我在学校负责食堂餐食管理,每天有一项固定工作:把厨房拍的餐食照片加工后归档上报——要求每张照片提亮、裁掉手机状态栏、底部加上"日期+餐别+完整菜名"的标准标注。
以前的做法是:手机相册一张张截图 → 打开修图软件裁剪提亮 → 手动打字加标注。一张照片 5 分钟,一批 20 张就是一个多小时,而且标注格式经常不统一,返工是常事。
后来我用了腾讯 WorkBuddy(AI 办公智能体),把整个流程做成了一个自定义技能包,现在把原始照片文件夹路径发给它,几分钟出全部成品。这篇文章记录完整的搭建过程和踩坑记录,希望能帮到有类似批量图片处理需求的朋友。
WorkBuddy 支持自定义技能(Skill),本质就是把你的工作流程写成一份 SKILL.md 文档 + 配套脚本,AI 之后调用时会严格按照文档执行。
我的餐食照片处理流程拆解下来是 5 步:
让 WorkBuddy 创建独立的 Python 3.13 虚拟环境,装三个包:Pillow(图像处理)、rapidocr-onnxruntime(中文 OCR)、opencv-python(可选)。
⚠️ 第一个坑:Python 3.13 下不要用 EasyOCR,PyTorch 兼容问题会直接崩溃;RapidOCR 是 onnxruntime 方案,开箱即用,中文识别效果也很好。
只裁取图片顶部 18% 区域做 OCR(避免整图识别慢且引入噪声),正则匹配"X月Y日"格式,转成日期建文件夹。识别失败的(比如照片里写的是"昨天")统一丢进"日期未识别"文件夹,人工兜底。
PYTHON复制
enhancer = ImageEnhance.Brightness(img)
img = enhancer.enhance(1.3) # 提亮
contrast = ImageEnhance.Contrast(img)
img = contrast.enhance(1.1) # 微调对比度
# 裁顶部18% → RapidOCR → 正则匹配 r'(\d{1,2})月(\d{1,2})日'标注区生成是核心:文字区高度按公式 final_h = food_h / (1 - 0.18) 计算,并硬性限制不超过成品图高度的 1/5,避免菜名太长把图挤变形。红字用微软雅黑,红框 3px,文字在框内水平垂直居中;一行放不下自动拆两行并缩小字号。
第二个坑:多行标注的对齐。第一行是"9月1日午餐:1、米饭",第二行"4、xxx"必须和第一行的"1、"对齐,偏移量正好等于"日期+餐别:"前缀的像素宽度。这个细节如果不写进 SKILL.md,AI 每次生成的对齐都不一样。
这是用 WorkBuddy 做自定义技能最重要的心得:所有格式标准必须文档化,包括:
写得越细,AI 执行越稳定,后面每次调用都是"给个文件夹路径就出活"。
现在的工作流:手机拍完照 → 照片拷进原始文件夹 → 对 WorkBuddy 说一句"处理这个文件夹" → 几分钟后桌面输出文件夹里就是全部成品:提亮、裁剪、标准标注、按日期归档,直接可交。
一批 20 张照片的处理时间从 1 小时以上缩短到 5 分钟左右,且格式 100% 统一,零返工。
工具:腾讯 WorkBuddy(AI 办公智能体),自定义 Skill + Python(Pillow / RapidOCR)。
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