Asset QA
在將 AI 生成的內容上傳前進行檢查，然後撰寫可直接貼上的修復提示。最佳的檢查方式是結合您的雙眼（直接檢視圖片）與腳本（肉眼無法察覺的數據：超出色板顏色的百分比、文字相對於安全區域的位置、對比度、幀間跳動）。
工作流程
- 接受輸入：生成的圖片/影片、目標格式（story, reels, feed, square, og, wide, pinterest；請使用
python scripts/qa_image.py --formats查詢）、品牌（來自profile.json的色板，或使用--colors）、預期文字（精確的句子列表），以及如果有 Logo/角色參考圖的話。若未指定目標格式，則根據圖片比例推斷並說明假設。 - 先用眼睛看。 打開圖片（或影片的連環圖）並親自讀取文字。記錄：每個單字相對於預期文字的拼寫、Logo、角色、手指/肢體數量、奇怪物體、亂碼文字、被切掉的邊緣。OCR 僅作為輔助（英文、裝飾字體常誤讀），因此視覺確認永遠優先於 OCR。
- 執行腳本。
- 圖片：
python scripts/qa_image.py hasil.png --format story --profile profile.json --expect "句子1|句子2" - 影片：
python scripts/qa_video.py klip.mp4 --format reels --profile profile.json --expect-duration 24（或使用--colors "名稱=#HEX,..."）然後檢視contact.jpg以及被標記的影格。 - Logo/角色：
python scripts/logo_compare.py 參考圖.png 結果圖.png [--crop x0,y0,x1,y1]；高相似度分數足夠可信，但對於簡單扁平 Logo 的低分並不代表不同，因此請並排比較。
- 圖片：
- 撰寫報告，使用表格：檢查項目 | 結果（通過/需修正） | 發現 | 修復方式。從最嚴重的問題（拼寫、Logo/角色、被 UI 遮蓋的文字）排到外觀問題。不要對未實際檢查的項目回報「通過」；若資料不足則寫「未檢查」。
- 撰寫修復提示：先填入
issues.json，然後執行python scripts/fixprompts.py issues.json fix.md（類型：spelling, palette, logo, character, safe_zone, small_text, contrast, extra_text, ratio, anatomy, video_text, video_glitch）。每個提示只處理一個問題；ChatGPT 和 Flow 在每次嘗試只修改一件事時會更穩定。請參考references/qa-checklist.md了解優先順序與策略。 - 提交結果：在回覆中附上簡短報告，並以 code block 形式提供修復提示（1-3 個提示直接放在回覆中；超過則儲存為
.md檔案並使用present_files）。說明最終決策：可上傳 / 先修正 / 重新生成。
決策規則
- 可上傳：無拼寫錯誤、Logo/角色符合、無文字被 UI 遮蓋、顏色符合色板。
- 先修正：存在一或兩個局部問題（拼寫、單一顏色、位置）。
- 重新生成：角色/Logo 完全走樣、肢體結構嚴重錯誤，或同時存在多個問題；此時用更嚴格的提示重新生成會更快。
- 內嵌文字的影片：建議從影片中移除文字，然後在 CapCut/Canva 中加入；AI 生成的影片文字通常不穩定。
必須誠實報告的限制
- OCR 無法辨識所有字體；針對裝飾字體回報「未找到」不代表一定錯誤，而 OCR 正確讀出的文字仍需用肉眼確認。
- 色板檢查使用平均色差；燈光與漸層會使顏色稍微偏移，這是正常的。
- 安全區域是通用標準；應用程式的顯示可能會變化，因此請先測試一篇貼文。
- 腳本無法評估美感或訊息契合度；這需要您的主觀判斷。
檔案
scripts/qa_image.py- 比例、色板、OCR、安全區域、文字大小與對比度、對--expect的拼寫檢查scripts/qa_video.py- 技術資訊、影格、連環圖、跳動、色彩漂移、音訊、持續時間scripts/logo_compare.py- Logo/角色與參考圖的比較scripts/fixprompts.py- 可直接貼上的修復提示references/qa-checklist.md- 檢查清單與修復策略