让大模型为我打造工具，丰富图标收藏的颜色元数据

在我的图标画廊网站上，我有多年来手动添加的元数据，用来将某些图标标记为主要是“蓝色”或“橙色”或其他颜色。
然后我用这些元数据来展示（大致）相同颜色的图标。能够浏览一整面全是同色图标的墙，还挺酷的。

问题是：我知道多年来有很多图标漏掉了标签。但我不知道有多少，而且要弄清楚似乎是一项非常艰巨的任务。我该如何翻遍2000多个图标，找出所有看起来主要是“橙色”但还没有被标记为橙色的图标？
这看起来是个适合交给LLM的任务。但我不想只是说“把所有缺的都标上”，然后盲目相信输出。我需要能够自己判断某个颜色是否是“橙色”。
我需要的是一个趁手的工具。我是一个非常视觉化思维的人，所以为了继续管理这些颜色分类，我需要某种方式让计算机快速完成它的部分，然后把我拉进循环里来做视觉上的决定。

以下是我对完成这个任务的思路：

创建一个页面，左侧是颜色列表（红、绿、橙、蓝等）。
点击某个颜色时，显示两列：1）我目前标记为该颜色的所有图标，2）所有可能是该颜色但尚未标记的图标（你，计算机，处理我所有的图标，完成这项排查并给出建议的工作）。
允许我在“尚未标记为此颜色”的那一列中选择一个或多个图标。当我选好所有我认为漏掉的图标后，给我一个“复制”按钮，用于复制这些图标的ID。
我会把ID粘贴回这里的聊天中，你继续添加相应的元数据。

这看起来是个好工具，能让我掌控关于颜色分类的视觉决策。于是我让LLM继续执行。
我们来回聊。我想：“你可能需要把所有图标跑一遍某种模型来做关联吧？”但它的反应是：“别闹了兄弟，只要做一个“色相直方图”就行。”它告诉我怎么做。对于像“橙色”这样的颜色，我可以：

[处理]每个PNG，跳过透明像素，跳过低饱和度的灰色，把其余部分转为HSV，然后计算剩余像素中有多少落在橙色色相带（大约15–45°）里。对尚未带有 colorId: orange 的图标进行排序。

好吧，有道理。

[这个]按照每个颜色桶中不透明像素的占比来对每个图标PNG打分，然后生成一个独立的HTML页面：已标记 vs 可能漏标，按颜色区分。

那就做吧，然后我来判断是否够好。
经过几次迭代，计算机在那里“嗡嗡”跑着，而我则说“像对傻子一样解释给我听”，最后我得到了一个真正高效的小工具！

那个小小的阈值滑块是个很好的点缀。它让我可以调整匹配的精确度。在某些情况下，往下拉会显示出更多我本来会漏掉的图标。而在另一些情况下，我会想：“你在想什么？我完全不觉得那是“黄色”！”

超级有效的小工具。我逐个颜色过一遍，选出我认为漏掉的图标，把ID粘贴回LLM，然后让它更新每个图标的元数据。
轰，完成！以前这要花太长时间了。我根本不会去做。

心得：

LLM擅长编写一次性代码。这不需要是我依赖的“生产级”代码。只要足够我完成一项工作，然后扔掉就行。最终的元数据才是目标，而不是我用来实现目标的工具。
LLM擅长为特定任务制作一次性HTML页面。就我的情况而言，所有这些图片都托管在CDN上，只要指向它们，就能生成一个独立的。html文件，我可以从硬盘上找到它，并直接以 file:// URL 打开。不需要打包。不需要转译。全都不需要。我甚至不需要Web服务器！在这个项目上保持非常基础的方式是值得的：我用的都是最基本的积木，不需要额外的第三方工具。只有HTML、CSS、一点页面内JS，以及服务器上的图片！
说起来很有趣：“不要替我做工作。相反，帮我做一个量身定制的工具，让我以最有掌控力、最正确的方式来完成工作。”