结题报告：最终成果展示¶
对应学术交付：结题报告 PDF（尚未发布）
项目概述¶
DiPECS 在 Android 设备上构建了一条 本地采集 → 脱敏整理 → 云端大模型调用 Skills 判断 → 本地执行优化 → Skills 自迭代 的闭环。
核心成果¶
采集能力¶
Skills 体系¶
预测准确率¶
性能指标¶
| 指标 | 目标 | 实际 |
|---|---|---|
| 采集延迟 | < 100ms | — |
| 脱敏延迟 | < 50ms | — |
| 云端往返 | < 2s | — |
| 预测命中率 (HR@1) | > 30% | — |
| Golden Trace 通过率 | 100% | — |
| 测试数量 | — | — |
| Android 交叉编译 | 通过 | — |
创新点¶
- Privacy Air-Gap：原始数据在本地脱敏引擎处被截断，PII 不可恢复，脱敏后数据才可出海
- Deterministic Trace Replay：全链路 Golden Trace 录制与回放，支持跨版本行为一致性验证
- Mechanism-Policy Separation：将传统 OS 的机制/策略分离原则应用于 LLM 驱动系统，云端只做推理不做执行
- (待补充)
局限与未来工作¶
相关文档¶
- v0.2 发布说明 — 中期工程基线
- Daemon 架构设计 — 技术规格
- 可行性分析 — 技术可行性论证