analyze_photos

यह क्या करता है

शार्पनेस, एक्सपोज़र और कंपोज़िशन को स्कोर करता है, डुप्लिकेट पहचानता है, और फ़ोटो को keep, trash या culled (अनिर्णीत) में छाँटता है। वैकल्पिक थ्रेशोल्ड 0.0 से 1.0 के बीच हैं: keep_threshold या उससे ऊपर स्कोर वाली फ़ोटो keep बनती है, trash_threshold या उससे नीचे वाली trash। दोनों को बिना सेट छोड़ें तो यूज़र के कॉन्फ़िगर किए डिफ़ॉल्ट इस्तेमाल होते हैं। बड़ी लाइब्रेरी पर समय लग सकता है; भारी AI मॉडल इंस्टॉल न होने पर अपने-आप छोड़ दिए जाते हैं। एनालिसिस के आँकड़े और हर स्टेटस के हिसाब से लाइब्रेरी की गिनती लौटाता है। सिर्फ़ लंबित फ़ोटो स्कोर होती हैं: पहले से एनालाइज़ की गई फ़ोटो अपना सहेजा स्कोर रखती हैं, भले स्कोरर तब से बेहतर हो गया हो। उनके लिए reanalyze_stale_photos इस्तेमाल करें। smart_rank (डिफ़ॉल्ट false, प्रायोगिक) तेज़ कलिंग के बाद दूसरा पास जोड़ता है: इमेज समझने वाला मॉडल आँकता है कि एनालाइज़ की गई कौन सी फ़ोटो रखने लायक हैं और कौन सी स्नैपशॉट हैं (साइन, खड़ी कारें, फ़र्श), और पूरी लाइब्रेरी उसी आधार पर दोबारा रैंक होती है। यह पहले एनालाइज़ की गई फ़ोटो को भी दोबारा रैंक करता है, इसलिए बिना किसी लंबित फ़ोटो के अकेले भी इस्तेमाल हो सकता है। इसे तभी चुनें जब यूज़र रफ़्तार से ज़्यादा बेहतर टॉप पिक चाहता हो: अगर इस मशीन ने कभी फ़ोटो सर्च इस्तेमाल नहीं की तो इसके लिए करीब 600 MB का एक बार का डाउनलोड चाहिए, और यह हर 1,000 फ़ोटो पर लगभग दो मिनट जोड़ता है। यह एनालिसिस कभी दोबारा नहीं चलाता, मैनुअल keep/trash फ़ैसले कभी नहीं बदलता, और अगर फ़ेल हो या उपलब्ध न हो तो तेज़ कलिंग के नतीजे जैसे थे वैसे रहते हैं। जवाब में अनुमान, स्टेटस और गिनती वाला smart_rank ब्लॉक होता है। रिमोट: कॉल बजट के बाद scan_directory की तरह बैकग्राउंड जॉब के रूप में भेजा जाता है, लौटाए गए job_id के साथ get_job_status पोल करें।

पैरामीटर

इसे माँगना

आप इसे नाम से नहीं बुलाते। आप बताते हैं कि क्या चाहिए, और एजेंट टूल चुनता है:

D:/Shoots/eva_tom की शादी की शूट की फ़ोटो छाँटिए, सबसे अच्छे फ़्रेम रखिए, और बताइए कि आपने क्या हटाया।

फ़ोटो छाँटना के बाक़ी टूल

इसे इस्तेमाल करने वाले वर्कफ़्लो

• AI से शादी की शूट की फ़ोटो छाँटें — AI शादी की फ़ोटो कलिंग
• डुप्लिकेट और लगभग-डुप्लिकेट फ़ोटो ढूँढें — डुप्लिकेट फ़ोटो अपने-आप ढूँढें
• फ़ोटो को अपने-आप स्कोर और रैंक करें — फ़ोटो क्वालिटी की ऑटोमैटिक स्कोरिंग

यह कहाँ चलता है

आपकी मशीन पर। imagic का MCP सर्वर एक लोकल प्रोसेस है जिसे आपका AI क्लाइंट शुरू करता है; फ़ोटो कभी आपकी डिस्क से बाहर नहीं जातीं और कुछ अपलोड नहीं होता। यह रेफ़रेंस के हर टूल पर लागू है, इस पर भी।

इसे चलाने के लिए आपको imagic से जुड़ा एक MCP क्लाइंट चाहिए। Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, Gemini CLI और दस अन्य के लिए सेटअप में लगभग तीन मिनट लगते हैं।