功能定位：为什么必须亲眼看协议与延迟
在快连 Android 端，“当前连接协议与延迟”是唯一同时回答“走哪条隧道”和“隧道有多挤”的实时面板。AI-Route 2.0 虽能自动跳节点，但游戏、直播、Web3 空投等场景对单次握手稳定性极度敏感；后台一旦切线，前台若无感知，直接表现为“突然 460 ms”“NFT 提交失败”。把协议与延迟钉在通知栏，相当于把黑盒变白盒，后续锁节点还是换协议，都能秒级决策。
入口速查：三指操作以内必达
Android 最短路径（以当前最新版本为例）
- 打开快连主界面 → 顶部绿色盾牌右侧「已连接」字样。
- 轻点一次，面板下沉，出现「节点详情」按钮。
- 再点「节点详情」，首行即协议类型（如 UDP-TCP Hybrid），第二行实时延迟（如 32 ms）。
全程两步半，无需踏进设置；若用手势导航，可在底部上停半秒，避免误触多任务。
备用入口（适合老版本或 UI 回退）
主界面 → 右上角「⋯」→ 诊断 → 连接日志 → 第一条「established」记录，长按即可复制协议与延迟。该路径在 v6.7 之前是唯一通道，现保留为故障回退。
面板字段逐字拆解
| 字段 | 含义 | 异常阈值 |
|---|---|---|
| 协议 | UDP-TCP Hybrid / DeepFake / IKEv2 | DeepFake 限 10 GB/日，超限自动降回 Hybrid |
| 延迟 | ICMP 往返均值，每 3 s 刷新 | 游戏场景 >80 ms 建议手动切线 |
| 上下行 | 累计会话流量，非实时速率 | 若 1 min 内无增长，可能触发系统休眠 |
场景化示例：30 秒锁定高丢包节点
经验性观察：晚高峰地铁 4G 环境，AI-Route 2.0 每 15 s 评估一次，若车厢信号骤变，切换逻辑可能滞后。手动查看协议与延迟，可提前 30 s发现丢包 >8% 的节点。操作：下拉通知栏 → 延迟从 38 ms 跳到 120 ms → 返回「节点详情」→ 点「锁定节点」→ 选「保加利亚-后备」，游戏延迟回落至 45 ms，后续 30 min 无再跳。
可复现验证：关闭「自动选路」，重复进出地铁，记录两次手动切线前后延迟曲线。
常见分支：面板打不开或数值静止
现象 A：点「节点详情」空白
多为后台服务被系统休眠。处置：系统设置 → 电池 → 无限制 → 勾选快连；返回快连 → 断开重连，面板即恢复。
现象 B：延迟数值卡住不变
经验性观察：部分国产 ROM 将 ICMP 包标记为“后台活动”，刷新间隔被拉长至 30 s。验证：打开系统计算器，保持屏幕常亮，若 3 s 刷新一次即正常；否则关闭「省电模式」。
何时不该手动锁协议
警告：DeepFake 模式虽能绕过部分 DPI，但每日 10 GB 封顶，且不支持 P2P 下载。若你在做系统镜像分发或链上快照同步，锁 DeepFake 会导致中途降速，任务失败。正确做法：大文件前先在「节点详情」切回 UDP-TCP Hybrid，并关闭「AI-Route」防止误跳。
与桌面端差异对照
Windows/Mac 端把协议与延迟放在「主界面 → 性能图表」子页，需额外一次点击；延迟单位为「最近 10 次平均」，刷新间隔 5 s，比 Android 慢 2 s。多端同时在线时，建议以Android 端数值为准，因其采样更密，能最早发现跳线。
最佳实践清单（可打勾）
- 游戏开局前，先下拉通知栏看延迟，>80 ms 立即切线。
- 直播推流前，确认协议为 UDP-TCP Hybrid，避免 DeepFake 10 GB 封顶。
- 地铁/高铁场景，关闭「AI-Route」、手动锁定「CN2-GIA」或「保加利亚-后备」。
- 每日 0 点系统重启后，首次连接先查看协议，防止被上次异常配置继承。
- 若做 Web3 空投，需住宅 IP，切线后务必再查一次协议，确认未被降级到数据中心节点。
FAQ：必须可复现
为什么延迟突然跳 200 ms 以上？
多为跨洲调度触发。验证：节点详情看国家码是否改变；处置：手动选回同洲节点，延迟可在数十秒内回落。
DeepFake 模式按钮灰色打不开？
系统时间误差超过 30 s 会导致证书失效。校准后重进即可，无需重装。
锁节点后还能开 AI-Route 吗？
不能，锁节点会强制关闭自动选路；如需恢复，在「节点详情」点「解锁」即可。
收尾行动：下一步该做什么
今天就把「节点详情」拖到桌面快捷方式，30 秒体检成为习惯；若连续三天晚高峰延迟 >90 ms，考虑升级带宽或切到「家庭盾」独享 IP，避免与万人共用节点。看见协议与延迟只是开始，锁不锁、换不换，决定权在你。
未来版本预期：官方 roadmap 提及「延迟折线 mini 图」与「协议自动标签」正在 A/B 测试，或将在下一季度推送到公测通道。保持应用更新，第一时间体验更细粒度的可视化。
