不是「AI 做設計」——而是用 AI 把反覆手動、耗時低效的素材處理流程，變成一鍵自動化工具。
把各種底色的 GIF 特效一鍵拆成透明 PNG 序列與序列圖
GIF 幾十幀就要匯出幾十次，一張一張拆很花時間
發光特效不能直接去背——硬去黑會讓光暈邊緣留黑邊
有些素材是灰底，去背後整張蒙上一層霧
有些 GIF本來就透明，但還是需要拆幀和做序列圖
角色動畫每張尺寸不一，沒法直接拼序列圖
最初只是想處理一張金色光劍特效。關鍵發現：發光特效要用「亮度當透明度」，而不是硬去黑。確立核心演算法。
需要把逐格圖排成 sprite sheet 給程式引擎使用。定下規則：固定欄數，列數自動計算。
做成腳本 + GUI，集中管理。同時釐清部分素材去背後偏透明的根因並提供調整方向。
發現有些素材背景是灰色，去背後整張蒙灰。新增「減背景」演算法，並擴充成四種去背模式，加上自動偵測背景色與滴管取色。
需求從 GIF 去背擴到：已去背但尺寸不一的逐格 PNG。新增統一畫布 + 腳底對齊 + 批次合成功能，GUI 改為分頁式。
來源 GIF 本身已透明時，任何去背模式都會弄壞它。新增 none 模式只拆幀。同時補上重新整理 frames、自動排除輸出資料夾等小功能。
把遊戲拆包的大型序列圖自動切開、分類，並支援網頁互動整理
一張大圖可能有上百幀，手動框選匯出做到天亮
背景色百百種：街機藍、品紅、灰藍、白底……每套素材不同
有些排列不規則，每行角色數不同、沒對齊格線，固定切法會切壞
武器桿和身體之間有空隙，容易被切成兩塊
相鄰角色手臂伸過去，會把兩隻切成一塊
拆完是一堆 0000.png，不知道哪些是走路、哪些是攻擊
藍底狼人圖。確立核心：行列掃描 + 去背 + 依動作分資料夾。
長柄斧武器桿跟身體之間有空白被切斷。導入連通區域分析，把相連像素當整體，再做垂直碎片合併。
70+ 行、上千幀。加入角色/特效自動分離。同時發現：動作名字機器猜不準，只能分段，命名得靠人。
每行角色數不同、JPG 邊緣有雜訊，行列掃描完全失效。全面改用連通區域法，新增「切高塊」（上下兩隻黏住時從中間切開）和「修殘臂」（隔壁手臂沾黏時切掉）。
不同素材間距差很多。做出統一腳本：自動偵測背景色、自適應間距、向量化加速、預覽 HTML。
三國戰紀已切好但沒分類的 300+ 張散幀。做出相鄰幀相似度自動分段 + 可拖曳的網頁編輯器，人工微調後匯出配置檔，再批次產出最終結果。
圖太小 → 加滑桿；不能調順序 → 加上下移；遠距離搬移 → 加剪下貼上；右鍵選單被工作列擋住 → 改兩欄+搜尋框。
加入代數前綴（KOV1-/KOV2-）避免同名角色覆蓋，輸出結構化 JSON_RESULT，寫 Agent 操作手冊，讓 DC Agent 能自動跑腳本、解析結果、記錄日報。
使用者點出：需求本來就是「給一個資料夾」，工具卻只能單張。改成自動判斷：給檔案就單張、給資料夾就批次，逐張容錯。
批次功能做進圖形介面。打包時排除用不到的大套件（torch/tensorflow），體積從 231 MB 瘦到 66.7 MB。
切割、去背、幾何分段、批次處理、輸出結構化結果
判斷「這段動作叫什麼」、在網頁拖曳微調、確認切割品質
寫這些腳本、遇到特殊素材調演算法、排錯、做成可複用工具
這兩個工具都不是「AI 自動做設計」，而是「用 AI 把反覆手動的步驟自動化」——每一個功能，都對應一個實際遇到的真實問題。