快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入：[我需要开发一个AI户型图智能优化系统，帮助软件工程师快速优化房产户型图，提升空间利用率和居住舒适度。

系统交互细节： 1. 输入阶段：用户上传原始户型图或输入户型参数（面积、房间数量等） 2. 图像识别：系统使用OCR文字识别能力提取户型图中的关键数据（尺寸、结构等） 3. 布局分析：LLM文本生成能力分析当前布局的优缺点，提出优化建议 4. 方案生成：根据分析结果，文生图功能自动生成3种优化后的户型方案 5. 输出整合：系统将优化方案以对比图形式展示，并提供详细的改进说明

注意事项：支持常见户型图格式输入，优化方案需考虑实际建筑规范，提供用户友好的方案对比功能。] 3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个AI驱动的户型优化工具，目标是让软件工程师能快速优化房产布局。尝试用InsCode(快马)平台跑通了全流程，记录下关键实现步骤：

核心功能实现

1. 户型图智能解析
2. 通过OCR识别上传图片中的墙体、门窗尺寸
3. 自动提取户型参数时，用正则表达式过滤无效数据

4. 遇到弧形墙体时，系统会转换为多段折线处理

5. 布局分析模块

6. 将户型数据转为JSON结构，包含房间面积、动线关系等
7. 用自然语言描述当前布局痛点（如："主卧衣柜距门口过远，日常使用不便"）

8. 特别处理了承重墙不可改的限制条件

9. 方案生成环节

10. 基于建筑规范生成合规方案（如卧室最小面积≥9㎡）
11. 对每个方案标注空间利用率提升百分比
12. 最终输出效果：

踩坑记录

• 原始户型图光线不足时，OCR识别准确率下降，后来增加了图像预处理步骤
• 早期版本忽略了中国住宅常见的飘窗结构，导致方案实用性打折扣
• 方案对比功能最初用纯文字描述，后来改用红蓝标注的差异图更直观

平台体验

在InsCode(快马)平台上开发时，这些功能特别省心：

• 直接调用内置的AI模型处理图像和文本，不用自己搭环境
• 调试时能实时看到户型解析中间结果
• 最终方案可以一键部署成可交互的网页应用：

整个项目从上传户型图到生成优化方案，最快5分钟就能跑通完整流程。对于需要快速验证产品原型的场景，这种开箱即用的体验确实高效。