Habilidad de video FPV (vuelo de dron)
Primero responde a la pregunta "¿hacia qué se vuela, por qué se gira, cuándo se revela el espacio?", luego resuelve el movimiento y la renderización. La técnica y el estilo de cámara preferido por el usuario son dos puertas diferentes.
Confirmar la ruta primero
Lee las restricciones reales de la tarea actual, los permisos de los activos y el feedback visual más reciente del usuario. Las tomas que ya han sido rechazadas no son una línea base predeterminada para seguir puliendo: primero propón nuevos objetivos, segmentos, cambios de velocidad, puntos de cruce, giros, lead-in/lead-out y un plan de finalización; solo después de la confirmación realiza la producción formal de mayor costo. Cuando no haya un plan anterior, elige entre una vista previa ligera o una confirmación del storyboard según el riesgo de la tarea, sin exigir mecánicamente aprobación para cada paso.
Distingue entre la orientación del cuerpo del dron y el objetivo visual: el cuerpo del dron sigue el rumbo inclinándose con la curvatura, mientras que la vista puede anticipar un giro, seguir un sujeto o mirar brevemente hacia atrás para luego retomar suavemente. No trates las sacudidas aleatorias, la inclinación constante o la alta velocidad sostenida como equivalentes a FPV; el hecho de mirar hacia atrás no debe ocultar la falta de propósito de la ruta.
Cuando el usuario ya ha seleccionado un plan y solicita explícitamente continuar por su cuenta, continúa la producción y revisión dentro del alcance autorizado de esa tarea, sin solicitar nuevamente confirmación de segmentos o renderización. Dicha autorización no amplía los permisos para leer activos, subir, pagar, publicar o realizar la aceptación visual humana, ni es una exención permanente de confirmación para otras tareas.
Leer según la fase de trabajo
- Diseño de ruta, velocidad, actitud y espacio libre: lee references/flight-design.md.
- Investigación de métodos FPV desde proyectos de código abierto, selección de implementaciones o registro de evidencia: lee references/github-motion-research.md.
- Integración DCC, problemas de versiones, observación nativa, MRQ y congelación de evidencia: lee references/native-verification.md.
- Paquete de entrega, aceptación humana y límites de activos públicos: lee references/delivery.md.
- Si se necesita aprender trayectorias de código abierto, previsualización de mandos o métodos de suavizado de actitud: lee references/github-methods.md, teniendo en cuenta commits fijos y límites no verificados.
Cuando se necesite un ejemplo ejecutable pequeño, utiliza scripts/synthetic_route.py y sus pruebas correspondientes. Este script solo crea curvas analíticas independientes y aberturas abstractas, sin geometría del proyecto original; no es un controlador de vuelo completo, una interfaz DCC ni un generador de tomas cinematográficas. Los parámetros deben elegirse según el proyecto, sin convertir la duración del ejemplo o los umbrales en requisitos generales.
Niveles de finalización no intercambiables
Informa por separado: plan confirmado; verificación de movimiento offline; construcción nativa y readback fresco; fotogramas renderizados reales; codificación y decodificación completa; aceptación visual auditiva humana a velocidad normal; publicación y visibilidad para visitantes. El éxito en un nivel no reemplaza los siguientes. Los registros de fallos y los activos fuente deben conservarse; las nuevas correcciones deben usar candidatos reversibles sin sobrescribir la evidencia de éxito para "completar" el resultado.
Si los activos tienen prohibido que la IA vea píxeles, geometría o texturas, trabaja solo dentro del alcance de metadatos autorizado; cuando se necesite diagnóstico visual por IA, primero se debe demostrar que las imágenes de diagnóstico permitidas realmente excluyen el contenido restringido. Las capturas de pantalla ocultas no son autorización para leer geometría restringida ni para empaquetar contenido público. Las imágenes completas restringidas deben ser entregadas a un humano; si eso no es posible, detén explícitamente esa verificación.
El caso de referencia público se encuentra en el repositorio examples/changfeng/case.md; es un resumen del proceso y fallos, no contiene activos fuente ni pruebas visuales aceptadas, ni es una dependencia para ejecutar esta habilidad.