使用教程
这份讲怎么用这个工具。至于怎么判断古拙是另一回事——
看《打标须知》和标准文档，顶栏那句话就是它的总纲。
一、打标：这是这个看板存在的理由
命中率只能靠人标出来。AI 给不了这个数字——古拙是隐性标准，只有你们看过才算数。
- 三档：合格 / 局部（整图不行但某个元素可用）/ 不合格
- 判「局部」或「不合格」时必须勾出是哪一维跑偏，系统会拦下没勾维度的提交
- 原因框写具体："表面抛光反光了" 比 "感觉不对" 有用一万倍——
前者能直接反向改提示词，后者等于没标
- 快捷键：点一下图，然后按 1 合格 / 2 局部 / 3 不合格。
点图放大，Esc 关闭
最容易犯的错：挑"最好看的"。
古拙不追求精致悦目——第一眼就抓住你的图，很可能正是错的那张。
问自己：这张是"好看"，还是"耐看"？
二、生成
- 选左边分类 → 右上「生成这一批」，数量 10 / 20 / 30
- 有图失败时会出现「重试失败的 N 张」，只补失败的，不用重发整批
- 顶部出现灰色横幅说上游不可用，那是模型服务商的问题，
这时点生成会被直接挡下；已有的图和打标不受影响
三、参考库：把对方找的图存进来
- 批量上传后，像打标一样标它们——参考图是设计方挑的正面案例，是"真值"
- 点「AI 读图」让模型把图读成结构化描述，这些描述会自动进入生成提示词
- 只有人工判过合格的参考图才会被拿去指导生成。没人判过的不算真值
四、Prompt 与学习记录：这套东西怎么变准
- 每个分类有一条模板，加上每次随机的变量（锚点／材料／光照／镜头），
所以同一批图各不相同
- 标够数据后，在「学习记录」点生成改进建议——AI 读打标结果提出改法，
你审批通过才会发布新版本
- 每个版本都有自己的命中率。没有这个数字就没法判断改动是变好还是变坏
五、AI 预标：只是起点，不是结论
它能帮你少写很多字，但实测偏宽松（绿植那批 10 张判了 9 张合格），
和人一样会被"好看"迷惑。当草稿，不当答案。