Источники и захват
Источником может быть область экрана, монитор, окно, камера, URL, видео, изображение или папка. Для кадров сохраняются источник и положение на шкале времени.
Классические алгоритмы и модели машинного обучения, разметка, помощь AI-агентов и встроенная среда разработки — в общем рабочем пространстве. Подготовленная основа и управление компонентами сокращают объём настройки перед работой над задачей.
Для поддерживаемых задач уже подобраны наборы библиотек и предусмотрены средства установки и проверки компонентов. Это уменьшает объём ручной сборки окружения и соединения отдельных инструментов.
Обработка изображений, фильтры, контуры и сопоставление.
Среда выполнения и средства управления подходящими моделями.
Компоненты для распознавания текста, операций с видео и локальной речи.
Выполнение сценариев и агентная работа с кодом по данным проекта.
Screph хранит исходные материалы, разметку, описания и результаты методов компьютерного зрения в одном проекте. Изменение основной разметки выполняется отдельно.
Источником может быть область экрана, монитор, окно, камера, URL, видео, изображение или папка. Для кадров сохраняются источник и положение на шкале времени.
Элементы, области, признаки, группы, аннотации и связи редактируются на общем холсте. Ветки дерева можно экспортировать отдельно.
Основной проект хранит исходные материалы, разметку, отношения, описания и результаты методов. Screph Code, Automation Runtime и внешние инструменты получают данные проекта отдельными путями.
Агенту можно поручать поддерживаемые операции с разметкой и подготовку рекомендаций по обработке. Исходный материал, результаты и изменения остаются доступны для проверки в рабочем пространстве.
Агент помогает подготовить области и операции с разметкой. Предлагаемые изменения проверяются перед применением к основной разметке.
По выбранной области агент предлагает операцию обработки и её настройки. Проверка рекомендации, применение параметров и запуск обработки остаются отдельными действиями.
Встроенная агентная IDE использует выбранные данные проекта для работы с кодом. Изменения файлов требуют проверки; выполнение кода запускается отдельно.
Агентная работа требует настроенного подключения к подходящей LLM. Возможности зависят от выбранной модели и доступных инструментов.
Общее графическое пространство и подготовленные компоненты уменьшают объём технической подготовки. Можно начать с изображения, разметки и сравнения методов, постепенно переходя к моделям, агентам и коду.
Общие данные проекта, последовательности и графы методов, помощь агентов и встроенная разработка позволяют организовать повторяющиеся операции и работу над прототипом. Для поддерживаемых компонентов сохраняется выбор собственной среды.
Прототип можно развивать дальше внутри доступных инструментов или продолжить работу с данными и кодом во внешней среде. Применимость Screph к крупным проектам пока не проверена на практике.
Выберите маршрут и проследите за действиями в обновлённом интерфейсе Screph с голосовым описанием. Демонстрация использует подготовленные данные и не запускает локальные файлы, модели и устройства.
Кнопки и панели Screph: что они настраивают и с какими данными помогают работать. Снимки текущей версии в разработке, в тёмной теме.
Тип объекта и форма рамки выбираются отдельно: элемент, признак или область; прямоугольник, эллипс, многоугольник или лассо.
Инструменты выбора собирают несколько рамок во временный набор. Ctrl-клик добавляет объект или убирает его из выбора.
Вкладки «Граф» и «Дерево» показывают объекты и их связи. Граф помогает увидеть структуру разметки.
В блоке «Построение схемы» выбирается операция или цепочка шагов. Например, Median Blur убирает точечные помехи перед поиском контуров Canny.
Кнопка «Запустить и сохранить» рассчитывает результат с текущими параметрами. Сохранённый результат обработки остаётся отдельным от разметки.
Инспектор показывает распределение значений пикселей по каналам. Гистограмма помогает оценить изображение перед настройкой обработки.
В блоке «Источник» выбираются источник кадров, способ записи и область захвата. Эти настройки определяют, какое изображение поступит в работу.
Таблица показывает фрагмент изображения, маску и превью признака с их статусами. Отсюда доступны открытие файла и пересохранение.
Поле запроса и кнопка «Прикрепить кадр Canvas» задают обращение к агенту. Для ответа требуется настроенное подключение модели.
Блок «Следующий шаг» предлагает создать или выбрать датасет и открыть расширенные настройки. Подготовка примеров предшествует обучению.
Мини-карта показывает общий вид изображения и положение видимой области. Она помогает ориентироваться при увеличении холста.
Кнопки перехода, пуска и остановки управляют просмотром кадров. Рядом настраиваются скорость воспроизведения и повтор по кругу.
Кнопки «−» и «+» меняют масштаб. «В окно» и «К кадру» помогают выбрать удобный вид таймлайна.
Флажки «Владение» и «Связи» управляют отображением двух видов отношений в графе объектов.
Рядом находятся команды создания датасета, добавления данных и открытия учебного примера. Доступность действий зависит от выбранного датасета.
Дерево папок и файлов помогает находить материалы проекта. Поле фильтра сокращает список при поиске нужного файла.
Проект сохраняет JSON с версией схемы, исходные изображения, разметку, связи, группы и манифесты результатов.
Данные метода остаются отдельным результатом. Предлагаемое изменение становится частью основной разметки только после явного решения пользователя.
Исполнение автоматизации, внешний LLM и генерация кода имеют собственные зависимости и ограничения.
Подготовленная основа включает наборы зависимостей и средства управления ими. Некоторые компоненты, модели и подключения требуют отдельной настройки. Состав конкретного установщика проверяется отдельно.
Для поддерживаемых компонентов доступны управляемая среда Screph, существующая системная установка и собственный путь. Выбранная среда должна пройти проверку необходимых зависимостей.
Screph Code получает выбранные данные задачи. Builder может изменять файлы рабочей папки, поэтому до запроса нужна резервная копия или система контроля версий, а после — проверка изменений. Запуск кода и GUI-автоматизации выполняется отдельно.
Разметка, хранение проектов и классические CV-методы работают локально. Облачные сервисы речи и LLM, загрузка моделей и некоторые интеграции требуют подключения к сети.
Проекты и изображения хранятся локально. Передача происходит только в явно выбранном облачном сценарии, связанном с LLM или распознаванием речи. По умолчанию Агенту запрещена отправка изображений и файлов проекта.
Нет. Они доступны как экспериментальные рабочие области для предварительного просмотра, проверки предлагаемых результатов и отдельного применения изменений разметки. Законченный производственный процесс и автономное выполнение пока отсутствуют.
Проект содержит визуальный источник, разметку, отношения, текстовые и голосовые описания и результаты методов компьютерного зрения. Сохранённые данные используются в Screph Code или передаются поддерживаемому внешнему инструменту отдельным действием.