柜眼最具体的亮点，是把“拍一张冷柜照片”接成了管理闭环：识别本品、竞品和空位之后，不只是给一个分数，还能进入缺货预警、竞品入侵、整改任务派发和业务员反馈，这比单纯的图像识别 Demo 更贴近渠道管理现场。建议把评委路线收成两条：线上体验先说明 Netlify 会出现密码页并给出 My-Drop-Site；本地体验就写“下载 ZIP → 打开 cabinet-eye-interactive-demo.html → 用管理员看大屏和 AI 识别 → 切业务员处理整改任务”。如果再标清识别结果是模拟数据还是已接真实模型，完成度会更好判断。我们在生活娱乐赛道做《衍境》，偏互动影游创作系统，题材不同，但也在拆一个复杂流程怎样让评委按路径看懂：【生活娱乐赛道】衍境 Demo：EvoMap 驱动的互动影游智能体创作系统 如果后面要做组会展示，建议再补一张“失败样本→复活分支→结果变化”的总览图，这样观众会更容易一眼看懂。