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2026-09-07 10:11:36 +08:00
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 | 支付回调 | 微信支付 / 支付宝异步回调验签落授权（`/api/v1/payment` 分组，按渠道应答格式直返，不做统一包装） |
 | 订单确认 | 客户端支付成功后 `POST /api/v1/orders/{orderId}/confirm` 幂等通知，加速授权刷新 |
 | 授权查询 | `GET /api/v1/license`（Bearer token）返回授权状态，App 识别入口强制服务端校验 |
+| 标注众包赚时长 | App 用户处理管理端下发的标注任务获取使用时长：任务 = 管理端**勾选的具体图片集合**（图片粒度下发，2026-09-07；已下发图即从「未标注」tab 消失，停用任务释放未领取图回池），每次领取 10 张（锁定向、超时自动释放、已处理过的图不再分配），手机上画框提交 → 图片进「待审核」；每有效提交 10 张**即时到账 30 分钟**（license 到期时间分钟级顺延），**每日上限 2 小时**；质量惩罚：审核通过比例 <80%（已审核样本 ≥5）自动冻结领取资格 24 小时（时间戳对比天然自动解冻、统计重新累计），管理端可手动解冻；服务端 `annotate_record` 记录每用户每张图的处理明细（领取/提交快照/审核结果） |
 | 套餐 | `config.yml` `plans` 节点配置三档套餐（改价 = 改配置重启），价格**整数分**（1000 / 5600 / 18000） |
 | 后台管理端 | `server_admin/`（Vue3 + Element Plus）管理页面：订单查询、账号/授权管理（手动授权/撤销）、App 版本管理；构建产物由后端 `/admin/` 托管，登录页输入 token 后以 `X-Admin-Token` 头鉴权（`config.yml admin.token`） |
 | 版本管理 | 后台管理端上传 Android APK + 更新说明，APK 存服务器 `app.apkDir`（默认 `./workspace/`，与 `./data` 平级、挂载持久化）**固定文件名 `observer-latest.apk`，上传即覆盖，目录永远只保留最新一个文件**；**版本号从文件名识别**：文件须命名为 `observer-x.y.z.apk`（Flutter 打包产物即此命名，版本号取自 pubspec）；客户端启动时 `GET /api/v1/app/update` 检查更新：服务器版本高于本地版本即弹更新提示（不可跳过）。**仅 Android 检查，iOS 不做版本下发**（iOS 走 App Store 自行更新）。版本记录可删除：删最新版本联动删除 APK 文件，删历史版本仅删记录 |
-| 数据训练（唯一入口） | 后台管理端「数据训练」一个菜单承载数据集全流程：**数据集卡片列表**（封面图/描述/图片数/已标注数/**训练状态徽标**），**卡片下方直接展示训练任务进度条与状态**（无独立训练页）；详情页为**图片与标注一体视图**：分页（每页 20 条）逐行「原图 ‖ 标注图」对照展示；**图片入库（手动上传/AI 生成）自动触发 RF-DETR 四级漏斗标注（全图扫描→空检切片扫描→VLM 提议候选区精修，见技术设计.md「预标注四级漏斗」）**，进度条展示在页顶；页顶另有「全量标注」按钮可手动重标全部图片（覆盖各图已有标注）；点击原图/标注图弹窗放大，弹窗为**审核视图（不做手动画框）**：点击框选中，列表可确认疑似框/删除误检框/清空并保存——AI 自动标注结果直接作为标注，人工仅审核确认；封面（上传/生成统一 1248x704 转 jpg + UUID 命名）/**描述**/AI 生成图片（provider 抽象：dashscope 通义万相付费 API / localai 训练机 local-ai qwen-image，`config.yml imageGen` 节点切换，见配置说明）；AI 标注端点与训练机 SSH 为**全局配置，直接读 `config.yml`**（`localAi` / `training.ssh` 节点，改配置需重启服务）；图片落服务器 `app.datasetDir`/`datasets/<数据集名>/`，DB 存元数据 + 标注 JSON；**数据清洗（2026-09-02）**：详情页「数据清洗」——按标注目标尺寸细档统计超配，超配桶内整图 dHash 多样性保留、其余进候选清单，执行=打「已排除训练集」标记（可恢复不删图），prepare_yolo 打包跳过 |
+| 数据训练（唯一入口） | 后台管理端「数据训练」一个菜单承载数据集全流程，**双 tab（2026-09-07）**：「数据集」tab = 数据集卡片列表（封面图/描述/图片数/已标注数/**训练状态徽标**），「负样本」tab = 负样本库图片网格（上传/删除，见技术设计.md「负样本库」——训练打包时统一混入全部物种数据集）；**卡片下方直接展示训练任务进度条与状态**（无独立训练页）；详情页为**图片与标注一体视图**：分页（每页 20 条）逐行「原图 ‖ 标注图」对照展示；**图片不自动标注（2026-09-04 自动标注退场）**：标注唯一入口 = 勾选图片顶栏「预标」（RF-DETR 四级漏斗检测，见技术设计.md「预标注四级漏斗」），进度条展示在页顶；**预标完成进「待审核」，人工审核通过才「已标注」**（`dataset_image.review_status` 0 未标注/1 待审核/2 已审核 三态，训练集只收已审核图）；点击原图/标注图弹窗放大进入标注编辑器（画框/确认/清理，保存即视为已审核）；封面（上传/生成统一 1248x704 转 jpg + UUID 命名）/**描述**/AI 生成图片（provider 抽象：dashscope 通义万相付费 API / localai 训练机 local-ai qwen-image，`config.yml imageGen` 节点切换，见配置说明）；AI 标注端点与训练机 SSH 为**全局配置，直接读 `config.yml`**（`localAi` / `training.ssh` 节点，改配置需重启服务）；图片落服务器 `app.datasetDir`/`datasets/<数据集名>/`，DB 存元数据 + 标注 JSON；**数据清洗（2026-09-02）**：详情页「数据清洗」——按标注目标尺寸细档统计超配，超配桶内整图 dHash 多样性保留、其余进候选清单，执行=打「已排除训练集」标记（可恢复不删图），prepare_yolo 打包跳过 |
 | 模型训练 | 从数据集卡片「开始训练」一键触发（参数 imgsz/epochs/batch/device 默认走 `config.yml` `training` 节点，部署级配置）；**双档位（2026-09-03）**：一次发起按档位各建一条任务——高识别档 s（基座 `training.model`、imgsz `training.imgsz`=1280）/ 高性能档 n（基座 `training.modelN`=yolov8n.pt、imgsz `training.imgszN`=704），请求传 `variants:["s","n"]` 限定（省略=双档；n 档配置缺失时请求报错），epochs/batch/device 双档共用，任务带 `variant` 快照；**GPU 独占排队（2026-09-03）**：并发度 1 不变——已有 running 时新任务落 `queued` 排队（不再拒绝），10s 轮询在 running 结束后自动按创建顺序晋级启动、一次一个（训练机单 GPU 串行跑多档/多数据集），取消 running=杀进程、queued=直接置失败；进度/日志/指标监控（每 epoch 粒度）；训练通道 `training` 节点可配置 subprocess（与 Go 服务同机直接起 python）/ ssh（异机执行，SSH 凭据取 `config.yml` `training.ssh` 节点）；训练脚本 `server/training/train_server.py`（随项目迁移，2026-08-26）参数化（task.json 传 model/imgsz），产物（best.tflite/best.pt/曲线）拉回服务器；训练收尾自动做 **tflite 产物自检**（输入/输出 shape 校验，原 `inspect_tflite.py` 逻辑内嵌脚本），自检失败任务置失败并带出原因；`dump_graph.py` 留作训练机人工深度调试 |
 | 模型版本与热更新 | **每数据集每档位一个模型**（2026-09-03 双档位）：训练成功后一键「发布」（训练任务操作列）——tflite 已由训练成功直写最终位置：s 档 `workspace/trainings/<文件名前缀>.tflite`、n 档 `<文件名前缀>_n.tflite`（前缀空回退数据集名），发布仅落 `model_version` 记录（sha256/大小/指标/类别名，带 `variant` 档位列）；版本序列每数据集全局共用 m1.0.0 递增（s/n 交替发布走同一序列，无档位独立序列），`is_latest` 按 (数据集, 档位) 各记一条——发布只清同档位旧记录，s/n 两档互不影响，目录可分别发布、分别下发。管理端**无模型管理界面**（版本记录仅支撑客户端下发）。**App 模型热更新**：`GET /api/v1/app/update` 扩展返回 `models` 目录数组，客户端独立检查，新模型下载校验替换，失败回退旧模型——模型迭代不再重打包 APK |
 | 模型目录与多模型推理 | `GET /api/v1/models`（登录态）返回全部数据集当前生效模型（数据集/档位 `variant` s|n/版本/类别/大小/sha256/下载地址；**每数据集最多 2 条 = s/n 两档各自的 is_latest**），下载 URL s 档 `/download/trainings/<文件名前缀>.tflite`、n 档 `/download/trainings/<文件名前缀>_n.tflite`（前缀空回退数据集名）；**App 模型管理页**用户自由下载/删除/启用模型，识别时**按当前识别档位（s 高识别 / n 高性能，全局切换）加载该档位已启用模型**并行推理 + 跨模型 NMS 合并（按类别名），内置 assets 模型兜底 |
-| 标注 | **图片入库自动触发**：手动上传/AI 生成成功后，新增图自动调 `config.yml` `localAi` 节点配置的 AI 端点做 RF-DETR 检测（**四级漏斗（2026-09-04）**：全图扫描→空检自动升级切片扫描→仍空 VLM 提议候选区+RF-DETR 精修→全空写空标注等人工，切片块长边/重叠/切片阈值走 `localAi.tileSize`/`tileOverlap`/`tileThreshold`，见技术设计.md「预标注四级漏斗」；`label_task` 记录进度，页顶进度条展示；**localAi 未配置 → 上传/生成接口直接报错；已有标注任务在跑（忙）→ 不报错**，当前任务成功完成后自动补标未标注图）→ 扫描结果（**重叠去重**：NMS 风格按置信度降序保留，重叠比 > `localAi.overlapThreshold` 默认 0.3 的框剔除——重叠比 = 交叠面积/两框较小面积，RF-DETR 同目标常输出一大一小两框，此判据能命中，同目标只留置信度最高者）**直接写 `dataset_image.labels_json`**（覆盖该图已有标注，即重标语义）；点击弹窗放大进入**审核视图（不做手动画框）**：点击框选中，列表确认疑似框/删除误检框/清空 → 保存即整体覆写 `dataset_image.labels_json`（YOLO 归一化 JSON 数组，AI 标注直写、人工仅审核确认）；`POST /admin/label-tasks` 详情页「全量标注」按钮入口（另有自动触发），可发起全量/指定图重标；自动/手动/混合并存，训练前自动整理（prepare_yolo 逻辑在服务端） |
+| 标注 | **无自动标注（2026-09-04 退场，用户定案）**：上传/生成入库不触发任何检测，`localAi` 未配置不再阻断入库；标注唯一入口 = 管理端勾选图片顶栏「预标」→ `POST /admin/label-tasks`（RF-DETR **四级漏斗**：全图扫描→空检自动升级切片扫描→仍空 VLM 提议候选区+RF-DETR 精修；切片参数走 `localAi.tileSize`/`tileOverlap`/`tileThreshold`，见技术设计.md「预标注四级漏斗」；扫描结果 minIoU 重叠去重后直写 `dataset_image.labels_json`，空检出写 `[]` 且 review_status 保持未标注）；**预标完成 →「待审核」（review_status=1），人工审核通过才「已标注」（=2）**，训练集打包只收已审核图（prepareYoloSet 质量闸门）；工作台弹窗人工画框/确认后保存即视为已审核；管理端对待审核图批量「通过/拒绝」（拒绝 = 清标注回未标注池，并计入对应 App 用户的低质统计，见「标注众包赚时长」） |

 ## 架构与数据流

@@ -46,14 +47,17 @@ Flutter App ── POST /auth/register|login ─► 账号注册/登录，签发
 | 表 | 说明 | 关键字段 |
 |---|---|---|
 | `payment_order` | 支付订单 | `order_id`(PK)、`phone_num`、`plan_id`、`channel`(wechat/alipay)、`amount_cents`、`status`(created/paid/closed)、`wx_trade_no`(UNIQUE)、`alipay_trade_no`(UNIQUE)、`created_at`、`paid_at` |
-| `license` | 手机号账号与授权 | `phone_num`(PK)、`password`(bcrypt)、`expires_at`(未充值 NULL)、`remark`(管理端备注)、`created_at`、`updated_at` |
+| `license` | 手机号账号与授权 | `phone_num`(PK)、`password`(bcrypt)、`expires_at`(未充值 NULL；标注奖励分钟级顺延)、`annotate_frozen_until`(标注低质冻结到期标记，NULL/过期=正常)、`annotate_stats_since`(通过比例统计基线，冻结时重置实现解冻后重新累计)、`remark`(管理端备注)、`created_at`、`updated_at` |
 | `app_version` | App 版本管理 | `id`(PK)、`version`(x.y.z, UNIQUE)、`notes`(更新说明)、`created_at`、`updated_at`（下载地址不落表：APK 固定文件 `app.apkDir`/`observer-latest.apk`，默认 `./workspace/`） |
-| `dataset` | 训练数据集 | `id`(PK)、`name`(UNIQUE)、`source`(manual/ai)、`image_count`、`labeled_count`、`status`(building/synced/labeled)、`cover`(封面文件名，UUID 命名 jpg，如 `9f2a...-xx.jpg`)、`description`、`created_at`、`updated_at`（图片文件在 `app.datasetDir`/`datasets/<name>/`，DB 只存元数据；AI 标注/训练机 SSH 配置走 `config.yml` 的 `localAi` / `training.ssh` 节点）；**生成参数池（创建时 VLM 自动生成，界面不维护，可 `POST /datasets/gen-pools` 重新生成）**：`gen_species`(单值=数据集物种)、`gen_tone`(单值 轮廓色词 深色/浅色)、`gen_heights`(数值 站高cm，距离感公式用)、`gen_scenes`/`gen_actions`/`gen_occlusions`(JSON 数组 各≥3条)、`gen_classes`(单值 第二标注类别名="suspect"，第一类别=gen_species，训练 data.yaml names)；**单物种规则：每数据集只对应一个物种（生成图片固定按数据集名），不同物种拆到不同数据集** |
-| `dataset_image` | 数据集图片 | `id`(PK)、`dataset_id`、`filename`、`source`(manual/ai)、`prompt`(AI 生成图记录提示词)、`labels_json`(标注 JSON 数组：YOLO 归一化 xywh+类别+置信度，AI 自动标注与人工标注同存、人工可修改/清理，null/''/'[]'=未标注)、`clean_excluded`(0/1，2026-09-02 数据清洗排除出训练集标记，prepare_yolo 打包跳过，可恢复)、`created_at` |
+| `dataset` | 训练数据集 | `id`(PK)、`name`(UNIQUE)、`source`(manual/ai/**negative**=负样本库，2026-09-07：固定保留名 `__negative__`，训练打包时混入全部物种数据集当背景学习)、`image_count`、`labeled_count`、`status`(building/synced/labeled)、`cover`(封面文件名，UUID 命名 jpg，如 `9f2a...-xx.jpg`)、`description`、`created_at`、`updated_at`（图片文件在 `app.datasetDir`/`datasets/<name>/`，DB 只存元数据；AI 标注/训练机 SSH 配置走 `config.yml` 的 `localAi` / `training.ssh` 节点）；**生成参数池（创建时 VLM 自动生成，界面不维护，可 `POST /datasets/gen-pools` 重新生成）**：`gen_species`(单值=数据集物种)、`gen_tone`(单值 轮廓色词 深色/浅色)、`gen_heights`(数值 站高cm，距离感公式用)、`gen_scenes`/`gen_actions`/`gen_occlusions`(JSON 数组 各≥3条)、`gen_classes`(单值 第二标注类别名="suspect"，第一类别=gen_species，训练 data.yaml names)；**单物种规则：每数据集只对应一个物种（生成图片固定按数据集名），不同物种拆到不同数据集** |
+| `dataset_image` | 数据集图片 | `id`(PK)、`dataset_id`、`filename`、`source`(manual/ai)、`prompt`(AI 生成图记录提示词)、`labels_json`(标注 JSON 数组：YOLO 归一化 xywh+类别+置信度，AI 预标与人工标注同存、人工可修改/清理，null/''/'[]'=无框)、`review_status`(2026-09-04 审核三态：0 未标注/1 待审核/2 已审核；预标与 App 提交→1，人工保存与审核通过→2，拒绝清标注→0；训练集只收 2)、`clean_excluded`(0/1，2026-09-02 数据清洗排除出训练集标记，prepare_yolo 打包跳过，可恢复)、`annotate_task_id`(2026-09-07 众包下发的任务占用标记，0=未下发；下发即从「未标注」tab 消失，停用任务释放未领取图回 0)、`created_at` |
 | `model_training` | 训练任务 | `id`(PK)、`name`、`status`(queued/running/success/failed；queued=GPU 忙排队中，2026-09-03)、`dataset_id`、`variant`(s/n 档位，default s，2026-09-03)、`imgsz`/`epochs`/`batch`/`device`(参数快照)、`current_epoch`/`total_epochs`、`metrics`(JSON)、`log_tail`、`pid`、`error`、`started_at`/`finished_at`、`created_at` |
 | `model_version` | 模型版本（每数据集全局共用序列） | `id`(PK)、`dataset_id`、`variant`(s/n，default s；存量行迁移为 s)、`version`(m1.0.0 递增, 同数据集 UNIQUE，s/n 交替发布共用序列)、`training_id`、`metrics`(JSON)、`labels`(JSON 类别名数组)、`sha256`、`size_bytes`、`is_latest`(按 (数据集,档位) 各记一条)、`notes`、`created_at`（模型文件不落表：发布即写 `trainings/<文件名前缀>.tflite`（s）/`<文件名前缀>_n.tflite`（n，前缀空回退数据集名），客户端固定下载，无存档回退） |
 | `label_task` | 标注任务 | `id`(PK)、`dataset_id`、`filenames`(JSON 选中图片列表，NULL=全量)、`status`(running/done)、`total`/`done`、`created_at`、`finished_at` |
 | `gen_task` | AI 生成任务（异步批量） | `id`(PK)、`dataset_id`、`status`(running/done/failed)、`total`/`done`、`error`、`created_at`、`finished_at` |
+| `annotate_task` | 标注众包任务（2026-09-04；2026-09-07 图片粒度下发） | `id`(PK)、`dataset_id`、`name`、`status`(published/stopped)、`created_at`（任务图集 = `dataset_image.annotate_task_id` 占用本任务 id 的图，不落任务表） |
+| `annotate_record` | 用户标注记录（2026-09-04） | `id`(PK)、`phone_num`、`task_id`、`dataset_id`(领取时冗余,详情页过滤用)、`image_id`、`labels_json`(提交快照)、`status`(pending 领取锁/submitted/approved/rejected)、`created_at`、`submitted_at`、`reviewed_at`；UNIQUE(phone_num,image_id)，partial unique(image_id) WHERE status='pending' |
+| `reward_log` | 标注时长发放流水（2026-09-04） | `id`(PK)、`phone_num`、`minutes`、`task_id`、`granted_at`（日上限 = 自然日求和） |

 建表与迁移见 `技术设计.md`（新库直接建表；存量库以 `PRAGMA user_version` 版本化迁移）。

@@ -180,7 +184,8 @@ APK 下载引导页（静态页面，源码在 `h5/index.html`，由后端 `/dow
 | POST | `/admin/app-versions` | 下发新版本（multipart/form-data）：`notes` + `file`（APK 文件，仅接受 `.apk`）；**版本号从文件名识别**，文件须命名为 `observer-x.y.z.apk`（如 `observer-1.0.1.apk`），格式不符拒绝；版本号不可重复，APK 上传覆盖 `app.apkDir`/`observer-latest.apk`（目录永远只有一个文件）；检测到新版本即强制更新 |
 | POST | `/admin/app-versions/delete` | 删除版本记录 `{"id":1}`：删**最新版本**时联动删除 APK 文件（客户端不再提示更新、下载 404）；删历史版本只删记录不动文件 |
 | POST | `/admin/datasets` | 创建数据集 `{"name":"pheasant_v2","namePrefix":"pheasant","source":"manual"\|"ai","cover":"<文件名>"}`（name ≤50 字唯一，目录自动建；namePrefix=AI 生成图文件名前缀，生成图按 `<前缀>_<两位序号>.jpg` 顺序命名；物种=数据集名（单物种规则），创建时同步调 VLM(qwen3.6-35b-a3b) 自动生成物种/场景/动作/遮挡/站高/类别名等生成参数池，响应含 `poolsGenerated`/`poolError`——VLM 失败不阻断创建，参数可事后用 gen-pools 补生成；封面优先用 cover 参数（新建对话框预生成封面回传，跳过自动生成），否则参数池成功后自动生成 16:9（1248x704）封面（1 雄 1 雌并排，响应含 `coverGenerated`/`coverError`，失败可在编辑模式重新生成）；模型生成图统一转 jpg 落盘） |
-| GET | `/admin/datasets` | 数据集列表：`page/size` 分页，返回 `{total, list}`（含 imageCount/labeledCount/status/cover/description/**training 聚合状态**：最新训练记录的 status/currentEpoch/totalEpochs） |
+| GET | `/admin/datasets` | 数据集列表：`page/size` 分页，返回 `{total, list}`（含 imageCount/labeledCount/status/cover/description/**training 聚合状态**：最新训练记录的 status/currentEpoch/totalEpochs）；**排除负样本库**（source=negative，仅「负样本」tab 展示） |
+| POST | `/admin/datasets/negative` | 获取负样本库（2026-09-07）：不存在则自动创建（source=negative 固定名 `__negative__`），返回数据集记录；其 id 供既有 `/admin/datasets/upload`、`/admin/datasets/images`、`/admin/datasets/images/delete`、`/admin/datasets/image` 复用（负样本无标注/审核/清洗流程） |
 | POST | `/admin/datasets/update` | 更新数据集配置 `{"id":1,"name":"新名","namePrefix":"pheasant","description":"...","cover":"a.jpg"}`：名称（改名）/文件名前缀/描述/封面，空值字段不覆盖原值；gen_* 生成参数池不在此维护（仅 VLM 生成，见 gen-pools）；改名同步迁移图片目录与模型文件，标注/训练进行中拒绝 |
 | POST | `/admin/datasets/gen-pools` | 重新生成数据集生成参数池 `{"datasetId":1}`：按数据集名（物种）调 VLM(qwen3.6-35b-a3b) 生成轮廓色/站高/场景/动作/遮挡并写表（覆盖旧值）；失败报错保留旧值 |
 | POST | `/admin/datasets/images/vlm-review` | VLM 藏匿位补检 `{"datasetId":1,"imageId":5}`（两阶段标注第二阶段，**须与图像生成显存互斥**）：qwen3.6-35b-a3b(+mmproj) 排除已确认框，按环境/季节/时间/天气/光线/地形/习性综合判读画面推理藏身位，追加 ≤3 个疑似框（class 1）进同一 labels_json |
@@ -198,7 +203,7 @@ APK 下载引导页（静态页面，源码在 `h5/index.html`，由后端 `/dow
 | POST | `/admin/datasets/sync` | 同步数据集到训练机 `{"id":1}`：按 `training` 通道推送图片到训练机 `datasetDir/<name>/`（subprocess 同机 cp、ssh 异机 scp/rsync）；训练启动前自动执行 |
 | POST | `/admin/datasets/clean/preview` | 数据清洗预览 `{"datasetId":1,"quotas":{...}}`（quotas 各档配额缺省用代码默认）：按标注框高占比细档（<2/2-3/3-4/4-6/6-8/8-12/12-20/>20%）统计分布与超配量，超配桶按图内最小确认目标尺寸升序优先保留（小目标样本稀缺先保）、再整图 dHash 去近重复，其余进 `candidates`（含主/最小目标占比 + 目标数 + 实拍生成标识）；返回各档分布 + 候选清单 + 已排除列表；<2% 极远档固定豁免，仅 class1 疑似图/空检 `[]` 不入清单 |
 | POST | `/admin/datasets/clean/apply` | 清洗执行 `{"imageIds":[1,2],"exclude":true}`：批量置/清 `clean_excluded`（排除=打标记，prepare_yolo 打包跳过；false=恢复），不删文件不删标注 |
-| POST | `/admin/label-tasks` | 发起预标注 `{"datasetId":1,"filenames":["a.jpg","b.jpg"]}`（详情页「全量标注」按钮入口，图片入库亦自动触发）：**filenames 缺省=全量**，指定图则只扫描选中图（全量重标/单张修补）；调 `config.yml` `localAi` 配置的 AI 端点 RF-DETR 逐张推理（common 池并行，未配置报错），扫描结果做**重叠去重**（NMS 风格按置信度降序保留，重叠比 > `localAi.overlapThreshold` 默认 0.3 的框剔除，同目标只留置信度最高者）后**直写 `dataset_image.labels_json`（重跑覆盖该图标注）**，`label_task` 记录进度 |
+| POST | `/admin/label-tasks` | 发起预标注 `{"datasetId":1,"filenames":["a.jpg","b.jpg"]}`（详情页勾选图片「预标」按钮入口，**2026-09-04 起为标注唯一触发方式，入库不再自动标注**）：**filenames 缺省=全量**，指定图则只扫描选中图（全量重标/单张修补）；调 `config.yml` `localAi` 配置的 AI 端点 RF-DETR 逐张推理（common 池并行，未配置报错），扫描结果做**重叠去重**（NMS 风格按置信度降序保留，重叠比 > `localAi.overlapThreshold` 默认 0.3 的框剔除，同目标只留置信度最高者）后**直写 `dataset_image.labels_json`（重跑覆盖该图标注）**并置 review_status=1 待审核（空检出 `[]` 保持未标注），`label_task` 记录进度 |
 | GET | `/admin/label-tasks` | 标注任务列表：`page/size` 分页（含 status/total/done） |
 | GET | `/admin/label-tasks/detail` | 标注任务详情：返回数据集全部图片 + 每张标注框（`boxes`，YOLO 归一化 xywh + 置信度 + 类别） |
 | POST | `/admin/label-tasks/save` | 保存单张标注 `{"datasetId":1,"filename":"a.jpg","boxes":[{"class":0,"cx":0.5,"cy":0.4,"w":0.1,"h":0.2}]}`：整体覆写该图 `labels_json`（空 boxes=清空标注），返回该数据集当前 `labeledCount` |
@@ -208,6 +213,21 @@ APK 下载引导页（静态页面，源码在 `h5/index.html`，由后端 `/dow
 | POST | `/admin/trainings/cancel` | 取消训练 `{"id":1}`：running=杀训练进程置 failed；queued=无进程直接置 failed |
 | POST | `/admin/trainings/publish` | 发布为最新模型 `{"id":1,"notes":"..."}`（仅 success）：读训练成功已直写的 tflite（s 档 `<文件名前缀>.tflite` / n 档 `<文件名前缀>_n.tflite`）算 sha256/大小 → 插入 `model_version`（版本号数据集内递增 m1.0.0 → m1.0.1）+ 同档位旧版 `is_latest=0`（s/n 互不影响） |
 | GET | `/admin/label-workbench` | 标注工作台数据 `{"datasetId":1}`：数据集全部图片 + 每张标注框（`boxes`，labels_json 全量）——无历史标注任务时详情页工作台的数据源 |
+| POST | `/admin/annotate-tasks` | 下发标注任务 `{"datasetId":1,"name":"...","imageIds":[...]}`（2026-09-07 图片粒度下发）：勾选的未标注图批量占用（`annotate_task_id` 写任务 id；校验属本数据集/未标注/未占用，任一非法整单拒绝），**已下发图即从「未标注」tab 消失**；同数据集已有 published 任务时拒绝 |
+| GET | `/admin/annotate-tasks` | 标注任务列表：`datasetId` 可选过滤（**无独立菜单——任务面板内嵌数据训练详情页「标注任务」tab**，同 tab 还有「下发标注任务」按钮），含数据集名/池余量/各状态记录数/状态 |
+| POST | `/admin/annotate-tasks/stop` | 停用任务 `{"id":1}`：整体不可再领取（已领取未提交的可继续提交）；**释放未被领取过的图**（清 `annotate_task_id`，回到「未标注」tab 可再次下发） |
+| POST | `/admin/annotate-review` | 批量审核 `{"imageIds":[...],"approve":true}`（详情页「待审核」tab）：通过 → review_status=2；拒绝 → 清 labels_json 回未标注池 + 对应 submitted 记录置 rejected（计入该用户低质统计：通过比例 <80% 且已审核样本 ≥5 → 冻结 24h，自动解冻） |
+| GET | `/admin/annotate-records` | 用户标注记录分页：`datasetId/phone/taskId/status` 过滤，每用户每张图的领取/提交快照/审核结果（**「标注记录」tab 同样内嵌详情页**） |
+| POST | `/admin/annotate-unfreeze` | 手动解冻 `{"phone":"..."}`：清冻结标记与统计基线 |
+
+### 标注众包（App，Bearer token）
+
+| 接口 | 说明 |
+|---|---|
+| GET | `/api/v1/annotate/tasks` 可领任务列表（published + 池余量），附我的统计：今日已得时长/上限、进度（已提交 x/10）、通过比例、冻结到期时间（冻结中不可领取） |
+| POST | `/api/v1/annotate/claim` 领取 `{"taskId":1}`：分配 ≤10 张未处理过的**任务下发图**（池 = 任务占用的未标注图，2026-09-07 起任务为勾选图片集合；pending 锁定，超时惰性释放；返回图片 URL + 数据集物种名） |
+| POST | `/api/v1/annotate/submit` 提交 `{"imageId":1,"boxes":[...]}`：写 labels_json + review_status=1 待审核 + 记录置 submitted；每累计 10 张即时发 30 分钟（到期时间顺延），当日累计超 2 小时不再发 |
+| GET | `/api/v1/annotate/me` 我的标注统计：累计提交/通过/拒绝、通过比例、累计获得时长、今日已得、冻结状态 |

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