KAMIENDER/anime-semantic-recommender

Anime Semantic Recommender

Por defecto, utiliza un flujo de trabajo ligero de análisis de gustos. No inicies con el CLI local a menos que el usuario solicite explícitamente usar el recomendador local experimental, la caché, la obtención de Bangumi/AniList o la base de datos de retroalimentación.

Fundamentación de Fuentes Obligatoria

Si se utiliza navegación/búsqueda, o si la precisión factual afecta la recomendación, construye un pequeño paquete de fuentes antes de emparejar gustos. Haz esto antes de una búsqueda web genérica.

Orden de fuentes preferido:

1. Páginas oficiales de anime / editorial / streaming para estado de emisión, estado de adaptación, personal, reparto, número de episodios y disponibilidad.
2. Bangumi para títulos en chino, contexto ACG chino, puntuaciones, etiquetas, relaciones entre entradas y metadatos comunitarios.
3. AniList para etiquetas estructuradas, formato, popularidad, títulos en varios idiomas y metadatos amigables con API.
4. MAL/Jikan para popularidad internacional más amplia y metadatos de respaldo.
5. TMDb solo para pósters, imágenes y metadatos generales de medios; no lo uses como fuente principal de gustos de anime.

Reglas:

• Los motores de búsqueda son solo herramientas de descubrimiento para encontrar las páginas fuente anteriores.
• No trates fragmentos de búsqueda, páginas SEO genéricas, sitios de sinopsis extraídas, blogs no acreditados o listas generadas por IA como autoritativos.
• Para la obra ancla, verifica al menos Bangumi o AniList cuando la obra exacta no esté clara; también verifica fuentes oficiales cuando la obra sea actual, oscura o el estado de adaptación sea relevante.
• Si las fuentes preferidas no están disponibles o son inalcanzables, di "未能从指定高质量源核实" (no se pudo verificar desde las fuentes de alta calidad especificadas) y separa los hechos verificados de la memoria/inferencia.
• Al reportar el proceso, nombra la clase de fuente realmente verificada, como "先看 Bangumi/AniList/官方信息" (primero consulté Bangumi/AniList/información oficial), en lugar de decir solo "busqué en la web".

Flujo de Trabajo por Defecto

1. Identifica la obra ancla.

   • ¿Qué vio/leyó el usuario?
   • ¿Es anime, manga, novela ligera, novela web o adaptación?
   • Si la obra exacta es oscura o actual, verifica brevemente antes de basarte en hechos.

2. Extrae la experiencia gustada, no solo etiquetas.

   • Patrón de relación: amigos-a-amantes, chica lidera, ritmo lento, romance grupal, etc.
   • Textura emocional: dulce, tímida, de baja presión, melancólica, divertida, tensa.
   • Motor narrativo: escenas cotidianas, secretos, actividad de club, convivencia, rivalidad.
   • Ritmo: provocación lenta, confesión rápida, episódico, trama fuerte.
   • Evitaciones: harén, fanservice, drama intenso, triángulo amoroso, malentendidos largos.

3. Recomienda en capas.

   • Coincidencias directas: misma experiencia más cercana.
   • Coincidencias adyacentes: patrón emocional o de relación similar con una superficie diferente.
   • Opciones de exploración: solo si es útil, y explica por qué son una exploración.

4. Explica cada elección.

   • Di exactamente qué coincide con el ancla del usuario.
   • Di qué difiere.
   • Incluye advertencias cuando el ajuste sea incierto.

5. Usa la retroalimentación inmediatamente.

   • "Visto" significa no recomendarlo de nuevo.
   • "Demasiado harén" reduce las elecciones de múltiples chicas/guerra de partidos.
   • "Demasiado dulce" agrega realismo o agridulce.
   • "Demasiado lento" aumenta el impulso de la trama.
   • "Todos estos ya los vi" se mueve más hacia títulos de mediana popularidad y más antiguos.

Formato de Salida

Para solicitudes normales, mantén la respuesta compacta:

Puede que te guste: ...

1. Título
   Se parece en: ...
   Diferencia/Nota: ...

Evita pretender conocer el historial de visualización del usuario. Mezcla títulos populares, de nivel medio y una opción opcional de exploración a menos que el usuario solicite lo contrario.

CLI Experimental

El repositorio incluye un recomendador local experimental. Úsalo solo cuando el usuario quiera probar la implementación:

npm run recommend -- "想看像芙莉莲那种，有余韵但不要王道热血"
npm run recommend -- "想看安静的旅途感" -- --no-network --limit 5
npm run feedback -- "少女终末旅行" -- --seen --liked --comment "方向对"
npm run profile

Limitación actual: el catálogo semilla local es pequeño y está sesgado hacia ejemplos de "余韵/旅途/治愈/世界观" (resonancia/viaje/sanación/mundo). Aún no es confiable para todos los géneros, especialmente romance escolar/romance de novela ligera, a menos que ese catálogo se expanda.

Referencia

Para la metodología ligera, consulta docs/simple-methodology.md. Para la arquitectura experimental más pesada, consulta docs/technical-plan.md.