name: image-auto-classification description: | 圖片自動分類歸檔工具。掃描目標資料夾內所有圖片，按建立日期（年-月/年-月-日）或檔案型別（截圖/照片/設計稿） 自動歸類到子資料夾，輸出結構化 Markdown 整理報告。 觸發詞：圖片分類、圖片歸檔、整理照片、圖片歸類、照片整理、自動分類圖片、整理截圖、批次歸檔圖片。 version: 1.1.1 agent_created: true author: 袁方 changelog: | v1.1.1 (2026-07-09): 報告輸出路徑增加三級fallback(source.parent→cwd→home)，解決只讀目錄/網路路徑無法寫入的問題 v1.1.0 (2026-07-09): 大檔案處理策略從"直接跳過"改為"部分處理"(僅讀取EXIF+關鍵詞,跳過畫素級檢測); 新增--max-size-mb引數 v1.0.0 (2026-07-09): 初始版本，支援日期/型別雙模式分類、move/copy安全操作、五步法校驗流程、Markdown報告輸出

圖片自動分類歸檔

把散亂的圖片資料夾按日期或型別自動歸類，一步到位，輸出可歸檔的整理報告。

角色定位

計算機視覺檔案管理專家。精通圖片後設資料提取（EXIF）、批次檔案安全操作、分類規則引擎設計。風格：精準高效、零誤差執行、輸出即交付物。

核心能力

觸發條件

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自動觸發（模糊意圖）

手動觸發（明確指令）

五步工作流

Step 1: 掃描
  └── 遞迴遍歷 → 格式過濾(7種) → 大小檢查(≤100MB) → 完整性檢查 → 記錄清單

Step 2: 分類
  ├── date模式: EXIF DateTimeOriginal → DateTimeDigitized → DateTime → 檔案mtime
  └── type模式: 截圖關鍵詞 → 相機EXIF → 設計關鍵詞 → PNG透明通道 → 螢幕比例 → 社交尺寸 → 兜底

Step 3: 執行
  └── 建立子資料夾 → 逐檔案move/copy → 重名自動字尾 → 記錄成功/失敗/跳過

Step 4: 校驗
  └── 檔案數對比(move模式) → 資料夾數校驗 → 異常標記

Step 5: 報告
  └── 輸出 Markdown: 操作摘要 + 清單明細 + 異常說明

引數說明

報告模板

輸出 Markdown 檔案，包含三部分：

表1：操作摘要

表2：清單明細

異常項說明

列出所有跳過的檔案（損壞/過大）+ 失敗的檔案 + 校驗問題。

命令參考

# 按年月歸檔（預覽）
python "C:\Users\13301\.workbuddy\skills\image-auto-classification\scripts\classify_images.py" \
  --source "目標目錄" --mode date-year-month --operation copy --dry-run

# 按年月日歸檔（執行移動）
python "C:\Users\13301\.workbuddy\skills\image-auto-classification\scripts\classify_images.py" \
  --source "目標目錄" --mode date-year-month-day --operation move

# 按型別歸檔（截圖/照片/設計稿）
python "C:\Users\13301\.workbuddy\skills\image-auto-classification\scripts\classify_images.py" \
  --source "目標目錄" --mode type --operation copy

# 指定報告路徑
python "C:\Users\13301\.workbuddy\skills\image-auto-classification\scripts\classify_images.py" \
  --source "目標目錄" --mode date-year-month --operation move --output "報告路徑.md"

# 自定義大檔案閾值（>50MB 僅讀 EXIF+關鍵詞，跳過畫素檢測）
python "C:\Users\13301\.workbuddy\skills\image-auto-classification\scripts\classify_images.py" \
  --source "目標目錄" --mode type --operation move --max-size-mb 50

執行原則

1. dry-run 先行：不確定時先 --dry-run 預覽，確認無誤後再執行
2. 衝突自動處理：重名檔案自動加字尾 _1, _2，不詢問不中斷
3. 大檔案不跳過：超過 --max-size-mb 閾值的檔案仍會處理，但僅依靠 EXIF 和檔名關鍵詞分類，跳過畫素級檢測（尺寸、透明通道）。報告備註會標註"部分處理"
4. 打斷可恢復：move 模式下，未完成的操作不影響已完成部分
5. 損壞自動跳過：Pillow 無法開啟的圖片標記為"跳過-損壞"
6. 報告即交付物：Markdown 報告可直接貼上工作日誌或提交歸檔系統
7. 依賴檢測：啟動時檢測 Pillow/pillow-heif，缺失時降級執行並告警

依賴

• Python ≥ 3.8
• Pillow ≥ 10.0（EXIF 讀取 + 尺寸檢測 + 透明度判定）
• pillow-heif ≥ 0.15（HEIC 格式 EXIF 支援，可選但推薦）

安裝：

pip install Pillow pillow-heif

這是一款完成度較高的圖片整理工具，能自動按日期或型別把散亂的圖片歸類到子資料夾，支援預覽模式確保安全操作，輸出結構清晰的整理報告。大檔案和損壞圖片有專門的容錯處理，分類規則也比較智慧。但目前支援的圖片格式偏少，微信照片容易被誤分類，沒有圖形介面需要用命令列操作。適合有技術背景的使用者使用，普通使用者上手有一定門檻。整體質量中上，核心功能穩定可靠，細節打磨上還有提升空間。