moonlitlynx-food-run

此 Skill 的功能

在 grouchygiraffe 和 shamblingshark 集合中查找符合 digikam“未标记或未注明日期”保存搜索条件的媒体文件，读取其 YAML 元数据，对内容进行食物与非食物分类，并应用相应的 digikam 标签。

应用任何标签之前，务必先报告查找结果。

数据库

路径：~/Pictures/digikam4.db

每次运行前备份：

cp ~/Pictures/digikam4.db ~/Pictures/digikam4.db.bak.$(date +%Y%m%d_%H%M%S)

查找文件

digikam 保存的搜索“未标记或未注明日期”（id=42）对应以下 SQL。

两个条件都必须满足（AND，而非 OR）：

SELECT i.name, ar.label
FROM Images i
JOIN Albums al ON al.id = i.album
JOIN AlbumRoots ar ON ar.id = al.albumRoot
LEFT JOIN ImageInformation ii ON ii.imageid = i.id
WHERE ar.label IN ('grouchygiraffe', 'shamblingshark')
AND i.id NOT IN (
  SELECT imageid FROM ImageTags
  WHERE tagid NOT IN (SELECT id FROM Tags WHERE name LIKE 'Color Label%')
)
AND (ii.creationDate IS NULL OR ii.creationDate < '1904-01-01T00:00:00')
ORDER BY ar.label, i.name;

必须排除 Color Label%——在 digikam 的 UI 中，只有颜色标签的文件也会被视为未标记。

读取 YAML 文件

grouchygiraffe 文件：/Users/mtm/pdev/taylormonacelli/grouchygiraffe/data/<shortcode>.yaml

去掉文件扩展名即可得到 shortcode（例如，DZY_GI9tCs5.mp4 → DZY_GI9tCs5.yaml）。

/output 中的 Shamblingshark 文件以 UUID 命名，没有对应的 YAML 文件——跳过分类，应用 noyamldesc。

从每个 YAML 文件中读取 uploader、title 和 description 字段。

分类

食物——应用 food（id=109）以及任何匹配的子标签：

关键词模式	子标签	digikam id
sourdough、levain、batard、boule、bulk ferment、crumb	sourdough	113
salsa、enchilada sauce、tomatillo、salsa verde、salsa roja	salsa	115
pepper、chile、jalapeño、chipotle、guajillo、cayenne	peppers	151
curry、masala、tikka、korma、biryani、desi、indian	indian	114
paneer	paneer	123
soup、stew、broth、ramen	soup	153
bean、lentil、chickpea	beans	133
tomato	tomato	131
coffee、espresso、barista	coffee	130
dumpling、potsticker、gyoza	dumpling	233
vegan、plant-based	vegan	234
pizza、pasta、focaccia、ciabatta、bread、loaf	pizza（pizza）或仅应用 food（bread）	235
mushroom	仅应用 food（不存在子标签）	—
honey	honey	156

根据小写的 description 和 uploader 字段进行匹配。

即使没有匹配到子标签，也要应用 food——food 是所有食物内容的基础标签。

可能是食物 / 描述为空——如果 YAML 的 description 为空或为 null，但上传者用户名明显表示食物内容（例如 eatinghealthytoday、thesourdoughnerd、katrina.the.earthy.vegan、myhealthydish），则应用 food + noyamldesc。

无信号——如果 description 为空，且 uploader 没有提供食物信号（例如没有 description 的 stealth_health_life、普通生活方式账号），则仅应用 noyamldesc。

非食物——完全跳过，不应用任何标签。示例：健身/活动能力、时尚、政治、医疗、幽默、生活方式。

特殊标签：noyamldesc

noyamldesc（id=242，pid=0）用于标记 YAML 中没有有用描述、因而无法分类的文件。

如果用户名表示食物内容，则与 food 一起应用；如果完全没有内容信号，则单独应用。

务必同时应用 ai-tagged。

标签 ID 速查表

标签	id	pid
food	109	0
sourdough	113	109
salsa	115	109
indian	114	109
paneer	123	109
peppers	151	109
soup	153	109
tomato	131	109
beans	133	109
coffee	130	0
honey	156	109
dumpling	233	109
vegan	234	109
pizza	235	109
ai-tagged	192	0
noyamldesc	242	0

应用标签

使用 INSERT OR IGNORE——ImageTags 表对 (imageid, tagid) 有 UNIQUE 约束。

按正确的相册根目录限定范围，通过文件名查找图像 ID：

SELECT i.id FROM Images i
JOIN Albums al ON al.id = i.album
JOIN AlbumRoots ar ON ar.id = al.albumRoot
WHERE ar.label = 'grouchygiraffe' AND i.name = 'DZY_GI9tCs5.mp4';

或者在单个事务中使用子查询，按名称批量处理：

BEGIN;
INSERT OR IGNORE INTO ImageTags (imageid, tagid)
SELECT i.id, 192 FROM Images i
JOIN Albums al ON al.id = i.album
JOIN AlbumRoots ar ON ar.id = al.albumRoot
WHERE ar.label IN ('grouchygiraffe', 'shamblingshark')
AND i.name IN ('DZY_GI9tCs5.mp4', ...);
COMMIT;

通过 ar.label 限定插入范围，可避免给其他集合中同名的重复条目添加标签。

工作流

1. 备份数据库。
2. 运行未标记／未注明日期的查询，并报告文件数量。
3. 读取每个文件的 YAML 并分类：food、probably-food、no-signal 或 non-food。
4. 在应用任何标签前，先向用户展示结果。显示：shortcode、内容摘要、建议的标签。
5. 确认后，在单个事务中应用标签。
6. 通过检查 SELECT t.name, COUNT(*) FROM ImageTags it JOIN Tags t ON t.id = it.tagid JOIN Images i ON i.id = it.imageid WHERE i.name IN (...) GROUP BY t.name 验证计数。
7. 使用本次运行摘要更新 Obsidian 库中的 moonlitlynx progress.md。
8. 提交进度记录。

进度记录

进度记录在 /Users/mtm/Documents/Obsidian Vault/moonlitlynx progress.md 中。

每次运行后，在 ## Food/recipe batch tag run 下添加带日期的部分，记录：

• 找到并标记的文件数量
• 新建的标签（如有）
• 应用的子标签明细
• 跳过的文件及原因