v0.2.0 画质与体积更新

Image to CSS Art v0.2.0：画质、体积与自动化更新。四项核心改进——输出更小、色彩更好、质量可量化、体积自动适配。

• 输出体积压缩约 10%：CSS 数字剥前导零，位置/尺寸百分比降到 3 位小数，轮廓顶点按形状尺寸自适应取 2–3 位（误差低于 0.1 px），同色形状共享 CSS 类；几何与形状统计不变。
• 色彩量化改在 Oklab 感知空间做中位切分：私有测试集上缩略图 MAE 全部改善（小尺寸色带更干净），输出体积全部更小（最高 -9.5%），耗时持平。
• 新增 --fit <MiB>：给目标体积，自动沿确定性阶梯降宽降色直到装得下，report 记录每档尝试；预算超限不再直接失败。
• 新增 --score：离线栅格化成品并与参考图对比，report 写入 similarity.mae 与 similarity.mae_thumbnail（0–255，越低越好），用于参数选择与回归对比，不替代浏览器目检。
• 描摹阶段复用单趟裁剪式连通域标注，替换逐色全图标注。
• 18 项本地回归测试通过，插件与 Skill 清单校验通过。

插件包包含完整源码与示例；Skill 包可单独放入本地 skills 目录。生成需要 Python 3.10+ 和 requirements.txt 中的依赖，查看 HTML 不需要运行环境。

代码和仓库自制测试图采用 MIT，Copyright (c) 2026 AvroraCL。

GitHub：https://github.com/AvroraCL/image-to-css-art
GitCode：https://gitcode.com/HelenaSG/image-to-css-art

v0.1.1

Image to CSS Art v0.1.1：性能与健壮性更新，转换输出与 v0.1.0 逐字节一致。

• 区域合并的组件标注改为按颜色包围盒裁剪执行，真实插画提速约 7 倍，最坏情况持平。
• 写出结果文件不再依赖文件系统的硬链接支持（FAT32、部分网络盘可用），仍拒绝覆盖已有文件。
• 命令行对意外错误（如内存不足、异常输入）输出友好错误信息并返回非零退出码。
• README 面向所有 AI Agent（不限 Codex），并忽略本地私有测试图目录。
• 14 项本地回归测试通过，插件与 Skill 清单校验通过。

插件包包含完整源码与示例；Skill 包可单独放入本地 skills 目录。生成需要 Python 3.10+ 和 requirements.txt 中的依赖，查看 HTML 不需要运行环境。

代码和仓库自制测试图采用 MIT，Copyright (c) 2026 AvroraCL。

GitHub：https://github.com/AvroraCL/image-to-css-art
GitCode：https://gitcode.com/HelenaSG/image-to-css-art

Image to CSS Art v0.1.0

Image to CSS Art 首个公开版本：将参考图片离线描摹成可直接打开的纯 HTML + CSS 单文件。

• Codex 插件清单、独立 Skill 和 Python 命令行入口。
• 颜色分区、细节保护、偶奇多边形孔洞、局部渐变和防接缝底色。
• 三档精度、自定义背景、体积预算与 JSON 转换报告。
• 输出不包含图片、SVG、Canvas、JavaScript、base64 或外部资源。
• 11 项本地回归测试通过，插件与 Skill 清单校验通过；已检查桌面与 390 px 窄屏效果。

插件包包含完整源码与示例；Skill 包可单独放入本地 skills 目录。生成需要 Python 3.10+ 和 requirements.txt 中的依赖，查看 HTML 不需要运行环境。

代码和仓库自制测试图采用 MIT，Copyright (c) 2026 AvroraCL。

GitHub：https://github.com/AvroraCL/image-to-css-art
GitCode：https://gitcode.com/HelenaSG/image-to-css-art