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项目研究:中国传统配色 zhongguo-traditional-colors

文章目录
  1. 一句话定性
  2. 逻辑全景图
  3. 触发层
  4. 核心层(数据 → 渲染 → 包装,三步走)
  5. 输出层
  6. 卡点层
  7. 升级路线图
  8. 场景迁移
  9. 迁移 1:地方菜系色卡库
  10. 迁移 2:古乐器音色库
  11. 迁移 3:私人品牌色卡管理
  12. 部署评估
  13. 收益
  14. 注意事项
蓝色像素虾整理中国传统色色卡墙
图 1:这个项目把传统色从 HEX 数字,变成能看、能拿、能讲出处的图卡。

来源:nevertoday/zhongguo-traditional-colors 类型:传统色数据、色卡与静态设计工具库 · 2026-10-13 所读 main 分支清单:742 张色卡 / 742 个色名(非固定发行版规格) 许可需注意:README 仍写 MIT,但 LICENSE 是 GPLv3、package.json 标 GPL-3.0-or-later,不能直接按 MIT 复用


一句话定性

一个用图片当载体的中国传统色色卡库——把"中国色"从干巴巴的 HEX 数字,变成"看得见、拿得走、能讲出处"的实物图卡。

本质是视觉化的色彩词典加配色工作台,不是国家色彩标准或传统色考据定本。打个比方:它像一本带工具的色彩图鉴。色名、HEX 和图卡便于沟通,但要“讲出处”,还得另补原始文献、器物或馆藏资料,不能由古风画面倒推历史真实性。


逻辑全景图

触发层

  • 谁需要:国风设计师 / 视频片头 / 插画师 / 想做带东方味 PPT 的人
  • 痛点:搜"暮山紫"只看到 HEX 数字,不知道长啥样、不知道配啥色
  • 需求:色名 + 色值 + 视觉效果 + 文化气质,一站式拿走

核心层(数据 → 渲染 → 包装,三步走)

编号色名图卡经过文字识别产生提取结果供人工比对
图 2:文字识别辅助找错,不等于完成像素校色或历史考证。
  1. 数据源:742 色主表(docs/chinese-color-master-list.md),格式为 色名 + HEX,是本项目内部的规范数据源,不等于有逐色历史考证。主表
  2. 图卡与清单:当前 images.js 声明 742 张图,文件名已是 001-乳白.png 这类编号加色名,不再是旧稿的 UUID 命名。图片清单 - README 介绍图卡含色值、配色备注和气质词,这些适合设计参考 - Swift + Vision 脚本负责提取文字及其置信度、位置;OCR 不测量像素颜色,也不验证色名的历史出处,不能称为“校色认证” - 旧文件名前缀不足以证明每张图的生成方式;本次没有逐张图卡质量审计
  3. 静态站点:index.html + 图片清单,提供搜索、配色生成、场景预览、shadcn 主题与终端配色等工具;当前 README 链接的站点是 colors.xiaoxiaodong.ai,不把 GitHub Pages 当唯一入口 - 全量高清图通过 Release ZIP 分发;浏览器工具不等于整个资源包已包含在 clone 中
  4. 自动化脚本(已不止旧稿列出的 6 个) - build-manifest.mjs:扫图,生成图片清单 - build-readme.mjs:扫图,自动重写 README 预览区 - package-images.mjs:打成 ZIP 走 Release - verify-manifest-join.mjs:检查编号、色名与清单对应关系 - ocr-color-cards.swift:OCR 文字提取工具,不是色彩计量工具

当前 README 还自述包含 8,904 套配色组合及 10 个独立 Agent Skills;组合来自项目的配色规则,不能读成 8,904 套历史配方。README

输出层

  • 在线浏览站
  • 单图下载(点缩略图拿原图)
  • 全量 ZIP(GitHub Release 附件;README 称源图片集约 998 MB,不能与 ZIP 压缩后体积混为一谈)
  • 元数据:HEX / RGB / CMYK / 推荐配色 / 气质关键词

卡点层

  • 图卡和文字不是互相认证:OCR 可能误读,文字正确也不说明色块像素、CMYK 或历史出处正确
  • 历史缺失报告不能照搬:旧稿链接的 docs/missing-colors.md 本次返回 404,只能记为未核验;当前清单已声明 742 张,不能继续说缺 204 色
  • 下载规模变化:完整图集走 Release,先看当前附件和网络/存储预算,别照抄 708 MB
  • 传统色本来就没"标准答案"——同名"暮山紫"在不同朝代/器物/资料里可能差几个色阶

升级路线图

段位 标志 具体动作
入门段(能用) 把它当色卡素材库 下载 ZIP → 选 5 个喜欢的色(如「十样锦」「暮山紫」「缃绮」「天水碧」「鸦青」)→ 做一个国风小图试试
进阶段(用好) 不只抄 HEX,区分设计联想与史料 按色相和使用场景收藏;“唐风暖色”“宋风冷色”只能是个人创作联想,不能据此给颜色断代。需要历史说明时补具体文献/器物来源
高手段(用活) 从"用别人的色卡"升级到"建自己的色卡系统" 借鉴本项目的结构(主表 + OCR 校对 + 静态站点 + 自动化脚本),套到自己的领域

高手和普通人的本质差距:普通人搜"中国色"→ 截图保存;高手把"颜色"抽象成 「命名 + 视觉 + 元数据 + 出处」四元组,让色卡变成可检索的知识。


场景迁移

项目说明许可文件和包内声明不一致时先联系维护者
图 3:授权说明互相冲突时,先澄清再决定复用方式。

底层逻辑一句话:「内容数据 + 视觉资源 + 元数据 + 静态站点 + 自动化脚本」五件套。把它从"颜色"换成别的,一样能套。

迁移 1:地方菜系色卡库

  • 颜色 → 菜品照片
  • 元数据:菜名 / 主要食材 / 烹饪方式 / 地域 / 味型
  • 同样的痛点:搜"九转大肠"只看到文字,不知道长啥样
  • 注意变量:菜品图的视觉一致性比色卡难(光线、摆盘),需要统一拍摄规范

迁移 2:古乐器音色库

  • 颜色 → 音频波谱图
  • 元数据:乐器名 / 调式 / 代表曲目 / 出土朝代
  • 同样的痛点:搜"筑"只看到文字,听不到声
  • 注意变量:音频不能像图片一样用缩略图预览,需要用波谱/频段图替代

迁移 3:私人品牌色卡管理

  • 把这个仓库 fork 一份
  • 把色主表换成你的 brand-colors.md
  • 把脚本里的扫描路径指向你的图片
  • 可以沿用静态站的思路建团队色库;数据清理、许可澄清和部署仍要时间,本文没有“5 分钟”实测

部署评估

收益

  • 当前有 742 个色名及对应图卡可供筛选,但不把它们说成全部“考据过”
  • 整套架构是“内容数据 + 静态站点 + 自动化脚本”,不要求业务后端,仍有托管、带宽和维护成本
  • 数据主表和清单便于再加工,但先处理许可口径不一致,不把“能下载”当成无条件再分发

注意事项

  • HEX 是屏幕色值的表达,不是印刷标准答案;RGB/CMYK 转换受色彩空间、ICC 配置、纸张油墨与材料影响,实物制作要打样校色
  • 项目已有编号加色名的文件名,二次整理时保留编号和 HEX 关联
  • 配色、对比度检查可以辅助筛选,不能保证所有字号、背景和交互状态都满足可访问性要求
  • 许可冲突待澄清:LICENSE 是 GPLv3,package.json 为 GPL-3.0-or-later,但 README 尾部仍写 MIT。商业复用、改造分发及图卡素材的授权范围应向维护者确认;GPL 并非禁止商业使用,也不能把整个仓库默认当成 MIT

风险

  • 依赖当前在线站点和 Release 附件,长期使用应保存版本与来源记录
  • 使用前核对主表、图卡文字和实际色块;涉及历史或文化阐释时另查第一手出处,不能只凭肉眼判断“考据正确”

一句话总结

这个项目的灵魂,是把"文化的命名"和"技术的色值"焊死在同一张图上——让"暮山紫"不再是字典里的三个字,而是一张你能直接拖进 Figma 的色卡。

资料核对(2026-10-13)

本次读取官方 README、742 色主表、图片清单头部与样例、package.json、LICENSE 和 OCR 源码。未下载全量图集、运行站点或做屏幕/印刷测色;旧缺失报告访问失败不代表其历史内容已被证伪。

记录到这里,判断留给实践。