敲。
这次做新项目 zstats.app，两个变化叠在一起，开发体验完全不一样了：
一是 gpui-component 成熟了很多。 各种常用组件都是开箱即用，不用再自己从头设计和实现 UI 细节，官方提供了完整的 skill 以及各种示例更方便使用。
二是我把人和 AI 的分工整个反过来了。 开工之前先做了两件准备：让 AI 学习了一遍 gpui-component ；再自己定义了一套编码规则，约束它的写法和边界。之后我只做架构设计和编程规划——写清楚模块划分、数据流、每个功能的设计文档，代码由 AI 主写，我负责 review 和关键位置的修正。有了 Zedis 积累的 GPUI 经验，这个模式才跑得通：你得知道什么是对的，才能判断 AI 写得对不对。规划写得越细、规则定得越清楚，返工越少。人的角色从「写代码」变成「定规格 + 把关」。
产品本身是个 macOS 菜单栏系统监控，核心思路是「每个程序可以有自己的告警线」——浏览器允许吃 200% CPU ，但某个后台守护进程超 30% 就该吱声。另外有进程树聚合（浏览器 37 个 helper 合并算账）、慢性占用检测（长期 25% 但从不越线的进程也会被点名）、基于 Spotlight 索引的大文件秒查和可再生缓存清理。清理只走废纸篓、退出进程只发 ⌘Q 级别的请求，不搞 rm -rf 和 SIGKILL 。
Rust + GPUI 原生实现，Apache-2.0 开源，签名公证过的通用二进制。
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