用途：面向 MediaPipe Pose 的姿态检测调试与调优，重点服务于跳跃动作分析（如 CMJ），帮助定位关键点跟踪、置信度阈值和视频处理中的问题。
主要能力：列出跳跃分析关键点索引（髋 23/24、膝 25/26、踝 27/28、脚跟 29/30、脚尖 31/32，以及肩、肘、腕和鼻、眼等参考点）；给出默认置信度 min_detection_confidence=0.5、min_tracking_confidence=0.5，以及 fast/balanced/accurate 三档预设（0.3/0.5/0.7）；提供抖动、左右混淆、跟踪丢失、低置信度等常见问题的成因与处理思路，包括 Butterworth 与 One-Euro 滤波、线性插值补帧、相机角度建议。
使用方式：视频经 read_video_frames() 读取后送入 pose.process()，再做滤波/平滑与分析；可用 uv run kinemotion cmj-analyze video.mp4 --output debug.mp4 生成调试视频，逐帧人工标注建立真值。涉及模块位于 src/kinemotion/core/ 下的 pose.py、video_io.py、filtering.py、smoothing.py、auto_tuning.py。
适用场景：姿态检测算法开发、参数调优、失败排查与验证数据集构建。
限制：资料未提供安装命令、收费与平台信息；部分阈值与误差结论来自特定验证研究，需结合实际视频验证。