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开始前准备什么
- 独立练习目录及Python 3.14；系统与Node依赖以README为准。
- 离线重放无需Key；新请求使用自己的apizt Key，先核对模型权限和当前价格。
- 原创合成材料，不需要登录第三方平台账号。
- 先看文件
- 按步骤操作
- 对照真实结果
- 离线或模型复跑
默认离线重放；包含完整失败尝试与本地检查，不含Key。
1. 核对本例材料与目标文件
参见本批TOPIC-RESEARCH.md同编号新增边界，原生小样与负例均独立交付。
先下载合成材料在独立目录练习。原始文件、模型输入与验收答案分别保留；本地核对答案不发送给模型。
input.json（节选）
{
"fixture": "程序原创四步装配静态图，无视频"
}
实际输入、原始文件和本例操作约束的浏览器截图
2. 按顺序完成这项具体操作
本次实际使用Python 3.14，依赖版本固定在资料包。需要LibreOffice或Node的案例请先按README安装对应运行时。python run.py读取真实旧响应完成本地处理；只有显式--live才发新请求。
- 1. 绘制input.jpg四步原创装配图：S1使用BASE/LEG，S2加BOLT，S3加TOP，S4加LID，并在图中标明前置步骤。
- 2. 仅把图片和读取要求送给apizt，要求返回steps中的id、parts和depends_on，不把本地参考列表塞进提示词。
- 3. 检查S1—S4恰好各出现一次，逐项比较零件ID与前置依赖，拒绝漏件、增件或合并编号。
- 4. 按实际输出顺序累积已完成步骤，确认每一步的depends_on都已满足，不能只看编号是否连续。
- 5. 生成assembly-steps.csv，结果图将步骤、零件和依赖并列，便于与原装配图逐格核对。
独立练习目录 · 默认仅离线复核
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python run.py3. 对照真正发送的请求
只输出JSON：steps数组，每项id、parts数组和depends_on数组。按图中1至4编号读取零件ID和前置步骤，不跳步，不编造零件。
网页实验台只执行这一步模型字段检查。原生文件写入、坐标/公式/格式回读及负例验收由下载包负责。
request-1.json（图片Base64省略，原文件在下载包）
{
"model": "gemini-2.5-flash-lite",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "严格只输出单个JSON对象，不要Markdown代码围栏，不要解释。只输出JSON：steps数组，每项id、parts数组和depends_on数组。按图中1至4编号读取零件ID和前置步骤，不跳步，不编造零件。"
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "严格只输出单个JSON对象，不用代码围栏。只输出JSON：steps数组，每项id、parts数组和depends_on数组。按图中1至4编号读取零件ID和前置步骤，不跳步，不编造零件。\n只输出JSON：steps数组，每项id、parts数组和depends_on数组。按图中1至4编号读取零件ID和前置步骤，不跳步，不编造零件。"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "[实际图片Base64；完整原始请求在资料包]",
"detail": "high"
}
}
]
}
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 1536,
"provider": {
"sort": "success_rate"
},
"response_format": {
"type": "json_object"
}
}4. 查看原生处理代码与实际文件
下面节选来自本次实际执行的workflow.py分支，需要结合完整脚本运行。模型输出不能代替文件解析器或业务验算。
具体产物：assembly-steps.csv。
workflow.py · 本例分支节选
steps = output.get('steps', [])
golden = {'S1': {'parts': ['BASE', 'LEG'], 'depends_on': []}, 'S2': {'parts': ['BOLT'], 'depends_on': ['S1']}, 'S3': {'parts': ['TOP'], 'depends_on': ['S2']}, 'S4': {'parts': ['LID'], 'depends_on': ['S3']}}
by_id = {r.get('id'): r for r in steps}
check('四个编号不漏不增', set(by_id) == set(golden) and len(steps) == 4)
seen = set()
valid_order = True
for r in steps:
if not set(r.get('depends_on', [])) <= seen:
valid_order = False
seen.add(r.get('id'))
check('依赖先后真实成立', valid_order)
check('零件与图示一一对应', all((set(by_id.get(s, {}).get('parts', [])) == set(r['parts']) and set(by_id.get(s, {}).get('depends_on', [])) == set(r['depends_on']) for s, r in golden.items())))
write_csv(artifact('assembly-steps.csv'), [{'id': r.get('id'), 'parts': '|'.join(r.get('parts', [])), 'depends_on': '|'.join(r.get('depends_on', []))} for r in steps])
result = {'steps': steps, 'orderValid': valid_order}5. 对照真实结果和检查表
实测2026-10-25T07:55:13.510569+00:00，HTTP200；请求gemini-2.5-flash-lite，返回gemini-2.5-flash-lite。本次5/5项检查通过，指本例执行及验收机制通过，不代表所有模型字段零误差。
最后一次返回用量1423tokens；1份尝试记录的已知用量合计1423。失败记录保留，用量缺失不按0计，本文不推算实际金额。
| 实际检查 | 结果 |
|---|---|
| 真实apizt API响应HTTP200 | 通过 |
| 四个编号不漏不增 | 通过 |
| 依赖先后真实成立 | 通过 |
| 零件与图示一一对应 | 通过 |
| 列出的原生产物实际存在 | 通过 |
- 实际检查
- 真实apizt API响应HTTP200
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 四个编号不漏不增
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 依赖先后真实成立
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 零件与图示一一对应
- 结果
- 通过
- 实际检查
- 列出的原生产物实际存在
- 结果
- 通过
result.json · 原生处理后实际结果
{
"steps": [
{
"id": "S1",
"parts": [
"BASE",
"LEG"
],
"depends_on": []
},
{
"id": "S2",
"parts": [
"BOLT"
],
"depends_on": [
"S1"
]
},
{
"id": "S3",
"parts": [
"TOP"
],
"depends_on": [
"S2"
]
},
{
"id": "S4",
"parts": [
"LID"
],
"depends_on": [
"S3"
]
}
],
"orderValid": true
}
本例实际产物与原始响应的浏览器截图；本地检查和模型答案分开记录
6. 替换输入前，先确认这些边界
公开材料为原创合成小样。API模型阶段与本地处理分别验收；通过结构和来源检查不代表通用事实准确率。
修改材料后应重新制定事实断言和反例。识别错误率、混淆矩阵或拒答类教程允许保留模型实际错误；检查通过指计算和处理正确。没有调用视频模型。
怎样确认已经完成
- 真实apizt API响应HTTP200
- 四个编号不漏不增
- 依赖先后真实成立
- 零件与图示一一对应
- 列出的原生产物实际存在
常见问题
AI 组装图 步骤 识别怎么开始？
绘制input.jpg四步原创装配图：S1使用BASE/LEG，S2加BOLT，S3加TOP，S4加LID，并在图中标明前置步骤。按本页顺序继续，先用下载包离线重放，再替换自己的材料。
网页试跑和下载包有什么区别？
网页只复跑模型字段，不生成全部原生文件；资料包包含实际原生处理和本地验收。
这次通过结果适用于其他材料吗？
公开材料为原创合成小样。API模型阶段与本地处理分别验收；通过结构和来源检查不代表通用事实准确率。