北京
一段60帧每秒的挥拍视频，要传到云端做姿态分析，延迟和隐私都是麻烦。PickleBase团队的做法是：把MediaPipe姿态识别直接放进浏览器，用WebAssembly和WebGL跑，实时提取33个3D骨骼关键点，服务器端GPU成本为零。
这套东西面向的是休闲匹克球玩家，水平大致在DUPR 2.0到3.5之间。他们在厨房区（非截击区）总是把球挑高，或者打出所谓的"匹克球肘"，根因几乎都出在生物力学上：靠手腕甩动发力，而不是从屈膝到髋肩分离逐级传递动力链。
团队没有选择静态2D教学视频，也没有让用户把私人视频上传到昂贵的云端GPU服务器，而是做了PickleBase（越南语版）：一个客户端3D匹克球生物力学模拟器、一块交互式战术板，外加一个基于MediaPipe Pose与WebGL的视频分析器，背后是一个部署在边缘的开放标准模型上下文协议（MCP）服务器。
从视频流到故障诊断
整条链路在浏览器内闭环：用户视频或摄像头流进入MediaPipe姿态关键点检测器，在归一化空间中输出33个3D骨骼点，再交给3D向量运动学引擎处理。引擎关注三件事——肘部屈伸稳定性（肩、肘、腕三点夹角）、髋肩分离与躯干旋转、以及重心高度相对非截击区的位置。输出结果是实时动作缺陷诊断，加上与3D球场轨迹的对比。
关节角度的算法并不复杂：给定三个连续骨骼点A、B、C，对向量BA和BC做3D点积，取反余弦得到顶点B处的内角，单位是度。代码里对余弦值做了-1到1的钳制，向量模长为零时直接返回0，避免除零。
12种技术动作，四个阶段拆解
团队把每种击球拆成四个确定性阶段：准备、动力链、触球点、随挥。这套标准化数据覆盖12种技术动作，已作为开放生物力学数据集发布在CERN Zenodo（DOI: 10.5281/zenodo.23582848）和Hugging Face上。
双打匹克球的胜负，很大程度上取决于球场几何的同步——堆叠站位、阴影覆盖、以及从底线到非截击区的协同推进。在3D战术板上，玩家可以旋转一整块20×44英尺的3D球场，检查球员站位、覆盖锥和官方犯规判罚。旁边还配了美国匹克球2026规则手册中心。
给AI代理用的边缘MCP服务器
为了让运动生物力学和官方规则能被AI编程代理与研究者确定性地调用、而不是靠模型瞎猜，团队把完整规范铺到了多个开放注册表：
- 交互式3D平台（英文版与越南语版）
- CERN Zenodo技术说明与DOI记录
- Hugging Face开放数据集
- GitHub开放规范仓库与GitHub Pages门户
- ClawHub上的AI代理技能
- 实时边缘MCP与OpenAPI 3.1端点
MCP服务器可以直接从终端查询。发一个JSON-RPC请求，调用get_technique_biomechanics工具，参数里指定技术动作ID，比如third-shot-drop，就能拿回对应的生物力学数据。
团队在文末向Web图形、计算机视觉和体育科技方向的工程师征集反馈。对做边缘计算的人来说，这套架构值得看一眼的地方在于：把姿态估计这种通常要吃GPU的活，整个搬进了浏览器。
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