## Context

Распознавание разбирает недоверенный ответ LLM в структурированный план и сверяет
его с включёнными базами метаданных (`internal/recognize`). Ключевые точки:

- `matchMetadata` (`internal/recognize/metadata.go`) перебирает названия
  (`searchKeys`: `original_title` → `title` → `provider_hint`) × провайдеров,
  вызывая `Provider.Search(Query{Title, Year})`; год уходит в query-параметр
  провайдера как жёсткий фильтр (`tvdb.go:160`, `tmdb.go:79`).
- Гейт сильного матча `strongMatches` сравнивает названия через `normalize`
  (нижний регистр, только буквы/цифры, `ё→е`) и год ±1; авто-раскладка — только
  при ровно одном сильном кандидате (инвариант проекта).

Реальный сбой: LLM вернул `title` с кириллической буквой-двойником вместо
латинской. Сырое название ушло в запрос TVDB дословно → база не нашла (пустой
список кандидатов); и даже вернись кандидат, `normalize` кир/лат двойники не
сворачивает (это разные руны, обе `unicode.IsLetter`) → гейт бы промахнулся.
Отдельно: ошибка модели в годе делает жёсткий year-фильтр запроса причиной
промаха по записи, которая в базе есть.

Инвариант, который НЕ двигаем: авто-раскладка только при подтверждённом единичном
сильном матче; выход LLM недоверенный (безопасность на валидации, не на промпте);
`files[].src` неприкосновенны (обязаны совпадать с реальными файлами торрента).

## Goals / Non-Goals

**Goals:**

- Чистить человекочитаемые поля плана (`title`, `original_title`, `provider_hint`)
  на границе разбора, чтобы в запрос к базе и в имя папки Jellyfin шло вменяемое
  название.
- Сворачивать кирилло-латинские homoglyph-двойники так, чтобы «Hаrold» (с кир. `а`)
  и «Harold» считались одним названием — и в запросе, и в гейте сравнения.
- Ловить кривой год от LLM безгодовым вторым проходом сверки, не ослабляя гейт.
- Поднять hit-rate кандидатов метабазы → меньше ручного ввода id в review, чаще
  корректный provider-id для Jellyfin.

**Non-Goals:**

- Fuzzy/edit-distance сравнение названий (гейт остаётся exact-normalized).
- Транслитерация ru↔en как дополнительный ключ поиска.
- Срез подзаголовка после «:» и прочие эвристики разбиения названия.
- Санитайзинг входного `context` и накопленных `hints` (другой класс входа).
- Трогать `files[].src` или пути раскладки.

## Decisions

### Решение 1: санитайзинг — на границе разбора плана, до валидации и сверки

Санитайзинг применяется к `title`/`original_title`/`provider_hint` сразу после
получения структурированного плана из ответа LLM и ДО структурной валидации и
сверки с базой. Так очищенное название попадает и в запрос к базе, и (при
отсутствии матча) в имя папки Jellyfin — единая точка очистки.

Состав (в порядке применения):

1. **Strip control/zero-width** — удаляем управляющие C0/C1, zero-width (`U+200B`
   и родственные), BOM (`U+FEFF`).
2. **Collapse whitespace + trim** — внутренние последовательности пробельных →
   один пробел, обрезка краёв.
3. **Homoglyph-fold смешанных токенов** (см. Решение 2).

`files[].src` НЕ санитизируем: они обязаны байт-в-байт биться с файлами торрента;
homoglyph там — настоящий mismatch, который корректно отклоняется валидацией и
уходит в review. «Чинить» пути значило бы подгонять план под несуществующий файл.

_Альтернатива (отклонено):_ чистить только перед запросом к базе (в `searchKeys`).
Тогда имя папки в no-match-ветке осталось бы грязным, а гейт сравнения — уязвимым.
Очистка канонического плана один раз покрывает оба пути.

### Решение 2: homoglyph-fold — курируемая таблица кир↔лат, потокенно

Свёртка работает по словам (токенам, разделённым не-буквенными символами):

- Токен, все буквы которого одного скрипта (весь Latin или весь Cyrillic), не
  трогаем — билингвальность реальна: русские названия по-настоящему кириллические,
  и подменять их латиницей нельзя.
- Токен **смешанного** скрипта → определяем доминирующий скрипт по числу буквенных
  рун и мапим буквы-меньшинство в доминирующий скрипт через курируемую таблицу
  двойников (~15–20 пар: строчные `а е о р с у х к`, заглавные `А В Е К М Н О Р С Т Х`
  и латинские аналоги `a e o p c y x k / A B E K M H O P C T X`). При равенстве
  скриптов в токене (нет доминирующего) оставляем как есть.

_Почему курируемая таблица, а не UTS#39 skeleton:_ реальная боль — русскоклавиатурные
двойники в англоязычных названиях; дюжина пар её закрывает без зависимости и без
переусложнения под наш билингвальный домен. Полный юникодный confusables — оверкилл.

_Почему потокенно, а не по всей строке:_ решение о скрипте на уровне слова не путает
двуязычные названия («Название [English]») и не ломает честную кириллицу.

Та же fold-функция переиспользуется в `normalize` (Решение 3), поэтому таблица
двойников — единственный источник правды.

### Решение 3: fold в гейте `normalize` как defense-in-depth

`normalize` (гейт сильного матча) получает тот же homoglyph-fold после `ё→е`.
Поскольку план уже очищен на границе разбора, а официальные базы отдают чистые
названия, это подстраховка на случай двойников со стороны кандидата — но именно
гейт принимает безопасно-критичное решение об авто-матче, поэтому делаем его
устойчивым независимо от шага санитайзинга. Стоимость около нулевая (общая fold-
функция).

### Решение 4: безгодовой второй проход сверки как fallback

`matchMetadata` оборачивается в два прохода:

- **pass 1** — как сейчас: `searchKeys × providers`, `Search(Query{Title, Year})`,
  ранний стоп на единичном сильном матче.
- **pass 2** — только если `plan.Year > 0` И pass 1 не дал подтверждённого матча:
  тот же перебор, но `Search` с `Year = 0`.

Гейт `strongMatches` (год ±1 + exact-normalized название, ровно один кандидат)
в основе не меняется — precision держится тем же механизмом, инвариант авто-матча
не двигается. Одна прицельная строгость добавлена **только для fallback-прохода**:
там требуется известный год кандидата. Причина — безгодовой проход делает
достижимыми записи, которые exact-year фильтр прежде прятал, включая записи с
неизвестным годом; авто-матч по такой записи означал бы «год подтвердить нечем, но
всё равно авто». Поэтому в pass 2 запись с `year == 0` уходит кандидатом в review,
а не в авто (off-by-one с известным годом — по-прежнему авто). В pass 1 прежняя
leniency `yearMatches` к неизвестному году сохранена (поведение не регрессирует).
Кандидаты копятся через оба прохода с той же дедупликацией по `provider:id` и общим
потолком `maxCandidates`.

_Обоснование:_ exact-year фильтр запроса **строже** гейта — запрос требует точный
год, а гейт принимает год ±1. Поэтому безгодовой проход даёт две разные выгоды:
(а) **восстанавливает авто-матч для граничных off-by-one расхождений года** —
запись, которую точный фильтр отсёк, но гейт ±1 принял бы (разные базы датируют
релиз по-разному, off-by-1 частый); (б) при бо́льших ошибках года **пополняет
список кандидатов для review** — гейт по году такую запись отклонит (авто-матча
не будет), но человек получит кандидата вместо пустого списка. Год держим в первом
проходе (дешёвое сужение при верном годе — меньше мусора в выдаче), безгодовой —
фолбэк только когда первый ничего не подтвердил.

_Альтернатива (отклонено):_ вообще убрать год из запроса. Потеряли бы дешёвое
сужение для частых названий, где год у модели верный (общий случай).

## Risks / Trade-offs

- **Over-fold: свёртка поломает легитимное смешанное название** → снижаем риск
  потокенной логикой (честный одно-скриптовый токен неприкосновенен) и `slog.Debug`
  с before/after при каждой переписи — перекос будет виден в логах.
- **Ошибочная свёртка «меньшинства» в редком двуязычном слове** → таблица только из
  визуально-неотличимых пар; символы без двойника не трогаются, длина/структура
  строки сохраняется.
- **pass 2 добавляет обращения к базе** → только в ветке «pass 1 не подтвердил
  матч» и только при известном годе; в типовом успешном случае лишних запросов нет.
- **Безгодовой поиск шумит кандидатами для частых названий** → гейт с exact-title и
  годом ±1 не пропустит их в авто; в review это просто более полный список для
  выбора, не регрессия.
- **Общий потолок `maxCandidates` делится на оба прохода** → если pass 1 заполнил
  лимит «мусором», реальный кандидат из pass 2 может не попасть в список review.
  Крайний случай; потолок общий по требованию спеки, отдельного механизма не
  вводим — при необходимости поднять лимит отдельной задачей.

## Migration Plan

Изменение чисто поведенческое, без миграций БД и конфига. Уже лежащие в review
загрузки не трогаются; эффект проявляется на новых распознаваниях и при
«Распознать заново» из review. Откат — ревертом коммита.

## Open Questions

Нет — решения по составу санитайзинга, стратегии fold и границам scope
зафиксированы на этапе груминга.
