重构的问题
如果只问： 怎样更快地完成行为标注？
进一步追问： 哪些候选片段可以自动提取，哪些情境判断需要人复核？先区分两类工作，再检验原型是否真的减少整理负担。
想减少的是哪些工作
行为研究者需要按编码表反复观看视频、标记事件、核对一致性。模糊动作又需要结合上下文判断，不能只追求打标速度。
我发起 BehaviorLens，负责产品概念、架构、核心方法与提示词设计，尝试把重复扫描和研究判断拆开。
三遍分别做什么
第一遍扫描视频并提出候选片段；第二遍对候选段做更细的分析；第三遍结合编码表整理行为描述和时间线。每一步保留中间结果，供研究者检查和纠正。
这个选择也有代价：第一遍漏掉的片段，不会因为后两遍只看候选段就自动找回来。因此，原始视频抽查和漏检评估必须进入验证计划，不能只检查已经生成的标签。
目前能展示什么
目前完成的是战略分析、架构设计、前端原型与提示词等概念准备，尚未完成真实研究数据验证。
20 分钟是自动处理的设计目标。还需要明确视频时长、编码任务和人工对照条件，再一起检验速度与质量；目前没有实测效率提升可报告。
下一步要检查事件漏检、编码一致性和人工复核耗时。只有这些数据出来，才能判断分三遍是否值得。