Anime Semantic Recommender
가벼운 취향 분석 워크플로우를 기본으로 합니다. 사용자가 실험적인 로컬 추천기, 캐시, Bangumi/AniList 데이터 수집, 피드백 데이터베이스를 명시적으로 요청하지 않는 한 로컬 CLI로 시작하지 마세요.
필수 소스 근거
브라우징이나 검색을 사용하거나, 사실적 정확성이 추천에 영향을 미치는 경우 취향 매칭 전에 작은 소스 패킷을 구축하세요. 일반 웹 검색보다 먼저 수행하세요.
선호 소스 순서:
- 공식 애니메이션 / 출판사 / 스트리밍 페이지: 출시 상태, 각색 상태, 스태프, 출연진, 에피소드 수, 시청 가능 여부 확인용.
- Bangumi: 중국어 타이틀, 중국 ACG 컨텍스트, 평점, 태그, 작품 간 관계, 커뮤니티 메타데이터 확인용.
- AniList: 구조화된 태그, 포맷, 인기도, 다국어 타이틀, API 친화적 메타데이터 확인용.
- MAL/Jikan: 더 넓은 국제적 인기도 및 대체 메타데이터 확인용.
- TMDb: 포스터, 이미지, 일반 미디어 메타데이터만 확인용; 주요 애니메이션 취향 소스로 사용하지 마세요.
규칙:
- 검색 엔진은 위 소스 페이지를 찾기 위한 발견 도구로만 사용하세요.
- 검색 스니펫, 일반적인 SEO 페이지, 스크랩된 시놉시스 사이트, 출처 없는 블로그, AI 생성 리스트 글을 권위 있는 정보로 취급하지 마세요.
- 기준 작품이 명확하지 않은 경우 최소한 Bangumi 또는 AniList를 확인하고, 작품이 최신이거나, 덜 알려졌거나, 각색 상태가 중요한 경우 공식 소스도 확인하세요.
- 선호 소스를 사용할 수 없거나 접근 불가능한 경우 "지정된 고품질 소스에서 확인할 수 없음"이라고 말하고 확인된 사실과 기억/추론을 분리하세요.
- 프로세스를 보고할 때 "웹 검색만 함"이라고 말하는 대신 "Bangumi/AniList/공식 정보를 먼저 확인"과 같이 실제로 확인한 소스 클래스를 명시하세요.
기본 워크플로우
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기준 작품 식별.
- 사용자가 본/읽은 것은 무엇인가요?
- 애니메이션, 만화, 라이트 노벨, 웹 소설, 또는 각색 작품인가요?
- 정확한 작품이 덜 알려졌거나 최신인 경우, 사실에 의존하기 전에 간단히 확인하세요.
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태그뿐만 아니라 좋아한 경험 추출.
- 관계 패턴: 친구에서 연인으로, 여성 주도, 느리게 타오르는, 그룹 로맨스 등.
- 감정적 질감: 달콤한, 수줍은, 부담 없는, 그리운, 재미있는, 긴장된.
- 서사 엔진: 일상 장면, 비밀, 동아리 활동, 동거, 경쟁.
- 페이싱: 느린 유혹, 빠른 고백, 에피소드식, 강한 플롯.
- 회피 사항: 하렘, 팬서비스, 무거운 드라마, 삼각관계, 긴 오해.
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계층적으로 추천.
- 직접 일치: 같은 경험에 가장 가까운 작품.
- 인접 일치: 표면은 다르지만 비슷한 감정적 또는 관계 패턴을 가진 작품.
- 확장 선택: 유용한 경우에만, 왜 확장인지 설명.
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모든 추천 설명.
- 사용자의 기준 작품과 정확히 일치하는 점을 말하세요.
- 차이점을 말하세요.
- 적합성이 불확실한 경우 주의 사항을 포함하세요.
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피드백 즉시 활용.
- "봤음"은 다시 추천하지 않음을 의미.
- "너무 하렘"은 다인/파티 경쟁 선택을 낮춤.
- "너무 달콤함"은 현실감이나 달콤쌉싸름함을 추가.
- "너무 느림"은 플롯 진행을 높임.
- "전부 봤음"은 중간 인기도 및 오래된 타이틀로 더 깊이 이동.
출력 형식
일반 요청의 경우 답변을 간결하게 유지:
당신이 좋아할 만한 작품: ...
1. 제목
일치하는 점: ...
다른/주의 점: ...
사용자의 시청 기록을 알고 있는 척 하지 마세요. 사용자가 달리 요청하지 않는 한 인기작, 중간급, 선택적 탐색 작품을 하나씩 섞으세요.
실험적 CLI
리포지토리에는 실험적인 로컬 추천기가 포함되어 있습니다. 사용자가 구현을 테스트하려는 경우에만 사용하세요:
npm run recommend -- "Frieren처럼 여운이 있지만 왕도 열혈은 아닌 작품 보고 싶어"
npm run recommend -- "조용한 여행 느낌 보고 싶어" -- --no-network --limit 5
npm run feedback -- "소녀종말여행" -- --seen --liked --comment "방향 좋음"
npm run profile
현재 한계: 로컬 시드 카탈로그가 작고 "여운/여행/치유/세계관" 예제에 치우쳐 있습니다. 특히 학원 로맨스/라노벨 로맨스 장르는 카탈로그가 확장되기 전까지 아직 모든 장르에 대해 신뢰할 수 없습니다.
참고
가벼운 방법론에 대해서는 docs/simple-methodology.md를 참조하세요.
더 무거운 실험적 아키텍처에 대해서는 docs/technical-plan.md를 참조하세요.