至顶网CIO与应用频道 12月12日 北京消息:近日,白鹭科技官方正式向开发者推出全新H5游戏运营推广产品“白鹭微端解决方案”。该产品是白鹭团队为解决H5游戏打包为原生APP 而发布的原生打包解决方案,相比传统打包方案,产品以极小包体、完善的资源版本管理理功能、易推广等特性,更易留存用户。目前白鹭微端解决方案已集成在此前发布的全新引擎启动器Egret Launcher中,方便开发者快捷创建游戏项目。
微端产品以独特的产品形态实现游戏快速下载、安装和运行体验,深受移动游戏业关注。微端即是游戏微型客户端,通过极小微客户端下载运行,实现游戏快速启动运行,并能边下边玩,从而解决大多数网络游戏完全客户端较大,用户下载安装时间长,用户留存低等痛点。白鹭新上线的产品白鹭微端解决方案具有多个特性,很好的解决了此类问题:
白鹭微端解决方案
1.极小包体
相比于传统动辄百兆包体,下载缓慢,白鹭微端解决方案安卓系统的apk安装包不足1MB,苹果系统的安装包仅为2MB,极小的包体积让用户以较低的安装门槛下载安装游戏快速体验核心玩法,为打包原生APP在推广过程中降低用户获取成本,提高了留存率。
2.完善的资源版本管理
在普通浏览器中,玩家所加载的游戏资源会在浏览器关闭后被清除,玩家回流时,游戏内容需要重新加载。白鹭微端解决方案中,所打包的原生APP内置资源缓存功能,游戏资源仅在第一次使用时通过网络加载,其后将缓存在本机硬盘中。当游戏的版本更更新后,客户端会自动根据版本号进行资源匹配更新,以保证客户端中所有资源为最新版本。
3.性能与兼容性同时兼顾
游戏绚丽的画面需要消耗更多的硬件性能,为了满足开发者对性能的要求,白鹭微端内置Runtime模式。当切换到此模式时,游戏会被Runtime所接管,所有游戏中的JavaScript代码全部被映射为C++代码,此模式下可大幅度提升基于白鹭引擎所研发的游戏性能。
对于非白鹭引擎所研发的H5游戏,白鹭微端解决方案为开发者提供Webview模式,以保证兼容性,支持了其它不同游戏引擎所开发的H5游戏。
4. 本机Runtime模式
白鹭微端解决方案为开发者提供了本机Runtime模式,此模式下,白鹭微端解决方案会将对应版本的Runtime放置于原生APP内容。当玩家启动游戏后,无需动态下载Runtime,即能直接加载游戏资源,以保证游戏在第一时间打开。
Runtime模式
5. 可上架应用商城提供一级入口
H5游戏缺失稳定入口,会对用户留存和付费欲望产生冲击。开发者通过白鹭微端打包为原生APP后,可上架到AppStore、应用宝等同类应用商城,并能方便的接入广告、支付宝等第三方SDK。微端以极小的包体安装到用户手机,为其提供了一级入口。借助原生应用商城分发能力,开发者更易最大化的获取游戏用户数量。
目前,在12月4日上线的新版白鹭引擎启动器Egret Launcher中已将白鹭微端解决方案集成,方便开发者快捷的创建游戏。开发者可通过下载最新版本Egret Launcher,体验微端工具带来的便利。
白鹭微端解决方案使用说明
白鹭微端团队提供了非常详尽的使用说明:http://developer.egret.com/cn/microclient/readme/
下载白鹭微端解决方案产品请访问:
https://www.egret.com/products/microclient.html
获取更多产品信息请访问:
https://www.egret.com/index
好文章,需要你的鼓励
施耐德电气以“新质服务+产业向‘新’行”为主题,第六次参会,展示全新升级的“新质服务体系”,围绕创新驱动、生态协同和行业赋能三大核心领域,以全新升级的“新质服务体系”,助力中国产业向高端化、智能化、绿色化迈进。
香港中文大学联合上海AI实验室推出Dispider系统,首次实现AI视频"边看边聊"能力。通过创新的三分式架构设计,将感知、决策、反应功能独立分离,让AI能像人类一样在观看视频过程中进行实时交流,在StreamingBench测试中显著超越现有系统,为教育、娱乐、医疗、安防等领域的视频AI应用开启新可能。
甲骨文正在成为大规模基础设施供应商的可靠选择。该公司通过AI技术推动应用开发,构建GenAI模型并将智能代理集成到应用套件中。CEO萨弗拉·卡茨透露,公司剩余履约义务达4553亿美元,同比增长4.6倍,并预测OCI收入将从2026财年的180亿美元增长至2030财年的1440亿美元。甲骨文正积极布局AI推理市场,凭借其作为全球最大企业私有数据托管方的优势地位,有望在云计算领域实现重大突破。
Atla公司发布Selene Mini,这是一个仅有80亿参数的AI评估模型,却在11个基准测试中全面超越GPT-4o-mini。通过精心的数据筛选和创新训练策略,该模型不仅能准确评判文本质量,还能在医疗、金融等专业领域表现出色。研究团队将模型完全开源,为AI评估技术的普及和发展做出贡献。