Du entscheidest, welche Kategorien wichtig sind. "Screenshots", "Memes", "QR-Codes", "Belege" - alles, was deine Timeline zumüllt. Für jede Kategorie schreibst du einen oder mehrere Text-Prompts, die diese Bilder beschreiben. Gallery nutzt dieselbe CLIP-KI wie die Smart Search, um jedes Foto gegen deine Prompts zu vergleichen.
Wenn ein Foto passt, bekommt es automatisch das Tag Auto/CategoryName. Soll es auch aus der Timeline verschwinden, setze die Aktion auf "Tag and archive", und passende Fotos wandern still ins Archiv. Keine Löschung, kein Datenverlust - nur eine aufgeräumtere Ansicht.
Funktioniert für jedes Foto, alt und neu
Neue Uploads werden klassifiziert, sobald ihr CLIP-Embedding erzeugt ist - im gleichen Ablauf, der Smart Search und Dublettenprüfung antreibt. Kein Extra-Schritt, kein Warten.
Für die bestehende Bibliothek startest du einfach "Bibliothek scannen", und ein Hintergrundjob klassifiziert alles. Tausende Fotos, in Sekunden bearbeitet. Derselbe Job-Qüü, den du schon für Thumbnails und Transcoding nutzt.
Auf deine Toleranz abgestimmt
Jede Kategorie hat ihren eigenen Similarity-Schwellenwert. Schieb ihn Richtung "Loose", um mehr Treffer zu bekommen (mit mehr False Positives), oder Richtung "Strict", um nur sehr sichere Treffer zu taggen. Der Standard liegt an einem guten Punkt für die meisten Kategorien.
Mehrere Prompts pro Kategorie verbessern die Genauigkeit. Statt nur "screenshot" kannst du "screenshot of a phone screen", "screenshot of a computer desktop", "screen capture with UI elements" ergänzen. Mehr Beschreibungen geben der KI mehr Blickwinkel.
Von Admins verwaltet, für alle wirksam
Die Klassifizierungskategorien werden systemweit von Admins unter Administration > Einstellungen > Classification konfiguriert. Ein Satz Regeln gilt konsistent für alle Nutzer - Screenshots, Belege und Memes werden für alle gleich behandelt. So bleibt die Bibliothek sauber, ohne dass jeder Nutzer eigene Regeln pflegen muss.
Die Architektur ist auf Wachstum ausgelegt: Der aktuelle Klassifizierer nutzt CLIP-Text-zu-Bild-Ähnlichkeit, aber später lassen sich weitere Methoden ergänzen - OCR-basierte Erkennung, EXIF-Abgleich oder dedizierte Modelle - als eigene Funktionen.
