giuseppe99barchetta/SuggestArr

解决的问题

SuggestArr 自动化了家庭服务器上新媒体内容的发现与请求流程。无需手动搜索电影和电视剧，它会分析来自媒体服务器的用户观看历史，并通过 Seer 自动建议并请求下载。

工作原理

该系统与 Jellyfin、Plex 和 Emby 等媒体服务器集成，获取最近观看的内容。然后使用 TMDb API 查找相似标题。为了获得更个性化的结果，它提供了一个使用 OpenAI 兼容 LLM（如 GPT-4o-mini、Mistral 或 Llama 3）的测试版 AI 引擎，分析观看历史并为每项推荐提供推理依据。它还可以与 Trakt 集成，以丰富观看历史并避免推荐已观看的内容。

适用人群

希望无需手动浏览即可自动化内容发现和下载请求的家庭媒体服务器管理员和用户。

主要亮点

• AI 驱动的推荐：使用 LLM 生成带有推理依据的个性化建议。
• AI 搜索：支持使用自然语言描述查找内容（例如："80年代使用实拍特效的科幻电影"）。
• 多服务器支持：兼容 Jellyfin、Plex 和 Emby。
• 自动化工作流：可配置审批设置，直接向 Seer 发送请求。
• 清理自动化：若用户未在媒体服务器中收藏内容，将自动清理旧请求和文件。
• Trakt 集成：同步观看历史以优化推荐，并跳过已观看的标题。