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feat(frontend): classification 結果呈現與推論期控制項
detection 畫框、classification 改在影像右上角疊標籤（不畫框），
並在推論面板提供即時切換解析方式與上傳 label 檔。
- 新增 InferenceOverlay 依 taskType 分派；ClassificationOverlay 用
DOM 而非 canvas，讓 CJK 排版與 aria-live 交給瀏覽器處理
- 標籤防閃爍：挑戰者需連續 3 幀居冠才切換，或信心度領先 15% 直接切；
低於門檻立即清空（顯示過期標籤比空白更糟）
- 身分比對優先用 classIndex，避免換 label 檔時被誤判為換類別
- 推論設定卡片：即時切 detection/classification、上傳 .txt label、
清除 label，皆不需重燒
- classification-result 原本無條件渲染，導致 detection 模式下側欄
永遠顯示「分類結果」與空圖表，改為依 taskType 切換
- 清掉 camera-overlay 每幀執行的 debug console.log
- 補 ResizeObserver stub，原本任何渲染 InferencePanel 的測試都會
在 jsdom 直接拋錯
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-07-22 19:27:28 +08:00 |
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fix(local-tool): workspace 推論面板跑版 — 右側面板固定寬度
右側 InferencePanel 沒設寬度也沒 shrink-0，被左側 CameraInferenceView
擠壓到只剩幾十 px，文字垂直排列。
修法：
- InferencePanel 外層加 w-80 shrink-0（固定 320px 不縮小）
- CameraInferenceView 外層加 min-w-0（允許 flex item 收縮到 0）
- gap-6 改 gap-4（省一點空間）
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-04-12 23:36:20 +08:00 |
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feat(local-tool): 推論功能完整搬入 — flash 模組 + workspace 推論介面
## 後端（Phase 1）
新增 flash 模組（從 edge-ai-platform 搬入）：
- server/internal/flash/service.go：StartFlash + 模型相容性檢查 + 晶片 NEF 解析
- server/internal/flash/progress.go：Flash 進度追蹤器
- server/internal/api/ws/flash_ws.go：WebSocket 推送 flash 進度
- device_handler.go：新增 FlashDevice method + flashSvc 欄位
- router.go：新增 POST /api/devices/:id/flash + WS /ws/devices/:id/flash-progress
- main.go：初始化 flash.NewService 並傳入 router
推論/攝影機/MJPEG/inference WebSocket 之前 M1 已搬好，不需改動。
Python bridge (kneron_bridge.py) 與 edge-ai-platform 完全相同，不需改動。
## 前端 store + hooks（Phase 2）
- stores/flash-store.ts（新）：Zustand store — startFlash / updateProgress / retryFlash / reset
- hooks/use-flash-progress.ts（新）：WebSocket hook 接收 flash 進度
inference-store / camera-store / inference types / use-inference-stream / use-websocket
之前 M1 已搬好，不需改動。
## 前端 UI 元件（Phase 3）
- components/devices/flash-dialog.tsx（新）：模型載入對話框 + 硬體相容性檢查
- components/devices/flash-progress.tsx（新）：Flash 進度條 + 錯誤重試
camera-inference-view / camera-feed / camera-overlay / source-selector /
inference-panel / performance-metrics / classification-result / confidence-slider /
video-progress / batch-image-thumbnails 之前 M1 已搬好。
## 前端頁面整合（Phase 4）
- workspace/page.tsx：繁中硬編碼、顯示已載入模型名稱
- workspace/[deviceId]/workspace-client.tsx：加入 FlashDialog 按鈕 + 繁中硬編碼
- devices/[id]/device-detail-client.tsx：加入 FlashDialog + 「進入工作區」按鈕（模型已載入才顯示）
- device-card.tsx：已連線 + 模型已載入時顯示「工作區」快捷按鈕
## 使用者操作流程
裝置列表 → 連線 → 管理 → 載入模型 → 進入工作區 → 選攝影機/圖片/影片 → 開始推論 → 看 bounding box / FPS / latency
或：裝置列表 → 工作區（已有模型）→ 直接推論
## 不搬的東西
- cluster/* 全部不搬（已砍 cluster 功能）
- relay / tunnel 相關不搬
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-04-12 20:07:09 +08:00 |
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Initial commit: visionA monorepo with local-tool subproject
local-tool/: visionA-local desktop app
- M1: Wails shell + Go server + Next.js UI + Mock mode (macOS dmg ready)
- M2: i18n (zh-TW/en) + Settings 4-tab refactor
- M3: Embedded Python 3.12 runtime (python-build-standalone) + KneronPLUS wheels
- M4: Windows Inno Setup script (build on Windows runner)
- M5: Linux AppImage script + udev rule (build on Linux runner)
- M6: ffmpeg (GPL, pending legal review) + yt-dlp bundled
- Lifecycle: watchServer health check, fatal native dialog,
Wails IPC raise endpoint, stale process cleanup
.autoflow/: full PRD / Design Spec / Architecture / Testing docs
(4 rounds tri-party discussion + cross review)
.github/workflows/: macOS / Windows / Linux build CI
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-04-11 22:10:38 +08:00 |
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