篮球投篮分析App构建提示，含姿态检测与NBA匹配
提示：
构建一个名为“ShotTwin”的移动应用（优先iOS，使用React Native和TypeScript），它分析篮球投篮视频，并告诉用户每次投篮尝试与哪位NBA球员的投篮姿势最相似。该应用必须让用户上传或录制视频，检测每次投篮尝试，判断命中或未中，将动作与NBA投篮风格库进行比较，并在播放期间显示实时的投篮统计。
核心行为：
用户上传或录制篮球投篮视频。系统处理视频，检测每次投篮尝试，并按出手时刻分段。每次尝试后，在屏幕上显示一个覆盖层，给出最相似的NBA球员姿势及置信度得分和2-3个简短的动作原因（例如：“高出手、窄底座、快速手腕抖动”）。保持一个持久在右下角的HUD，显示投篮命中数、投篮尝试数和命中率。每次检测结果后立即更新这些数字。允许用户纠正命中/未中的错误，并存储纠正。
视频导入来源：
支持在应用内录制以及从以下来源导入：
- 相机
- 相机胶卷/本地文件
- Google Drive（OAuth + 文件选择器）
将导入流程设计为一个模态窗口，带有清晰的源按钮以及上传和处理的进度指示器。支持可恢复上传和取消。
主要屏幕：
- 主页屏幕，带有大的主要按钮“录制会话”和“上传会话”，以及最近会话的列表。
- 导入屏幕，带有源选择器（相机、相机胶卷、文件、Google Drive）。
- 处理屏幕，带有动画进度步骤：检测投篮→提取姿势→比较风格→评分命中/未中。使用篮球主题的加载动画（弹跳球进度指示器）。
- 播放屏幕，带有全宽视频播放器、时间线滚轮上的投篮标记、每次投篮的覆盖卡片、以及右下角的统计HUD（投篮命中/尝试和命中率）。点击HUD展开一个小统计面板和投篮日志。
- 投篮详情屏幕，带有帧滚轮、姿势覆盖切换、Top 3 NBA风格匹配、置信度得分、以及命中/未中纠正切换。
- 会话总结屏幕，带有总计、命中率、投篮时间线、顶部匹配球员列表、动作一致性得分、以及分享/导出高光片段。
UI风格：
使用深色球场主题。背景应为炭黑或近黑色。使用低透明度的微妙篮球场线图形。强调色应为篮球橙色。统计和百分比应使用记分牌风格的绿色或白色。排版应结合现代无衬线字体用于标签，数字/记分牌风格字体用于统计HUD。覆盖卡片应像广播图形一样动画进入。命中可触发一个小的“唰”动画和数字跳动效果。
投篮检测和分析流程：
使用标准姿态模型（MediaPipe Pose或MoveNet）逐帧提取姿态关键点。通过识别手臂和球轨迹中的收球→向上运动→出手峰值来检测投篮尝试。带时间戳分割尝试。对于每次尝试，计算一个形态特征向量，包括下肢底座宽度、膝盖弯曲时机、躯干角度、肘部角度、手腕角度、相对于头部的出手高度、引导手行为、下沉深度、起跳时机和跟随动作持续时间。将此向量与存储的NBA射手风格嵌入库进行比较，并返回最匹配的相似度得分。
构建一个名为“ShotTwin”的移动应用（优先iOS，使用React Native和TypeScript），它分析篮球投篮视频，并告诉用户每次投篮尝试与哪位NBA球员的投篮姿势最相似。该应用必须让用户上传或录制视频，检测每次投篮尝试，判断命中或未中，将动作与NBA投篮风格库进行比较，并在播放期间显示实时的投篮统计。
核心行为：
用户上传或录制篮球投篮视频。系统处理视频，检测每次投篮尝试，并按出手时刻分段。每次尝试后，在屏幕上显示一个覆盖层，给出最相似的NBA球员姿势及置信度得分和2-3个简短的动作原因（例如：“高出手、窄底座、快速手腕抖动”）。保持一个持久在右下角的HUD，显示投篮命中数、投篮尝试数和命中率。每次检测结果后立即更新这些数字。允许用户纠正命中/未中的错误，并存储纠正。
视频导入来源：
支持在应用内录制以及从以下来源导入：
- 相机
- 相机胶卷/本地文件
- Google Drive（OAuth + 文件选择器）
将导入流程设计为一个模态窗口，带有清晰的源按钮以及上传和处理的进度指示器。支持可恢复上传和取消。
主要屏幕：
- 主页屏幕，带有大的主要按钮“录制会话”和“上传会话”，以及最近会话的列表。
- 导入屏幕，带有源选择器（相机、相机胶卷、文件、Google Drive）。
- 处理屏幕，带有动画进度步骤：检测投篮→提取姿势→比较风格→评分命中/未中。使用篮球主题的加载动画（弹跳球进度指示器）。
- 播放屏幕，带有全宽视频播放器、时间线滚轮上的投篮标记、每次投篮的覆盖卡片、以及右下角的统计HUD（投篮命中/尝试和命中率）。点击HUD展开一个小统计面板和投篮日志。
- 投篮详情屏幕，带有帧滚轮、姿势覆盖切换、Top 3 NBA风格匹配、置信度得分、以及命中/未中纠正切换。
- 会话总结屏幕，带有总计、命中率、投篮时间线、顶部匹配球员列表、动作一致性得分、以及分享/导出高光片段。
UI风格：
使用深色球场主题。背景应为炭黑或近黑色。使用低透明度的微妙篮球场线图形。强调色应为篮球橙色。统计和百分比应使用记分牌风格的绿色或白色。排版应结合现代无衬线字体用于标签，数字/记分牌风格字体用于统计HUD。覆盖卡片应像广播图形一样动画进入。命中可触发一个小的“唰”动画和数字跳动效果。
投篮检测和分析流程：
使用标准姿态模型（MediaPipe Pose或MoveNet）逐帧提取姿态关键点。通过识别手臂和球轨迹中的收球→向上运动→出手峰值来检测投篮尝试。带时间戳分割尝试。对于每次尝试，计算一个形态特征向量，包括下肢底座宽度、膝盖弯曲时机、躯干角度、肘部角度、手腕角度、相对于头部的出手高度、引导手行为、下沉深度、起跳时机和跟随动作持续时间。将此向量与存储的NBA射手风格嵌入库进行比较，并返回最匹配的相似度得分。