如何用 Python 构建“智能图注管理器”：让 Markdown 图片资产自动化、结构化、语义化

写技术文章写到一定体量，最大的痛点不是写，而是维护：
图片越来越多，命名越来越乱，图注不统一、章节跳号、上下文混乱……最后你自己都无法从文件堆里找到某张图。

比如最经典的命名：

image.png
image-1.png
屏幕快照 2024-02-13 下午 3.22.44.png

放在仓库里完全没法用。

于是我做了一个脚本：
它能自动扫描 Markdown、智能识别图片上下文、抽取关键词、生成图注、重命名图片文件，让整个写作工程具备**“规范又自动”**的感觉。

这篇文章就带你把这个脚本的工程逻辑拆开，真正理解它是怎么实现“图资产智能化”的。

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为什么你需要一个“智能图注处理器”？

如果你写过文章、书、知识库，你一定经历过：

• 图片命名常常随手截屏，毫无语义

• 多章多节的图编号一旦变动，整本书全乱

• 图注“图 3-2：流程图”这种格式每次都要手写

• alt 文本、标题、上下文三者脱节，难以统一

没有规范化，后期排版几乎不可维护。

而本文的 Python 工具可以做到：

• 自动识别图片属于第几章

• 自动生成图编号（图 3-1、图 3-2）

• 自动从上下文提炼标题（智能 NLP 规则）

• 自动生成关键词（用于图片命名，同步更新引用路径）