Sparcho

启动

# 安装环境
pnpm install

# 热重载开发测试
pnpm tauri:dev

# 编译
pnpm tauri:build

Android

需要 Android Studio（含 NDK）和 rustup target add aarch64-linux-android armv7-linux-androideabi i686-linux-android x86_64-linux-android。

rustup target add aarch64-linux-android armv7-linux-androideabi i686-linux-android x86_64-linux-android
cp .env.template .env

编辑 .env，至少设置：

ANDROID_HOME=
JAVA_HOME=

如果 cargo/rustup 没有在全局 PATH 中，继续设置：

CARGO_HOME=

如果机器上有多个 NDK，建议显式设置其一：

ANDROID_NDK_HOME=
# or
ANDROID_NDK_VERSION=30.0.14904198

The Android script writes ANDROID_NDK_VERSION into src-tauri/gen/android/app/build.gradle.kts as Gradle ndkVersion, so Gradle and the MNN/Cargo cross-compile steps use the same NDK version.

MNN 默认构建 arm64-v8a，对应 Tauri target aarch64：

MNN_ANDROID_ABI=arm64-v8a
TAURI_ANDROID_TARGET=aarch64

The Android MNN build is packaged as split runtime libraries by default. The build script requires at least these libraries before packaging:

MNN_ANDROID_RUNTIME_LIBS=libMNN.so,libMNN_Express.so,libllm.so,libMNNOpenCV.so,libMNNAudio.so

Android MNN runtime libraries are stored under src-tauri/native/prebuilt/android-${MNN_ANDROID_ABI}. Android builds prefer that prebuilt directory and only rebuild MNN when the required libraries are missing or FORCE_MNN=1 is set.

如需代理或 Gradle 镜像，也在 .env 中配置：

http_proxy=http://127.0.0.1:7890
https_proxy=http://127.0.0.1:7890
ANDROID_GRADLE_MIRRORS=https://maven.aliyun.com/repository/google,https://maven.aliyun.com/repository/central,https://maven.aliyun.com/repository/public,https://maven.aliyun.com/repository/gradle-plugin

Windows 上如果 Cargo registry 和项目目录不在同一个盘，建议保留模板里的 Kotlin 设置，避免 Gradle 增量编译跨盘路径异常：

KOTLIN_INCREMENTAL=false
KOTLIN_COMPILER_EXECUTION_STRATEGY=in-process

构建命令

初始化/同步 Android 工程：

pnpm android:init

只编译 MNN Android 动态库：

pnpm android:mnn:build

Store an existing Android MNN build into the prebuilt directory:

pnpm android:mnn:sync-prebuilt

启动 Android dev 模式：

pnpm android:dev

如果需要指定设备或 dev server host，在 .env 里设置：

TAURI_ANDROID_DEV_ARGS=3ac3e142 --host 192.168.1.10

本地 MNN 模型

App 不内置下载模型。手动下载以下 ModelScope 模型后，将模型目录放到 AppData 的 models/<模型名> 下，或在「设置 -> 本地模型」里填写绝对路径：

Qwen3-VL-Embedding-2B-INT4-MNN
Qwen3-VL-2B-Instruct-MNN
Qwen3-ASR-0.6B-INT8-MNN

RAG vector search uses MobileLMStore as the vector database backend on Android. Its SQLiteVDB sources are compiled into the native Rust/MNN bridge; no extra runtime .so or script environment variable is required. The vector database is created under the app data directory when knowledge entries are indexed.

Android debug 包可用 run-as 推入默认目录，例如：

adb shell run-as com.beyrion.sparcho mkdir -p files/models
adb push .\Qwen3-ASR-0.6B-INT8-MNN /data/local/tmp/Qwen3-ASR-0.6B-INT8-MNN
adb shell run-as com.beyrion.sparcho cp -r /data/local/tmp/Qwen3-ASR-0.6B-INT8-MNN files/models/

构建 debug APK：

pnpm android:build:debug

构建并安装到连接的设备：

pnpm android:install:debug

强制重新编译 MNN：

FORCE_MNN=1 pnpm android:build:debug

Windows PowerShell:

$env:FORCE_MNN="1"
pnpm android:build:debug

APK 输出在：

src-tauri/gen/android/app/build/outputs/apk/