第13章：三色卡反馈终端

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你要完成什么

让摄像头或课程样例图进入程序，输出红色STOP、黄色CHECK、绿色PASS；随后只修改一个变量，并证明修改没有破坏旧功能。

模型究竟做了什么

本章基线不是训练模型，而是人写出的HSV颜色范围、最低颜色占比和质量门。程序输出的是候选证据；真实反馈还要经过不确定性规则和人工复核。大语言模型智能体参与的是方案、代码和测试协作，不负责最终判断。

先跑样例

python app/main.py --sample

样例模式不需要网络和摄像头，覆盖正常、无卡、暗光和两色冲突。确认这些情况都能解释后，才进入摄像头拓展。

学生修改

在新增蓝色、修改最低颜色占比、调整ROI中选一项。先写预测，让Qwen Code给出最小补丁，查看文件差异后再执行，最后重新测试所有旧样例。

结论与边界

能识别课程色卡不等于能识别所有现实物体。真实摄像头会受光线、白平衡、距离和背景影响；摄像头画面不得上传大模型，也不能驱动高风险设备。