1.一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，所述步骤1中python脚本的分析操作，包括以下的流程：
3.根据权利要求1所述的一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，所述步骤1中对于安装耗时的统计，包括以下的步骤：
4.根据权利要求1所述的一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，所述步骤1中使用android studio分析应用运行时的资源加载情况，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，所述步骤1中使用图像处理工具，检测图像中的不可见或冗余部分，包括以下的步骤：
6.根据权利要求2所述的一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，所述步骤16中报告的形式为纯文本内容，预先设定一个模板，模板中的各项数据由前面的步骤生成并格式化填入，模板中的信息有日期标题、本次包体总大小变化、大小变化最大的模块、有多少未被压缩的文件、未被压缩的文件总大小、安装耗时、android studio打印出的性能数据。
7.根据权利要求1所述的一种客户端包体大小持续分析方法，其特征在于，所述步骤3中使用聊天机器人api引入分析过程，包括以下步骤：
8.一种用于执行权利要求1-7任意一项所述的客户端包体大小持续分析方法的系统，其特征在于，包括脚本模块、jenkins流水线模块、智能分析建议模块和推送模块；
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述脚本模块用于分析客户端应用程序包体的组成结构，提取各个模块的大小信息，包括python脚本。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述jenkins流水线模块用于每日定时从应用程序的打包流水线中拷贝最新的包体文件和调用分析脚本，对今日的包体进行分析。
11.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述智能分析建议模块实现系统自动生成折线图，用于展示包体大小的趋势，帮助开发人员更好地了解包体大小的变化，并使用聊天机器人api引入分析过程，使系统能够提供关于如何优化包体大小的建议。
12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述推送模块实现隔一定次数后合并之前每日报告文件；生成智能分析建议；生成包体模块大小饼状图帮助开发人员直观的查看包体大小组成成分；机器人将每日报告文件发送至指定群供开发人员查看；若有智能分析建议还会发送智能分析建议报告。