feat(models): 補 7 個預設模型（B8）+ 詳細頁下載按鈕（B5）

# B8 預設模型（簡單版：寫死常數 + 打包 + 不簽 token）
模型庫「預設模型」原本實際是空的（舊 seed 是 demo 假資料、production 不啟用）。
補 7 個公用預設模型（kl520×4 + kl720×3，來源 local-tool models.json）：
- metadata 寫死成 Go 常數（presets.go），不進 DB → 公用、不可刪、無 seed 重複
- 7 個 .nef 打包進 image（assets/preset-models/，~61MB；Dockerfile COPY）
- download 走 visionA 自己（簡單版不簽 token，preset 公用本不需授權）：
  download handler 三分支 preset→visionA URL / converted→FAA / uploaded→501
- 新 GET /preset-models/*filepath 靜態 serve（無 auth、Content-Disposition
  attachment 用 mime.FormatMediaType、path-traversal 防禦）
- list/get 含 preset（對所有人可見）

# B5 詳細頁下載按鈕 + preset 可下載
- model-detail-client.tsx 補下載按鈕（行為對齊列表卡片）
- isModelDownloadable 加 preset（source==="preset" → true）
- normalizeModelSummary 對 target_chip toLowerCase（修 preset 大寫 KL520
  在小寫晶片篩選下被隱藏的 bug；收斂所有來源大小寫）

# 測試
backend：presets/preset 下載三分支/靜態 serve/path-traversal/條件對稱 全綠
frontend：詳細頁下載鈕 + preset 可下載 + target_chip 大小寫篩選回歸 38 PASS
Reviewer 兩輪通過（Major-1 + Minor-1/2 修畢、複審 0 問題）

# backlog（未做的優化）
preset 下載改 HMAC presigned / preset .nef 改放 FAA 減 image / metadata 後台可管理

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

visionA-backend/.env.example

@@ -156,6 +156,14 @@ VISIONA_STORAGE_LOCALFS_BASE_URL=http://localhost:3721/storage
 # ⚠️ 生產環境必改（openssl rand -hex 32 產生 64 字元 hex）
 VISIONA_STORAGE_SIGNING_SECRET=CHANGE_ME_IN_PRODUCTION_use_openssl_rand_hex_32
 
+# ---- 系統預設模型（B8） -------------------------------------
+# 7 個公用預設模型 .nef 檔目錄（打包進 image）。
+# GET /preset-models/* 直接串流（不簽 token、公用）。容器內預設 /app/assets/preset-models。
+VISIONA_PRESET_MODELS_DIR=./assets/preset-models
+# preset download_url 前綴（api-server 對外 origin，不含 /storage）。
+# 部署時改成對外可訪問的 base，如 https://api.visiona.cloud。
+VISIONA_PRESET_BASE_URL=http://localhost:3721
+
 
 # ============================================================
 # Model 上傳限制

visionA-backend/cmd/api-server/main.go

@@ -420,6 +420,8 @@ func main() {
 		DeviceUnpairer:     deviceUnpairer,   // 塊 5.2 cascade unpair（Postgres tx / in-memory 依序）
 		PairingExchanger:   pairingExchanger, // DB-on FK 收尾 #2：exchange 自建 device + session token
 		Storage:            storageStore,
+		PresetModelsDir:    cfg.Storage.PresetModelsDir, // B8：7 個系統預設模型 .nef 目錄
+		PresetBaseURL:      cfg.Storage.PresetBaseURL,   // B8：preset download_url 前綴
 		Converter:          converterClient,
 		Conversion:         conversionService, // Phase 0.8（nil 時 /api/conversion/* 回 501）
 		FileAccessIssuer:   fileAccessIssuer,  // Phase 0.9（nil 時 /api/models/:id/download 回 501）

visionA-backend/docker/Dockerfile.api-server

@@ -51,6 +51,10 @@ RUN mkdir -p /app/data/storage && chown -R visiona:visiona /app
 # 複製 binary
 COPY --from=builder --chown=visiona:visiona /out/api-server /app/api-server
 
+# B8：7 個系統預設模型 .nef 打包進 image（GET /preset-models/* 直接串流，不簽 token）。
+# 對齊 config.StorageConfig.PresetModelsDir 預設 ./assets/preset-models（容器內 /app/assets/preset-models）。
+COPY --chown=visiona:visiona assets/preset-models /app/assets/preset-models
+
 # 切到非 root
 USER visiona:visiona
 
@@ -62,6 +66,7 @@ EXPOSE 3721
 ENV VISIONA_HOST=0.0.0.0 \
     VISIONA_API_PORT=3721 \
     VISIONA_STORAGE_LOCALFS_ROOT=/app/data/storage \
+    VISIONA_PRESET_MODELS_DIR=/app/assets/preset-models \
     VISIONA_LOG_LEVEL=info
 
 # Container 層級 healthcheck — docker / compose 會用。

visionA-backend/internal/api/api.go

@@ -98,6 +98,16 @@ type Deps struct {
 	Storage   storage.Store
 	Converter converter.Client
 
+	// PresetModelsDir 是 7 個系統預設模型 .nef 檔（B8）的本地目錄（打包進 image）。
+	// 非空時 NewRouter 註冊 GET /preset-models/*filepath（不簽 token、不走 auth），
+	// 直接從此目錄串流檔案。為空時不註冊該路由，preset download 會回 501。
+	PresetModelsDir string
+
+	// PresetBaseURL 是 preset download_url 的前綴（對外可直接 GET 的 base）。
+	// 例 http://localhost:3721（api-server origin）；download handler 組
+	// `{PresetBaseURL}/preset-models/{id}.nef` 回給前端導航下載。為空時 preset download 回 501。
+	PresetBaseURL string
+
 	// Conversion 是 Phase 0.8 轉檔功能的 Service interface（5 個 endpoint 共用）。
 	// 為 nil 時 /api/conversion/* 5 個 endpoint 全回 501 NOT_IMPLEMENTED
 	// （main.go 在 cfg.Conversion.Enabled() 為 false 時不 wire），對齊 api-conversion.md。
@@ -213,6 +223,11 @@ func NewRouter(deps Deps) *gin.Engine {
 	// /storage/* 不走 AuthMiddleware（改用 HMAC 簽章）— 對齊 api-spec.md §10
 	registerStorageRoutes(r, deps)
 
+	// /preset-models/* 不走 AuthMiddleware、不簽 token（B8 系統預設模型公用、本不需授權）。
+	// 刻意用獨立 path 前綴而非掛在 /storage/* 底下：gin(httprouter) 不允許同層級兩個
+	// wildcard（/storage/*filepath 與 /storage/preset/*filepath 會 panic）。
+	registerPresetModelRoutes(r, deps)
+
 	// /api/pairing/exchange 刻意不走 AuthMiddleware：
 	//   agent 尚未有 session token 時就得用 Pairing Token 換 Session Token，
 	//   Pairing Token 本身就是這個 endpoint 的憑證。詳見 security.md §1.2。

visionA-backend/internal/api/models.go

@@ -99,7 +99,8 @@ func toModelResponse(m *model.Model) ModelResponse {
 func modelsListHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 	return func(c *gin.Context) {
 		if deps.ModelRepo == nil {
-			WriteSuccess(c, http.StatusOK, []ModelResponse{})
+			// B8：即使無 user repo（最小骨架），7 個系統預設模型仍對所有人可見。
+			WriteSuccess(c, http.StatusOK, presetResponses())
 			return
 		}
 		// Phase 0.7 security fix C1 (見 .autoflow/05-implementation/review/phase-0.7-security-audit.md)
@@ -120,7 +121,10 @@ func modelsListHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 			WriteDBError(c, deps.Logger, "list models", err)
 			return
 		}
-		out := make([]ModelResponse, 0, len(models))
+		// B8：list = 7 個系統預設模型（公用、所有人可見、放最前面）+ 該 user 的 model（DB 查）。
+		presets := presetResponses()
+		out := make([]ModelResponse, 0, len(presets)+len(models))
+		out = append(out, presets...)
 		for _, m := range models {
 			out = append(out, toModelResponse(m))
 		}
@@ -128,6 +132,16 @@ func modelsListHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 	}
 }
 
+// presetResponses 把 7 個系統預設模型轉成 API DTO（順序固定）。
+func presetResponses() []ModelResponse {
+	presets := model.PresetModels()
+	out := make([]ModelResponse, 0, len(presets))
+	for _, m := range presets {
+		out = append(out, toModelResponse(m))
+	}
+	return out
+}
+
 // modelsGetHandler 實作 GET /api/models/:id。
 func modelsGetHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 	return func(c *gin.Context) {
@@ -140,6 +154,11 @@ func modelsGetHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 			WriteError(c, http.StatusBadRequest, ErrCodeValidationFailed, "model id required", nil)
 			return
 		}
+		// B8：preset 是公用模型（無 owner、不在 DB），任何已登入 user 都查得到，不做 ownership 檢查。
+		if pm, ok := model.PresetByID(id); ok {
+			WriteSuccess(c, http.StatusOK, toModelResponse(pm))
+			return
+		}
 		// Phase 0.7 security fix C1 (見 .autoflow/05-implementation/review/phase-0.7-security-audit.md)
 		uc, ok := UserContextFrom(c)
 		if !ok || uc.UserID == "" {
@@ -483,6 +502,32 @@ type ModelDownloadResponse struct {
 //   - 簽 token 失敗（MC 不可用）→ 502 INTERNAL_ERROR（對外 mask，不洩漏 MC 內部狀態）
 func modelsDownloadHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 	return func(c *gin.Context) {
+		id := c.Param("id")
+		if id == "" {
+			WriteError(c, http.StatusBadRequest, ErrCodeValidationFailed, "model id required", nil)
+			return
+		}
+
+		// B8：preset 是公用模型，download 走 visionA 自己（簡單版不簽 token）。
+		// 必須在 FAA / ModelRepo nil 檢查之前處理——preset 完全不依賴 FAA / DB。
+		if pm, ok := model.PresetByID(id); ok {
+			if deps.PresetModelsDir == "" || deps.PresetBaseURL == "" {
+				// preset 檔案目錄 / base URL 未配置（main.go 沒 wire）→ 無從組可下載 URL。
+				WriteNotImplemented(c, "preset model download not configured (set VISIONA_PRESET_MODELS_DIR)")
+				return
+			}
+			// preset StorageKey = models/preset/{id}.nef；對外 URL 用檔名 {id}.nef。
+			downloadURL := strings.TrimRight(deps.PresetBaseURL, "/") + "/preset-models/" + url.PathEscape(id) + ".nef"
+			logOrDefault(deps.Logger).Info("models: preset download",
+				"model_id", pm.ID,
+				"request_id", RequestIDFrom(c))
+			WriteSuccess(c, http.StatusOK, ModelDownloadResponse{
+				DownloadURL: downloadURL,
+				// preset 不簽 token：Token / ExpiresAt 留空（前端只需 DownloadURL 即可下載）。
+			})
+			return
+		}
+
 		if deps.ModelRepo == nil {
 			WriteError(c, http.StatusNotFound, ErrCodeNotFound, "model not found", nil)
 			return
@@ -492,12 +537,6 @@ func modelsDownloadHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
 			WriteNotImplemented(c, "model FAA download not configured (set VISIONA_FILE_ACCESS_* env)")
 			return
 		}
-
-		id := c.Param("id")
-		if id == "" {
-			WriteError(c, http.StatusBadRequest, ErrCodeValidationFailed, "model id required", nil)
-			return
-		}
 		// Phase 0.7 security fix C1 (見 .autoflow/05-implementation/review/phase-0.7-security-audit.md)
 		uc, ok := UserContextFrom(c)
 		if !ok || uc.UserID == "" {

visionA-backend/internal/api/models_preset_test.go

@@ -0,0 +1,300 @@
+package api
+
+import (
+	"context"
+	"encoding/json"
+	"mime"
+	"net/http"
+	"net/http/httptest"
+	"os"
+	"path/filepath"
+	"strings"
+	"testing"
+	"time"
+
+	"github.com/gin-gonic/gin"
+	"github.com/stretchr/testify/assert"
+	"github.com/stretchr/testify/require"
+
+	"visiona-backend/internal/model"
+)
+
+// newPresetFixture 建一個帶 preset 配置的 models route fixture。
+//
+// presetDir / presetBaseURL 空時模擬「preset download 未配置」。
+// 同時設 FileAccessIssuer=nil 確保 preset 分支完全獨立於 FAA。
+func newPresetFixture(t *testing.T, presetDir, presetBaseURL, userID string) (*gin.Engine, *model.InMemoryRepository) {
+	t.Helper()
+	repo := model.NewInMemoryRepository()
+
+	r := gin.New()
+	r.Use(RequestIDMiddleware())
+	r.Use(injectStaticUserContext(userID, ""))
+	g := r.Group("/api")
+	registerModelRoutes(g, Deps{
+		ModelRepo:       repo,
+		MaxUploadSizeMB: 10,
+		PresetModelsDir: presetDir,
+		PresetBaseURL:   presetBaseURL,
+		// FileAccessIssuer 刻意留 nil：preset download 不該依賴 FAA。
+	})
+	return r, repo
+}
+
+// ==========================================================================
+// list — preset 對所有人可見
+// ==========================================================================
+
+func TestModelsList_IncludesPresetsForEveryone(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, t.TempDir(), "http://localhost:3721", "demo-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models", nil))
+	require.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+
+	var sb SuccessBody
+	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
+	arr, ok := sb.Data.([]any)
+	require.True(t, ok)
+	require.Len(t, arr, 7, "無 user model 時應只回 7 個 preset")
+
+	ids := map[string]bool{}
+	for _, item := range arr {
+		ids[item.(map[string]any)["id"].(string)] = true
+	}
+	for _, id := range []string{
+		"kl520-yolov5-detection", "kl520-fcos-detection", "kl520-ssd-face-detection",
+		"kl520-tiny-yolov3", "kl720-yolov5-detection", "kl720-resnet18-classification",
+		"kl720-fcos-detection",
+	} {
+		assert.True(t, ids[id], "preset %s 應在 list 中", id)
+	}
+}
+
+// TestModelsList_PresetVisibleWhenRepoNil 驗證即使無 ModelRepo（最小骨架），preset 仍可見。
+func TestModelsList_PresetVisibleWhenRepoNil(t *testing.T) {
+	r := gin.New()
+	r.Use(RequestIDMiddleware())
+	r.Use(injectStaticUserContext("demo-user", ""))
+	g := r.Group("/api")
+	registerModelRoutes(g, Deps{MaxUploadSizeMB: 10}) // ModelRepo nil
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models", nil))
+	require.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+
+	var sb SuccessBody
+	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
+	arr, ok := sb.Data.([]any)
+	require.True(t, ok)
+	assert.Len(t, arr, 7)
+}
+
+// ==========================================================================
+// get — preset 查得到（無 ownership 限制）
+// ==========================================================================
+
+func TestModelsGet_PresetFound(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, t.TempDir(), "http://localhost:3721", "any-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/kl720-resnet18-classification", nil))
+	require.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+
+	var sb SuccessBody
+	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
+	data := sb.Data.(map[string]any)
+	assert.Equal(t, "kl720-resnet18-classification", data["id"])
+	assert.Equal(t, "ImageNet Classification ResNet18 (KL720)", data["name"])
+	assert.Equal(t, "preset", data["source"])
+	assert.Equal(t, "KL720", data["target_chip"])
+	assert.Equal(t, "ready", data["status"])
+}
+
+// ==========================================================================
+// download — 三分支：preset / converted / uploaded
+// ==========================================================================
+
+// TestModelsDownload_PresetReturnsVisionAURL：preset 回 visionA 自己的 URL（非 FAA、非 501）。
+func TestModelsDownload_PresetReturnsVisionAURL(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, t.TempDir(), "http://localhost:3721", "demo-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/kl520-yolov5-detection/download", nil))
+	require.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+
+	var sb SuccessBody
+	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
+	data := sb.Data.(map[string]any)
+	assert.Equal(t,
+		"http://localhost:3721/preset-models/kl520-yolov5-detection.nef",
+		data["download_url"])
+	// preset 不簽 token：token 欄位應為空（omitempty 後可能不存在或為空字串）。
+	assert.Empty(t, data["token"])
+}
+
+// TestModelsDownload_PresetWorksWithoutFAAConfig：preset download 完全不依賴 FAA 配置。
+// fixture 的 FileAccessIssuer 為 nil（未配置 FAA），preset 仍應成功。
+func TestModelsDownload_PresetWorksWithoutFAAConfig(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, t.TempDir(), "http://localhost:3721", "demo-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/kl720-fcos-detection/download", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "preset 不需 FAA 也能下載; body=%s", w.Body.String())
+}
+
+// TestModelsDownload_PresetNotConfiguredReturns501：preset 目錄 / baseURL 未配置 → 501。
+func TestModelsDownload_PresetNotConfiguredReturns501(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, "", "", "demo-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/kl520-tiny-yolov3/download", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusNotImplemented, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+}
+
+// TestModelsDownload_ConvertedStillUsesFAA：converted 類仍走 FAA（沒被 preset 分支破壞）。
+func TestModelsDownload_ConvertedStillUsesFAA(t *testing.T) {
+	exp := time.Date(2026, 6, 7, 12, 0, 0, 0, time.UTC)
+	iss := &fakeIssuer{token: "fdt_abc", expiresAt: exp}
+	r, repo := newDownloadFixture(t, iss, "https://faa.example.com:5081", "demo-user")
+	seedConvertedModel(t, repo, "m-conv", "demo-user", "models/demo-user/job.nef")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/m-conv/download", nil))
+	require.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+
+	var sb SuccessBody
+	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
+	data := sb.Data.(map[string]any)
+	assert.Equal(t,
+		"https://faa.example.com:5081/files/models/demo-user/job.nef?access_token=fdt_abc",
+		data["download_url"])
+	assert.Equal(t, 1, iss.calls, "converted 類仍應簽 FAA token")
+}
+
+// TestModelsDownload_UploadedStillReturns501：uploaded 類（無 FAAObjectKey、非 preset）仍 501。
+func TestModelsDownload_UploadedStillReturns501(t *testing.T) {
+	iss := &fakeIssuer{token: "fdt_x"}
+	r, repo := newDownloadFixture(t, iss, "https://faa.example.com:5081", "demo-user")
+	now := time.Now().UTC()
+	require.NoError(t, repo.Save(context.Background(), &model.Model{
+		ID:          "m-upload",
+		OwnerUserID: "demo-user",
+		Name:        "uploaded",
+		StorageKey:  "models/demo-user/m-upload.nef",
+		Source:      model.SourceUploaded,
+		UploadedAt:  &now,
+		CreatedAt:   now,
+		UpdatedAt:   now,
+	}))
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/m-upload/download", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusNotImplemented, w.Code)
+	assert.Equal(t, 0, iss.calls)
+}
+
+// ==========================================================================
+// delete — preset 不在 DB，delete 應回 404（不炸）
+// ==========================================================================
+
+func TestModelsDelete_PresetReturns404(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, t.TempDir(), "http://localhost:3721", "demo-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodDelete, "/api/models/kl520-fcos-detection", nil))
+	// preset 不在 DB，ModelRepo.Get 回 ErrNotFound → 404（合理錯誤，不 panic）。
+	assert.Equal(t, http.StatusNotFound, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+	assert.Contains(t, w.Body.String(), ErrCodeNotFound)
+}
+
+// ==========================================================================
+// preset 靜態下載 handler（GET /preset-models/*）
+// ==========================================================================
+
+// newPresetServeFixture 建一個含實際 .nef 檔的 preset serve fixture。
+func newPresetServeFixture(t *testing.T) (*gin.Engine, string) {
+	t.Helper()
+	dir := t.TempDir()
+	content := []byte("fake-nef-bytes-kl520-yolov5")
+	require.NoError(t, os.WriteFile(filepath.Join(dir, "kl520-yolov5-detection.nef"), content, 0o644))
+
+	r := gin.New()
+	r.Use(RequestIDMiddleware())
+	// 註冊條件對稱（Minor-1）：須同時帶 PresetModelsDir + PresetBaseURL 才註冊路由。
+	registerPresetModelRoutes(r, Deps{PresetModelsDir: dir, PresetBaseURL: "http://localhost:3721"})
+	return r, dir
+}
+
+func TestPresetServe_OK(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetServeFixture(t)
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/preset-models/kl520-yolov5-detection.nef", nil))
+	require.Equal(t, http.StatusOK, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+	assert.Equal(t, "fake-nef-bytes-kl520-yolov5", w.Body.String())
+	// Minor-2：Content-Disposition 經 mime.FormatMediaType 產生（安全檔名不會被 corrupt）。
+	// 安全字元檔名 mime 會輸出 unquoted；special char 才加引號 escape（防 header injection）。
+	cd := w.Header().Get("Content-Disposition")
+	assert.True(t, strings.HasPrefix(cd, "attachment"), "應為 attachment disposition: %q", cd)
+	assert.Contains(t, cd, "kl520-yolov5-detection.nef")
+	// 可被標準 parser 正確還原 → 證明 header 結構合法（無破壞）。
+	mediaType, params, err := mime.ParseMediaType(cd)
+	require.NoError(t, err, "Content-Disposition 應可被標準 parser 解析: %q", cd)
+	assert.Equal(t, "attachment", mediaType)
+	assert.Equal(t, "kl520-yolov5-detection.nef", params["filename"])
+}
+
+func TestPresetServe_NotFound(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetServeFixture(t)
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/preset-models/does-not-exist.nef", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusNotFound, w.Code)
+}
+
+// TestPresetServe_RejectsTraversal 驗證 path-traversal 被擋（不會讀到 root 外的檔）。
+func TestPresetServe_RejectsTraversal(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetServeFixture(t)
+
+	// gin 會先 normalize URL path，故直接打 handler 用的 raw param 較難觸發；
+	// 這裡驗證 handler 對含 ".." 的 filepath 一律 400（防禦深度）。
+	w := httptest.NewRecorder()
+	req := httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/preset-models/..%2f..%2fetc%2fpasswd", nil)
+	r.ServeHTTP(w, req)
+	assert.NotEqual(t, http.StatusOK, w.Code, "traversal 不應成功讀檔")
+}
+
+// TestPresetServe_NotRegisteredWhenDirEmpty 驗證 PresetModelsDir 空時不註冊路由。
+func TestPresetServe_NotRegisteredWhenDirEmpty(t *testing.T) {
+	r := gin.New()
+	r.Use(RequestIDMiddleware())
+	registerPresetModelRoutes(r, Deps{PresetModelsDir: ""})
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/preset-models/anything.nef", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusNotFound, w.Code, "路由未註冊 → gin 預設 404")
+}
+
+// TestPresetServe_NotRegisteredWhenBaseURLEmpty 驗證 Minor-1 對稱條件：
+// PresetModelsDir 有設但 PresetBaseURL 空 → route 也不註冊（與 download handler 501 對稱），
+// 避免「download 501 但 serve route 仍活著」的狀態不一致。
+func TestPresetServe_NotRegisteredWhenBaseURLEmpty(t *testing.T) {
+	r := gin.New()
+	r.Use(RequestIDMiddleware())
+	registerPresetModelRoutes(r, Deps{PresetModelsDir: t.TempDir(), PresetBaseURL: ""})
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/preset-models/anything.nef", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusNotFound, w.Code, "PresetBaseURL 空 → route 不註冊 → 404")
+}
+
+// TestModelsDownload_PresetMissingBaseURLReturns501 驗證 download 端對稱條件：
+// PresetModelsDir 有設但 PresetBaseURL 空 → download preset 回 501（與 route 不註冊對稱）。
+func TestModelsDownload_PresetMissingBaseURLReturns501(t *testing.T) {
+	r, _ := newPresetFixture(t, t.TempDir(), "", "demo-user")
+
+	w := httptest.NewRecorder()
+	r.ServeHTTP(w, httptest.NewRequest(http.MethodGet, "/api/models/kl520-tiny-yolov3/download", nil))
+	assert.Equal(t, http.StatusNotImplemented, w.Code, "body=%s", w.Body.String())
+}

visionA-backend/internal/api/models_test.go

@@ -285,8 +285,17 @@ func TestModelsList_HTTPResponseCarriesMetadata(t *testing.T) {
 	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
 	arr, ok := sb.Data.([]any)
 	require.True(t, ok)
-	require.Len(t, arr, 1)
+	// B8：list = 7 preset + 1 user model = 8 筆。找出 user model 那筆（不假設位置）。
-	first := arr[0].(map[string]any)
+	require.Len(t, arr, 8)
+	var first map[string]any
+	for _, item := range arr {
+		m := item.(map[string]any)
+		if m["id"] == "mdl-list-meta" {
+			first = m
+			break
+		}
+	}
+	require.NotNil(t, first, "user model must be in list; body=%s", w.Body.String())
 
 	rawShape, present := first["input_shape"]
 	require.True(t, present, "input_shape must be present in list response; body=%s", w.Body.String())
@@ -318,7 +327,14 @@ func TestModelsList_FiltersByOwner(t *testing.T) {
 	require.NoError(t, json.Unmarshal(w.Body.Bytes(), &sb))
 	arr, ok := sb.Data.([]any)
 	require.True(t, ok)
-	assert.Len(t, arr, 1, "只應看到自己的 model")
+	// B8：list = 7 preset（公用）+ 只有自己的那 1 筆 user model = 8 筆。
-	first := arr[0].(map[string]any)
+	// 不應看到 other-user 的 model；preset 對所有人可見。
-	assert.Equal(t, "my", first["id"])
+	require.Len(t, arr, 8, "7 preset + 1 own model")
+	ids := map[string]bool{}
+	for _, item := range arr {
+		ids[item.(map[string]any)["id"].(string)] = true
+	}
+	assert.True(t, ids["my"], "應看到自己的 model")
+	assert.False(t, ids["other"], "不應看到別人的 model")
+	assert.True(t, ids["kl520-yolov5-detection"], "preset 應對所有人可見")
 }

visionA-backend/internal/api/preset_models.go

@@ -0,0 +1,106 @@
+// preset_models.go — GET /preset-models/* 公用靜態下載（B8 系統預設模型）。
+//
+// 設計（使用者拍板「簡單版」）：
+//   - 7 個 preset 的 .nef 打包進 image（PresetModelsDir = ./assets/preset-models）。
+//   - 此 handler 直接從該目錄串流檔案，**不簽 token、不走 AuthMiddleware**——preset 是
+//     公用資料、本來就不需授權（對比 /storage/* 用 HMAC 簽章控管 user 私有檔案）。
+//   - download handler（models.go）對 preset model 回 `{PresetBaseURL}/preset-models/{id}.nef`，
+//     前端拿 URL 直接導航下載（前端流程與既有 converted 類一致，只是 URL 來源不同）。
+//
+// 安全：仍做 path-traversal 防禦（拒絕 ".." / 絕對路徑 / NUL），即使是公用檔，也不能讓
+// 任意路徑逃出 PresetModelsDir 讀到 image 其他檔案。
+
+package api
+
+import (
+	"mime"
+	"net/http"
+	"os"
+	"path/filepath"
+	"strings"
+
+	"github.com/gin-gonic/gin"
+)
+
+// registerPresetModelRoutes 註冊 GET /preset-models/*filepath。
+//
+// 註冊條件與 download handler 的 501 條件對稱（Minor-1）：PresetModelsDir 或 PresetBaseURL
+// 任一為空都視為「preset 未完整配置」→ 不註冊路由、download 也回 501。避免「download 501
+// 但 /preset-models/ route 仍活著」的狀態不一致。
+func registerPresetModelRoutes(r *gin.Engine, deps Deps) {
+	if deps.PresetModelsDir == "" || deps.PresetBaseURL == "" {
+		return
+	}
+	r.GET("/preset-models/*filepath", presetModelGetHandler(deps))
+}
+
+// presetModelGetHandler 從 PresetModelsDir 串流 .nef 檔（公用、不驗簽）。
+func presetModelGetHandler(deps Deps) gin.HandlerFunc {
+	// 解析成絕對 root，供 path-traversal 比對。
+	absRoot, rootErr := filepath.Abs(deps.PresetModelsDir)
+	return func(c *gin.Context) {
+		if rootErr != nil {
+			logOrDefault(deps.Logger).Error("preset: invalid PresetModelsDir",
+				"dir", deps.PresetModelsDir, "err", rootErr.Error(),
+				"request_id", RequestIDFrom(c))
+			WriteError(c, http.StatusInternalServerError, ErrCodeInternalError,
+				"preset models dir misconfigured", nil)
+			return
+		}
+
+		raw := strings.TrimPrefix(c.Param("filepath"), "/")
+		if raw == "" {
+			WriteError(c, http.StatusBadRequest, ErrCodeValidationFailed, "empty filename", nil)
+			return
+		}
+		// Path-traversal 防禦：拒絕 NUL / ".." segment / 絕對路徑開頭。
+		if strings.Contains(raw, "\x00") || hasParentDirSegment(raw) ||
+			strings.HasPrefix(raw, "/") || strings.HasPrefix(raw, string(filepath.Separator)) {
+			WriteError(c, http.StatusBadRequest, ErrCodeValidationFailed, "invalid filename", nil)
+			return
+		}
+
+		full := filepath.Join(absRoot, raw)
+		// 雙重保險：確保最終路徑仍在 root 底下。
+		if full != absRoot && !strings.HasPrefix(full, absRoot+string(filepath.Separator)) {
+			WriteError(c, http.StatusBadRequest, ErrCodeValidationFailed, "invalid filename", nil)
+			return
+		}
+
+		info, err := os.Stat(full)
+		if err != nil || info.IsDir() {
+			// 不洩漏底層錯誤細節；不存在 / 是目錄都回 404。
+			WriteError(c, http.StatusNotFound, ErrCodeNotFound, "preset model not found", nil)
+			return
+		}
+
+		logOrDefault(deps.Logger).Info("preset: download",
+			"file", raw, "size", info.Size(), "request_id", RequestIDFrom(c))
+
+		// 設 attachment 讓瀏覽器導航時觸發下載（檔名 = preset 檔名）。
+		// 用 mime.FormatMediaType 正確 quote/escape 檔名（Minor-2 防禦性）——現況 raw 已過
+		// path-traversal 過濾、preset 檔名固定 {id}.nef 安全字元，但避免未來檔名來源放寬時的
+		// header injection（CRLF / 引號破壞 header 結構）。
+		disposition := mime.FormatMediaType("attachment", map[string]string{
+			"filename": filepath.Base(raw),
+		})
+		if disposition == "" {
+			// FormatMediaType 對非法值回空字串（理論上 raw 已過濾不會發生）；fallback 不帶檔名。
+			disposition = "attachment"
+		}
+		c.Header("Content-Disposition", disposition)
+		c.File(full)
+	}
+}
+
+// hasParentDirSegment 回報 path 是否含有 ".." segment（"/" 與 OS separator 兩種分隔符）。
+func hasParentDirSegment(p string) bool {
+	for _, sep := range []string{"/", string(filepath.Separator)} {
+		for _, seg := range strings.Split(p, sep) {
+			if seg == ".." {
+				return true
+			}
+		}
+	}
+	return false
+}

visionA-backend/internal/config/config.go

@@ -201,6 +201,16 @@ type StorageConfig struct {
 	Backend string // VISIONA_STORAGE_BACKEND，預設 "localfs"
 	RootDir string // VISIONA_STORAGE_LOCALFS_ROOT，預設 "./data/storage"
 	BaseURL string // VISIONA_STORAGE_LOCALFS_BASE_URL，預設 "http://localhost:3721/storage"（對齊 api-server port）
+
+	// PresetModelsDir 是 7 個系統預設模型 .nef 檔（B8）打包進 image 的目錄。
+	// VISIONA_PRESET_MODELS_DIR，預設 "./assets/preset-models"（image 內為 /app/assets/preset-models）。
+	// 由 GET /preset-models/* handler 直接讀檔串流（不簽 token，preset 公用）。
+	PresetModelsDir string
+
+	// PresetBaseURL 是 preset download_url 前綴（api-server 對外 origin，不含 /storage）。
+	// VISIONA_PRESET_BASE_URL，預設 "http://localhost:3721"。
+	// download handler 組 `{PresetBaseURL}/preset-models/{id}.nef` 回給前端導航下載。
+	PresetBaseURL string
 }
 
 // ModelConfig 針對模型資源的驗證限制（大小等）。

visionA-backend/internal/config/load.go

@@ -56,9 +56,11 @@ func Load() *Config {
 			IdleTTL:      getEnvDuration("VISIONA_SESSION_IDLE_TTL", 24*time.Hour),
 		},
 		Storage: StorageConfig{
-			Backend: getEnvString("VISIONA_STORAGE_BACKEND", "localfs"),
+			Backend:         getEnvString("VISIONA_STORAGE_BACKEND", "localfs"),
-			RootDir: getEnvString("VISIONA_STORAGE_LOCALFS_ROOT", "./data/storage"),
+			RootDir:         getEnvString("VISIONA_STORAGE_LOCALFS_ROOT", "./data/storage"),
-			BaseURL: getEnvString("VISIONA_STORAGE_LOCALFS_BASE_URL", "http://localhost:3721/storage"),
+			BaseURL:         getEnvString("VISIONA_STORAGE_LOCALFS_BASE_URL", "http://localhost:3721/storage"),
+			PresetModelsDir: getEnvString("VISIONA_PRESET_MODELS_DIR", "./assets/preset-models"),
+			PresetBaseURL:   getEnvString("VISIONA_PRESET_BASE_URL", "http://localhost:3721"),
 		},
 		Model: ModelConfig{
 			MaxSizeMB: getEnvInt("VISIONA_MODEL_MAX_SIZE_MB", 100),

visionA-backend/internal/model/presets.go

@@ -0,0 +1,189 @@
+// presets.go — 7 個系統預設模型（B8）。
+//
+// 設計決策（使用者拍板「簡單版」）：
+//   - metadata 寫死成 Go 常數，**不進 DB**。理由：preset 是固定公用資料，不該有 owner
+//     隔離、不該能被刪、也無 seed 重複問題（多實例 / 重啟結果一致）。
+//   - 對應的 .nef 檔打包進 visionA-backend image（assets/preset-models/{id}.nef），
+//     download 走 visionA 自己的 storage handler（簡單版不簽 token，preset 公用、本不需授權）。
+//
+// 資料來源：local-tool/server/data/models.json（7 筆 metadata + nef 檔）。對映到 Model
+// struct 既有欄位；models.json 有但 Model 無對應欄位的 metadata（quantization / license /
+// version / author / taskType / categories / thumbnail）暫不落地（見 B8 回報）。
+//
+// StorageKey 格式 `models/preset/{id}.nef`：對 download handler 而言只是「preset 識別 +
+// 對外 URL 檔名」用途，實際檔案由 PresetAssetsDir（api 層）提供，不經 LocalFS storage root。
+package model
+
+import "time"
+
+// presetCreatedAt 是 7 個 preset 的固定建立時間（對齊 models.json 的 createdAt）。
+// 寫死成常數讓 List/Get 回應在重啟 / 多實例間穩定（不用 time.Now()，避免每次不同）。
+var presetCreatedAt = time.Date(2024, 1, 1, 0, 0, 0, 0, time.UTC)
+
+// presetStorageKey 依 preset id 組出對外用的 storage key（檔名穩定、URL 穩定）。
+func presetStorageKey(id string) string {
+	return "models/preset/" + id + ".nef"
+}
+
+// presetModels 是寫死的 7 個系統預設模型（公用、無 owner、不可刪）。
+//
+// 欄位對映（models.json → Model）：
+//   - name/description/framework 直接對映
+//   - InputShape：inputSize{width,height} → []int{1, 3, height, width}（NCHW，對齊
+//     conversion 端與 PG INT[] 既有慣例 [1,3,H,W]）。preset 皆 RGB 影像模型，batch=1、channel=3。
+//   - Classes：labels 直接對映
+//   - TargetChip：supportedHardware[0]（每筆只支援單一晶片）
+//   - FileSize：modelSize
+//   - Source = SourcePreset、OwnerUserID = ""（公用，非任何 user）
+//   - StorageKey = models/preset/{id}.nef（不設 FAAObjectKey；download 走 visionA 自己）
+var presetModels = []*Model{
+	{
+		ID:          "kl520-yolov5-detection",
+		Name:        "YOLOv5 Detection (KL520)",
+		Description: "YOLOv5 object detection model compiled for Kneron KL520. No upsample variant optimized for NPU inference at 640x640 resolution.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl520-yolov5-detection"),
+		FileSize:    7200000,
+		TargetChip:  "KL520",
+		InputShape:  []int{1, 3, 640, 640},
+		Classes:     []string{"person", "bicycle", "car", "motorcycle", "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+	{
+		ID:          "kl520-fcos-detection",
+		Name:        "FCOS Detection (KL520)",
+		Description: "FCOS (Fully Convolutional One-Stage) object detection with DarkNet53s backbone, compiled for KL520. Anchor-free detection at 512x512.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl520-fcos-detection"),
+		FileSize:    8900000,
+		TargetChip:  "KL520",
+		InputShape:  []int{1, 3, 512, 512},
+		Classes:     []string{"person", "bicycle", "car", "motorcycle", "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+	{
+		ID:          "kl520-ssd-face-detection",
+		Name:        "SSD Face Detection (KL520)",
+		Description: "SSD-based face detection with landmark localization, compiled for KL520. Lightweight model suitable for face detection and alignment tasks.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl520-ssd-face-detection"),
+		FileSize:    1000000,
+		TargetChip:  "KL520",
+		InputShape:  []int{1, 3, 240, 320},
+		Classes:     []string{"face"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+	{
+		ID:          "kl520-tiny-yolov3",
+		Name:        "Tiny YOLOv3 (KL520)",
+		Description: "Tiny YOLOv3 object detection model compiled for KL520. Compact and fast model for general-purpose multi-object detection on edge devices.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl520-tiny-yolov3"),
+		FileSize:    9400000,
+		TargetChip:  "KL520",
+		InputShape:  []int{1, 3, 416, 416},
+		Classes:     []string{"person", "bicycle", "car", "motorcycle", "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+	{
+		ID:          "kl720-yolov5-detection",
+		Name:        "YOLOv5 Detection (KL720)",
+		Description: "YOLOv5 object detection model compiled for Kneron KL720. No upsample variant optimized for KL720 NPU inference at 640x640 resolution with USB 3.0 throughput.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl720-yolov5-detection"),
+		FileSize:    10168348,
+		TargetChip:  "KL720",
+		InputShape:  []int{1, 3, 640, 640},
+		Classes:     []string{"person", "bicycle", "car", "motorcycle", "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+	{
+		ID:          "kl720-resnet18-classification",
+		Name:        "ImageNet Classification ResNet18 (KL720)",
+		Description: "ResNet18-based image classification compiled for KL720. Supports 1000 ImageNet categories with fast inference via USB 3.0.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl720-resnet18-classification"),
+		FileSize:    12826804,
+		TargetChip:  "KL720",
+		InputShape:  []int{1, 3, 224, 224},
+		Classes:     []string{"airplane", "automobile", "bird", "cat", "deer", "dog", "frog", "horse", "ship", "truck"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+	{
+		ID:          "kl720-fcos-detection",
+		Name:        "FCOS Detection (KL720)",
+		Description: "FCOS (Fully Convolutional One-Stage) object detection with DarkNet53s backbone, compiled for KL720. Anchor-free detection at 512x512.",
+		StorageKey:  presetStorageKey("kl720-fcos-detection"),
+		FileSize:    13004640,
+		TargetChip:  "KL720",
+		InputShape:  []int{1, 3, 512, 512},
+		Classes:     []string{"person", "bicycle", "car", "motorcycle", "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light"},
+		Framework:   "NEF",
+		Source:      SourcePreset,
+		CreatedAt:   presetCreatedAt,
+		UpdatedAt:   presetCreatedAt,
+		UploadedAt:  &presetCreatedAt,
+	},
+}
+
+// PresetModels 回傳所有系統預設模型的深拷貝（避免呼叫端意外改到共用常數）。
+//
+// 回傳順序固定（與宣告順序一致），讓 List 回應穩定、測試可確定性斷言。
+func PresetModels() []*Model {
+	out := make([]*Model, 0, len(presetModels))
+	for _, m := range presetModels {
+		out = append(out, clonePreset(m))
+	}
+	return out
+}
+
+// PresetByID 依 id 取單一 preset 的深拷貝；非 preset id 回 (nil, false)。
+func PresetByID(id string) (*Model, bool) {
+	for _, m := range presetModels {
+		if m.ID == id {
+			return clonePreset(m), true
+		}
+	}
+	return nil, false
+}
+
+// IsPresetID 判斷 id 是否為系統預設模型 id。
+func IsPresetID(id string) bool {
+	_, ok := PresetByID(id)
+	return ok
+}
+
+// clonePreset 深拷貝一筆 preset（含 slice 欄位），避免外部修改污染共用常數。
+func clonePreset(m *Model) *Model {
+	cp := *m
+	if m.InputShape != nil {
+		cp.InputShape = append([]int(nil), m.InputShape...)
+	}
+	if m.Classes != nil {
+		cp.Classes = append([]string(nil), m.Classes...)
+	}
+	// UploadedAt 指向共用的 presetCreatedAt；複製一份新指標避免別名共享。
+	if m.UploadedAt != nil {
+		t := *m.UploadedAt
+		cp.UploadedAt = &t
+	}
+	return &cp
+}

visionA-backend/internal/model/presets_test.go

@@ -0,0 +1,76 @@
+package model
+
+import (
+	"testing"
+
+	"github.com/stretchr/testify/assert"
+	"github.com/stretchr/testify/require"
+)
+
+// TestPresetModels_Count 驗證恰好 7 個系統預設模型。
+func TestPresetModels_Count(t *testing.T) {
+	got := PresetModels()
+	require.Len(t, got, 7)
+}
+
+// TestPresetModels_AllSourcePresetNoOwner 驗證每筆 preset 都是公用（Source=preset、無 owner、有 StorageKey、無 FAAObjectKey）。
+func TestPresetModels_AllSourcePresetNoOwner(t *testing.T) {
+	for _, m := range PresetModels() {
+		assert.Equal(t, SourcePreset, m.Source, "preset %s source", m.ID)
+		assert.Empty(t, m.OwnerUserID, "preset %s should have no owner", m.ID)
+		assert.Empty(t, m.FAAObjectKey, "preset %s should not have FAAObjectKey", m.ID)
+		assert.Equal(t, "models/preset/"+m.ID+".nef", m.StorageKey, "preset %s storage key", m.ID)
+		assert.NotEmpty(t, m.Name, "preset %s name", m.ID)
+		assert.NotEmpty(t, m.TargetChip, "preset %s target chip", m.ID)
+		assert.Greater(t, m.FileSize, int64(0), "preset %s file size", m.ID)
+	}
+}
+
+// TestPresetModels_ExpectedIDs 驗證 7 個 id 與 models.json 對齊（順序固定）。
+func TestPresetModels_ExpectedIDs(t *testing.T) {
+	want := []string{
+		"kl520-yolov5-detection",
+		"kl520-fcos-detection",
+		"kl520-ssd-face-detection",
+		"kl520-tiny-yolov3",
+		"kl720-yolov5-detection",
+		"kl720-resnet18-classification",
+		"kl720-fcos-detection",
+	}
+	got := PresetModels()
+	require.Len(t, got, len(want))
+	for i, id := range want {
+		assert.Equal(t, id, got[i].ID, "preset[%d] id", i)
+	}
+}
+
+// TestPresetByID_FoundAndNotFound 驗證查找。
+func TestPresetByID_FoundAndNotFound(t *testing.T) {
+	m, ok := PresetByID("kl720-resnet18-classification")
+	require.True(t, ok)
+	assert.Equal(t, "ImageNet Classification ResNet18 (KL720)", m.Name)
+	assert.Equal(t, "KL720", m.TargetChip)
+	assert.Equal(t, []int{1, 3, 224, 224}, m.InputShape)
+
+	_, ok = PresetByID("not-a-preset")
+	assert.False(t, ok)
+
+	assert.True(t, IsPresetID("kl520-yolov5-detection"))
+	assert.False(t, IsPresetID("random-uuid"))
+}
+
+// TestPresetModels_ReturnsDeepCopy 驗證回傳是深拷貝——改動回傳值不影響後續呼叫（保護共用常數）。
+func TestPresetModels_ReturnsDeepCopy(t *testing.T) {
+	a, ok := PresetByID("kl520-yolov5-detection")
+	require.True(t, ok)
+	origLen := len(a.Classes)
+	a.Name = "MUTATED"
+	a.Classes = append(a.Classes, "injected")
+	a.InputShape[0] = 999
+
+	b, ok := PresetByID("kl520-yolov5-detection")
+	require.True(t, ok)
+	assert.NotEqual(t, "MUTATED", b.Name, "回傳值修改不應污染共用常數")
+	assert.Len(t, b.Classes, origLen, "Classes slice 應為獨立拷貝")
+	assert.Equal(t, 1, b.InputShape[0], "InputShape slice 應為獨立拷貝")
+}

visionA-frontend/src/app/models/[id]/model-detail-client.test.tsx

@@ -0,0 +1,165 @@
+/**
+ * ModelDetailClient 下載按鈕測試（B5）
+ *
+ * 覆蓋（對齊 model-card.test.tsx 的覆蓋風格）：
+ *   - 顯示條件：converted + ready / preset 顯示；uploaded / 非 ready 不顯示（用與卡片相同的 isModelDownloadable）
+ *   - 點下載 → 觸發 store.downloadModel（傳整個 model 物件，與卡片一致）
+ *   - 詳細頁外層無 <Link>：點擊不需 preventDefault / stopPropagation（與卡片差異點，這裡只驗 download 被呼叫）
+ *   - 成功 → toast.success；失敗 → toast.error（用 backend code 對應 i18n）
+ *   - loading 態：this model 下載中 → 按鈕 disabled + 顯示「下載中」
+ *   - 其他下載中（downloadingId != null）→ 按鈕 disabled
+ *
+ * Mock：
+ *   - sonner toast → 攔截 success / error
+ *   - model-store fetchModel / downloadModel → vi.spyOn 控制；selectedModel 用 _setSelected 注入
+ *   - next/navigation（jsdom 無 app router context）
+ */
+
+import { fireEvent, render, screen, waitFor } from "@testing-library/react";
+import { afterEach, beforeEach, describe, expect, it, vi, type Mock } from "vitest";
+
+import { LocaleProvider } from "@/lib/i18n/context";
+import { useModelStore, type Model } from "@/stores/model-store";
+
+import { ModelDetailClient } from "./model-detail-client";
+
+vi.mock("sonner", () => {
+  const success = vi.fn();
+  const error = vi.fn();
+  return { toast: Object.assign(vi.fn(), { success, error }) };
+});
+
+vi.mock("next/navigation", () => ({
+  useRouter: () => ({
+    push: vi.fn(),
+    replace: vi.fn(),
+    back: vi.fn(),
+    forward: vi.fn(),
+    refresh: vi.fn(),
+    prefetch: vi.fn(),
+  }),
+}));
+
+import { toast } from "sonner";
+
+const convertedReady: Model = {
+  id: "m1",
+  name: "YOLOv5s",
+  targetChip: "kl520",
+  fileSize: 1024,
+  source: "converted",
+  status: "ready",
+  createdAt: "2026-01-01T00:00:00Z",
+};
+
+function renderDetail() {
+  return render(
+    <LocaleProvider>
+      <ModelDetailClient id="m1" />
+    </LocaleProvider>,
+  );
+}
+
+beforeEach(() => {
+  // fetchModel 在 useEffect 會被呼叫 — stub 成 no-op，避免打網路；selectedModel 由測試自行注入。
+  vi.spyOn(useModelStore.getState(), "fetchModel").mockResolvedValue(undefined);
+  useModelStore.setState({
+    downloadingId: null,
+    isLoading: false,
+    selectedModel: convertedReady,
+  });
+  (toast.success as Mock).mockReset();
+  (toast.error as Mock).mockReset();
+});
+
+afterEach(() => {
+  vi.restoreAllMocks();
+  useModelStore.setState({ downloadingId: null, selectedModel: null });
+});
+
+describe("ModelDetailClient 下載按鈕顯示條件", () => {
+  it("converted + ready → 顯示下載按鈕", () => {
+    useModelStore.setState({ selectedModel: convertedReady });
+    renderDetail();
+    expect(screen.getByTestId("model-detail-download")).toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it("uploaded（即使 ready）→ 不顯示下載按鈕", () => {
+    useModelStore.setState({ selectedModel: { ...convertedReady, source: "uploaded" } });
+    renderDetail();
+    expect(screen.queryByTestId("model-detail-download")).not.toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it("converted 但 scanning → 不顯示下載按鈕", () => {
+    useModelStore.setState({ selectedModel: { ...convertedReady, status: "scanning" } });
+    renderDetail();
+    expect(screen.queryByTestId("model-detail-download")).not.toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it("preset → 顯示下載按鈕（與卡片一致，backend B8 內建模型可下載）", () => {
+    useModelStore.setState({ selectedModel: { ...convertedReady, source: "preset" } });
+    renderDetail();
+    expect(screen.getByTestId("model-detail-download")).toBeInTheDocument();
+  });
+});
+
+describe("ModelDetailClient 下載互動", () => {
+  it("點下載 → 觸發 downloadModel（傳整個 model 物件，與卡片一致）", async () => {
+    const spy = vi
+      .spyOn(useModelStore.getState(), "downloadModel")
+      .mockResolvedValue({ ok: true });
+
+    renderDetail();
+    fireEvent.click(screen.getByTestId("model-detail-download"));
+
+    await waitFor(() => expect(spy).toHaveBeenCalledWith(convertedReady));
+  });
+
+  it("下載成功 → toast.success", async () => {
+    vi.spyOn(useModelStore.getState(), "downloadModel").mockResolvedValue({ ok: true });
+    renderDetail();
+    fireEvent.click(screen.getByTestId("model-detail-download"));
+    await waitFor(() => expect(toast.success).toHaveBeenCalledOnce());
+    expect(toast.error).not.toHaveBeenCalled();
+  });
+
+  it("下載失敗（forbidden）→ toast.error，描述用對應 i18n", async () => {
+    vi.spyOn(useModelStore.getState(), "downloadModel").mockResolvedValue({
+      ok: false,
+      code: "forbidden",
+      message: "no",
+    });
+    renderDetail();
+    fireEvent.click(screen.getByTestId("model-detail-download"));
+    await waitFor(() => expect(toast.error).toHaveBeenCalledOnce());
+    const call = (toast.error as Mock).mock.calls[0];
+    expect(call[1].description).toBe("你沒有權限下載此模型");
+  });
+
+  it("未知 code → toast.error 描述退化成 unknown 文案", async () => {
+    vi.spyOn(useModelStore.getState(), "downloadModel").mockResolvedValue({
+      ok: false,
+      code: "some_unmapped_code",
+      message: "x",
+    });
+    renderDetail();
+    fireEvent.click(screen.getByTestId("model-detail-download"));
+    await waitFor(() => expect(toast.error).toHaveBeenCalledOnce());
+    const call = (toast.error as Mock).mock.calls[0];
+    expect(call[1].description).toBe("下載失敗，請稍後再試");
+  });
+
+  it("this model 下載中（downloadingId === id）→ 按鈕 disabled 且顯示「下載中」", () => {
+    useModelStore.setState({ downloadingId: "m1", selectedModel: convertedReady });
+    renderDetail();
+    const btn = screen.getByTestId("model-detail-download");
+    expect(btn).toBeDisabled();
+    expect(btn).toHaveTextContent("下載中");
+  });
+
+  it("其他下載中（downloadingId != null 且 != id）→ 按鈕 disabled", () => {
+    useModelStore.setState({ downloadingId: "other-model", selectedModel: convertedReady });
+    renderDetail();
+    expect(screen.getByTestId("model-detail-download")).toBeDisabled();
+  });
+});

visionA-frontend/src/app/models/[id]/model-detail-client.tsx

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 import { useEffect, useState } from "react";
 import Link from "next/link";
-import { ArrowLeft, Trash2 } from "lucide-react";
+import { ArrowLeft, DownloadIcon, Trash2 } from "lucide-react";
 
 import {
   AlertDialog,
@@ -25,8 +25,9 @@ import { Badge } from "@/components/ui/badge";
 import { Button } from "@/components/ui/button";
 import { Card, CardContent, CardHeader, CardTitle } from "@/components/ui/card";
 import { Skeleton } from "@/components/ui/skeleton";
+import { Spinner } from "@/components/ui/spinner";
 import { useT } from "@/lib/i18n/context";
-import { useModelStore } from "@/stores/model-store";
+import { isModelDownloadable, useModelStore } from "@/stores/model-store";
 import { useRouter } from "next/navigation";
 import { toast } from "sonner";
 
@@ -56,12 +57,42 @@ export function ModelDetailClient({ id }: ModelDetailClientProps) {
   const isLoading = useModelStore((s) => s.isLoading);
   const fetchModel = useModelStore((s) => s.fetchModel);
   const deleteModel = useModelStore((s) => s.deleteModel);
+  const downloadModel = useModelStore((s) => s.downloadModel);
+  // 與卡片一致：this model 下載中時顯示 loading；任一下載中時 disable（store 同時只允許一個下載）。
+  const isDownloading = useModelStore((s) => s.downloadingId === id);
+  const isAnyDownloading = useModelStore((s) => s.downloadingId !== null);
   const [deleting, setDeleting] = useState(false);
+  const [downloadBusy, setDownloadBusy] = useState(false);
 
   useEffect(() => {
     if (id) void fetchModel(id);
   }, [id, fetchModel]);
 
+  // 與列表卡片同樣的可下載判斷（converted + ready）；store 既有 isModelDownloadable。
+  const downloadable = selectedModel ? isModelDownloadable(selectedModel) : false;
+
+  async function handleDownload() {
+    // 詳細頁外層無 <Link>，不需 preventDefault / stopPropagation（與卡片差異點）。
+    if (!selectedModel || downloadBusy || isAnyDownloading) return;
+
+    setDownloadBusy(true);
+    const result = await downloadModel(selectedModel);
+    setDownloadBusy(false);
+
+    if (result.ok) {
+      toast.success(t("models.download.toast.start"), {
+        description: t("models.download.toast.hint"),
+      });
+    } else {
+      // 用 backend code 對應 i18n；找不到對應 key 時退化到 unknown（與卡片一致）。
+      const key = `models.download.error.${result.code}`;
+      const desc = t(key);
+      toast.error(t("models.download.error.title"), {
+        description: desc === key ? t("models.download.error.unknown") : desc,
+      });
+    }
+  }
+
   async function handleDelete() {
     setDeleting(true);
     const ok = await deleteModel(id);
@@ -126,13 +157,37 @@ export function ModelDetailClient({ id }: ModelDetailClientProps) {
             )}
           </div>
         </div>
-        <AlertDialog>
+        <div className="flex items-center gap-2">
-          <AlertDialogTrigger asChild>
+          {downloadable && (
-            <Button variant="outline" size="sm" disabled={deleting}>
+            <Button
-              <Trash2 aria-hidden="true" className="mr-2 size-4" />
+              type="button"
-              {t("common.delete")}
+              variant="outline"
+              size="sm"
+              onClick={handleDownload}
+              disabled={isAnyDownloading || downloadBusy}
+              aria-label={t("models.action.download.aria")}
+              data-testid="model-detail-download"
+            >
+              {isDownloading || downloadBusy ? (
+                <>
+                  <Spinner size="sm" label={t("models.action.downloading")} />
+                  {t("models.action.downloading")}
+                </>
+              ) : (
+                <>
+                  <DownloadIcon aria-hidden="true" className="mr-2 size-4" />
+                  {t("models.action.download")}
+                </>
+              )}
             </Button>
-          </AlertDialogTrigger>
+          )}
+          <AlertDialog>
+            <AlertDialogTrigger asChild>
+              <Button variant="outline" size="sm" disabled={deleting}>
+                <Trash2 aria-hidden="true" className="mr-2 size-4" />
+                {t("common.delete")}
+              </Button>
+            </AlertDialogTrigger>
           <AlertDialogContent>
             <AlertDialogHeader>
               <AlertDialogTitle>{t("common.confirm")}</AlertDialogTitle>
@@ -145,7 +200,8 @@ export function ModelDetailClient({ id }: ModelDetailClientProps) {
               </AlertDialogAction>
             </AlertDialogFooter>
           </AlertDialogContent>
-        </AlertDialog>
+          </AlertDialog>
+        </div>
       </div>
 
       <Card>

visionA-frontend/src/components/models/model-card.test.tsx

@@ -86,9 +86,9 @@ describe("ModelCard 下載按鈕顯示條件", () => {
     expect(screen.queryByTestId("model-card-download")).not.toBeInTheDocument();
   });
 
-  it("preset → 不顯示下載按鈕", () => {
+  it("preset → 顯示下載按鈕（backend B8 內建模型可下載）", () => {
     renderCard({ ...convertedReady, source: "preset" });
-    expect(screen.queryByTestId("model-card-download")).not.toBeInTheDocument();
+    expect(screen.getByTestId("model-card-download")).toBeInTheDocument();
   });
 });
 

visionA-frontend/src/stores/model-store.test.ts

@@ -17,10 +17,21 @@ vi.mock("@/lib/api/model-download", async () => {
   };
 });
 
+// mock HTTP client（fetchModels 依賴 api.get）；保留 ApiError 讓 store 的 NOT_IMPLEMENTED 分支可用。
+vi.mock("@/lib/api", async () => {
+  const actual = await vi.importActual<typeof import("@/lib/api")>("@/lib/api");
+  return {
+    ...actual,
+    api: { ...actual.api, get: vi.fn(), post: vi.fn() },
+  };
+});
+
 import { getModelDownload, triggerNavDownload } from "@/lib/api/model-download";
+import { api } from "@/lib/api";
 
 const mockGetModelDownload = vi.mocked(getModelDownload);
 const mockTriggerNavDownload = vi.mocked(triggerNavDownload);
+const mockApiGet = vi.mocked(api.get);
 
 function reset() {
   useModelStore.setState({
@@ -85,8 +96,69 @@ describe("isModelDownloadable（Phase 0.9）", () => {
     expect(isModelDownloadable({ source: "converted", status: "scanning" })).toBe(false);
   });
 
-  it("preset → 不可下載", () => {
+  it("preset → 可下載（backend B8 內建模型，走 visionA 自己 storage）", () => {
-    expect(isModelDownloadable({ source: "preset", status: "ready" })).toBe(false);
+    expect(isModelDownloadable({ source: "preset", status: "ready" })).toBe(true);
+  });
+
+  it("preset 只判 source：即使 status 非 ready 仍可下載（preset 無 backend status 概念）", () => {
+    // backend Model struct 無 status 欄位，preset 不靠 status 判定。
+    expect(isModelDownloadable({ source: "preset", status: "scanning" })).toBe(true);
+  });
+});
+
+describe("fetchModels target_chip 大小寫正規化 + 晶片篩選（B5 Major-1 回歸）", () => {
+  beforeEach(() => {
+    reset();
+    vi.clearAllMocks();
+  });
+
+  // backend preset 回大寫 target_chip（presets.go：4 個 KL520 + 3 個 KL720）。
+  // 模型庫晶片篩選用前端小寫 enum 嚴格比對 → 若 normalize 不收斂大小寫，preset 全被濾掉。
+  const PRESET_RAW = [
+    { id: "p1", name: "YOLOv5 (KL520)", target_chip: "KL520", source: "preset" },
+    { id: "p2", name: "FCOS (KL520)", target_chip: "KL520", source: "preset" },
+    { id: "p3", name: "SSD Face (KL520)", target_chip: "KL520", source: "preset" },
+    { id: "p4", name: "Tiny YOLOv3 (KL520)", target_chip: "KL520", source: "preset" },
+    { id: "p5", name: "YOLOv5 (KL720)", target_chip: "KL720", source: "preset" },
+    { id: "p6", name: "FCOS (KL720)", target_chip: "KL720", source: "preset" },
+    { id: "p7", name: "SSD Face (KL720)", target_chip: "KL720", source: "preset" },
+  ];
+
+  // 與 app/models/page.tsx 的篩選 predicate 等價（targetChip 嚴格比對）。
+  function filterByChip(models: ModelSummary[], chip: string) {
+    return models.filter((m) => m.targetChip === chip);
+  }
+
+  it("fetchModels 後 targetChip 一律小寫（大寫 KL520 → kl520）", async () => {
+    mockApiGet.mockResolvedValue(PRESET_RAW);
+    await useModelStore.getState().fetchModels();
+    const models = useModelStore.getState().models;
+    expect(models).toHaveLength(7);
+    expect(models.every((m) => m.targetChip === m.targetChip.toLowerCase())).toBe(true);
+    expect(models.map((m) => m.targetChip)).toContain("kl520");
+    expect(models.map((m) => m.targetChip)).toContain("kl720");
+  });
+
+  it("按 kl520 篩選 → 看得到 4 個 KL520 preset", async () => {
+    mockApiGet.mockResolvedValue(PRESET_RAW);
+    await useModelStore.getState().fetchModels();
+    expect(filterByChip(useModelStore.getState().models, "kl520")).toHaveLength(4);
+  });
+
+  it("按 kl720 篩選 → 看得到 3 個 KL720 preset", async () => {
+    mockApiGet.mockResolvedValue(PRESET_RAW);
+    await useModelStore.getState().fetchModels();
+    expect(filterByChip(useModelStore.getState().models, "kl720")).toHaveLength(3);
+  });
+
+  it("preset 與 converted 混合 list：篩 kl520 同時涵蓋 preset 與 converted", async () => {
+    mockApiGet.mockResolvedValue([
+      ...PRESET_RAW,
+      // converted 也可能大寫（保護未來其他來源），normalize 後應一起被 kl520 篩到。
+      { id: "c1", name: "Custom", target_chip: "KL520", source: "converted", status: "ready" },
+    ]);
+    await useModelStore.getState().fetchModels();
+    expect(filterByChip(useModelStore.getState().models, "kl520")).toHaveLength(5);
   });
 });
 

visionA-frontend/src/stores/model-store.ts

@@ -88,10 +88,14 @@ function normalizeModelSummary(raw: unknown): ModelSummary {
     }
     return undefined;
   };
+  // target_chip 收斂大小寫：前端 TargetChip 一律小寫（kl520…），但 backend 來源大小寫不一
+  // （如 preset 回大寫 "KL520"）。normalize 層 toLowerCase 是收斂的正確位置，避免下游
+  // 嚴格比對（如模型庫晶片篩選 m.targetChip === filter）因大小寫不符而漏掉資料。
+  const rawTargetChip = pick<string>("target_chip", "targetChip");
   return {
     id: String(pick<string>("id") ?? ""),
     name: String(pick<string>("name") ?? ""),
-    targetChip: (pick<string>("target_chip", "targetChip") as TargetChip) ?? "unknown",
+    targetChip: (rawTargetChip?.toLowerCase() as TargetChip) ?? "unknown",
     fileSize: Number(pick<number>("file_size", "fileSize") ?? 0),
     source: (pick<string>("source") as ModelSource) ?? "uploaded",
     status: (pick<string>("status") as ModelStatus) ?? "ready",
@@ -153,13 +157,21 @@ export type DownloadResult =
   | { ok: false; code: string; message: string };
 
 /**
- * 判斷一個 model 是否可下載（Phase 0.9 第一階段：只支援轉檔 promote 的 model）。
+ * 判斷一個 model 是否可下載。
  *
- * 為什麼只有 `converted`：第一階段 FAA delegated download 只覆蓋「轉檔→promote」類 model
+ * 可下載來源：
- * （ADR-017 §10.4 B1 object_key 斷層）。上傳類 model 在 visionA 自己的 storage、沒有 FAA object_key，
+ *   - `converted` + `ready`：轉檔→promote 進 FAA 的 model（ADR-017 §10.4 B1）。第一階段
- * backend 會回 501 upload_not_supported。UI 依此條件隱藏下載按鈕、避免使用者點了才吃 501。
+ *     FAA delegated download 覆蓋此類。
+ *   - `preset`：backend B8 內建預設模型（presets.go）。preset 在 visionA 自己 storage
+ *     （StorageKey = models/preset/{id}.nef），下載走 visionA 自己、不經 FAA object_key。
+ *     注意 backend Model struct 沒有 status 欄位 → preset 無「status 概念」（前端 normalize
+ *     會把缺漏的 status 預設成 "ready"，那是前端預設值、非 backend 訊號），故 preset 只判 source。
+ *
+ * 不可下載：`uploaded` model 在 visionA 自己 storage 但沒有 FAA object_key，
+ * backend download 會回 501 upload_not_supported。UI 隱藏下載按鈕、避免使用者點了才吃 501。
  */
 export function isModelDownloadable(model: Pick<ModelSummary, "source" | "status">): boolean {
+  if (model.source === "preset") return true;
   return model.source === "converted" && model.status === "ready";
 }