jim800121/visionA
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visionA/local-tool/.autoflow/01-requirements/pm-analysis-round1.md
jim800121chen c54f16fca0 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>
2026-04-11 22:10:38 +08:00

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Raw Blame History

visionA-local — PM 第一輪需求分析

階段：第一階段（三方聯合討論）— 需求探索 作者：PM Agent 日期：2026-04-10 狀態：第一輪分析草稿，非 PRD，待 Design / Architect 回饋與使用者確認

1. 產品定位：與原 edge-ai-platform 的差異

面向 edge-ai-platform（原專案） visionA-local（本專案）
部署形態 伺服器/容器，EC2 + Docker + 反向代理 單機桌面 App（Mac / Win / Ubuntu）
網路模型 多人可遠端連線（有 relay / tunnel / cluster） 只跑 localhost，一人一機
安裝體驗 Ops 手動部署、curl install script、需先裝 ffmpeg/python 一鍵 GUI 安裝檔，內嵌所有依賴
多裝置策略 支援 cluster（多 Kneron 叢集） 單機最多接多顆 USB，但不做 cluster
使用場景 共享平台、遠端存取、多人協作 個人開發、現場 POC、離線 demo

核心轉換：從「共享基礎設施」變成「個人工具」。這個定位決定了所有後續取捨——任何為了「多人」「遠端」「規模化」而生的功能都該砍掉，任何為了「安裝便利」「離線可用」「單人順手」的體驗都要加強。

目標使用者（Persona 草案，待細化）

  1. Innovedus 內部應用工程師 / FAE（主要） — 帶筆電去客戶現場做 Kneron KL720/KL730 demo，不能依賴網路或客戶 IT 環境。核心需求：「接上去就能跑」。
  2. 外部開發者 / 評估客戶（次要） — 剛拿到 Kneron 開發板想快速上手試玩，沒耐心搞 Python 環境與 SDK 安裝。核心需求：「不踩坑」。
  3. Solution Architect / 產品經理（第三） — 非工程背景，想用 Mock 模式體驗產品能力，向客戶說故事。核心需求：「不用寫 code」。

此產品定位是內部工具 + POC 工具，不是 production 服務。這個前提會影響我們對可靠性、可觀測性、license、auto-update 等的取捨。

2. 核心 User Stories（6 個關鍵情境）

# 情境 Persona 成功體驗
US-1 第一次安裝 全部 下載安裝檔 → 雙擊 → 照指示點幾下 → 桌面出現 app icon + tray 圖示，全程 < 3 分鐘、無需 terminal
US-2 Mock 模式試玩 產品經理 啟動 app 後預設就能進入 Mock 模式，看到 3 個假裝置、跑假推論流，不用接任何硬體
US-3 連實體 Kneron 裝置 FAE 插上 USB → App 自動偵測 → 顯示裝置型號與韌體版本 → 點「connect」就能跑
US-4 切換/上傳模型 開發者 從內建的預置 .nef 模型選一個，或拖拉自己的 .nef 進來，不用手動拷貝檔案到特定路徑
US-5 跑即時攝影機推論 FAE 選一顆接上的 webcam → 點「Start」→ 看到 MJPEG 串流 + overlay 推論結果
US-6 從 tray 快速控制 全部 關閉主視窗後 app 仍在 tray，點 tray 可看到裝置狀態 / 開啟 UI / 離開

延伸情境（次要，可進 Phase 2）：

  • US-7：上傳影片 / 圖片做離線推論（原專案已有）
  • US-8：匯出推論結果（JSON / CSV / 影片）
  • US-9：查看系統依賴狀態與日誌

3. 功能範圍確認（對照原專案 API / 頁面）

3.1 後端 API 保留 / 刪除

API 群組 決定 備註
/api/system/*（health / info / metrics / deps） ✅ 保留 local 也需要，但 metrics 可能簡化
/api/system/update-check ⚠️ 視情況 取決於使用者是否要 auto-update（待確認）
/api/system/restart ✅ 保留 Tray 需要
/api/models/*（list / get / upload / delete） ✅ 全保留 核心
/api/devices/*（list / scan / connect / disconnect / flash / inference start/stop） ✅ 全保留 核心
/api/camera/*（list / start / stop / stream） ✅ 全保留 核心
/api/media/upload/*（image / video / batch） ✅ 保留 US-7 需要
/api/media/url ⚠️ 建議砍 需要 yt-dlp 依賴，local 版應儘量減少外部依賴；若砍掉 yt-dlp 可少一個依賴
/api/clusters/*（全部） ❌ 砍 決策已確認
/ws/clusters/* ❌ 砍 同上
/ws/devices/*、/ws/server-logs ✅ 保留 核心
/auth/token（relay token） ❌ 砍 local 不需要 relay
relay / tunnel 相關中介層 ❌ 砍 決策已確認

3.2 前端頁面保留 / 刪除

對照 frontend/src/app/ 結構：

路由 決定
/（首頁 / dashboard） ✅ 保留，但重新設計——local 版首頁應該是「快速開始」而非「叢集總覽」
/devices ✅ 保留
/models ✅ 保留
/workspace（推論工作區） ✅ 保留
/settings ✅ 保留，但清掉 relay 設定、cluster 設定
/clusters ❌ 整個砍掉

3.3 其他模組處理

模組 決定
server/internal/cluster/ ❌ 刪除
server/internal/relay/ ❌ 刪除
server/internal/tunnel/ ❌ 刪除
server/internal/flash/（韌體更新） ⚠️ 需 Architect 確認：local 版要不要保留韌體燒錄？可能在現場 demo 會用到
server/internal/update/（自我更新） ⚠️ 取決於 auto-update 決策
installer/（Wails） ✅ 作為 visionA-local 的 GUI shell 基礎

4. 驗收標準方向（待細化為量化指標）

local 版的「能用」應該用使用者體驗時間與零依賴兩個維度定義：

驗收面向 建議門檻
安裝時間 全新一台機器（無 Python、無 ffmpeg、無 SDK）從下載安裝檔到開啟 app 首屏 < 5 分鐘
首次推論時間 從 app 開啟到 Mock 模式跑出第一幀推論結果 < 30 秒（無需使用者任何設定）
實機接入時間 插上 Kneron USB → app 偵測到裝置 → connect 成功 < 10 秒
零外部依賴 使用者機器完全不需要預先安裝 Python / ffmpeg / KneronPLUS / 任何 SDK
離線可用 完全斷網下，除了 update-check 之外所有核心功能正常
跨平台 macOS 12+ (arm64/amd64)、Windows 10+ (amd64)、Ubuntu 22.04+ (amd64) 三平台一致體驗
安裝檔大小 單平台安裝檔 < 500 MB（需 Architect 評估是否可行，預置模型數量會影響）
資源佔用（idle） Mock 模式 idle 時 CPU < 5%、RAM < 500 MB

5. 需要 Architect / Design 回答的問題

給 Architect 的問題

  1. KneronPLUS SDK 跨平台打包：KneronPLUS 在 mac / win / linux 的安裝方式不一樣（mac 需 driver、win 需 .dll、linux 需 udev rules），Wails 能不能把這些差異都抽象掉？是否需要在 post-install 步驟處理？
  2. Python runtime 內嵌策略：我們要嵌入整個 Python 3.12 + KneronPLUS site-packages，單平台大概會長多大？有沒有更輕的方案（例如只嵌入需要的子模組）？
  3. ffmpeg 內嵌：直接打包 static binary 還是透過 brew/winget 裝？static binary 比較省事但會讓安裝檔變大 50-100MB。
  4. 預置模型 .nef：要嵌入幾顆？哪幾顆？影像分類 / 物件偵測 / 臉辨各一顆？每顆多大？
  5. 韌體燒錄（flash）功能：local 版要不要保留？這會牽涉到韌體檔案也要打包進去。
  6. 單一執行檔 vs 分離 installer：原專案 edge-ai-platform 是 single binary + Wails installer，visionA-local 是否直接用 Wails 做 shell，把 server binary 包在 Wails 裡？
  7. update 機制：Wails 有沒有現成的 auto-update 框架？或者每次都讓使用者重下？
  8. 程式碼簽章：Mac notarization 與 Windows Authenticode 要不要做？這影響發行流程與金錢成本。
  9. Tray 的跨平台一致性：Wails tray 在三平台體驗一致嗎？Linux tray 尤其有坑。
  10. 日誌與崩潰回報：local 版該怎麼收集錯誤？要不要做 opt-in 的遠端 crash report？

給 Design 的問題

  1. Onboarding 流程：第一次開啟 app 要不要有歡迎頁 / 快速教學？還是直接進 Mock 模式讓使用者自己摸索？
  2. 首頁重新設計：原版首頁是「叢集總覽」，local 版首頁應該呈現什麼？Dashboard？設備列表？還是 workspace 直接當首頁？
  3. Tray 的使用者流程：點 tray icon 是打開主視窗、還是彈出 menu、還是開 mini dashboard？Mac / Win / Linux 各自慣例不同。
  4. Mock 模式的視覺提示：使用者要能很明顯知道「我現在在跑假資料」，避免誤以為是真推論。是否要加 watermark / badge？
  5. 安裝器的外觀：Wails installer 的首屏長什麼樣？只有一顆「安裝」按鈕？還是要有品牌頁 / EULA / 路徑選擇？
  6. 錯誤狀態：裝置拔掉、模型載入失敗、ffmpeg 壞了——這些狀態的視覺與文案怎麼處理？
  7. 暗色模式：原專案有沒有暗色？local 版要不要跟隨系統？
  8. 裁切 UI 範圍：清掉 relay / cluster 後，settings 頁會剩什麼？需要重新規劃資訊架構嗎？

6. 需要使用者確認的問題

  1. Auto-update：要不要做自動更新？如果要，是「背景下載 + 提示重啟」還是「只提示有新版，讓使用者自己下載」？
  2. 程式碼簽章 / 公證：要不要投資做 Apple Developer ID notarization 與 Windows code signing？這需要購買憑證（Apple $99/年、Windows EV cert $300-600/年），不做的話 Mac 會跳「unidentified developer」警告、Windows 會被 SmartScreen 攔截。
  3. 發佈通路：只放 Gitea Releases 讓內部下載？還是要上 Mac App Store / Microsoft Store / Snap Store？
  4. License / 啟用機制：要不要做 license key 控制（防止外流）？還是完全開放？
  5. 遙測：要不要收集匿名使用數據（開啟次數、功能使用頻率、崩潰報告）？以便改進產品？
  6. 目標使用者優先級：內部 FAE、外部客戶、產品經理三種 persona，哪一種是 MVP 要優先服務的？這會影響 onboarding 設計。
  7. 預置模型範圍：同意內嵌「影像分類 + 物件偵測 + 臉辨」各一顆嗎？或者要更多 / 更少？
  8. 韌體燒錄功能：local 版保留嗎？是 FAE 現場 demo 的實用功能，但會增加打包複雜度。
  9. media/url（YouTube URL 匯入）功能：要不要砍？砍了可以少一個 yt-dlp 依賴。
  10. Linux 支援優先級：決策上寫了支援 Ubuntu，但實際開發優先級：Mac > Win > Linux 還是三平台齊進？Linux tray / USB 權限問題最多。

下一步

這份第一輪分析不是 PRD，目的是讓 Architect 與 Design 看過後給出技術與體驗面的反饋，以及讓使用者確認第 6 節的 10 個問題。待以下輸入收到後，PM 會進入第二輪——撰寫正式的 PRD（含 RICE、完整 User Stories、功能規格、成功指標、風險評估）。

需要的輸入：

  • 使用者回答第 6 節的 10 個問題
  • Architect 的技術可行性回饋（第 5 節問題 1-10）
  • Design 的體驗面回饋（第 5 節問題 1-8）