jellybit/openspec/specs/recognition/spec.md

# recognition Specification

## Purpose

Распознавание: разбор недоверенных сигналов раздачи моделью в структурированный
план (тип фильм/сериал, каноническое название и год, файлы → серии). Capability
описывает пред-парс имени, контракт и провайдер LLM со структурированным
выводом, роли файлов на краях и модель уверенности (решение auto/review). Сверка
с внешними базами метаданных — в `metadata-match`.
## Requirements
### Requirement: Контракт LLM на оригинальное и локализованное названия

Промпт распознавания SHALL требовать от модели всегда заполнять и `title`, и
`original_title`. Если отдельного оригинального названия нет или контент
российского происхождения, модель SHALL дублировать `title` в
`original_title`. При неуверенности в оригинальном названии модель SHALL
дублировать `title`, а не выдумывать название (защита от ложного авто-матча).

Разбор ответа SHALL оставаться устойчивым к пустому `original_title`: пустое
значение не отбраковывается и не вызывает correction-ретрай; сверка
gracefully использует доступные названия.

#### Scenario: Российский фильм — дублирование

- **GIVEN** раздача российского фильма без отдельного оригинального названия
- **WHEN** модель возвращает план
- **THEN** `title` и `original_title` заполнены одинаковым каноническим названием

#### Scenario: Пустой original_title не ломает разбор

- **GIVEN** ответ модели с пустым `original_title`
- **WHEN** план разбирается
- **THEN** разбор успешен без correction-ретрая
- **AND** сверка использует `title` (и `provider_hint`)

### Requirement: Пред-парс имени релиза

Перед вызовом LLM система SHALL выполнять дешёвый пред-парс имени торрента
(`go-ptn`): извлекать черновые название, год, сезон, серию и качество. Результат
пред-парса SHALL использоваться как вспомогательный сигнал в промпте и как
сторона проверки согласованности при решении auto/review, но НЕ SHALL считаться
итоговым распознаванием.

#### Scenario: Пред-парс даёт черновые поля

- **WHEN** на вход распознавания поступает имя релиза `Fargo.S02.2015.WEB-DL.1080p`
- **THEN** пред-парс возвращает черновые `title`, `year`, `season`, `quality`
- **AND** эти значения передаются в промпт LLM как подсказка

### Requirement: Разбор сигналов LLM в структурированный план

Система SHALL передавать LLM недоверенные сигналы (имя торрента, дерево файлов с
размерами, текстовый контекст и накопленные подсказки, пред-парс) и получать
структурированный план в схеме: `type` (`movie`|`series`), `title`,
`original_title`, `year`, `provider_hint`, `files[]` и `confidence`. Каждый
элемент `files[]` SHALL нести `src`, `role`
(`main`|`episode`|`subtitle`|`extra`|`sample`|`ignore`) и, для сериала,
per-file `season`/`episode` (отдельного скалярного `season` быть SHALL NOT — так
выражаются мультисезонные паки и спецвыпуски). План SHALL приниматься только
если каждый `files[].src` совпадает с реальным файлом торрента.

#### Scenario: План сериала с per-file нумерацией

- **GIVEN** сезон-пак из 10 видеофайлов
- **WHEN** LLM возвращает план
- **THEN** `type` = `series`, а каждый видеофайл несёт свои `season`/`episode`

#### Scenario: Несуществующий src отклоняется

- **GIVEN** ответ LLM, где `files[].src` не совпадает ни с одним файлом торрента
- **WHEN** план разбирается
- **THEN** такой план не принимается как валидный

### Requirement: Провайдер LLM за абстракцией со структурированным выводом

Доступ к LLM SHALL быть за интерфейсом с выбором реализации по полю `[llm].type`
(первый тип — `openai-compat`). Система SHALL запрашивать JSON-режим
(`response_format: {"type":"json_object"}`), срезать ```-ограждения и
валидировать ответ в Go против схемы плана. При ошибке разбора система SHALL
ретраить до `[llm].max_retries`, передавая модели саму ошибку и схему. Если после
ретраев ответ не разобран, задача SHALL уходить в `review` (НЕ в `failed`) с
причиной «ответ LLM не разобран».

#### Scenario: Неразобранный ответ уходит в review

- **GIVEN** LLM, чей ответ не проходит валидацию схемы после всех ретраев
- **WHEN** завершается распознавание
- **THEN** задача переходит в `review` с причиной «ответ LLM не разобран»
- **AND** задача НЕ переходит в `failed`

### Requirement: Модель уверенности и решение auto/review

Система SHALL раскладывать автоматически (без review) только при выполнении
ВСЕГО: (1) подтверждённый единичный сильный матч в базе (`metadata-match`) с
`provider_id`; (2) структурная валидация без предупреждений (фильм — ровно один
основной видеофайл; сериал — число серий бьётся с базой, нумерация S·E
консистентна); (3) согласованность пред-парса и LLM по типу/названию/году. Иначе
задача SHALL уходить в `review` с явной причиной. Самооценку LLM (`confidence`)
система SHALL учитывать лишь как вспомогательный сигнал, НЕ как единственный гейт.

#### Scenario: Нет матча в базе — всегда review

- **GIVEN** план без подтверждённого матча в базе (база выключена или матча нет)
- **WHEN** принимается решение auto/review
- **THEN** задача уходит в `review`, авто-раскладка не делается

#### Scenario: Матч и чистая валидация — авто

- **GIVEN** подтверждённый единичный матч, чистая структурная валидация и
  согласованность сигналов
- **WHEN** принимается решение
- **THEN** допускается авто-раскладка (при отсутствии `force_review`)

### Requirement: Роли файлов на краях раздачи

Система SHALL относить семплы, «экстра» и мусор к роли `ignore` (эвристики размер/
имя + LLM), а внешние субтитры (`.srt`, `.ass`, пары VobSub `.idx`+`.sub`) —
привязывать к соответствующему видео. Любую неоднозначность нумерации (дыры,
дубли, спорные спецвыпуски) система SHALL эскалировать в `review`, а не разрешать
молча.

#### Scenario: Семпл помечается ignore

- **GIVEN** раздача с файлом `sample.mkv` малого размера
- **WHEN** строится план
- **THEN** этот файл получает роль `ignore` и в раскладку не попадает