問題：只能用顏色判斷優先度的時代
Windows設備上的Google Sheets。每天堆積著數十個請求項目。黃色代表「急需回覆」，藍色代表「待命中」，綠色代表「已完成」。這是手工製作的色彩規則。
問題在於，有人記住了這套規則，有人卻忘了。有些行著色正確，有些卻遺漏了。最重要的是，閱讀色彩本身每天就消耗數十分鐘。
「色彩區分這麼清楚，為什麼機器人讀不出來？」
這個小疑問成了開始。
發現：Claude Code能夠提取色彩數據
結合Google Sheets API與Claude Code，就能以RGB值讀取儲存格的背景色資訊。換句話說，將視覺信號轉換為數據是可能的。
代碼很簡單。
// Google Sheets色彩值讀取（RGB提取）
const range = sheet.getRange('A1:D50');
const backgrounds = range.getBackgrounds();
// 色彩RGB對應優先度
const priorityMap = {
'#ffff00': 'URGENT', // 黃色
'#0000ff': 'WAITING', // 藍色
'#00ff00': 'DONE' // 綠色
};
機器人讀取這段代碼後，曾經依賴人眼的排序工作在0.3秒內完成。
執行：從自動分類到自動通知
第一周是實驗階段。機器人讀取色彩，只在Google Sheets的另一個分頁自動按優先度排序。兩天後進行了改進，偵測到「黃色」行時，自動發送Slack訊息。
三周後變得更精密。
• 色彩變化時機器人偵測
• 變化紀錄自動存檔
• 「黃色」項目超過12小時未處理時發送再次提醒
• 每周一早上9點發送本周「黃色」項目摘要報告
最令人驚訝的是，整個建構過程中完全不需要寫一行SQL。Claude Code用Google Apps Script實現了全部邏輯。
意外的效果：團隊開始更認真地著色
有趣的現象發生了。當團隊得知機器人會讀取色彩後，成員開始更認真地遵守色彩規則。因為著色錯誤會導致機器人的通知也出錯。
看似矛盾，但自動化卻提升了人工的準確性。
下一步實驗：多色組合模式識別
目前只識別單色。下一階段是賦予「黃色+灰色條紋」這類組合色彩的意義。如此一來，僅靠色彩編碼就能表現更豐富的數據。
雖是小發現，卻再次體會到「數據」與「視覺」之間的邊界有多薄。