🟠 High Priority

README 第 55 行将 x2（压缩后的右矩阵数据）的数据类型标注为 FLOAT16，但代码实现中 x2 的数据类型在所有层级均被定义为 INT8：

1. matmul_compress_def.cpp 第 31 行：Input("B") 定义为 DataType({ge::DT_INT8})
2. aclnn_matmul_compress.cpp 第 26 行：X2_DTYPE_SUPPORT_LIST = {DataType::DT_INT8}，运行时校验 weight 必须为 INT8
3. matmul_compress.h 第 70 行：kernel 中 gm_b.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ int8_t *>(B))，将 B 解释为 int8_t 指针
4. matmul_compress.h 第 385 行：AscendC::GlobalTensor<int8_t> gm_b 声明

失效模式：用户按照 README 传入 FLOAT16 类型的 x2，将在 CheckDtypeValid 校验时命中 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID（错误码 161002），算子调用直接失败。压缩后的数据本质上是一维字节流，INT8 是正确的数据类型。

建议：将 x2 行（第 54-56 行）的数据类型从 FLOAT16 改为 INT8。建议同步检查详细接口文档 docs/aclnnMatmulCompress.md 中 weight 参数的数据类型（第 90 行也存在同样的问题）。

🟡 Medium Priority

README 第 84 行声明"所有输入张量不支持非连续的Tensor"，但该约束与实际代码行为和详细 API 文档均矛盾：

1. matmul_compress_def.cpp 第 28-46 行：所有输入（A/B/bias/compress_index）均调用了 .AutoContiguous()，GE 框架会自动将非连续 Tensor 转为连续后再传给算子
2. aclnn_matmul_compress.cpp 第 143 行：bias = l0op::Contiguous(bias, uniqueExecutor.get()) — API 实现层显式处理 bias 的连续性转换
3. aclnn_matmul_compress.cpp 第 156 行注释明确写道："out可能是非连续的tensor"
4. 详细 API 文档 aclnnMatmulCompress.md 第 83/93/103/113 行："非连续tensor" 列对 x/weight/bias/compressIndex 均标注为 √（支持）

失效模式：用户可能被误导，在调用前进行不必要的手动连续性转换，增加额外开发工作和性能开销。更严重的是，用户看到该约束后可能认为非连续 Tensor 完全不可用，从而对输入数据的组织方式产生错误理解。

建议：将第 84 行改为与详细 API 文档一致的说明：所有输入张量均支持非连续 Tensor（框架通过 AutoContiguous 机制自动处理连续性转换）。或直接删除该行，因为这是框架自动处理的细节，对用户并非硬性约束。