diff --git a/README.md b/README.md
index a525e18..cac00fe 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,73 +1,174 @@
-# Genarrative / Genielabs Spine Animation Pipeline
+# AI Spine 角色拆件与动画管线
 
-## 新增：可替换模型与角色结构理解
+本项目用于把单张 2D 角色参考图转换为可供 Spine 动画使用的语义部件、透明拆件和骨骼资源。
 
-已新增 `--mode annotated-parts`，默认 GPT6Astra 做结构理解，Qwen Image 3.0 作为独立图片编辑适配器。模型、协议和提示词可分别配置；第一阶段输出 JSON、粗标注 SVG 和检查报告。SAM 分割与补全合并尚未接入。
+当前正在实现的新管线分为三个核心阶段：
+
+1. 视觉 LLM 理解角色结构，输出部件语义、层级、遮挡关系、粗框和分割提示点。
+2. 使用 SAM 根据提示点生成精确 mask，并从原图提取可见像素。
+3. 使用图片编辑模型补全被遮挡的部件，再进行几何验收和 Spine 导出。
+
+目前第一阶段已经可以完整运行。SAM 3.1 checkpoint 路径和图片编辑适配器已经接入配置，但 SAM 推理、补全结果合并及新管线的 Spine 导出尚未完成。
+
+仓库仍保留旧版“AI 生成白底拆件图 → OpenCV 拆分 → Genielabs 定位 → Spine 导出”流程，用于对照和回归测试。
+
+## 文档
+
+- [第一阶段：视觉 LLM 角色结构理解](docs/1-understanding-stage.md)：执行流程、代码对应关系、数据格式和输出文件。
+- [模型阶段配置与实验说明](docs/model-stages.md)：模型切换、协议适配、图片编辑探针、缓存和错误处理。
+
+## 环境准备
+
+### Node.js
+
+第一阶段要求 Node.js 20 或更高版本，不需要 Python，也没有额外 npm 运行时依赖。
 
 ```powershell
-node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png --out-dir .\output\sombrero-astra --stop-after understand
+node --version
+npm test
 ```
 
-完整配置、模型切换、独立图片编辑测试和产物说明见 [docs/model-stages.md](docs/model-stages.md)。以下为旧版拆件管线的说明。
+### 中转站配置
 
-这是独立目录，不修改 Genarrative。它只参考 Genarrative 的 VectorEngine 图片生成协议：后端环境变量提供 `VECTOR_ENGINE_BASE_URL` 与 `VECTOR_ENGINE_API_KEY`，使用 OpenAI-compatible `POST /v1/images/edits` multipart 请求。
+在项目目录复制环境变量模板：
 
-模型 ID 原样传给中转站，不再进行隐式映射。可通过 `node tools/model-check.mjs --list-models` 查询当前服务实际列出的 ID。
+```powershell
+Copy-Item .\.env.example .\.env
+```
 
-拆件提示词明确要求保留参考图的原始姿态、左右方向、遮挡关系和非对称结构，禁止镜像、拉直和生成对称备件。图片接口对 429/5xx 会自动重试 3 次；使用新输出目录即可重新生成，旧目录可用 `--resume` 复用已生成的拆件图。
+编辑 `.env`：
 
-正式运行默认尝试 3 个通用拆件提示词变体，分别按“严格姿态保持”“Spine 生产拆件”“技术 ground truth”描述同一要求；脚本按前景部件数量选择最接近完整角色的一份。可用 `--attempts 1` 关闭多候选尝试。
+```dotenv
+VECTOR_ENGINE_BASE_URL=https://router.genarrative.world/v1
+VECTOR_ENGINE_API_KEY=你的令牌
 
-## 运行
+# 可选：覆盖配置文件中的默认模型
+SPINE_UNDERSTANDING_MODEL=deepseek-flash
+SPINE_COMPLETION_MODEL=qwen-image-3.0
 
-```bash
-node pipeline.mjs \
-  --reference /absolute/path/character.png \
-  --out-dir ./output/character-spine \
-  --genielabs-dir /absolute/path/spine-animation-ai \
-  --env-file /absolute/path/.env \
-  --image-model qwen-image-3.0 \
+# 当前只记录 checkpoint；SAM 推理尚未接入
+SAM_MODEL_DIR=F:/Study/sam3.1
+```
+
+模型 ID 会原样发送给中转站，不进行隐式别名转换。不要把 API Key 写进 JSON 配置或提交到版本库。
+
+### Python 与外部项目
+
+运行第一阶段不需要 Python。
+
+只有旧版拆件和 Spine 导出流程需要：
+
+- Python 3；
+- `Pillow`、`numpy`、`opencv-python`；
+- 相邻目录中的 `spine-animation-ai` 项目。
+
+安装旧流程依赖：
+
+```powershell
+python -m venv .venv
+.\.venv\Scripts\Activate.ps1
+python -m pip install -r .\requirements.txt
+```
+
+`spine-animation-ai` 是外部只读依赖，使用时需要遵守其 PolyForm Noncommercial 许可证。
+
+## 常用命令
+
+以下命令默认在 `AI_spine` 目录运行。
+
+### 查询中转站模型
+
+```powershell
+node .\tools\model-check.mjs --list-models
+```
+
+### 检查本地配置
+
+不请求模型，也不生成付费内容：
+
+```powershell
+node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
+  --config .\configs\deepseek-qwen.json `
+  --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
+  --dry-run
+```
+
+### 使用 DeepSeek Flash 理解角色结构
+
+当前已验证可用的配置是 `deepseek-flash + chat-completions + stream=false`：
+
+```powershell
+node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
+  --config .\configs\deepseek-qwen.json `
+  --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
+  --out-dir .\output\sombrero-understand-deepseek `
+  --stop-after understand
+```
+
+重点检查输出目录中的：
+
+- `report.html`：人工复核页面；
+- `semantic-parts.json`：后续 SAM 阶段的正式输入；
+- `validation.json`：本地结构校验结果；
+- `manifest.json`：模型、输入、代码版本和产物记录。
+
+### 使用 GPT-6 Astra 做对照实验
+
+```powershell
+node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
+  --config .\configs\astra-qwen.json `
+  --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
+  --out-dir .\output\sombrero-understand-astra `
+  --stop-after understand
+```
+
+当前中转站的 Astra 通道要求 Responses 协议和流式响应。若中转站返回 overloaded，应使用新的输出目录稍后重试。
+
+### 临时覆盖理解模型
+
+```powershell
+node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
+  --config .\configs\deepseek-qwen.json `
+  --understanding-model YOUR_EXACT_MODEL_ID `
+  --understanding-protocol chat-completions `
+  --stream false `
+  --reference .\reference.png `
+  --out-dir .\output\model-experiment `
+  --stop-after understand
+```
+
+每组模型实验应使用独立的输出目录，避免覆盖对照结果。只有输入、配置、代码和产物哈希全部一致时，才可以通过 `--resume` 复用结果。
+
+### 测试图片补全接口
+
+此命令只验证图片编辑适配器并保存原始候选，不代表补全部件已经验收通过：
+
+```powershell
+node .\tools\model-check.mjs --stage completion `
+  --image .\local-part.png `
+  --prompt-file .\task.txt `
+  --out-dir .\output\qwen-edit-test `
+  --completion-model qwen-image-3.0
+```
+
+### 运行旧版完整管线
+
+```powershell
+node .\pipeline.mjs `
+  --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
+  --out-dir .\output\legacy-character `
+  --genielabs-dir ..\spine-animation-ai `
+  --image-model qwen-image-3.0 `
+  --attempts 1 `
   --animations idle,walk,wave
 ```
 
-脚本会依次执行：
+旧流程依赖生成式拆件与传统 CV 定位，对低纹理、低分辨率和生成后外观变化较大的角色不稳定。其输出应通过 `assembled.png` 和 `preview-rigged.html` 人工检查后再导入 Spine。
 
-1. VectorEngine 图片编辑，生成白底拆件工作图；
-2. OpenCV 连通域拆件，输出透明部件 PNG；
-3. 默认调用 Genielabs `position_parts.py`，使用 SIFT/RANSAC、模板匹配回退和 z-order 计算把部件放回参考图；只有显式传入 `--layout-mode anchored` 才启用按画布锚点的保守回退；
-4. 生成 Spine 配置并运行 `build_spine_json.py`；
-5. 运行 `make_atlas.py` 和 `generate_spine_player.py`。
+### 运行测试
 
-为避免“部件爆炸”，定位后默认只保留 SIFT 高置信部件和模板匹配分数不低于 `0.3` 的部件，最多保留 18 个；可用 `--min-score`、`--max-parts` 调整。若模型仍输出多套角色，先删除输出目录重新生成，不要直接把低质量拆件导入 Spine。
-
-`matched` 依赖拆件图与参考图保持相同画风和可辨识纹理；低纹理部件会进入模板匹配回退，并进行白底归一化以避免透明像素产生 `NaN/inf`。`anchored` 只按拆件图的行布局做通用兜底，不应作为正式定位结果。
-
-旧流程的 Python 环境默认探测 `python`、`python3` 和项目 `.venv`；显式 `--python` 时只使用指定环境。要求导入 `cv2`、`PIL`、`numpy`。自动创建虚拟环境时区分 Windows 的 `Scripts/python.exe` 和 Unix 的 `bin/python`。新增的结构理解模式不需要 Python。
-
-脚本默认只读取本目录 `.env` 和当前 shell 环境，不会自动读取 Genarrative 的 secrets 文件。可以通过 `--env-file` 显式指定一个只在受控后端使用的环境文件。
-
-输出目录包含 `generated-parts-sheet.png`、`parts/`、`layout.json`、`assembled.png`、`skeleton.json`、`atlas/`、`preview.html` 和 `manifest.json`。`assembled.png` 是按同一 layout 坐标生成的静态 QA 合成图；自动结果是 region attachments，mesh、weights、IK、FFD 和骨骼语义仍需在 Spine 4.2 中校正。
-
-`preview.html` 现在显示参考图的真实姿态，适合确认形体是否正常；自动拆件结果放在 `preview-rigged.html`。这是因为参考图可能是左右不对称动作，不能用对称锚点强行还原，否则会出现手臂漂浮或错接。
-
-## 离线多 case 回归
-
-`run_case_matrix.py` 可以复用已经生成的多个拆件候选，不调用图片 API，只测试 Genielabs 定位和合成：
-
-```bash
-python run_case_matrix.py \
-  --reference output/demo-character-final/source.png \
-  --genielabs-dir /absolute/path/spine-animation-ai \
-  --out-dir output/cases-matrix \
-  --candidate final output/demo-character-final/parts \
-  --candidate attempt1 output/demo-character-multi/candidates/attempt-1/parts \
-  --candidate attempt2 output/demo-character-multi/candidates/attempt-2/parts
+```powershell
+npm test
 ```
 
-每个 case 会输出 `layout.json`、`assembled.png` 和 `case-summary.json`，总报告为 `case-report.json`。当前回归中，`final`/`matched` 保留 9 个有效部件，前景 MAE 约 17.68；`attempt1` 只有 7 个部件且出现手臂误拆，MAE 30.28；`attempt2` 有 15 个部件但包含重复/漂浮部件，MAE 27.59。默认候选选择和重叠过滤会优先保留 `final`/`matched` 这类结果。
-
-Genielabs 以外部只读目录引用，需遵守其 PolyForm Noncommercial 许可证。生产集成时应把输出上传对象存储，只向前端返回 object key 或 asset object id。
-
-## 外部参考角色
-
-已下载 5 个 Kenney CC0 参考素材到 `references/characters/`，可直接作为下一轮图片拆件的 `--reference` 输入；来源、许可证和 SHA-256 见 [references/index.json](references/index.json)，原始包及许可证文件见 `references/external/`。缩略图对比见 [references/characters/contact-sheet.jpg](references/characters/contact-sheet.jpg)。
+测试使用本地 mock HTTP 服务或注入响应，不调用真实付费模型。
diff --git a/docs/1-understanding-stage.md b/docs/1-understanding-stage.md
new file mode 100644
index 0000000..9467ca0
--- /dev/null
+++ b/docs/1-understanding-stage.md
@@ -0,0 +1,344 @@
+# 第一阶段：视觉 LLM 角色结构理解
+
+第一阶段把单张角色参考图转换为结构化的语义部件计划，供后续 SAM 分割、遮挡补全和 Spine 骨骼生成使用。
+
+本阶段只做角色结构理解和粗标注，不生成精确 mask、透明拆件 PNG 或补全后的隐藏部件。
+
+## 1. 输入、输出与执行链路
+
+输入是一张完整的 PNG 角色参考图。核心输出是 <code>semantic-parts.json</code>，其中记录：
+
+- 角色由哪些可动部件组成；
+- 每个部件的语义名称；
+- 部件之间的运动父子关系；
+- 部件之间的视觉遮挡关系；
+- 可见、部分可见或完全隐藏状态；
+- 可见区域粗框、预计关节位置和 SAM 提示点；
+- 是否需要在第三阶段补全；
+- 模型对判断结果的自报置信度。
+
+整体执行链路：
+
+~~~text
+角色原图
+  ↓
+读取模型配置、提示词和输出 Schema
+  ↓
+构造视觉 LLM 请求
+  ↓
+DeepSeek Flash / GPT-6 Astra
+  ↓
+提取模型返回的 JSON 文本
+  ↓
+Schema 校验和部件关系校验
+  ↓
+semantic-parts.json
+  ↓
+生成 annotated.svg 和 report.html
+  ↓
+人工复核后交给 SAM 分割阶段
+~~~
+
+## 2. 命令入口
+
+示例：
+
+~~~powershell
+node .\pipeline.mjs --mode annotated-parts `
+  --config .\configs\deepseek-qwen.json `
+  --reference ..\spine-animation-ai\demo\character_reference.png `
+  --out-dir .\output\sombrero-understand-deepseek `
+  --stop-after understand
+~~~
+
+第一步由以下两个文件负责：
+
+1. [pipeline.mjs](../pipeline.mjs) 检测 <code>--mode annotated-parts</code>，把命令转交给新管线，不进入旧版“生成拆件图 → CV 定位”流程。
+2. [tools/model-check.mjs](../tools/model-check.mjs) 解析参数、加载配置、应用命令行覆盖、检查输入并调用 <code>runUnderstanding()</code>。
+
+## 3. 配置解析
+
+当前提供两组实验配置：
+
+| 配置 | 理解模型 | 协议 | 流式 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| [configs/deepseek-qwen.json](../configs/deepseek-qwen.json) | <code>deepseek-flash</code> | <code>chat-completions</code> | <code>false</code> |
+| [configs/astra-qwen.json](../configs/astra-qwen.json) | <code>gpt-6-astra</code> | <code>responses</code> | <code>true</code> |
+
+[lib/config.mjs](../lib/config.mjs) 负责读取：
+
+- JSON 配置文件；
+- 项目 <code>.env</code> 或 <code>--env-file</code>；
+- 当前 shell 环境变量；
+- 模型、协议、输出模式、超时和重试设置；
+- 阶段提示词；
+- SAM checkpoint 路径。
+
+模型选择优先级：
+
+~~~text
+命令行 --understanding-model
+  > stage.model
+  > SPINE_UNDERSTANDING_MODEL
+  > stage.default_model
+~~~
+
+Shell 环境变量优先于 <code>.env</code>。模型 ID 会原样传给中转站，不做隐式别名转换。
+
+配置中的 <code>params</code> 不能覆盖模型、消息体、输入、流式选项和认证字段，避免实验配置改变基础请求语义或泄漏密钥。
+
+## 4. 读取参考图
+
+[lib/images.mjs](../lib/images.mjs) 读取参考图，并得到：
+
+- 原始文件字节；
+- MIME 类型；
+- 图片宽高；
+- SHA-256；
+- 模型请求使用的 Base64 Data URL。
+
+本阶段要求参考图为 PNG。实际提交给模型的输入会原样复制为输出目录中的 <code>source.png</code>，不缩放、不裁剪。
+
+## 5. 理解提示词
+
+提示词位于 [prompts/understand-v1.txt](../prompts/understand-v1.txt)，要求视觉 LLM：
+
+- 保留角色原始姿势、朝向和不对称性；
+- 仅在独立运动有意义且图像支持时拆分部件；
+- 区分运动父子关系和视觉遮挡关系；
+- 使用完整画布的归一化坐标；
+- 输出粗框、预计关节和 SAM 提示点；
+- 不把粗框声称为像素级 mask；
+- 不凭空创造没有视觉证据的隐藏肢体或附件；
+- 将不确定性和假设写入 <code>notes</code>。
+
+请求适配器还会附加原图画布尺寸和完整 JSON Schema，并要求模型只返回符合 Schema 的 JSON。最终提示词副本保存在 <code>prompt.txt</code>。
+
+## 6. 输出数据契约
+
+结构定义位于 [schemas/semantic-parts.schema.json](../schemas/semantic-parts.schema.json)。顶层格式：
+
+~~~json
+{
+  "schema_version": 1,
+  "coordinate_space": "normalized_xy_top_left",
+  "parts": [],
+  "notes": []
+}
+~~~
+
+每个部件包含：
+
+| 字段 | 含义 |
+| --- | --- |
+| <code>id</code> | 稳定、唯一的小写 ASCII 部件 ID |
+| <code>semantic</code> | 部件语义说明 |
+| <code>parent</code> | 运动层级中的父部件；<code>null</code> 表示未来挂到 root |
+| <code>visibility</code> | <code>visible</code>、<code>partial</code> 或 <code>hidden</code> |
+| <code>bbox_norm_xyxy</code> | 可见区域粗框 <code>[xmin, ymin, xmax, ymax]</code> |
+| <code>pivot_norm</code> | 预计的关节或连接点 |
+| <code>positive_points_norm</code> | 后续 SAM 的正提示点 |
+| <code>negative_points_norm</code> | 后续 SAM 的负提示点 |
+| <code>occluded_by</code> | 视觉上遮挡当前部件的其他部件 |
+| <code>needs_completion</code> | 是否需要补全不可见区域 |
+| <code>confidence</code> | LLM 自报置信度，范围 0～1 |
+
+所有坐标都以完整画布左上角为原点并归一化到 0～1。例如：
+
+~~~json
+"bbox_norm_xyxy": [0.36, 0.36, 0.70, 0.62]
+~~~
+
+对应像素坐标：
+
+~~~text
+xmin = canvas_width  × 0.36
+ymin = canvas_height × 0.36
+xmax = canvas_width  × 0.70
+ymax = canvas_height × 0.62
+~~~
+
+## 7. 构造视觉模型请求
+
+[providers/vision.mjs](../providers/vision.mjs) 根据配置选择请求格式。
+
+### Chat Completions
+
+DeepSeek Flash 使用：
+
+~~~text
+POST /v1/chat/completions
+~~~
+
+一个用户消息中同时包含文本提示词、画布尺寸、Schema 和采用 Data URL 编码的角色原图。
+
+### Responses
+
+GPT-6 Astra 使用：
+
+~~~text
+POST /v1/responses
+~~~
+
+适配器把同一任务转换成 <code>input_text</code> 和 <code>input_image</code> 格式，因此模型业务逻辑与具体 API 协议保持分离。
+
+<code>output_mode</code> 支持：
+
+- <code>text-json</code>：通过提示词约束 JSON，再在本地严格校验；
+- <code>json-object</code>：中转站确认支持后使用 JSON Object 模式；
+- <code>json-schema</code>：中转站确认支持后使用 Structured Outputs。
+
+当前已验证的 DeepSeek 配置使用 <code>text-json</code>。
+
+## 8. 中转站通信
+
+[providers/http.mjs](../providers/http.mjs) 负责：
+
+- 拼接 base URL 和协议路由；
+- 添加 Bearer Authorization；
+- 控制请求超时；
+- 对明确的 HTTP 429 和 5xx 有限重试；
+- 解析普通 JSON 或完整 SSE；
+- 拒绝被截断的流式响应；
+- 记录请求 ID、模型、token、耗时和尝试次数；
+- 从错误信息和落盘文件中脱敏 API Key。
+
+超时或网络中断不会自动重试，因为服务端可能已经执行并计费。失败时会尽量生成 <code>response.error.json</code>，保存脱敏后的状态码、响应片段或网络错误码。
+
+## 9. 提取与校验模型结果
+
+[providers/vision.mjs](../providers/vision.mjs) 从不同协议的响应中提取模型文本，并拒绝：
+
+- 模型 refusal；
+- 非正常 <code>finish_reason</code>；
+- 未完成的 Responses 状态；
+- 没有结构理解文本的响应。
+
+提取后的内容保存在 <code>response.txt</code>。
+
+[lib/validate-parts.mjs](../lib/validate-parts.mjs) 首先去掉模型可能添加的 Markdown JSON 代码块，然后执行 JSON 解析和两层本地校验。
+
+### Schema 校验
+
+- 必填字段是否齐全；
+- 类型与枚举是否正确；
+- ID 格式是否合法；
+- 坐标和置信度是否在 0～1；
+- 部件数量是否在 1～64；
+- 是否出现未知字段。
+
+### 结构语义校验
+
+- 部件 ID 不能重复；
+- <code>parent</code> 和 <code>occluded_by</code> 必须引用已有部件；
+- 部件不能引用自己；
+- 父子关系和遮挡关系不能形成环；
+- 可见部件必须具有正面积 bbox；
+- 可见部件必须至少有一个正提示点；
+- 正提示点必须位于 bbox 内；
+- 完全隐藏部件必须没有可见框和正点，并设置 <code>needs_completion=true</code>；
+- 自报置信度低于 0.6 时产生人工复核警告。
+
+校验结果写入 <code>validation.json</code>。只有校验通过时才会写出正式的 <code>semantic-parts.json</code>。
+
+## 10. 可视化与人工复核
+
+[lib/report.mjs](../lib/report.mjs) 将结构理解结果叠加到原图：
+
+- 彩色矩形：模型预测的可见区域粗框；
+- 实心圆：SAM 正提示点；
+- 空心圆：部件 pivot；
+- 虚线：当前部件到父部件的关系；
+- 文本：部件 ID。
+
+它会生成：
+
+- <code>annotated.svg</code>：可缩放的原图标注；
+- <code>report.html</code>：包含标注图、校验结果、部件表、模型说明和请求元数据的自包含检查页。
+
+<code>status=completed</code> 只表示请求、解析和本地校验完成。成功结果仍设置 <code>quality_status=needs_review</code>，因为结构合法不等于语义和框位置一定正确。
+
+人工复核至少应检查：
+
+1. 是否遗漏身体、头部或关键肢体；
+2. 左右肢体是否符合画面方向；
+3. 是否过度拆分面部或服饰细节；
+4. 父子关系能否支持预期动画；
+5. 遮挡关系是否与原图一致；
+6. bbox 和提示点是否落在正确部件上；
+7. <code>needs_completion</code> 是否覆盖确实需要补全的部分。
+
+## 11. 阶段调度与实验留档
+
+[stages/model-stage.mjs](../stages/model-stage.mjs) 是第一阶段总调度器：
+
+~~~text
+读取图片
+→ 计算输入、Schema、配置和代码指纹
+→ 创建运行目录
+→ 保存输入、提示词和请求摘要
+→ 调用视觉 LLM
+→ 保存原始响应和请求元数据
+→ 提取并校验 JSON
+→ 保存正式语义结果
+→ 生成标注和检查报告
+→ 更新 manifest
+~~~
+
+[lib/run-artifacts.mjs](../lib/run-artifacts.mjs) 负责输出目录、恢复校验、产物哈希和最终状态。
+
+<code>--resume</code> 只在原图、模型、协议、参数、提示词、Schema、相关源代码和已有产物全部一致时复用结果。不同模型或提示词实验应使用不同输出目录。
+
+## 12. 输出文件
+
+| 文件 | 作用 |
+| --- | --- |
+| <code>source.png</code> | 模型实际看到的原始输入副本 |
+| <code>prompt.txt</code> | 本次解析后的阶段提示词 |
+| <code>request.json</code> | 可复现实验的请求摘要，不包含 API Key 或完整 Base64 请求体 |
+| <code>response.raw.json</code> | 中转站原始成功响应 |
+| <code>response.txt</code> | 从协议响应中提取的模型文本 |
+| <code>request-metadata.json</code> | 请求模型、返回模型、request ID、usage、耗时、次数和 wire format |
+| <code>validation.json</code> | Schema 与结构语义校验结果 |
+| <code>semantic-parts.json</code> | 校验通过后的正式结构理解结果 |
+| <code>annotated.svg</code> | 原图上的粗框、pivot、提示点和父子连线 |
+| <code>report.html</code> | 用于人工语义复核的综合页面 |
+| <code>manifest.json</code> | 状态、配置、输入哈希、代码版本、SAM 信息和全部产物哈希 |
+| <code>response.error.json</code> | HTTP、SSE 或网络失败时的脱敏诊断信息；成功时不存在 |
+
+<code>request.json</code> 是请求身份摘要，不等同于线上发送的完整 HTTP body。图片内容单独保存在 <code>source.png</code>，密钥不会写入产物。
+
+## 13. 代码职责索引
+
+| 文件 | 职责 |
+| --- | --- |
+| [pipeline.mjs](../pipeline.mjs) | 顶层入口；把 annotated-parts 模式转发到新管线 |
+| [tools/model-check.mjs](../tools/model-check.mjs) | CLI 参数解析、配置解析入口、模型列表和阶段分发 |
+| [configs/deepseek-qwen.json](../configs/deepseek-qwen.json) | DeepSeek 理解 + Qwen 补全实验预设 |
+| [configs/astra-qwen.json](../configs/astra-qwen.json) | Astra 理解 + Qwen 补全实验预设 |
+| [prompts/understand-v1.txt](../prompts/understand-v1.txt) | 第一阶段任务约束 |
+| [schemas/semantic-parts.schema.json](../schemas/semantic-parts.schema.json) | 第一阶段输出数据契约 |
+| [lib/config.mjs](../lib/config.mjs) | JSON、环境变量和阶段配置解析 |
+| [lib/images.mjs](../lib/images.mjs) | 图片读取、格式识别、尺寸、哈希和 Data URL |
+| [providers/vision.mjs](../providers/vision.mjs) | Chat Completions/Responses 请求构造与文本提取 |
+| [providers/http.mjs](../providers/http.mjs) | HTTP、认证、超时、重试、SSE、元数据和脱敏 |
+| [lib/validate-parts.mjs](../lib/validate-parts.mjs) | JSON 解析、Schema 校验和关系校验 |
+| [lib/report.mjs](../lib/report.mjs) | SVG 标注和 HTML 检查报告 |
+| [lib/run-artifacts.mjs](../lib/run-artifacts.mjs) | 输出目录、恢复校验、状态和产物哈希 |
+| [stages/model-stage.mjs](../stages/model-stage.mjs) | 第一阶段总调度与失败处理 |
+
+## 14. 当前边界与下一阶段接口
+
+第一阶段输出的是语义计划，而不是分割结果：
+
+~~~text
+视觉 LLM 输出
+  = 部件语义 + 层级 + 遮挡 + 粗框 + 提示点
+
+视觉 LLM 不输出
+  = 可信的像素 mask + 透明拆件 + 隐藏区域补全 + 最终骨骼
+~~~
+
+下一阶段应读取 <code>semantic-parts.json</code>，把每个可见或部分可见部件的粗框和正负提示点转换为像素坐标，再交给 SAM 3.1 生成候选 mask。
+
+<code>manifest.json</code> 当前只记录 SAM checkpoint 是否存在，<code>runtime_status</code> 仍为 <code>not_integrated</code>，不会加载权重或占用 GPU。