上傳象棋截圖或照片，確認棋盤邊界，修正識別局面，然後直接進入 AI 引擎分析。
開始照片轉 FEN →拍照識譜並 AI 分析的目標不是一次性解決所有複雜照片，而是先讓使用者把手上的棋盤照片快速變成可分析的局面。當前流程先確認棋盤邊界，再識別 FEN，最後讓你核對棋盤並直接進入 AI 分析。
先上傳一張清晰的棋盤照片，盡量讓棋盤完整出現在畫面裡。
拖動左上和右下兩個角點，把棋盤邊框校正到真實位置，再選擇輪到哪一方走。
點擊識別，系統會按交點匹配模板並生成初始 FEN。
如果有少量誤判，打開局面編輯器修正後再進入分析頁。
真實照片的光照、角度、棋子樣式和背景都很不穩定，直接做全自動識別會把開發週期拉得很長。半自動方案的價值在於，它先把最穩定的幾何部分做好，再讓使用者幫忙確認最後一小步。這樣你能更快看到結果，也更容易累積真實圖片資料。
第一版並不追求完美識別。它的重點是「把照片變成可分析的 FEN」，讓你可以先驗證使用者是否真的願意用這個功能。只要使用量起來了，後面再繼續迭代自動識別就有真實樣本可用了。
模板比對的優點是簡單、可控、成本低，適合作為第一版識別核心。它特別適合棋子風格比較統一的場景，比如比賽棋盤、教學棋盤或者你自己熟悉的一套棋子樣式。雖然它沒有訓練模型那麼強，但作為 MVP 的第一刀，它足夠快。
後續如果你發現某類照片經常誤判，可以再把這些樣本整理成訓練集，逐步替換成本地模型。現在先把流程跑通，比一開始就追求極致準確率更重要。
不需要。第一版主要在瀏覽器裡完成幾何校正和模板比對，成本更低。
可以打開局面編輯器手動修正，修正後的 FEN 再繼續分析。
第一版更適合清晰、完整、角度不太誇張的棋盤照片。
建議先校對輪到誰走，再進入分析頁看引擎和雲庫結果。
