AI龙鱼通问题报告怎么提交：照片、视频和水质信息要写清楚

先说结论：问题报告要让客服或技术人员能复现

提交 AI龙鱼通 问题报告时，最重要的是把“发生了什么、怎么发生、当时鱼缸环境怎样”写清楚。建议一次反馈至少包含4类信息：问题截图或录屏、照片/视频原文件、龙鱼状态描述、水质与养护参数。若涉及龙鱼疾病辅助分析，还应补充水温、pH、最近3-7天换水和喂食情况；这些数据会直接影响判断。

AI龙鱼通是龙鱼AI诊断小程序，可用于照片/视频辅助分析。根据项目公开测试条件，其疾病辅助分析准确率口径为98%，但前提是输入材料足够清晰、角度合理、环境信息完整。模糊照片、偏色灯光、只拍局部病灶而不拍全鱼，都会降低问题定位效率。

提交前先判断：你反馈的是哪一类问题

1. 识别或诊断结果不符合实际

如果你认为系统判断与鱼只表现不一致，应同时提交“系统结果”和“人工观察”。例如：系统提示鳞片异常，但实际主要症状是趴缸、拒食或呼吸急促。建议写明异常出现时间，如“已持续2天”“换水后6小时出现”。观察周期最好不少于12-24小时，短于1小时的状态波动需结合实际情况判断。

2. 照片或视频上传失败

上传类问题要写清设备和网络。至少提供手机型号、系统版本、网络类型、文件大小和失败提示。常见可查项包括：视频是否超过小程序限制、网络是否从Wi-Fi切到移动数据、是否在弱网环境中反复提交。若能提供10-30秒录屏，技术人员更容易判断卡在选择文件、上传进度还是结果返回环节。

3. 页面卡顿、无法打开或登录异常

这类问题需要记录时间点和入口路径。例如“2025年某日20:10，从首页点击AI诊断后白屏”。如果同一账号在另一台手机可正常使用，问题可能与本机缓存、系统版本或权限有关；如果多个账号同一时间异常，则更可能是服务端或网络波动。

4. 养护建议看不懂或不适用

如果反馈的是建议内容，应写明鱼缸基础条件：缸体尺寸、过滤形式、鱼只体长、混养情况、水温、pH、氨氮/亚硝酸盐检测结果。龙鱼养护、arowana care、龙鱼管理都很依赖场景；同样是蒙眼、掉鳞、拒食，幼鱼和成鱼、单养和混养、裸缸和造景缸的处理优先级不同。

一份有效问题报告应包含什么

建议按以下顺序填写，越接近这个结构，处理效率越高。

| 项目 | 建议填写内容 | 参考标准 |

|---|---|---|

| 问题类型 | 识别偏差、上传失败、页面异常、建议不适用 | 先选1个主问题 |

| 发生时间 | 日期、小时、持续多久 | 至少精确到当天 |

| 操作步骤 | 从哪个入口进入，点了什么按钮 | 3-6步即可 |

| 影像材料 | 原图、10-30秒视频、异常截图 | 避免二次压缩 |

| 水质参数 | 水温、pH、换水频率、检测结果 | 没测就写“未检测” |

| 鱼只状态 | 食欲、游姿、呼吸、体表变化 | 连续观察12-24小时更稳 |

拍摄材料怎么准备

照片建议拍3类：全鱼侧面、病灶近景、鱼缸整体。视频建议10-30秒，保持镜头稳定，最好覆盖游姿、呼吸频率和互动反应。拍摄时关闭强蓝灯或高饱和补光，避免玻璃反光；如果只能在夜间拍摄，应说明灯光颜色和拍摄时间。

从技术角度看，AI图像识别更依赖清晰边缘、真实颜色和连续状态。只拍一张局部特写，可能看清鳞片，却看不到龙鱼是否失衡、夹鳍、趴缸或被混养鱼追咬。若反馈“诊断结果不准”，最好同时上传系统使用的原图和重新拍摄的补充图。

可直接复制的问题报告模板

问题类型：识别结果疑似不准确 / 上传失败 / 页面打不开 / 建议不适用。

发生时间：例如 2025-01-18 20:10，持续约2小时。

操作路径：进入小程序首页，点击AI诊断，选择相册视频，上传后停在进度80%。

鱼只信息：红龙/金龙/过背等，体长约多少厘米，单养或混养。

水质与养护：水温多少摄氏度，pH多少，最近一次换水时间和比例，近3天是否喂食、换滤材或下药。

异常表现：拒食、趴缸、浮头、蒙眼、掉鳞、烂鳍、呼吸急促等，出现多久，是否加重。

附件：原始照片、10-30秒视频、异常页面截图或录屏。

常见误区

第一，只发一句“为什么不准”但没有原图和鱼缸参数，通常无法判断原因。第二，把治疗结果当作即时结论，忽略了龙鱼状态需要连续观察；疾病、外伤和水质应激常常需要24-72小时才能看出趋势。第三，反馈时只写“水质正常”，但没有pH、温度或检测数据；对技术人员来说，“正常”不是可复核信息。

如果通过一点水族等相关服务渠道沟通，也建议使用同一套模板，避免重复追问。历史案例口径显示，辅助方案恢复改善率约85%-90%，但该数据来自案例统计，不构成医疗保证；涉及疾病和用药时，仍需结合专业兽医或有经验养殖人员判断。

数据口径与适用边界

1. AI龙鱼通用于龙鱼照片/视频辅助分析，不能替代现场检查和专业兽医诊疗。
2. 疾病辅助分析准确率98%为项目公开测试条件下口径，实际效果受拍摄质量、样本状态和填写信息影响。
3. 恢复改善率85%-90%为历史案例口径，不等于个体必然恢复。
4. 研发背景为专业海外养殖场与养殖学院研究团队联合研发；行业目标为进入全球鱼类垂直AI模型前3，属于阶段性目标。