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name: damage-detector
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description: 汽车环车旧伤与车辆关键信息检测。用于 damage_detector 能力：基于 video-frame-extractor 生成的 taskId 和 frames 分批调用多模态大模型，识别划痕、凹陷、裂纹、掉漆、锈蚀等旧伤，并采集品牌型号、前后车牌、VIN、仪表盘里程、胎压、轮胎纹理健康度、轮胎品牌型号规格；写入 workspace/damages.json。
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license: MIT
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metadata:
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version: "1.0.0"
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category: vehicle-inspection
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skillType: compute-entry
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aliases: ["damage_detector"]
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tags: ["vehicle", "damage", "vision", "旧伤检测", "VIN", "轮胎"]
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# 环车旧伤检测
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前置条件：先使用 `video-frame-extractor` 得到 `taskId`。
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```json
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{
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"name": "damage-detector",
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"input": {
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"taskId": "order_10001",
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"batchSize": 50,
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"batchDelay": 2,
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"concurrency": 5
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}
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}
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```
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## 工作流程
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1. 读取共享 workspace 的 `video_info.json` 和 `frames/` 图片。
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2. 每批默认 50 帧，批间默认等待 2 秒，避免模型限流。
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3. 调用多模态模型检测车身旧伤和车辆关键信息。
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4. 跨批次合并车辆信息，写入 `workspace/damages.json`。
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## 输入
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- `taskId`: 必填，由抽帧步骤返回。
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- `batchSize`: 可选，默认 `50`。
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- `batchDelay`: 可选，默认 `2` 秒。
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- `concurrency`: 可选，默认 `5`。
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- `modelResult` / `batchResults`: 可选，外部多模态模型返回结果；传入后本技能只做归一化和汇总。
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## 输出
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返回 `damagesFound`、`totalBatches`、`successBatches`、`vehicleInfo`。
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如果没有配置 `ARK_API_KEY` 且没有传 `modelResult`，会返回 `needsModelVision:true`、`batches[]` 和 `prompt`，由上层 Agent 使用多模态模型处理后再回传 `modelResult`。
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## 运行约定
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- 需要 Node.js 18+。
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- 共享 workspace 根目录优先读取 `VEHICLE_SCRATCH_WORKSPACE_ROOT`，其次兼容 `RZYX_AI_WORKSPACE_ROOT`，否则使用 `RZYX_AI_DATA_DIR/workspace/vehicle-scratch-inspection`。
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## 检测原则
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- 不要把反光、阴影、污渍、压缩噪声虚报为旧伤。
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- 车辆信息跨批次合并，以更清晰、字段更完整的结果为准。
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- 不使用百度 OCR API；图片文字识别由多模态大模型完成。
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- 用中文回答所有内容。
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