reselect_photos

하는 일

사진이 이미 점수가 매겨져 있고 다른 선택 결과만 원할 때는 analyze_photos 대신 이걸 쓰세요. 다시 분석하지 않고 저장된 데이터로 임계값과 keep 개수 제한을 순식간에 다시 적용해요. 수동으로 고른 사진(사용자 또는 set_photo_status가 정한 상태)은 항상 그대로 보존되고 manual_preserved로 보고돼요. mode="pipeline"(기본값)은 평소의 판단 엔진을 다시 돌려요. keep/trash 임계값에 촬영분 기준 선택 패스가 더해지고, target_count는 남길 사진 수의 상한이에요. 이 패스는 거의 같은 프레임을 한 룩당 4장으로 제한하므로 target_count보다 적게 남길 수 있고, 그럴 때는 결과에 메모가 붙어요. mode="top_n"은 “포트폴리오용으로 최고의 N장을 줘”가 뜻하는 모드예요. 정확히 target_count장이 keep이 되고 분석된 나머지 사진은 모두 culled(검토)가 되며, 어떤 것도 trash로 가지 않고, 같은 거의 중복 묶음/연사 묶음에서는 최대 max_per_group장(기본값 1)만 들어가요. 앱의 셀렉이 쓰는 것과 같은 묶음이라서, 셔터를 마구 누른 연사가 거의 같은 프레임으로 선택을 채우지 못해요. 묶음당 한 장씩 모은 풀이 target_count보다 작으면, 나머지는 묶음과 상관없이 다음으로 좋은 프레임으로 채우고 결과에도 그렇게 표시돼요. target_count는 필수예요. 실시간으로 조절할 때 좋아요. 사용자가 개수에 만족할 때까지 값을 바꿔 가며 반복해서 호출하세요. keep/review/trash 개수, manual_preserved, total_considered, 상태별 라이브러리 개수를 돌려줘요. 저장된 점수 일부가 이전 점수 방식에서 나왔다면 stale_scores 블록이 나타나요. 다시 순위를 매겨도 그건 고칠 수 없으니, 다시 자르지 말고 그대로 전달하고 reanalyze_stale_photos를 제안하세요.

매개변수

요청하는 방법

이 도구를 이름으로 호출하지는 않아요. 원하는 것을 말하면 에이전트가 도구를 골라요:

이 촬영분에서 고객 갤러리에 쓸 가장 좋은 60장을 골라서 내보내 줘.

나머지 셀렉 도구

이 도구를 쓰는 워크플로

• 고객 갤러리용 사진을 골라 내보내기 — AI로 고객 갤러리에 쓸 가장 좋은 사진 고르기

실행되는 곳

내 컴퓨터에서요. imagic의 MCP 서버는 AI 클라이언트가 시작하는 로컬 프로세스라서, 사진이 디스크 밖으로 나가지 않고 업로드되는 것도 없어요. 이 도구를 포함해 레퍼런스의 모든 도구가 마찬가지예요.

호출하려면 imagic에 연결된 MCP 클라이언트가 필요해요. Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, Gemini CLI와 그 밖의 열 개 클라이언트는 설정에 약 삼 분이 걸려요.