jim800121chen
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Phase 0.8 對應後端轉檔功能的 frontend UI。完整 state machine（idle / uploading /
queued / running / succeeded / failed / expired）+ XHR upload progress + polling +
half-auto result handling（加到模型庫 / 下載）。
新增 src/app/conversion/（11 元件 + 12 test files，~5,000 行 prod+test，310/310 tests 全綠）：
- page.tsx：state router（mount → bootstrap → 依 store.uiState 切換 view）+ toast on
store.error（aborted / active_job_exists 不 toast，避免雙重提示）
- IdleForm.tsx + FileDropzone.tsx + ChipSelector.tsx：上傳表單（拖放 + .onnx/.tflite
format 驗證 + 500MB 大小限制 + KL520/630/720/730 chip 選擇 + ref images ≤100×10MB）
- UploadingView.tsx：XHR upload progress 0-100% + EWMA ETA（alpha=0.3 平滑，<5s 顯示
「即將完成」避抖動）+ beforeunload warning + AlertDialog 取消
- ProcessingView.tsx：StageIndicator 三段式（解析模型 → 量化編譯 → 編譯 NEF）+
Progress bar 三模式（queued / determinate / indeterminate）+ tab title `(轉檔中)` 防疊加 +
409 active_job_exists banner（switchedFromActiveJob flag）
- SuccessView.tsx + PromoteDialog.tsx：兩按鈕（加到模型庫 / 下載）視覺平衡不暗示預設答案 +
7 天 expires_at 倒數（mount 時 setTimeout 鎖過期那刻 + 60s tick）+ PromoteDialog 單欄位
name 驗證（≤100 字元 / 無 /\\）+ spinner-during-close 阻擋 + 409 already_imported 特殊
訊息 + toast.success router.push 跳模型清單
- FailedView.tsx：5 個 known error code 翻譯（UNSUPPORTED_FORMAT / INVALID_CHECKSUM /
QUANTIZATION_FAILED / MODEL_TOO_LARGE / QUOTA_EXCEEDED）+ unknown fallback +
3 個建議解決方法 + Job ID 前 8 字元（供回報）+ 「重新開始」
- ExpiredView.tsx：橘色 hero（過期不 alarming）+ source/chip 摘要 + 「重新轉檔」→
store.reset()
新增 src/stores/conversion-store.ts（Zustand store + 29 tests）：
- 7 個 UI state machine（不允許跳階段）
- recursive setTimeout polling（running 5s / queued 10s / 5xx 指數退避 cap 30s）+
visibilitychange 暫停/恢復
- 不持久化 jobId（純靠 backend getActiveConversion() lazy rebuild ownership）
- AbortController 防 stale request + 取消上傳
- switchedFromActiveJob flag（409 自動切到既存 job + UI 顯示 banner）
- formDraft（chip / taskName 提到 store，failed→idle 後保留設定，file picker 重選；
File 物件不能序列化只留 local）
新增 src/lib/api/conversion.ts + types/conversion.ts（5 client 函式 + 22 tests）：
- initConversion：XHR multipart + onUploadProgress + AbortSignal
- getActiveConversion / getConversion / promoteConversionToModels：標準 fetch
- getConversionDownloadURL：純函式，回 `/api/conversion/{job_id}/download` 給 anchor
download 觸發（server-side 302 → FAA，token 不過 frontend JS）
- ConversionAPIError(status, code, message, requestId?)，code 統一全小寫對齊
conversion.error.<code> i18n key 命名
新增 src/lib/utils/eta.ts（EWMA 演算法純函式 + 19 tests）：抽出 smoothSpeed /
estimateRemainingSeconds / instantSpeedBytesPerSec / computeEtaUpdate（test 友善）。
新增 src/app/conversion/e2e-conversion-flow.test.tsx（5 e2e flow tests）：
- happy path .onnx + KL720 + 0 ref images（idle → upload → polling → succeeded → 加到模型庫）
- variant 5 ref images
- upload fail → retry（form 設定保留）
- polling 5xx 指數退避 → 恢復繼續
- expired job → ExpiredView → 重新轉檔
修改 sidebar.tsx：左側 nav 新增「轉檔」tab（Wand2 icon，模型庫之後）。
修改 i18n 字典：新增 ~150 個 conversion.* keys（中英雙語對齊）。
PRD §9 14 條功能驗收條件全達成（4 條整合驗收等 stage 部署）。
驗證：pnpm lint / test (310/310) / build 全綠。
對齊文件：
- .autoflow/02-prd/features/feature-converter-integration.md
- .autoflow/03-design/wireframes/wireframe-conversion.md
- .autoflow/03-design/flows/flow-conversion.md
- .autoflow/04-architecture/api/api-conversion.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
visionA
Innovedus visionA monorepo — Edge AI 開發平台（離線版 + 雲端版）。
開發環境快速啟動
make dev-up # 起 backend + Member Center（OIDC）+ Postgres
make frontend-dev # 另開 terminal：起 frontend dev server（pnpm dev）
# 開瀏覽器 http://localhost:3000
完整流程（含 OAuth client 手動註冊、port 對照、疑難排解）見 docs/DEV-SETUP.md。
其他 target：make help。
子專案
| 專案 | 角色 | 狀態 |
|---|---|---|
local-tool/ |
離線版 桌面工具（Wails + Go + Next.js） | 穩定維護 |
visionA-frontend/ |
雲端版 web 前端（Next.js） | ✅ Phase 0 雛形 |
visionA-backend/ |
雲端版後端（Go，雙 binary：api-server + remote-proxy） | ✅ Phase 0 雛形 |
local-agent/ |
visionA Agent — 雲端版 local 端代理（Wails + Go + Next.js） | ✅ Phase 0.5 雛形 |
架構關係
離線模式（local-tool 單獨）
使用者瀏覽器 → localhost:3721 (local-tool server) → Kneron 裝置
雲端模式（visionA 雲端版 + visionA Agent）
使用者瀏覽器 → visionA-frontend (CDN) → visionA-backend (api-server)
↓ internal HTTP
visionA-backend (remote-proxy)
↓ WebSocket + yamux tunnel
使用者電腦上的 visionA Agent
↓ 本機 HTTP
Agent 的內部 server → Kneron 裝置
兩種模式可在同一台電腦共存（local-tool 和 visionA Agent 獨立安裝、不衝突）。
產品線原則
- local-tool 不動，需要時 fork
- 雲端 vs 本機差異只在前端部署位置
- 雲端 agent 的 server ≈ local-tool 的 server（差別在沒本機操作 UI）
- 雲端 web UI 先抄 local-tool，之後再加新功能
文件
完整產品文件見 .autoflow/：
- 產品需求：
.autoflow/02-prd/PRD.md - 設計規格：
.autoflow/03-design/design-spec.md - 架構總覽：
.autoflow/04-architecture/design-doc.md - 交付總結：
.autoflow/07-delivery/project-summary.md
License
TBD（內部使用）