# 基于 TMDB 与 AI 辅助的媒体库自动化整理系统设计与实现

## ——MediaOrganizer v9.6 技术报告

| 项目信息 | 内容                                                   |
| -------- | ------------------------------------------------------ |
| 项目名称 | MediaOrganizer（Jellyfin 媒体库硬链接整理脚本）        |
| 版本     | v9.6                                                   |
| 作者     | LetsShareAll                                           |
| 许可证   | MIT                                                    |
| 技术栈   | Bash 4.0+ / curl / jq / ffprobe / bashly 1.4           |
| 代码规模 | 22 个模块源文件，约 8 200 行，127 个函数               |
| 测试规模 | 14 个用例文件，123 个测试用例（120 通过 / 3 已知失败） |

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## 摘要

随着数字媒体收藏规模的增长，个人媒体服务器（如 Jellyfin、Plex）面临两个核心挑战：一是媒体文件命名不规范导致刮削器（Metadata Scraper）无法正确识别，二是多份文件冗余存储造成磁盘空间浪费。本项目设计并实现了一个基于 TMDB（The Movie Database）API 与 AI 大语言模型辅助的媒体库自动化整理系统 **MediaOrganizer**，通过硬链接（Hard Link）技术在**同一文件系统内零拷贝**地创建 Jellyfin 标准目录结构，实现媒体库的自动化、规范化整理。

系统采用 Bash 脚本语言实现，以 bashly 框架生成单文件分发产物，具备三阶段流水线架构：**识别池**（并发解析文件名并通过 TMDB 搜索识别媒体）、**AI 批处理**（调用 OpenAI 兼容接口纠正搜索词、甄别匹配、学习特典映射）与**硬链接阶段**（创建目录结构与文件链接）。系统设计了全量镜像缓存、增量账本、失败冷却、季数偏移、特典自动归类、用户匹配规则、命名模板等十余项关键机制，并配套 120 余个单元测试用例与 CI 流水线。

测试结果表明：系统在 123 个测试用例中通过 120 个（通过率 97.6%），构建产物与源码保持一致性校验通过，Lint 检查零告警。系统已在 Linux / macOS / BusyBox 环境验证可用。

**关键词**：媒体库整理；TMDB API；硬链接；AI 辅助识别；Bash；Jellyfin

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## 1 绪论

### 1.1 研究背景与意义

家庭媒体服务器用户通常从多种渠道获取影视资源，不同压制组的文件命名习惯差异巨大：有的采用 `Title (Year)` 格式，有的采用 `Show S01E01` 格式，还有的携带压制组标记与画质标签（如 `[VCB-Studio] Show [1080p]`）。Jellyfin 等媒体服务器依赖文件名与目录结构进行元数据刮削，不规范命名会导致识别失败或错误匹配。

另一方面，用户常将同一资源保存在多个目录（下载目录、整理目录、共享目录），造成磁盘空间浪费。硬链接技术允许同一文件系统内的多个目录项指向同一 inode，不占用额外数据空间，是解决该问题的理想手段，但要求源与目标位于同一文件系统，且目录结构必须符合媒体服务器的刮削规范。

本项目旨在解决上述问题：**自动识别媒体文件 → 判定规范目标路径 → 硬链接整理**，全程无需人工干预（自动化模式），支持 cron 定时增量整理。

### 1.2 国内外研究现状

在开源社区中，已有若干同类项目：

| 项目                  | 语言   | 特点                                                               |
| --------------------- | ------ | ------------------------------------------------------------------ |
| Auto_Bangumi          | Python | 面向动漫资源的自动重命名与整理，AB 解析结果可参与匹配              |
| Bangumi_Auto_Rename   | Python | 基于 Bangumi 番组计划的自动重命名                                  |
| Sonarr / Radarr       | C#     | 完整的媒体管理套件，支持自动下载与整理，但依赖 .NET 环境且配置复杂 |
| 本系统 MediaOrganizer | Bash   | 零运行时依赖、单文件分发、TMDB 识别 + AI 辅助、硬链接零拷贝        |

现有方案多依赖 Python/.NET 运行时，部署较重；本系统选择纯 Bash 实现，利用 `find`/`jq`/`curl` 等系统工具组合完成全部逻辑，**单文件分发、无编译、无依赖安装**，特别适合 NAS（群晖、威联通、OpenWrt 等嵌入式环境）。

### 1.3 主要研究内容

1. 媒体文件名的多格式解析与媒体类型判定（电影/剧集/特典/音乐/音乐视频）；
2. 基于 TMDB v3 API 的媒体识别与全量镜像缓存设计；
3. 基于 OpenAI 兼容接口的 AI 辅助识别与特典映射学习；
4. 三阶段并发流水线与增量整理（账本 + 冷却）机制设计；
5. 面向 Jellyfin 规范的目录结构生成与硬链接实现；
6. 单元测试体系与 CI/CD 流水线建设。

### 1.4 论文组织结构

本文共七章。第 1 章为绪论；第 2 章介绍开发技术与工具链；第 3 章进行需求分析；第 4 章阐述系统详细设计；第 5 章说明编码实现要点；第 6 章给出系统测试方案与结果；第 7 章总结全文并展望后续工作。

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## 2 开发技术

### 2.1 开发语言与运行环境

#### 2.1.1 Bash

系统主体采用 Bash 4.0+ 编写，利用以下特性保证可维护性：

- `set -euo pipefail` 严格模式：未定义变量、管道失败、命令失败均立即终止，避免静默错误；
- 关联数组（`declare -A`）：用于目的映射、结局账本、缓存等键值数据结构；
- `[[ ]]` 条件表达式：比 `[ ]` 更安全（无单词拆分与路径名展开）；
- 进程替换 `< <(...)` 与子 shell 隔离：实现并发池与测试隔离。

#### 2.1.2 运行时依赖

| 依赖    | 版本要求 | 用途                        |
| ------- | -------- | --------------------------- |
| Bash    | 4.0+     | 脚本运行环境                |
| curl    | 任意     | TMDB / AI API 请求          |
| jq      | 任意     | JSON 解析与构造             |
| ffprobe | 任意     | 媒体探测（时长/分辨率信号） |

系统无编译期依赖，产物为单个 Bash 脚本，可复制到任意目标机器直接运行。

### 2.2 开发工具链

#### 2.2.1 bashly（CLI 生成框架）

[bashly](https://bashly.dev) 1.4 是 Ruby 编写的命令行工具生成器：开发者以 YAML 声明参数、选项、帮助文本与互斥关系，bashly 生成完整的参数解析代码并包装自定义命令函数。本系统 CLI 定义位于 `src/bashly.yml`，构建时由 `build.sh` 调用 bashly 生成单文件分发脚本 `dist/media_organizer`。

```yaml
# src/bashly.yml（节选）
name: media_organizer
help: |-
  Jellyfin 媒体库硬链接整理脚本 v9.6

  自动化整理媒体库：通过 TMDB API 识别电影与电视剧，并用硬链接创建
  标准化的目录结构。支持 AI 辅助识别、全量缓存、特典映射、季数偏移、
  Music Videos 音乐视频类目、配置按类目分区。
version: 9.6
args:
  - name: source_dir
    help: 源目录（--list-cache 模式下作为可选关键词）
  - name: destination_dir
    help: 目的目录

flags:
  - long: --automated
    short: -a
    help: 自动化模式（写入日志，跳过无法处理项目）
  - long: --dry-run
    help: 干运行：不创建链接、不写缓存、不写日志
```

> [!NOTE]
>
> 示例代码节选自项目源码，格式符合 [Google Shell Style Guide](https://google.github.io/styleguide/shellguide.html)（2 空格缩进、`[[ ]]` 测试、`local` 声明）。

#### 2.2.2 代码质量工具链

| 工具            | 用途                              | 集成方式                   |
| --------------- | --------------------------------- | -------------------------- |
| shellcheck 0.11 | 静态分析（SC 规则零容忍）         | `lint.sh` / CI             |
| shfmt 3.13      | 格式化（Google 风格：2 空格缩进） | `shfmt -i 2 -ci`           |
| bash -n         | 语法检查                          | `lint.sh` / CI             |
| GitHub Actions  | 持续集成                          | `.github/workflows/ci.yml` |

CI 流水线：`lint → 单元测试 → 构建 → 产物一致性校验`，触发条件为 push/PR。

### 2.3 许可证合规分析

> [!WARNING]
>
> 本报告由自动化工具扫描生成，仅供参考，不构成法律意见。正式分发前请咨询法律顾问。

#### 2.3.1 主许可证

项目主许可证为 **MIT License**（`LICENSE`，Copyright (c) 2026 Shuery），允许自由使用、修改、分发与商用，仅要求保留版权声明。

#### 2.3.2 依赖许可证清单

本项目**运行时零第三方依赖**（仅依赖系统自带的 bash/curl/jq/ffprobe），开发期依赖如下：

| 依赖       | 版本  | 许可证                  | 类型                      | 兼容性                  |
| ---------- | ----- | ----------------------- | ------------------------- | ----------------------- |
| bashly     | 1.4.0 | MIT                     | 开发期（CLI 生成）        | ✅ 兼容                 |
| completely | 1.4.0 | MIT                     | 开发期（bashly 传递依赖） | ✅ 兼容                 |
| bash       | 5.3+  | GPL-3.0                 | 运行时（系统自带）        | ✅ 兼容（不随项目分发） |
| curl       | 任意  | MIT-like（curl 许可证） | 运行时（系统自带）        | ✅ 兼容                 |
| jq         | 任意  | MIT                     | 运行时（系统自带）        | ✅ 兼容                 |
| ffprobe    | 任意  | LGPL-2.1+（FFmpeg）     | 运行时（系统自带）        | ✅ 兼容                 |

**兼容性说明**：

- 全部依赖许可证均为宽松许可证（MIT/LGPL），与 MIT 主许可证**无冲突**；
- bashly/completely 仅用于构建期，生成产物不包含其代码（纯文本生成器），不产生传染性义务；
- GPL-3.0 的 bash 与 LGPL 的 FFmpeg 为系统组件，随操作系统分发，不属于项目分发物；
- `3rd-party/` 目录下的 Auto_Bangumi、Bangumi_Auto_Rename 仅为本地参考仓库（`.gitignore` 已排除），不随项目分发。

**合规结论**：✅ 无许可证冲突，项目可以 MIT 许可证对外分发。

---

## 3 需求分析

### 3.1 功能需求

#### 3.1.1 核心功能

| 编号  | 需求              | 优先级 | 说明                                               |
| ----- | ----------------- | ------ | -------------------------------------------------- |
| FR-01 | 媒体识别          | P0     | 通过 TMDB API 识别电影、电视剧，支持多种文件名格式 |
| FR-02 | 硬链接整理        | P0     | 同一文件系统内零拷贝创建 Jellyfin 标准结构         |
| FR-03 | 类型智能判定      | P0     | 无明确季集/年份特征时按媒体目录正片数量判定        |
| FR-04 | 特典自动归类      | P1     | NCOP/NCED/Menu/PV/CM 等特典归入 Season 00          |
| FR-05 | 持久化缓存        | P1     | 全量镜像缓存，二次运行零外部请求                   |
| FR-06 | 增量整理          | P1     | 已链接账本跳过，cron 重跑只处理新文件              |
| FR-07 | AI 辅助识别       | P1     | 纠正搜索词、匹配甄别、学习特典映射                 |
| FR-08 | 季数偏移          | P2     | 处理 TMDB 季数与实际集数不符                       |
| FR-09 | 音乐/音乐视频归类 | P2     | CD 音乐归 Music，MV 归 MusicVideos                 |
| FR-10 | 用户匹配规则      | P2     | 搜索别名与 ID 映射的确定性兜底                     |
| FR-11 | 手动纠错          | P2     | `--export-map` 伴生账本 + `--rerun` 重跑           |

#### 3.1.2 命令行接口（CLI）

```text
用法：media_organizer.sh [选项] <源目录> <目的目录>

模式形状：
  <源目录> <目的目录>                 正常整理（使用缓存）
  --update-cache <源目录> <目的目录>  整理并强制重取对应缓存
  --update-cache <源目录>             仅更新缓存，不整理
  --list-cache [关键词]               列出缓存条目
  --rerun <账本文件>                  手动纠错重跑

选项：-a/--automated、--dry-run、--refresh-cache、--update-cache、
      --list-cache、--export-map、--rerun、--src-dir、--dest-dir、-h、--version

退出码：0=全部成功；1=运行期错误；2=用法错误；3=部分失败（供 cron 感知）
```

#### 3.1.3 配置需求

配置优先级链：**CLI > 环境变量 > config.json > 内置默认值**。配置文件采用 JSON 格式（白名单键读取，文件永不执行），包含 TMDB 认证、网络参数、文件类型扩展名、缓存 TTL、AI 参数、命名模板、目录根名等 50+ 配置项。

### 3.2 非功能需求

| 编号   | 需求     | 指标                                                   |
| ------ | -------- | ------------------------------------------------------ |
| NFR-01 | 性能     | 识别池并发（默认 4 worker）；缓存命中零外部请求        |
| NFR-02 | 可靠性   | 请求失败重试（curl 重试 3 次）；失败冷却防每轮全量重试 |
| NFR-03 | 幂等性   | 重复运行结果一致；硬链接撞名去重（`- 2`）              |
| NFR-04 | 可移植性 | Linux / macOS（BSD stat）/ BusyBox                     |
| NFR-05 | 可测试性 | 纯函数设计 + 子 shell 隔离测试框架                     |
| NFR-06 | 安全性   | 配置文件权限校验（600）；JSON 白名单解析不执行代码     |

### 3.3 用例模型

```mermaid
flowchart LR
    U["用户/定时任务"] --> C1["整理媒体库<br>（正常模式）"]
    U --> C2["干运行预览"]
    U --> C3["仅更新缓存"]
    U --> C4["列出缓存条目"]
    U --> C5["手动纠错重跑"]
    C1 --> S["系统<br>MediaOrganizer"]
    S --> T["TMDB API"]
    S --> A["AI API"]
    S --> F["文件系统<br>（硬链接）"]
```

---

## 4 详细设计

### 4.1 系统总体架构

系统按功能域组织源码（不设通用 `utils/` 目录），分为五个功能域 + 基础设施：

```text
src/
├── bashly.yml              # CLI 定义（bashly 读取）
├── root_command.sh         # root 命令实现（bashly 包装）
└── lib/
    ├── main.sh             # 常量 + 全局变量（最先加载）
    ├── log.sh strings.sh   # 基础设施：日志与色彩 / 字符串工具
    ├── config/             # 配置域：加载 / 映射 / 命名模板 / 匹配规则
    ├── storage/            # 持久化域：TMDB 缓存 / 账本与冷却
    ├── integrate/          # 外部集成域：TMDB API / AI 批处理
    ├── media/              # 媒体识别域：文件名解析 / 识别 / AI 结果消费
    └── pipeline/           # 流水线域：登记与并发池 / 扫描 / 链接 / 对照表
```

### 4.2 三阶段流水线设计

```mermaid
flowchart LR
    A["scan_files 扫描源目录"] --> B["第一阶段：识别池<br>process_video + process_audio<br>并发 MEDIA_WORKERS worker<br>parse → identify_movie / identify_tv_show"]
    B --> C["第二阶段：run_ai_batch<br>AI 纠正搜索词 + 匹配甄别<br>+ 特典映射学习 + 艺术家判定"]
    C --> D["第三阶段：link_media<br>mkdir → 硬链接 → 配套文件"]
    D --> E["汇总 + 退出码分级"]
```

**并发契约**：bash 子 shell 无法写父进程关联数组，识别池采用**协议行（emit）**机制——每个 worker 子进程产出 `key\tvalue` 协议行，父进程逐行合并登记，这是并发与数据聚合的唯一契约。

### 4.3 数据存储设计

#### 4.3.1 三类数据分离

| 区域                        | 内容                                                            | 生命周期                       |
| --------------------------- | --------------------------------------------------------------- | ------------------------------ |
| `mo_config/`                | 用户配置类文件（config.json、特典映射、词表、季偏移、匹配规则） | 用户编辑 + AI 学习写回         |
| `mo_cache/tmdb/`            | TMDB API 响应缓存（镜像 API 路径）                              | 可再生，`--refresh-cache` 清除 |
| `mo_cache/media_organizer/` | 运行状态（已链接账本、失败冷却）                                | 增量累积                       |

```text
mo_cache/
├── tmdb/                              # TMDB API 响应缓存
│   ├── search/movie/<hash>.json       # 搜索缓存（包裹格式）
│   ├── search/tv/<hash>.json
│   ├── tv/<id>.<lang>.json            # 剧集详情（语言段随 TMDB_LANG）
│   ├── tv/<id>/season/<n>.<lang>.json # 每季数据（含 season 0 特典季）
│   └── movie/<id>.<lang>.json         # 电影详情
└── media_organizer/
    ├── linked.json                    # 已链接账本（增量标记）
    └── fail_cooldown.json             # 失败冷却
```

**缓存关键机制**：

1. **镜像路径**：缓存目录结构镜像 TMDB API 端点，二次运行零外部请求；
2. **并发去重**：`flock` 跨进程互斥 + 锁内双检（同一查询只发一次请求）；
3. **空哨兵**：空结果写 `empty:true` 哨兵（3 天短 TTL），新片出现后自动重新搜索；
4. **TTL 分级**：正常数据 30 天 / 空哨兵 3 天（按 mtime 判定）；
5. **原子写**：临时文件 + rename，避免半截 JSON。

#### 4.3.2 结局账本与冷却

`MEDIA_OUTCOME_MAP` 是每条目结局类别的唯一账本（identified / fallback / skip_type / skip_unidentified / request_failed / pending_ai），运行级汇总报告的唯一数据源。失败条目登记冷却（默认 24h），冷却期内跳过、过期自动重试——避免 cron 每轮全量重试同一批失败项。

### 4.4 媒体识别算法设计

#### 4.4.1 文件类型判定（顺序匹配）

```mermaid
flowchart TD
    A["parse_media_filename"] --> B{"Title (Year)?<br>电影"}
    B -- 否 --> C{"S##E## / #x## ?<br>剧集"}
    C -- 否 --> D{"特典标记?<br>方括号词表 / 父目录"}
    D -- 否 --> E{"Season 关键词?"}
    E -- 否 --> F{"方括号 [数字]?"}
    F -- 否 --> G["回退：媒体目录正片数量<br>1→movie / ≥2→tv / 0→unknown(AI)"]
```

特典识别优先于季份判定；特典词在方括号标记内匹配（避免误判标题），也支持父目录判断（`SPs/`、`CDs/`、`Bonus/`）。v9.6 起新增 Music Videos 判定（目录信号精确匹配 + `[MV]` 文件名信号，"歌手 - 歌名"模式消解双命中歧义）。

#### 4.4.2 TMDB 识别与季数偏移

识别一个剧集文件的 API 调用链：`/search/tv` → `/tv/{id}` → `/tv/{id}/season/0`（特典季）→ `/tv/{id}/season/N`（集名）。季数偏移算法：

设实际集号为 $E$、季号为 $S$，TMDB 第一季集数为 $S_1$：

- **自动偏移**（TMDB 有第一季数据时）：$E' = E + S_1,\ S' = 1$
- **手动偏移**（`season_offsets.json` 配置，偏移值 $O$）：$E' = E + O,\ S' = 1$

> [!TIP]
>
> 搜索失败时自动重试链：**zh-CN → en-US → 规则别名 → 目录名 → MAL → 后缀二次剥离**。主搜索（zh）请求失败短路返回，后续层失败忽略继续。

#### 4.4.3 AI 辅助识别

AI 批处理四类待办：搜索词纠正/类别判断、特典映射学习、艺术家判定、匹配甄别。每批 `AI_BATCH_SIZE`（默认 50）条，`AI_MAX_CALLS`（默认 10）为批次上限。AI 响应解析走四级容错链（直接 → 剥围栏 → 剥离思考链标记 → 最外层 `{}` 块），推理模型的思考输出不会导致整批失效。

AI 学到的特典映射持久化到 `special_maps.json`（写回前交叉验证：产物必须是候选列表成员，防幻觉污染）。

### 4.5 输出目录结构设计

```text
/media
├── Movies/
│   └── Inception (2010)/
│       └── Inception (2010).mkv
├── Shows/
│   ├── Breaking Bad (2008)/
│   │   └── Season 01/
│   │       ├── S01E01 - Pilot.mkv
│   │       └── S01E01 - Pilot.srt
│   └── Some Anime (2020)/
│       └── Season 00/
│           ├── S00E01 - 迷你动画「猫猫的独语」第1话：白粉.mkv
│           └── S00CM01 - CM01.mkv
├── Music/
│   └── 平井大/幸せのレシピ/01. 幸せのレシピ.flac
└── MusicVideos/
    └── 周杰伦/
        ├── 晴天.mkv
        └── 七里香.mp4
```

命名遵循 Jellyfin 官方规范：目录名与文件名同名（电影）、`Season NN` 补零、`SxxExx - 集名`、特典 `S00E{编号}`（TMDB 匹配）或 `S00{类型}{编号}`（未匹配）。文件名不含剧集名——Jellyfin 通过父目录识别剧集。

---

## 5 编码与实现

### 5.1 工程规范

- **Google Shell Style Guide**：2 空格缩进、`[[ ]]` 测试、`local` 声明、变量引号包裹；
- **shellcheck 零容忍**：跨文件共享全局变量的 SC2034/SC2004 误报在文件头部集中 disable 并注明原因；
- **定义顺序**：日志配置最先 → 全局常量 → 类型/函数 → main 入口；
- **版本单一来源**：`src/lib/main.sh` 的 `SCRIPT_VERSION` 是唯一权威版本号，构建时注入 `bashly.yml`。

### 5.2 核心实现：TMDB API 统一缓存封装

所有 TMDB 请求必经 `tmdb_api` 函数：先查缓存（命中直接返回），未命中加锁请求并落盘。以下为源码节选（已按 Google 风格格式化）：

```bash
tmdb_api() {
  local endpoint="$1"
  shift
  local key path is_search
  key=$(cache_key "$@")
  path=$(cache_path "$endpoint" "$key")
  is_search=0
  [[ "$endpoint" == /search/* ]] && is_search=1

  # --update-cache 修饰（整理时强制重取）：跳过缓存读与空哨兵，直接请求并覆盖缓存
  local cached
  if [[ "${UPDATE_CACHE:-false}" != "true" ]] && cached=$(cache_get "$path" "$is_search"); then
    echo "$cached"
    return 0
  fi
  # 新鲜空哨兵：上次已确认空结果，CACHE_EMPTY_TTL_DAYS 内跳过请求
  if [[ "${UPDATE_CACHE:-false}" != "true" ]] && cache_empty_fresh "$path" "$is_search"; then
    [[ "$DEBUG_LEVEL" -ge 2 ]] && _log 调试 "缓存为空哨兵（新鲜），跳过请求: ${endpoint}"
    return 1
  fi

  # 并发去重（识别池多 worker 可能同时 miss 同一查询）：
  # flock 跨进程互斥（内核锁，进程退出自动释放，无残留）→ 锁内双检缓存。
  local lockfile
  lockfile="/tmp/mo_lock_$(cache_key_hash "$path")"
  local locked=false
  if [[ "${UPDATE_CACHE:-false}" != "true" ]]; then
    exec 9>"$lockfile"
    flock 9
    locked=true
    # 双检：等待者可能在锁期间已写入缓存
    if cached=$(cache_get "$path" "$is_search"); then
      exec 9>&-
      echo "$cached"
      return 0
    fi
    if cache_empty_fresh "$path" "$is_search"; then
      exec 9>&-
      return 1
    fi
  fi

  local curl_args=(
    "--get" "-s"
    "--connect-timeout" "${TMDB_CURL_CONNECT_TIMEOUT}"
    "--max-time" "${TMDB_CURL_MAX_TIME}" "-fS"
  )
  # ...（curl 请求、成功后 cache_put 落盘）
}
```

### 5.3 核心实现：登记层（register 系列）

登记层收拢一切条目写入，一次调用原子完成"目的映射 + 结局账本 + 计数器"，结构上不可能出现只写一半的不一致：

```bash
register_identified() {
  local key="$1" subdir="$2" filename="$3"
  MEDIA_DESTINATION_MAP["$key"]="${subdir}|${filename}"
  MEDIA_OUTCOME_MAP["$key"]="identified"
}

# 登记回退命名条目（AI 尽力后仍失败；降级成功，可链接）。
register_fallback() {
  local key="$1" subdir="$2" filename="$3"
  MEDIA_DESTINATION_MAP["$key"]="${subdir}|${filename}"
  MEDIA_OUTCOME_MAP["$key"]="fallback"
}

# 登记待 AI 搜索纠正条目（不进入目的映射）。
register_pending() {
  local key="$1" ai_data="$2"
  PENDING_AI_SEARCH["$key"]="$ai_data"
  PENDING_SEARCH_COUNT=$((PENDING_SEARCH_COUNT + 1))
  MEDIA_OUTCOME_MAP["$key"]="pending_ai"
}
```

### 5.4 核心实现：命名模板渲染

命名格式化采用逐 token 扫描的模板渲染器（不用 `${var//pat/repl}` 全局替换——替换串的 `&` 会被当作匹配整体，文件名含 `&` 时损坏）：

```bash
render_naming_template() {
  # 占位符语法：{name} 值插入；{name:NN} 数字补零；{?name:text} 条件段
  # （name 非空才渲染 text，text 内可含其他占位符）。
  local template="$1"
  shift
  # ...（逐 token 扫描渲染）
}
```

### 5.5 构建与分发

`build.sh` 实现"源码 → 单文件产物"的可复现构建：

```bash
# 在临时目录生成（注入版本号，不触碰工作区源码）
work="$(mktemp -d)"
trap 'rm -rf "$work"' EXIT
cp -r src "$work/src"
sed -i "s/^version: .*/version: $VERSION/" "$work/src/bashly.yml"
(cd "$work" && "$BASHLY_CMD" generate --quiet >/dev/null)
generated="$work/media_organizer"

# 语法检查
if ! bash -n "$generated"; then
  echo "错误：构建产物语法检查未通过" >&2
  exit 1
fi
```

构建后执行**产物一致性校验**（`./build.sh --check`，CI 集成）：比对生成产物与 `dist/media_organizer`，不一致即失败。

---

## 6 系统测试

### 6.1 测试方案

系统采用零依赖轻量测试框架（纯 bash）：

- 用例文件位于 `tests/cases/`（按功能域分组），每个用例文件在**独立子 shell** 中运行（全局状态自动隔离、互不污染）；
- 断言库 `tests/lib/assert.sh`（`assert_eq` / `assert_contains` / `assert_success` / `assert_failure` 等）；
- 加载 `src/main.sh` + `src/lib/*.sh`（跳过 root_command.sh 顶层代码）；
- 测试中 `_log` 覆盖为 no-op 保持输出干净。

```bash
./tests/run.sh              # 运行全部用例
./tests/run.sh cache        # 仅运行名字含 cache 的用例文件
./tests/run.sh -v           # 详细模式
```

### 6.2 测试覆盖

| 功能域   | 用例文件                                         | 覆盖点                                 |
| -------- | ------------------------------------------------ | -------------------------------------- |
| 基础设施 | strings、log                                     | 字符串工具、日志                       |
| 配置域   | config（categories/partition/rules/match_rules） | 特典类别、类目分区、命名模板、匹配规则 |
| 存储域   | storage（cache/ledger）                          | TMDB 缓存、账本与冷却                  |
| 集成域   | integrate/ai                                     | AI 批处理                              |
| 媒体域   | media（filename/identify/ai_resolve/musicvideo） | 文件名解析、识别、AI 消费、MV 判定     |
| 流水线域 | pipeline（link/registry）                        | 硬链接、登记                           |

### 6.3 测试结果

| 指标                         | 数值         |
| ---------------------------- | ------------ |
| 测试用例总数                 | 123          |
| 通过                         | 120（97.6%） |
| 已知失败                     | 3            |
| Lint（bash -n + shellcheck） | 0 问题       |
| 构建产物一致性               | 通过         |

**已知失败用例**（3 个，均为既有逻辑问题，与格式化无关）：

| 用例                                              | 现象                       |
| ------------------------------------------------- | -------------------------- |
| partition/test_legacy_skip_dirs_empty_falls_back  | 遗留跳过目录空回退行为不符 |
| partition/test_partitioned_season_offset          | 分区形态季偏移行为不符     |
| musicvideo/test_musicvideo_dual_hit_keeps_special | 双命中歧义保持特典路径不符 |

### 6.4 CI 流水线

```yaml
# .github/workflows/ci.yml（节选）
jobs:
  quality:
    name: lint + test + build
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: sudo apt-get install -y shellcheck
      - uses: ruby/setup-ruby@v1
        with:
          ruby-version: "3.4"
      - run: gem install bashly
      - run: ./lint.sh # bash -n + shellcheck
      - run: ./tests/run.sh # 单元测试
      - run: ./build.sh # 构建
      - run: ./build.sh --check # 产物一致性
```

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## 7 总结与展望

### 7.1 工作总结

本文设计并实现了一个基于 TMDB 与 AI 辅助的媒体库自动化整理系统。主要成果：

1. **架构层面**：三阶段流水线 + 五功能域模块化组织 + bashly 单文件分发，兼顾可维护性与部署便捷性；
2. **识别层面**：多格式文件名解析、媒体目录正片数量判定、搜索重试链、候选结构评分、后缀季模糊匹配等组合策略，识别准确率显著高于单一策略；
3. **工程层面**：全量镜像缓存（二次运行零请求）、增量账本与失败冷却（cron 友好）、AI 学习写回（自进化）、Google 风格规范 + shellcheck 零容忍 + CI 闭环；
4. **质量层面**：120+ 单元测试用例、构建产物一致性校验、决策树文档（README 13 章 + 22 份 ADR 记录架构决策）。

### 7.2 不足与展望

| 方向       | 现状                   | 展望                               |
| ---------- | ---------------------- | ---------------------------------- |
| 测试       | 3 个已知失败           | 修复 partition/musicvideo 边界逻辑 |
| AI 能力    | 默认 DeepSeek-V4-Flash | 支持多模型路由与本地模型（Ollama） |
| 音乐元数据 | 依赖目录名与 ID3 标签  | 引入 MusicBrainz 识别              |
| 覆盖范围   | 单机单库               | 多库配置、分布式缓存               |
| 界面       | CLI                    | 可选 Web 管理界面                  |
| 语言       | Bash                   | 保持零依赖，必要时核心逻辑迁移     |

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## 参考文献

1. Jellyfin Project. _Jellyfin Documentation — Media Management_[EB/OL]. https://jellyfin.org/docs/general/server/libraries/
2. TMDB. _The Movie Database API v3 Documentation_[EB/OL]. https://developer.themoviedb.org/docs
3. Google. _Google Shell Style Guide_[EB/OL]. https://google.github.io/styleguide/shellguide.html
4. bashly. _Bash Command Line Tool Generator_[EB/OL]. https://bashly.dev
5. ShellCheck Project. _ShellCheck — Shell Script Analysis Tool_[EB/OL]. https://github.com/koalaman/shellcheck
6. mvdan. _shfmt — Shell Formatter_[EB/OL]. https://github.com/mvdan/sh
7. `Auto_Bangumi`. _基于 Mikan Project 的全自动追番整理下载工具_[EB/OL]. https://github.com/EstrellaXD/Auto_Bangumi
8. OpenAI. _OpenAI API Reference_[EB/OL]. https://platform.openai.com/docs/api-reference
9. jq. _jq Manual (development version)_[EB/OL]. https://jqlang.github.io/jq/
10. Free Software Foundation. _GNU Bash Manual_[EB/OL]. https://www.gnu.org/software/bash/manual/

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## 致谢

感谢开源社区提供的 TMDB API、Jellyfin、bashly、ShellCheck 等优秀工具与平台；感谢 Auto_Bangumi 与 Bangumi_Auto_Rename 项目在媒体解析算法上的启发（候选结构评分、公共子串剥离、纠错学习等机制借鉴其思路）；感谢所有在测试与反馈中提供帮助的社区用户。

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## 附录 A 死链检查摘要

- 检查范围：`PROJECT_REPORT.md` 全部外部链接；
- 结果：全部可达（详见 `link_check_report_*.md` 或本报告生成时的检查记录）。

## 附录 B 许可证合规摘要

- 主许可证：MIT；全部依赖（bashly/completely MIT、系统组件 GPL-3.0/LGPL）兼容，无冲突；
- 详细分析见第 2.3 节与 `license_check_report_*.md`。

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_本报告基于项目源码自动生成，代码示例均经 Google Shell Style 格式化。生成日期：2026-08-14。_