xsl bf68a32d9f docs: 拆分网关与worker文档,按机器分别开发
- 新增 网关-开发任务书.md: 独立自包含的网关侧任务书(骨架/健康检查派发/
  鉴权转发/base64改URL/静态托管/部署/DoD),在外网机开发
- worker任务书 v1.5: 移除§16网关章节,顶部标注本机职责,DoD只留worker侧,
  指向独立网关任务书
- 新增 docs/README.md: 文档索引,标清worker机/网关机/共享分别读哪些
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文档索引(按开发机器划分)

系统拆分为两台机器开发:外网网关高性能 workerGPU。下面标清每台机器该读哪些文档。

🌐 两端共享(都要读)

文档 作用
系统架构-网关与高性能后端.md 两层拆分的总设计与契约:拓扑、职责、配置、鉴权、base64→URL、错误处理。两端的接口约定,先读。
接口文档.md 对外 API 契约(字段/错误码)。拆分后保持不变,是字段命名的唯一权威。
旷视具体需求.md 原始需求

🖥️ 高性能 worker 机(GPU

跑完整 app.py + face_analysis,做真正的算法。

文档 作用
接口1-四庭七眼测量-技术实现方案.md 四庭七眼算法方案(MediaPipe / BiSeNet / 标定 / 标注图 / 误差)
接口1-四庭七眼测量-开发任务书.md worker 侧开发任务书(阶段一~十 + 精度验证),AI agent 执行
../OFFLINE_ASSETS.md 离线模型权重/字体清单(内网部署)。worker 需要这些权重

🚪 外网网关机

薄反向代理,不跑算法。

文档 作用
网关-开发任务书.md 网关侧开发任务书(健康检查 / 派发 / 鉴权 / base64→URL / 部署),AI agent 执行

开发顺序建议:worker 先跑通(本机即可开发验证)→ worker 部署到 GPU 机 → 网关接入联调。网关在 worker 就绪前可用本地 stub worker 独立开发。

S
Description
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