Sseafoninseafon.hashnode.dev·Jul 27 · 1 min read早期 App 官网没人访问时，我们删掉了什么做一个产品官网很容易陷入一种错觉：页面越完整，用户越容易被说服。 我们给一款 iPhone 收据整理 App 做官网时，也走进了这个误区。OCR、分类、图表、导出、备份、隐私，每项功能都值得介绍。于是首页越来越长，用户却更难在几秒内明白产品有什么用。 这次我们没有继续加内容，而是先回答一个更朴素的问题：用户为什么会在某一天需要它？ “扫描收据”不是最终任务 最初的页面围绕功能组织。首屏讲扫描，中间00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·Jul 27 · 2 min read职业照 AI 调试日志：我们如何用本地 Vision + FLUX，一步步逼近“像本人”的目标摘要： 做 AI 职业照，最难的不是把人变得更精致，而是让结果仍然是同一个人。本文记录 CareerShot 当前从“整图生成”走向“本地确定性处理 + AI 编辑”的调试过程，以及为什么我们把“身份一致性 90%”当作严格验收目标，而不是营销数字。 问题： 如何让 AI 职业照改变服装、背景、半身构图和布光，同时尽量保留原始人物的脸、眼神和辨识度？ 直接答案： 不要把所有任务交给一次图像生成。更00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·Jul 24 · 1 min read我想做照片工具矩阵：从老照片修复开始的一些思考我最近一直在想，Seanfon 接下来应该怎样做照片类产品。 答案不是做一个功能无限多的 AI 修图 App，也不是看到一个模型就立刻做一个新产品。我们更想建立的是一个照片工具矩阵：每个工具解决一个明确、重要、愿意付费的照片任务；它们在品牌、隐私、质量检查和交付体验上互相加强，但不被硬塞进同一个超级 App。 老照片修复是我想认真验证的方向之一。 为什么不是“再做一个 AI 修图工具” 照片赛道从00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·Jul 20 · 2 min read从检测到人脸，到反复校准：我们为证件照检测做了哪些努力证件照 App 如何判断一张照片是否合适？检测显示通过，是否就一定能通过政府或受理机构审核？ 明确答案是：不能保证。IDPhoto Pro 的检测是一组拍摄前检查，用来发现人脸、构图、光线和文件规格中的明显风险。最终是否被接受，仍取决于具体机构、申请类型、提交渠道和人工审核。 我们做这套检测的目标，不是给照片盖一个“官方合格”印章，而是让用户在导出前知道哪里可能有问题，以及下一步可以怎样调整。 最00
Sseafoninseafon.hashnode.dev·Jul 20 · 1 min read从 OCR 规则到质量门：收据总金额在发布前如何验收OCR 最危险的错误，不是“什么都没识别出来”，而是把一个看起来合理、实际上错误的金额自动填进收据记录。 这是我们在开发 收据保险箱 Receipt Vault 时遇到的真实问题。产品在 iPhone 本地完成 OCR，用户可以在保存前复核商户、日期、税额、币种和总金额。 我们没有继续追求一个模糊的“识别率更高”，而是把目标缩小成一条可以验收的质量门：证据一致时自动给出交易总额，证据冲突时明确要求00
