一個龐大的色彩科學知識庫

開發者為 Claude Code 建構了一個 Agent 技能包，包含 113 份參考檔案、286K 字的色彩科學內容，從 1856 年 Helmholtz 的光學研究一直到現代的 OKLCH 色彩空間。這不只是簡單的筆記集合，而是一個精心組織的三層知識架構。

架構與規模

該技能包分為三個層級：

• 核心技能檔案（約 150 行）— 包含最常用的關鍵事實、修正、工具推薦和指引，足以回答大多數色彩問題
• 索引查詢表（約 220 行）— 結構化的參考資料導航系統，協助 Agent 找到特定主題的資料
• 深度參考資料（120 份 Markdown 檔案）— 完整的視訊逐字稿、文章摘要、程式庫文件、網站爬蟲內容和研究筆記

按數據計，包含 120 份 Markdown 參考檔案、286,000 字、14 份本地 PDF、48 個線上工具目錄、54+ 份視訊逐字稿。

建構方式與自動化流程

收集流程簡化而高效：當發現值得保存的色彩資源時，只需貼上 URL，工作流程便自動處理：

• 視訊透過 yt-dlp 逐字稿化、摘要化並提取關鍵概念
• PDF 和文件透過微軟的 markitdown 轉換為 Markdown
• GitHub 儲存庫自動抓取說明文件
• 文章提取內容並保存
• 視訊中提及的書籍在 Archive.org 搜尋；免費提供的 PDF 自動下載
• 網站（如 huevaluechroma.com）逐章完整爬蟲
• 任何資源中提及的工具和連結進行收集與索引

歷史與當代色彩科學

歷史層面涵蓋 14 份檔案，包括 Ostwald（1918–1930 年的 24 色相感知圓）、Helmholtz（1856 年的生理光學基礎）、Bezold（將 Indigo 重新命名為「靛藍」）、Ridgway（為自然學家命名 1,115 種顏色）、ISCC-NBS（1955 年的 319 個系統化色塊）、Moses Harris（1769 年 RYB 色彩理論的源頭）等關鍵文獻。

當代層面包含 55 份檔案，重點包括 Bjorn Ottosson 的 OKLCH 系列文章、David Briggs 的完整網站爬蟲（11 章）、Peter Donahue 的 20+ 視訊逐字稿、澳洲色彩學會的 13 份網誌錄音，以及 @mrmrs_ 在 281 兆組十六進位色對進行的強力計算，發現僅 11.98% 通過 WCAG AA，0.08% 通過 APCA 90。

實用工具與程式庫

50 份技術檔案涵蓋調色盤生成（RampenSau、Poline、FarbVelo、IQ 餘弦公式等）、色彩程式庫（Culori、Color.js、Spectral.js、RYBitten）、分析與 linting（Color Buddy 的 38 條規則、APCA/Myndex）、命名系統、生成藝術方法（Tyler Hobbs、Book of Shaders、LYGIA）。

內建的關鍵立場

技能包明確寫入了經研究支持的觀點，不只是偏好：用 OKLCH/OKLAB 而非 HSL 進行感知工作（HSL 的亮度具欺騙性）；永遠不要推薦 coolors.co（它根本不生成任何東西）；顏料混合不只由簡單減色模型解釋，「整合混合」往往更準確；色溫不等於色相；色相優先的調和是弱啟發法，角色特性（淡色/柔和/鮮豔/深沉/暗色）通常更具預測力。

安裝與維護

一行指令安裝：git clone https://github.com/meodai/skill.color-expert ~/.claude/skills/color-expert。技能包包含 evals/ 資料夾，用於針對實際使用情境的評測，而非僅依靠直覺編輯。