Ausgangsproblem
Stickdateien liegen in vielen Ordnern, Formaten und uneinheitlichen Dateinamen. Ohne Vorschau ist oft nicht erkennbar, welches Motiv eine Datei enthält. Eine manuelle Verschlagwortung von mehr als 100.000 Dateien ist nicht praktikabel.
Ziel und Abgrenzung
Die Anwendung soll Dateien automatisiert einlesen, Vorschaubilder erzeugen, Metadaten sammeln und eine schnelle Suche ermöglichen. Sie ersetzt keine professionelle Sticksoftware und verändert Originaldateien nicht ungeprüft.
Technischer Ablauf
- Dateibestand scannen.Unterstützte Formate werden rekursiv erfasst und eindeutig referenziert.
- Vorschau erzeugen.Stichdaten werden in eine visuelle Darstellung überführt.
- Metadaten strukturieren.Dateiname, Format, Abmessungen und weitere technische Merkmale werden indexiert.
- Begriffe zuordnen.Schlagwörter und Synonyme verbessern die Suche nach Motiven.
- Suche und Simulation.Ergebnisse lassen sich filtern, ansehen und in ihrem Stickablauf simulieren.
Warum lokaler Betrieb?
Der Datenbestand ist groß und soll ohne dauerhafte Übertragung in eine Cloud nutzbar sein. Lokaler Betrieb reduziert Uploadaufwand und hält die Dateiverwaltung im eigenen System. Gleichzeitig erfordert er eine robuste Desktop-Installation, lokale Indizes und nachvollziehbare Updates.
Rolle von KI und klassischer Logik
Dateierkennung, Vorschauerzeugung und technische Metadaten sind überwiegend deterministische Aufgaben. KI kann bei Motivbeschreibung, Synonymen oder Ähnlichkeitssuche unterstützen. Die Architektur trennt diese Aufgaben, damit ein Modellfehler keine Originaldatei beschädigt.
Skalierungsfragen
- Batch-Verarbeitung muss fortsetzbar sein, wenn einzelne Dateien fehlschlagen.
- Vorschauen und Indizes benötigen Caching und inkrementelle Aktualisierung.
- Dubletten und unterschiedliche Versionen desselben Motivs müssen unterscheidbar bleiben.
- Suche muss auch bei Synonymen und Schreibvarianten brauchbar bleiben.
Projektstatus
Der Stickkatalog ist als lokale Anwendung umgesetzt. Aussagen zu Zeitersparnis oder wirtschaftlichem Nutzen werden nicht veröffentlicht, solange sie nicht systematisch gemessen sind.