photo-selector

name	photo-selector
description	从本地照片文件夹中按专业摄影标准筛选出值得精修的照片。先生成联络表，再做多轮挑片，最后把终选片复制到“精修”文件夹。macOS 默认走原生 JXA，Linux 和 Windows 可走 Python Pillow 后端。

Photo Selector

把本地照片挑片任务做成稳定、可复用的执行流程：先盘点素材，再生成联络表完成大范围初筛，随后压缩连拍、复核原图，最后把终选片复制到同级 精修 文件夹。默认直接执行，不停留在抽象建议。

Compatibility

macOS uses bash + osascript + JXA + AppKit by default. Linux and Windows use Python 3 + Pillow. A PowerShell wrapper is included for Windows.

Default operating mode

• 默认做完整挑片，而不是只给标准。
• 永远不要删除、移动、覆盖原片。
• 默认只复制终选 JPG 到 精修 文件夹。
• 如果用户明确要求，再补拷配套 RAW。
• 同一连拍只保留最强的 1-2 张，避免冗余。
• 关键竞争帧必须看原图，不要只靠缩略图定胜负。

Platform compatibility

• macOS
  • 默认后端：osascript + JXA + AppKit
  • 推荐命令：
    • bash "{baseDir}/scripts/make_contact_sheets.sh" "/path/to/photos" "/path/to/contact_sheets_16" 4 4 480 360
• Linux
  • 后端：Python 3 + Pillow
  • 推荐命令：
    • bash "{baseDir}/scripts/make_contact_sheets.sh" "/path/to/photos" "/path/to/contact_sheets_16" 4 4 480 360
• Windows
  • 后端：Python 3 + Pillow
  • 推荐命令：
    • pwsh -File "{baseDir}\scripts\make_contact_sheets.ps1" "<photos-dir>" "<contact-sheets-dir>" 4 4 480 360
  • 如果在 Git Bash 或 WSL 下运行，也可以继续使用 make_contact_sheets.sh。

依赖说明：

• macOS 原生后端不需要 Pillow。
• Linux / Windows 需要安装 Pillow：
  • python -m pip install pillow
• 当前 skill 目录如果存在 .venv，包装脚本会优先使用其中的 Python。
• make_contact_sheets.sh 会自动选后端，也可以用环境变量强制指定：
  • PHOTO_SELECTOR_BACKEND=macos-jxa
  • PHOTO_SELECTOR_BACKEND=python-pillow
  • PHOTO_SELECTOR_PYTHON=/custom/python

Workflow

1. 盘点素材

   • 统计 JPG、JPEG、RAW 的数量和分布。
   • 确认工作目录、输出目录，以及是否已有 精修 文件夹。

2. 生成第一轮联络表

   • 对整批 JPG 生成 4x4 联络表。
   • 文件名必须显示在每张缩略图下方，方便快速回指原图。
   • 推荐使用：
     • bash "{baseDir}/scripts/make_contact_sheets.sh" "/path/to/photos" "/path/to/contact_sheets_16" 4 4 480 360
     • Windows PowerShell: pwsh -File "{baseDir}\scripts\make_contact_sheets.ps1" "<photos-dir>" "<contact-sheets-dir>" 4 4 480 360

3. 第一轮初筛

   • 先抓“大方向正确”的帧：
     • 情绪自然
     • 主体明确
     • 光线可用
     • 构图完整
     • 有纪念性或故事感
   • 第一轮宁可多留，不要过早淘汰边界好片。

4. 第二轮压缩

   • 把候选名单写入一个文本文件，每行一个文件名。
   • 用更大的 3x3 联络表复看候选：
     • bash "{baseDir}/scripts/make_contact_sheets.sh" "/path/to/photos" "/path/to/round2_sheets" 3 3 640 480 "/path/to/candidate_list.txt"
     • Windows PowerShell: pwsh -File "{baseDir}\scripts\make_contact_sheets.ps1" "<photos-dir>" "<round2-sheets-dir>" 3 3 640 480 "<candidate-list.txt>"
   • 在同组连拍里压掉弱帧，只保留真正最强的那一两张。

5. 原图复核

   • 对边界帧直接查看原图。
   • 重点检查：
     • 是否实焦
     • 是否闭眼或半闭眼
     • 表情是否真的成立
     • 高光是否爆掉
     • 背景是否有强干扰
     • 裁切是否压手压脚

6. 归档终选

   • 在原目录下创建 精修 文件夹。
   • 只复制终选片，不移动原片。
   • 输出最终张数，并说明关键取舍。

挑片核心标准

详细标准见 references/selection-rubric.md。默认优先级如下：

• 第一优先：真实情绪、亲密互动、幸福感
• 第二优先：清晰度、曝光、肤色和主体识别
• 第三优先：构图、层次、背景干净程度
• 第四优先：纪念性、场景代表性、故事完整度

不要只挑“看镜头”的标准照。玩耍、牵手、对望、奔跑、吃东西、探索环境，这些往往更有价值。

安全规则

• 不做任何删除操作。
• 不用覆盖式整理，不批量重命名原片，除非用户明确要求。
• 如果 精修 已存在，保留原有内容；新增复制时报告重名或已存在情况，不清空目录。
• 对不确定的关键竞争帧，宁可多看原图，也不要凭缩略图草率淘汰。

输出预期

• 默认产出：
  • 精修 文件夹
  • 第一轮或第二轮联络表
  • 明确的终选名单
  • 简短的审美说明与关键取舍依据

Resources in this skill

• scripts/contact_sheet.jxa - macOS 原生联络表后端
• scripts/contact_sheet_pillow.py - Linux / Windows / macOS 通用的 Pillow 后端
• scripts/make_contact_sheets.sh - Bash 包装器，会自动选择 macOS 或 Python 后端
• scripts/make_contact_sheets.ps1 - Windows PowerShell 包装器
• references/selection-rubric.md - 挑片标准与取舍规则