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# Cluster Agent Endpoint — 實作完成
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## 新增 Endpoint
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**`POST /api/v1/file/:file_uuid/cluster-agent`** — 對指定影片觸發 on-demand face clustering。
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## 實作邏輯
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1. 查 DB 拿 `file_path`、`fps`，從 `probe_json` 拿 `nb_frames`
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2. 執行 Python `fast_face_clustering_processor.py`（不接受 --frames）
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3. 將分組結果寫入 `tkg_nodes`（`label` = `cluster_id`）
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4. 回傳 Response
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## 前端消費流程（不變）
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POST /api/v1/file/{uuid}/cluster-agent → 觸發 clustering
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GET /api/v1/file/{uuid}/face-groups → 輪詢結果
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```
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## Response (200)
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```json
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{
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"success": true,
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"file_uuid": "477b24d3...",
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"message": "Clustering completed",
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"clusters": 25,
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"total_traces": 37
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}
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```
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## 狀態
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- ✅ Code 完成、已部署
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- ✅ 測試通過：`477b24d3...` → 25 clusters, 37 traces
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## 其他修復（同次部署）
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- OCR chunks 現在正確標為 `source_type: ocr`
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- Rule 1 重跑會先刪舊 chunks
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- `store_traced_faces.py` 失敗時寫入 fallback 避免 worker 卡住
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## 相關檔案
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- `src/api/cluster_agent.rs` — 新 endpoint handler
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- `src/api/server.rs` — route 註冊
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- `src/core/chunk/rule1_ingest.rs` — 先刪舊 chunks
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- `src/core/db/postgres_db.rs` — chunk_type 用 as_str()
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- `src/worker/job_worker.rs` — fallback face_traced.json
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