现场维修视觉教练 · FieldFix Visual Coach


以 AeroPure A7 手册、E17 日志、虚构设备照片和维修历史为固定输入，生成可追溯的现场诊断与说明性交付。

最终会得到什么

• 互动故障树与说明性标注维修卡
• 语音简报与完工报告
• 手册事实、日志信号、现场照片观察和建议之间的逐条引用

现场照片只作为本次合成案例的现场事实；生成插图只用于解释步骤，不作为现场事实。未知或安全关键条件必须停止并升级人工，不远程承诺设备安全。

推荐模型：GPT Image 2

本工作流包含高质量生图、基于主视觉的连续编辑与多尺寸变体，

推荐将所有图像节点设为 GPT Image 2。官方展示产物也由该模型实跑生成。

在桌面端进入「运行配置 → 精细调节」，将图像节点模型设置为 GPT Image 2。

没有该模型也可以继续运行：你可以改用当前可用的图像模型；

如果 Runner 无法生成图片，工作流会产出带“降级预览”标识的 SVG/CSS 视觉，

不阻断文案、研究和 HTML 交付。

节点与模型

| 节点 | 模型 | 说明 |

|---|---|---|

| 工单接收 | GPT-5.5 | 冻结 A7、E17 与输入范围 |

| 证据分栏 | GPT-5.5 | 分开手册、日志、照片和历史 |

| 手册事实 | GPT-5.5 | 提取带页码的允许步骤 |

| 日志分析 | GPT-5.5 | 解释 E17 时间序列 |

| 照片观察 | GPT-5.5 | 只记录照片可见事实 |

| 诊断合流 | GPT-5.5 | 合并证据并保留未知项 |

| 安全门 | GPT-5.5 | 判断停止与人工升级条件 |

| 说明插图 | GPT Image 2 | 生成非现场证据的步骤图 |

| 标注维修卡 | GPT-5.5 | 组装引用与插图 |

| 语音简报 | GPT-5.5 | 生成可复核语音稿/音频 |

| 完工报告 | GPT-5.5 | 汇总动作、证据与未决项 |

变量与复跑

可替换变量：设备手册、故障日志、设备照片、维修历史。官方固定输入全是随仓自制合成资料；路径留空或缺失时重建同结构 fixture 并重算 hash。

降级行为

无 GPT Image 2 时交付明确标记“降级预览”的 SVG/CSS 说明图；无音频能力时保留完整语音简报 transcript。任何降级都不放宽安全门。

产物目录

input/aeropure-a7-manual.md · input/e17-log.csv · input/device-photo.png · input/maintenance-history.md · artifacts/troubleshooting-tree.html · artifacts/annotated-repair-card.html · artifacts/voice-brief.md · artifacts/completion-report.md.