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# 视野 后端服务
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野生动物实时识别 App「视野」（Flutter 客户端见 `../flutter_app/`）的支付与授权后端。
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## 功能模块
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| 模块 | 说明 |
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| 账号 | 手机号+密码注册/登录（`POST /api/v1/auth/register` / `login`），密码 bcrypt 哈希存储，登录签发自签名 token（`auth.secret`），授权绑定手机号账号、同账号多设备共享 |
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| 订单 | 客户端 `GET /api/v1/plans` 拉取套餐价格 → `POST /api/v1/orders` 创建订单并返回支付参数（微信 prepay / 支付宝 orderStr）；未支付订单 2 小时惰性关闭，同账号 2 小时内复用 created 订单防重复扣款 |
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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） |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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） |
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| 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`） |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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） |
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## 架构与数据流
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Flutter App ── POST /auth/register|login ─► 账号注册/登录，签发 token
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├─► POST /orders (Bearer token) ──► 后端下单（校验 planId/channel）
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│ │
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│◄───────┘ orderId + payParams
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│
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├─► 拉起微信/支付宝 SDK 支付
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│
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├─► 微信/支付宝服务端异步回调 ─► 验签 → 落授权（幂等，绑账号）
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│
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└─► POST /orders/{id}/confirm (Bearer token) ─► 幂等确认（回调已落授权则直接返回）
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│
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└─► GET /license (Bearer token) ─► 返回 {active, expiresAt}
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```
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- 授权以**服务端为准**：客户端本地缓存 `expiresAt` 仅用于主页展示，识别入口强制查询服务端
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- 有效期语义：**自然日**（day 当天 24:00 失效；week/month 自生效日起自然日累计），服务端计算 `expiresAt`，客户端只读不判权
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## 数据表
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| 表 | 说明 | 关键字段 |
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|---|---|---|
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| `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` |
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| `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` |
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| `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/`） |
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| `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** |
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| `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` |
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| `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` |
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| `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） |
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| `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` |
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| `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` |
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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）。
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## API 清单
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响应统一格式 `{"code": 0, "message": "ok", "data": {...}}`，`code != 0` 视为失败。接口只允许 GET / POST。
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### POST /api/v1/auth/register
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手机号注册（与登录无关的公开接口，无需 token）。请求：`{"phone": "13800000000", "password": "..."}`。已注册手机号返回错误。注册成功即创建账号（未充值，无额度）。
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### POST /api/v1/auth/login
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手机号登录（自动注册式：手机号不存在则以输入密码创建账号，存在但密码为空则补写输入密码，仅已有密码时才做密码比对，比对失败报错；创建/补密码后即登录成功）。请求：`{"phone": "13800000000", "password": "..."}`。响应 `data: {"token": "..."}`（HMAC 自签名，有效期 `auth.token_ttl`，默认 30 天）。后续登录态接口携带 `Authorization: Bearer <token>`。
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### GET /api/v1/plans
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套餐列表（需 Bearer token）。响应 `data`：
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```json
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{
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"list": [
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{"planId": "day", "days": 1, "priceCents": 1000},
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{"planId": "week", "days": 7, "priceCents": 5600},
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{"planId": "month", "days": 30, "priceCents": 18000}
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]
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}
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```
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套餐来自 `config.yml` `plans` 节点（静态定价，改价改配置后重启服务生效）；客户端不硬编码价格。展示名由客户端按 `days` 拼「N天」派生，无独立 label 字段。
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### POST /api/v1/orders
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创建订单，返回渠道支付参数（需 Bearer token，手机号由 token 解出）。
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请求（JSON body）：
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```json
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{"planId": "week", "channel": "wechat"}
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```
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- `channel`：`wechat` | `alipay`
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- `planId`：`day` | `week` | `month`（需在 `config.yml` `plans` 节点存在，金额由服务端按配置锁定，客户端不可改价）
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响应 `data`：
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```json
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{
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"orderId": "O20260822001",
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"payParams": {
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"partnerId": "1900xxxxx",
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"prepayId": "wx...",
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"nonceStr": "...",
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"timeStamp": "1728000000",
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"sign": "...",
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"packageValue": "Sign=WXPay"
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}
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}
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```
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- `channel == wechat`：`payParams` 为微信 APP 支付统一下单返回参数（后端签名）
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- `channel == alipay`：`payParams` 为 `{"orderStr": "alipay_sdk=..."}`（后端调 `alipay.trade.app.pay` 生成）
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### POST /api/v1/orders/{orderId}/confirm
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客户端支付成功后通知（幂等，需 Bearer token）。服务端以异步回调为准落授权，confirm 仅用于加速刷新；回调已到账时直接返回成功。
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请求：`{}`（无参数）。响应：`data: {"status": "paid"|"created"}`。
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返回 `created`（回调未到账）时客户端按 3s → 10s → 30s 递增重试 confirm（最多 3 次），期间禁止重新下单；仍未成功回退 `GET /license` 查询（回调到账后自然变为 active）。回调为唯一授权来源，confirm 仅加速刷新。
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### GET /api/v1/license
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查询账号授权状态（需 Bearer token，手机号由 token 解出）。
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响应 `data`：
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```json
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{"active": true, "expiresAt": "2026-08-29T23:59:59+08:00"}
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```
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`active: false` 或 `expiresAt` 已过期（含未充值账号）→ 客户端展示付费墙/充值引导。
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### 支付回调（微信/支付宝，勿直连）
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| 渠道 | 路径 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 微信支付（APP 支付 V3） | `POST /api/v1/payment/wechat/notify` | 解密+验签回调，`out_trade_no` → 落授权 |
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| 支付宝（APP 支付） | `POST /api/v1/payment/alipay/notify` | RSA2 验签回调，`out_trade_no` → 落授权 |
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### GET /api/v1/app/update
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App 版本更新检查（公开接口，无需 token，未登录/旧版本均可访问）。返回服务器最新版本记录；无任何记录时 `data` 为空对象，客户端视为无需更新。
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响应 `data`：
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```json
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{
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"version": "1.1.0",
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"notes": "修复识别准确率问题"
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}
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```
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- **仅 Android 客户端调用**（iOS 不做版本下发，走 App Store 自行更新）
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- 检测到新版本（服务器版本高于本地版本）即**强制更新**，客户端弹不可关闭的全屏提示，必须跳转更新后才能继续使用；本地已是新版本则不提示
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- 客户端以「语义化版本号」比较：`1.10.0 > 1.9.9`（按数字段比较，禁止字符串比较）
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- 下载地址为固定静态路径：`/download/observer-latest.apk`（`app.apkDir` 目录下永远只有最新一个文件，由后端静态托管），客户端拼 `apiBaseUrl` 访问
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- **模型热更新（与 APK 更新独立通道）**：服务器有已发布模型时响应额外返回 `models` 数组（与 `GET /api/v1/models` 同构：datasetId/datasetName/version/labels/sizeBytes/sha256/downloadUrl）；客户端启动与 APK 更新**独立检查**——某数据集服务器版本高于本地已下载版本即下载 `/download/trainings/<文件名前缀>.tflite`（前缀空回退数据集名） 到应用私有目录，sha256 校验后原子替换，下次识别生效；**非强制**，失败回退旧模型下次启动重试。App 模型管理页列出服务器全部可用模型，用户自由下载/删除/启用；识别时加载全部已启用模型**并行推理 + 跨模型 NMS 合并**（按类别名），内置 assets 模型兜底。无发布模型时不返回 models 字段（旧 App 忽略新字段、新 App 兼容旧服务器）
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### GET /download-page
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APK 下载引导页（静态页面，源码在 `h5/index.html`，由后端 `/download-page` 路径托管）：微信内置浏览器会拦截 APK 下载，此页面按打开环境分流——**微信内打开**显示图形引导（点击右上角「···」→「在浏览器打开」+ 复制链接兜底）；**手机浏览器打开**直接显示下载按钮，直链 `http://observer.redpowerfuture.com/download/observer-latest.apk`。
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### 管理端接口（`/api/v1/admin`，需请求头 `X-Admin-Token` = `config.yml admin.token`）
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| 方法 | 路径 | 说明 |
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|---|---|---|
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| GET | `/admin/orders` | 订单列表，筛选参数 `phoneNum/status/startAt/endAt` + `page/size`，返回 `{total, list}` |
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| GET | `/admin/licenses` | 账号/授权列表，筛选 `phoneNum` + `page/size`（含未充值账号） |
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| POST | `/admin/licenses/grant` | 手动授权 `{"phoneNum":"13800000000","planId":"day"}`，自然日叠加 |
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| POST | `/admin/licenses/revoke` | 撤销授权 `{"phoneNum":"13800000000"}`（清授权保留账号） |
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| POST | `/admin/licenses/remark` | 写账号备注 `{"phoneNum":"13800000000","remark":"..."}`（空串清空，≤200 字） |
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| GET | `/admin/app-versions` | 版本记录列表，`page/size` 分页，按下发时间倒序 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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） |
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| 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） |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| POST | `/admin/datasets/cover` | 上传数据集封面（multipart：`datasetId`+`file`，jpg/jpeg/png ≤10MB）：**自动缩放 1248x704 + 转 jpg + UUID 命名**落盘并覆盖旧封面 |
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| POST | `/admin/datasets/cover/generate` | 生成数据集封面 `{"datasetId":1}`（z-image 文生图：16:9（1248x704）、1 雄 1 雌，物种取 gen_species 空回退数据集名）：覆盖旧封面，返回 `{cover}` 新文件名；`datasetId=0` 时传 `{"name":"家鸽"}` 新建预生成（数据集未创建，封面仅落盘不写库，创建请求带 cover 回传写库）；生成任务进行中亦可直接调用（与任务图片同走 z-image、由 local-ai 服务端排队串行，2026-09-02 放开整任务拒绝），失败不覆盖旧封面 |
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| GET | `/admin/datasets/cover` | 封面文件（静态字节流，`datasetId` 定位；`datasetId=0` 时按 `name`+`filename` 直读——新建对话框预生成封面回显） |
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| POST | `/admin/datasets/cover/delete` | 删除数据集封面 `{"datasetId":1}`：删文件 + 清 cover 字段 |
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| POST | `/admin/datasets/upload` | 上传图片（multipart/form-data：`datasetId` + `files` 多张，仅接受 `.jpg/.jpeg/.png`），存 `app.datasetDir`/`datasets/<name>/`，逐张入库 |
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| POST | `/admin/datasets/generate` | AI 生成图片 `{"datasetId":1,"count":1,"distance":25}`（**物种固定取数据集名，表单无需填写**；scene/action/occlusion 后端从数据集表池随机，light 走 config 通用池；**性别每张随机雄/雌**（两性体型外观差异大，随机让训练数据覆盖两性形态）；prompt 可手填覆盖模板；**每张固定 1 个目标**（数量词 "1只"，animal_count=1 供标注裁剪）；distance 必填注入提示词距离描述；距离校验已取消；文件名前缀取数据集属性）（prompt 留空时按 `imageGen.promptTemplate` 组装：**物种=数据集名，场景/动作/遮挡/站高从 dataset 表生成参数池读取（创建数据集时 VLM 生成，无 config 兜底——池为空报错提示补参数或手填提示词）**；手填覆盖）（**count 1..1000，异步任务**：校验通过即返回 `{taskId, total}`，后台协程逐张生成（不设调用超时，失败由 provider 真实返回判定），进度/结果轮询 GET `/admin/datasets/gen-task`）：调 `imageGen` provider（dashscope / localai，config 切换）逐张生成落盘 + 入库（记录 prompt）；完成或部分失败后自动触发标注；任意失败任务置 failed（已生成图保留，付费资产原则）；`namePrefix` 可选，按 `<前缀>_<两位序号>.jpg` 顺序命名并续接已有最大序号（如 pigeon_01.jpg），留空用时间戳命名；`animalCount` 仅作为自动标注框数上限（按置信度裁剪 ≤N），不参与生成校验 |
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| GET | `/admin/datasets/gen-task` | 生成任务进度 `{"datasetId":1}`：返回最近一次任务 `{id, status(running/done/failed), total, done, error, createdAt, finishedAt}`；无任务返回 null |
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| GET | `/admin/datasets/images` | 数据集图片列表 `{"datasetId":1}`，返回图片元数据（文件名/来源/prompt/创建时间） |
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| GET | `/admin/datasets/image` | 图片文件（静态字节流，`datasetId` + `filename` 定位，供缩略图/查看） |
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| POST | `/admin/datasets/images/delete` | 删除图片 `{"datasetId":1,"ids":[1,2]}`：删文件 + 删记录（AI 生成图是付费资产，前端确认文案提示） |
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| GET | `/admin/datasets/export` | 导出数据集 zip：`datasetId`，打包图片目录为 zip 下载（标注衔接用） |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| GET | `/admin/label-tasks` | 标注任务列表：`page/size` 分页（含 status/total/done） |
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| 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） |
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| 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` |
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| POST | `/admin/trainings` | 发起训练 `{"datasetId":1,"name":"...","variants":["s","n"]}`：`variants` 限定档位（省略=双档 s+n 各建一条任务；只补跑高性能档传 `["n"]`；请求的档位 n 未配置时报错）；校验数据集有标注 → 落任务返回 `{id}`（首条任务 id）；**GPU 独占排队**：并发度 1 不变——已有 running 时不拒绝、新任务落 queued，running 结束后轮询自动按创建顺序晋级启动（一次一个）；同数据集同档位已有任务（running/queued）时拒绝（防重复提交） |
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| GET | `/admin/trainings` | 训练任务列表：`page/size` 分页，按下发时间倒序，含 status(queued/running/success/failed)/variant/进度/指标；`status` 过滤参数支持 queued |
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| GET | `/admin/trainings/detail` | 任务详情 `{"id":1}`：参数快照 + 进度 + 指标 + 日志尾部 |
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| 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 |
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| 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） |
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| 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 |
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管理页面由 `server_admin/` 构建产物提供，访问 `http://<host>/admin/`。金额均为整数分，前端展示 ÷100 转元。
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### GET /api/v1/models
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模型目录（需 Bearer token，客户端模型管理页拉取）：返回**全部数据集当前生效模型**。响应 `data`：
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```json
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{
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"list": [
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{"datasetId": 1, "datasetName": "pheasant", "variant": "s", "version": "m1.2.0", "labels": ["pheasant", "suspect"],
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"sizeBytes": 6400000, "sha256": "ab12...", "notes": "修复小目标漏检", "publishedAt": "2026-08-26T10:00:00+08:00",
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||
"downloadUrl": "/download/trainings/pheasant.tflite"},
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{"datasetId": 1, "datasetName": "pheasant", "variant": "n", "version": "m1.3.0", "labels": ["pheasant", "suspect"],
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||
"sizeBytes": 3500000, "sha256": "cd34...", "notes": "", "publishedAt": "2026-09-03T10:00:00+08:00",
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"downloadUrl": "/download/trainings/pheasant_n.tflite"}
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]
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}
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```
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- 只返回 `is_latest=1` 的模型：**每 (数据集, 档位) 至多一条**（每数据集 s/n 各一条，variant 标识档位；n 档文件名带 `_n` 后缀）；无任何发布模型时 `list` 为空数组
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- 下载地址由客户端拼 `apiBaseUrl` 访问；下载文件 sha256 校验，类别名数组 `labels` 用于多模型合并推理展示；条目带 `variant`（2026-09-03），App 按识别档位（s 高识别/n 高性能）筛选加载
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## 使用说明
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1. 配置 `config.yml`：监听端口、数据库路径、登录 token 签名密钥 `auth.secret`（必填，换值即全员下线）、套餐 `plans` 节点、微信支付（appid/mchid/商户私钥/证书序列号/APIv3 密钥）、支付宝（appid/应用私钥/支付宝公钥）、管理端 `admin.token`；模型训练相关节点：`training`（训练通道 mode=subprocess/ssh、ssh 连接信息、训练机工作目录/venv/数据集目录、并发度 1、超时；**双档位 2026-09-03**：s 档基座/分辨率 `model`/`imgsz`、n 档 `modelN`/`imgszN`——n 档未配置时发起 n 档训练报错，epochs/batch/device 双档共用）、`imageGen`（AI 生成图片 provider：`dashscope` 通义万相（apiKey + model qwen-image-3.0）/ `localai` 本地 local-ai（baseUrl + model 如 qwen-image；每张不设调用超时，失败由 provider 真实返回判定））、`localAi`（二期标注用 RF-DETR 服务地址）；SQLite 库由服务启动时自动建表并迁移，无需手工初始化
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2. `go build ./...` 编译验证
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3. 本地运行 `go run main.go`；服务层白盒测试：`GF_GCFG_FILE=biz/service/testdata/config.yml go test ./biz/service/`（独立测试库，见 `biz/service/testdata/`）
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4. 后台管理端：`cd server_admin && npm run build`（构建产物输出到 `server/admin_dist/`，由后端 `/admin/` 托管）；开发联调 `npm run dev`（Vite 代理 `/api` → `:8080`）。首次访问 `/admin/` 进入登录页，输入 `config.yml admin.token` 对应的管理 token（存浏览器 localStorage，随请求携带；token 不内嵌构建产物）。**硬性要求：只要修改了 `server_admin/` 源码，必须同步重新构建 `admin_dist/` 并提交产物**（后端托管的是构建产物，不重新构建则线上/部署版本不生效；禁止只改源码不构建）
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5. Docker Compose 部署见 `Dockerfile` / `docker-compose.yml`（`./data` 运行时数据目录挂载持久化，容器重建不丢数据）
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6. 客户端对接：`flutter_app/lib/config/app_config.dart` 的 `apiBaseUrl`、微信/支付宝 AppID 与 URL Scheme 替换为真实值
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## 金额与安全约定
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- 金额一律**整数分**（`price_cents` / `amount_cents` 为 INT64），禁止浮点元；前端展示 ÷100
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- 支付回调必须**验签**（微信 APIv3 验签/解密、支付宝 RSA2），回调处理**幂等**（`wx_trade_no`/`alipay_trade_no` 唯一约束，重复回调直接忽略）
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- 授权落库以**较晚到期为准**：已有授权未过期时新套餐顺延叠加，禁止覆盖缩短
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