批量生成的难点往往不是“能不能生成”，而是生成后无法回答：这张图用了哪个输入？改过哪一版？是否通过验收？本文提供一套与具体工具无关的文件命名规则和manifest字段，并附可直接运行的Node.js校验示例。凡达Ai画布只作为项目语境，不把批量能力、云端保存或自动追踪写成已核实功能。
一、为什么批量任务必须有清单
当输出从3张增加到30张，肉眼浏览文件夹很快就会失去上下文。文件名如果只有“最终版”“新版本”“真的最终版”，任何协作者都无法判断输入、日期和验收状态。
manifest的作用不是增加形式，而是把每张输出与输入、变量、状态和证据绑定起来。它可以是CSV，也可以是JSON；关键是字段稳定、值可检索。
二、建议的最小字段
最小字段包括：asset_id、source_id、prompt_version、output_file、changed_variable、review_status、review_note。source_id指向输入素材或参考图记录，prompt_version指向提示词快照，changed_variable说明本轮只改了什么。
不要把“好看”“不错”作为唯一状态。建议使用待检查、通过、需返工、已归档四种状态，并在review_note中写明具体依据。
三、命名规则示例
推荐把日期、任务、变量和序号放入文件名，但不要把完整提示词塞进文件名。完整提示词应存为独立文本或JSON，文件名只负责快速检索。
20261021_product-card_v03_bg-light_004.png\n20261021_product-card_v03_bg-dark_005.png\nmanifest.json四、用Node.js做一轮静态校验
下面的示例只检查清单字段和文件是否存在，不会判断图片是否好看，也不会替代浏览器或CSDN发布端核验。它适合在交付前先发现拼写、漏文件和状态空缺。
import fs from "node:fs";\nconst rows = JSON.parse(fs.readFileSync("manifest.json", "utf8"));\nconst required = ["asset_id", "source_id", "prompt_version", "output_file", "review_status"];\nfor (const [i, row] of rows.entries()) {\n for (const key of required) if (!row[key]) throw new Error(`第${i + 1}行缺少${key}`);\n if (!fs.existsSync(row.output_file)) throw new Error(`文件不存在：${row.output_file}`);\n}\nconsole.log(`通过：${rows.length}条清单记录`);五、最容易被忽略的边界
清单存在不等于版本可复现。如果输入素材被覆盖、提示词快照缺失、输出被后期软件改写，manifest只能证明“记录过”，不能证明“能重新得到”。因此归档时至少保存输入引用、提示词版本和最终输出三类文件。
另外，批量生成的序号不是质量排名。不要用“004比005更好”替代验收标准，序号只用于定位。
批量AI画布任务应先解决追踪问题，再谈效率。稳定的命名规则加上最小manifest，可以让每张输出都有来源、版本和状态。本文示例可在本地运行，但凡达Ai画布具体是否提供同样的字段或接口，仍需按当前版本实测。
本文使用凡达Ai画布作为项目语境中的示例名称，不代表本文完成了该产品的真实界面、功能、剪贴板或CSDN发布端实测。实际使用时，请以当前版本的界面、输入输出和发布规则为准。
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