local-tool/.autoflow/progress.md

@@ -3,111 +3,7 @@
 ## 目的：全新專案（從 edge-ai-platform 衍生的 local 版本）
 ## 當前階段：🔴 **第一階段回溯** — L 級重大方向變更（Wails 內嵌 → Wails 控制台 + 瀏覽器 Web UI）
 ## 當前狀態：✅ 使用者決策全部收齊（R5 第五輪決策），待三方產出正式 PRD v2 / Design Spec v2 / TDD v2
-## 最後更新：2026-04-21
+## 最後更新：2026-04-14
-
-## 2026-04-21 推論 bbox 標註不顯示 + KL520 Error 15（S 級 bug fix）
-
-### 症狀
-Mac 版 app 上傳單張圖推論，畫面上完全沒有 bbox 標註。
-
-### 根因（兩層獨立問題，疊加讓「bbox 完全不見」）
-
-**Layer 1（前端 canvas 尺寸）**：
-- `camera-inference-view.tsx` `renderedSize` 初始值硬寫 `{w:640, h:480}`
-- ResizeObserver 理應在 `<img>` load 後 fire 更新成實際顯示尺寸（例如 516×640 直式圖 → CSS 640×794），但實測沒 fire 或 fire 時機不對
-- 結果 overlay canvas 永遠用 640×480 畫，和 img 實際 DOM box 對不上 → 就算有 detection，bbox 位置會嚴重偏位甚至跑出 canvas
-
-**Layer 2（後端推論 Error 15）**：
-- `kp.inference.generic_image_inference_send` 回 `ApiKPException Error 15 SEND_DATA_TOO_LARGE`
-- 試過：image 尺寸（516×640 / 640×794 / 640×640 pad）、傳 numpy vs bytes、明確傳 width/height — **全部都炸**
-- Python bridge 直接測試（`/tmp/test_bridge.py`）做完整 `connect → reset → reconnect → load_model → inference` → **11 個 detection 正常回傳**
-- 對比 Go driver 實際路徑：`connect → load_model → inference` **跳過了 reset**
-
-### 兇手：commit `ddf0eb8`（2026-04-16）
-`KL520 首次 connect 跳過不必要的 device reset` — 當時為解 Windows 60s HTTP timeout（Loader mode connect 不穩定 + firmware load 總耗 64s）而加的優化，讓 KL520 首次 connect 不再 restartBridge。
-
-副作用：KL520 雖然是 USB Boot / RAM-based 裝置，理論上每次 connect 是 clean state，但實測若 session 間 firmware 殘留（`fw=KDP2 Comp/U`），**直接 load_model + inference 100% 炸 Error 15**。只有走完整 `reset → 退回 Loader → 重新載 firmware 到 Comp/U` 流程，才能拿到能正常 inference 的 session。
-
-### 修法
-
-**前端（`camera-feed.tsx` + `camera-inference-view.tsx`）**：
-- `<img>` 加 `onLoad` handler，圖片 decode 完立刻用 `getBoundingClientRect` 回報尺寸（最可靠時機）
-- ResizeObserver effect 進來先檢查 `img.complete && naturalWidth > 0`，是就立刻 report（cover HMR / cached image）
-- effect 依賴加 `streamUrl / batchImageUrl`，換圖會重觀察
-- `renderedSize` 初始值改 `null`，overlay 改為 `isStreaming && renderedSize` 才 render（避免首次用預設值畫錯）
-- setState callback 用 prev 比對，同尺寸不觸發 render
-
-**後端（`server/internal/driver/kneron/kl720_driver.go`）**：
-- 移除 `ddf0eb8` 的「KL520 跳過 reset」特例，讓 KL520 和 KL720 都走 `needsReset=true → restartBridge()`
-- 註解記錄 trade-off：KL520 connect 時間從 ~2s 變 ~15-20s（macOS），Windows 可能 60s+
-- 同步調整 `server/internal/api/handlers/device_handler.go` connect timeout：`60s → 120s`，為 Windows worst-case（~65s）留 buffer
-
-**Python bridge（`server/scripts/kneron_bridge.py`）**：
-- 無實質改動（試過 host-side letterbox、numpy→bytes、明確傳 w/h 全部無效 → 還原回原版，確認問題在 Go driver 的 reset 流程）
-- 只加了 debug log（`Inference: sending...` / `Inference: parse done, detections=N` / `Inference EXCEPTION with traceback`），追 bug 時用，commit 前會保留（低成本、高價值）
-
-### 驗證（function 層）
-
-`/tmp/test_bridge.py` 直接測試 bridge JSON-RPC：
-
-```
-[5/5] inference (real 516x640) keys: ['taskType', 'timestamp', 'latencyMs', 'detections', 'classifications']
-  ✅ inference OK — detections=11 classifications=0 latency=308.3ms
-    - person 0.705 bbox=(x=0.427, y=0.526, w=0.089, h=0.070)
-    - person 0.701 bbox=(x=0.360, y=0.438, w=0.227, h=0.246)
-    - tie 0.639 bbox=(x=0.351, y=0.573, w=0.011, h=0.107)
-    ...
-  ✅ 1920x1080 OK — detections=0
-  ✅ 512x512 OK — detections=0
-=== ALL TESTS PASSED ===
-```
-
-三種尺寸（516×640 直式 / 1920×1080 横式 / 512×512 正方）全通過。
-
-### 待使用者驗證
-- [ ] Mac UI 端實測：上傳 `~/Downloads/000000000459.jpg` 應見 11 個 bbox 精準框住 person + tie
-- [ ] Windows 實測首次 connect 耗時 + 是否還踩 HTTP timeout（現已放寬到 120s）
-- [ ] Linux 實測
-
-### 前端 debug log 去留
-`camera-overlay.tsx` 的 `console.log('[bbox-debug] ...')` 驗證完成後**可清可留**。保留成本低，對未來 debug 有幫助。
-
-## 2026-04-20 macOS 掃不到 Kneron 裝置（S 級 bug fix）
-
-症狀：Mac 版 app 啟動後，前端顯示沒有裝置（實際 KL520 透過 USB 連上）。
-
-根因（兩層）：
-1. **主要**：`PythonModeAuto` 預設「先 system 後 bundled」，系統 python3 通常沒裝 KneronPLUS wheel → `import kp` 失敗 → bridge 降級 pyusb → pyusb 找不到 libusb → scan 空。
-2. **次要（潛在）**：macOS hardened runtime 會剝掉 `DYLD_LIBRARY_PATH`；若未來 bundle 架構變動 dyld 找不到 libkplus 的相依 libusb，會再踩坑。
-
-修法：
-- `visiona-local/app.go` `PythonModeAuto` 語意翻轉 → **先 bundled（已預裝 kp wheel），失敗才 fallback system**。理由：local-tool 整包內嵌 Python + wheels，系統 python 不會裝 kp，不該優先。
-- `server/scripts/kneron_bridge.py` 在 `import kp` 前新增 `_preload_kneron_dylibs_macos()` — 用 `ctypes.CDLL` 絕對路徑預載 wheel 內 `kp/lib/libusb-1.0.0.dylib` + `libkplus.dylib`，避開 DYLD 被 hardened runtime 砍的風險。Windows/Linux 分支不動。
-- 同步 bridge 到 payload/{darwin,linux,windows}/scripts/ + build bundle。
-
-驗證：
-- `go build` 兩個 module 都通過
-- bridge script 直跑：`{"cmd":"scan"}` → 回傳 KL520 裝置 `kn_number 0xB906162C`
-- 待 rebuild wails app 後實測（需要 `make wails-macos`）
-
-## 2026-04-20 macOS DMG 美化（S 級）
-
-需求：Mac 端也要有 installer（類比 Windows .exe）。走方案 C（create-dmg 美化 DMG + 背景圖 + Applications 捷徑）。
-
-實作：
-- 新增 `installer/macos/{make-dmg-background.py, background.png, background@2x.png, README.md}`
-  - 動態生成 640×400 深色背景（對齊 Wails 控制台 splash 配色 `#111827→#0B0F19` + `#38BDF8` accent）
-  - 含 1x + 2x Retina 版本
-- Makefile `dmg` 拆成三個 target：
-  - `dmg`：auto-detect，有 create-dmg 走 fancy，沒有 fallback plain（CI 無痛）
-  - `dmg-fancy`：強制美化版（需 `brew install create-dmg`）
-  - `dmg-plain`：原本的 hdiutil UDZO（保留為 fallback）
-- Windows / Linux 流程零改動
-
-驗證：
-- `brew install create-dmg` 成功
-- `make dmg-fancy` 產出 157MB DMG，mount 後內容：app + Applications 捷徑 + .background/background.png + .DS_Store（視窗樣式）
-- `hdiutil verify` 通過
 
 ## 🔴 2026-04-14 使用者提出 L 級重大方向變更
 

local-tool/Makefile

@@ -520,48 +520,15 @@ wails-linux: payload-linux ## ⚠️ 必須在 Linux runner 上執行：wails bu
 	@du -sh visiona-local/build/bin/visiona-local
 
 # ── 安裝檔打包 ─────────────────────────────────────────────────────
-dmg: wails-macos ## 美化 DMG（create-dmg 有裝）或 plain DMG（fallback）→ dist/visiona-local.dmg
+dmg: wails-macos ## hdiutil UDZO → dist/visiona-local.dmg
-	@mkdir -p $(DIST)
+	mkdir -p $(DIST)
-	@rm -f $(DIST)/visiona-local.dmg
-	@if command -v create-dmg > /dev/null 2>&1; then \
-		$(MAKE) --no-print-directory dmg-fancy; \
-	else \
-		echo "⚠️  create-dmg 未安裝，使用 plain DMG（hdiutil UDZO）"; \
-		echo "   想要美化版本請執行：brew install create-dmg"; \
-		$(MAKE) --no-print-directory dmg-plain; \
-	fi
-	@du -sh $(DIST)/visiona-local.dmg
-	@file $(DIST)/visiona-local.dmg
-
-dmg-plain: ## hdiutil UDZO → dist/visiona-local.dmg（無背景圖，CI / fallback 用）
-	@mkdir -p $(DIST)
 	rm -f $(DIST)/visiona-local.dmg
 	hdiutil create -volname "visionA-local" \
 	  -srcfolder visiona-local/build/bin/visiona-local.app \
 	  -ov -format UDZO \
 	  $(DIST)/visiona-local.dmg
-
+	@du -sh $(DIST)/visiona-local.dmg
-dmg-fancy: ## create-dmg 美化版 → dist/visiona-local.dmg（需 brew install create-dmg）
+	@file $(DIST)/visiona-local.dmg
-	@if [ ! -d visiona-local/build/bin/visiona-local.app ]; then \
-		echo "❌ visiona-local/build/bin/visiona-local.app 不存在，請先跑 make wails-macos"; exit 1; \
-	fi
-	@if ! command -v create-dmg > /dev/null 2>&1; then \
-		echo "❌ create-dmg 未安裝，請執行：brew install create-dmg"; exit 1; \
-	fi
-	@mkdir -p $(DIST)
-	rm -f $(DIST)/visiona-local.dmg
-	create-dmg \
-	  --volname "visionA-local" \
-	  --background installer/macos/background.png \
-	  --window-pos 200 120 \
-	  --window-size 640 400 \
-	  --icon-size 128 \
-	  --icon "visiona-local.app" 180 200 \
-	  --app-drop-link 460 200 \
-	  --hide-extension "visiona-local.app" \
-	  --no-internet-enable \
-	  $(DIST)/visiona-local.dmg \
-	  visiona-local/build/bin/visiona-local.app
 
 exe-only: ## 只跑 iscc 打包 installer（前置產物必須已存在），不重 build wails/payload
 	@if [ ! -f visiona-local/build/bin/visiona-local.exe ]; then \

local-tool/frontend/src/components/camera/camera-feed.tsx

@@ -23,30 +23,17 @@ export function CameraFeed({ streamUrl, width = 640, height = 480, sourceType, b
     const img = imgRef.current;
     if (!img || !onDimensionsChange) return;
 
-    const report = () => {
+    const observer = new ResizeObserver((entries) => {
-      const rect = img.getBoundingClientRect();
+      for (const entry of entries) {
-      const w = Math.round(rect.width);
+        const { width: w, height: h } = entry.contentRect;
-      const h = Math.round(rect.height);
+        if (w > 0 && h > 0) {
-      if (w > 0 && h > 0) onDimensionsChange(w, h);
+          onDimensionsChange(Math.round(w), Math.round(h));
-    };
+        }
-
+      }
-    // Initial read — covers the case where the image is already cached/decoded
+    });
-    // before the observer attaches (common for fast image swaps / HMR).
-    if (img.complete && img.naturalWidth > 0) report();
-
-    const observer = new ResizeObserver(report);
     observer.observe(img);
     return () => observer.disconnect();
-  }, [onDimensionsChange, streamUrl, batchImageUrl]);
+  }, [onDimensionsChange]);
-
-  const handleLoad = () => {
-    const img = imgRef.current;
-    if (!img || !onDimensionsChange) return;
-    const rect = img.getBoundingClientRect();
-    const w = Math.round(rect.width);
-    const h = Math.round(rect.height);
-    if (w > 0 && h > 0) onDimensionsChange(w, h);
-  };
 
   if (!streamUrl) {
     return (
@@ -77,7 +64,6 @@ export function CameraFeed({ streamUrl, width = 640, height = 480, sourceType, b
         ref={imgRef}
         src={displayUrl}
         alt={altText}
-        onLoad={handleLoad}
         style={{ width, height: 'auto' }}
         className="block"
       />

local-tool/frontend/src/components/camera/camera-inference-view.tsx

@@ -18,11 +18,11 @@ export function CameraInferenceView({ deviceId }: CameraInferenceViewProps) {
   const { result, batchResults, confidenceThreshold } = useInferenceStore();
 
   const displayWidth = 640;
-  const [renderedSize, setRenderedSize] = useState<{ w: number; h: number } | null>(null);
+  const [renderedSize, setRenderedSize] = useState({ w: 640, h: 480 });
   const isBatchMode = sourceType === 'batch_image';
 
   const handleDimensionsChange = useCallback((w: number, h: number) => {
-    setRenderedSize((prev) => (prev && prev.w === w && prev.h === h ? prev : { w, h }));
+    setRenderedSize({ w, h });
   }, []);
 
   // In batch mode, show the selected image's detections
@@ -47,7 +47,7 @@ export function CameraInferenceView({ deviceId }: CameraInferenceViewProps) {
         batchImageUrl={batchImageUrl}
         onDimensionsChange={handleDimensionsChange}
         overlay={
-          isStreaming && renderedSize ? (
+          isStreaming ? (
             <CameraOverlay
               detections={detections}
               width={renderedSize.w}

local-tool/frontend/src/components/camera/camera-overlay.tsx

@@ -25,16 +25,6 @@ export function CameraOverlay({ detections, width, height, confidenceThreshold }
 
     const filtered = detections.filter((d) => d.confidence >= confidenceThreshold);
 
-    if (typeof window !== 'undefined') {
-      // TEMP debug: 驗證 bbox coordinate space 對齊問題
-      // eslint-disable-next-line no-console
-      console.log('[bbox-debug] canvas=%dx%d total=%d filtered=%d threshold=%s', width, height, detections.length, filtered.length, confidenceThreshold, filtered.map((d) => ({
-        label: d.label,
-        bbox: d.bbox,
-        conf: d.confidence,
-      })));
-    }
-
     filtered.forEach((det, i) => {
       const color = COLORS[i % COLORS.length];
       // Convert normalized coordinates (0-1) to pixel values

local-tool/installer/macos/README.md

@@ -1,42 +0,0 @@
-# macOS DMG 美化資源
-
-## 檔案
-
-| 檔案 | 用途 |
-|------|------|
-| `make-dmg-background.py` | 生成背景圖的 Python script（需 Pillow） |
-| `background.png` | 640×400 DMG 背景圖（1x） |
-| `background@2x.png` | 1280×800 DMG 背景圖（Retina，create-dmg 自動挑用） |
-
-## 使用
-
-```bash
-# 一次性安裝
-brew install create-dmg
-
-# Build 美化 DMG
-make dmg
-```
-
-`make dmg` 會自動偵測 `create-dmg`：
-- 有裝 → 產出美化版（深色背景 + 拖曳示意）
-- 沒裝 → fallback 到 `make dmg-plain`（原本的 hdiutil UDZO，CI 友善）
-
-可直接指定 target：
-- `make dmg-fancy` — 強制美化版（`create-dmg` 未裝會報錯）
-- `make dmg-plain` — 強制 plain 版
-
-## 重新生成背景圖
-
-改配色或文案時：
-
-```bash
-python3 installer/macos/make-dmg-background.py
-```
-
-會同時輸出 `background.png` 與 `background@2x.png`。
-
-## 設計對齊
-
-背景圖配色對齊 Wails 控制台深色 splash（`#111827` → `#0B0F19` 漸層 + `#38BDF8` accent）。
-左側 app icon 位於 (180, 200)，右側 Applications 捷徑位於 (460, 200)，箭頭在中間。

local-tool/installer/macos/make-dmg-background.py

@@ -1,85 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-生成 DMG 美化背景圖（640×400），對齊 Wails 控制台深色 splash 風格。
-
-用法：
-    python3 installer/macos/make-dmg-background.py
-
-輸出：
-    installer/macos/background.png        (1x, 640×400)
-    installer/macos/background@2x.png     (2x, 1280×800 Retina)
-
-create-dmg 會自動挑 @2x 版本用於 Retina 螢幕。
-"""
-from pathlib import Path
-
-from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
-
-OUT_DIR = Path(__file__).resolve().parent
-W, H = 640, 400
-
-BG_TOP = (17, 24, 39)
-BG_BOTTOM = (11, 15, 25)
-TEXT = (229, 231, 235)
-MUTED = (148, 163, 184)
-ACCENT = (56, 189, 248)
-
-
-def make(scale: int, out_path: Path) -> None:
-    w, h = W * scale, H * scale
-    img = Image.new("RGB", (w, h), BG_TOP)
-    px = img.load()
-    for y in range(h):
-        t = y / (h - 1)
-        r = int(BG_TOP[0] + (BG_BOTTOM[0] - BG_TOP[0]) * t)
-        g = int(BG_TOP[1] + (BG_BOTTOM[1] - BG_TOP[1]) * t)
-        b = int(BG_TOP[2] + (BG_BOTTOM[2] - BG_TOP[2]) * t)
-        for x in range(w):
-            px[x, y] = (r, g, b)
-
-    draw = ImageDraw.Draw(img)
-
-    try:
-        font_title = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Helvetica.ttc", 22 * scale)
-        font_hint = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Helvetica.ttc", 14 * scale)
-    except OSError:
-        font_title = ImageFont.load_default()
-        font_hint = ImageFont.load_default()
-
-    title = "Drag visionA-local to Applications"
-    tw = draw.textlength(title, font=font_title)
-    draw.text(((w - tw) / 2, 28 * scale), title, fill=TEXT, font=font_title)
-
-    hint = "拖曳圖示到右邊的 Applications 即可安裝"
-    hw = draw.textlength(hint, font=font_hint)
-    draw.text(((w - hw) / 2, 60 * scale), hint, fill=MUTED, font=font_hint)
-
-    # 箭頭位置：左右兩個 icon 約在 y=230，中心。icon 本身 128×128，由 create-dmg 擺。
-    # create-dmg 預設 app icon x=180, Applications x=460（y=200）。箭頭畫在中間 240-400 區段。
-    arrow_y = 200 * scale
-    arrow_x1 = 260 * scale
-    arrow_x2 = 380 * scale
-    line_w = 3 * scale
-    draw.line([(arrow_x1, arrow_y), (arrow_x2, arrow_y)], fill=ACCENT, width=line_w)
-    # 箭頭頭
-    head = 12 * scale
-    draw.polygon(
-        [
-            (arrow_x2, arrow_y),
-            (arrow_x2 - head, arrow_y - head // 2 - 2 * scale),
-            (arrow_x2 - head, arrow_y + head // 2 + 2 * scale),
-        ],
-        fill=ACCENT,
-    )
-
-    img.save(out_path, "PNG", optimize=True)
-    print(f"wrote {out_path} ({out_path.stat().st_size // 1024} KB)")
-
-
-def main() -> None:
-    make(1, OUT_DIR / "background.png")
-    make(2, OUT_DIR / "background@2x.png")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

local-tool/server/internal/api/handlers/device_handler.go

@@ -82,12 +82,9 @@ func (h *DeviceHandler) GetDevice(c *gin.Context) {
 func (h *DeviceHandler) ConnectDevice(c *gin.Context) {
 	id := c.Param("id")
 
-	// KL520 USB Boot flow now includes mandatory reset + firmware reload on
+	// KL520 USB Boot flow can take ~40s: retry connect (3x2s) + firmware
-	// first connect (required for inference to work — see kl720_driver.go
+	// load + 5s reboot wait + reconnect retry (3x3s). Use 60s timeout.
-	// needsReset block). Worst-case path on Windows: Loader-mode reconnect
+	ctx, cancel := context.WithTimeout(c.Request.Context(), 60*time.Second)
-	// retry (16s) + firmware load (~31s) + reboot wait + second reconnect
-	// (~13s) = ~60-65s. Use 120s to leave headroom and avoid spurious 504s.
-	ctx, cancel := context.WithTimeout(c.Request.Context(), 120*time.Second)
 	defer cancel()
 
 	errCh := make(chan error, 1)

local-tool/server/internal/driver/kneron/kl720_driver.go

@@ -290,28 +290,26 @@ func (d *KneronDriver) Connect() error {
 
 	// First connect after server start: reset device to clear stale models.
 	//
-	// BOTH KL520 and KL720 需要 reset：
+	// KL520 跳過 reset：KL520 是 USB Boot 裝置，reset 會退回 Loader 模式
+	// （firmware 從 RAM 清掉），然後需要重新載 firmware（~30 秒）+ USB
+	// 重新枚舉（~8 秒）。這讓原本 2 秒的 connect 變成 60+ 秒，而且
+	// Loader 模式的 connect_devices_without_check 不穩定（常需重試）。
 	//
-	// - KL720 是 flash-based 裝置，firmware 和 model 會保留在 flash，reset
+	// KL520 每次 connect 本來就是 clean state（RAM-based firmware，斷電
+	// 即清），不需要主動 reset 清 stale model。如果真的有殘留 model，
+	// 下次 load_model 前的 restartBridge 會處理。
+	//
+	// KL720 是 flash-based 裝置，firmware 和 model 會保留在 flash，reset
 	// 清 stale model 才有意義。
-	//
+	if needsReset && d.chipType == "KL720" {
-	// - KL520 雖然是 USB Boot 裝置（RAM-based firmware，斷電即清），理論上
+		d.driverLog("INFO", "[kneron] first connect after server start — resetting KL720 to clear stale model...")
-	//   每次 connect 是 clean state。但實測發現若 session 間 firmware 殘留
-	//   （fw=KDP2 Comp/U 而非 Loader），直接走 load_model + inference 會
-	//   100% 炸 ApiKPException Error 15 (SEND_DATA_TOO_LARGE)。只有走
-	//   reset → reboot 到 Loader → 重新載 firmware 到 Comp/U 的完整流程，
-	//   才能得到能正常 inference 的 session。
-	//
-	//   成本：KL520 reset + firmware load + reconnect ~15-20s（macOS 實測）。
-	//   Windows 上可能更久；若 HTTP connect timeout 60s 不夠，需調高或改
-	//   非同步 connect pattern。
-	if needsReset {
-		d.driverLog("INFO", "[kneron] first connect after server start — resetting %s to clear stale session...", d.chipType)
 		if err := d.restartBridge(); err != nil {
 			d.driverLog("WARN", "[kneron] reset on connect failed (non-fatal): %v", err)
 		} else {
 			d.driverLog("INFO", "[kneron] device reset complete — clean state ready")
 		}
+	} else if needsReset {
+		d.driverLog("INFO", "[kneron] %s: skipping reset on first connect (USB Boot device, clean state by default)", d.chipType)
 	}
 
 	return nil

local-tool/server/scripts/kneron_bridge.py

@@ -18,47 +18,6 @@ import io
 
 import numpy as np
 
-
-def _preload_kneron_dylibs_macos():
-    """macOS 專用：用絕對路徑預先 dlopen wheel 內的 libusb + libkplus。
-
-    背景：
-    - KneronPLUS wheel 把 libusb-1.0.0.dylib + libkplus.dylib 放在 kp/lib/。
-    - macOS dyld 在載入 libkplus 時會去找它的相依 libusb-1.0.0.dylib。
-      預設搜尋路徑（/usr/local/lib、/usr/lib）在 bundled Python 環境下通常
-      找不到（我們沒有 brew libusb），於是 `import kp` 就拋 OSError →
-      HAS_KP=False → scan 回空陣列。
-    - macOS hardened runtime 會剝掉 DYLD_LIBRARY_PATH 等環境變數，所以
-      改從 Go 端注入 env 也不保險；最穩的做法是在 Python 這端用 ctypes
-      以絕對路徑先載入，後續 `import kp` 時 dyld 會重用已載入的映像。
-
-    Windows / Linux 不走這支 — 各自機制已在 Go 端處理（Windows 靠 PATH、
-    Linux 靠 wheel 自帶的 libusb.so.1.0.0 + LD_LIBRARY_PATH）。
-    """
-    if sys.platform != "darwin":
-        return
-    try:
-        import ctypes
-        import importlib.util
-        spec = importlib.util.find_spec("kp")
-        if spec is None or not spec.submodule_search_locations:
-            return
-        kp_dir = spec.submodule_search_locations[0]
-        lib_dir = os.path.join(kp_dir, "lib")
-        # 載入順序：先 libusb，再 libkplus（libkplus 相依 libusb）
-        for name in ("libusb-1.0.0.dylib", "libkplus.dylib"):
-            path = os.path.join(lib_dir, name)
-            if os.path.isfile(path):
-                try:
-                    ctypes.CDLL(path, mode=ctypes.RTLD_GLOBAL)
-                except OSError:
-                    pass
-    except Exception:
-        pass
-
-
-_preload_kneron_dylibs_macos()
-
 try:
     import kp
     HAS_KP = True
@@ -1053,6 +1012,7 @@ def handle_inference(params):
                         new_h = int(h * scale)
                     else:
                         new_w, new_h = w, h
+                    # Ensure even dimensions (NPU requirement)
                     new_w = (new_w + 1) & ~1
                     new_h = (new_h + 1) & ~1
                     img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
@@ -1060,11 +1020,12 @@ def handle_inference(params):
                 # Convert BGR to BGR565
                 img_bgr565 = cv2.cvtColor(src=img, code=cv2.COLOR_BGR2BGR565)
             else:
+                # Fallback: try to use raw bytes (assume RGB565 format)
                 img_bgr565 = np.frombuffer(img_bytes, dtype=np.uint8)
         else:
             return {"error": "no image data provided"}
 
-        # Create inference config (original: pass numpy ndarray, SDK reads shape)
+        # Create inference config
         inf_config = kp.GenericImageInferenceDescriptor(
             model_id=_model_id,
             inference_number=0,
@@ -1077,10 +1038,8 @@ def handle_inference(params):
         )
 
         # Send and receive
-        _log(f"Inference: sending to NPU (model_type={_model_type}, input_size={_model_input_size})")
         kp.inference.generic_image_inference_send(_device_group, inf_config)
         result = kp.inference.generic_image_inference_receive(_device_group)
-        _log(f"Inference: receive complete, parsing...")
 
         elapsed_ms = (time.time() - t0) * 1000
 
@@ -1110,8 +1069,6 @@ def handle_inference(params):
                 input_size=_model_input_size,
             )
 
-        _log(f"Inference: parse done, detections={len(detections)}, classifications={len(classifications)}, elapsed={elapsed_ms:.1f}ms")
-
         return {
             "taskType": task_type,
             "timestamp": int(time.time() * 1000),
@@ -1121,8 +1078,6 @@ def handle_inference(params):
         }
 
     except Exception as e:
-        import traceback
-        _log(f"Inference EXCEPTION: {type(e).__name__}: {e}\n{traceback.format_exc()}")
         return {"error": str(e)}
 
 

local-tool/visiona-local/app.go

@@ -62,9 +62,9 @@ const (
 type PythonMode string
 
 const (
-	PythonModeAuto    PythonMode = "auto"    // 先試 bundled（kp wheel 已預裝），失敗才 fallback system
+	PythonModeAuto    PythonMode = "auto"    // 先試 system，失敗才走 bundled（R4 決策：M1 先 system）
 	PythonModeBundled PythonMode = "bundled" // 策略 A：內嵌 python-build-standalone
-	PythonModeSystem  PythonMode = "system"  // 策略 B：系統 python3（需使用者自行 pip install）
+	PythonModeSystem  PythonMode = "system"  // 策略 B：系統 python3
 )
 
 // ServerStatus 回報給前端。
@@ -852,27 +852,23 @@ func (p *ServerProcess) stop() {
 //
 // M1 實作狀況：
 //   - PythonModeSystem：完整實作（findSystemPython）
-//   - PythonModeAuto：先試 bundled（含預裝 kp wheel），失敗才 fallback system
+//   - PythonModeAuto：先試 system，失敗才走 bundled
-//   - PythonModeBundled：完整實作（ensureBundledPython）
+//   - PythonModeBundled：placeholder，回錯誤（M2 才實作）
 //
 // R5-5a 之後：python 失敗直接擋啟動（沒有模擬回退）。
-//
-// 為什麼不先 system：Local-tool 的架構是整包內嵌 Python + KneronPLUS wheel，
-// 使用者系統 python 絕大多數沒裝 kp，先 system 會拿到可執行但「import kp 失敗」
-// 的解譯器，導致 detector scan 空、表面卻看似啟動成功。
 func (a *App) ensurePythonRuntime(mode PythonMode) (string, PythonMode, error) {
 	if a.startupPipeline != nil {
 		a.startupPipeline.EmitStageDetail(2, "startup.stage.2.detail.detect", 0)
 	}
 	switch mode {
 	case PythonModeAuto:
-		if bin, err := a.ensureBundledPython(); err == nil {
-			return bin, PythonModeBundled, nil
-		}
 		if bin, err := a.findSystemPython(); err == nil {
 			return bin, PythonModeSystem, nil
 		}
-		return "", PythonModeAuto, fmt.Errorf("no python runtime available (tried bundled + system)")
+		if bin, err := a.ensureBundledPython(); err == nil {
+			return bin, PythonModeBundled, nil
+		}
+		return "", PythonModeAuto, fmt.Errorf("no python runtime available (tried system + bundled)")
 
 	case PythonModeSystem:
 		bin, err := a.findSystemPython()