# 汽车环车视频旧伤检测 Skill 设计

> 日期：2026-05-04
> 状态：Draft
> 范围：新增一个业务级 compute-entry Skill，用于从环车视频中抽帧、检测漆面旧伤、定位标注损伤区域并筛选最佳证据帧。
> 部署约束：生产形态是 Windows 安装包，本设计必须遵守后端 `dataDir`、bundled skills 复制、可写目录和托盘运行时边界。

## 1. 背景与目标

RZYX_AI_MONOREPO 当前以 NetaClaw Skill Runtime 为核心承载可扩展业务能力。Skill 已支持 `SKILL.md`、`skill.config.yaml`、skill scoped secrets、`execute_skill` 和 stdin/stdout JSON 协议。

本设计新增一个独立业务 Skill：**汽车环车视频旧伤检测**。它不依赖旧 AI_flow 后端的 `BaseSkill`、LangChain tool、Midway service 注入或旧 progress emitter，而是按新项目 Skill Runtime 的 compute-entry 机制实现。

目标：

- 输入一个环车视频文件，输出结构化旧伤检测结果。
- 自动抽帧并保留每帧时间戳。
- 分批调用多模态模型识别车身漆面旧伤。
- 对候选损伤调用支持 grounding/bbox 的视觉模型定位区域。
- 在图片上绘制标注框，筛选每处损伤的最佳证据帧。
- 所有模型、API Key、API URL、workspace 根目录等运行配置都从 `skill.config.yaml` env/schema 或输入参数读取，不在代码里硬编码密钥。
- Windows 安装包生产环境下，所有运行产物只能写入后端 `dataDir` 下的可写目录，不能写入安装目录、源码目录或 bundled skill 原始目录。

非目标：

- 第一版不做前端专用结果卡片。
- 第一版不做实时进度推送。
- 第一版不训练 YOLO/SAM 等专用模型。
- 第一版不生成正式检测报告 PDF/HTML。
- 第一版不做人工复核工作流。

## 2. 总体形态

采用 **一个对外大 Skill + 内部模块化流水线** 的结构。

Agent 只调用一次：

```json
{
  "name": "vehicle-damage-inspection",
  "input": {
    "videoUrl": "/upload/20260504/car.mp4",
    "fps": 3,
    "topN": 1
  }
}
```

Skill 内部固定按协议执行：

```text
输入视频
  -> frame_extractor      抽帧
  -> damage_detector      环车旧伤候选检测
  -> damage_grounding     损伤 bbox 定位和画框
  -> best_frame_selector  去重和最佳帧筛选
  -> 输出最终 JSON
```

选择大 Skill 的原因：

- 视频旧伤检测是垂直业务流程，不是通用 Agent 工具。
- 让 Agent 连续调用四个 Skill 并传递 `taskId` 会增加失败点。
- 固定流水线更稳定，便于测试、重跑和后续替换局部模块。
- 内部模块保持独立，未来仍可拆出单独 Skill。

## 3. Skill 目录结构

参考 `packages/backend/skills/minimax-pdf` 的组织方式，但本 Skill 以 compute-entry 为主，额外保留 `make.sh` 方便人工调试。

```text
packages/backend/skills/vehicle-damage-inspection/
├── SKILL.md
├── skill.config.yaml
├── README.md
├── prompts/
│   ├── damage_detect.md
│   ├── grounding.md
│   ├── dedup.md
│   └── best_frame.md
└── scripts/
    ├── index.cjs
    ├── make.sh
    ├── setup.ps1
    └── lib/
        ├── workspace.cjs
        ├── frame_extractor.cjs
        ├── vision_client.cjs
        ├── damage_detector.cjs
        ├── damage_grounding.cjs
        ├── best_frame_selector.cjs
        ├── image_marker.cjs
        └── json_utils.cjs
```

职责边界：

| 文件 | 职责 |
| --- | --- |
| `SKILL.md` | 面向 Agent 的能力说明、触发场景、输入输出摘要 |
| `skill.config.yaml` | runtime、entrypoint、依赖、env、接口 schema |
| `scripts/index.cjs` | stdin/stdout JSON 入口，编排完整流水线 |
| `scripts/make.sh` | Git Bash / POSIX 本地 `check/run/demo` 调试入口 |
| `scripts/setup.ps1` | Windows 安装器 setup 入口；当前 installer 在 win32 下使用 `powershell -File` 执行 setup |
| `workspace.cjs` | 创建 task workspace、读写 JSON、解析 `/upload/` 路径 |
| `frame_extractor.cjs` | ffmpeg/ffprobe 抽帧与视频元信息 |
| `vision_client.cjs` | OpenAI-compatible vision API 调用、重试、JSON/bbox 解析 |
| `damage_detector.cjs` | 分批读取帧，识别候选旧伤 |
| `damage_grounding.cjs` | 读取候选旧伤，找邻近帧，调用 grounding 模型 |
| `image_marker.cjs` | 用 sharp 绘制 bbox 和标签 |
| `best_frame_selector.cjs` | 损伤去重、最佳帧模型筛选、启发式兜底 |

## 4. skill.config.yaml

第一版使用 Node runtime，避免 Python venv 要求；依赖通过 skill 的 `dependencies.node.packages` 声明。生产 Windows 安装包应在打包或安装阶段预置 Node 依赖，不把现场 `npm install` 作为正常运行路径；`setup` 只作为安装/修复入口。

```yaml
runtime: node
entrypoint: scripts/index.cjs
timeout: 900000

dependencies:
  system:
    - name: ffmpeg
      check: "ffmpeg -version"
    - name: ffprobe
      check: "ffprobe -version"
    - name: node
      check: "node --version"
  node:
    packages:
      - axios
      - sharp
      - fluent-ffmpeg
      - "@ffmpeg-installer/ffmpeg"
      - "@ffprobe-installer/ffprobe"

setup:
  posix: scripts/make.sh fix
  win32: scripts/setup.ps1

env:
  - name: ARK_API_KEY
    required: true
    description: 火山方舟/豆包 OpenAI-compatible API Key
  - name: ARK_API_URL
    required: false
    default: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions
    description: OpenAI-compatible chat completions endpoint
  - name: DAMAGE_DETECT_MODEL
    required: true
    default: doubao-seed-2-0-pro-260215
    description: 用于环车旧伤候选检测的多模态模型 ID
  - name: DAMAGE_GROUNDING_MODEL
    required: true
    default: doubao-seed-2-0-pro-260215
    description: 支持 bbox/grounding 输出的视觉模型 ID；当前默认豆包模型已支持 bbox 和定位
  - name: BEST_FRAME_MODEL
    required: false
    default: doubao-seed-2-0-pro-260215
    description: 用于损伤去重和最佳帧筛选的模型 ID；未配置时复用 DAMAGE_DETECT_MODEL
  - name: RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT
    required: false
    description: 检测产物 workspace 根目录；生产环境由宿主注入，默认应为 dataDir/workspace/vehicle-damage-inspection
  - name: RZYX_AI_UPLOAD_ROOT
    required: false
    description: 后端 /upload 路径对应的本地 uploads 根目录；生产环境由宿主注入，默认应为 dataDir/uploads
  - name: RZYX_AI_DATA_DIR
    required: false
    description: 后端运行时 dataDir；由 Windows 安装包/runtime 注入，skill 可据此推导 workspace/uploads 默认路径

interface:
  input:
    videoUrl:
      type: string
      required: true
      description: 视频本地路径或 /upload/... 路径；第一版不支持 http(s) URL
    taskId:
      type: string
      required: false
      description: 可选任务 ID；未传则自动生成
    fps:
      type: number
      required: false
      default: "3"
      description: 抽帧帧率
    quality:
      type: number
      required: false
      default: "90"
      description: 输出 JPG 质量，范围 1-100
    batchSize:
      type: number
      required: false
      default: "12"
      description: 每批发送给检测模型的帧数
    concurrency:
      type: number
      required: false
      default: "2"
      description: 多模态 API 并发数
    groundingWindow:
      type: number
      required: false
      default: "1.5"
      description: 每个损伤时间点前后取帧窗口，单位秒
    topN:
      type: number
      required: false
      default: "1"
      description: 每处损伤返回的最佳证据帧数量
    mode:
      type: string
      required: false
      default: full
      description: full | frames-only | detect-only，用于调试或重跑部分流程
  output:
    success:
      type: boolean
    taskId:
      type: string
    workspacePath:
      type: string
    summary:
      type: object
    damages:
      type: array
    artifacts:
      type: object
```

模型配置原则：

- 代码不写死 API Key、模型 ID 或业务密钥。
- `skill.config.yaml env` 是模型和密钥 schema 的单一来源。宿主需要把 `skill.config.yaml` 中的 env 声明同步到 `NetaClawSkillEntity.envSchema`，这样管理页、默认模型和 `SkillSecretService.resolveEnv()` 使用同一份配置；不要要求在 `SKILL.md metadata.env` 中重复声明。
- 当前默认模型为 `doubao-seed-2-0-pro-260215`。该豆包模型支持多模态理解、bbox 和定位能力，因此第一版可同时作为候选旧伤检测、损伤 grounding 和最佳帧筛选模型使用。
- `DAMAGE_DETECT_MODEL` 负责从视频帧中识别候选旧伤，默认 `doubao-seed-2-0-pro-260215`。
- `DAMAGE_GROUNDING_MODEL` 负责输出 bbox，默认 `doubao-seed-2-0-pro-260215`；它应返回 `<bbox>x1 y1 x2 y2</bbox>` 或等价结构化定位。
- `BEST_FRAME_MODEL` 可选，未配置时复用检测模型。
- 所有模型调用使用同一个 `ARK_API_URL` 和 `ARK_API_KEY`。第一版用一个豆包模型即可跑通；后续如需要按阶段切换模型，再通过 env 覆盖模型 ID。

运行目录配置原则：

- 生产环境必须由宿主运行时注入 `RZYX_AI_DATA_DIR`，并由 Skill 推导：
  - `RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT = {RZYX_AI_DATA_DIR}/workspace/vehicle-damage-inspection`
  - `RZYX_AI_UPLOAD_ROOT = {RZYX_AI_DATA_DIR}/uploads`
- 管理端仍允许用 skill secrets 覆盖这些路径，但默认不要求用户手填。
- 开发态没有 `RZYX_AI_DATA_DIR` 时，才允许 fallback 到 skill 目录下 `.workspace`。

## 5. 输入输出协议

### 5.1 输入

`scripts/index.cjs` 从 stdin 读取 JSON：

```json
{
  "videoUrl": "/upload/20260504/car.mp4",
  "taskId": "optional-task-id",
  "fps": 3,
  "quality": 90,
  "batchSize": 12,
  "concurrency": 2,
  "groundingWindow": 1.5,
  "topN": 1,
  "mode": "full"
}
```

### 5.2 输出

stdout 只输出一个 JSON 对象：

```json
{
  "success": true,
  "taskId": "20260504-abc",
  "workspacePath": "C:/ProgramData/RZYX-AI/data/workspace/vehicle-damage-inspection/20260504-abc",
  "summary": {
    "duration": 42.3,
    "resolution": "1920x1080",
    "frameCount": 127,
    "candidateDamageCount": 5,
    "mergedDamageCount": 3,
    "bestFrameCount": 3
  },
  "damages": [
    {
      "id": "dmg_001",
      "part": "左前门",
      "type": "划痕",
      "severity": "轻微",
      "description": "左前门中部可见细长白色划痕",
      "timestamps": [12.4, 12.7],
      "bestFrames": [
        {
          "timestamp": 12.4,
          "path": "C:/.../marked_frames/dmg_001_12.40s.jpg",
          "relativePath": "marked_frames/dmg_001_12.40s.jpg",
          "bbox": { "x1": 120, "y1": 340, "x2": 280, "y2": 390 }
        }
      ]
    }
  ],
  "artifacts": {
    "videoInfo": "video_info.json",
    "damageCandidates": "damage_candidates.json",
    "damageAnnotations": "damage_annotations.json",
    "bestFrames": "best_frames.json"
  }
}
```

失败时：

```json
{
  "success": false,
  "error": "视频文件不存在: ...",
  "taskId": "..."
}
```

stderr 可输出人类可读日志，但不能输出最终 JSON，以免 `SkillExecutorService` 解析 stdout 失败。

## 6. Workspace 协议

每次运行创建或复用一个 task workspace：

```text
workspace/{taskId}/
├── source/
│   └── input.mp4
├── frames/
│   └── frame_000001_0.33s.jpg
├── marked_frames/
│   └── dmg_001_12.40s.jpg
├── video_info.json
├── damage_candidates.json
├── damage_annotations.json
├── best_frames.json
└── run_summary.json
```

生产环境 workspace 根目录必须位于后端 dataDir 下：

```text
{dataDir}/workspace/vehicle-damage-inspection/{taskId}/
```

Windows 安装包场景下，后端 dataDir 解析顺序由 `comm/data-dir.ts` 决定：外部 `config.yaml` 的 `data.dir`、`NETA_DATA_DIR`、pkg 模式 `<exe-dir>/data`。本 Skill 不直接 import 后端 `pDataPath()`，而是通过宿主注入的 env 使用该目录。

开发态 fallback：

```text
packages/backend/skills/vehicle-damage-inspection/.workspace
```

该 fallback 仅用于本地调试。生产运行如果既没有 `RZYX_AI_DATA_DIR`，也没有 `RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT`，Skill 应返回配置错误，而不是默默写入 skill 目录。

`/upload/...` 路径解析策略：

- 如果 `videoUrl` 是存在的本地路径，直接使用。
- 如果 `videoUrl` 匹配 `/upload/<relative>`，生产环境使用 `RZYX_AI_UPLOAD_ROOT/<relative>` 解析。
- 开发态未配置 `RZYX_AI_UPLOAD_ROOT` 时，可从 `RZYX_AI_DATA_DIR/uploads` 或 `RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT/../../uploads` 推导；生产环境不能依赖推导。
- 第一版明确不支持 http(s) URL。遇到 http(s) 输入时返回 `success:false` 和明确错误；如果后续要支持远程 URL，必须新增下载模块，把视频下载到 `source/input.mp4`，并实现协议白名单、大小限制、超时、重定向限制和审计日志。

### 6.1 Windows 安装包运行时约束

Windows 安装包部署时，后端 `backend.exe`、托盘程序、配置文件和 bundled skills 都在安装目录附近；真正可写的业务数据必须在 dataDir。

本 Skill 需要遵守以下约束：

- bundled skill 目录只作为模板来源。首次启动时，后端会把 bundled skills 复制到 `{dataDir}/skills`；运行时加载和执行的是 `{dataDir}/skills/vehicle-damage-inspection`。
- Skill 代码、prompt、脚本可以位于 `{dataDir}/skills/...`，但检测产物不得写入该目录，避免升级、重装、依赖安装或清理时误删业务数据。
- workspace、下载视频副本、抽帧图片、标注图片、JSON artifact 都写入 `{dataDir}/workspace/vehicle-damage-inspection/{taskId}`。
- 上传视频来源优先解析为 `{dataDir}/uploads/...`。
- 日志只写 stderr 或 `{dataDir}/logs` 下由宿主管理的日志，不在安装目录创建日志。
- 如需清理过期 workspace，应按 dataDir 下的 workspace mtime/manifest 执行，不扫描 skill 代码目录。
- `sharp`、`fluent-ffmpeg`、`@ffmpeg-installer/ffmpeg`、`@ffprobe-installer/ffprobe` 等运行依赖应在打包或安装阶段准备好。生产运行时不依赖联网执行 `npm install`；`setup.ps1` 只用于安装器或人工修复。

### 6.2 宿主运行时需要补充的 env 注入

当前 `SkillExecutorService` 只注入 env 白名单和 skill secrets。为减少 Windows 安装包配置成本，宿主应在执行 compute-entry skill 时额外注入：

```text
RZYX_AI_DATA_DIR={pDataPath()}
RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT={pDataPath()}/workspace/vehicle-damage-inspection
RZYX_AI_UPLOAD_ROOT={pUploadPath()}
```

这些不是密钥，不应要求管理员在 Skill secrets 中手动配置。Skill secrets 只负责模型 API Key、模型 ID 和可选覆盖项。

如果暂时不改 `SkillExecutorService`，MVP 实现必须把 `RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT` 和 `RZYX_AI_UPLOAD_ROOT` 标记为部署必填配置，并在 Windows 安装文档里写清楚。

## 7. 流水线设计

### 7.1 抽帧

`frame_extractor.cjs` 负责：

- 检查视频存在。
- 用 ffprobe 获取 duration、fps、分辨率、视频流信息。
- 用 ffmpeg 按 `fps` 抽帧到 `frames/`。
- 文件名包含序号和时间戳。
- 写出 `video_info.json`。

抽帧输出：

```json
{
  "videoPath": "...",
  "videoInfo": {
    "duration": 42.3,
    "videoFps": 29.97,
    "resolution": "1920x1080",
    "extractFps": 3,
    "extractedFrames": 127
  },
  "frames": [
    {
      "index": 0,
      "timestamp": 0,
      "relativePath": "frames/frame_000001_0.00s.jpg",
      "path": "..."
    }
  ]
}
```

第一版不做复杂视频质量过滤。可以保留轻量重复帧/模糊帧过滤接口，但默认关闭，避免误删证据帧。

### 7.2 环车旧伤候选检测

`damage_detector.cjs` 负责：

- 读取 `video_info.json` 和 `frames/`。
- 按 `batchSize` 分批组装多模态请求。
- 每张图前插入时间戳文本。
- 调用 `DAMAGE_DETECT_MODEL`。
- 要求模型只返回 JSON。
- 合并各批结果并写出 `damage_candidates.json`。

检测 prompt 重点：

- 只检测车身漆面/外观旧伤：划痕、凹陷、掉漆、裂纹、锈蚀等。
- 反光、污渍、阴影、压缩噪声不应直接判定为损伤。
- 不确定结果标记 `confidence: "low"` 或 `uncertain: true`。
- 输出位置、类型、严重程度、时间点和证据描述。

候选输出：

```json
{
  "totalFrames": 127,
  "batches": [
    {
      "batch": 1,
      "frameStart": 0,
      "frameEnd": 11,
      "status": "success"
    }
  ],
  "candidates": [
    {
      "id": "cand_001",
      "timestamp": 12.4,
      "part": "左前门",
      "type": "划痕",
      "severity": "轻微",
      "description": "左前门中部可见细长白色划痕",
      "confidence": "medium"
    }
  ]
}
```

并发控制：

- 默认 `concurrency=2`，避免视觉模型请求体过大导致限流。
- 对 429/TooManyRequests 做指数退避重试。
- API 请求超时默认 10 分钟。

### 7.3 损伤定位标注

`damage_grounding.cjs` 负责：

- 读取 `damage_candidates.json` 和 `video_info.json`。
- 对每个 candidate 取 `timestamp ± groundingWindow` 的帧。
- 调用 `DAMAGE_GROUNDING_MODEL`。
- 解析 bbox。
- 用 `image_marker.cjs` 画红框和标签。
- 写出 `damage_annotations.json`。

bbox 坐标约定：

- 模型输出优先使用 0-1000 归一化坐标。
- 内部统一转换为图片像素坐标后画框。
- 输出 JSON 同时保存 normalized 和 pixel 坐标。

标注输出：

```json
{
  "annotations": [
    {
      "candidateId": "cand_001",
      "damageId": "dmg_001",
      "part": "左前门",
      "type": "划痕",
      "severity": "轻微",
      "markedFrames": [
        {
          "timestamp": 12.4,
          "sourceRelativePath": "frames/frame_000038_12.40s.jpg",
          "markedRelativePath": "marked_frames/dmg_001_12.40s.jpg",
          "bbox": {
            "normalized": { "x1": 120, "y1": 315, "x2": 280, "y2": 380 },
            "pixel": { "x1": 230, "y1": 340, "x2": 538, "y2": 410 }
          },
          "groundingRaw": "<bbox>120 315 280 380</bbox>"
        }
      ]
    }
  ]
}
```

如果 grounding 模型未返回 bbox：

- 仍复制原图到 `marked_frames/`。
- `bbox` 为空。
- 标记 `groundingStatus: "no_bbox"`，后续最佳帧筛选降低评分。

### 7.4 最佳帧筛选

`best_frame_selector.cjs` 负责：

- 读取 `damage_annotations.json`。
- 对候选损伤做去重合并。
- 对每处损伤的标注帧选择最佳 `topN`。
- 写出 `best_frames.json` 和最终 summary。

去重策略：

- 第一优先：调用 `BEST_FRAME_MODEL`，输入候选损伤摘要，让模型输出合并分组。
- 兜底：位置文本相似、损伤类型一致、时间相近的候选合并。
- 去重后生成稳定 `dmg_001`、`dmg_002` 编号。

最佳帧策略：

- 如果某处损伤候选独立帧数小于等于 3，按启发式评分选择每个时间点最好的标注版本。
- 如果候选帧较多，调用模型选择 `topN * 3` 候选，再按原始时间戳去重，最终保留 `topN`。
- 模型失败时使用启发式评分。
- 第一版实现必须真实接入 `BEST_FRAME_MODEL` 的去重/筛选调用，不能只保留 env 而完全不用；启发式逻辑只作为失败兜底和少量候选快速路径。

启发式评分因素：

- 有 bbox 的帧优先。
- bbox 面积适中优先。
- bbox 不贴边优先。
- 同一时间戳只保留评分最高的标注版本。

## 8. 错误处理

| 场景 | 行为 |
| --- | --- |
| 输入视频不存在 | 返回 `success:false`，不创建后续 artifact |
| 输入 http(s) URL | 第一版返回 `success:false`，提示仅支持本地路径和 `/upload/...` |
| ffmpeg/ffprobe 缺失 | `make.sh check` 报错；运行时返回可诊断错误 |
| 抽帧为空 | 返回失败，提示视频无法抽帧 |
| 模型配置缺失 | 返回失败，明确指出缺少 env 名称 |
| 生产环境缺少 dataDir/workspace/upload 运行目录 | 返回失败，提示宿主未注入 `RZYX_AI_DATA_DIR` 或必要路径 |
| 某批检测失败 | 记录 batch error，继续处理其他批次 |
| 全部检测批次失败 | 返回失败，保留 `video_info.json` 和错误摘要 |
| 未发现损伤 | 返回 `success:true`，damageCount 为 0 |
| grounding 部分失败 | 保留无 bbox 标注帧，后续筛选降权 |
| best frame 模型失败 | 使用启发式兜底 |
| stdout JSON 生成异常 | `index.cjs` 捕获后输出标准失败 JSON |

## 9. 与 Agent Runtime 的关系

本 Skill 通过当前 Skill Runtime 执行：

```text
Agent -> execute_skill({ name, input })
  -> SkillExecutorService
  -> node scripts/index.cjs
  -> stdout JSON
  -> tool_result
```

ToolResolver 只需要在 Agent 绑定了 `vehicle-damage-inspection` 且工具治理允许 `execute_skill` 时注入执行工具。Agent 不需要看到内部四个模块，也不需要调用 `bash`。

为适配 Windows 安装包生产形态，`SkillExecutorService` 需要在执行该 Skill 时提供运行时目录 env。该改动属于宿主能力补强，不改变 `execute_skill` 对 Agent 暴露的 schema。

第一版不修改 `SkillExecutorService` 的流式协议。由于视频检测耗时较长，后续可以扩展：

- 子进程 stderr 输出 JSONL progress。
- `SkillExecutorService` 识别 progress 事件并转成 `tool_result_streamed`。
- 前端对 `execute_skill` 增加视频检测进度展示。

该扩展不阻塞 MVP。

## 10. 测试策略

### 10.1 单元测试

优先测试纯函数和模块边界：

- `parseJSON()`：兼容 markdown code fence 和文本包裹 JSON。
- `parseBboxes()`：解析 `<bbox>x1 y1 x2 y2</bbox>`。
- `workspace`：创建 task、写读 JSON、路径安全。
- `syncSkillConfigEnvSchema()`：从 `skill.config.yaml env` 同步默认模型和密钥 schema 到 DB，而不是依赖 `SKILL.md metadata.env`。
- `best_frame_selector`：去重兜底、启发式评分、同时间戳去重。
- `image_marker`：给一张 fixture 图片画框，确认输出文件存在。

### 10.2 集成测试

使用小型测试视频：

- `make.sh check` 验证依赖。
- `make.sh run --video fixtures/car.mp4 --mode frames-only` 验证抽帧。
- mock `vision_client` 验证完整流水线不依赖真实 API。
- 有真实模型配置时，手动运行完整视频检测。

### 10.3 验收标准

MVP 完成的判断：

- 后端 skill loader 能识别该 Skill 为 `compute-entry`。
- Agent 绑定该 Skill 后能通过 `execute_skill` 调起。
- 输入视频后能生成 `video_info.json`、`damage_candidates.json`、`damage_annotations.json`、`best_frames.json`。
- 有损伤视频能输出至少一张红框标注图。
- 无损伤视频能返回 `success:true` 且损伤数为 0。
- 未配置模型密钥时返回明确错误，不出现硬编码密钥。

## 11. 实施顺序

1. 补强 Skill 配置加载：从 `skill.config.yaml env` 同步 `envSchema`，确保默认模型和管理页一致。
2. 创建 Skill 目录、`SKILL.md`、`skill.config.yaml`、`README.md`。
3. 补强 `SkillExecutorService`：注入 `RZYX_AI_DATA_DIR`、`RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT`、`RZYX_AI_UPLOAD_ROOT` 这三个非密钥运行时 env。
4. 实现 `scripts/index.cjs` stdin/stdout 协议和统一错误包装。
5. 实现 workspace 和路径解析，生产路径固定落在 dataDir 下，并明确拒绝 http(s) URL。
6. 实现 ffmpeg 抽帧。
7. 实现 vision client、prompt 文件和模型配置读取。
8. 实现候选损伤检测。
9. 实现 grounding 和图片标注。
10. 实现 `BEST_FRAME_MODEL` 参与的去重/最佳帧筛选，以及启发式兜底。
11. 增加 `make.sh check/run/demo` 和 Windows `setup.ps1`。
12. 增加必要测试或 mock 验证脚本。
13. 用 pkg/Windows 安装包路径模拟验证：确认 workspace/uploads/logs 都不写入安装目录或 skill 代码目录。
14. 在技能管理页配置模型 env secrets 后进行真实视频手测。

## 12. 风险与后续扩展

### 12.1 主要风险

- 多模态模型容易把反光、污渍、阴影误判为旧伤。
- 一次发送过多帧会降低模型注意力并增加请求失败概率。
- grounding 模型能力不稳定时，bbox 可能偏移或为空。
- 长视频会导致抽帧和模型调用成本高。
- 当前 `execute_skill` 不支持流式进度，用户体验可能是长时间等待。

### 12.2 缓解策略

- 默认低 fps 和小 batch。
- prompt 明确要求不确定就标记 uncertain，不强行报损伤。
- 对 bbox 失败保留原图和状态，避免流程中断。
- 保留 `mode` 参数支持分阶段调试。
- 输出完整 artifact，方便人工复核和后续重跑。

### 12.3 后续扩展

- 增加 progress JSONL 协议。
- 增加前端专用结果卡片。
- 增加人工复核和修正 bbox。
- 增加报告生成 Skill 或复用文档生成 Skill。
- 累积标注数据后训练专用漆面损伤检测模型。
