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refactor: 重命名项目名称从"体己"到"康康"

将整个项目的目录结构从"体己"重命名为"康康"，包括所有源代码文件、
资源文件、测试文件以及Xcode项目配置文件。此更改涉及项目中所有的
文件路径和应用入口点(App/TijiApp.swift → App/KangkangApp.swift)。
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康康/AI/LLMSession.swift

@@ -0,0 +1,87 @@
+import Foundation
+import MLX
+import MLXLLM
+import MLXLMCommon
+
+/// 封装 MLX 语言模型的流式生成,actor 保证单线程访问。
+/// 基于 mlx-swift-examples 2.29.1(commit 9bff95ca)的 API。
+actor LLMSession {
+    let container: ModelContainer
+
+    init(container: ModelContainer) {
+        self.container = container
+    }
+
+    /// 从本地目录加载模型(包含 config.json + weights + tokenizer)。
+    static func load(folderURL: URL) async throws -> LLMSession {
+        #if targetEnvironment(simulator)
+        // MLX 的 iOS Simulator GPU stream 初始化会在部分 Metal backend 路径中 abort。
+        // 模拟器只用于功能调试,强制走 CPU;真机仍保留默认 GPU/ANE 相关路径。
+        Device.setDefault(device: .cpu)
+        #endif
+
+        let configuration = ModelConfiguration(directory: folderURL)
+        let container = try await LLMModelFactory.shared.loadContainer(
+            configuration: configuration
+        )
+        return LLMSession(container: container)
+    }
+
+    /// 流式生成。返回的 AsyncThrowingStream 被取消时,内部 Task 也会取消。
+    /// - Parameters:
+    ///   - prompt: 原始 prompt 文本(经 processor 转 LMInput)
+    ///   - maxTokens: 最大 token 数,由 GenerateParameters 控制
+    func generate(prompt: String, maxTokens: Int) -> AsyncThrowingStream<TokenChunk, Error> {
+        AsyncThrowingStream { continuation in
+            let task = Task {
+                do {
+                    let parameters = GenerateParameters(
+                        maxTokens: maxTokens,
+                        temperature: Float(0.6),
+                        topP: Float(0.9)
+                    )
+
+                    try await container.perform { (context: ModelContext) in
+                        let userInput = UserInput(prompt: prompt)
+                        let lmInput = try await context.processor.prepare(input: userInput)
+
+                        let start = Date()
+                        var produced = 0
+
+                        for await event in try MLXLMCommon.generate(
+                            input: lmInput,
+                            parameters: parameters,
+                            context: context
+                        ) {
+                            if Task.isCancelled { break }
+
+                            switch event {
+                            case .chunk(let text):
+                                produced += 1
+                                let elapsed = Date().timeIntervalSince(start)
+                                let rate = elapsed > 0 ? Double(produced) / elapsed : 0
+                                continuation.yield(TokenChunk(text: text, decodeRate: rate))
+
+                            case .info:
+                                // 生成完成统计,是流的最后一个事件
+                                break
+
+                            case .toolCall:
+                                // 纯文本生成不会触发,switch 穷举
+                                break
+                            }
+                        }
+                        // 注:研究笔记里曾建议尾部 MLX.GPU.synchronize() 以确保
+                        // GPU 操作全部完成。但 AsyncStream 已经 yield 真实解码后的
+                        // 文字,GPU 是否完全空闲不影响数据正确性。去掉此调用同时省
+                        // 一份 transitive import MLX 的依赖,简化 SPM 链接。
+                    }
+                    continuation.finish()
+                } catch {
+                    continuation.finish(throwing: error)
+                }
+            }
+            continuation.onTermination = { _ in task.cancel() }
+        }
+    }
+}