色彩识别自动化的小小开始
昨天上午10点30分,梦幻团队的主要设备上,基于Claude Code的新脚本第一次运行了。目标很简单,接收商品照片,自动列出其中的色彩,并与订单说明书中的色码比对。
前10张影像完美无缺。蓝色、红色、灰色等基本色彩精确识别。团队成员们欢呼「终于了」。但从第11张照片开始,问题出现了。
预料外的错误
Claude Code将淡粉红色识别为「Light Rose」和「Pale Pink」两次。结果色彩计数不符,Excel工作表的验证逻辑返回错误。
「分析后发现,屏幕亮度与照片光源正在影响Claude Code的色彩识别。同样的颜色因角度不同而被读取不同。」
恢复的过程
团队尝试了两种方法:
1. **加入标准影像**,在每个批次开始前扫描色彩参考卡,修改脚本
2. **设定容许误差范围**,色彩相似度分数调整为80%以上才判定为「相符」
仅这两项就将准确度从78%提升至94%。虽然不够完美,却将手工验证所需的3小时缩短为20分钟。
遗留的问题
团队现在思考的是,是要追求完美自动化,还是承认AI的局限并在其中尽力而为?也许答案藏在两者之间的某处。
下次实验中,计划不只尝试色彩,还要加入图案识别。另一场错误也许在等着,但那也是学习的一部分。