# visionA Cloud — 產品需求文件（PRD）索引

| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 產品名稱 | visionA Cloud |
| 產品代號 | visionA-frontend / visionA-backend |
| 文件版本 | v0.1（Phase 0 雛形規劃） |
| 最後更新 | 2026-04-21 |
| 狀態 | 三方聯合討論中（PM / Design / Architect 平行） |
| 主要負責人 | PM Agent |
| 相關專案 | `local-tool/`（離線版，不動）、`edge-ai-platform`（POC，要轉正） |

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## 文件結構

本 PRD 採用模組化結構，PRD.md 為索引檔，各章節拆成獨立子檔案。

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.autoflow/02-prd/
├── PRD.md                          ← 本檔（索引 + 各章節一句話摘要）
├── strategy.md                     ← 第 1 章：產品策略
├── product-positioning.md          ← 第 2 章：產品定位（visionA Cloud vs local-tool vs POC）
├── market-analysis.md              ← 第 3 章：市場分析
├── user-research.md                ← 第 4 章：用戶研究（Persona、旅程）
├── user-stories.md                 ← 第 5 章：User Stories（RICE 排序）
├── features/                       ← 第 6 章：功能規格（按功能拆分）
│   ├── feature-device-management.md
│   ├── feature-model-management.md
│   ├── feature-inference.md
│   ├── feature-pairing.md          ← 新增：Pairing 流程
│   ├── feature-cluster-inference.md
│   ├── feature-dashboard.md
│   ├── feature-workspace.md
│   ├── feature-auth.md             ← 雛形 TODO
│   ├── feature-converter-integration.md  ← 轉檔整合 TODO
│   └── feature-billing.md          ← 未來 TODO
├── nonfunctional.md                ← 第 7 章：非功能性需求
├── interface-contracts.md          ← 第 8 章：介面契約（重要，給 converter 團隊等）
├── success-metrics.md              ← 第 9 章：成功指標
├── roadmap.md                      ← 第 10 章：開發範圍與階段（Phase 0 / 1 / 2）
└── risks.md                        ← 第 11 章：風險與相依
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## 章節摘要

### [1. 產品策略](strategy.md)

visionA Cloud 是把 edge-ai-platform POC 升格的正式雲端產品，定位為「**Kneron 邊緣 AI 裝置的雲端操作平台**」，讓開發者透過瀏覽器遠端操作自己筆電 / 現場機上的 Kneron 裝置（KL520 / KL720），支援單裝置與多裝置叢集推論。與 local-tool（離線版）共享相同 UI 與核心功能，差別在前端連的是雲端 API，而非 localhost。

**核心價值主張**：「不用打開筆電，也能管你的 Kneron 裝置。」

**目標受眾**：Kneron FAE（內部）、Kneron 生態系開發者（外部）、做 PoC 的系統整合商。

### [2. 產品定位](product-positioning.md)

釐清 visionA Cloud 在 Innovedus 產品線中的位置：

- **local-tool**（離線版）：現場 demo、網路鎖死的客戶場景 → **完全不動**
- **visionA Cloud**（本專案）：遠端協作、多人共用、長駐叢集 → **Phase 0 雛形**
- **edge-ai-platform**（POC）：已完成歷史使命，逐步 deprecate

兩種模式用「同一套前端」加上不同 API base URL 決定，不做模式切換 UI。

### [3. 市場分析](market-analysis.md)

邊緣 AI 開發工具市場簡要分析，競品如 NVIDIA Triton Inference Server、Edge Impulse Studio、SenseCraft AI、AWS IoT Greengrass。差異化聚焦「**Kneron 專用 + 雲端遠端存取 + 低延遲 tunnel + 叢集推論**」的組合，這是現有競品都沒有單一提供的。

### [4. 用戶研究](user-research.md)

主要 Persona：

1. **阿哲 — Kneron 客戶 FAE**：常出差做 demo，需要遠端查看現場客戶機台的推論狀態。
2. **Sarah — SI 系統整合商**：在多個客戶端佈署 Kneron 裝置，需要統一介面管理。
3. **Mike — AI 應用開發者**：寫應用 A/B test，要叢集跑多裝置比對效能。

用戶旅程涵蓋「認知 → 註冊 → Pairing → 首次推論 → 日常使用」。

### [5. User Stories（RICE 排序）](user-stories.md)

所有 User Story 按 RICE 評分排序，P0（雛形必做）、P1（Phase 1）、P2（未來）。重點 stories：

- **作為開發者**，我要在瀏覽器註冊登入，看到我名下所有裝置。
- **作為開發者**，我要把我筆電上的 local agent 配對到 visionA Cloud 帳號。
- **作為 FAE**，我要選一個遠端裝置 + 模型 + 來源，按「開始」就看到即時推論結果。
- **作為 SI**，我要把多個裝置組叢集，做加權 round-robin 推論。

### [6. 功能規格](features/)

按功能拆成獨立檔，每個功能含描述、使用者行為、驗收條件：

| 功能 | 優先級 | 檔案 | 狀態 |
|------|--------|------|------|
| 裝置管理 | P0 | [feature-device-management.md](features/feature-device-management.md) | 搬自 local-tool，走 remote-proxy |
| 模型管理 | P0 | [feature-model-management.md](features/feature-model-management.md) | 7 預設 + 上傳，走 S3 介面 |
| 推論操作 | P0 | [feature-inference.md](features/feature-inference.md) | Camera / Image / Video / Batch |
| Pairing 流程 | P0 | [feature-pairing.md](features/feature-pairing.md) | 新增，取代 POC 的 MAC 寫死 |
| 工作區 | P0 | [feature-workspace.md](features/feature-workspace.md) | 裝置 → 模型 → 來源 |
| 叢集推論 | P1 | [feature-cluster-inference.md](features/feature-cluster-inference.md) | 從 POC 搬，加權 RR |
| 儀表板 | P1 | [feature-dashboard.md](features/feature-dashboard.md) | 搬自 local-tool |
| 會員系統 | P2（TODO） | [feature-auth.md](features/feature-auth.md) | 雛形只定介面 |
| 轉檔整合 | P0（Phase 0.8 MVP） | [feature-converter-integration.md](features/feature-converter-integration.md) | upload→轉檔→半自動處理；converter / FAA / MC 已就緒 |
| Billing | P2（TODO） | [feature-billing.md](features/feature-billing.md) | 未來 |

### [7. 非功能性需求](nonfunctional.md)

效能（推論延遲、API RT、tunnel throughput）、安全（pairing token 生命週期、傳輸加密、隔離）、可擴展性（Session 狀態管理、無狀態 API Server）、可用性（降級策略、離線覆蓋）、可觀測性（metrics / log）。

### [8. 介面契約（Interface Contracts）](interface-contracts.md)

**本章節特別重要**，因為 Phase 0 有很多 TODO，介面契約是跨團隊合作的合約：

- **AuthProvider 介面**（給未來會員系統填血）
- **kneron_model_converter API 契約**（visionA-backend 作為 client，反向定義）
- **ObjectStorage 介面**（S3-compatible，雛形用 local filesystem 實作）
- **SessionStore 介面**（雛形 in-memory，未來 Redis）
- **BillingProvider 介面**（未來）

### [9. 成功指標](success-metrics.md)

Phase 0 雛形指標（跑得動、Pairing 成功率、推論端到端延遲）、Phase 1 MVP 指標（WAU、Pairing conversion、首次推論時間）、長期北極星指標（每週推論次數 per user）。

### [10. 開發範圍與階段](roadmap.md)

- **Phase 0（本次雛形）**：建骨架、跑得動、介面清楚、Auth/DB/Storage 用 stub
- **Phase 1**（未來 1-2 季）：接真 Auth、接真 DB、接真 Storage
- **Phase 2**（未來 2-4 季）：轉檔整合、Billing、多區域部署

### [11. 風險與相依](risks.md)

- 和 kneron_model_converter 團隊的協作節奏
- 不能改壞 local-tool 的風險
- tunnel 在企業網路 NAT / Proxy / 防火牆的穿透風險
- Pairing token 洩漏的安全風險

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## 使用說明（給其他 Agent）

**Design Agent、Architect Agent**：

- 需要全貌時讀本索引檔
- 需要細節時讀對應子檔案
- 不要所有檔案一次讀，會爆 context

**Orchestrator**：

- 追蹤 TODO 清單時讀 `roadmap.md` 和 `interface-contracts.md`
- 追蹤 Phase 0 驗收時讀各 `feature-*.md` 的「驗收條件」段落