生成单文件python脚本，用pathlib/os遍历图片，pil提取exif时间或按文件名关键词分类，严格校验路径、捕获异常并提示，不依赖cv2/torch/网络api。
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用Codex开发本地图片整理工具，需将自然语言描述准确转为可执行Python脚本，重点解决图片识别、分类逻辑与文件系统操作的衔接问题——Codex不直接访问本地文件，必须生成能在用户本地环境运行的独立脚本，且需避开权限异常、路径硬编码、PIL/OpenCV版本兼容等典型报错。
明确功能边界与输入输出
先向Codex清晰声明：工具只处理用户指定文件夹下的.jpg/.png文件，不联网、不调用API，输出为按拍摄日期或内容标签（如“风景”“人物”）分组的新目录结构。这一步决定后续所有代码是否可落地——若提示“调用百度识图API”，说明指令未排除外部依赖，必须重写提示词。
告诉Codex：“生成单文件Python脚本，用os/pathlib遍历，用exifread或PIL.ImageOps.get_exif提取时间，不用cv2或torch，避免安装复杂库。”
生成核心整理逻辑代码
方法一：按EXIF拍摄时间自动建文件夹
第一步：用pathlib.Path("输入路径")获取所有图片路径→过滤后缀为.jpg/.png的文件→对每个文件用PIL.Image.open()打开→调用.image._getexif()提取DateTimeOriginal字段→用datetime.strptime()解析为年月格式→创建形如"2023-08"的子目录→shutil.move()迁移文件。
注意：某些手机截图无EXIF，需加try/except跳过，否则脚本中断；【跳过失败图片时必须打印文件名，否则用户无法定位损坏源】。
配置 OpenClaw 多提供商认证与 OpenAI Codex OAuth 备用方案，实现自动模型切换，适用于多 OpenAI Codex 账户设置。
方法二：按文件名关键词归类
直接用pathlib.Path.glob("*.jpg")→对每个文件名调用str.lower()→判断是否含"screen"→移入"Screenshot"文件夹；含"receipt"→移入"Receipt"文件夹。这步无需图像解码，速度极快，适合命名规范的批量整理。
添加安全防护与用户交互
在脚本开头插入三行：
import sys
if len(sys.argv) != 2:
print("用法：python sort_images.py /path/to/photos")
sys.exit(1)
这强制用户通过命令行传入目标路径，避免脚本误扫根目录。再加入os.path.isdir()校验，【校验失败必须sys.exit(1)并提示“路径不存在”，不能静默跳过】。
最后写一句input("确认执行？按回车继续，Ctrl+C取消")，防止双击exe时误操作。
