feat: 完善工作区交互提示与后端属性分析

功能新增:
- 新增 POST /api/ai/analyze-mask 后端接口,基于 mask polygon、bbox、points 和 score 返回置信度来源、面积、拓扑锚点和后端分析提示。
- 前端新增 analyzeMask API 封装,并在本体检查面板读取选中 mask 的后端几何属性和重新提取拓扑锚点结果。
- 右侧语义分类树点击分类时,会给当前选中 mask 换标签、更新 class 元数据,并将选中 mask 移到前端渲染最上层,方便继续编辑。
- 分割工作区画布新增上下文操作提示,覆盖多边形 Enter 完成、Esc 取消、首节点闭合、拖拽图形、点区域、SAM 点/框提示、区域合并/去除选择顺序和多边形编辑。
- AI 智能分割画布新增正向点、反向点、边界框选和视口控制的上下文提示。
- 自动传播交互收敛为参考帧加起止帧范围加单个“自动传播”按钮,默认使用当前参考帧全部 mask 作为 seed。
- 时间轴改为用浅蓝色进度条区段标记自动传播生成的帧,而不是已编辑帧竖线提示。

Bugfix:
- AI 分割页无当前帧时移除外部演示背景图,改为明确空状态提示,避免误以为外部图片可参与真实推理。
- 工具栏魔法棒文案改为“打开 AI 智能分割”,避免误导为直接触发 SAM 推理。
- Canvas 底部当前图层信息改为显示真实选中 mask 标签和 annotation id,不再使用固定占位文本。
- 已保存标注回显时保留 mask metadata 中的传播来源、score 等字段,供时间轴和属性面板识别。
- 清理 server.ts 中遗留的 /api/login、/api/projects、/api/templates 内存 mock API,避免和 FastAPI 真实后端混淆。

测试:
- 补充 analyze-mask 后端测试,覆盖后端几何属性和锚点返回。
- 补充 api.analyzeMask 前端契约测试,覆盖 normalized polygon、bbox、points 和 extract_skeleton payload。
- 补充本体面板测试,覆盖后端属性读取、自定义分类写回后端模板、选中 mask 换标签和置顶显示。
- 补充 Canvas 测试,覆盖上下文提示、多边形完成提示、布尔选择顺序提示、当前图层真实显示和编辑优先级。
- 补充 AI 分割测试,覆盖无帧空状态和提示工具上下文提示。
- 更新 Konva 测试 mock,支持拖动过程、stroke/dash/fillRule 等渲染断言。

文档:
- 更新 README 和 AGENTS,说明 server.ts 不再保留业务 mock API。
- 更新 doc/02、doc/03、doc/04、doc/05、doc/07、doc/08、doc/09,记录后端属性分析、分类置顶显示、上下文提示、自动传播按钮、传播帧标记、测试覆盖和当前剩余限制。
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2026-05-02 02:10:37 +08:00
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@@ -198,6 +198,28 @@ def test_model_status_rejects_disabled_sam3(client):
assert "Unsupported model" in response.json()["detail"]
def test_analyze_mask_returns_backend_geometry_properties(client):
_, frame, _ = _create_project_and_frame(client)
response = client.post("/api/ai/analyze-mask", json={
"frame_id": frame["id"],
"mask_data": {
"polygons": [[[0.1, 0.1], [0.3, 0.1], [0.3, 0.3], [0.1, 0.3]]],
"source": "sam2.1_hiera_tiny",
"score": 0.87,
},
"extract_skeleton": True,
})
assert response.status_code == 200
body = response.json()
assert body["confidence"] == 0.87
assert body["confidence_source"] == "model_score"
assert body["topology_anchor_count"] == 4
assert body["area"] > 0
assert body["message"] == "已从后端重新提取几何拓扑锚点"
def test_propagate_saves_tracked_annotations(client, monkeypatch):
project = client.post("/api/projects", json={"name": "Video Project"}).json()
frames = [