Automatisierung
StockTagger – Bildmetadaten mit Kontrolle
StockTagger
KI schlägt Bildtitel und Keywords vor; Kosten, Qualität und finale Freigabe bleiben jederzeit kontrollierbar.
- Projektart
- Eigenprojekt
- Status
- Pilot
- Zeitraum
- 2025–2026
- Rolle
- Workflow-Design · Python-Entwicklung · Lightroom-Integration
Das Eigenprojekt
StockTagger
StockTagger ist ein Eigenprojekt für Fotografen und Content-Teams, die Bildarchive für Stock-Plattformen oder interne Mediatheken verschlagworten. Das Werkzeug erzeugt Vorschläge für Titel, Beschreibungen und Keywords, lässt die Veröffentlichung aber bewusst bei einem menschlichen Freigabeschritt.
Ausgangslage
Stock-Plattformen brauchen präzise Titel, Beschreibungen und viele relevante Keywords. Bei großen Archiven wird die Verschlagwortung zum Engpass – gleichzeitig können falsche Ortsangaben, unpassende Begriffe oder blind geschriebene Metadaten den Bestand beschädigen.
Der kontrollierte Batchprozess
StockTagger scannt Dateien und vorhandene EXIF-/IPTC-Daten, ergänzt bei Bedarf Standortkontext und lässt Gemini oder Claude Bildvorschläge erzeugen. Vor einem großen Lauf können Modelle, Ergebnisqualität und erwartete API-Kosten miteinander verglichen werden.
- Prompts für Titel, Beschreibung und einen vollständigen Keyword-Satz
- Review-CSV als Freigabeschritt vor dem Schreiben
- Batchstatus und Kostenübersicht für größere Archive
- ExifTool-Write-back sowie Exporte für nachgelagerte Plattformen
Einbettung in den Foto-Workflow
Eine Lightroom-Classic-Erweiterung bereitet ausgewählte Bilder und Ordnerstrukturen für den Prozess vor. Zusätzliche Module ordnen Partner, Verkäufe und Auszahlungen zu. Damit endet die Automatisierung nicht bei einer KI-Antwort, sondern verbindet Auswahl, Metadaten und betriebliche Nachverfolgung.
Ergebnis
Der Mehrwert liegt in der kontrollierten Kette: erst vergleichen, dann prüfen, anschließend schreiben. Die KI beschleunigt Vorschläge; die finale Verantwortung über Dateiinhalt und Metadaten bleibt sichtbar beim Menschen.