ColorFlow Web

把「一句话 → 可印刷的PDF生产文件」这条链路，收进一个页面，本地零GPU。

定位

包装、印刷、电商设计里，这条路通常要在 Photoshop（抠图）、Illustrator（描图）、Pantone 手册（对色）和排版工具（出血 / CMYK）之间来回切换，色差还得手工核算。ColorFlow Web 把它压成一条流水线：

AI 生图（一句话出效果图）→ AI 抠图（透明 PNG）→ 矢量描图（SVG）→ Pantone 对色（色号 + ΔE 偏差）→ 印刷落地（含出血的 CMYK 印刷 PDF）。

还能一键把彩色位图转 3D 灰度高度图 / 位移贴图（供 Blender、3D 打印使用）；需要自动化时，由 AI Agent 通过内置 MCP Server（17 工具） 调用同一套能力——人机共用一条产线。

功能

功能	说明
位图抠图	上传位图，rembg AI 移除背景，8 模型可选 + Alpha Matting 边缘细化，输出透明 PNG
矢量描图	上传位图（PNG/JPG/WebP/BMP），VTracer 转 SVG，10 个精度参数可调
忽略白色	描图后自动去除白色路径，输出透明背景 SVG（容差可调）
Pantone 查色	输入 Pantone 色号，一键获取 HEX / CMYK / RGB 值
色彩匹配	输入 HEX，自动匹配最近的 5 个 Pantone 色 + ΔE 色彩偏差
一键流水线	描图后自动提取主色 → 逐一匹配 Pantone
印刷 PDF 导出	位图 → 生产印刷级 CMYK PDF（含出血 + 物理尺寸）
Pantone 色卡导出	色号查询详情一键导出色卡 PDF；匹配结果导出报告 PDF（CMYK 印刷级）
API Key 管理	设置页一键生成 / 撤销 Key，Web API 与 MCP 共用
3D 灰度图	彩色位图 → 灰度高度图 / 位移贴图（8/16-bit），用于 3D 建模（Blender / 3D 打印 / 深度通道）+ 实时直方图
服务重启	设置页「重启服务」按钮一键重启 Flask 实例
AI 生图	一句话生成包装效果图（火山方舟 / fal.ai / ComfyUI 三后端 auto 降级，零本地 GPU），生成图直接送抠图 / 描图 / Pantone 流水线
批量生图	一次提交多个 prompt（换行分隔）批量生成，异步任务 + 进度轮询
图→prompt 反向闭环	上传参考图 → 多模态大模型（OpenAI gpt-4o / Claude / mock）自动描述 → 回填 prompt → 一键生图，完成「图→prompt→生图→描图→Pantone」全闭环
Prompt 优化	「✨ 优化」一键把中文/短 prompt 增强为结构化英文（OpenAI，mock 降级）
行业模板库	12 个预制 prompt 模板 · 6 分类（奢侈品/食品/美妆/电子/文具/促销），支持参数化渲染
模板市场	自定义模板 + 导入 / 导出 JSON
参考图库	保存/复用参考图（localStorage），点击即加载到反向闭环
LLM API Key 管理	设置页持久化管理 5 家模型商（OpenAI/Claude/火山/fal/ComfyUI）的 Key + Base URL + 模型名，保存即生效、重启不丢（不再硬编码 / 不依赖环境变量）
AI Agent 接入	内置 MCP Server（17 工具），Claude Code / Cursor 可直接调用

第三方技术核心清单

ColorFlow Web 依赖的第三方技术与开源项目（按使用场景分类）：

场景	技术 / 项目	版本	许可证	核心作用
Web 后端	Flask	≥3.0	BSD-3-Clause	全部 API 路由 + 模板渲染
WSGI 服务	waitress	≥3.0	ZPL-2.0	生产级 WSGI（Windows/Linux 通用，见 serve.py）
AI 抠图	rembg + onnxruntime	≥2.0	MIT	silueta/u2net ONNX 模型，CPU 推理移除背景（模型 42MB 随包）
矢量描图	VTracer	Rust	MIT	位图 → SVG 矢量描图（经 ColorFlow SDK 调用）
图像处理	Pillow	—	HPND	PNG/JPG/WebP 格式转码、3D 灰度图、PDF 配图
色彩数据	mcp-print	≥0.1	—	2415 Pantone 色库、CMYK/ΔE 计算、印刷报价
矢量 SDK	ColorFlow SDK	git+	—	矢量描图/忽略白色/主色提取（本仓库核心引擎）
PDF 输出	reportlab	≥4.0	BSD	印刷级 CMYK PDF 生成
SVG→PDF	svglib	≥1.5	LGPL-3.0	SVG 矢量图渲染进 PDF（export_print）
MCP 协议	FastMCP	≥2.0	MIT	MCP Server（17 工具，Agent 标准接入）
前端	原生 HTML + CSS + JS	—	—	零框架依赖（无 React/Vue/构建链）
前端字体	Google Fonts: Inter + JetBrains Mono	—	OFL-1.1	Figma DESIGN.md 设计规范的字体
工作流 CI	GitHub Actions	—	—	pytest + 产物（.github/workflows/ci.yml）

说明：PyInstaller 桌面打包另见 requirements-desktop.txt（pywebview + pythonnet + bottle）。全部模型推理为零本地 GPU（CPU / 云端 API）。

快速启动

前提

• Python 3.11+
• 国内网络建议使用清华镜像加速依赖安装

# 1. 创建虚拟环境
python -m venv .venv

# 2. 安装依赖（国内镜像）
.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：colorflow-sdk 未发布到 PyPI，requirements.txt 已内置 git+ 引用，会自动从 GitHub 安装。若网络受限，可本地安装：pip install -e /path/to/ColorFlow。

运行

# Windows 一键启动
start.bat

# 或手动
.venv\Scripts\python.exe app.py
# → http://localhost:5000

抠图模型

• 抠图模型 models/silueta.onnx（42MB）已随仓库附带，启动时自动设置 U2NET_HOME 指向包内目录，无需联网下载。
• 若模型缺失，首次抠图会尝试从 GitHub 下载（国内可能很慢），可用镜像：

  https://gh.ddlc.top/https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/silueta.onnx
  

AI 生图（GEN 适配器层）

一句话生成包装效果图，零本地 GPU（调用云端图像大模型 API，本地仅做 Pillow 格式转码）。生成的 PNG 可直接送下游抠图 / 描图 / Pantone 流水线。

后端（按优先级 auto 降级）

后端	设置页 provider	环境变量（备选）	默认模型
volcano	火山方舟 · 即梦	VOLCANO_API_KEY	doubao-seedream-4-0-t2i
fal	fal.ai	FAL_KEY	fal-ai/flux-pro/v1.1
comfyui	本地 ComfyUI	COMFYUI_URL	本地工作流（URL 即配置）

推荐配置方式：设置页 → 「大模型 API」→ 对应 provider 填 Key + Base URL + 模型名 → 保存。Key 持久化到 ~/.colorflow/llm_keys.json（0600），保存即生效、重启不丢，无需设置环境变量。

模型名读取优先级：设置页配置的 model → 环境变量（VOLCANO_MODEL / FAL_MODEL）→ 后端默认。backend=auto 时按 volcano → fal → comfyui 探测，失败且 retryable 自动降级到下一后端，绝不假成功。

可选环境变量

export GEN_DEFAULT_BACKEND=auto   # 默认后端（auto/volcano/fal/comfyui）
export GEN_TIMEOUT=120            # 超时秒数
export GEN_MAX_IMAGES=4           # 单次最多张数

示例

# AI 生图 → PNG（base64，同步版，适合生图 <30s）
curl -X POST http://localhost:5000/api/generate \
  -F "prompt=红色天地盖礼盒，烫金logo，哑光，电商白底" \
  -F "backend=auto" \
  -F "size=1024x1024"

# AI 生图 → 异步任务（生图 10–60s 推荐，避免网关超时）
JOB=$(curl -s -X POST http://localhost:5000/api/generate/jobs \
  -F "prompt=红色天地盖礼盒，烫金logo" -F "backend=auto" | jq -r .job_id)
curl http://localhost:5000/api/generate/jobs/$JOB
# → {"status":"queued|running|done|failed", ...}  done 时携带 images

# 查看已配置的生图后端
curl http://localhost:5000/api/generate/backends

生成图为灵感稿，印刷请走右侧生产链路。无后端 Key 时返回 401 明确提示。 前端 Tab 6 统一走任务模式（提交 → 轮询，2s 间隔，3 分钟超时），进度文案实时刷新。 任务存储为进程内（单进程 Flask）；多 worker 生产部署需换共享存储（Redis/DB）。

图→prompt（VISION 适配器层 · image2prompt 反向闭环）

与 GEN 对称设计：上传一张图 → 多模态大模型描述 → 返回结构化英文 prompt，前端可直接回填到 GEN 提示词框。对应 docs/03-工作流集成方案.md 方案 B（P1），补齐「图→prompt→生图→描图→Pantone→报价→ZIP」全闭环。

后端（按优先级 auto 降级）

后端	设置页 provider	环境变量（备选）	默认模型
openai	OpenAI	OPENAI_API_KEY	gpt-4o（设置页可改）
claude	Anthropic Claude	ANTHROPIC_API_KEY	claude-sonnet-4-6（设置页可改）
mock	—	—	零 Key 演示 / 测试，返回固定 prompt，不参与主链路

backend=auto 时按 openai → claude 探测，未配置任何真实 Key 时直接走 mock 降级（不报错，meta.fallback_from 记录来源），绝不假成功。Key + 模型名同样通过设置页「大模型 API」持久化管理。

可选环境变量

export VISION_DEFAULT_BACKEND=auto      # 默认后端（auto/openai/claude/mock）
export VISION_MODEL_OPENAI=gpt-4o       # OpenAI 模型名
export VISION_MODEL_CLAUDE=claude-sonnet-4-6
export OPENAI_BASE_URL=...              # 兼容代理（如 Azure/OpenRouter）
export ANTHROPIC_BASE_URL=...           # 兼容代理
export VISION_MAX_TOKENS=300            # 单次输出 token 上限

示例

# 图→prompt（multipart form）
curl -X POST http://localhost:5000/api/prompt/generate \
  -F "image=@reference.png" \
  -F "backend=auto" \
  -F "lang=en" -F "style=product"
# → {"success":true,"prompt":"a clean product render...","backend":"openai","elapsed_ms":3421}

# 查看已配置的 Vision 后端
curl http://localhost:5000/api/prompt/backends

红线：Key 仅存服务端（设置页 Key Store / 环境变量），不进前端；零本地 GPU；失败可降级不假成功。 前端 Tab 6「反向闭环」上传区 → 「提取 prompt」按钮 → 自动回填 prompt 框并启用生成。 MCP 工具 image_to_prompt 与 full_pipeline(image_path=...) 支持一句话闭环。

钥匙体系（两类 Key 分离）

ColorFlow 有两把独立的钥匙，都存在服务端本地（均 0600 权限），互不混淆：

钥匙	存储文件	用途	生成方式
应用 API Key（cf_sk_*）	~/.colorflow/keys.json	前端请求 / MCP 接入鉴权（x-api-key 头）	设置页 → 「生成新 Key」
大模型 Key	~/.colorflow/llm_keys.json	生图 / 图→prompt / Prompt 优化 调用第三方大模型	设置页 → 「大模型 API」→ 对应 provider

应用 API Key（cf_sk_*）

启动服务后打开 设置页（左栏底部齿轮图标）→ 「生成新 Key」按钮 → 输入名称 → Key 明文仅显示一次 → 自动填充到 MCP 配置。

• 支持多个 Key，每个可命名 / 撤销
• 撤销后即时生效，所有请求立即被拒
• 首次无 Key 时全部开放（本地开发模式）

大模型 API Key（llm_keys.json）

设置页 → 「大模型 API」（合并页：生图后端状态 + Key 配置 + 环境变量备选）→ 每个 provider 可填：

• Key：火山方舟 / fal.ai / OpenAI / Claude 的 API Key；ComfyUI 填 http://127.0.0.1:8188
• Base URL：可选，兼容代理（Azure/OpenRouter）
• 模型名：可选，覆盖该后端默认模型（如 doubao-seedream-4-0-t2i / gpt-4o / flux-pro）

保存即生效、重启不丢；读取优先级：设置页 → 环境变量 → 后端默认。删除 Key 后自动回退到环境变量 / mock 降级。

环境变量（向后兼容）

# 传统方式：启动前设置环境变量（仍然有效，会自动 bootstrap 进 KeyStore）
export COLORFLOW_API_KEY="cf_sk_xxx"

生产部署

export FLASK_DEBUG=false
export PORT=5000
python3 app.py

或使用 Gunicorn：

pip install gunicorn
gunicorn -w 2 -b 0.0.0.0:5000 app:app

详细部署说明见 DEPLOY.md。

服务重启

手动重启

# Windows PowerShell
.\restart.ps1

restart.ps1 会自动：

1. 杀掉 5000 端口旧进程
2. 启动新 Flask 实例（后台运行）

API 重启

curl -X POST http://localhost:5000/api/restart

或在前端设置页点击「重启服务」按钮。

AI Agent 接入（MCP Server）

内置 MCP Server，让 Claude Code / Cursor 等 Agent 直接调用全部能力。

快速接入

1. 启动 ColorFlow Web 服务
2. 打开设置页 → 生成 API Key → 复制 .mcp.json 配置（Key 已自动填充）
3. 粘贴到 Claude Code / Cursor 的配置文件

{
  "mcpServers": {
    "colorflow": {
      "command": "python",
      "args": ["mcp_server.py"],
      "env": {
        "COLORFLOW_API_KEY": "cf_sk_xxx"
      }
    }
  }
}

可用工具（17 个）

Tool	说明	关键参数
trace_image	位图 → SVG 矢量图	mode, colormode, hierarchical, 8 个精度参数
cutout	AI 抠图 → 透明 PNG	model（8 选）, alpha_matting（3 阈值）
cutout_then_trace	抠图 + 描图一键串联	抠图参数 + 描图参数全量
trace_and_match	描图 → 主色 → Pantone 匹配	8 个精度参数
match_pantone	HEX → 最近 5 个 Pantone + ΔE	hex_color
pantone_lookup	按色号精确查询 Pantone	name（如 485C）
pantone_colors	Pantone 色库分页 + 搜索	page, limit, search
quote_print	印刷全链路报价	width, height, qty, colors, gsm, method
export_print	位图 → 印刷级 CMYK PDF	width_mm, height_mm, bleed_mm, mode
export_pantone_pdf	色卡 / 匹配报告 PDF	export_type（swatch / report / palette）, 颜色数据
greyscale3d	位图 → 3D 灰度高度图 / 位移贴图	invert, contrast, gamma, smooth, auto_levels, bit_depth
generate_image	AI 生成包装效果图（零本地 GPU）	prompt, backend（auto 降级）, ref_image_path, size, n
image_to_prompt	图→prompt 反向闭环（OpenAI/Claude/mock，auto 降级）	image_path, backend, lang, style, model
full_pipeline	一句话：生图→抠图→描图→Pantone→报价→ZIP	prompt 或 image_path（图→prompt 自动推导）, width_mm, height_mm, qty, colors, backend, vision_backend
prompt_templates	列出行业预制 prompt 模板（按分类分组）	category, search
prompt_render	渲染模板 → 完整英文 prompt	template_id, params（JSON 字符串）
prompt_optimize	优化用户 prompt → 增强版英文 prompt	prompt, backend（auto/openai/mock）

Agent 调用示例

用户: 「把 D:/img.png 描成矢量，提取主色，匹配 Pantone」
Agent: 调用 trace_and_match("D:/img.png")
  → SVG 文件路径 + 调色板（主色 + Pantone 匹配 + ΔE）

用户: 「帮我把这张照片背景抠掉」
Agent: 调用 cutout("D:/photo.jpg", model="silueta", alpha_matting=True)
  → 透明 PNG 文件路径

用户: 「查询 Pantone 485C 的 CMYK 值」
Agent: 调用 pantone_lookup("485C")
  → {name, hex, c, m, y, k, rgb}

用户: 「把 485C 的色值导出成色卡 PDF」
Agent: 调用 export_pantone_pdf(export_type="swatch", name="485 C",
         hex_color="#DA291C", cmyk=[0,85,95,5], rgb=[218,41,28])
  → {success, pdf_path}

用户: 「把这张物体照片转成 3D 灰度高度图」
Agent: 调用 greyscale3d("D:/object.jpg", invert=True, contrast=1.5, gamma=0.9,
         smooth=1, auto_levels=True, bit_depth=16)
   → {success, png_path, width, height, bit_depth}

用户: 「生成一个红色天地盖礼盒效果图，然后描成矢量」
Agent: 调用 generate_image("红色天地盖礼盒，烫金logo，哑光，电商白底")
  → {success, images: [{png_path, width, height, backend: "volcano"}]}
  再调 trace_image(png_path) → SVG 路径

用户: 「生成一个礼盒效果图，一条龙出 SVG、Pantone 色号和印刷报价」
Agent: 调用 full_pipeline("红色天地盖礼盒，烫金logo", width_mm=210,
         height_mm=297, qty=1000)
  → {success, zip_path: "colorflow_pipeline.zip", quote: {...}, files: [...]}

用户: 「用这张参考图复刻一个产品效果图，再走完整流水线」
Agent: 调用 full_pipeline(image_path="D:/reference.png", width_mm=210, height_mm=297)
  → 自动经 image_to_prompt 推导 prompt，再生图→描图→Pantone→报价→ZIP
  （等价于先调 image_to_prompt 再调 full_pipeline，但一次调用完成闭环）

API 接口

方法	路径	说明
POST	/api/cutout	位图抠图 → 透明 PNG（base64）
POST	/api/trace	位图 → SVG（mode=cutout 时走抠图+描图）
POST	/api/trace/colors	描图 + 主色提取 + Pantone 匹配（一键流水线）
POST	/api/pantone/match	HEX → Pantone 最近匹配 + ΔE
GET	/api/pantone/lookup?name=	Pantone 色号精确查询
GET	/api/pantone/colors?page=&limit=&search=	Pantone 颜色列表（分页）
POST	/api/cost/quote	印刷报价计算
POST	/api/print/export	位图 → 印刷级 CMYK PDF 下载
POST	/api/pantone/export	色卡 / 匹配报告 PDF（CMYK）
POST	/api/grayscale3d	位图 → 3D 灰度高度图 / 位移贴图（8/16-bit PNG）
POST	/api/generate	AI 生图（同步）→ PNG（base64），backend=auto 按优先级降级
POST	/api/generate/jobs	AI 生图（异步任务）→ {job_id, status:"queued"}
GET	/api/generate/jobs/<id>	查询任务状态 queued/running/done/failed（done 携 images）
GET	/api/generate/backends	生图后端状态（volcano/fal/comfyui 可用性 + 当前模型名）
POST	/api/generate/batch	批量生图（换行分隔 prompts）→ {batch_id, status:"queued"}
GET	/api/generate/batch/<batch_id>	查询批量任务状态（done 携 images/errors）
GET	/api/prompt/backends	图→prompt 后端状态（openai/claude/mock 可用性）
POST	/api/prompt/generate	图→prompt（image2prompt）→ 英文 prompt，用于回填 GEN 提示词框
POST	/api/prompt/optimize	prompt 优化（中文/短 prompt → 增强版英文）
GET	/api/prompt-templates	列出行业预制 prompt 模板（可按 category/search 过滤）
GET	/api/prompt-templates/<id>	获取单个模板完整定义（含 prompt 原文和 params）
POST	/api/prompt-templates/render	渲染模板 → 完整 prompt（支持 JSON 和 form 两种提交）
GET	/api/llm-keys	列出所有大模型 provider 的 Key 状态（脱敏 + 当前模型）
POST	/api/llm-keys	设置某 provider 的 Key + config{base_url, model}（空串 = 清除）
DELETE	/api/llm-keys/<provider>	删除某 provider 的大模型 Key
POST	/api/restart	触发服务重启（异步启动 restart.ps1）
POST	/api/keys/generate	生成新 API Key
GET	/api/keys	列出所有 Key（脱敏）
DELETE	/api/keys/<key_id>	撤销指定 Key

描图请求参数（multipart/form-data）

参数	说明	默认
image	图片文件（PNG/JPG/WebP/BMP，≤10MB）	必填
mode	color / grey / human / cutout	color
colormode	rgb8 / rgb16 / mono / grey / grey16	rgb8
hierarchical	stacked / flat	stacked
filter_speckle	斑点过滤（1-100）	4
color_precision	颜色精度（1-16）	6
layer_difference	图层距离（1-256）	64
corner_threshold	角点阈值（1-180）	60
length_threshold	路径最短长度（0.1-100）	2.0
path_precision	路径精度（1-16）	7
ignore_white	1 时去除白色路径输出透明 SVG	0

抠图请求参数

参数	说明	默认
model	silueta / u2net / u2net_human_seg / u2netp / dis_anime / dis_general_use / withoutbg / bria-rmbg	silueta
alpha_matting	1 启用边缘细化	0
alpha_matting_foreground_threshold	前景阈值（10-255）	240
alpha_matting_background_threshold	背景阈值（0-245）	10
alpha_matting_erode_size	腐蚀尺寸（1-20）	10
decontaminate	1 清除边缘色晕	0
post_process_mask	1 二值掩码去噪	0

3D 灰度图请求参数（multipart/form-data）

参数	说明	默认
image	图片文件（PNG/JPG/WebP/BMP，≤10MB）	必填
invert	1 反色（黑=低 白=高，适合 displacement）	0
contrast	对比度增强（0.5-3.0）	1.0
gamma	Gamma 校正（0.5-2.0）	1.0
smooth	高斯模糊半径（0-5）	0
auto_levels	1 自动级别（归一化亮度）	0
bit_depth	输出位深：8 或 16	8

示例

# 抠图 → 透明 PNG
curl -X POST http://localhost:5000/api/cutout \
  -F "image=@photo.jpg" \
  -F "model=silueta" \
  -F "alpha_matting=1"

# 矢量描图
curl -X POST http://localhost:5000/api/trace \
  -F "image=@logo.png" \
  -F "mode=color" \
  -F "colormode=mono" \
  -F "path_precision=10"

# 色彩匹配
curl -X POST http://localhost:5000/api/pantone/match \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"hex_color": "#DA291C"}'

# 生成 API Key
curl -X POST http://localhost:5000/api/keys/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "我的 Agent"}'

# 3D 灰度高度图
curl -X POST http://localhost:5000/api/grayscale3d \
  -F "image=@object.jpg" \
  -F "invert=1" \
  -F "contrast=1.5" \
  -F "gamma=0.9" \
  -F "smooth=1" \
  -F "auto_levels=1" \
  -F "bit_depth=16"

# 重启服务
curl -X POST http://localhost:5000/api/restart

错误码

错误码	说明
400	参数错误 / 缺少必要字段 / 非法 JSON
401	API Key 缺失或无效
415	不支持的图片类型或未带 JSON Content-Type
500	服务端执行失败

设计规范

界面遵循 Figma DESIGN.md 设计语言（awesome-design-md/design-md/figma/DESIGN.md）：

• 黑白编辑风：纯白画布 + 纯黑墨色，所有 CTA 为药丸形（pill），图标按钮为圆形
• pastel 色块：lime / lilac / cream / mint / pink 等大色块点缀（logo mark、强调按钮）
• 字体：Inter 变量字体（权重 320–700 细腻分级）+ JetBrains Mono（caption/eyebrow）
• 布局：DeepSeek Harness 式左栏（LOGO + 工具导航 + footer）+ 右侧内容工作区，移动端抽屉折叠

架构

colorflow-web/
├── app.py               # Flask 入口：35+ API 路由 + Key 管理 + 3D 灰度图 + AI 生图(同步/任务/批量) + 图→prompt + prompt 优化/模板 + 服务重启
├── gen_backends.py      # GEN 生图适配器层（volcano / fal / comfyui + auto 降级 + GenResult/GenError + 模型名读取 Key Store）
├── vision_backends.py   # VISION 图→prompt 适配器层（openai / claude / mock + auto 降级 + PromptResult/PromptError）
├── prompt_templates.py  # Prompt 模板库加载器（assets/prompt_templates.json → render）
├── prompt_optimizer.py  # Prompt 优化器（OpenAI Chat API，mock 降级）
├── llm_keys.py          # LLM Key Store：5 家大模型 Key/Base/模型名 持久化管理（~/.colorflow/llm_keys.json）
├── colorflow_keys.py    # KeyStore：应用 API Key（cf_sk_*）生成 / 校验 / 撤销
├── mcp_server.py        # MCP Server（17 工具 + Key 认证）
├── colorflow_desktop_app.py   # 桌面入口（PyWebview 原生窗口 + Flask 线程）
├── colorflow_desktop_app.spec # PyInstaller 打包配置
├── restart.ps1          # 服务重启脚本（杀旧进程 + 拉起新实例）
├── templates/
│   └── index.html      # 单页（抠图 / 描图 / Pantone / 色彩匹配 / 3D 灰度图 / AI 生图+反向闭环 / 参考图库 / 批量生图 / 模板市场 + 设置页）
├── static/
│   ├── style.css       # Figma DESIGN.md 样式
│   ├── app.js          # 前端交互（全站 SVG 图标）+ Key 管理 + MCP 配置 + 3D 灰度图 + AI 生图(任务轮询) + 图→prompt 提取
│   └── favicon.*       # 浏览器图标（ico/png/svg/manifest）
├── assets/
│   └── gen_workflow_api.json  # ComfyUI 文生图工作流模板（可替换本机构造）
│   └── prompt_templates.json  # 行业预制 prompt 模板库（12 模板 · 6 分类）
├── models/
│   └── silueta.onnx    # 抠图模型（42MB，随包附带）
├── tests/              # 212 用例
│   ├── conftest.py     # 共享配置（U2NET_HOME 回退包内模型 + LLM Key Store 隔离到临时文件）
│   ├── test_app.py     # API 集成测试 + Key 管理 + 3D 灰度图 + 抠图/忽略白色
│   ├── test_mcp.py     # MCP Server 全工具测试
│   ├── test_gen.py     # GEN 生图适配器 + VISION 图→prompt + LLM Key Store 模型解析
│   ├── test_llm_keys.py# LLM Key Store（模块 + /api/llm-keys 端点全量测试）
│   └── test_prompt_templates.py  # Prompt 模板库（模块/API/MCP 全量测试）
├── .github/workflows/ci.yml  # GitHub Actions（pytest + zip 产物）
├── start.bat           # Windows 一键启动
├── DEPLOY.md           # 部署说明
├── requirements.txt    # 依赖清单
└── requirements-desktop.txt  # 桌面打包依赖（pywebview + pyinstaller）

测试

pip install pytest
python -m pytest tests/ -q     # 212 个用例

相关项目

项目	说明
ColorFlow SDK	AI Agent 矢量描图 SDK（Python/CLI/API）
mcp-print	Pantone + CMYK + Delta E + 印刷报价（2415 色）
vtracer	Rust 矢量描图引擎
rembg	AI 背景移除（silueta/u2net 模型）
FastMCP	MCP Server 框架

License

MIT © AbinCheungCom