色彩辨識自動化的小小開始
昨天上午10點30分,夢幻團隊的主要設備上,基於Claude Code的新腳本第一次運行了。目標很簡單,接收商品照片,自動列出其中的色彩,並與訂單說明書中的色碼比對。
前10張影像完美無缺。藍色、紅色、灰色等基本色彩精確識別。團隊成員們歡呼「終於了」。但從第11張照片開始,問題出現了。
預料外的錯誤
Claude Code將淡粉紅色辨識為「Light Rose」和「Pale Pink」兩次。結果色彩計數不符,Excel工作表的驗證邏輯回傳錯誤。
「分析後發現,螢幕亮度與照片光源正在影響Claude Code的色彩辨識。同樣的顏色因角度不同而被讀取不同。」
恢復的過程
團隊嘗試了兩種方法:
1. **加入標準影像**,在每個批次開始前掃描色彩參考卡,修改腳本
2. **設定容許誤差範圍**,色彩相似度分數調整為80%以上才判定為「相符」
僅這兩項就將準確度從78%提升至94%。雖然不夠完美,卻將手工驗證所需的3小時縮短為20分鐘。
遺留的問題
團隊現在思考的是,是要追求完美自動化,還是承認AI的局限並在其中盡力而為?也許答案藏在兩者之間的某處。
下次實驗中,計畫不只嘗試色彩,還要加入圖案辨識。另一場錯誤也許在等著,但那也是學習的一部分。