Android 深度技术笔记与工程化实践
聚焦 Android Framework、性能优化、Jetpack Compose、Kotlin 协程、端侧 AI、CI/CD 与移动端架构治理，把源码链路、工程经验和排障方法整理成可检索的知识库。
专题索引
Android Framework
Binder、系统服务、进程线程、权限、ContentProvider 与 Framework 交互链路。
Android 性能优化
冷启动、渲染、内存、Bitmap、Perfetto、Macrobenchmark 与稳定性治理。
Jetpack Compose
重组、Stability、Modifier、手势、动画、Glance 与 View 互操作。
Kotlin 与协程
Coroutine、Flow、StateFlow、SharedFlow、K2 编译器与跨平台工程。
Android 端侧 AI
Gemini Nano、AICore、NNAPI、端侧 LLM、RAG、多模态推理与模型治理。
移动端工程化
CI/CD、测试、Gradle 构建、模块化、架构演进与团队协作。
AI 开发工具
Codex、提示词工程、Ollama、OpenClaw 与 AI Agent 工程实践。
Projects
WebViewTest
面向 Android 混合应用与 H5 页面的 WebView 测试工作台，支持 URL、扫码、本地 HTML、配置切换、App 内调试与 release WebView debugging。
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Magic English Buddy
离线优先的儿童英语学习伙伴，通过游戏化地图、Buddy 养成、分级阅读与挑战机制提升英语启蒙兴趣与学习留存。
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xckevin.github.io
基于 Astro 5 构建的个人网站与博客，支持博客与项目展示、标签归档、RSS、评论和 GitHub Pages 自动部署。
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Writing
深入 Android 端侧 AI 的独立进程推理架构：从进程隔离到 AIDL 通信的稳定性保障
将端侧 LLM 推理迁移到独立进程，通过内存隔离解决 OOM 问题，通过崩溃隔离保护主进程稳定性。本文详细记录了 AIDL 接口设计、跨进程生命周期绑定、Binder 通信陷阱及多模型管理等实战经验。
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深入 Android ARCore 增强现实全链路：从 SLAM 空间定位到 Light Estimation 光照估计的虚实融合架构
深入剖析 ARCore 运动追踪、环境理解与光照估计三条核心链路的技术原理，结合 Compose 集成与性能优化实践，构建稳定的虚实融合 AR 应用。
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深入 Android 端侧 AI 推理的可观测性全链路：从推理链路追踪到线上性能退化监控的工程实践
本文介绍了一套端侧 AI 推理可观测性方案，通过 Trace 结构化记录推理全链路、构建多维性能画像，并基于画像漂移的三层递进规则引擎实现线上性能退化自动发现，解决了设备碎片化场景下模型推理劣化难以感知和定位的工程难题。
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深入 Android TextView 文本测量与布局全链路：从 StaticLayout 创建到 LineBreaker 断行的文本排版引擎解析
深入解析 Android 文本排版引擎核心机制，涵盖 StaticLayout 布局创建、FontMetrics 度量坐标系、LineBreaker 断行算法策略及自定义 View 文本渲染实践。
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深入 Android 悬浮窗全链路：从 SYSTEM_ALERT_WINDOW 权限模型演进到 WindowManager 叠加层渲染的工程实践
本文梳理了 Android 6.0 至 14 悬浮窗权限模型的四次关键变化，深入分析 TYPE_APPLICATION_OVERLAY 窗口类型选择、触摸事件穿透与拦截机制，并给出跨版本兼容及 MIUI、ColorOS 等 ROM 适配的工程实践方案。
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深入 Android 存储访问框架 (SAF) 全链路：从 DocumentsProvider 跨进程到 DocumentFile 的云存储与本地文件统一访问架构
深入解析 Android SAF 存储访问框架的全链路架构，涵盖 DocumentsProvider 实现、跨进程 Uri 授权机制、DocumentFile 统一访问抽象，以及云存储与本地文件的三种植入模式选型。
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深入 Android 端侧 AI 推理的隐私合规架构：从数据最小化到透明性设计的工程实践
端侧 AI 推理并非数据不出设备就自动合规。本文从数据最小化、透明性设计和审计追溯三个维度，给出 GDPR 合规落地的具体工程方案与代码实践。
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深入 Android 端侧 AI 推理的 ONNX Runtime 全链路：从 ONNX 模型导出到移动端推理引擎实战
本文梳理 ONNX Runtime 在 Android 端侧 AI 推理的完整链路，涵盖模型导出、集成配置、INT8 量化加速与算子兼容性踩坑实践。
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深入 Android LiveData 全链路：从 Lifecycle 感知机制到数据倒灌陷阱与 Flow 迁移策略的源码级解析
深入解析 LiveData 生命周期感知机制与数据倒灌根因，对比 SingleLiveEvent、Event Wrapper 等补丁方案，提供从 LiveData 到 StateFlow/SharedFlow 的渐进式迁移策略。
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深入 Android 端侧 AI 推理的 ExecuTorch 全链路：从 PyTorch 模型原生导出到 Android 端部署的零转换推理引擎实践
本文深入分析 ExecuTorch 在 Android 端的全链路实践，从 PyTorch 模型原生导出到 .pte 文件部署，对比 LiteRT 性能表现，剖析 AOT 委托机制与常见坑点，帮助开发者做出选型判断。
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