СценарииUse cases

Сценарии выводятся из работающих модулей, а не из списка отраслейUse cases are derived from working modules, not an industry list

У каждого сценария ниже есть конкретный вход, действия пользователя, результат и граница ответственности Screph.Every scenario below has a concrete input, user actions, output and Screph responsibility boundary.

ImplementedGeneral / GUI Automation

Подготовить GUI-сценарий к автоматизацииPrepare a GUI scenario for automation

ПроблемаProblem

Скрипту недостаточно координат: нужны target identity, визуальные признаки, состояния и проверяемый контекст.Coordinates alone are insufficient for a script: it needs target identity, visual evidence, states and reviewable context.

ВходInput

Экран или окно Windows, один снимок либо записанная последовательность.A Windows screen or window, a still image or a recorded sequence.

В ScrephIn Screph

Создать elements/relations, добавить annotations, при необходимости применить OCR/matching/CV и проверить candidates.Create elements/relations, add annotations, optionally apply OCR/matching/CV and review candidates.

РезультатOutput

Canonical project для Python runtime, выбранный main.py/main.cms и отдельный for_ai_agent context для Screph Code или IDE.A canonical project for the Python runtime, the selected main.py/main.cms and separate for_ai_agent context for Screph Code or an IDE.

Ограничение:Boundary: Screph не исполняет граф разметки автоматически. Нужны script, target context и настроенный Arduino/FakerInput backend.Screph does not automatically execute the markup graph. A script, target context and configured Arduino/FakerInput backend are required.

ImplementedGeneral

Собрать воспроизводимый CV-анализBuild a reproducible CV analysis

ПроблемаProblem

Ручной OpenCV notebook не связывает ROI, параметры, визуальный результат и правку проекта.A manual OpenCV notebook does not connect ROI, parameters, visual output and project edits.

ВходInput

Image, screenshot или проверенный media set из видео/папок.An image, screenshot or validated media set of videos/folders.

В ScrephIn Screph

Выбрать ROI/material, собрать method/pipeline/graph, сравнить Source и result, проверить mask/contours/OCR/metrics.Choose ROI/material, assemble a method/pipeline/graph, compare Source and result, inspect mask/contours/OCR/metrics.

РезультатOutput

Pipeline settings, trace, evidence artifacts и подтверждённые canonical elements/features.Pipeline settings, trace, evidence artifacts and confirmed canonical elements/features.

Ограничение:Boundary: Нейросетевые методы требуют соответствующих weights/runtime; Tesseract OCR — локальной установки.Model-backed methods require matching weights/runtime; Tesseract OCR requires a local installation.

ExperimentalAction CV

Найти цели в записанной последовательности действийFind targets in a recorded action sequence

ПроблемаProblem

В журнале clicks/keys нет проверенного визуального объекта, с которым взаимодействовал пользователь.A click/key log does not contain the reviewed visual object the user interacted with.

ВходInput

Action-sequence capture с before/action/after frames и coordinate transforms.Action-sequence capture with before/action/after frames and coordinate transforms.

В ScrephIn Screph

LLM предлагает безопасный method plan, локальный CV исполняет его, пользователь сравнивает candidates и принимает/правит/reject.An LLM proposes a safe method plan, local CV executes it, and the user compares candidates and accepts/edits/rejects.

РезультатOutput

Review decisions, target candidates, provenance, project graph patch и enriched automation context.Review decisions, target candidates, provenance, project graph patch and enriched automation context.

Ограничение:Boundary: Это experimental review workflow. LLM не является источником истины; raw trace не изменяется.This is an experimental review workflow. The LLM is not the source of truth; raw trace remains unchanged.

ExperimentalIndustrial / UAV

Проверить предметный CV-процесс на локальных данныхEvaluate a domain CV process on local data

ПроблемаProblem

Обычная разметка не выражает defect/measurement-zone либо AOI/change/track vocabulary.Generic markup does not express defect/measurement-zone or AOI/change/track vocabulary.

ВходInput

Industrial image/ROI либо UAV frame/series с доступным temporal/spatial context.Industrial image/ROI or UAV frame/series with available temporal/spatial context.

В ScrephIn Screph

Создать domain task, выполнить focused plan, проверить evidence/candidates и применить поддерживаемый element/region target.Create a domain task, execute a focused plan, review evidence/candidates and apply a supported element/region target.

РезультатOutput

Canonical markup и mode artifacts для дальнейшего исследования.Canonical markup and mode artifacts for further investigation.

Ограничение:Boundary: Workflows не завершены. Screph не является MES/QMS, CNC/PLC controller, GIS, mission control или autopilot.The workflows are incomplete. Screph is not MES/QMS, a CNC/PLC controller, GIS, mission control or autopilot.