过去几年，我零散做过一些面向国内用户的小产品，但和很多独立开发者遇到的困境差不多：产品上线后，持续获客始终是最难翻越的那座山。
这些产品大多不是 Web 形态，难以通过 SEO 获取稳定自然流量；同时我自己也很难长期抽身出来系统地做运营和推广。结果就是项目基本都停留在“半死不活”的状态——不算彻底失败，但也远谈不上成功。
后来看到圈子里一些人通过“出海”把项目做起来，我就抱着试一试、也给自己一个交代的心态，开发并上线了这个小工具：
👉 PictureKit：picturekit.app 一个完全在浏览器端运行的批量图片处理工具网站。
这个工具主要提供什么能力？
目前站点内置了大约 30 种图片处理功能，覆盖了从基础到相对进阶的常见场景：
- 基础操作：裁切、缩放、格式转换（JPG/PNG/WebP/AVIF 等）、体积压缩
- 装饰类：添加边框、文字水印、色彩调节（亮度/对比度/饱和度/色调）、像素化、马赛克/玻璃效果
- 进阶功能：AI 背景去除、人像智能居中裁切、人像局部马赛克、老照片自动上色、胶片风格滤镜、透视矫正等
几个我自己比较看重的设计点：
- 无需登录即可使用全部基础功能
- 支持批量上传 & 批量处理
- 处理完可一键打包下载（zip）
- 最核心：所有图片处理全部在浏览器本地完成，不上传服务器，用户隐私更有保障
针对高频/重复性需求的用户
如果你有一些固定的、重复的图片处理流程，可以注册账号后创建自定义工作流（Workflow）。
这个工作流的设计思路更接近 macOS 的 Automator：把多个处理步骤按顺序串起来，自由调整执行顺序和参数，保存后下次一键复用。 参数会存储在数据库中，但图片数据始终只在本地浏览器处理，不会离开用户设备。
技术实现方面（重点说说这个）
整个图片处理引擎主要依赖以下几项现代 Web 技术，让大量原本需要 native 应用或后端才能做的事，直接跑在了浏览器里：
- WebGL + WASM：提供高性能的像素级操作和滤镜计算基础
- opencv.js（OpenCV 的 WebAssembly 编译版）：负责大部分传统图像处理算法（裁切、缩放、滤镜、透视变换、马赛克等）
- Transformers.js：承载了几个轻量级的 AI 模型，主要用于背景去除、人像检测与居中裁切、老照片上色等场景
这些技术的组合，让我们在前端就能实现接近桌面级工具的处理能力，同时保持了极低的延迟和零服务器成本。
开发过程中大概 60% 的代码（框架搭建、工作流引擎、各个处理器的实现逻辑、15 种语言的 i18n、SEO 相关 meta 处理等）都是在 AI 辅助下完成的。不得不说，有了高质量的代码生成能力后，多语言支持和站点 SEO 优化这类“苦活”已经变得非常可控。
另外 20% 时间花在第三方服务对接和调试上（Supabase 用于工作流存储、Better Auth 做认证、Creem 做支付），这部分 AI 帮助有限，还是需要手动 review 文档和实现细节。
最后 20% 基本都投入到 UI/交互的打磨上，所以整体风格走的是极简、清爽、无视觉干扰的路线，而不是花里胡哨的“Vibe Coding”风格。
出海 & 上线的一些小体会
这是我第一次完整尝试一个纯出海产品，整体流程还算顺畅。 技术栈上 Vercel + Supabase 是老搭档，部署和数据库零门槛；支付接入 Creem 也非常友好，对独立开发者负担很小。
目前项目还非常早期，功能覆盖、交互细节、边缘 case 处理都有很多可以优化的地方。 特别希望前端圈的朋友们能抽空体验一下，帮忙看看技术选型、性能表现、工作流引擎的设计、浏览器兼容性、移动端体验等方面有没有明显的问题，或者有什么更好的实现思路。
如果你最近也在折腾浏览器端的重计算任务（图像/音视频处理、WASM、WebGL、AI 推理等），或者对“全前端 + 出海”的模式感兴趣，欢迎留言交流，一起讨论技术细节或踩坑经验。
谢谢大家～
