本地AI自动整理素材

安装与使用说明(含:连接 Ollama + 各功能用法)
优点:
本地 Ollama 推理:素材不出网,隐私更好、可控性强;
默认不覆盖:只补全缺失的 annotation/tags,不破坏你手工整理;
多入口:选中素材一键、选中文件夹批量、新增素材自动监听;
重复检测:精确/相似找重复,人工确认后再删,降低误删风险;
标签库可控:按库生效,可启用/禁用/自定义/同义词收敛,并限制 prompt 体积;
可撤销:写回前做快照,可回滚本次批处理;
M4芯片MacBook Pro运行,通常10秒左右处理完一张。目前主要针对图片素材整理
整理效果如下

1) 前置条件
- 已安装并能打开 Eagle
- 已安装 Ollama 并运行(默认端口 127.0.0.1 (line 11434))
- 已下载视觉模型(示例 qwen3-vl:8b)
- 下载:ollama对话窗口发送“ollama pull qwen3-vl:8b”,自动下载模型
- 检查:终端运行ollama list


2) 关键步骤:插件如何连接 Ollama(最重要)
插件通过 HTTP 访问本机 Ollama。
- 打开插件 → 左侧 设置
- 按你的截图这样填:
- Ollama 地址:http://127.0.0.1:11434
- 模型:必须和 ollama list 里的 NAME 完全一致(例如 qwen3-vl:8b)
- 点击右下角 保存设置
- 看窗口顶部状态条:
- Ollama: 已连接 表示连上了
- 如果失败:去 日志 看具体原因(常见是模型名不对 / Ollama 没启动)

3) 顶部开关与状态
- 暂停:暂停队列执行(不清空队列;恢复后继续跑)
- Dry-run:只生成结果不写回 Eagle(用于验证模型/标签库/规则)
- 日志:查看运行日志、错误原因(模型未找到、请求超时、JSON 截断等)
- 左下角统计:
- 队列:等待处理数量
- 处理中:正在跑的数量
- 成功/失败:本次会话累计结果
4) 左侧各功能页面:作用 + 使用方法
4.1 总览
作用:看当前运行状态、统计、最近结果/错误概览
怎么用:遇到“速度慢/失败多”先看这里与日志入口
4.2 队列/任务
作用:查看所有任务(选中素材/文件夹/监听触发)、进度、成功失败、失败重试入口(如有)
怎么用:
- 任务卡住或很慢:先看是否在 running,再看该任务的错误详情/原始输出
4.3 选中素材
作用:对你在 Eagle 里“当前选中的素材”一键生成注释与标签并写回
怎么用:
- 在 Eagle 选中 1 个或多个素材
- 打开插件 选中素材
- 点“生成并写回”(建议先用 Dry-run 验证一次)
4.4 文件夹整理
作用:对你在 Eagle 里“当前选中的文件夹”批量补全注释/标签
怎么用:
- 在 Eagle 左侧点选一个文件夹
- 打开插件 文件夹整理
- 选择是否递归子文件夹(如有)→ 开始整理
4.5 新增监听
作用:你往 Eagle 新增素材时自动入队整理(Eagle 打开期间生效)
怎么用:打开开关即可;建议先小批量导入验证稳定性,再长期开启
4.6 重复检测
作用:找“重复下载/相似重复”的图片,辅助你手动清理
怎么用:
- 选择范围(通常“选中文件夹”)
- 开始扫描
- 结果会显示每张缩略图的添加日期与尺寸,并推荐保留尺寸更大的那张
- 悬浮缩略图出现删除图标 → 点击 → 二次确认 → 删除(按插件当前实现走 Eagle 删除/废纸篓流程)
- 跳过:让该项本次不再提示(不删除素材)
4.7 标签库
作用:管理“模型生成时允许使用的标签集合”(按当前库生效)
怎么用:
- 搜索/启用/禁用标签
- 添加自定义标签(可选分类/是否风格)
- 配同义词收敛(variants→canonical)
- 控制启用标签数量(过多会拖慢推理、增加 JSON 截断概率)
4.8 设置
作用:全局运行参数
- Ollama 超时(秒):单次请求最长等待时间;模型慢就调大
- 并发:同时跑几个素材
- 极速模式:优先吞吐(通常会自动降低图片尺寸、提高并发、简化推理)
- 缩放最长边:输入给模型的图片最大边长(越小越快,细节更少)
- 品牌模式:是否/多严格地写入品牌相关信息
- 补全到 ≥8:在不覆盖前提下补齐标签数量(只增不减)
- 重复检测:默认扫描范围、相似阈值等
4.9 日志
作用:排错与性能分析
5) 常见问题
- model not found:插件里模型名和 ollama list 不一致 → 按 NAME 原样填写
- The user aborted a request:并发过高/请求被中断/手动取消 → 降并发到 1,或开极速模式
- done=false / JSON 不完整:启用标签太多、prompt 太长或模型不稳定 → 减少启用标签、开极速模式、换模型