手机上传一段训练视频，AI应该先做哪一步
视频上传后的第一件事不一定是打分。先确认拍摄角度、完整动作与画面质量，才能减少“看起来很准”的误判。
视频上传后的第一件事不一定是打分。先确认拍摄角度、完整动作与画面质量，才能减少“看起来很准”的误判。
选对镜头
深蹲侧面视频适合看髋、膝和躯干的相对运动；正面视频更方便看左右对称。手机太近会造成畸变，光线不足会丢失关键点。上传界面应给出简单的取景提示。
分析需要留证据
姿态识别可标出动作起止、重复次数及明显节奏变化。若系统说某次落地明显偏移，应能点开原视频帧，而不是只显示“动作质量73分”。用户和教练才有机会确认是否由镜头角度造成。
隐私是基本功能
训练视频可能包含场馆里的其他人。App若提供云端分析，应说明保存时间、分享范围与删除方式；涉及未成年人时更需谨慎。技术能力越强，越要把授权放在明显位置。
从视频到下一次训练
真正有用的提示是“下次从同一角度拍三次起跳，再比较第二组与第四组”，而不是一次性宣布姿势正确或错误。球盟会模型在这里指一种可讨论的技术方向，不代表已上线功能。
拍摄说明比评分更重要
如果镜头只拍到膝盖以下，模型无法稳定判断躯干角度；两次视频的距离与高度不同，角度差也可能由透视造成。上传流程应先让用户选运动项目和问题，再给出机位建议，并展示一段合格取景示例。拍摄质量不够时，系统应要求重拍，而不是照样输出精确小数。
复盘界面的层级
第一层只显示动作片段和变化：例如“后两次落地更慢”。第二层才展开关键点轨迹与算法置信度。教练可以在视频上标记原因，运动员可以反馈疼痛或场地情况。修改后的判断也应保留版本，避免系统每次重新分析都抹去人的结论。
训练现场的现实限制
队友、器材和光线都会遮挡画面；赛前热身也未必允许架设三脚架。App应支持快速标记“不完整视频”，让这一段只供人工回看，不进入正式趋势统计。数据少一些但可靠，胜过错误的长期曲线。
如何处理错误识别
用户发现系统把单腿动作识别成深蹲，应该能改正动作类别并阻止错误片段进入趋势统计。纠错入口还需要保留原始结果和修改者，以便后来判断是模型问题还是拍摄条件问题。若产品只允许接受评分，不允许质疑评分，技术再复杂也不适合严肃训练。
给分享设边界
视频分享给教练前，可以先裁切无关画面并隐藏其他人；分享后应能撤回权限。动作分析服务还要说明是否会用上传视频训练模型。对运动员而言，知道画面最终去哪里，与知道角度是多少一样重要。