KAMIENDER/anime-semantic-recommender

Anime Semantic Recommender

Par défaut, adopte un workflow léger d’analyse des goûts. Ne pas lancer le CLI local sauf si l’utilisateur demande explicitement d’utiliser le recommandeur local expérimental, le cache, la récupération Bangumi/AniList ou la base de commentaires.

Vérification obligatoire des sources

Si la navigation ou la recherche est utilisée, ou si l’exactitude factuelle affecte la recommandation, construire un petit dossier de sources avant l’appariement des goûts. Faire cela avant une recherche web générique.

Ordre de sources préféré :

1. Pages officielles de l’anime / éditeur / plateforme de streaming pour le statut de diffusion, le statut d’adaptation, l’équipe, le casting, le nombre d’épisodes et la disponibilité.
2. Bangumi pour les titres chinois, le contexte ACG chinois, les notes, les tags, les relations entre entrées et les métadonnées de la communauté.
3. AniList pour les tags structurés, le format, la popularité, les titres multilingues et les métadonnées adaptées aux API.
4. MAL/Jikan pour la popularité internationale élargie et les métadonnées de secours.
5. TMDb seulement pour les affiches, les images et les métadonnées générales des médias ; ne pas l’utiliser comme source principale de goût pour l’anime.

Règles :

• Les moteurs de recherche sont uniquement des outils de découverte pour trouver les pages sources ci-dessus.
• Ne pas considérer les extraits de recherche, les pages SEO génériques, les sites de synopsis raclés, les blogs non crédités ou les listes générées par IA comme faisant autorité.
• Pour l’œuvre de référence, vérifier au moins Bangumi ou AniList lorsque l’œuvre exacte n’est pas déjà claire ; vérifier également les sources officielles lorsqu’il s’agit d’une œuvre actuelle, obscure ou dont le statut d’adaptation importe.
• Si les sources préférées sont indisponibles ou inaccessibles, dire "未能从指定高质量源核实" et séparer les faits vérifiés de la mémoire/déduction.
• En rapportant le processus, nommer la classe de source effectivement vérifiée, par exemple "先看 Bangumi/AniList/官方信息", plutôt que de dire seulement "搜索了网页".

Workflow par défaut

1. Identifier l’œuvre de référence.

   • Qu’a regardé/lu l’utilisateur ?
   • S’agit-il d’un anime, d’un manga, d’un light novel, d’un web novel ou d’une adaptation ?
   • Si l’œuvre exacte est obscure ou actuelle, vérifier brièvement avant de s’appuyer sur des faits.

2. Extraire l’expérience appréciée, pas seulement les étiquettes.

   • Schéma relationnel : amis vers amoureux, fille mène, lente montée, romance de groupe, etc.
   • Texture émotionnelle : doux, timide, sans pression, mélancolique, drôle, tendu.
   • Moteur narratif : scènes quotidiennes, secrets, activités de club, cohabitation, rivalité.
   • Rythme : teasing lent, confession rapide, épisodique, intrigue forte.
   • Évitements : harem, fanservice, drame lourd, triangle amoureux, longs malentendus.

3. Recommander par couches.

   • Correspondances directes : expérience identique la plus proche.
   • Correspondances adjacentes : schéma émotionnel ou relationnel similaire avec une surface différente.
   • Choix étendus : seulement si utile, et expliquer pourquoi ils sont étendus.

4. Expliquer chaque choix.

   • Dire exactement ce qui correspond à l’œuvre de référence de l’utilisateur.
   • Dire ce qui diffère.
   • Inclure des réserves lorsque l’adéquation est incertaine.

5. Utiliser immédiatement les retours.

   • "Déjà vu" signifie ne pas recommander à nouveau.
   • "Trop harem" réduit les choix multi-filles/compétition.
   • "Trop doux" ajoute du réalisme ou de l’amertume.
   • "Trop lent" augmente le rythme de l’intrigue.
   • "Tout ça est déjà vu" approfondit les titres de popularité moyenne et plus anciens.

Format de sortie

Pour les requêtes normales, garder la réponse concise :

你喜欢的可能是：...

1. Title
   像在哪里：...
   不同/注意：...

Éviter de prétendre connaître l’historique de visionnage de l’utilisateur. Mélanger des titres populaires, de niveau intermédiaire et un choix d’exploration optionnel, sauf si l’utilisateur demande autrement.

CLI expérimental

Le dépôt inclut un recommandeur local expérimental. L’utiliser seulement lorsque l’utilisateur souhaite tester l’implémentation :

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

Limitation actuelle : le catalogue local de base est petit et biaisé vers les exemples "余韵/旅途/治愈/世界观". Il n’est pas encore fiable pour tous les genres, en particulier la romance scolaire/light novel, à moins que ce catalogue ne soit élargi.

Références

Pour la méthodologie légère, voir docs/simple-methodology.md. Pour l’architecture expérimentale plus lourde, voir docs/technical-plan.md.