GitHub 日报 · 2026-11-10

这个站是什么

一个做 车载 Android 显示系统 和 端侧 AI 的工程师的技术笔记。

不是教程搬运站。这里的东西，大部分是我改 AOSP、在车机上跑、踩坑之后写下来的。

写什么

📐 显示系统

Android 合成链路、SurfaceFlinger、多窗口与车载 HMI。

从「一帧是怎么上屏的」到「怎么把两个应用的 Surface 合成到一个 HostLayer」，都有源码路径和实际验证。

🤖 端侧 AI

在资源受限的设备上跑 AI，到底卡在哪。

KV Cache 怎么吃内存、调度怎么保证首 token 延迟、量化到什么程度还能用——用实测数据说话。

🧰 AI 工具

我在实际工作和副业里用过的工具，好的坏的都写。

不做无脑推荐。每个工具会写清楚：什么场景下好用、三个坑、替代方案。

怎么读

文章列表是散的，路径是连的。如果你不想自己翻，从下面几个入口进：

• 主题路线 — 五个主题，每个给出「从哪篇开始、读到哪算入门、再往下补什么」
• 路线与连载 — 五个主题路径 + 三套连载：Android 显示系统、Claude Code、OpenClaw
• GitHub 雷达 — 开源项目自己装一遍再写，含「什么人不适合用」
• 学习路径 — 不确定从哪读起，先看这篇建立地图

顺手做的东西

• 小工具 — 时间戳转换、JSON 格式化、Base64/URL、颜色转换、文本处理、Markdown 预览，纯前端无后端
• 游戏 — 2048、打砖块、扫雷，能直接在浏览器里玩

这些跟主线无关，纯粹是因为自己要用、顺手写出来。

我关心的问题

• 一帧画面从应用绘制到上屏，中间经过哪些层，每一层的开销是多少
• 端侧跑 LLM，内存和延迟谁先成为瓶颈
• 多个 Agent 共享一个模型时，调度器应该怎么设计

这些问题有个共同点：都能用数字回答，不该靠感觉。 这也是我写文章的标准：能跑通 > 能讲清 > 能归因。

技术背景

• 车载 Android 系统开发，深度参与显示系统与多窗口方案
• AOSP 定制、SurfaceFlinger 集成、RenderEngine 改造
• 端侧 AI 推理优化（进行中）

联系

• GitHub: zshshr
• Email: hans.zheng1012@outlook.com

如果你在做车载显示集成、AOSP 定制、端侧推理相关的事情，遇到了具体问题，欢迎直接邮件。这类问题通常比泛泛的技术讨论有价值得多。