用途：对 Linger 导出的量化 ONNX 计算图完成 Thinker 适配，包括模型检查、打包、拆分分析、参数优化与一致性验证，并在失败时生成最小复现报告。
主要能力：区分部署子图切分（--inputs/--outputs）、流式改图（--isstream split_h|split_w）与硬件算子拆分（threshold1~3、7_graph_op_split.onnx）；通过 threshold1~4、-m、--dma_prefetch 调整内存放置与算子拆分；用 tvalidator 校验 Linger 与 Thinker 推理一致性。
必要输入：量化 ONNX 路径、目标平台（venus/arcs/venusa）、真实共享内存与 PSRAM 上限、动态模型符号维度 shape 范围；可选固定 .npy 输入、同平台开启 dump 的 libthinker.so、子图边界或流式模式。禁止虚构硬件内存容量，未提供内存限制时可用平台默认值但须标记假设。
用法要点：从 Thinker 仓库根目录执行，结果目录须在 workspace/<model> 之外；保留输入 ONNX 不原地修改；参数优化后必须带 tvalidator -r；优先固定输入复测；不能仅凭退出码判断成功，需确认资源非空且日志无 Error occurred。
适用场景：量化 ONNX 模型打包、减少硬件算子拆分、内存规划调优、多资源部署子图设计、Linger/Thinker 一致性验证与故障最小复现。
限制：平台内核存在不可绕过的对齐、输入尺寸、权重块、拆分数与 workspace 限制，提高阈值无法突破；不得将 --ramsize/--psramsize 提高到真实硬件之上；不得仅为降低拆分数而使用 --inputs/--outputs/--isstream。具体阈值语义以当前版本源码为准。