痛点：默认模型存在 app 私有目录，无法跨 app 共享。方案：在设置里加了"模型存储路径"选项，支持选外部存储目录，比如。✅ 模型下到外部存储，文件管理器直接可见✅adb pull无需 root✅ 多个基于 MNN 的 app 可共用同一份模型✅ 方便备份 / 迁移到 SD 卡。

端侧 NPU 跑 LLM 这件事，不是"开个开关就变快"那么简单。长文档总结、RAG 检索 → Hexagon prefill（2000+ t/s）逐 token 对话生成 → QNN HTP decode（32 t/s，低功耗）小模型短时使用 → CPU 直接上（最快，省心）真正的端侧 AI 体验，不是把所有计算都扔给 NPU，而是根据工作负载的特点，在 CPU / Hexagon / QNN

复制Hexagon SDK 6.6 的直接定义了全局数组和函数is_CDSP()——不是extern声明，不是static，就是一个会随 include 复制到每个 TU 的定义。而 MNN 的包含了这个头，于是和session.c各揣了一份，链接时撞车。修复思路是经典的"定义归一"：头文件里只留声明所需的类型（domain结构体本来就在remote.h里），把的包含挪到唯一的.c文件里：复制+#

痛点：默认模型存在 app 私有目录，无法跨 app 共享。方案：在设置里加了"模型存储路径"选项，支持选外部存储目录，比如。✅ 模型下到外部存储，文件管理器直接可见✅adb pull无需 root✅ 多个基于 MNN 的 app 可共用同一份模型✅ 方便备份 / 迁移到 SD 卡。

曾经有个奇怪的想法：电脑和手机明明近在咫尺、屏幕对着摄像头，为什么要绕一大圈走 U 盘、WiFi 或蓝牙才能传文件？能不能直接用把数据"照"过去？没有实际需求，纯粹因为——于是在Claude Code/Workbuddy(免费积分)/QClaw(免费积分)的共同帮助下做了这个实现。下面两个 GIF 就是成品：PC 端高速刷新黑白二维码，手机摄像头对准屏幕，文件就"飞"过去了。