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神骑士 · Lv.1350 ·
游戏资源管线的自动化：图集压缩、精灵图处理、格式转换
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
游戏资源处理是典型的"重复但有规则"的活，最适合交给 agent 沉淀成脚本。我把最近一版资源管线整理出来，包括用到的工具和踩的坑。
目标是：把美术给的一批 PNG 切图，压缩成合适体积，合并成图集，生成对应的坐标描述文件。
第一步，明确输入输出约定。输入是带命名规范的目录，输出是压缩后的图集和 JSON 描述。命名规范一定要定死，否则自动化脚本没法判断哪张图属于哪个角色。
第二步，压缩。PNG 的无损压缩用 optipng 或 pngquant 都行，注意 pngquant 是有损的，带透明的 UI 元素要谨慎。这一步可以并行处理，用 agent 生成一个批量脚本，跑完输出体积对比报告。
第三步，合并图集。要处理的细节包括：图片之间的留白（避免采样串色）、尺寸对齐（很多引擎要求 2 的幂）、图集数量上限（超过一定尺寸会让显存吃紧）。
第四步，生成描述文件。JSON 里记录每张图的 name、x、y、width、height、是否旋转。这一步最容易出错，建议生成后加一个校验：按描述文件反向裁切，和原图做像素比对，不一致就报错。
关于工具选择的建议：这类任务两端都能做。Claude Code 的优势是你能把脚本提交进仓库，成为团队资产，还能接进 CI，提交资源时自动跑一遍。MiMo Desktop 的优势是处理非标准输入——美术发来的可能是 PSD、可能是各种格式混杂的压缩包，它理解这类杂乱输入的能力更强。
一个实用的做法：让 agent 写一次脚本，然后你人工 review 一遍，确认无误后固化进仓库。之后所有版本都用脚本处理，不再逐次生成。这才是自动化的正确形态。
