适用场景
当你拿到一批来自 iPhone/相机/设计同事的 HEIC/AVIF 图片时，经常会遇到：某些浏览器或旧版系统无法打开、颜色管理（ICC）表现不一致、同一张图在不同平台显示差异、或者需要批量转成 WebP/PNG 供网页使用。本文给出一条“在线工具生成型”AI 提示词（Prompts），让 AI 直接产出一个可运行/可部署的在线工具：上传图片后自动做兼容性检测、批量转换，并输出可下载的结果包与检测报告。
交付物要求（写进 Prompt 里）
必须一次性交付：完整项目源码、清晰文件树、可复制运行命令、Docker 一键部署、以及测试用例或 QA checklist。工具要能在本地和服务器上启动；所有关键步骤要可复现。
功能清单
在线工具需要覆盖这些能力（可按模块实现）：上传多文件/拖拽；识别输入格式（HEIC/AVIF/JPEG/PNG/WebP）；针对 HEIC/AVIF 输出“可解码性检测”结论；抽取并展示关键信息（宽高、颜色空间/ICC、位深、是否带透明通道、EXIF 方向）；批量转换输出 WebP/PNG（可选质量/压缩等级）；生成对比报告（JSON + 可读的 HTML/Markdown）；打包下载（zip）。注意：这是“处理/转换/检测”工具，不要引导生成任何新图片内容。
AI 提示词（Prompts）
你是一名全栈工程师与代码审阅者。请为我生成一个“HEIC/AVIF 兼容性检测与批量转 WebP/PNG”的在线工具（Web App），要求可直接运行/可构建/可部署。
【硬性目标】
1) 交付完整项目代码（不要只给片段），并给出清晰的文件树。
2) 提供可复制的运行命令（开发/生产），以及 Docker 部署说明（含 Dockerfile / docker-compose.yml）。
3) 必须包含测试用例或 QA checklist（二选一或都给）。
4) 工具定位：对“已有图片文件”做检测、解析、转换与报告输出；禁止任何生成图片/出图/配图/渲染图/海报/插画类功能或引导。
【技术栈建议（可调整，但要解释取舍）】
- 前端：Next.js 或 Vite + React；UI 使用轻量组件；支持拖拽上传与进度条。
- 后端：Node.js (Express/Fastify) 提供上传与转换 API；或纯前端 WebAssembly/Worker 方案也可以，但必须可部署。
- 转换与解析：优先使用可靠库（例如 sharp/libvips 或 wasm 解码器），并对不可解码情况给出明确错误信息。
【功能需求】
A. 上传与队列
- 支持多文件上传（至少 50 个），显示每个文件的状态：待处理/处理中/成功/失败。
- 限制与校验：最大单文件大小、允许的扩展名；错误要可读。
B. 兼容性检测（核心）
- 对每个文件输出：格式判定、是否可解码、是否含透明、位深、颜色空间/ICC 概要、EXIF 方向、宽高、估算体积。
- 输出一个汇总报告：成功/失败数量、失败原因分布、建议的输出格式（WebP/PNG）与参数建议。
C. 批量转换
- 输出 WebP 与 PNG 两种目标格式（二选一也可，但要在 UI 上可选）。
- 参数：WebP 质量(1-100)、是否保留透明、PNG 压缩等级。
- 转换后提供下载：单文件下载 + 一键打包 zip。
D. 报告导出
- 导出 report.json（结构化）与 report.html 或 report.md（可读）。
- 报告中要包含：每个文件的检测结果、转换参数、耗时、错误堆栈（用户可隐藏）。
E. 安全与稳定性
- 防止路径穿越；上传目录隔离；对大文件/并发做限制。
- 提供 .env.example 与配置项说明。
【输出格式（必须严格遵守）】
1) 先给“项目简介”（1 段）。
2) 给“文件树”（用树状结构）。
3) 逐文件给出完整代码（按文件路径分段）。
4) 给出运行命令（开发/生产）。
5) 给出 Docker 部署（Dockerfile + compose + 运行说明）。
6) 给出测试用例或 QA checklist。
【验收标准】
- 我把你给的代码复制到空目录后，按你的命令可以跑起来；上传 HEIC/AVIF 可得到检测结果；选择参数后能批量导出 WebP/PNG；能导出报告与 zip；页面不会出现“生成图片/出图/渲染图”等相关引导。
使用建议
建议把该工具用于“素材入库前”的预检：先跑兼容性检测与元数据核对，再按统一参数批量转 WebP/PNG 并生成报告，方便在团队内对齐（例如：哪些图片必须保留透明、哪些需要强制 sRGB、哪些文件存在异常 ICC 或方向标记）。如果你还要做更深的检查，可以在 Prompt 中追加：检测是否存在超大分辨率风险、是否包含可疑元数据字段、以及对转换前后的体积/质量做对比统计。
常见坑位清单
HEIC/AVIF 的解码依赖环境与库版本；在服务器侧建议固定依赖并在 Docker 中验证。颜色管理要谨慎：有些库会忽略或错误处理 ICC，报告中应明确“是否读取到 ICC/颜色空间”。批量转换时要控制并发与内存峰值，避免一次性把所有文件读入内存。对失败文件要保留原始文件名并记录原因，方便追溯与重试。
