jellybit/docs/backlog.md

# Беклог

Единый список будущих задач по проекту: то, что уже решили сделать, и
идеи, которые ещё надо обдумать. Это не план реализации (он — в
[drafts/roadmap.md](drafts/roadmap.md)) и не источник истины: принятое и
реализованное переезжает в `docs/specs`/`docs/adr`.

Приоритет — грубая оценка «ценность / стоимость», не обязательство к
порядку. Спекулятивные пункты (ещё без решения «делаем») помечены
_(идея)_ — их сперва надо проработать.

## Высокий

### Проблема второго сезона

Если первый сезон сериала уже разложен, а мы добавляем второй/третий/…,
распознавание должно привязать новый сезон к **тому же** названию и папке,
а не завести рядом почти одинаковую вторую папку. Ключ — стабильный
`provider_id`: один и тот же `[tvdbid-…]` → одна папка сериала, новые
`Season NN` доливаются внутрь. Нужно: при матче учитывать уже существующие
в библиотеке сериалы (или прошлые распознавания с тем же провайдер-id) и
склонять LLM/выбор кандидата к согласованности с ними.

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) (модель уверенности,
матч в базе), [jellyfin-layout.md](specs/jellyfin-layout.md) (папка
сериала с провайдер-id).

### Удаление средствами jellybit («единое окно», path 2)

Распознавание **ручного** удаления (источник из qBittorrent / цель из
Jellyfin) и пометка рассинхрона уже сделаны: фоновая сверка по матрице
«источник × цель» → состояния `target_missing`/`orphaned`/`deleted`,
безопасный `undo` (не снимает последнюю копию, `nlink <= 1`), синхронный
preflight перед действиями. См. `openspec/specs/state-reconciliation/`,
[workflow.md](specs/workflow.md) → «Сверка с реальностью».

Осталось (path 2) — продолжение «единого окна»: удалять просмотренное
**из самого jellybit**, не идя руками в qBittorrent/Jellyfin. Нужно
продумать: команду удаления (снять наши хардлинки + опц. удалить раздачу из
qBittorrent с файлами), подтверждение осознанности (а не случайный клик) и
как это сочетается с инвариантом «источник неприкосновенен», когда
пользователь сам просит убрать источник.

Связано: [ADR-2026-06-13-hardlinks](adr/ADR-2026-06-13-hardlinks.md),
[architecture.md](specs/architecture.md) → «Раскладка файлов»,
[workflow.md](specs/workflow.md).

### Ревью: выбор источника совпадения и предпросмотр

Переработать страницу ревью так, чтобы показывать **все** совпавшие
результаты по метабазам списком и дать выбрать из них. Принцип: совпадение
есть **всегда** — мы лишь выбираем источник. Поэтому матч нейронки — это
отдельная строка в том же списке (наравне с кандидатами TMDB/TVDB), а не
особый режим.

Возможности экрана:

- список кандидатов из баз + строка «распознано нейронкой»;
- выбрать один кандидат, переключиться на другой, отменить матч с базой в
  пользу нейронки;
- добавить кандидат вручную (по id/url базы), когда автопоиск промахнулся;
- при выборе/переключении — **предпросмотр полей** (название, режиссёр,
  год) и **предпросмотр раскладки** (целевые пути) до применения.

Развивает «показывать матч с записью метабазы» (web-сторона), пересекается
с «Расширенной информацией о загрузке» (детальный экран) и быстрым выбором
в Telegram. Веб остаётся точкой точных правок.

Связано: [review-ux.md](specs/review-ux.md) (выбор кандидата, «без базы»,
переключатель типа), [recognition.md](specs/recognition.md) (кандидаты
матча, провайдер-id), [«Улучшения UI: показывать матч»](#улучшения-ui-показывать-матч-с-записью-метабазы),
пакет `httpapi`.

### Наблюдаемость: метрики и учёт стоимости LLM

Сейчас единственное окно в систему — `slog`. Нет быстрых ответов на
вопросы «сколько задач висит в review», «сколько токенов и денег съело
распознавание», «какова медиана времени ingest → done». Нужны метрики:
эндпоинт `/metrics` (Prometheus-формат) со счётчиками загрузок по
состояниям, длительностями стадий и расходом LLM (токены/стоимость на
задачу).

**Расход LLM уже снимается с провода** — `llm.openai` парсит `usage`
(prompt/completion/total tokens и `cost`, который отдаёт шлюз) в
`llm.Response.Usage` и пишет в лог. Не хватает только **персистентности и
отображения**: сохранять `usage` у попытки распознавания (`recognition`) и
показывать в карточке загрузки + агрегатом в `/metrics`. Где провайдер не
шлёт `cost` — считать из токенов по таблице «модель → цена» в конфиге.

Отдельный LLM-прокси (LiteLLM и т.п.) для этого **не нужен** и противоречит
принципам «один бинарь» / «минимум компонентов»: подсчёт токенов уже в коде,
а роль мульти-модельного шлюза играет используемый OpenAI-совместимый
эндпоинт (он и возвращает `cost`); разные модели подключаются сменой
`[llm].model` или новым типом провайдера за интерфейсом `llm.Provider`.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Логирование»,
[recognition.md](specs/recognition.md) (провайдер LLM, `[llm].type`),
пакеты `worker`, `llm`, `httpapi`.

### Ретеншн и очистка БД

Терминальные задачи (`done`/`cancelled`/`failed`/`reverted`), их попытки
`recognition` с сырыми ответами LLM и `metadata_candidate` копятся вечно —
со временем БД и список загрузок распухают и становятся нечитаемыми. Нужна
авточистка старше N дней (с настройкой в `[storage]` или `[worker]`) и/или
ручное удаление. Маленькая задача, но без неё интерфейс деградирует по мере
эксплуатации.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Хранилище» (таблицы
`download`/`recognition`/`metadata_candidate`/`file_link`), пакет `store`.

### Eval-харнес распознавания (корпус кейсов + метрика точности)

Распознавание — ядро продукта, но смена модели или правка промпта сейчас
вслепую: регрессий не видно. Нужен корпус размеченных кейсов (русские
релизы, аниме, сезон-паки, репаки, спецвыпуски) и прогон распознавания по
нему с метрикой точности (тип/название/год/нумерация). Тогда можно
сравнивать LLM-провайдеры и версии промпта по числам, а не на ощупь.
Прогон — отдельной командой (`jellybit eval` или тестом), на фикстурах, без
реального qBittorrent.

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) (конвейер, модель
уверенности), пакет `recognize`.

## Средний

### Главная: список загрузок вместо таблицы

Переделать главную страницу из таблицы в **список** карточек. Для каждой
загрузки: название (как распознали при добавлении в qBittorrent), `infohash`
с кнопкой быстрого копирования, статус и кнопки действий. Контекст (исходное
сообщение/magnet) спрятать под спойлер или вынести на отдельный детальный
экран (см. «Расширенная информация о загрузке»). Естественно сочетается с
фильтром/поиском/пагинацией по мере роста БД.

Связано: [«Расширенная информация о загрузке в web-UI»](#расширенная-информация-о-загрузке-в-web-ui),
[«Список загрузок: фильтр, поиск, пагинация»](#список-загрузок-фильтр-поиск-пагинация),
[review-ux.md](specs/review-ux.md), пакет `httpapi`.

### Расширенная информация о загрузке в web-UI

Отдельная страница просмотра одной загрузки — целиком отображение того, что
лежит в БД по задаче: актуальный статус (текущее состояние + лог переходов),
исходный контекст и magnet, распознанные данные и матч в метабазе (см.
«показывать матч»), а также **точная раскладка, если есть** — целевые пути и
созданные хардлинки. Помогает разбираться, когда что-то пошло не так, без
чтения логов сервера. Сюда же выносится контекст с карточки в списке
загрузок.

Связано: [«Главная: список загрузок»](#главная-список-загрузок-вместо-таблицы),
[review-ux.md](specs/review-ux.md), [architecture.md](specs/architecture.md)
→ «Хранилище» (`download`/`recognition`/`file_link`), пакет `httpapi`.

### Машина состояний на go-библиотеке

Сейчас FSM реализована вручную в `worker`. Выбрать подходящую go-библиотеку
для описания воркфлоу/машины состояний и перевести переходы на неё — ради
декларативности, проверяемости переходов и единого места правды. Кандидаты
для оценки: `looplab/fsm`, `qmuntal/stateless` (и аналоги). Граф и переходы
уже формализованы — переносим один в один.

Связано: [workflow.md](specs/workflow.md) (текущий граф состояний).

### Привязка уведомлений к источнику в ботах (мульти-бот)

Уведомления и запросы подтверждения должен получать тот, кто прислал
загрузку: автор сообщения о новой раздаче — адресат пингов и ревью по ней.
Транспортов-ботов может быть несколько (Telegram, в перспективе Matrix и
др.); каждый адресует «своему» отправителю. Веб-интерфейс остаётся
**единым для всех** и точкой правды по функциональности (боты — тонкие
адаптеры над тем же ядром). Нужно: хранить у загрузки источник/транспорт и
идентификатор отправителя, маршрутизировать пинги по нему.

Связано: [review-ux.md](specs/review-ux.md) (разделение труда транспортов,
веб = точные правки), [architecture.md](specs/architecture.md) →
«Транспорты».

### Раздачи с докачиванием (слияние при повторном добавлении)

Свежий сериал часто раздают по мере выхода: торрент содержит 5 эпизодов из
10. Позже его перезаливают целиком (или добавляют недостающие серии), и
пользователь повторно добавляет тот же торрент. Нужно распознать, что это
**та же** раздача/сезон, и повторить раскладку с **слиянием**: доложить
недостающие хардлинки, не дублируя уже разложенное и не перезаписывая
существующее (инвариант «существующее не трогаем»). Перекликается с
«Проблемой второго сезона», но здесь доливаются эпизоды внутри одного
сезона, а не новый сезон. Нужно продумать: как опознать повторное
добавление (хеш торрента / провайдер-id + сезон), как сверять состав файлов
и доливать только новые.

Связано: [«Проблема второго сезона»](#проблема-второго-сезона),
[jellyfin-layout.md](specs/jellyfin-layout.md) (раскладка, идемпотентность),
[workflow.md](specs/workflow.md) (повторный прогон загрузки).

### Улучшения UI: показывать матч с записью метабазы

Во всех транспортах (веб, Telegram) показывать, **с какой именно записью**
метабазы (TMDB/TVDB) сматчилась загрузка: название, год, провайдер-id,
ссылку. Сейчас результат распознавания непрозрачен — пользователь не видит,
к чему привязались, и не может быстро поймать ошибочный матч. На web-стороне
развивается в полноценный выбор источника — см. [«Ревью: выбор источника
совпадения»](#ревью-выбор-источника-совпадения-и-предпросмотр).

Связано: [review-ux.md](specs/review-ux.md), [recognition.md](specs/recognition.md)
(матч в базе), [architecture.md](specs/architecture.md) → «Транспорты».

### Аниме с абсолютной нумерацией

Релизы аниме часто нумеруют серии сквозным числом (`#137`) без сезонов, а
Jellyfin ждёт `SxxEyy`. Нужен пересчёт абсолютной нумерации в сезон/серию —
надёжнее всего через TVDB (там есть absolute order). Отдельный крайний
случай распознавания; на стороне ревью — веб-хелпер «absolute → S·E».

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) (конвейер, сезон-паки),
[jellyfin-layout.md](specs/jellyfin-layout.md) (нумерация серий),
[review-ux.md](specs/review-ux.md) (крайние сценарии).

### Добавление торрентов файлом/ссылкой — «единое окно»

Поддержать источники помимо magnet: `.torrent`-файл и URL (отдаём их в
qBittorrent, без исходящих запросов на пользовательский URL — SSRF
исключён). Идеал — одно поле «единого окна»: кидаем туда текст или файл, а
сервис сам разбирает, что это (magnet / ссылка / .torrent / сообщение
бота), и заводит загрузку.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Транспорты»
(`source_type = magnet|torrent|url` уже в схеме), пакет `ingest` (сейчас
поддержан только magnet).

### Бэкап SQLite

`architecture.md` требует «бекапить data-том», но *как* — не описано. Без
понятной стратегии сбой или редеплой стирают всё in-flight состояние.
Зафиксировать решение и реализовать: периодический `VACUUM INTO` в
`/data/backups` по расписанию (с ротацией) либо потоковая репликация
(litestream). Лучше сделать, пока БД маленькая.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Деплой» (data-том,
«бекапить-и-не-терять»), пакет `store`.

### Версии/качество одного тайтла (репаки, апгрейд 1080p → 2160p)

Фильм уже разложен, позже добавили раздачу лучшего качества — сейчас это
просто новая задача, упирающаяся в «коллизию цели → review», без понятия
«это та же вещь, заменить версию». Нужно осознанно обработать апгрейд
качества: распознать тот же тайтл, предложить замену существующей раскладки
либо сосуществование версий (Jellyfin поддерживает несколько версий одного
фильма). Близко к «докачиванию», но про качество, а не про эпизоды.

Связано: [«Раздачи с докачиванием»](#раздачи-с-докачиванием-слияние-при-повторном-добавлении),
[jellyfin-layout.md](specs/jellyfin-layout.md) (never-overwrite, коллизия),
[architecture.md](specs/architecture.md) → «Идентификация торрента»
(репаки = разные infohash → разные задачи).

### Глубокий healthcheck и статус зависимостей

`/healthz` проверяет только сам сервис. Если qBittorrent, LLM или метабаза
недоступны — узнаёшь лишь по застрявшим задачам. Нужна readiness-проверка
ключевых зависимостей и отражение их состояния в UI (бейдж «qBittorrent
недоступен»), чтобы причина простоя была видна сразу.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Деплой» (healthcheck),
пакеты `qbt`, `llm`, `metadata`, `httpapi`.

### Обучение на правках человека (few-shot из прошлых ревью)

Когда человек поправил матч, тип или нумерацию — сохранять это как пример и
подмешивать похожие в будущие промпты. Системно повышает точность на «твоих»
трекерах и форматах имён без смены модели. Развитие идеи многоступенчатой
верификации, но дешевле: учимся на уже собранных `hint`/`override`.

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) (конвейер, промпт),
[«Многоступенчатая верификация»](#многоступенчатая-верификация-привязки-идея),
[architecture.md](specs/architecture.md) → «Хранилище» (`hint`, `override`).

### Список загрузок: фильтр, поиск, пагинация

Прямое следствие роста БД (см. «Ретеншн»): плоский список загрузок со
временем становится непригоден. Нужны фильтр по состоянию, поиск по
названию и пагинация. Естественно ложится на список-карточки главной и на
экран расширенной информации.

Частный случай как разумный дефолт: на главной **по умолчанию скрывать
загрузки в статусе `deleted`** (терминальные, удалённые из источника и
цели — шум в ленте), с переключателем/фильтром «показать всё». Маленькая
часть, может приехать раньше полноценного фильтра.

Связано: [«Главная: список загрузок»](#главная-список-загрузок-вместо-таблицы),
[«Расширенная информация о загрузке в web-UI»](#расширенная-информация-о-загрузке-в-web-ui),
пакет `httpapi`.

## Низкий

### Многоступенчатая верификация привязки _(идея)_

Несколько раз извлекать данные из раздачи и контекста разными промптами,
искать в метабазах, затем сводить результаты в общий вердикт
(голосование/консенсус) — выше точность ценой нескольких вызовов LLM и
запросов к базам. Требует проработки: когда включать, как мерджить
расхождения, стоимость/латентность.

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) (конвейер и модель
уверенности).

### Выбор из нескольких находок метабазы в Telegram

Когда распознавание даёт несколько подходящих кандидатов в метабазе,
предлагать их в Telegram списком (кнопки) для ручного выбора, а не молча
брать первый/лучший. Веб остаётся точкой точных правок (полный выбор
источника — см. [«Ревью: выбор источника
совпадения»](#ревью-выбор-источника-совпадения-и-предпросмотр)), бот —
быстрый выбор из готового короткого списка.

Связано: [review-ux.md](specs/review-ux.md) (боты — быстрые действия, веб —
точные правки), [recognition.md](specs/recognition.md) (кандидаты матча).

### Проверка свободного места перед copy-fallback

Когда хардлинк невозможен (`EXDEV`/`ENOTSUP`/…), `layout` копирует файл,
дублируя место на диске. На забитом диске это упрётся в полку посреди
раскладки. Перед копированием проверять доступное место и при нехватке
внятно уходить в `failed` с понятной причиной, а не падать на полпути.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Раскладка файлов»
(фолбэк-копирование), пакет `layout`.

### Кэш метабаз (и опционально LLM)

Повторные и ретраящиеся прогоны распознавания бьют TMDB/TVDB/TVMaze одним и
тем же запросом. Кэш ответов с TTL экономит лимиты API и ускоряет «Распознать
заново»/«Уточнить». При желании — кэш ответов LLM по хешу входа (но он менее
полезен, т.к. вход меняется подсказками).

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) (сверка с базой), пакеты
`metadata`, `llm`.

### guessit как сервис-спутник _(идея)_

`go-ptn` слабее питоновского `guessit`. Если точности пред-парса не
хватит — завернуть `guessit` в крошечный HTTP-сервис (один файл,
поставляется рядом с бинарём jellybit) и спрашивать его на шаге
пред-парса. Сохраняет «доставку копированием»: два файла вместо одного.

Связано: [recognition.md](specs/recognition.md) → «На будущее» (пред-парс).

### Завершение загрузки через webhook _(идея)_

Сейчас завершение ловим поллингом qBittorrent раз в несколько секунд.
Альтернатива: «Run external program on torrent completion» в qBittorrent
дёргает эндпоинт jellybit. Реагирует быстрее, но связывает нас с конфигом
qBittorrent. Решим по опыту эксплуатации.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Отслеживание загрузки»,
пакет `worker`.

### Авторизация веб-UI (на будущее)

Решено для v1: без авторизации в доверенной LAN, опц. allowlist подсетей
(`http.trusted_subnets`) — как умеет qBittorrent. Если понадобится защита:
токен/Basic в самом приложении или вынос за reverse-proxy с
аутентификацией.

Связано: [architecture.md](specs/architecture.md) → «Транспорты» (доступ к
веб-UI), пакет `httpapi`.

### Современный Web-UI как PWA

Переделать веб-интерфейс в современное PWA-приложение (устанавливаемое,
отзывчивое, удобное с телефона). Текущий server-rendered UI функционален,
поэтому это улучшение, а не блокер; большой объём работы.

Связано: [review-ux.md](specs/review-ux.md) (веб = точные правки),
пакет `httpapi`.