# Roadmap Técnico
## Fase 0 - Base
- Hecho: mantener este crate sin dependencias Flutter.
- Hecho: API JSON reusable desde Flutter bridge.
- Hecho: tests de challenge, sesión, pose y verificación final.
- Hecho: licencia MIT/Apache-2.0 preparada.
- Añadir CI para `cargo test`, `cargo clippy`, `cargo fmt`.
## Fase 1 - Runtime ML
- Hecho: añadir `tract-onnx` como feature opcional `runtime-tract`.
- Hecho: validar bytes ONNX con `tract` cuando la feature está activa.
- Pendiente: ejecutar inferencia real de `ImageInput`.
- Pendiente: preprocesado de imagen por modelo.
- Pendiente: postprocesado de salida por modelo.
- Pendiente: probar `tract` con ONNX en native y WASM.
- Benchmark mínimo en Windows, Android y Web/WASM.
- Mantener `ort` o `candle` como alternativa si el rendimiento o soporte de
modelos no encaja.
## Fase 2 - Modelos
- Detector facial ligero.
- Landmarks faciales.
- Embedding facial.
- Expresiones/sonrisa.
- Manos/dedos.
- Opcional: edad y NSFW si se mantiene genérico.
- Documentar licencia, fuente y formato de cada modelo usado.
## Fase 3 - Liveness
- Hecho: validación por frame con datos ya analizados.
- Hecho: estabilidad temporal del gesto.
- Hecho: validación final por foto.
- Hecho: resultados explicables para UI.
- Pendiente: producir esos datos desde imágenes crudas usando modelos.
## Fase 4 - Seguridad
- Documentar claramente que el core local no es una raíz de confianza absoluta.
- Para aplicaciones con dinero/token/recompensas, recomendar aprobación
server-side o resultado firmado por un entorno de confianza.
## Fase 5 - Publicación
- API estable.
- Ejemplos Rust nativo y WASM.
- Documentación de modelos y licencias.