# Session Summary v2 — 2026-05-07 (16:57)

## Pipeline 自動化狀態確認

### ✅ 已自動化（新影片註冊後自動執行）
| 階段 | 觸發條件 | 狀態 |
|------|---------|------|
| 7 Processors (cut/asr/yolo/ocr/face/pose/asrx) | 註冊後自動 | ✅ |
| sweep_stale (重設 stuck → Pending) | 每次檢查 | ✅ |
| kill_existing_processor (防重複) | processor 啟動前 | ✅ |
| Rule 1 Chunking (sentence chunks) | ASR + ASRX 完成後 | ✅ |
| **Vectorize (ANE CoreML)** | Rule 1 完成後自動 | ✅ |
| Rule 3 Scene Chunking (cut scenes) | all_completed | ✅ |
| Face Trace + DB Store | face 完成後 | ✅ |
| Qdrant Face Sync | face trace 完成後 | ✅ |
| TMDb Face Matching (若啟用) | face 完成後 | ✅ |
| 保留 partial output on timeout | executor 內建 | ✅ |

### ⚠️ 未自動化 / 僅 stub
| 階段 | 現狀 | 需處理 |
|------|------|--------|
| **Identity Agent (P3)** | stub：只 log "started"，未呼叫 `match_faces_iterative` | ❌ |
| **5W1H Agent (P4)** | stub：sleep 30s 後 log "started"，未呼叫 API | ❌ |
| **Parent-child linking (cut↔sentence)** | 本次手動完成，未內建於 pipeline | ❌ |
| **Gun detection** | 未整合進 pipeline | — |

### 結論
若今日註冊新影片，pipeline 會自動完成：7 processors → Rule 1 + vectorize → Rule 3 → face trace + Qdrant sync → TMDb match。**但 identity binding 和 5W1H summaries 需手動補執行。**

---

## 本次工作

### Charade (Job 255) 最終狀態
| 項目 | 數值 |
|------|------|
| Duration | 6785s (25fps) |
| Frames | 169,625 |
| Processors | 7/7 ✅ |
| Cut scenes | 1,130 |
| Face detections | 108,204 |
| Face traces | 6,892 |
| Identities | 2,810 |
| Sentence chunks | **去重前** 5,250 → **去重後** 1,709 |
| Sentence → Cut 已連線 | 1,709/1,709 ✅ |
| Vector embeddings | ❌ 尚未執行（需手動觸發或等 P1 重跑） |
| 5W1H sentence summaries | ❌ 未執行 |

### Gun Detection Training
- 模型：YOLOv8n, 905 images (CC BY 4.0), 4 classes
- **Best mAP50: 0.813** (epoch 84)
- CoreML 匯出：best.mlpackage (5.9MB, FP16, ANE-ready)
- **Charade 實測：全數 False Positive**
- 意外發現：t=5400s 將郵票誤判為 pistol (0.45)
- 評估報告：`M5_workspace/2026-05-07_gun_detection_evaluation.md`

### M4 文件處理
- 已讀取 `docs_v1.0/API_V1.0.0/TRACE/TRACE_API_REFERENCE_V1.0.0.md`
  — Trace API 設計理念（3+1D, Hidden Traces, MR Bridge）待後續整合

### 待辦（Release 前）
1. 修正 Identity Agent stub → 實際呼叫 match_faces_iterative
2. 修正 5W1H Agent stub → 實際呼叫 five_w1h API
3. 內建 parent-child linking 進 pipeline (Rule 1 完成後自動建立)
4. 觸發 vectorize（若未自動執行）及 sentence 5W1H
5. 打 tag + release
