证据线索识别与弱多模态合同

定位

本阶段只在已经抽取的基础帧中优先展示“值得进一步复核”的画面，不完成案件事实认定。线索分类不代表真实性、合法性、关联性或证明力已经成立，也不替代原视频、取证过程和后续法律分析。

输入与运行

输入必须是 extract.py 的实际基础输出目录，其中同时存在 _report.json 和报告列出的 frame_*.jpg。不要使用 Skill archive/：v0.8.1 起归档只保存元数据，不保存图片。

# 推荐：本地 OCR 多锚点 + 视觉主体 + 时序信号
uv run --with rapidocr-onnxruntime scripts/prepare_evidence_leads.py \
  -i <实际基础输出目录>

# 无 OCR 时安全降级；不会因此把无文字画面判为无意义
uv run scripts/prepare_evidence_leads.py \
  -i <实际基础输出目录> --no-ocr

先检查 _evidence_leads/evidence_index.json 与联系表，再决定是否交给多模态模型。模型不能读图时，保留代码排序结果并把 evidence_review 标记为未执行；不要根据分数或文件名伪造视觉结论。

四类并列信号

文字内容：本地 OCR 只在内存中用于多锚点组合；主体/账号/资质，商品/作品/服务，交易/支付/履行/售后，沟通/通知/承诺，公开陈述，评论/投诉/反馈，传播数据/时间线，文书/凭证/记录。
视觉主体：使用连续块状中间调和色彩面积识别可能的商品外观、包装标识、作品、缺陷、场所或行为。细碎文字边缘和空白页不独立构成图像主体。
来源上下文：结合基础报告中的稳定页、短时真实页、滚动序列和 OCR 新增内容保护原因提权。
时间连续性：有限预算按视频阶段分散，近重复画面只占一个联系表位置；完整索引仍保留所有基础帧。

OCR 为空只能表示“文字分类未命中”，不能表示“画面无价值”。单个宽泛词、金额正则或编号正则也不能独立形成证据类别。

输出与隐私

evidence_index.json 可以保存：

帧文件名、时间戳和 SHA256；
封闭类别 ID/标签、锚点与模式命中数量、置信区间；
图像主体面积、前后变化、清晰度和时序原因；
联系表排序名次、分类配置和基础报告哈希。

不得保存：

OCR 原文、企业名、账号名、商品名、价格或订单号；
沟通正文、地址、电话、邮箱等具体实体；
“侵权成立”“足以证明”等法律结论。

较弱多模态模型的操作合同

只查看最多 4 张 2 列联系表，按 lead_id 顺序填写模板：

categories：从 allowed_categories 选择 1—3 项；不确定时选 uncertain；
visible_fact_summary：只泛化概括图片可直接看到的对象、界面和状态，不抄录主体/账号/品牌/商品名、金额、编号、联系方式或沟通原句；
potential_use：只写“可能用于定位/说明……”；
confidence：0—1。

不得增加字段、改变 lead_id/类别表、删除基础帧或输出证明力判断。应用器会校验索引哈希、答案顺序、封闭类别、越界措辞和全部基础帧 SHA256；任一不一致即失败关闭。

填写完成后把 status 改为 completed，保持答案顺序不变，再运行：

python3 scripts/apply_evidence_review.py \
  -i <实际基础输出目录> \
  -r <填写完成的 vision_template.json>

应用器只生成 _evidence_leads/evidence_review.json，不创建精选集；已有结果或已填写模板不会被准备脚本静默覆盖。

与去重审计的关系

证据线索视觉复核做“分类和概括”，不做减法；prepare_vision_audit.py 的去重审计才可以在代码覆盖门禁内生成独立 _curated/。两者都不修改基础帧，且不可用证据线索低分作为删除依据。

分类设计参考

证据线索类型参考最高人民法院对电子数据来源的列举，包括网页/网络平台发布信息、网络应用服务通信、用户注册与身份认证、交易记录、通信记录、文档图片和音视频等。这里仅借其覆盖范围设计筛选类别，不据此认定单张截图已经满足证据资格：

/video-screenshot

referencesevidence-leads.md