就在利用萬能的 AI 開發完軟體後，Poor Richard 突然想到：「喔，我需要來個 LOGO，方便做 favicon, LOGO, 或 home page hero」。

接著就叫萬能的 AI 寫給的 prompt，叫丟給產品大師 nano banana gemini 3.1 pro，他記得要有關鍵字 “minimalist” 和 “flat”：

“A minimalist flat vector logo design, perfectly square aspect ratio. The image shows a stylized hand with fingers positioned as if typing on a minimal set of keyboard keys. The wrist and forearm of this hand transform smoothly into the structure of a sports racket (like a tennis or badminton racket) with a netted head. The entire composition is static. The style is strictly flat design with clean lines, geometric shapes, and a limited solid color palette (no gradients or 3D effects). The background is completely transparent, isolated subject. Suitable for a modern tech-sports brand mark.”

Poor Richard 開心：「看起來還不錯ㄟ，可以用，而且很省時」。但是他把圖下載下來之後，才發現不是 SVG。

常見的我們一般手機拍照、 AI 生圖都是點陣圖。前面提到的 SVG 則是向量圖，他相對點陣圖則有一些超能力。

我們可以用空拍相片來理解點陣圖，地圖來理解 SVG 向量圖。空拍相片會紀錄的細節超多，顏色超豐富，你把這種圖放大來看，可以看到小小一塊區域，每一個像素點的顏色都不一樣，能紀錄的細節超多。這種紀錄方法檔案很大，會影響軟體的效能，所以有一堆減少點陣圖影響軟體效能的方法，從檔案壓縮演算法改良，到依不同螢幕大小而先做好不同版本的圖等等。
而地圖我們不會也不需要紀錄圖片的每一個像素點，我們只要紀錄台北在北邊、台中在南邊一點，台北到台中的路有哪幾條，路長成直的還是彎曲的，其它不重要的地方，我們都不用紀錄，留白就好。軟體要在螢幕上顯示 SVG 時，就根據這個紀錄，根據需要的大小，即時的畫出來就好了。紀錄地圖時不需要管要顯示在多大的螢幕上，這種檔案都超小，而且顯示的品質不過放多大機乎不變。

總之 logo、icon、背景花紋，或是工作流程圖、平面設計要用的藝術字、排版等，非常適合向量圖，軟體開發上能用向量圖的地方用向量圖，就可以讓軟體不怕被大點陣圖弄壞效能，能減少很多優化的工作。

「唉，這次 AI 不再萬能了」，無耐的 Poor Richard只好換個 prompt 拜託 Gemini 3.1 pro 生一個 SVG 出來，這是因為如果沒有明確叫 AI 生 SVG 的 “code“，他還是很容易自動啟動 Nano Bana 產點陣圖。

話說，更久之前 Poor Richard 曾經被 AI 產過 SVG 而結果傷透了心，也看過一篇用 鵜鶘騎腳踏車來比較 LLM 聰明程度的評測文章，看到那些慘不忍睹的鳥類和輪子，早就對 LLM 產 SVG 的能力不抱期待。

不過就在前幾天他看到 Gemini 3.1 pro 放出來的廣告，一出場就出現一隻酷炫的鵜鶘帥氣的騎腳踏車，而且這可不只是 SVG，還是一個 SVG 的動畫。而且不只鵜鶘，裡面的青蛙也能騎腳踏車、長頸路還能開車。Poor Richard 懷抱著一絲的希望在 Gemini 3.1 pro 裡按下了 enter：

“Generate the clean SVG source code for a minimalist, flat-design logo meant for a square viewbox (e.g., viewBox=“0 0 500 500”).

The central element is a stylized, static representation of a hand typing on a simplified keyboard. The unique aspect is that the forearm seamlessly morphs into the handle and head of a sports racket (either badminton or tennis, simplified with basic string patterns).

Style Requirements:

• Minimalist & Flat: Use only solid colors (no gradients, shadows, or textures). Keep shapes geometric and clean.

• Logo Usage: The design should be bold, clear, and scalable.

• Background: The SVG must have a completely transparent background; do not include any background rectangle fill.”

Poor Richard 再度心碎…

但也沒有被擊倒：「一定有方法能把點陣圖轉 SVG」

他試了免費線上點陣轉 SVG 的服務 picsvg.com ，發現是用傳統演算法轉檔，轉出來不需要的細節太多，轉檔參數無法調整，轉檔效果不好。不過他有提供手動刪除裡面細節的功能，這個功能我還蠻喜歡的。

接著 Poor Richard 轉向 StarVector，這是以 LLM 為基礎的向量生成，很吃硬體 VRAM。由於 Hugging Face 還沒有 Inference Providers，他只好自己抓下來、灌了一堆 dependency 進行測試，雖然 Poor Richard 有一台加滿了 24G 統一記憶體 (Unified Memory) 的 Macbook Air m2，效能還是不夠跑出結果，只好放棄這個方法。

Poor Richard 看到了 Figma Professional 前幾天推出 Vectorize 的功能，而且在 X 上面有人在 Figma 推文底下推薦老牌的 Vector Magic，demo 出來的點陣轉向量的效果都不錯，但是 Poor Richard 實在太 Poor 了，直接把貴鬆鬆的 Vector Magic 放棄，把 Figma Professional 當成備用方案。

「人工智慧搞不定的，只好退回用工人智慧搞定」 Poor Richard 跟 Bruce Willis 一樣頑強，還沒放棄。好用的 軟體 Affinity 現在免費了，Poor Richard 雖然畫 SVG 功力不行，但是拉拉 Bezier 曲線描圖，倒還難不倒他。最後，花了些時間把圖描完，成果蠻不錯的，檔案比起點陣小非常非常多，對於自己多了一項技能也很有成就感。

不過人性就是這樣，總是不滿足，也常常會有更大的野心。雖然滿意手描的品質，Poor Richard 還是起了貪念：「雖然比自己從 0 開始畫，快很多也漂亮很多了，但是有沒有可能更快？必竟搞不好哪天突然想弄一整套 Icon 出來」

他看上了 ComfyUI-ToSVG，首先他跟著 Papaya 的範例影片，搭配問一下 LLM，開始摸索 ComfyUI 起來，並且先試了點陣轉彩色的 SVG。

軟體速度非常快，界面流程蠻好用的，但是最終效果不夠滿意，不必要有細節還是太多，加上 path simplify 的節點，可以稍微改善一點。

最後試試點陣轉黑白的 SVG，效果竟然蠻不錯的，比自己手描效果沒有差很多，但速度快上非常多。

Poor Richard 滿意了…至少到目前為止。

隨著大模型進步飛速，這些 AI 大廠應該有可能把 SVG 列入重點訓練項目，很可能有一天 Prompt 產 SVG 會達到很高的可用性，或許前面那些方法都用不到了，直接一個 Prompt end to end 解決了。不過我想只要 AI 產出的結果無法直接達到我們的要求，一些些手動的能力，都還是會有它的價值。

包括軟體開發者、作家、作曲家、律師…，這些被認為工作機會深受 LLM 威脅的文字工作者們， 我們的手動調整能力何嚐不是如此？中文有一句畫叫畫龍點睛，意思是在一隻其它地方都已經畫好的龍上面，把最重要的眼睛畫上去，這隻龍就會活過來。現在軟體界現在大部份的繁瑣的程式碼 AI 已幫我們處理好了，我們還是常常需要手動把關鍵靈魂注入軟體中，人類工程師的鑑賞力和品味還是有價值…至少到目前為止。