- BDMV раскладывается каталогом, VIDEO_TS и .iso уходят в review: DVD-каталог Jellyfin распознаёт, но не проигрывает - добавлены «Затрагивает» и критерии приёмки, задача проходит tasks.py ready
Jellybit
Jellybit — связующий сервис между qBittorrent и Jellyfin. Принимает
magnet-ссылку или .torrent-файл вместе с текстовым контекстом, ставит загрузку в
qBittorrent, дожидается её завершения, распознаёт содержимое (фильм или
сериал, сезоны и серии) и раскладывает готовые файлы по конвенциям
библиотеки Jellyfin.
Полный замысел, границы домена и типовые сценарии — в docs/passport.md.
Зачем
Arr-стек (prowlarr/radarr/sonarr) плохо ложится на русские трекеры, аниме и ручные раздачи. Jellybit намеренно сокращает путь: одна точка входа → готовая раскладка для Jellyfin, без каталога индексаторов и сложных правил качества. Распознавание делает LLM, которому помогает переданный человеком контекст и (опционально) внешние базы метаданных.
Как работает
- Точка входа принимает magnet + контекст (HTTP API, веб-UI, Telegram-бот или CLI).
- Загрузка ставится в qBittorrent в выделенную категорию.
- Сервис отслеживает завершение загрузки.
- По именам файлов, контексту и (опц.) базам метаданных определяется фильм/сериал и нужная раскладка.
- Файлы хардлинкаются в библиотеку Jellyfin — источник остаётся в раздаче, место на диске не дублируется.
- После раскладки сервис (опц.) просит Jellyfin пересканировать медиатеку, чтобы новые файлы быстрее появились в проигрывателе.
При высокой уверенности раскладка выполняется автоматически, иначе — уходит на подтверждение человеку.
Статус
Рабочий прототип: сквозной путь приём → загрузка → распознавание → раскладка работает целиком, автоматически при уверенном результате либо через подтверждение человеком. Что уже умеет и что дальше — tasks/ROADMAP.md.
Документация
Разработка идёт по Spec-Driven Development через OpenSpec: изменение сначала описывается спекой, потом реализуется.
- openspec/specs/ — что система делает, нормативно:
capability-спеки. Изменения (proposal → design → tasks → archive) — в
openspec/changes/. - docs/passport.md — зачем и для кого, чем не является.
- docs/architecture.md — как сложено: компоненты, внешние границы, эксплуатация, единые точки, деплой.
- docs/database.md — схема хранилища и настройки.
- docs/security.md — периметр и модель угроз.
- docs/conventions/ — как пишем код: логи, ошибки, конфиг, БД, веб-UI.
- docs/adr/ — журнал решений (почему так), неизменяемый.
- docs/research/ — наблюдения за чужими форматами.
- tasks/ — задачи и цели.
Раскладка документации задана каноном av-dev и проверяется шагом canon в
task gate.
Стек
Go (один статический бинарь), SQLite (modernc.org/sqlite + sqlx,
миграции goose), HTTP — chi + html/template + htmx, конфигурация —
TOML, логи — структурированный JSON (slog). Полный перечень с версиями —
CLAUDE.md → «Стек»; как эти компоненты сложены —
docs/architecture.md.
Конфигурация
Конфигурация — один файл TOML. По умолчанию ищется config.toml в рабочей
директории; путь переопределяется опцией --config=path. Образец со всеми
секциями и описанием каждого поля (назначение, диапазон значений, единицы
измерения) — config.example.toml; скопируй его в
config.toml и заполни под себя. Конфиг валидируется на старте: при
ошибке сервис не стартует.
Секреты (пароль qBittorrent, ключи LLM/метабаз, токен Telegram) в репозиторий
не коммитятся — их подставляет деплой прямо в файл. Доступ к внешним сервисам
(LLM, базы метаданных, Telegram) при необходимости идёт через HTTP-прокси —
поле proxy в соответствующих секциях. Правила — в
docs/conventions/config.md.
Разработка
Нужны Go 1.26 и Task. Полный список задач —
task --list.
cp config.example.toml config.toml # локально: db_path -> ./jellybit.db
task setup # golangci-lint + git-хуки lefthook
task tidy # go mod tidy
task run # go run ./cmd/jellybit --config ./config.toml
task test lint # тесты и golangci-lint
task build # статический бинарь (linux/amd64) для сервера
task image # docker-образ из готового бинаря
Отладка распознавания на реальной раздаче (только чтение, без раскладки):
jellybit recognize <infohash> --dry-run [--context "..."] --config ./config.toml
Берёт торрент из qBittorrent по infohash, прогоняет распознавание (LLM + метабазы) и печатает план: тип/название/год, матч в базе, решение авто/review и превью целевых путей — то, что создалось бы при Apply.
Доставка
Рассчитан на домашний медиа-сервер. Артефакты репозитория — статический бинарь
(task build) и Dockerfile; образ собирается целиком локально на
control-хосте (task image) и едет на сервер через docker save/load.
Конкретная деплой-обвязка (плейбук, секреты) держится в отдельном приватном
репозитории и в комплект не входит.
Параметры запуска — сеть, пользователь, монтирования, healthcheck, — разделение
ответственности с umbar и единая песочница /srv/media:
docs/architecture.md → «Деплой».