任何非公开，处于信息孤岛的东西，都是现阶段 ai 无法触及的

现阶段的大模型只是一个基于相似度匹配的生成器，无人为规划功能模块、review 的情况下，除非它训练语料里有类似这类应用的代码，且水平相当，否则不可能写出能媲美的替代品

不懂为什么一个 vibe coding 的 demo 都能收费，我也开发了一个图片压缩应用： https://github.com/AkiraBit/PicSharp ，开源跨平台，支持的图片类型和功能也多

base 在哪

@deacyn 找到问题了，是由于对编码器的色彩量化程度控制不够合理造成的。png 是一种无损压缩格式，对其进行有损压缩是通过人为引入的数据精简过程（如色彩量化、去噪等）实现的，而不是基于 png 格式标准。和 TinyPNG 一样，本地压缩也是通过对原图进行“有损色彩量化”（ 如将 24-bit RGB 原彩 调整为为 8-bit 基于调色板的索引色模式）来实现，当色彩量化控制不合理时，就会导致压缩后的图片某些地方偏离原本的颜色，该问题将在 1.2.1 版本修复，感谢纠正！

@deacyn 可以发下图片吗，我看看啥问题

@beyondstars 当然，但是杀鸡焉用牛刀，对于绝大部分非开发者而言，未必接触过 ffmpeg 和命令行，最简单的方法还是打开一个图片压缩网站；其次 ai 生成 ffmpeg 命令行代码再执行我觉得效率不高且无法复用，最好封装成一个专用 agent ；如果要使用 cli 工具的话，ffmpeg 也不是最佳选择，pngquant 、mozjpeg 等在压缩比和编码器参数精细控制上更具优势

@deacyn 感谢支持！