giuseppe99barchetta/SuggestArr

解決的問題

SuggestArr 自動化了家庭伺服器上新媒體內容的發現與請求流程。無需手動搜尋電影和電視劇，它會分析來自媒體伺服器的使用者觀看歷史，並透過 Seer 自動建議並請求下載。

工作原理

該系統與 Jellyfin、Plex 和 Emby 等媒體伺服器整合，取得最近觀看的內容。然後使用 TMDb API 找出相似標題。為了獲得更個人化的結果，它提供一個使用 OpenAI 相容 LLM（如 GPT-4o-mini、Mistral 或 Llama 3）的測試版 AI 引擎，分析觀看歷史並為每一項推薦提供推理依據。它還可與 Trakt 整合，以豐富觀看歷史並避免推薦已觀看的內容。

適用對象

希望無需手動瀏覽即可自動化內容發現與下載請求的家庭媒體伺服器管理員與使用者。

主要亮點

• AI 驅動的推薦：使用 LLM 生成帶有推理依據的個人化建議。
• AI 搜尋：支援使用自然語言描述查找內容（例如："80年代使用實拍特效的科幻電影"）。
• 多伺服器支援：相容 Jellyfin、Plex 和 Emby。
• 自動化工作流程：可配置審核設定，直接向 Seer 發送請求。
• 清理自動化：若使用者未在媒體伺服器中收藏內容，將自動清理舊請求與檔案。
• Trakt 整合：同步觀看歷史以優化推薦，並跳過已觀看的標題。