Argus开发指南
Windows 开发环境使用 Visual Studio C++ Build Tools 和 stable MSVC Rust。Rust 最低版本见 Cargo.toml，Node.js 与 pnpm 版本分别见 .node-version 和 package.json。在仓库目录设置 MSVC 工具链 override。
| 命令 | 用途 |
|---|---|
start.bat / start.bat dev | 启动原生 GPUI 开发版，监听 Rust 与资源变更 |
start-website.bat | 启动官网开发服务器，实时预览页面、组件、样式和开发版文档 |
start.bat check | 文案、格式、生成代码、脚本测试、Clippy 与 Rust 测试 |
start.bat build | 构建原生程序 target/release/argus.exe，内含任务管理器辅助程序 |
start.bat build installer | 构建原生程序并生成 NSIS 安装包 |
node scripts/readme-previews.mjs | 从当前发行构建生成中英文 README 的浅色和深色进程页截图 |
start.bat clean | 清理应用产物，保留依赖缓存 |
start.bat clean all | 清空 Cargo 构建缓存 |
开发脚本在编译成功后将 EXE 复制到独立目录，再请求上一份开发实例退出。编译失败时可继续使用正在运行的版本。不同工作区使用独立的设置与单实例锁。
终端显示进程 ID、编译结果和退出状态，并持续监听源文件。默认显示主窗口，传入 --hidden 可隐藏启动。按 Ctrl+C 结束开发会话。
安装程序使用 NSIS 3.13。可安装到默认目录，或通过 ARGUS_NSIS 指定 makensis.exe。构建产物和验证结果位于 target/，详见构建与缓存。
README 预览在启用透明效果的 Windows 11 上生成。探针保持测试窗口位于底层，通过 WM_NCACTIVATE 让 Windows 绘制激活态 Mica，并与同一主题的失活截图对照。导出时，用 16 位浮点窗口采样补足云母底色的渐变，以有序抖动写入 sRGB PNG。底色以原生 SDR 读数为准，其余区域直接使用窗口原始像素。键盘焦点保留在当前应用。
五条曲线回放 tools/window-probe/fixtures/readme-trace.json 中约每秒一次的 60 个连续读数，保留相对采样时间、CPU 与 GPU 占用、内存占比、磁盘读写和网络收发速率。内存占比换算为模拟机器的容量，进程表按模拟进程的占比分配负载。应用图标取自对应程序的 Windows 图标资源。更新界面后重跑同一命令，即可用同一组数据对照新旧预览。
验证采集数据
argus-core 自带几个示例，直接打印采集结果：
cargo run -p argus-core --example dump --release # 进程（按 CPU 排序）
cargo run -p argus-core --example process_columns --release # 新增进程计数与采样耗时
cargo run -p argus-core --example gpu_memory --release -- <PID> # 进程显存与原生预算用量对照
cargo run -p argus-core --example hardware --release # CPU、传感器、内存、磁盘、网络、GPU、电池
cargo run -p argus-core --example disk_details --release -- 0 # 磁盘 0 的单次详情与查询耗时
cargo run -p argus-service --example network_cadence --release -- 500 # 既有服务的半秒网络速率对照
cargo run -p argus-core --example m3 --release # 服务、启动项、连接与一次文件占用查询
cargo run -p argus-core --example lockers -- C:\Windows\System32\ntdll.dll # 占用指定文件的进程
cargo run -p argus-core --example gpu_processes --release # 每进程 GPU 占用与采集耗时
cargo run -p argus-core --example gpu_diagnostics --release -- <PID> 10 # 连续对照该进程的 GPU 引擎、整体计时与 NVML
cargo run -p argus-core --example gpu_compute --release # NVIDIA Turing 及以上：有界 CUDA 测试负载
cargo run -p argus-core --example app_windows --release # 归入“应用”的进程（拥有任务栏窗口）与查找耗时
cargo run -p argus-core --example history --release -- 60 # 记录 60 秒历史：每次采样的开销、每帧大小、查询耗时
disk_details 使用普通权限，按指定物理磁盘编号读取一次后退出，输出 JSON、各查询状态及耗时。默认遮盖序列号；明确需要核对设备身份时可追加 --include-serial。此示例独立于应用与常驻采样，不修改设备配置。
network_cadence 无参数运行时启动原生诊断入口，在程序目录写入 network-launcher.log 和 network-results-* 结果目录；目录只读时使用系统临时目录。它依次对照既有服务、本地完整快照、半秒刷新和 ETW 原始字节数，流量限于本机回环，每项超时为 60 秒。本地 ETW 采集需要相应权限。自动化运行可使用 --suite --no-wait；单项参数为 <间隔毫秒> <时长秒>，--collector 每轮重新采集进程快照，--local 使用独立 ETW 会话，--local --raw-local 输出原始字节数。
--local --dual-local 同时开启两个独立会话，在第 8 秒关闭其中一个，用于核对另一会话继续收集。cargo run -p argus-service --example network_provider --release -- --no-wait 对照 manifest 提供者的原始订阅、同步启用、完整筛选和私有系统网络通道，记录事件元数据、丢失计数及测试进程的收发字节数。系统通道的隔离方式见 Windows 系统跟踪会话。
network_cadence 的 --alternating 让测试流量每半秒交替变化，用于检查每次刷新是否重新计算速率。快速事件送达使用 ControlTrace 的 FLUSH 操作，在独立线程执行。
gpu_diagnostics 输出带时间戳的 JSONL，包含目标进程的引擎身份、计数区间、整机占用和可用的 NVIDIA 核心读数。对照时保持相同负载，核对适配器、引擎与采样区间。gpu_compute 在 12 秒内重复提交 40 ms、休息 160 ms 的短 CUDA 负载，实际 GPU 利用率以计数器为准。