挑榴莲

要解决什么问题

买榴莲时，外壳看不出果肉是不是「死包」，刺的颜色和果柄状态又和品种、成熟度缠在一起。口头经验很难复现，单靠一张卖场照片更容易把外壳木质化（正常成熟）和果肉硬核 UFR（病理缺陷）混为一谈。这个技能面向单颗未开壳整果（或同框多颗对比），回答品种线索、成熟度档位、死包风险、值不值得买、大概什么时候吃合适。

技能如何工作

工作流是固定的五步，且把「看图」和「现场动作」拆开处理。

1. 图片质量门禁：先按 photo-protocol 做 8 项 yes/no；不达标会要求重拍，信息不全则降级评估并标 unknown。
2. 视觉采集：对照 visual_checklist 填 18 项视觉信号，以及 RLI（外壳木质化 L1–L5）与 UFR（H1–H5）里能靠图判断的部分；看不清的项不猜默认值。
3. 主动邀请动作：刺尖能否掰动、敲击/摇晃声、重量手感、果柄断面、气味等不能从静态图臆测；Agent 会按优先级从 C1–C6 里挑 1–4 个动作请你现场做，并以 user_reported 记入评分输入。
4. 调用 score.py：输出品质分（0–10，含 UFR 一票否决权重）、成熟度档位与食用窗口（⌛/⏰/✅/⚠️），以及建议补信息的 actions_suggested。信息不足时可能返回 INSUFFICIENT_INFO，不会硬编高分。
5. 群选模式：多颗或同框多果时先粗筛排名，用 annotate.py 出标注图，再对前 1–3 颗细化。

品种形态与判定依据来自 references/ 下的品种卡片、成熟度标准，以及论文清单中的同行评审文献；视觉锚点图用于对齐猫山王发育阶段、UFR 对照等。

边界与注意点

• 不是确定性判别器：纯图片判断置信度上限为 medium；触觉/听觉/嗅觉缺失会压低综合分。
• 信号矛盾（例如 RLI 分量极差很大）会触发冲突警告，需要你补测或换角度。
• 不做价格判定、不做食用安全/过敏/医疗建议；一般不建议为了试熟而切开，高 UFR 风险时可建议商家现切验货。
• 用户说「木质化」时，技能会先澄清是指外壳成熟度还是果肉死包。