feat(h5): update skin scoring, age display and capture countdown

h5/README.md

@@ -64,7 +64,7 @@ node server.js              # 默认 8080,可用 PORT=xxx 修改
 - **取景蒙版**:内联 SVG(`#cam-mask`)按步骤切换轮廓——正脸步为正脸剪影(含耳部),侧脸步为对应方向的侧脸剪影;**轮廓路径由 Figma 拍照示意图(`design/assets/images/*-拍照示意.png` 的 alpha 镂空区)逐像素描摹生成**,坐标为 Figma 375×812 整帧,viewBox 只取 y 86–812;框外 85% 黑,轮廓线 2.5px 半透明白。检测运行时轮廓内有自上而下的扫描带(`#cam-clip` 由 app.js 复制轮廓生成);未检测到人脸时轮廓呼吸动画;条件合格时轮廓变绿。
 - **预览铺满**：`#cam-video` 保持现有 `object-fit:cover` 铺满与镜像策略，不改取景视觉。
 - **动态提示**：根据真机难拍反馈适度放宽（参数版本 `2026-10-12-fourth-v2`），单人、检测置信度≥0.4、人脸框高占原始画面 30%～68%、水平中心偏离≤16% 屏宽、完整入镜且距原始帧边缘≥1%。正脸 |yaw|≤15°/|pitch|≤18°，侧脸转头幅度 30°～70°/|pitch|≤20°，两者 |roll|≤15°；脸部平均亮度 65～235。参数集中在 `js/capture-quality.js` 与 `js/head-pose.js`，均为经验值，不等价于服务端质量分。
-- **合格即拍**：连续稳定至少 450ms 且至少 2 个合格检测帧；容许 yaw/pitch 漂移≤8°、中心移动≤原帧 5.5%、框高占比变化≤6.5 个百分点。漏检、超限漂移或帧间隔超过 2 秒均重置稳定累计；白屏抓拍后在本地复验实际 JPEG，合格才推进。**无倒计时、无手动快门**（已有降级模式除外）。
+- **合格后倒计时拍摄**：连续稳定至少 450ms 且至少 2 个合格检测帧；容许 yaw/pitch 漂移≤8°、中心移动≤原帧 5.5%、框高占比变化≤6.5 个百分点。漏检、超限漂移或帧间隔超过 2 秒均重置稳定累计；每张照片播放原有 `countdown-321.mp3`，等音频完整结束后再白屏抓拍，本地复验实际 JPEG，合格才推进。倒计时期间锁定快门及翻转，退出或隐藏页面取消未完成拍摄。网页内自动/降级手动抓拍均适用；系统相机降级的原生快门由操作系统控制。音频不支持、未解锁或加载失败时沿用无声抓拍，避免阻塞流程。
 - **两张之间停顿**:正脸、右脸拍完后中央弹出停顿卡约 2s(「正脸拍摄完成 / 下一张:右脸出镜,请向左转头」),停顿期间不检测,结束后再切到下一步并播下一步引导,让用户对下一张有心理预期。
 - **实时检测**:face-api 从本地 `vendor/faceapi/` 加载(`tinyFaceDetector` + `faceLandmark68Net`),进入拍照页开始加载(状态提示「检测引擎加载中…」)。检测循环 ~150ms 一帧,特征点取自原始帧(预览 CSS 镜像不影响),个别前置帧已镜像的机型由侧脸自校准翻转 `sideYawFlip`;连续漏检 ≥3 帧才报「未检测到人脸」。
 - **镜像策略**:前置镜头预览镜像(照镜子习惯);后置预览不镜像,侧脸轮廓随之翻转(`.cam-mask.flip`)。**抓帧一律不镜像**,三张照片都是摄像头原始视角。
@@ -89,9 +89,11 @@ node server.js              # 默认 8080,可用 PORT=xxx 修改
 1. 三视图送检:POST `/api/skin-analyze`,请求 `{ front_image, left_image, right_image, profile? }`(base64 可带 dataURL 前缀;正脸=photos[0],左=photos[2],右=photos[1];`profile` 为可选档案 `{real_age,gender,region,daily_skin_type}`,后台记录用)。
 2. 服务端转发 Face++ **专业版 `skinanalyze_pro`**(三视图必须走 `image_file` 文件形式),请求 `return_side_results=jawline_info` 取左右下颌线角度,`return_maps`/`return_marks` 取叠加图与标注;响应 `{ ok:true, result, face_rectangle, side:{ left, right } }`,失败 `{ ok:false, code, message }`(message 已是用户可读文案)。`result.face_maps` 为对象,含报告页所需图层的完整 data URL(`red_area`/`brown_area`/`texture_enhanced_lines`/`texture_enhanced_pores`/`texture_enhanced_blackheads`,由 server.js 的 `REPORT_MAPS` 常量控制);`marks` 坐标(`acne`/`brown_spot`/`mole`/`closed_comedones`/`acne_pustule`/`acne_nodule`/`wrinkle_mark`/`melanin_mark`/`dark_circle_mark`)随 `result` 原样透传,与上传图片同一像素空间。
 3. 评分由 `js/skin-score.js` 引擎完成,公式/锁值/话术/产品推荐以 `docs/三维度评分与话术生成需求文档_V2.3.docx` 为最高契约(V2.3 口径,含 §8.5 护理建议五段):
-   - 6 分类:轮廓 = min(眼袋映射分, 下颌线角度分);皱纹(12 分区);光滑(毛孔/黑头/纹理);肤色水润(色素×水润);敏感(泛红面积取 `red_spot.red_spot_area`/红区分);痘痘(分级映射×丘疹 `acne.count` 计数扣分);分组按实际年龄;
+   - 6 分类:轮廓 = min(眼袋映射分, 下颌线角度分);皱纹直接采用 `score_info.wrinkle_score` 整体分（不反向、不按分区严重度限分；分区仅作说明/可视化，缺失整体分则不回退旧规则）；光滑(毛孔/黑头/纹理);肤色水润(色素×水润);敏感(泛红面积取 `red_spot.red_spot_area`/红区分);痘痘(分级映射×丘疹 `acne.count` 计数扣分);
    - 三维度木桶 min:紧塑力(轮廓+皱纹)、活力感(光滑+肤色水润)、稳定力(敏感+痘痘);
-   - S = 7 + 3×P/100;档位:良好(P≥90)/改善(80–90)/预警(<80);生物可视年龄直接展示算法原始肌龄，不再按实际年龄 ±3 修正;三视图版 18 条话术;
+   - 痘痘计数：闭口、丘疹、脓包、结节、痘印分别取正/左/右三视图最大数量（不相加），权重1/2/4/6/1.5、合计扣分封顶50；整体 `acne_score` 仍取正脸。报告文案使用相同计分数量；缺失不当0，后台详情显示三视图及最终取值、扣分。
+   - 肤色项：色素扣斑分80%＋`dark_circle_score`黑眼圈评分20%，与水分项各占50%得到肤色水润P；缺项按有效权重归一。肤色页在原照片上以30%强度叠加色素图（缺图时用真实色素坐标），黄褐斑/雀斑显示检出状态，没有对应坐标不画伪造定位框。
+   - S = 7 + 3×P/100;档位:良好(P≥90)/改善(80–90)/预警(<80);生物可视年龄限制在用户实际年龄±5岁：`max(实际年龄−5, min(实际年龄＋5, 原始肌龄))`，如实际25、接口40展示30；原始肌龄和推荐规则不变。缺少实际年龄展示原始肌龄，缺少肌龄显示`--`；三视图版 18 条话术;
    - 精华推荐三重判据(均分档/最差项约束/年龄组档)取最强档,triggers 记录命中判据。
 4. 前端 `SkinScore.buildViewModel(data.result, data.side, { realAge, skinType })` → viewModel 直渲报告页:
    - 头部:综合得分通过 `SkinScore.weightedTotal(vm.dims)` 计算，紧塑力×4＋透亮感×3＋稳韧力×3，使用维度S分数（两位小数）加权、四舍五入取整数，不使用接口 `total_score`；任一维度缺失显示 `--`。后台列表、详情、CSV采用相同公式，历史报告按已保存维度计算展示，不改写原文件；肤龄读取 `SkinScore.reportSkinAge(vm, result)`，原值缺失显示 `--`；三维度 S(1 位小数)+ 档位配色(良好绿/改善琥珀/预警红);
@@ -110,6 +112,7 @@ node server.js              # 默认 8080,可用 PORT=xxx 修改
 
 - **数据落库**:每次有效调用(正脸照片校验通过起)生成 `record_id`,照片写 `data/photos/<record_id>/`,记录(档案/照片地址/拍摄与上传状态/检测状态与失败原因/评分/文案/精华/耗时/raw 文件名/重试关系)追加到 `data/records.jsonl`。C 端响应结构不变。
 - **记录列表**:多条件筛选(时间区间/检测状态/失败原因/年龄/产品组别/维度+档位/记录ID),行点击开详情抽屉(照片大图与下载、状态、六分类与三维度评分表、文案全文、护理建议、精华与触发判据、计算备注、接口原始 JSON 折叠查看、手动重试)。
+- **时间口径**:后台列表/异常/详情显示、纯日期筛选、今日及每日统计、CSV时间统一为北京时间（UTC+8），由 `js/beijing-time.js` 共享处理，不依赖服务器或浏览器时区。原始记录及JSON接口时间仍为UTC ISO；完整ISO筛选保留显式时区对应的时间点。
 - **失败与异常**:失败原因分布条 + 失败列表(每条可一键重试:用原照片重新检测,生成新记录并挂版本链)。
 - **统计概览**:今日/累计/成功率/平均耗时卡片,三维度档位分布,产品组别分布(纯 CSS 饼图),近 14 天每日检测量柱状图,按日期区间导出 CSV(UTF-8 BOM,不含 raw_json)。
 - **演示数据**:`node h5/data/seed.js` 生成约 10 条演示记录(覆盖重写 records.jsonl,照片复制自 `reference/facepp-skinanalyze/examples/images/` 真实三视图)。