AI辅助

AI 辅助主要用于提升任务识别、命名和媒体信息匹配的准确率。当前版本已经不是“完全由 AI 接管”，而是改成了：

1. 本地启发式规则优先
2. AI 只在必要时做增强纠偏

这样做的好处是：

1. 稳定性更高
2. 误判更少
3. 不会过度依赖外部接口

一、支持的 AI 平台

系统支持标准 OpenAI 兼容接口，包括但不限于：

1. 智普 AI
2. OpenAI
3. 其他兼容 OpenAI Chat Completions 协议的平台

二、如何配置

入口：

媒体 -> OpenAI

至少需要填写：

推荐同时检查：

1. 剧集命名模板
2. 电影命名模板
3. 是否打开 启用智能识别

三、AI 在哪些地方会生效

1. 任务创建阶段

AI 会辅助识别：

1. 片名 / 剧名
2. 年份
3. 电影 / 电视剧类型
4. 季、集、特别篇等结构

2. 文件重命名阶段

AI 会配合本地规则，对原始文件名做更合理的清洗和纠偏，例如：

1. 去掉清晰度、压制组等干扰信息
2. 提取季集编号
3. 尽量统一命名格式

3. TMDB 识别相关阶段

当你启用了 TMDB，AI 能辅助匹配更准确的标题信息，尤其在资源名比较脏、年份混杂或命名不规范时更有帮助。

四、当前版本的识别策略

这是和旧版本最重要的区别。

旧思路

过去更偏向：

1. 直接让 AI 判断
2. 很多字段依赖 AI 输出

当前思路

现在改为：

1. 先用本地规则做初步识别
2. 能靠本地规则判断的，尽量不调用 AI
3. 只有在结果模糊、冲突或明显不可靠时，再让 AI 参与修正

这意味着什么

1. 你会看到整体识别更稳
2. 相同类型资源的行为更一致
3. AI 的成本和失败影响更低

五、命名模板怎么理解

在 媒体 -> OpenAI 中，你可以维护两套模板：

1. 剧集命名模板

例如：

{name} - {se}{ext}

常见含义：

1. {name}：标题
2. {se}：季集信息
3. {ext}：后缀

2. 电影命名模板

例如：

{name} ({year}){ext}

适合保留年份的电影命名方式。

六、什么时候建议开启智能识别

适合开启的情况：

1. 资源名称很杂乱
2. 同时夹杂年份、清晰度、字幕组信息
3. 电视剧季集结构不标准
4. 你希望尽量少手动修正

不那么适合依赖 AI 的情况：

1. 资源本身命名已经非常规整
2. 你已有成熟的正则规则
3. 你不希望外部接口影响处理速度

七、使用建议

推荐组合

最稳妥的组合通常是：

1. 开启 AI
2. 开启智能识别
3. 保留一套稳定的命名模板
4. 对特殊资源仍保留正则兜底

实战建议

1. 先拿 1 到 2 个任务测试效果
2. 确认命名结果满意后，再大规模使用
3. 遇到识别不准的资源，优先补 TMDB 关联或正则预设

八、常见误区

1. AI 会整理目录结构吗？

不会。AI 主要负责识别和命名建议，不会替你搬动真实目录。

2. AI 开启后是不是所有字段都由它决定？

不是。当前版本已经改成“本地规则优先，AI 仅做增强纠偏”。

3. AI 识别错了怎么办？

优先按这个顺序处理：

1. 检查资源名是否过于混乱
2. 补一个更准确的 TMDB 关联
3. 增加正则预设
4. 最后再手动修正任务名或命名规则