给一家做装饰的工作室做的 AI 产品，最后没被卖出去，作者决定把它开源。思路只有四步：把过去散落在相册、聊天记录里的作品图回捞汇总，交给视觉模型自动打标签，客户发来新图先拆标签再从案例库里找最相似的几张。识图不难，难的是规范。

你是某个工作室的小老板，客户发来一张效果图：

「这种能做吗？多少钱？」

你心里很清楚，同一张图，他大概率也发给了别家——毕竟这是行业的潜规则。

对客户来说，哪一家先报了一个看起来 OK 的价格，甚至还能附上一套像样的方案，谁就更有可能拿下这一单。

对很多小工作室来说，难的不是做出来，而是从过去的案例中快速找到一个类似的，证明我有实力有经验。因为那些过去做过的几百上千个作品，散落在手机相册、微信聊天，甚至在员工的手机里——要翻出三五张相似的案例，常常得花上半个小时。

前段时间，我就围绕这个场景，给一家做装饰的工作室做了一个 AI 产品。但很可惜，最后它没被卖出去。

沉没成本不是成本，既然投入收不回来，那就只问下一步怎么让它产生价值——于是我决定把它开源。

我做了一个什么东西

把散落的作品，变成能查的案例库

类似上面的场景，要实现高效率找图，其实并不难。

难的是 2 点。

1）如何把散落在各处的图片汇总起来？

2）如何让图片变得可查询？

对于第一个问题，解决思路很简单，不过是要花时间。说白了就是：每天从不同渠道里，把曾经做过的方案图片进行回捞，汇总并存储在一个地方。

第二个问题，就更简单：把已经完成汇总的作品图交给 AI，让 AI 自动打标签，比如什么造型、什么配色、用在什么场景。客户发来新图时，AI 先去拆这张图的标签，再按标签从案例库里找出最相似的几张，一键生成一页方案，直接发给客户。

解决了这两个问题，第三个问题就变成了：

3）如何持续让系统运转起来？

其实只要做一个规定：所有新增的产品图拍完后直接入库，让 AI 去做标签分类，即可。

原则上，你的产品图会随着时间越积越多，而标签也会越来越精准。

所以，我做了这么一个产品：

就这四步。剩下的就是人工操作了。

技术本身并不复杂，底层用的是通义千问的视觉模型（测试时对比了 Qwen 和 Gemini，差别没有那么大，Qwen 在某些层面表现更好，而不确定的部分人工做二次审核就行了）。

真正花功夫的地方，是「行业词表」。

说白了，识图不难，打标也不难，难的是规范。AI 打标签是不可以让它自由发挥的，必须落在专业词表里——否则，今天给一张图打标叫「拱门」，明天同样的造型打标叫「门头」，那就是灾难了。

为什么卖不出去：两个行业，两位老板，同一个答案

大概 2 周，从开发到测试，第一版完成了，演示也跑通了，数据跑通了，结果——没卖出去。

你大概会开始猜：是不是价格问题？不是。那是不是效果问题？也不是。

第一版数据跑通之后，其实对方很满意，然后决定内部决策一下。这一决策，就发现了其实企业真正的问题，不在这个场景背后的效率问题上——或者说，效率问题并不是目前最需要解决的问题。

对方告诉我，他们商量了一下，觉得目前最重要的还是要 focus 到获客上。后来了解到，他们真的调整了业务重心。

于是，一开始说出来的「整理图库」「提升效率」，反而排不进优先级了。

这个时候，我还不甘心，决定换了个行业再试。

因为我有个好朋友在建筑设计行业还算有名，于是我就托他帮忙找了一家做家装的工作室。

和老板见面一聊，发现他倒是很认可这个方向，可对方说，这几个月正好赶上需求旺季，他每天都在处理客户的需求，团队也在连轴转，实在抽不出时间和人手来整理素材，于是方案到现在也还没确认下来。

两个行业，两位老板，表面上看起来他们的问题南辕北辙——一个缺流量，一个忙到手软。

但事实上，他们给我的是同一个答案：

时间不够，或者说，优先级不够。

我想错了什么：缺的不是工具，是时间和优先级

我原以为老板缺的是一个好工具。现在回头看，他们缺的是时间和这件事在他心里的优先级。

整理素材这件事，工具再好，也得有人先把图喂进去，把标签核一遍。对一个每天跑客户、盯现场的老板来说，这件事永远排不上号。

做了二十年运营，我一直讲「先找到真问题，再做产品」。这次我自己也踩了坑：场景是真的，痛点也是真的，但我没有验证「谁来用，有没有空用」。

回头看，我在前面轻描淡写带过的「要花时间」，才是真正的门槛。

所以我现在的判断是：面向小商家的 AI 产品，很可能不该卖成「软件」，而该做成「服务」。有人替老板把素材整理好、把系统跑起来，老板只管用结果。系统是交付的人手里的工具，不是老板们要去学的新东西。

这个判断不只适用于这个 AI 图库产品。

这几年我接触过很多小老板，对 AI 的态度都差不多：知道它有用，但没时间学，也没人手接。谁能把「有用」变成「不用学就能用」，谁才真正接住了这一波变化。

为什么把它开源：先把它还回去，再公开出来

如果停在这里，这套系统就只是我硬盘里的一个文件夹。

开源出来，至少有三层意义。

1）需要的人可以直接拿去用

尤其是懂点技术的工作室或服务商。

2）它成了一个公开的、能被检验的作品

代码、测试、已知的局限，都摆在那里。

3）它被整理成了通用版本

我借这个机会，把它从「给某个客户做的」整理成了「任何行业都能换上自己词表」的通用版。页面上生成的气球图，只是一个示例。

开源之前，我还做了一件事。

把仓库历史里所有跟原客户相关的信息清理干净——客户名、素材、内部文档，一项一项清理完。因为从别人的真实生意里长出来的东西，公开之前先把别人的东西都还回去，这是底线。

当然，实话实说，这还是早期版本。目前也只支持按标签找案例，以图搜图还没有做；演示里用的都是程序画的插画，不代表在真实照片上的准确率。这些都写在了仓库的「已知局限」里。

项目名叫studio-asset-library，以 AGPL-3.0 协议开源