简介

• 😣受不了动漫剧集的命名与Emby自动刮削格式不兼容？

• 🥰本项目可以将大部分下载的剧集（包括动漫、电影、番剧等）转为Emby所需要的文件结构！

• 🚀支持剪切、复制、硬链接（默认）三种移动/重命名方式！

• ✨并且你可以通过简单的配置，让qBittorrent每次下载结束之后自动执行转换！

• 🤖AI识别功能：支持OpenAI和Google Gemini双引擎，智能分析动漫文件映射关系，解决BD分集与TMDB数据不一致的问题！

• 🥳支持复杂的目录结构！以VCB-Studio的Re:从零开始的异世界生活剧集合集为例：

├─[VCB-Studio] Re Zero kara Hajimeru Isekai Seikatsu
│  ├─[VCB-Studio] Re Zero kara Hajimeru Isekai Seikatsu 2nd Season [Ma10p_1080p]
│  ├─[VCB-Studio] Re Zero kara Hajimeru Isekai Seikatsu Hyouketsu no Kizuna [Ma10p_1080p]
│  ├─[VCB-Studio] Re Zero kara Hajimeru Isekai Seikatsu Memory Snow [Ma10p_1080p]
│  ├─[VCB-Studio] Re Zero kara Hajimeru Isekai Seikatsu [Ma10p_1080p]

可以看到大的集合里面同时包括以下子文件夹内容：第一季、第二季、电影冰结之绊、电影雪之回忆，而你只需要运行该程序，即可自动分门别类，电影/番剧会被格式化后分别的、正确的复制/硬链接到你指定的文件夹！

实验性功能：AI识别

🧠 智能分析能力

• 自动识别字幕组的分季与TMDB官方分季的差异
• 智能处理OVA、特典等特殊内容的归类
• 根据视频时长判断内容类型（正片/特典/PV等）
• 提供置信度评估，低置信度结果会单独记录

🔧 灵活配置选项

• AI提供商选择：OpenAI / Google Gemini
• OpenAI配置：支持兼容API、多种输出格式、自定义模型
• Gemini配置：原生API支持、高效结构化输出
• 智能阈值：可调节置信度阈值
• 功能开关：支持启用/禁用AI功能

使用效果

使用方法

零、申请你的API密钥

TMDB API密钥

• 进入TMDB官网申请
• 复制你的API 密钥，后续会用到

AI API密钥（可选）

• OpenAI API：申请OpenAI API密钥，或使用兼容的国内API服务
  • 推荐模型：deepseek-reasoner（性价比高，效果好）
  • 支持多种输出格式，兼容性强
• Google Gemini API：申请Google AI Studio API密钥
  • 推荐模型：gemini-2.5-flash（速度快，效果优秀）
  • 原生结构化输出，解析更准确
• 如不配置AI功能，程序将使用传统规则进行识别

一、安装 (WEB版本)

Important

WEB版本提高了易用性、和识别准确率, 但要求必须本机内存在git和python环境！

• 确保存在Python环境（版本需要>=3.9）, Git环境。

• 命令行执行

  • git clone https://github.com/KimigaiiWuyi/Bangumi_Auto_Rename.git -b web
  • cd Bangumi_Auto_Rename
  • pip install -r requirements.txt

• 启动

  • python -m src.start

二、使用

• 打开网页之后（默认端口5999，即地址为http://127.0.0.1:5999）
• 先点击右上角配置按钮，配置以下内容：
  • 基础配置：TMDB API密钥和各个整理路径
  • AI配置（可选）：选择AI提供商、配置API密钥、选择模型等
• 点击添加任务即可使用

三、AI功能详细说明

注意： 🚨 AI识别为实验性功能，请勿在移动模式中启用！！

配置AI功能

1. 在配置页面的"AI识别配置"部分：

   • 启用AI识别：开启/关闭AI功能
   • AI提供商选择：选择OpenAI或Google Gemini
   • 置信度阈值：设置结果采用的最低置信度要求

2. OpenAI配置（选择OpenAI提供商时）：

   • API密钥：填入你的OpenAI兼容API密钥
   • API地址：默认为OpenAI官方URL，可改为其他兼容服务(一般以/v1结尾)
   • 模型选择：推荐使用Deepseek-R1(deepseek-reasoner)
   • 输出格式：选择Function Calling、JSON Object、Structured Output或Text
   • API测试：一键测试当前API支持的功能特性

3. Google Gemini配置（选择Gemini提供商时）：

   • API密钥：填入你的Google AI Studio API密钥
   • API地址：默认为AI Studio Gemini URL，可改为Vertex或其它兼容服务
   • 模型选择：推荐使用gemini-2.5-flash
   • 原生结构化输出：默认启用，无需额外配置

AI识别优势

• 智能映射：自动分析本地文件与TMDB数据的对应关系
• 特殊处理：识别OVA、特典、剧场版等特殊内容
• 时长分析：根据视频时长匹配元数据
• 置信度评估：提供分析结果的可信度评分
• 格式适配：支持多种输出格式，确保最佳兼容性

注意事项

• AI功能需要网络连接和API调用费用
• 不同AI提供商的费用和速度有所差异
• 低置信度结果会在日志中特别标记
• 可以在编辑任务时选择是否使用AI识别
• 如果AI分析失败，会自动回退到传统规则识别
• 建议先使用API测试功能验证配置是否正确

四、在qBittorrent下载完成后自动调用该程序

⚠注意：箭头处的命令需要根据上面命令行自己写一下，照抄无效！（下面有提供示例）

• 打开软件，工具 -> 设置 -> 弹出窗口中找到下载 -> 往下滚动 -> Torrent完成时运行
• 根据自己的配置，写入命令，应用保存即可

• 这里的命令相比于上面的命令行，需要做一些小的调整，首先一点是path=的输入，一定要用"%F"替换（上图可能是%D，那是错误的，不要关心图上的命令），这样就是每次种子实际下载的路径了
• 一个是tag=的输入，可以用"$G"替换，代表着创建种子时候的标签，这里如果下载的是动漫剧集，需要带上anime的标签，如果是电影，带上movie的标签，方便自动整理到对应路径，如果无任何标签，是否是电影会自动判断，是否是动漫则默认为否，如果不需要处理，可以传入no_process的标签
• 填入示例如下

curl --data-urlencode "path=%F" --data-urlencode "tag=%G" "http://127.0.0.1:5999/sendTask" -f

五、更新

• 进入文件夹内，cd Bangumi_Auto_Rename
• 执行git pull

需要注意的

• 该程序依靠TMDB API（因为Emby也是一样的，可以保证精准度），因此对网络环境有一定要求！

• AI功能需要额外的API调用费用，但可以显著提高动漫识别准确率

  • OpenAI API：官方按token计费，部分提供商有免费的Deepseek R1额度
  • Google Gemini API：有免费额度，gemini-2.5-flash速度快
  • 该功能仍在开发中，欢迎各位提供测试用例

• 该程序更加适用于动画剧集的重命名，对于电影、剧集，本身Emby的刮削足够精准了。

• 识别率并不是100%，如果有识别错误的，带上截图，提Issues！

• 该程序使用情况覆盖了很多，但是像是非常复杂的情况，例如物语系列这种重量级剧集（加上TMDB对于物语系列的剧集分类，非常的复杂），请不要使用本程序

• 如果已经使用了本程序刮削错误的情况，因为默认是硬链接模式，所以直接删除目标文件夹的对应文件即可，不会影响到源文件！

• 有任何使用上的问题或者建议都可以提Issues，尽力解答！

• 如果本插件对你有帮助，不要忘了点个Star~

• 本项目仅供学习使用，请勿用于商业用途

• 爱发电

• GPL-3.0 License ©@KimigaiiWuyi