強大的色彩混合遊戲策略，是比較目標的十六進位色碼與 Lab 值，每次只調整一個滑桿，並以 Delta E 1976 達到 3.0 或以下為目標，再進行檢查。

色彩混合遊戲提供五個固定目標，涵蓋 RGB 與理想化 CMY 模式，因此精確且可重複的流程，比僅憑色票猜測更有用。

color mixing game strategy
色彩混合遊戲策略：先讀數值，再看顏色

先讀取數值目標

先從標籤開始，而不是依據色塊看起來的亮度或飽和度。每一回合都會提供建立目前模型所需的資訊，並讓你將目標與目前的混合結果進行比較。

  • 目前模型：確認該回合標示的是 RGB 或理想化 CMY。
  • 目標十六進位色碼：這是你要重現的編碼 sRGB 值。
  • 目標 Lab：這些 L、a、b 座標提供了用於評分的色彩座標。
  • 目前混合結果：在目標旁讀取其十六進位色碼、RGB 色通道數值與 Lab 座標。

每一回合都會出現兩個以上的色塊，因此請先辨識有標示的目標與目前混合結果，不要假定要複製的是最亮或最飽和的色塊。即使兩個顏色看起來相似、顯示器未經校準，或玩家對差異的感知不同，文字與數值提示都能讓目前狀態維持清晰易懂。

選擇螢幕上顯示的模型

RGB 與 CMY 是刻意設計成不同的系統。控制項可能看起來相似，但有效調整的方向在這兩種模型之間是相反的。

回合模型 控制項行為 有用的初步比較方式
RGB 紅、綠、藍滑桿的範圍為 0 到 255。提高某個控制項，就會增加該編碼 sRGB 元件的比例。 直接將目前的紅、綠、藍數值與目標十六進位色碼的對應元件進行比較。
理想化 CMY 青色、洋紅與黃色的範圍為 0% 到 100%。青色會移除紅色，洋紅會移除綠色，黃色會移除藍色。 從 CMY 控制項推導出產生的紅、綠、藍通道，再與目標十六進位色碼比較。

公開的 CMY 互補規則可寫成 R = round(255 × (1 − C/100))、G = round(255 × (1 − M/100))，以及 B = round(255 × (1 − Y/100))，其中 C、M、Y 是滑桿的百分比。每個產生的顯示通道都會四捨五入為整數。

這表示紅色過多時，需要增加青色；紅色不足時，則需要減少青色。洋紅與綠色、黃色與藍色之間也是相同的關係。

透過受控的調整循環進行目標配對

  1. 操作控制項前，先讀完整個回合。確認目前模型、目標十六進位色碼、目標 Lab 座標，以及目前混合結果的十六進位色碼、RGB 值與 Lab 值。
  2. 依數值選擇調整方向。在 RGB 中，將每個目前通道與目標十六進位色碼比較：通道過低就提高，過高就降低。在 CMY 中，將控制項轉換為顯示通道，並反轉對應的調整方向。
  3. 進行一次小幅調整。若要精確使用鍵盤控制，可用 Tab 鍵將焦點移至滑桿，再使用方向鍵進行單位調整。滑鼠與觸控控制提供相同的三項調整，觸控目標的高度至少為 44 像素。
  4. 讀取更新後的混合結果。查看新的十六進位色碼、RGB 通道與 Lab 座標。決定仍需處理的單一數值差異，不要一次變更全部三個控制項。
  5. 將該差異轉換成下一次只調整一項控制項的動作。如果目前紅色通道仍低於目標紅色通道，就在 RGB 中提高紅色；如果仍高於目標，就降低紅色。在 CMY 中，紅色過多時使用更多青色，紅色不足時則使用較少青色。
  6. 將 Lab 值作為第二意見。相似的 RGB 數值並不能取代 Delta E 計算。將目前的 L、a、b 座標與目標座標比較，以確認混合結果正朝相同的鄰域移動。
  7. 當數值提示已接近時，按下 Check mix。檢查功能會透過實際的色彩轉換流程評估目前的控制項，而不是使用以 RGB 差值總和為基礎的捷徑。
  8. 先解讀結果，再繼續進行。Delta E 1976 值為 3.0 或以下即可通過，並獲得 200 分，接著開啟下一個固定目標。第一次出現不同的錯誤混合結果時，系統會記錄其 Delta E，並保留一次經過深思熟慮後修正的機會。
  9. 對全部五個回合重複相同的流程紀律。不要因為early成功就削弱流程：辨識模型、進行一次方向性調整、比較數值，然後再檢查。

以 Lab 和 Delta E 作為最終判定依據

Delta E 1976 是兩個 CIELAB 三元組之間的歐氏距離：ΔE76 = √((L1 − L2)² + (a1 − a2)² + (b1 − b2)²)。數值越小，表示兩個 Lab 座標越接近；RGB 通道距離絕不會被標示或用作 Delta E。

遊戲會先執行完整的轉換流程，再計算該距離。它使用分段式 sRGB 傳遞函數正規化並解碼編碼後的 sRGB 通道，透過適用於 D65 的 sRGB 至 XYZ 矩陣將線性光轉換為 XYZ，以 D65 白點對 XYZ 進行正規化，將結果轉換為 CIELAB，然後套用歐氏公式。

就策略而言，這形成了一種實用的分工：使用十六進位色碼與 RGB 決定應移動哪個通道，再使用 Lab 與 Delta E 判斷產生的混合結果是否已足夠接近。轉換流程遵循 W3C CSS Color Module Level 4 的色彩轉換程式碼，並依據 International Color Consortium 的 sRGB 登錄資料交叉檢查 sRGB 定義。

區分 CMY 與顏料預期效果

理想化 CMY 是用於教學互補顯示通道的模型，並非顏料化學的模擬。它會預測在遊戲公開的簡化規則下，控制項如何改變紅、綠、藍。

實際的油漆、印刷油墨、紙張、燈光、黏合劑與顏料，可能因為其光譜特性未被納入而呈現不同表現。請將 CMY 結果視為數位混合練習，而不是預測實體表面上會呈現什麼色彩的配方。

將每次檢查視為審慎決策

Check mix 會將目前設定轉換成一次嘗試，因此應在數值比較後使用此按鈕，而不是將它當成隨機掃描工具。失誤結構使這項區別十分重要：

  • 第一個不同的錯誤滑桿組合會記錄其 Delta E，並保留一次機會。
  • 再次檢查完全相同的錯誤組合時，系統會進行去重處理，因此不會消耗第二次機會。
  • 第二個不同的錯誤組合會鎖定該回合、停用全部三個滑桿與 Check 按鈕，而 Restart 是唯一的恢復途徑。
  • Restart 會還原相同的確定性第一個目標、歸零的滑桿、零分，以及空的組合集合。

重複完全相同的錯誤組合不會提供新的色彩資訊，儘管它也不會消耗第二次機會。在第一次出現獨特失誤後，應根據更新後的比較結果進行一次有依據的修正，而不是嘗試無關的排列方式。如果第二次出現不同的失誤而鎖定了回合，重新開始會啟動一趟全新的流程，而不是試圖改變已停用的狀態。

以可重複的五回合流程收尾

固定序列結合了 RGB 與理想化 CMY 任務，涵蓋 Signal Orange、Ideal Green、Electric Cyan、Ideal Violet 和 Screen Magenta。每次通過配對都會立即獲得 200 分並開啟下一個目標，因此完成五個回合即可獲得精確的 1,000 分。

每次提交前，都使用相同的四個問題進行檢查：我是否辨識了目前模型？調整方向是否符合數值比較？我是否只變更一項控制項？更新後的十六進位色碼與 Lab 值是否接近目標？由於各項挑戰都是固定的，而且 Restart 會回到相同的第一個目標，這套流程也能提供可重複的練習，而不是每次呈現一道新隨機化的謎題。

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