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5ab4602535
- 接入 SAM2 视频传播能力：新增 /api/ai/propagate，支持用当前帧 mask/polygon/bbox 作为 seed，通过 SAM2 video predictor 向前、向后或双向传播，并可保存为真实 annotation。 - 接入 SAM3 video tracker：通过独立 Python 3.12 external worker 调用 SAM3 video predictor/tracker，使用本地 checkpoint 与 bbox seed 执行视频级跟踪，并在模型状态中标记 video_track 能力。 - 完善 SAM 模型分发：sam_registry 按 model_id 明确区分 sam2 propagation 与 sam3 video_track，避免两个模型链路混用。 - 打通前端“传播片段”：VideoWorkspace 使用当前选中 mask 和当前 AI 模型调用后端传播接口，传播结果回写并刷新工作区已保存标注。 - 增强 SAM3 本地 checkpoint 配置：新增 sam3_checkpoint_path 配置和 .env.example 示例，状态检查改为基于本地 checkpoint/独立环境/模型包可用性。 - 完善视频拆帧参数：/api/media/parse 支持 parse_fps、max_frames、target_width，后端任务保存帧时间戳、源帧号和 frame_sequence 元数据。 - 增加运行时 schema 兼容处理：启动时为旧 frames 表补充 timestamp_ms 和 source_frame_number 列，避免旧库升级后缺字段。 - 强化 Canvas 标注编辑：补齐多边形闭合、点工具、顶点拖拽、边中点插入、Delete/Backspace 删除、区域合并和重叠去除等交互。 - 增强语义分类联动：选中 mask 后可通过右侧语义分类树更新标签、颜色和 class metadata，并同步到保存/导出链路。 - 增加关键帧时间轴体验：FrameTimeline 显示具体时间信息，并支持键盘左右方向键切换关键帧。 - 完善 AI 交互分割参数：前端保留正向点、反向点、框选和 interactive prompt 的调用状态，支持 SAM2 细化候选区域与 SAM3 bbox 入口。 - 扩展后端/前端 API 类型：新增 propagateMasks、传播请求/响应 schema，并补齐 annotation、导出、模型状态和任务接口的测试覆盖。 - 更新项目文档：同步 README、AGENTS、接口契约、需求冻结、设计冻结、前端元素审计、实施计划和测试计划，标明真实功能边界与剩余风险。 - 增加测试覆盖：补充 SAM2/SAM3 传播、SAM3 状态、媒体拆帧参数、Canvas 编辑、语义标签切换、时间轴、工作区传播和 API 合约测试。 - 加强仓库安全边界：将 sam3权重/ 加入 .gitignore，避免本地模型权重被误提交。 验证：npm run test:run；pytest backend/tests；npm run lint；npm run build；python -m py_compile；git diff --check。
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18 KiB
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# AGENTS.md — AI 编码助手项目指南
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> 本文件面向 AI 编码助手。阅读者应假设对该项目一无所知。以下信息基于当前仓库实际文件、脚本和源码；不要把早期设计目标当作已实现事实。任何代码和功能修改都要落实到文档和测试上，如果生成git commit信息，要逐个列点把所有修改都列上，重要的、大的修改放前面，不重要的、小的修改列在后面。
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## 项目概述
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本项目是一个**语义分割系统**（Semantic Segmentation System），当前形态是 React 前端 + FastAPI 后端的全栈 Web 应用，用于视频/DICOM 医学影像上传、服务器端拆帧、交互式 Canvas 标注、视频片段传播、GT mask 导入、SAM 2/SAM 3 可选辅助分割、模板分类管理和标注导出。
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- **项目名称**: `react-example`（`package.json` 中的 `name`）
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- **前端入口**: `src/main.tsx` → `src/App.tsx`
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- **前端服务入口**: `server.ts`（Express + Vite 中间件 / 生产静态服务，并保留少量旧版 mock API）
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- **后端入口**: `backend/main.py`（FastAPI）
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- **默认前端地址**: `http://localhost:3000`
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- **默认后端地址**: `http://localhost:8000`
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- **前端 API 配置**: `src/lib/config.ts`，优先读取 `VITE_API_BASE_URL`，未配置时按当前浏览器 hostname 推导 `http://<host>:8000`
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- **业务文档**: `语义分割系统构建方案.docx`（项目根目录）
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## 技术栈
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| 层级 | 技术 |
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| 前端框架 | React 19 + TypeScript 5.8 |
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| 构建工具 | Vite 6 |
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| 前端样式 | TailwindCSS 4 + 自定义深色主题 |
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| 前端状态 | Zustand（`src/store/useStore.ts`） |
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| 前端请求 | Axios（`src/lib/api.ts`） |
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| 实时通信 | WebSocket 客户端（`src/lib/websocket.ts`） |
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| Canvas 渲染 | Konva + react-konva + use-image |
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| 几何布尔运算 | polygon-clipping |
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| 图标库 | lucide-react |
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| 动画依赖 | motion（在 `package.json` 中声明） |
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| AI SDK 依赖 | `@google/genai`（在 `package.json` 中声明；当前业务源码未直接调用） |
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| 后端框架 | FastAPI + Uvicorn |
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| ORM / 数据库 | SQLAlchemy + PostgreSQL |
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| 缓存 / 队列 Broker | Redis |
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| 后台任务 | Celery worker |
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| 对象存储 | MinIO |
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| AI 推理 | SAM 2 / SAM 3 可选模型 + PyTorch；SAM 3 通过独立 Python 3.12 conda 环境桥接；`GET /api/ai/models/status` 返回真实 GPU/模型/本地 checkpoint 状态 |
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| 视频 / 影像处理 | FFmpeg / OpenCV / pydicom |
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| 运行时 | Node.js ES Modules；Python 3.11 后端环境；可选 `sam3` Python 3.12 conda 环境 |
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## 项目结构
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Seg_Server/
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├── server.ts # Express + Vite 前端入口；保留 /api/login、/api/projects、/api/templates mock
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├── index.html # SPA HTML 入口
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├── vite.config.ts # Vite 配置；含 @/* 路径别名与 DISABLE_HMR 逻辑
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├── tsconfig.json # TypeScript 配置；@/* 映射到项目根目录
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├── package.json # npm 依赖与脚本
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├── .env.example # AI Studio/Gemini 前端环境变量模板
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├── metadata.json # AI Studio 元数据
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├── public/
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│ └── logo.png # Sidebar 使用的 /logo.png
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├── doc/ # 当前实现审计、接口契约和后续实施文档
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├── start_services.sh # 本地一键启动 PostgreSQL/Redis/MinIO/FastAPI/Celery/前端
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├── backend/ # FastAPI 后端
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│ ├── main.py # 应用入口、lifespan、CORS、路由注册、WebSocket
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│ ├── config.py # Pydantic Settings；读取 backend/.env
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│ ├── database.py # SQLAlchemy Engine / Session
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│ ├── models.py # Project/Frame/Template/Annotation/Mask/ProcessingTask ORM
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│ ├── schemas.py # Pydantic 请求/响应模型
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│ ├── minio_client.py # MinIO 上传、下载、预签名 URL
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│ ├── redis_client.py # Redis 连接封装
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│ ├── celery_app.py # Celery app 配置
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│ ├── worker_tasks.py # Celery 任务入口
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│ ├── download_sam2.py # SAM 2 权重下载脚本
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│ ├── setup_sam3_env.sh # SAM 3 独立 Python 3.12 环境安装脚本
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│ ├── requirements.txt # Python 依赖
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│ ├── routers/
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│ │ ├── auth.py # /api/auth/login
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│ │ ├── projects.py # /api/projects 与 /api/projects/{id}/frames
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│ │ ├── templates.py # /api/templates
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│ │ ├── media.py # /api/media/upload、/upload/dicom、/parse
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│ │ ├── ai.py # /api/ai/predict、/propagate、/models/status、/auto、/annotate
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│ │ └── export.py # /api/export/{project_id}/coco、/masks
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│ └── services/
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│ ├── frame_parser.py # FFmpeg/OpenCV 拆帧、pydicom 读片、帧上传
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│ ├── sam2_engine.py # SAM 2 单帧推理和 video predictor 传播封装
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│ ├── sam3_engine.py # SAM 3 状态检测、外部环境桥接、文本语义推理、框选与 video tracker 适配器
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│ ├── sam3_external_worker.py # 独立 sam3 conda 环境中执行的状态/推理 helper
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│ └── sam_registry.py # SAM 模型选择、GPU 状态与推理分发
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└── src/ # React 前端
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├── main.tsx # React StrictMode 挂载
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├── App.tsx # 登录拦截 + 模块切换
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├── index.css # TailwindCSS 导入 + 全局样式
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├── store/useStore.ts # Zustand 全局状态
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├── lib/api.ts # Axios API 封装
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├── lib/websocket.ts # 解析进度 WebSocket 客户端
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├── lib/utils.ts # cn() 工具函数
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└── components/ # 扁平化组件目录
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├── Login.tsx
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├── Sidebar.tsx
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├── Dashboard.tsx
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├── ProjectLibrary.tsx
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├── VideoWorkspace.tsx
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├── CanvasArea.tsx
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├── ToolsPalette.tsx
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├── OntologyInspector.tsx
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├── FrameTimeline.tsx
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├── AISegmentation.tsx
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└── TemplateRegistry.tsx
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```
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以下目录/文件通常是运行产物或本地数据，已在 `.gitignore` 中忽略：`node_modules/`、`dist/`、`models/`、`uploads/`、`frames/`、`Data_*/`、`*.mp4`、`*.dcm`、`*.7z`、`backend/.env`、日志文件等。
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`doc/` 目录是当前项目的事实文档入口。修改功能前优先查看：
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- `doc/03-frontend-element-audit.md`：哪些前端元素是真功能，哪些是 Mock/UI-only。
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- `doc/04-api-contracts.md`：前后端接口契约，以及当前不一致点。
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- `doc/05-implementation-plan.md`：建议的后续实施顺序。
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## 构建与运行命令
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### 前端 / Node 入口
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```bash
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npm install
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# 开发模式：运行 tsx server.ts，Express 集成 Vite middleware，端口 3000
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npm run dev
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# 生产构建：输出 dist/
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npm run build
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# Vite 预览
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npm run preview
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# 生产模式运行 server.ts，服务 dist/；仍保留 server.ts 中的旧版 mock API
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npm start
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# TypeScript 类型检查
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npm run lint
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# 删除 dist/
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npm run clean
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```
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### FastAPI 后端
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```bash
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cd backend
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uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
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```
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### 一键启动
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```bash
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./start_services.sh
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```
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该脚本会依次检查/启动 PostgreSQL、Redis、MinIO、FastAPI 后端、Celery worker 和前端。
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## 运行时架构
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### 前端
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- 单页应用，无路由库；模块切换由 `useStore().activeModule` 控制。
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- 模块值包括：`dashboard`、`projects`、`ai`、`workspace`、`templates`。
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- 默认模块是 `workspace`。
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- 未登录时渲染 `Login`。
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- 登录成功后 token 写入 `localStorage`，Axios request interceptor 会附加 `Authorization: Bearer <token>`。
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- `App.tsx` 在登录后调用 `getProjects()` 初始化项目列表。
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### 后端
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- 主后端是 `backend/main.py` 的 FastAPI 服务。
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- `lifespan` 启动时会：
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- 创建数据库表；
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- 检查/创建 MinIO bucket `seg-media`；
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- 测试 Redis 连接；
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- 后台 seed 默认模板；
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- 如果本地存在 `Data_MyVideo_1.mp4`，后台 seed 默认演示项目并拆前 100 帧。
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- API 路由包括：
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- `POST /api/auth/login`
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- `GET/POST/PATCH/DELETE /api/projects`
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- `GET/POST /api/projects/{project_id}/frames`
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- `GET/POST/PATCH/DELETE /api/templates`
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- `POST /api/media/upload`
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- `POST /api/media/upload/dicom`
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- `POST /api/media/parse`
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- `GET /api/tasks`
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- `GET /api/tasks/{task_id}`
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- `POST /api/tasks/{task_id}/cancel`
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- `POST /api/tasks/{task_id}/retry`
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- `POST /api/ai/predict`
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- `POST /api/ai/propagate`
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- `GET /api/ai/models/status`
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- `POST /api/ai/auto`
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- `POST /api/ai/annotate`
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- `POST /api/ai/import-gt-mask`
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- `GET /api/ai/annotations`
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- `PATCH/DELETE /api/ai/annotations/{annotation_id}`
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- `GET /api/dashboard/overview`
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- `GET /api/export/{project_id}/coco`
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- `GET /api/export/{project_id}/masks`
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- `GET /health`
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- `WS /ws/progress`
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### 存储
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- PostgreSQL 存储项目、帧、模板、标注、mask 和后台任务元数据。
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- MinIO 存储上传视频、DICOM、拆出的帧、缩略图等对象；前端展示使用预签名 URL。
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- Redis 当前作为 Celery broker/result backend，并用于连接检查。
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## 主要业务流程
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1. 登录：`Login.tsx` 调用 `POST /api/auth/login`，默认开发凭证为 `admin / 123456`。
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2. 项目管理：`ProjectLibrary.tsx` 调用项目 API 创建项目、拉取列表。
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3. 上传资源：视频走 `/api/media/upload`；DICOM 批量走 `/api/media/upload/dicom`。
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4. 拆帧入队：前端调用 `/api/media/parse`；后端创建 `ProcessingTask` 并投递 Celery，接口支持 `parse_fps`、`max_frames` 和 `target_width` 标准帧序列参数。
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5. worker 执行：Celery worker 用 FFmpeg 优先拆视频帧，失败后用 OpenCV fallback，DICOM 使用 pydicom；视频帧按 `frame_%06d.jpg` 连续命名并记录 `timestamp_ms`、`source_frame_number` 和任务 `frame_sequence` 元数据。
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6. 帧展示：`VideoWorkspace.tsx` 调用 `/api/projects/{id}/frames`，`CanvasArea.tsx` 和 `FrameTimeline.tsx` 显示当前帧与时间轴缩略图；前端 `Frame` 会保留后端返回的帧序列时间戳和源帧号。
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7. 手工标注：`CanvasArea.tsx` 支持多边形、矩形、圆、点区域和线段生成 polygon mask；多边形可按 Enter 或点击首节点闭合；绘制工具可在已有 mask 上继续落点；点击 mask 可拖动/删除 polygon 顶点、通过边中点插入新顶点，并能选择编辑多 polygon mask 的单个子区域；选中整块 mask 可用 Delete/Backspace 删除，已保存 mask 会同步后端删除；区域合并/去除会隐藏编辑手柄并显示已选数量，使用 `polygon-clipping` 做 union/difference，内含去除结果用 even-odd 规则渲染 hole；Zustand 维护 `maskHistory/maskFuture` 支持撤销/重做。
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8. AI 分割：前端工具包括正向点、反向点和框选；SAM 2 框选会建立候选 mask，后续正/反点通过 `interactive` prompt 携带原始框和累计点细化同一个候选 mask；后端 `ai.py` 期望按 `image_id`、`prompt_type`、`prompt_data`、`model` 和可选 `options` 调用 SAM registry。SAM 2 支持点/框/interactive/自动分割和 video predictor 传播；`options.crop_to_prompt` 可对点/框/interactive prompt 做局部裁剪推理并回映射，`options.auto_filter_background` 可按分数和负向点过滤结果；SAM 3 入口支持文本语义推理、框选提示和 external video tracker，主后端会通过 `sam3_external_worker.py` 调用独立 Python 3.12 环境，并优先使用 `sam3_checkpoint_path` 指向的本地 `sam3权重/sam3.pt`；如果 Python/CUDA/包/本地 checkpoint 均满足，会在状态接口中标为可用。
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9. 视频片段传播：工作区“传播片段”把当前选中 mask 或当前帧第一个 mask 作为 seed，调用 `POST /api/ai/propagate`；后端按项目帧序列下载片段帧，SAM 2 用 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` + `propagate_in_video()`，SAM 3 用独立 helper 的官方 `build_sam3_video_predictor()`，并把后续帧结果保存为 `Annotation`。
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10. GT 导入：工作区“导入 GT Mask”调用 `/api/ai/import-gt-mask`；后端按非零像素值和连通域生成 polygon 标注，并用 distance transform 生成 seed point；前端回显 seed point，拖动后可归档更新。
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11. 模板管理：`TemplateRegistry.tsx` 管理分类、颜色和 z-index；`OntologyInspector.tsx` 在工作区显示当前模板分类树。
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12. 导出：后端支持 COCO JSON 和 PNG mask ZIP 导出；PNG ZIP 包含单标注 mask、按 zIndex 融合的语义 mask 和 `semantic_classes.json`。
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## 当前实现注意事项
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- `src/lib/config.ts` 会优先读取 `VITE_API_BASE_URL` 和 `VITE_WS_PROGRESS_URL`；未配置时按当前浏览器 hostname 推导后端 `:8000` 地址。
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- 前端 `predictMask()` 已按后端 `PredictRequest` 发送 `image_id`、`prompt_type`、`prompt_data`、`model`，并将后端 `polygons` 转成 Konva 可渲染的 `pathData`。
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- 手工绘制工具会生成可保存的 `Mask.segmentation`；撤销/重做通过 `maskHistory/maskFuture` 工作。
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- Polygon 顶点编辑会重算 `pathData/segmentation/bbox/area`；已保存 mask 进入 dirty 状态后复用归档 PATCH 链路。
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- 区域合并/去除会重算主 mask 的几何；合并已保存的次级 mask 时会通过工作区回调删除对应后端标注。
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- 前端 `importGtMask()` 已对齐后端 `/api/ai/import-gt-mask`；工作区“导入 GT Mask”会导入后端生成的多类别标注和 seed point 并回显。
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- 前端 `exportCoco()` 已对齐后端 `/api/export/{project_id}/coco`；前端 `exportMasks()` 已对齐后端 `/api/export/{project_id}/masks`；工作区导出按钮会先保存当前待归档 mask。
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- 工作区“结构化归档保存”按钮已接入 `POST /api/ai/annotate` 和 `PATCH /api/ai/annotations/{id}`；加载工作区时会通过 `GET /api/ai/annotations` 回显已保存标注。
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- 工作区“传播片段”按钮已接入 `POST /api/ai/propagate`；SAM 2 路径使用视频 predictor，SAM 3 路径使用独立 Python helper 的官方 video tracker，完成后刷新后端已保存标注。
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- 工作区“清空遮罩”会调用 `DELETE /api/ai/annotations/{id}` 删除当前帧已保存标注，并清空当前帧本地 mask。
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- 项目状态已统一为 `pending`、`parsing`、`ready`、`error`；前端 `src/lib/api.ts` 会兼容归一化旧库中可能存在的 `Ready`、`Parsing`、`Error`。
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- `server.ts` 仍有旧版 `/api/login`、`/api/projects`、`/api/templates` mock；当前前端真实 API 调用主要走 FastAPI 的 `/api/auth/*`、`/api/projects`、`/api/templates` 等接口。
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- `Dashboard.tsx` 初始统计、队列和活动日志来自 `GET /api/dashboard/overview`；解析队列来自 `processing_tasks`，支持取消 queued/running 任务、重试 failed/cancelled 任务和查看失败详情。Celery worker 通过 Redis pub/sub 的 `seg:progress` 频道推送细粒度进度，再由 FastAPI 广播到 `/ws/progress`。
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## 代码风格与约定
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### 样式规范
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- 深色主题为主，常见背景色包括 `#0a0a0a`、`#111`、`#0d0d0d`、`#151515`、`#1e1e1e`。
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- 青色（如 `cyan-400` / `cyan-500`）用于激活状态、主按钮和关键指标。
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- 前端样式主要使用 TailwindCSS 工具类，通过 `cn()` 合并条件类名。
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- `src/index.css` 使用 TailwindCSS 4 的 `@import "tailwindcss";`。
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### 组件规范
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- 组件使用函数组件 + Hooks。
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- 当前组件目录是扁平结构：`src/components/*.tsx`，不是按模块子目录分层。
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- Props 类型优先使用 TypeScript `interface`。
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- UI 文本保持中文。
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- 代码与注释优先使用英文。
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### 命名规范
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- 组件文件使用 PascalCase，例如 `AISegmentation.tsx`。
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- 工具文件使用 camelCase，例如 `utils.ts`。
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- 类型和接口使用 PascalCase。
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## 测试策略
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当前仓库已配置前端 Vitest 测试和后端 pytest 测试。测试依据 `doc/07-current-requirements-freeze.md`、`doc/08-current-design-freeze.md` 和 `doc/09-test-plan.md`。
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- 前端测试配置：`vitest.config.ts`，共享 setup 在 `src/test/setup.tsx`。
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- 前端测试命令：`npm run test:run`。
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- 后端测试依赖：`backend/requirements-dev.txt`。
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- 后端测试命令：`pytest backend/tests`，或在 `backend/` 目录执行 `pytest tests`。
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- 基础静态校验：`npm run lint`、`npm run build`、`python -m py_compile backend/routers/ai.py backend/routers/templates.py backend/schemas.py`。
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- 后端测试使用内存 SQLite、fake MinIO 和 fake SAM registry，不依赖真实 PostgreSQL、MinIO、Redis 或模型权重。
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## 安全注意事项
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- FastAPI 登录是开发用硬编码凭证：`admin / 123456`。
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- 登录成功返回固定 token：`fake-jwt-token-for-admin`，没有真实 JWT 签名校验。
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- Axios 会附加 Bearer token，但后端大多数业务路由当前没有鉴权依赖。
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- `backend/.env` 被 `.gitignore` 忽略；不要提交真实数据库、MinIO、Redis、模型路径等敏感配置。
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- `start_services.sh` 中包含本机路径和 sudo 启动逻辑，迁移机器时要审查。
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- Express `server.ts` 的旧版 mock API 只适合开发/兼容场景，不能当生产鉴权或持久化方案。
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## AI Studio / Vite 特定配置
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- `.env.example` 包含 `GEMINI_API_KEY` 和 `APP_URL`，说明这些值由 AI Studio 注入。
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- `vite.config.ts` 通过 `loadEnv` 把 `GEMINI_API_KEY` 注入到 `process.env.GEMINI_API_KEY`。
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- `vite.config.ts` 中的 `DISABLE_HMR` 逻辑用于关闭 HMR，避免 AI Studio agent 编辑时闪烁。**不要随意修改该逻辑。**
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