维修多媒体质检

工单素材质检的痛点

在维修、巡检或售后工单中，现场通常会上传大量图片、视频和附件。人工核验这些多媒体素材极其繁琐且容易出错：签字照片是否清晰？故障视频是否与描述一致？附件是否属于该工单？更隐蔽的问题是“换链接不换内容”，即不同 URL 实际上指向同一张图片或同一段视频，仅靠肉眼或文本比对几乎无法识别。本技能旨在将这类素材核验工作自动化，将人工抽查转变为可追溯的批量处理。

核心能力与执行流程

该技能以 Excel 为载体，遵循“不破坏原表结构”的原则。

• 预处理与拆分：自动识别单元格内的混合文本，按换行、逗号等分隔符拆分 图片URL、文件URL 或 视频URL，保留原始数据的同时展开为独立列。
• 内容级比对：拒绝仅做 URL 字符串去重。它会提取素材内容特征（如图片感知哈希、视频指纹），识别出被压缩、转码或换了链接的重复素材。
• 语义一致性核验：结合 工单号、序列码 与 故障描述，对素材进行逻辑校验。例如，检测到的序列码与工单字段不符，或故障照片与描述场景无关时，会标记为“不一致”。
• 可视化写回：在结果表中新增 异常标注 列，并对存在异常的行进行背景色标记（如红色代表重复，黄色代表不一致，橙色代表图片不清晰）。

适用边界与注意点

• 依赖可访问性：技能需要能够实际下载并分析素材内容，因此对网络环境有要求。若 URL 返回 403 或无法访问，将归类为“其它异常”。
• 断点续跑：针对大批量数据处理，技能内置了进度持久化机制。即便中途中断，再次执行时会自动跳过已处理行，从失败节点继续，避免重复计算。
• 非结构化数据挑战：对于极度模糊或完全无法识别内容的素材，技能会标记为图片质量问题，但无法凭空还原其原本表达的信息。