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vision-qc-agent

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by chenyingying0924
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视觉质检 Agent · vision-qc-agent

一个清单驱动的多模态图片质检 / 洞察 Agent：上传电商商品图，用视觉大模型提取结构化视觉事实， 再用本地规则引擎逐条判定，输出可交付的质检报告（网页 + Markdown + 机读 JSON）。

一句话版本： 把「图片质检」这件靠人眼的事拆成两层：模型只负责看（输出结构化事实）， 判罚在一段可审计的规则代码里。这样结论可复现、阈值可调、还能解释为什么不合格。

1. 它解决什么问题

电商主图有明确的硬性规范（白底、无文字、主体占比、最小尺寸…），人工抽检 300 张图要几小时， 而且不同人判得不一样。这个 Agent 把「质检清单」变成可执行配置：

  • 一批图进去 → 每张图一份报告出来，结论是 合格 / 需优化 / 不合格 + 0-100 分；

  • 不合格项按严重度排序，每条都给出「实测值 vs 要求值」和具体改法；

  • 想改标准？改 checklists/*.json 里的一个阈值即可，不用改代码、不用重训、不花一个 token。

Related MCP server: genpark-automated-compliance-policy-evaluator-skill

2. 为什么这样设计（关键取舍）

决策

理由

模型只管"看"，判罚交给代码

让 LLM 直接输出「合格/不合格」无法解释、无法复现、还会随温度漂移。拆成「结构化事实 + 确定性规则」后，每个结论都能追到具体字段和阈值。

像素级指标由程序测量，不交给模型

分辨率、主体占比、背景白度是可以精确算的。模型只做语义判断（模特姿态、色差风险）。实测值还会作为「既成事实」喂回提示词，避免模型乱估。

一张图只调一次模型

一份清单的全部规则（11–12 条）共用一次视觉调用，规则再怎么加都不增加成本。规则引擎本身是纯函数。

零运行时依赖

只用 node:http + node:zlib，自己写了 PNG 解码、multipart 解析、SSE。npm start 在任何装了 Node 20+ 的机器上都能跑，演示不会因为装包失败翻车。

结果按「图 + 清单内容哈希 + 模型」缓存

同一张图重跑秒出；改了阈值会自然失效，不会拿旧结论骗人。

兜底模式

没有 API Key 时自动用本地像素指标推断事实，并在报告里标注为兜底估计，绝不冒充模型判断。

3. 30 秒跑起来

cd vision-qc-agent
npm start                      # 打开 http://127.0.0.1:4599

不需要 npm install（零依赖）。API Key 解析顺序：

  1. 环境变量 DEEPSEEK_API_KEY

  2. DSH 凭据库 ~/.dsh/.credentials.yaml

  3. 项目内 .env

没有 Key 也能跑：界面会自动进入「演示模式」，用本地像素指标给出兜底结论。

生成样例图（6 张典型问题图，需要本机有 Chrome / Edge）：

npm run samples                # → samples/
npm run samples:live           # 顺便用真实模型跑一遍并落盘报告

批量模式（CLI）：

node src/cli.mjs samples --save            # 跑整个目录
node src/cli.mjs a.png b.jpg --json out.json
node src/cli.mjs samples --mock            # 强制离线兜底
node src/cli.mjs samples --cost            # 打印成本面板
node src/cli.mjs samples --no-consistency  # 跳过 SKU 组一致性检查
node src/cli.mjs samples --checklist detail-page

人机回环（质检员推翻判定 → 回流成阈值建议）：

node src/cli.mjs review list
node src/cli.mjs review overturn --image 03-marketing-text.png --rule R05 \
  --reason business-exception --observed "54%" --note "平铺图主体略小可接受"
node src/cli.mjs review suggest --checklist ecom-main-image

以 MCP 服务器运行（给 Agent 调用）：

npm run mcp      # stdio MCP，6 个工具
npm run install:dsh -- --write   # 把工具接进 DSH 的 web profile

测试（67 个离线用例，不联网、不调模型、不需要 Key）：

npm test

分四组：core（图像探测 / 规则引擎 / 提示词 / multipart）、extensions（成本、一致性、人机回环、 编排缓存）、regressions（审计发现的缺陷回归，每条对应 docs/fix-log.md 里的编号）、http （真实启动服务，覆盖全部路由、SSE 帧、状态码语义、目录穿越，数据目录指向临时目录）。

另外三个需要环境的验证脚本：

npm run test:mcp    # 手写 JSON-RPC 探针，验证 MCP 握手与工具调用（mock、离线、带断言）
npm run test:dsh    # 用 DSH 自己的 MCP SDK 跑一遍握手（需要本机装过 DSH）
npm run test:ui     # 无头 Chrome 驱动真实页面（上传→运行→推翻→建议）

npm run test:ui 会自己拉起服务并指向临时数据目录，默认演示模式，跑完打印 14/14 项通过 并留下截图 data/ui-e2e.png；它不写项目的 data/feedback.jsonl，可以反复跑。 要跑真实模型：QC_MOCK=0 npm run test:ui（产生费用）；要打已经运行的服务： QC_URL=http://127.0.0.1:4599/ npm run test:ui。

4. 工作流

图片字节
  ├─ 1. 测量   本地像素分析：尺寸/画幅/背景白度/主体占比/主体色/明暗离散度  (image/inspect.mjs)
  ├─ 2. 看图   多模态模型一次性输出 43 个结构化事实 + 思考链                (vision/provider.mjs)
  ├─ 3. 判定   清单规则在本地逐条评估：通过 / 不通过 / 未判定                (core/rules.mjs)
  ├─ 4. 复核   叠加质检员的推翻记录（人工判定优先，机器原判保留）            (core/feedback.mjs)
  ├─ 5. 汇总   按严重度加权算分、排序整改建议、给结论                        (core/rules.mjs)
  ├─ 6. 组内   图片≥2 张时做 SKU 一致性：本地 ΔE 实测 + 一次多图语义比对      (core/consistency.mjs)
  ├─ 7. 计价   记录 tokens，按峰谷费率算每张/每批/每月成本                   (core/pricing.mjs)
  └─ 8. 交付   网页实时流 + Markdown 报告 + batch.json 机读结果              (core/pipeline.mjs)

界面上能实时看到每个阶段：排队中 → 像素测量 → 模型分析中 → 已提取事实 → 判定完成 → 一致性比对， 右侧「执行轨迹」还会显示模型的思考摘要。

5. 四份质检清单（这不是配置项，是这套东西的价值所在）

同一套引擎，四份清单，同一个事实在不同清单里阈值不同 —— 这就是「清单可插拔」的实证：

事实

主图

详情页

直播封面

设计稿走查

productCoverage 主体占比

≥ 60%（索引图要一眼看清）

—

≥ 55%（缩略图更小）

≥ 30%（版面本来就要留白）

minSide 最短边

≥ 800px

≥ 750px

≥ 800px

—

textInImage 文字量

∈ {none, minimal}

∈ {none, minimal, moderate}（长图容忍更多信息）

∈ {none, minimal} + 禁止促销价

—

saturationRatio 色彩占比

—

—

≥ 18%（封面要冲击力）

between [12,45]（同一事实、反方向约束：品牌色不能太素也不能太花）

blurRisk 模糊

∈ {none, slight}

∈ {none}

—

∈ {none}

backgroundWhiteness 背景白度

≥ 92%

—

—

不使用（设计稿不适用平台白底规范）

主图 12 条规则分四组，每条都写明「为什么」，因为报告要能拿去和运营讲道理：

组

规则

合规底线

背景纯白 ≥92% · 无营销文字 · 无水印/第三方 Logo

质量标准

最短边 ≥800px · 主体占比 ≥60% · 1:1 方图 · 布光自然

质量细节

无线头/污渍/褶皱 · 无模糊

信息完整

色差风险低 · 关键细节可识别 · 背景无杂物

详情页 11 条（用途可辨识 / 信息完整 / 视觉质量）、直播封面 11 条（缩略图可辨识 / 冲击力 / 合规）、 设计稿 11 条（视觉层级 / 留白 / 色彩统一 / 文案对比 / 画面完整）。

加一条新规则只要三行

{
  "id": "R13",
  "group": "质量标准",
  "title": "不得出现牛皮癣式拼图",
  "fact": "collageDetected",
  "op": "==",
  "value": false,
  "severity": "high",
  "suggest": "拆成单图主图；拼图会被平台判为低质。"
}

前提是该 fact 在 src/core/facts.mjs 的事实目录里登记过 —— 提示词、界面下拉、报告列都会自动跟着变， 不存在「改了清单忘了改提示词」的漂移。

6. SKU 组一致性：两个独立信号，故意不合并

同一次上传里只要 ≥2 张图，就自动做一次 SKU 组一致性检查：

  1. 确定性信号（本地、免费、可复现）：从每张图的高饱和像素里取主体色 （白底不会被算进去），逐张与首图比 CIE76 色差 ΔE。首图默认为基准色。 ΔE <2 不可感知 / <5 细看可辨 / <10 肉眼可辨 / ≥10 明显不是同一色。

  2. 语义信号（一次多图模型调用）：同一件商品？同色？材质细节一致？光影一致？每张图是什么用途？

关键设计：两者冲突时以实测为准，并把冲突单独列出来。 这才是这个功能的价值 —— 模型说「颜色一致」而实测 ΔE=49 的时候，工具的作用就是把这句话顶回去：

## 模型判断与实测结论冲突（需人工确认）
- 模型判定「颜色一致」，但实测主体色差 ΔE=49.4（#306fb2 vs #11756d）落在肉眼可辨区间
  —— 以实测为准，建议人工确认。

另外，实测色差（C05）被定为 high 严重度：它是算出来的，不像模型意见那样可以被「业务上可接受」讲掉。

7. 人机回环：质检员推翻 → 变成规则证据

这是让它从 demo 变成能落地的东西。任何一条 不通过 都能在界面上点「推翻」，选原因、写备注， 记录追加进 data/feedback.jsonl（append-only）。系统从这些记录里推出两件模型给不了的事：

  1. 规则可靠性 —— 每条规则被推翻多少次、推翻率多少。一条被推翻 40% 的规则是规则写得不好， 不是模型不好。

  2. 阈值建议 —— 对数值型规则，被接受的样本值本身就在告诉你阈值该往哪挪：

$ node src/cli.mjs review suggest --checklist ecom-main-image

  R05 主体占比不低于 60%
    推翻 4 次 · 置信度 low
    业务上接受了低至 52% 的样本（中位数 54%）。建议把阈值从 60% 下调到约 54%，
    或改为按商品类目分档。下调属于放宽标准，需质检负责人确认后手工修改
    checklists/ecom-main-image.json。

三条刻意的约束：只建议、不自动改（悄悄按反馈放宽标准，最后会得到一条什么都通过的规则）； 设置证据门槛（同一规则至少 2 次，或真实推翻率 ≥30%，否则不给建议，免得训练人忽略它）； 枚举型规则给定性建议而不是编一个数字。

推翻后当次报告会重算分数、撤掉对应整改建议，同时保留 machineStatus 供审计。

8. 成本面板：采购和运营一定会问

跑批会记录每次调用的 tokens（输入 / 缓存命中 / 输出 / 推理），按费率表折成钱：

$ node src/cli.mjs samples/01-perfect-white.png samples/04-watermark-logo.png --cost

成本面板
  tokens：输入 4,458（缓存命中 3,328，占 75%）· 输出 2,946（含推理 2,198）
  平均每张：3,702 tokens · $0.001947
  本批合计：$0.003894（2 张图）
  缓存省下：$0.000978（无缓存则需 $0.004873）
  费率：输入 $0.3/M · 缓存 $0.006/M · 输出 $1.2/M
  来源：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing（核对于 2026-09-17）
  月度外推：
      1,000 张/月 → $1.95
     10,000 张/月 → $19.47
    100,000 张/月 → $194.71
  排期建议：高峰 $0.002337/张 vs 错峰 $0.001168/张，省 50%

一致性结果也按「图片组」缓存：整批图片全部命中缓存时，成本面板显示 $0，不会再为一致性多付一次调用。

三个容易算错、这里都显式处理的点：缓存命中与未命中是互斥的两个桶（不能拿 prompt_tokens 全按未命中价算）、 推理 token 已含在输出里（不能重复计费）、DeepSeek 按时段计价（高峰为周一至周五 01:00–04:00 与 06:00–10:00 UTC，其余 5 折）。费率表在 src/core/pricing.mjs，每行都带来源与核对日期； OpenAI 那几行在构建环境里访问不到官方定价页，明确标注为未核实而不是装作权威。

9. 接入 DSH：从「人打开的页面」变成「Agent 能调用的能力」

内置一个 MCP stdio 服务器（src/mcp/server.mjs），暴露 6 个工具：

工具

作用

qc_list_checklists

列出四份清单及全部规则与阈值

qc_inspect_images

质检本地图片（路径数组 + 清单 + 可选兜底），返回结论与建议

qc_write_reports

质检并把 Markdown 报告落盘，返回目录路径

qc_recent_reports

列出已缓存结果（同图+同清单+同模型不重复计费）

qc_threshold_advice

依据推翻记录给出阈值调整建议

qc_cost_estimate

估算每张/每批/每月成本与峰谷排期

装进 DSH（已在本机执行过，insert: 包装是必须的，裸写 {id,name,config} 会被当成覆盖不存在的行而静默跳过）：

node scripts/install-dsh-integration.mjs            # 只打印，不改文件
node scripts/install-dsh-integration.mjs --write    # 写入 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml

写完后工具会以 mcp__qc__qc_inspect_images 这样的名字出现在 Agent 的工具列表里， DSH 的 web profile 会热加载该补丁。图片路径建议传绝对路径；相对路径按调用方的当前目录解析。 已验证：

$ npm run test:mcp    # 手写 JSON-RPC 探针（带断言，10/10）
✔ initialize 返回协议版本与 serverInfo — 2025-11-25
✔ tools/list 返回 6 个工具
✔ qc_inspect_images（mock）返回两张图的结论与结构化内容 — 结论：2 张完成 · 平均 94/100
✔ 空 paths 返回 isError 而不是协议错误

$ npm run test:dsh    # 用 DSH 自己的 @modelcontextprotocol/sdk 跑握手
✔ initialize 握手成功（DSH 客户端 SDK）        ✔ tools/list 返回 6 个工具
✔ 未声明 outputSchema（避免 DSH 的 structuredContent 强制校验）
✔ 无效路径返回 isError 而不是协议错误          10/10 项通过

outputSchema 那条是踩过的坑：一旦声明，DSH 就会要求每次调用都返回 structuredContent， 否则报 ToolOutputError；不声明反而是最安全的。

10. 项目结构

vision-qc-agent/
├── src/
│   ├── server.mjs              零依赖 HTTP 服务：JSON API + multipart 上传 + SSE 进度 + 静态页面
│   ├── cli.mjs                 batch / review / mcp 三个子命令
│   ├── config.mjs              配置与凭据解析（env → DSH 凭据库 → .env）
│   ├── core/
│   │   ├── facts.mjs           事实目录：清单、提示词、界面共用的词汇表 + 模型输出归一化
│   │   ├── rules.mjs           清单校验 + 规则引擎 + 评分 + Markdown 渲染
│   │   ├── consistency.mjs     多图一致性：CIE76 ΔE 实测 + 语义比对 + 冲突检测
│   │   ├── feedback.mjs        人机回环：推翻日志 + 可靠性统计 + 阈值建议
│   │   ├── pricing.mjs         token 核算 + 峰谷费率 + 月度外推
│   │   ├── pipeline.mjs        编排：并发、缓存、进度事件、落盘
│   │   ├── errors.mjs          带 code 的错误（HTTP 状态映射的唯一来源）
│   │   └── multipart.mjs       手写 multipart 解析
│   ├── image/
│   │   ├── inspect.mjs         PNG 解码 + 像素指标（含主体色）+ 容器尺寸嗅探
│   │   └── synthetic.mjs       纯 Node PNG 编码（测试基准图）
│   ├── mcp/server.mjs          MCP stdio 服务器（6 个工具）
│   └── vision/
│       ├── prompt.mjs          由事实目录生成提示词
│       └── provider.mjs        OpenAI 兼容 / Anthropic 协议 + 多图调用 + JSON 修复重试 + 兜底事实
├── checklists/                 四份清单：主图 / 详情页 / 直播封面 / 设计稿走查
├── public/                     前端（原生 JS，无构建）
├── scripts/                    样例图生成器 + DSH 集成安装器
├── samples/ reports/ data/     样例图 · 落盘报告 · 推翻日志
├── docs/                       研究留档（MCP 实现简报、费率参考）+ 审计报告 / 整改记录 / 架构说明
└── test/                       67 个离线用例 + 3 个环境验证脚本（MCP / DSH / 无头浏览器）

配置项见 .env.example（全部有默认值，不建 .env 也能跑）。

文档索引：

文档

内容

docs/architecture.md

系统架构图、端到端数据流、关键设计决策、错误语义

docs/known-limitations.md

适用边界与后续方向：格式支持、误报来源、一致性与成本口径、部署限制

docs/audit-report.md

一次完整的技术审计：16 项缺陷（含证据/触发条件/影响）、风险分级、整改顺序

docs/fix-log.md

逐项整改记录：改了什么、改前改后差异、验证命令与真实结果

docs/release-checklist.md

发布就绪检查与最终验收结论（含明确的能力边界）

docs/api-pricing-reference-2026-09-17.md

费率表的来源与核对日期

docs/MCP-IMPLEMENTATION-BRIEF.md

MCP 协议依据（研究留档）

11. HTTP API

方法

路径

说明

GET

/api/health

当前视觉线路、凭据来源、可用供应商

GET

/api/checklists

已加载的质检清单（含规则明细）

GET

/api/facts

事实目录（可用来做配置界面）

GET

/api/reports

进程内缓存的质检结果

POST

/api/inspect

multipart（images + checklistId + mock + consistency），返回 SSE 事件流

GET

/api/feedback

推翻记录与按规则聚合的统计

POST

/api/feedback

记录一次推翻（imageName ruleId reason note reviewer context）

GET

/api/adjustments

依据推翻记录生成阈值调整建议

GET

/api/pricing

费率表与外推样例

错误响应统一为 {error, code}，状态码由 code 决定（src/core/errors.mjs 是唯一映射处）：

状态

code

触发条件

400

BAD_MULTIPART

不是合法的 multipart 请求

400

BAD_JSON / BAD_FIELD

推翻接口的请求体不合法

400

UNKNOWN_CHECKLIST

checklistId 不存在，响应里带 available 列表

413

PAYLOAD_TOO_LARGE

超过 QC_MAX_UPLOAD_BYTES

422

UNSUPPORTED_FORMAT

上传的文件不是 PNG/JPEG/WebP/GIF，响应里带 files 列表

超过 QC_MAX_IMAGES 的部分不会被静默丢弃：batch-start 事件带 dropped 计数，并额外发一条 batch-warning。

SSE 事件类型：batch-start batch-warning image-start image-measured image-thinking image-facts image-report image-done image-cached image-error consistency-start consistency-facts consistency-report consistency-error cost saved batch-end complete fatal。

12. 已验证的真实结果

用 deepseek-v4-flash-vision-exp 跑 samples/ 六张样例图（真实调用，非模拟）：

样例

分数

结论

模型抓到的关键问题

01 纯白底

86

不合格

主体占比 44%、色差风险 high（矢量图无材质纹理）

02 浅灰底

88

需优化

色差风险 medium、细节不可辨识

03 促销文字

74

不合格

画面文字量 moderate（合规硬性违规）

04 水印 Logo

75

不合格

检出未授权水印

05 低分辨率杂乱

69

不合格

背景白度 0% + 最短边 520px

06 暗调过曝

73

不合格

背景白度 0% + 色差风险 high

平均 78/100，六图 + 一致性真实调用共 $0.0253（平均 $0.0033/张、5,183 tokens/张、缓存命中 86%），耗时 65.7s。

分数与结论不是单调关系：三条 medium 同时不通过即判不合格（所以 86 分也可能不合格）。 分数衡量的是「离标准多远」，结论衡量的是「能不能上线」。

UI 端到端（无头 Chrome 驱动真实页面，测试自己拉起服务、用临时数据目录）：14/14 项通过 —— 上传 → SSE 渲染 → 成本条 → 一致性卡片与色差色块 → 点「推翻」提交 → 复核面板刷新 → 阈值建议面板 → 推翻记录落到隔离目录（两图含一致性约 $0.0049）。

MIT License · 零运行时依赖 · Node ≥ 20.6

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    This server cannot be deployed

    One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

    Maintenance

    ActivityMaintained
    ResponsivenessOutdated data

    Resources

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • ui-assert

      Aakashpai
      A
      license
      Not graded
      quality
      B
      maintenance
      Enables coding agents and CI to verify rendered web UIs against design token usage, layout constraints, and accessibility rules, returning concise pass/fail verdicts with actionable findings.
      55 npm
      MIT

    • artwork-preflight-mcp

      gavricci
      A
      license
      A
      quality
      C
      maintenance
      Enables agents to inspect print artwork and check it against product presets, identifying issues like low resolution, missing bleed, unsafe margins, wrong colour mode, and unwanted transparency, then suggesting fixes without modifying the files.
      4
      MIT