SnapTidy 照片视频整理
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装规范名 @user_9a6f5769/snaptidy。
技能介绍
要解决的问题
macOS 用户的照片往往散落在多个位置：手机导出目录、外置硬盘、微信自动保存的 mmexport 图片、连拍 burst 照片和随手截图。同一个场景会以不同分辨率和压缩率存在多个副本，手动对比并不现实。SnapTidy 把问题拆成两个可验证的部分：哪些文件重复，以及重复时保留哪一个。
核心能力与工作流程
只读扫描，不删原件。默认行为是扫描而非改动。即使执行 apply_move_plan.py，也只是把文件移动到审查目录或 macOS 废纸篓（--mode trash），都可以从废纸篓找回。执行前必须先展示 move_plan.csv 并获得明确确认。
两阶段去重：
- 精确去重：SHA-256 哈希相同即同一文件，SQLite 与 CSV 输出下均可用
- 感知相似：可选的 pHash 检测，用于发现同一张照片的不同导出版本
扫描元数据：文件大小、SHA-256、EXIF 日期、GPS、相机型号、尺寸、感知哈希、自动分类（photo / screenshot / wechat / burst）与目录标签。依赖很轻：Pillow 读元数据、piexif 解析 EXIF、imagehash 计算感知哈希，不引入 pandas、numpy 等重型框架，数据库用 Python 内置 SQLite。
智能保留优先级：副本横跨多个目录时按评分决定保留谁——分辨率与 EXIF 完整性权重最高（有元数据更可能是原图），其次是文件大小、格式（RAW > HEIC > JPG）、类别（真实照片优先于截图和微信图片），再加上用户指定的优先目录。策略可通过 --strategy quality/oldest/newest/folder 切换，默认 quality。
存储选型：.db（SQLite）是推荐格式，本地索引跨运行复用，十万张以上照片的查询速度据称比 CSV 快约 400 倍；.csv 仅作小库兜底，方便用表格软件逐条核对移动方案。每次移动都会写入 move_log.csv 留下审计记录。
适用边界与注意事项
- 不进入照片图库：
.photoslibrary/.photolibrary目录一律跳过，需先从「照片」App 导出再扫描 - 只处理用户指定的路径：不扫描系统目录或磁盘根目录，
Original_Backup等备份目录默认跳过 - pHash 有误判风险：纯色图片的感知哈希几乎必然相同，SHA-256 应作为主判据
- 截图与下载图缺少 EXIF：评分时「元数据完整性」一项自然失分，不影响去重结果
- 权限要求：macOS 需授予「完全磁盘访问权限」，否则外置盘与部分目录会读取失败
- 执行前必须确认：重复文件横跨多个目录时，会先询问保留哪个目录的版本，以及移入审查目录还是废纸篓
使用场景
- 从旧手机和外置硬盘汇总照片后，需要找出重复文件并按分辨率和 EXIF 判断保留哪一份
- Mac 磁盘空间告急，想扫描导出的照片文件夹生成去重报告，确认前先不移动任何文件
- 微信导出的图片和连拍照片混在同一目录，需要分类识别并清理重复的截图
- 合并多份相机导出的照片时想确认哪些是原始文件，保留 EXIF 完整的那份
适合人员
- 用 macOS 管理多年积累照片的摄影爱好者，想在不动原件的前提下清理重复照片
- 从 iPhone 和 Android 各导了一份照片到 Mac 的普通用户，需要判断哪份更清晰再归档
- 负责整理团队照片素材的行政或运营，想在执行移动前逐条核对去重方案
- 微信里存了大量截图和相机照片的用户，想分开识别并清理重复图片
相关技能
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