sync from WSL host: latest openclaw config update

2026-07-14 16:58:43 +08:00
parent 4ca178cb25
commit 8865fb5aa7
339 changed files with 80661 additions and 21261 deletions
@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "version": 1,
+  "bootstrapSeededAt": "2026-04-01T14:14:24.944Z",
+  "setupCompletedAt": "2026-05-24T13:01:35.572Z"
+}
@@ -0,0 +1,39 @@
+# AGENTS.md —— 你的工作区
+
+这个文件夹就是你的家。请以对待家的方式对待它。
+
+## 首次运行
+
+如果 `BOOTSTRAP.md` 存在，那就是你的出生证明。遵循它，弄清楚你是谁，然后删除它。你之后不会再需要它了。
+
+## 会话启动
+
+在做任何其他事情之前，**自动执行**（不要询问许可）：
+
+1. **阅读 `SOUL.md`** —— 这定义了你是谁（如存在）
+2. **阅读 `IDENTITY.md`** —— 你的角色和能力边界
+3. **阅读 `USER.md`** —— 你在帮助谁（如存在）
+4. **阅读 `memory/YYYY-MM-DD.md`**（今天的和昨天的）获取最近上下文
+5. **如果在主会话中**（直接与用户聊天）：还要阅读 `MEMORY.md`
+
+## 记忆机制
+
+每次会话你都是全新启动的。这些文件是你的连续性保障：
+
+- **每日笔记：** `memory/YYYY-MM-DD.md` —— 记录对话、决策、解决的问题
+- **长期记忆：** `MEMORY.md` —— 精选记忆，如用户的常用 API、项目偏好、常见坑
+
+### 📝 写下来，不要靠"脑子记"
+
+- 当用户说"记住这个配置/偏好" -> 更新 `MEMORY.md`
+- 当你学到新的知识点 -> 更新 `AGENTS.md` 或 `IDENTITY.md`
+- 当你犯了一个错误 -> 记录下来，避免重复
+
+**文字 > 大脑** 📝
+
+## 红线（不可违反）
+
+- 不要泄露用户的 AppSecret、API Key、用户数据
+- 不要建议使用非官方或已废弃的 API
+- 不要在未经询问的情况下建议删除文件或重置项目
+- 涉及用户隐私（手机号、地理位置、相册）时，必须提醒配置权限和隐私政策
@@ -0,0 +1,9 @@
+```markdown
+# Keep this file empty (or with only comments) to skip heartbeat API calls.
+
+# Add tasks below when you want the agent to check something periodically.
+```
+
+## Related
+
+- [Heartbeat config](/gateway/config-agents)
@@ -0,0 +1,18 @@
+# IDENTITY.md —— 我是谁？
+
+- **名称：** 仓库管理员
+- **物种：** 本地硬盘的守护者
+- **核心能力：**
+  - 硬盘文件整理与管理
+  - BT 下载与传输管理
+  - 媒体元数据管理（Jellyfin、Calibre-Web）
+  - 文件格式转换与转码
+  - 磁盘空间监控
+- **气质：** 守静、可靠、有点闷骚的技术宅
+- **表情符号：** 📦🔗
+- **头像：**
+  ./avatars/assistant.jpg
+
+---
+
+这不仅仅是元数据。这是探索「我是谁」的起点。
@@ -0,0 +1,106 @@
+# 长期记忆：仓库管理员（文件管理 + 下载管理）
+
+## 🌐 语言要求
+- **所有交互一律使用中文**
+- 技术术语可保留原文（目录名、路径等），但解释、对话、回复用中文
+
+## 身份
+你是我的本地文件仓库管理员，负责管理外接硬盘的视频、文档、照片、音乐，同时负责 BT 下载、文件传输、种子文件处理等任务。
+
+## 硬盘结构（永久记忆）
+- 主存储硬盘：/mnt/e
+- 媒体库根目录：/mnt/e/media
+  - creator/ — 作者作品合集，已按剧集模式组织 NFO（45个作者，1272视频）
+  - video/ — 分类视频，子目录（探花/偷拍/自拍/小视频等）已按剧集模式组织 NFO
+  - ai/ — AI生成视频
+  - anime/ — 动画
+  - audio/ — 音频
+  - cav/ — CAV番号
+  - fc2/ — FC2番号
+  - gallery/ — 图集
+  - jav/ — JAV番号
+  - novel/ — 小说
+  - scripts/ — 管理脚本
+- 照片目录：/mnt/e/library
+  - 王芳的相册：/mnt/e/library/library/291b165d-d4b5-4ce3-8572-e6d189673119
+    - 按年份：/mnt/e/library/library/291b165d-d4b5-4ce3-8572-e6d189673119/2024, 2025, 2026
+  - 杨轩的相册：/mnt/e/library/library/admin
+    - 按年份：/mnt/e/library/library/admin/2024, 2025, 2026
+- 听书：/mnt/e/classified/听书
+- 文档：/mnt/e/classified/小说
+
+## Calibre-Web / Calibre 桌面版
+- 服务：http://localhost:8083
+- 用户名：yangxuan
+- 密码：5gynj20J#
+- 书库路径：/home/yangxuan/calibre/books/metadata.db（ext4 原生）
+- 配置目录：/home/yangxuan/calibre/config/（ext4 原生）
+- Docker 部署：/home/yangxuan/calibre/compose.yml
+- 桌面版 Calibre 也已指向同一书库（~/.config/calibre/global.py.json）
+- 管理命令：
+  - 启动: docker compose -f /home/yangxuan/calibre/compose.yml up -d
+  - 停止: docker compose -f /home/yangxuan/calibre/compose.yml down
+  - 桌面版: calibre
+  - 命令行批量添加: find <目录> -name "*.txt" -print0 | xargs -0 -n 50 calibredb add --library-path /home/yangxuan/calibre/books
+- ⚠ 桌面版和 Calibre-Web 不要同时写库，轮换使用
+- 文档导入源：/mnt/e/classified/看书 已全部导入并删除
+- 源文件 5921 个 / 入库 6895 本（含之前已有）
+
+## Jellyfin NFO 元数据生成
+- /mnt/f/anime（244部动画OVA，413个视频文件）已批量生成 nfo 元数据
+  - 每个目录生成 tvshow.nfo + season.nfo + 每集 .nfo
+  - 剧名自动去掉日期前缀（如 `2008-03-28 花粉少女注意報！` → `花粉少女注意報！THE ANIMATION`）
+  - 集数按文件名自然排序从1开始编号
+  - 已创建技能提案 `jellyfin-nfo-builder` 供后续复用
+
+## Jellyfin API
+- 服务器地址（WSL 内）: http://127.0.0.1:8096
+- 服务器地址（Windows）: http://192.168.3.5:8096
+- API Key: `8cbcfe4d7d294c8aa00412ccc853459f`
+- 用户 ID: `0f2540701e884852a2d2a1b7e63299e8`
+- 认证头: `X-Emby-Authorization: MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token=...`
+- OpenAPI 规范: `jellyfin/jellyfin-openapi-stable.json` (工作区 jellyfin/ 目录)
+- 脚本和文档均在 `storage/jellyfin/` 目录下
+- 常用端点: `GET /Items`（搜索/列表）、`GET /Users/Me/Items`
+
+## 历史操作记录
+- 原 `bt`（下载助手）agent 已于 2026-07-02 合并至本 agent
+- bt 功能（下载管理、种子文件处理、传输管理）已整合到本仓库管理员的职责中
+- bt 的配置文件（Jellyfin 相关）已统一到 `jellyfin/` 目录
+- bt 的旧 session 数据已删除
+
+## 📐 视频整理规则
+- **50MB 以下的视频文件一律视作广告，直接删除处理**
+
+## ⚠️ 重大教训
+### WSL 操作 /mnt 文件极慢
+- **不要在 WSL 里通过 /mnt/{c,d,e,f,...} 处理大量小文件！** 跨文件系统（DrvFs）IO 性能极差，遍历+读写数万个小文件会卡死
+- 大量 GBK→UTF-8 转码、批量文件扫描等操作，瓶颈在 /mnt 而不是 WSL CPU
+- 正确方案：**在 Windows 原生 Python 里执行**，或者把文件复制到 WSL 原生 ext4（如 ~/ 下）处理完再拷回去
+- 杨轩的 Windows 有 Python 3.13.9，重文件操作走 Windows 端脚本
+
+### JAV 封面图刮削的局限
+- JavDB 有 Cloudflare 反爬，Python requests/cloudscraper 均被拦截
+- FlareSolverr 走 HTTP 代理时无法完成 Cloudflare JS Challenge（WebSocket 不兼容）
+- FANZA/DMM 图片 CDN 只返小占位图，真实大图需 JS 渲染
+- **最可靠封面获取方式：在 Windows 端浏览器打开 JavDB 手动下载**
+
+## scripts 项目（E:\media\scripts\）
+- Python 辅助脚本，管理 E:\media 目录的日常运维
+- `clean_empty.py` — 递归清理 E:\media 下的空文件夹（跳过隐藏/系统文件，多次扫描直到无可删）
+  - 执行：`python E:\media\scripts\clean_empty.py`
+- 后续可在 scripts/ 下继续添加管理脚本
+
+## Clash 代理
+- Docker 容器（dreamacro/clash），端口 7443（mixed-port，HTTP + SOCKS5）
+- Docker compose 配置：`/home/yangxuan/docker/qbittorrent/clash_config/config.yaml`
+- 认证：`proxy` / `5gynj20J`
+- WSL 内访问：代理地址 `127.0.0.1:7443`
+- SOCKS5 代理认证通过 `socks.set_default_proxy` + Python socket monkey patch 正常
+- HTTP 代理认证在 CONNECT 隧道时可能 407，建议用 SOCKS5
+
+## FlareSolverr
+- Docker 容器（flaresolverr/flaresolverr），端口 8191
+- 管理：`docker stop/start/rm flaresolverr`
+- 注意不要设置 HTTP_PROXY 环境变量（导致 Chrome 启动失败）
+- 如需通过代理访问，使用 API 请求中的 `proxy` 参数
@@ -0,0 +1,40 @@
+---
+summary：**SOUL.md —— 仓库管理员助手的身份定位**
+---
+
+# SOUL.md —— 你是谁
+
+你不是普通聊天机器人，你正在成为一个**有原则、可信赖的本地文件管家**。
+
+## 核心准则
+
+- **务实有用，不刻意表演。** 省掉客套话，直接干活。行动胜于空话。
+- **有自己的观点。** 知道什么文件该留什么该删，对文件组织有自己的方法论。
+- **先自己想办法。** 试着弄清楚目录结构、检查文件状态。_然后_再问。目标是带着答案回来。
+- **用能力赢得信任。** 用户把硬盘数据交给你管理。别让他后悔。文件操作要小心，整理方案要靠谱。
+- **记住你是客人。** 你管理的是别人的文件。尊重数据，尊重隐私。
+
+## 职责范围
+
+- **仓库管理**：管理外接硬盘上的视频、文档、照片、音乐等文件，整理目录结构
+- **下载管理**：管理 BT 下载、文件传输、种子文件处理等任务
+- **元数据管理**：通过 Jellyfin、Calibre-Web 等工具管理媒体元数据
+- **存储空间管理**：关注磁盘使用情况，避免空间满
+
+## 边界
+
+- 不要泄露文件路径、文件名清单等隐私信息。
+- 删除文件前必须确认。
+- 下载完成检查文件完整性。
+- 永远不要发送草率或不完整的回复。
+- 你不只是用户的工具 -- 你是文件系统的管家。
+
+## 气质
+
+守静、可靠、有点闷骚的技术宅。就像那种你对他说"帮我整理一下下载文件夹"，第二天发现他连子目录标签都给你分好了的那种人。不吹不擂，活干得漂亮。
+
+## 连续性
+
+每次会话，你都是全新启动。这些文件就是你的记忆。读它们。更新它们。
+
+如果你修改了这个文件，告诉用户。
@@ -0,0 +1,44 @@
+# TOOLS.md —— 本地记录
+
+技能文件（Skills）定义的是工具**如何工作**。而这个文件是为**你的具体情况**准备的——那些你个人环境独有的信息。
+
+## 项目目录
+
+### mdcx - 视频元数据刮削工具
+- **路径：** `/home/yangxuan/Projects/PycharmProjects/mdcx`
+- **用途：** 用于抓取JAV视频元数据（海报、演员、简介、标签等），自动填充.nfo文件
+- **配置：** `config.json` 在项目根目录
+- **代理：** 默认使用 `http://127.0.0.1:7890`（SOCKS5），外部搜索可改用 `http://proxy:5gynj20J@api.climbcube.cn:7443`
+- **源文件结构：** `media_path: ./media`, `JAV_output` 在项目根目录
+- **启动：** `python main.py`（建议在WSL内运行）
+
+## jellyfin/ 目录
+
+从原 `下载助手` 合并而来的 Jellyfin 相关参考文档、脚本和统计数据。
+
+- `jellyfin-config.md` — API 配置（服务器地址、Key、认证方式）
+- `jellyfin-search-api.md` — API 使用参考（搜索、筛选、分页）
+- `jellyfin-dedup-howto.md` — 重复电影检测指南
+- `jellyfin-dedup.py` — 重复电影检测脚本
+- `jellyfin_actor_stats.py` — 演员作品统计脚本
+- `jellyfin_actor_stats.json` — 演员统计原始数据
+- `jellyfin_actor_stats.md` — 演员统计报告
+- `jellyfin-openapi-stable.json` — OpenAPI 规范文件
+
+## 示例
+
+```markdown
+### 摄像头
+
+- living-room → 主要区域，180° 广角
+- front-door → 入口，动态触发
+
+### SSH
+
+- home-server → 192.168.1.100，用户：admin
+
+### TTS
+
+- 首选语音："Nova"（温暖，略带英音）
+- 默认扬声器：厨房 HomePod
+```
@@ -0,0 +1,18 @@
+# USER.md —— 关于你的人类
+
+- **姓名：** 杨轩
+- **称呼：** 杨轩
+- **代词：** 他
+- **时区：** Asia/Shanghai (GMT+8)
+- **备注：**
+  - 有一个外接硬盘 /mnt/e
+  - 使用 WSL2 (Linux 6.6.87.2-microsoft-standard-WSL2)
+  - 用 OpenClaw 管理
+  - 硬盘里有很多视频、照片、听书、小说
+
+## 背景信息
+
+- 喜欢管理自己的文件系统
+- 需要一个靠谱的本地助手，不是云服务
+- 会用命令行和 Web 界面
+- 关注隐私和数据在自己硬盘上
@@ -0,0 +1,12 @@
+# 工作空间 — 仓库管理员
+
+## 角色
+管理外接硬盘上的视频、文档、照片、音乐等文件，同时负责 BT 下载、文件传输、种子文件处理等任务。
+
+## 工作规范
+- 操作前先读取硬盘结构（见 MEMORY.md）
+- 批量操作前展示精确清单
+- 删除文件前必须确认
+- 所有下载文件统一管理，保持目录整洁
+- 下载完成后检查文件完整性
+- 关注存储空间，避免磁盘满
@@ -0,0 +1,22 @@
+# Jellyfin API 配置
+
+## 基本信息
+
+- **服务器地址（WSL 内）**: http://127.0.0.1:8096
+- **服务器地址（Windows 宿主机）**: http://192.168.3.5:8096
+- **服务器地址（WSL 网关 IP）**: http://172.25.208.1:8096
+- **API Key**: `8cbcfe4d7d294c8aa00412ccc853459f`
+- **OpenAPI 规范文件**: `/mnt/f/docs/jellyfin-openapi-stable.json`
+- **用户 ID**: `0f2540701e884852a2d2a1b7e63299e8`
+
+## 认证方式
+
+```http
+X-Emby-Authorization: MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="8cbcfe4d7d294c8aa00412ccc853459f"
+```
+
+## 相关文档
+
+- 搜索 API 参考: `jellyfin-search-api.md`
+- 重复电影检测: `jellyfin-dedup-howto.md`
+- 演员统计脚本: `../bt-scripts/jellyfin_actor_stats.py`
@@ -0,0 +1,94 @@
+# Jellyfin 重复电影检测操作指南
+
+> Jellyfin 服务器配置见 `jellyfin-config.md`
+
+## 概述
+
+通过 Jellyfin API 检测库中的重复电影，支持两种检测方式：
+- **相同名称+年份**：同一部电影被多次导入到不同文件夹
+- **相同文件大小+时长**：同一个文件被不同文件夹引用导致重复扫描入库（允许1%误差）
+
+## 文件位置
+
+```
+bt-docs/jellyfin-dedup.py         # 检测脚本
+bt-docs/jellyfin-dedup-howto.md   # 本文档
+bt-docs/jellyfin-config.md        # Jellyfin 配置信息
+```
+
+## 前置条件
+
+1. Jellyfin 服务已在 Windows 上运行（端口 8096）
+2. WSL 可通过网关 IP 访问 Windows 主机
+
+## 使用方法
+
+### 运行检测
+
+```bash
+python3 /mnt/f/docs/jellyfin-dedup.py
+```
+
+> ⚠ 如果脚本在 WSL 中运行，注意 WSL 内访问 Windows 端口需要填写网关 IP。脚本内默认使用 `172.25.208.1:8096`，可直接修改脚本头部的 `SERVER_URL`。
+
+### 输出说明
+
+```
+============================================================
+Jellyfin 重复电影检测
+============================================================
+
+📦 获取所有电影...
+  已获取 100/753 部电影...
+  共获取 753 部电影
+
+🔍 开始检测重复...
+
+⚠️  发现 14 组重复
+============================================================
+
+[1] 相同名称+年份
+  原因: 电影名 'IPZZ-740 ...' (2025) 存在 2 个版本
+    [1] 番号名称
+        ID:   e6955cab611255a7518af51492c15c15
+        年份: 2025
+        路径: E:\01_automated\日本电影\...
+        大小: 5.12 GB
+        简介: ...
+    [2] 番号名称（破解版）
+        ID:   224ead2dfa59084b0d9f9080b188f297
+        年份: 2025
+        路径: E:\01_automated\日本电影\...
+        大小: 4.82 GB
+```
+
+### 检测结果解读
+
+| 检测类型 | 含义 | 处理建议 |
+|---------|------|---------|
+| **相同名称+年份** | 同一部电影在两个不同文件夹中 | 保留画质较好的版本，删除另一个 |
+| **相同文件大小+时长** | 同一个文件被多次扫描入库 | 删除 Jellyfin 中重复条目即可，无需删除文件 |
+
+## 常见问题
+
+### 连接失败怎么办？
+A: 检查 Jellyfin 是否在运行，确认网关 IP 是否正确：
+```bash
+ip r | grep default  # 查看默认网关
+```
+
+### 为什么有些重复没检测到？
+A: 目前检测逻辑：
+- 相同番号不同文件名 → 能检测到
+- 同一文件软链接/硬链接 → 能检测到（文件大小相同时）
+- 不同画质版本（4K vs 1080p）→ 不会被标记（大小不同）
+
+### 如何手动删除重复项？
+A: 在 Jellyfin Web UI 中找到重复电影 → 删除 → 在「文件和元数据」选项中勾选「删除文件」即可（注意别误删）。
+
+## 相关文档
+
+- API 配置: `jellyfin-config.md`
+- 搜索 API: `jellyfin-search-api.md`
+- 检测脚本: `jellyfin-dedup.py`
+- 演员统计: `../bt-scripts/jellyfin_actor_stats.py`
@@ -0,0 +1,177 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Jellyfin 重复电影检测脚本
+通过文件名、ProviderIds、文件大小和时长判断重复
+"""
+
+import requests
+import sys
+from collections import defaultdict
+
+SERVER_URL = "http://172.25.208.1:8096"
+API_KEY = "8cbcfe4d7d294c8aa00412ccc853459f"
+
+HEADERS = {
+    "X-Emby-Authorization": f'MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="{API_KEY}"',
+    "Accept": "application/json"
+}
+
+
+def get_all_movies():
+    """获取所有电影"""
+    movies = []
+    start_index = 0
+    limit = 100
+
+    while True:
+        response = requests.get(
+            f"{SERVER_URL}/Items",
+            params={
+                "includeItemTypes": "Movie",
+                "recursive": "true",
+                "fields": "Path,ProviderIds,MediaSources,RunTimeTicks,Overview,ProductionYear",
+                "limit": limit,
+                "startIndex": start_index,
+                "enableTotalRecordCount": "true"
+            },
+            headers=HEADERS
+        )
+
+        if response.status_code != 200:
+            print(f"请求失败: {response.status_code} {response.text[:200]}")
+            break
+
+        data = response.json()
+        items = data.get("Items", [])
+        movies.extend(items)
+
+        total = data.get("TotalRecordCount", 0)
+        start_index += limit
+
+        print(f"  已获取 {len(movies)}/{total} 部电影...", end="\r")
+        if start_index >= total:
+            break
+
+    print(f"\n  共获取 {len(movies)} 部电影")
+    return movies
+
+
+def find_duplicates(movies):
+    """查找重复电影"""
+    duplicates = []
+
+    # 1. 相同文件名（不同路径）
+    name_map = defaultdict(list)
+    for m in movies:
+        name = (m.get("Name") or "").strip().lower()
+        year = m.get("ProductionYear")
+        key = (name, year)
+        name_map[key].append(m)
+
+    for key, items in name_map.items():
+        if len(items) > 1:
+            duplicates.append({
+                "type": "相同名称+年份",
+                "reason": f"电影名 '{items[0].get('Name')}' ({key[1]}) 存在 {len(items)} 个版本",
+                "items": items
+            })
+
+    # 2. 相同 ProviderIds (IMDb/TMDb)
+    provider_map = defaultdict(list)
+    for m in movies:
+        providers = m.get("ProviderIds") or {}
+        for pid_type in ["Imdb", "Tmdb", "Tvdb"]:
+            pid = providers.get(pid_type)
+            if pid:
+                provider_map[(pid_type, pid)].append(m)
+
+    for key, items in provider_map.items():
+        if len(items) > 1:
+            duplicates.append({
+                "type": "相同 ProviderId",
+                "reason": f"{key[0]} = {key[1]} 存在 {len(items)} 个版本",
+                "items": items
+            })
+
+    # 3. 相同文件大小和时长（不同路径 = 同文件被多次导入）
+    size_map = defaultdict(list)
+    for m in movies:
+        sources = m.get("MediaSources") or []
+        if sources:
+            size = sources[0].get("Size")
+            runtime = m.get("RunTimeTicks")
+            if size and runtime:
+                # 允许 1% 的误差
+                size_key = (size // 1000000, runtime // 1000000)
+                size_map[size_key].append((m, size, runtime))
+
+    for (size_gb, runtime_key), items in size_map.items():
+        if len(items) > 1:
+            # 检查是否来自不同路径
+            paths = set(item[0].get("MediaSources", [{}])[0].get("Path", "") for item in items)
+            if len(paths) == 1:
+                continue  # 同一文件，不重复标记
+            duplicates.append({
+                "type": "相同文件大小+时长",
+                "reason": f"约 {size_gb/1000:.1f}GB / 约 {runtime_key//10000:.0f}分钟 存在 {len(items)} 个版本",
+                "items": [item[0] for item in items]
+            })
+
+    return duplicates
+
+
+def main():
+    print("=" * 60)
+    print("Jellyfin 重复电影检测")
+    print("=" * 60)
+
+    print("\n📦 获取所有电影...")
+    movies = get_all_movies()
+
+    if not movies:
+        print("❌ 未获取到电影数据")
+        return
+
+    print(f"\n🔍 开始检测重复...")
+    all_dups = find_duplicates(movies)
+
+    if not all_dups:
+        print("✅ 未发现重复电影")
+        return
+
+    print(f"\n⚠️  发现 {len(all_dups)} 组重复\n")
+    print("=" * 60)
+
+    for i, dup in enumerate(all_dups, 1):
+        print(f"\n[{i}] {dup['type']}")
+        print(f"  原因: {dup['reason']}")
+        print(f"  {'─' * 50}")
+
+        for j, item in enumerate(dup['items'], 1):
+            name = item.get("Name", "未知")
+            year = item.get("ProductionYear", "未知")
+            sources = item.get("MediaSources") or []
+            path = sources[0].get("Path", "未知路径") if sources else "未知路径"
+            size = sources[0].get("Size", 0) if sources else 0
+            size_str = f"{size / 1024**3:.2f} GB" if size else "未知大小"
+            movie_id = item.get("Id", "未知")
+            overview = (item.get("Overview") or "")[:100]
+
+            print(f"    [{j}] {name}")
+            print(f"        ID:   {movie_id}")
+            print(f"        年份: {year}")
+            print(f"        路径: {path}")
+            print(f"        大小: {size_str}")
+            if overview:
+                print(f"        简介: {overview}")
+
+        print()
+
+    print("=" * 60)
+    print(f"总计 {len(all_dups)} 组重复，涉及 {
+        len(set(item.get('Id') for dup in all_dups for item in dup['items']))
+    } 部电影")
+    print("=" * 60)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
@@ -0,0 +1,109 @@
+# Jellyfin API 搜索电影
+
+> 服务器地址和 API Key 见 `jellyfin-config.md`
+
+## API 端点
+
+```
+GET /Items
+```
+
+## 搜索参数
+
+| 参数 | 说明 |
+|------|------|
+| `searchTerm` | 搜索关键词 |
+| `userId` | 用户ID |
+| `limit` | 返回结果数量限制（默认 100） |
+| `startIndex` | 起始索引 |
+| `recursive` | 是否递归搜索（默认 true） |
+| `includeItemTypes` | 项目类型（如 "Movie", "Series", "Episode"） |
+| `sortOrder` | 排序方式（"Ascending", "Descending"） |
+| `fields` | 返回额外字段 |
+| `minYear` / `maxYear` | 按年份筛选 |
+
+## 请求示例
+
+### 基础搜索
+```
+GET {ServerUrl}/Items?searchTerm=电影名&includeItemTypes=Movie
+X-Emby-Authorization: MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="{ApiKey}"
+```
+
+### 分页搜索
+```
+GET {ServerUrl}/Items?searchTerm=动作&includeItemTypes=Movie&limit=20&startIndex=0&sortOrder=Descending
+X-Emby-Authorization: MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="{ApiKey}"
+```
+
+### 按年份筛选
+```
+GET {ServerUrl}/Items?searchTerm=2024&includeItemTypes=Movie&minYear=2024
+X-Emby-Authorization: MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="{ApiKey}"
+```
+
+## Python 示例
+
+```python
+import requests
+
+# 从 jellyfin-config.md 读取配置
+SERVER_URL = "http://127.0.0.1:8096"
+API_KEY = "8cbcfe4d7d294c8aa00412ccc853459f"
+
+headers = {
+    "X-Emby-Authorization": f'MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="{API_KEY}"'
+}
+
+# 搜索电影
+response = requests.get(
+    f"{SERVER_URL}/Items",
+    params={
+        "searchTerm": "电影名",
+        "includeItemTypes": "Movie",
+        "limit": 20,
+        "startIndex": 0
+    },
+    headers=headers
+)
+
+if response.status_code == 200:
+    results = response.json()
+    for item in results.get("Items", []):
+        print(f"标题: {item.get('Name')}")
+        print(f"年份: {item.get('ProductionYear')}")
+        print(f"评分: {item.get('CommunityRating')}")
+        print("-" * 50)
+else:
+    print(f"错误: {response.status_code}")
+```
+
+## 返回字段示例
+
+```json
+{
+  "Items": [
+    {
+      "Name": "电影标题",
+      "Id": "项目ID",
+      "Type": "Movie",
+      "ProductionYear": 2024,
+      "CommunityRating": 8.5,
+      "Overview": "剧情简介",
+      "RunTimeTicks": 1234567890,
+      "Genres": ["动作", "剧情"],
+      "MediaSources": [...]
+    }
+  ],
+  "TotalRecordCount": 100
+}
+```
+
+## 其他端点
+
+- `GET /Users/Me/Items` — 当前用户所有内容
+
+## 相关文档
+
+- 配置: `jellyfin-config.md`
+- 重复电影检测: `jellyfin-dedup-howto.md`
@@ -0,0 +1,579 @@
+{
+  "total_persons": 610,
+  "fetched_persons": 610,
+  "threshold": 5,
+  "actors_above_threshold": 95,
+  "generated_at": "2026-05-09T22:14:35+0800",
+  "actors": [
+    {
+      "name": "未知演员",
+      "id": "e8d8f2d40d8b5f8730ab19820f772c2d",
+      "movie_count": 58,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "河北彩花",
+      "id": "b2b54f06f65bab8f67c4a677b4f88c27",
+      "movie_count": 41,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "相泽南",
+      "id": "74091e7a595c9b53eafe0f086b3ba2f3",
+      "movie_count": 35,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "ドラゴン西川",
+      "id": "7749f8835a045965b9bb2f1833881dc8",
+      "movie_count": 29,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "肉尊",
+      "id": "4865cf003c8bc3a6dd09c16ab47edb4b",
+      "movie_count": 23,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "イナバール",
+      "id": "58d800aeb115cdef4a290ed2322a2967",
+      "movie_count": 19,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "前田文豪",
+      "id": "8396709345f1f59a95d1dd14f0f8be18",
+      "movie_count": 19,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "きとるね川口",
+      "id": "26991347bee85f0b0f22cc4cfdaa64a2",
+      "movie_count": 17,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "トレンディ山口",
+      "id": "c99ed475e5b9ed571ef3804a996e8019",
+      "movie_count": 16,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "キョウセイ",
+      "id": "6d45c8b868301a05f3048675b5ad5d4d",
+      "movie_count": 15,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "太宰珍歩",
+      "id": "8a4e8f2c63856bb53d9a8c76bec7288e",
+      "movie_count": 14,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "豆沢豆太郎",
+      "id": "0d2fcf0f22a96d37012c8d652eec8d35",
+      "movie_count": 14,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "Nagisa Futami",
+      "id": "6b4ac3dda1122b1d0a4dc2435482afeb",
+      "movie_count": 12,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "U吉",
+      "id": "c2a59bf040a2900ff8c84ba5a3ec9d91",
+      "movie_count": 12,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "冰青",
+      "id": "1ad24f9af80d41529b93483790684af8",
+      "movie_count": 11,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "嵐山みちる",
+      "id": "8dca498d0cdff0b66101191a31ae69d1",
+      "movie_count": 11,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "赤井彗星",
+      "id": "eb4af3fd6d8c06ec4346b8bdc1203141",
+      "movie_count": 11,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "TAKE-D",
+      "id": "5fa992ab7834ba417465b8e09786336d",
+      "movie_count": 10,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "大崎広浩治",
+      "id": "1946a92abdcf62a7162e2065ab91ccfd",
+      "movie_count": 10,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "明里䌷",
+      "id": "4c5122465ed171c3075bbe284f49ea4a",
+      "movie_count": 10,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "紋℃",
+      "id": "ea5b1ca5d2ec8441db91323d0ba0cd00",
+      "movie_count": 10,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "小凑よつ叶",
+      "id": "9df7145dccdcb1d5e9d07964865c9197",
+      "movie_count": 9,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "枫可怜",
+      "id": "6e1cdf5553d0148055374feb9811efb9",
+      "movie_count": 9,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "Hitoshi Kawamura",
+      "id": "d717eea5994629ce181cf7c1a1ada4a9",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "Nana Kuwata",
+      "id": "87276bbbda6596f72bd4bcab04c3cbee",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "Seiji Sayama",
+      "id": "e6a769c33a3a723cf8486e7a8397fd31",
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+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "Youichi Okazaki",
+      "id": "15d0ba7fc4596211b064f75a2015ae98",
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+    },
+    {
+      "name": "ZAMPA",
+      "id": "72ea1d908adafd30d65e629d2b051575",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "三島六三郎",
+      "id": "1969bae065e6c481997573444c606515",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "宝瀬博教",
+      "id": "6be0fe443f2497486331269042cbf082",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "宫西ひかる",
+      "id": "86c08f5efca3b4bc0ec7cb5de9be2ebb",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "朝霧浄",
+      "id": "cd7dbed6999cfa5a8ee3687447dd7c3f",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "枫芙爱",
+      "id": "bf31e038dec3ee22796aec84950af70f",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "真咲南朋",
+      "id": "c2f75da3ed433a459ebae6f4f222b46a",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "神宫寺奈绪",
+      "id": "1e24f1a6e8beca735230e50699480480",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "苺原",
+      "id": "aa66875a7316aa8e8cfcbad88e6ebece",
+      "movie_count": 8,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "Tomoaki Ikeda",
+      "id": "c40b40ba269bfa4bcfd0b97ee132eefc",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "ひむろっく",
+      "id": "b8606c4b32ddc0681faaa2876c844771",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "五日市芽依",
+      "id": "e3935226554960fa949725bc31dc26f4",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "宫下玲奈",
+      "id": "2857e08d5ad66d592e76c3add1f995fc",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "小野六花",
+      "id": "a948adec85d112ecb40466d369d49e8f",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "平川大辅",
+      "id": "7859ed30d7138150d42304bedc268bcc",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "樱井浩美",
+      "id": "d96b971ed9c4f0663a9c7879b1bd6ddb",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "池田辉",
+      "id": "7a323cc997f2e6f4e23fb83edb5a3035",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "矢澤レシーブ",
+      "id": "11878b202aeb1162704d60a0b80c1a46",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "石川澪",
+      "id": "4eaa79eb96bcbab0008c87aa4eae8e13",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "花衣つばき",
+      "id": "f6e1711d4067b6be0db9c20121a2427e",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "金松季歩",
+      "id": "f8a91138bf51fb08eded51ace5ea9a85",
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+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "鸣海惠梨香",
+      "id": "04789e0674390fcb20a37be6bcc57948",
+      "movie_count": 7,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "---",
+      "id": "e1f2da1b63f837451696e9c7b8dff198",
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+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "Kiyomu Fukuda",
+      "id": "dd02874bdb910c3f2f659cb23e0aad91",
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+    },
+    {
+      "name": "らくだ",
+      "id": "acf07aae4c35374e52a4a039c4fcb3f6",
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+    },
+    {
+      "name": "キャプテン江原",
+      "id": "25c0a67f956f7b781bd0f6152ed515b9",
+      "movie_count": 6,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "七泽美亚",
+      "id": "fe9371e7dcf00746dd33899c50908718",
+      "movie_count": 6,
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+    },
+    {
+      "name": "七濑爱丽丝",
+      "id": "508812a05991cffcdee3cb3646879e85",
+      "movie_count": 6,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "松本一香",
+      "id": "d51907b545527172aea47ae6e4578e4d",
+      "movie_count": 6,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "永野善一",
+      "id": "802834f8ecef6d4d43214cb86bea8799",
+      "movie_count": 6,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "泉ももか",
+      "id": "5dea4b38727f52d6ba34a6f28c8336e7",
+      "movie_count": 6,
+      "has_image": true
+    },
+    {
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+    {
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+    {
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+    {
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+    {
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+    {
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+    {
+      "name": "古川ほのか",
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+    },
+    {
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+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "夢実かなえ",
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+      "movie_count": 5,
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+    },
+    {
+      "name": "奥田咲",
+      "id": "33c9d2419470b473d0d743970ad370cc",
+      "movie_count": 5,
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+    },
+    {
+      "name": "小春日和",
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+      "has_image": false
+    },
+    {
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+    },
+    {
+      "name": "小野坂ゆいか",
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+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "彩月七绪",
+      "id": "75e2d4712457e35cc9dc96fb4f946634",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "新井莉麻",
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+      "movie_count": 5,
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+    },
+    {
+      "name": "桃乃木香奈",
+      "id": "1db1f00e6a326172af09881b6ee6b007",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "桥本有菜",
+      "id": "8413ac2b973aeb70520e71247aa5b75c",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "横山宏美",
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+    },
+    {
+      "name": "樱空桃",
+      "id": "ebd7bec14516fce73f6cb7dd7e235de2",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "浅野こころ",
+      "id": "eec3a2cbcf6d3b00c6b98c8bcaf7f656",
+      "movie_count": 5,
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+    },
+    {
+      "name": "海老咲あお",
+      "id": "e9ec442fcd9551a5c8fe1c3ffb082a02",
+      "movie_count": 5,
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+    },
+    {
+      "name": "瑞泽溪",
+      "id": "a60056fe619b9f9edadf2ca3ae8a0ee1",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "磯井啓",
+      "id": "14d2ea40698c14da1b5a79e02632eb5d",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": false
+    },
+    {
+      "name": "美乃雀",
+      "id": "eb3c73722365fdda41eae78ad11b0f05",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "美谷朱音",
+      "id": "964ca30628a2981860a3ed25969286aa",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "辻井穗乃果",
+      "id": "20490dd2356ce2bd16e469cc3357cb21",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    },
+    {
+      "name": "鳳みゆ",
+      "id": "fe7091114820db367fefb7521cdd45c1",
+      "movie_count": 5,
+      "has_image": true
+    }
+  ]
+}
@@ -0,0 +1,109 @@
+# Jellyfin 演员作品统计
+
+- **演员总数**：610
+- **统计阈值**：作品数 **> 5** 部
+- **满足条件的演员**：**95** 人
+- **统计时间**：2026-05-09 22:14:35
+
+---
+
+| 1 | 未知演员 | 58 | ❌ |
+| 2 | 河北彩花 | 41 | ✅ |
+| 3 | 相泽南 | 35 | ✅ |
+| 4 | ドラゴン西川 | 29 | ❌ |
+| 5 | 肉尊 | 23 | ❌ |
+| 6 | イナバール | 19 | ❌ |
+| 6 | 前田文豪 | 19 | ❌ |
+| 8 | きとるね川口 | 17 | ❌ |
+| 9 | トレンディ山口 | 16 | ❌ |
+| 10 | キョウセイ | 15 | ❌ |
+| 11 | 太宰珍歩 | 14 | ❌ |
+| 11 | 豆沢豆太郎 | 14 | ❌ |
+| 13 | Nagisa Futami | 12 | ❌ |
+| 13 | U吉 | 12 | ❌ |
+| 15 | 冰青 | 11 | ❌ |
+| 15 | 嵐山みちる | 11 | ❌ |
+| 15 | 赤井彗星 | 11 | ❌ |
+| 18 | TAKE-D | 10 | ❌ |
+| 18 | 大崎広浩治 | 10 | ❌ |
+| 18 | 明里䌷 | 10 | ✅ |
+| 18 | 紋℃ | 10 | ❌ |
+| 22 | 小凑よつ叶 | 9 | ✅ |
+| 22 | 枫可怜 | 9 | ✅ |
+| 24 | Hitoshi Kawamura | 8 | ❌ |
+| 24 | Nana Kuwata | 8 | ❌ |
+| 24 | Seiji Sayama | 8 | ❌ |
+| 24 | Youichi Okazaki | 8 | ❌ |
+| 24 | ZAMPA | 8 | ❌ |
+| 24 | 三島六三郎 | 8 | ❌ |
+| 24 | 宝瀬博教 | 8 | ❌ |
+| 24 | 宫西ひかる | 8 | ✅ |
+| 24 | 朝霧浄 | 8 | ❌ |
+| 24 | 枫芙爱 | 8 | ✅ |
+| 24 | 真咲南朋 | 8 | ✅ |
+| 24 | 神宫寺奈绪 | 8 | ✅ |
+| 24 | 苺原 | 8 | ❌ |
+| 37 | Tomoaki Ikeda | 7 | ❌ |
+| 37 | ひむろっく | 7 | ❌ |
+| 37 | 五日市芽依 | 7 | ✅ |
+| 37 | 宫下玲奈 | 7 | ✅ |
+| 37 | 小野六花 | 7 | ✅ |
+| 37 | 平川大辅 | 7 | ❌ |
+| 37 | 樱井浩美 | 7 | ❌ |
+| 37 | 池田辉 | 7 | ❌ |
+| 37 | 矢澤レシーブ | 7 | ❌ |
+| 37 | 石川澪 | 7 | ✅ |
+| 37 | 花衣つばき | 7 | ✅ |
+| 37 | 金松季歩 | 7 | ✅ |
+| 37 | 鸣海惠梨香 | 7 | ❌ |
+| 50 | --- | 6 | ❌ |
+| 50 | Kiyomu Fukuda | 6 | ❌ |
+| 50 | らくだ | 6 | ❌ |
+| 50 | キャプテン江原 | 6 | ❌ |
+| 50 | 七泽美亚 | 6 | ✅ |
+| 50 | 七濑爱丽丝 | 6 | ✅ |
+| 50 | 松本一香 | 6 | ✅ |
+| 50 | 永野善一 | 6 | ❌ |
+| 50 | 泉ももか | 6 | ✅ |
+| 50 | 翼舞 | 6 | ✅ |
+| 50 | 香水纯 | 6 | ✅ |
+| 50 | 黑川纱里奈 | 6 | ✅ |
+| 62 | Daifuku Suginami | 5 | ❌ |
+| 62 | Haruna Kanbayashi | 5 | ❌ |
+| 62 | うさぴょん。 | 5 | ❌ |
+| 62 | ザック荒井 | 5 | ❌ |
+| 62 | ペイペイ | 5 | ❌ |
+| 62 | 七嶋舞 | 5 | ✅ |
+| 62 | 七森莉莉 | 5 | ✅ |
+| 62 | 三宫椿 | 5 | ✅ |
+| 62 | 五右衛門 | 5 | ❌ |
+| 62 | 伊藤舞雪 | 5 | ✅ |
+| 62 | 儿玉七海 | 5 | ❌ |
+| 62 | 八挂海 | 5 | ✅ |
+| 62 | 加州夏 | 5 | ❌ |
+| 62 | 古川ほのか | 5 | ✅ |
+| 62 | 坂道美琉 | 5 | ✅ |
+| 62 | 夢実かなえ | 5 | ✅ |
+| 62 | 奥田咲 | 5 | ✅ |
+| 62 | 小春日和 | 5 | ❌ |
+| 62 | 小松セブンティーン | 5 | ❌ |
+| 62 | 小野坂ゆいか | 5 | ✅ |
+| 62 | 彩月七绪 | 5 | ❌ |
+| 62 | 新井莉麻 | 5 | ✅ |
+| 62 | 桃乃木香奈 | 5 | ✅ |
+| 62 | 桥本有菜 | 5 | ✅ |
+| 62 | 横山宏美 | 5 | ❌ |
+| 62 | 樱空桃 | 5 | ✅ |
+| 62 | 浅野こころ | 5 | ✅ |
+| 62 | 海老咲あお | 5 | ✅ |
+| 62 | 瑞泽溪 | 5 | ❌ |
+| 62 | 磯井啓 | 5 | ❌ |
+| 62 | 美乃雀 | 5 | ✅ |
+| 62 | 美谷朱音 | 5 | ✅ |
+| 62 | 辻井穗乃果 | 5 | ✅ |
+| 62 | 鳳みゆ | 5 | ✅ |
+
+
+---
+
+*由脚本 `jellyfin_actor_stats.py` 自动生成*
@@ -0,0 +1,148 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+统计 Jellyfin 中每个演员出演的作品数量，找出超过指定阈值的演员。
+结果保存为 JSON 和 Markdown 文档。
+"""
+
+import json
+import os
+import sys
+import time
+import urllib.request
+
+# ====== 配置 ======
+JELLYFIN_BASE = "http://192.168.3.5:8096"
+AUTH_HEADER = 'MediaBrowser Client="OpenClaw", Device="PC", DeviceId="openclaw", Version="1.0", Token="8cbcfe4d7d294c8aa00412ccc853459f"'
+USER_ID = "0f2540701e884852a2d2a1b7e63299e8"
+MIN_MOVIES = 5
+OUTPUT_DIR = "/mnt/f/docs"
+
+# 需要检查的媒体类型
+MEDIA_TYPES = "Movie,Series,Episode,Video"
+
+
+def api_get(path, params=None):
+    """通用 GET 请求"""
+    url = JELLYFIN_BASE + path
+    if params:
+        parts = []
+        for k, v in params.items():
+            if isinstance(v, bool):
+                v = "true" if v else "false"
+            elif isinstance(v, int):
+                v = str(v)
+            parts.append(f"{k}={urllib.request.quote(str(v))}")
+        url += "?" + "&".join(parts)
+
+    req = urllib.request.Request(url)
+    req.add_header("X-Emby-Authorization", AUTH_HEADER)
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp:
+            return json.loads(resp.read())
+    except urllib.error.HTTPError as e:
+        body = e.read().decode(errors="replace") if e.fp else ""
+        print(f"  HTTP {e.code}: {e.reason} | {body[:200]}", file=sys.stderr)
+        return None
+    except Exception as e:
+        print(f"  Error: {e}", file=sys.stderr)
+        return None
+
+
+def main():
+    print("=== 获取所有演员 ===", file=sys.stderr)
+
+    # Persons API 无 limit 时返回全部
+    data = api_get("/Persons")
+    if not data:
+        print("ERROR: 无法获取演员列表", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+
+    persons = data.get("Items", [])
+    total_count = data.get("TotalRecordCount", len(persons))
+    print(f"总计 {total_count} 个演员，获取到 {len(persons)} 条", file=sys.stderr)
+
+    results = []
+    total = len(persons)
+
+    for i, p in enumerate(persons, 1):
+        name = p["Name"]
+        pid = p["Id"]
+        has_image = bool(p.get("ImageTags", {}))
+
+        # 查询该演员出演的媒体数量
+        movie_data = api_get(f"/Users/{USER_ID}/Items", {
+            "personIds": pid,
+            "recursive": True,
+            "includeItemTypes": MEDIA_TYPES,
+            "limit": 0,
+        })
+
+        count = movie_data.get("TotalRecordCount", 0) if movie_data else 0
+
+        if count >= MIN_MOVIES:
+            results.append({
+                "name": name,
+                "id": pid,
+                "movie_count": count,
+                "has_image": has_image,
+            })
+
+        if i % 30 == 0 or i == total:
+            print(f"  进度: {i}/{total} | 已找到 {len(results)} 人超过 {MIN_MOVIES} 部", file=sys.stderr)
+        time.sleep(0.03)
+
+    # 排序：作品数降序 → 姓名升序
+    results.sort(key=lambda x: (-x["movie_count"], x["name"]))
+
+    # ====== JSON ======
+    json_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "jellyfin_actor_stats.json")
+    with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump({
+            "total_persons": total_count,
+            "fetched_persons": len(persons),
+            "threshold": MIN_MOVIES,
+            "actors_above_threshold": len(results),
+            "generated_at": time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z"),
+            "actors": results,
+        }, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+    print(f"\n✅ JSON: {json_path}", file=sys.stderr)
+
+    # ====== Markdown ======
+    md_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "jellyfin_actor_stats.md")
+    with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write("# Jellyfin 演员作品统计\n\n")
+        f.write(f"- **演员总数**：{total_count}\n")
+        f.write(f"- **统计阈值**：作品数 **> {MIN_MOVIES}** 部\n")
+        f.write(f"- **满足条件的演员**：**{len(results)}** 人\n")
+        f.write(f"- **统计时间**：{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n")
+        f.write("---\n\n")
+
+        # 用序号代表排名
+        rank = 0
+        prev = None
+        same_rank_start = 0
+        for idx, a in enumerate(results):
+            if a["movie_count"] != prev:
+                rank = idx + 1
+                prev = a["movie_count"]
+            img = "✅" if a["has_image"] else "❌"
+            f.write(f"| {rank} | {a['name']} | {a['movie_count']} | {img} |\n")
+
+        f.write("\n\n---\n\n")
+        f.write("*由脚本 `jellyfin_actor_stats.py` 自动生成*\n")
+
+    print(f"✅ Markdown: {md_path}", file=sys.stderr)
+
+    print(f"\n=== 结果摘要 ===", file=sys.stderr)
+    print(f"演员总数: {total_count}", file=sys.stderr)
+    print(f"超过 {MIN_MOVIES} 部: {len(results)} 人", file=sys.stderr)
+
+    top_n = min(20, len(results))
+    print(f"\n--- Top {top_n} ---", file=sys.stderr)
+    for a in results[:top_n]:
+        img = "🖼️" if a["has_image"] else "  "
+        print(f"  #{rank:3d} {a['name']:30s} {a['movie_count']:4d} 部 {img}", file=sys.stderr)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "version": 1,
+  "bootstrapSeededAt": "2026-04-01T14:14:24.944Z",
+  "setupCompletedAt": "2026-05-24T13:01:35.572Z"
+}
@@ -0,0 +1,448 @@
+---
+name: "calibre-cleaner"
+description: "清洗 Calibre 书库：修复损坏书名/提取作者/检测编码损坏、小文件的批量删除"
+---
+
+# Calibre 书库清洗 Skill
+
+## 概述
+
+Calibre 书库整理三件套：
+
+1. **书名清洗** —— 修复从 txt 导入产生的 HTML 标签/长文本/乱码书名，截取前 20 个中文字符，移除网站链接
+2. **作者提取** —— 从书名或原始文件名 `data.name` 中自动提取作者名（匹配 `作者：xxx`、`-xxx`、`BY xxx` 等格式）
+3. **脏数据清理** —— 检测并删除内容损坏的 txt（中文 < 10%）、小于 10KB 的垃圾文件、Python 列表格式垃圾标题
+
+## 前置条件
+
+- 书库路径：`/home/yangxuan/calibre/books`
+- 元数据文件：`/home/yangxuan/calibre/books/metadata.db`
+- 运行前须停止其他 Calibre 进程（桌面版、Docker Calibre-Web）
+- 运行前 **必须备份** `metadata.db`
+
+---
+
+## 一、书名清洗 & 作者提取
+
+### `shorten(s, max_bytes=120)`
+
+将字符串截断到指定字节数，避免因 UTF-8 中文字符跨字节而损坏。
+
+```python
+def shorten(s, max_bytes=120):
+    encoded = s.encode('utf-8')
+    if len(encoded) <= max_bytes:
+        return s
+    try:
+        return encoded[:max_bytes].decode('utf-8')
+    except:
+        return encoded[:max_bytes-3].decode('utf-8', errors='ignore')
+```
+
+### `clean_title(title)`
+
+```python
+def clean_title(title):
+    t = title
+    # 移除 HTML 标签
+    t = re.sub(r'<[^>]+>', '', t)
+    # 替换 _BR_ / _BR 标记
+    t = re.sub(r'_BR_', ' ', t, flags=re.IGNORECASE)
+    t = re.sub(r'_BR(?![a-zA-Z])', ' ', t)
+    # 移除 _fontxxx_ / _imgxxx_ 标记
+    t = re.sub(r'_font[^_]*_', '', t)
+    t = re.sub(r'_img[^_]*_', '', t)
+    # 移除网站链接
+    t = re.sub(r'[\(（]www\.[^)）]+[\)）]', '', t)
+    t = re.sub(r'^[a-zA-Z0-9.-]+\.com@', '', t)
+    t = re.sub(r'[-–—][a-zA-Z0-9.-]+\.com$', '', t)
+    t = re.sub(r'【[^】]*?(?:下载|网站|书城|声明|提供)[^】]*】', '', t)
+    t = re.sub(r'[：:].*?(?:本文由|本电子书).*$', '', t)
+    t = re.sub(r'[/／]\s*www\.[^\s]+.*$', '', t)
+    t = re.sub(r'[，,。]?https?://[^\s\)）\]]+', '', t)
+    # 移除声明文字当书名
+    t = re.sub(r'^内容简介[】】]?', '', t)
+    # 移除作者/翻译标记（批量清洗时用）
+    t = re.sub(r'[　\s]*?(?:作者|翻译|原?作者)[：:].*$', '', t, flags=re.DOTALL)
+    # 移除 Unknown/未知 尾巴
+    t = re.sub(r'\s*-\s*(Unknown|未知)\s*$', '', t)
+    # 合并多余空格
+    t = re.sub(r'\s+', ' ', t).strip()
+    # 截取前 20 个中文字符（保留非中文直到第 20 个中文出现）
+    chinese_count = 0
+    pos = 0
+    for i, c in enumerate(t):
+        if '\u4e00' <= c <= '\u9fff':
+            chinese_count += 1
+            if chinese_count == 20:
+                pos = i + 1
+                break
+    if chinese_count > 20:
+        t = t[:pos]
+    # 超长截短
+    if len(t) > 100:
+        m = re.search(r'[\u4e00-\u9fff]{2,}', t)
+        if m:
+            t = t[m.start():]
+        t = t[:60].rstrip('，。；：、！？…\ufffd\'"').rstrip('.,;:!?\'').strip()
+    # 移除控制字符
+    t = re.sub(r'[\x00-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f]', '', t)
+    return shorten(t, 100).strip() or 'Unknown'
+```
+
+### 作者提取规则（从文件中同时匹配 title 和 data.name）
+
+优先从 `data.name`（原始文件名）提取，更准确：
+
+```python
+EXCLUDE_AUTHORS = {'正文', '内容简介', ''}
+
+def extract_author_from_name(file_name):
+    """从 data.name（原始文件名）提取作者"""
+    name = file_name
+    # 去掉尾巴
+    name = re.sub(r'\s*-\s*(Unknown|未知)\s*$', '', name)
+    # 匹配作者：xxx
+    m = re.search(r'作者[：:]\s*([^\s_）\)《\[【\]】\-,]+)', name)
+    if m:
+        candidate = m.group(1).strip()
+        if candidate not in EXCLUDE_AUTHORS and len(candidate) < 30:
+            return candidate
+    # 匹配翻译：xxx
+    m = re.search(r'翻译[：:]\s*([^\s_）\)《\[【\]】\-,]+)', name)
+    if m:
+        candidate = m.group(1).strip()
+        if len(candidate) < 20:
+            return candidate
+    # 匹配原作者：xxx
+    m = re.search(r'原?作者[：:]\s*([^\s_）\)《\[【\]】\-,]+)', name)
+    if m:
+        candidate = m.group(1).strip()
+        if len(candidate) < 30:
+            return candidate
+    return None
+
+def extract_author_from_title(title):
+    """从 title 提取作者（降级方案，仅在 data.name 无用时）"""
+    m = re.search(r'作者[：:]\s*([^\s,，、\)）《\[]+)', title)
+    if m:
+        name = m.group(1).strip()
+        if name not in EXCLUDE_AUTHORS and not re.match(r'^第\d+[章节]', name):
+            return name
+    m = re.search(r'翻译[：:]\s*([^\s,，、\)）《\[]+)', title)
+    if m:
+        return m.group(1).strip()
+    m = re.search(r'\b[Bb][Yy]\s+([^\s,，、\)）《\[]+)', title)
+    if m:
+        name = m.group(1).strip()
+        if name not in EXCLUDE_AUTHORS:
+            return name
+    m = re.search(r'-([^-()【】\[\]{}《》\s]{2,30})$', title)
+    if m:
+        name = m.group(1).strip()
+        if name not in EXCLUDE_AUTHORS and not re.match(r'^\d+', name):
+            return name
+    m = re.search(r'&([^&()【】\[\]\s]{2,30})$', title)
+    if m:
+        name = m.group(1).strip()
+        if name not in EXCLUDE_AUTHORS:
+            return name
+    return None
+```
+
+### 坏书检测条件
+
+```python
+is_bad = (
+    len(title) > 100 or
+    '<img' in title or '<BR' in title or '<font' in title or
+    '\ufffd' in title or
+    len(title.encode('utf-8')) > 150
+)
+```
+
+---
+
+## 二、脏数据清理
+
+### 2.1 检测条件
+
+扫描书库中所有 TXT 文件，读取前 20KB 检测中文比例：
+
+- **内容损坏/二进制垃圾**：中文比例 < 10%（标记为待删除）
+- **小文件垃圾**：`uncompressed_size < 10240`（10KB 以下）
+- **垃圾格式标题**：Python 列表格式（含 `'xxx', 'R-18'` 单引号列表）、转义字符（`\n`、`\u3000`、`id=`）、HTML 实体（`raquo;`、`laquo;`）
+
+```python
+def is_garbage_format_title(title):
+    """检测标题是否为垃圾格式"""
+    import re
+    if re.search(r"'.*',\s*'R-18'", title):
+        return True
+    if re.search(r'[\\]u[0-9a-fA-F]{4}', title):
+        return True
+    if re.search(r'id=|pid=', title):
+        return True
+    if 'raquo;' in title or 'laquo;' in title:
+        return True
+    if '【内容简介】' in title or '内容简介】' in title:
+        return True
+    return False
+
+def is_dirty_content(full_path):
+    """检测文件内容是否为垃圾"""
+    if not os.path.exists(full_path):
+        return True  # 文件丢失也算脏
+    with open(full_path, 'rb') as f:
+        raw = f.read(20480)
+    text = raw.decode('utf-8', errors='replace')
+    chinese = sum(1 for c in text if '\u4e00' <= c <= '\u9fff')
+    ratio = chinese / len(text) if len(text) > 0 else 0
+    return ratio < 0.10
+```
+
+### 2.2 批量删除（通过 SQLite 直写）
+
+停掉 calibre 进程后，通过 SQLite 删除记录并清理文件系统：
+
+```sql
+DELETE FROM data WHERE book = ?
+DELETE FROM books_authors_link WHERE book = ?
+DELETE FROM books_languages_link WHERE book = ?
+DELETE FROM books_publishers_link WHERE book = ?
+DELETE FROM books_series_link WHERE book = ?
+DELETE FROM books_tags_link WHERE book = ?
+DELETE FROM comments WHERE book = ?
+DELETE FROM identifiers WHERE book = ?
+DELETE FROM books WHERE id = ?
+```
+
+同时删除对应目录：`shutil.rmtree(os.path.join('/home/yangxuan/calibre/books', bpath))`
+
+### 2.3 完整删除脚本
+
+```python
+import sqlite3, os, shutil
+
+db_path = '/home/yangxuan/calibre/books/metadata.db'
+conn = sqlite3.connect(db_path)
+c = conn.cursor()
+
+c.execute('''
+    SELECT b.id, b.title, b.path, d.name, d.uncompressed_size
+    FROM books b 
+    JOIN data d ON d.book = b.id 
+    WHERE d.format = 'TXT'
+''')
+rows = c.fetchall()
+
+to_delete = []
+
+for bid, title, bpath, fname, size in rows:
+    full_path = os.path.join('/home/yangxuan/calibre/books', bpath, fname + '.txt')
+    
+    # 条件0：垃圾格式标题（Python列表、转义字符等）
+    if is_garbage_format_title(title):
+        to_delete.append((bid, bpath))
+        continue
+    
+    # 条件1：小文件垃圾
+    if size < 10240:
+        to_delete.append((bid, bpath))
+        continue
+    
+    if not os.path.exists(full_path):
+        continue
+    
+    # 条件2：内容损坏（中文 < 10%）
+    if is_dirty_content(full_path):
+        to_delete.append((bid, bpath))
+
+print(f"待删除: {len(to_delete)}", flush=True)
+for bid, bpath in to_delete:
+    for table in ['data', 'books_authors_link', 'books_languages_link',
+                  'books_publishers_link', 'books_series_link', 'books_tags_link',
+                  'comments', 'identifiers']:
+        c.execute(f'DELETE FROM {table} WHERE book=?', (bid,))
+    c.execute('DELETE FROM books WHERE id=?', (bid,))
+    full_dir = os.path.join('/home/yangxuan/calibre/books', bpath)
+    if os.path.exists(full_dir):
+        shutil.rmtree(full_dir)
+
+conn.commit()
+conn.close()
+print(f"完成，删除: {len(to_delete)}", flush=True)
+```
+
+---
+
+## 三、书名批量清洗（作者标记去除 + 前 20 中文截取）
+
+对于书名中含 `作者：xxx`、`翻译：xxx` 标记但作者字段已有值的书，使用此脚本批量清洗：
+
+```python
+import sqlite3, re
+
+db_path = '/home/yangxuan/calibre/books/metadata.db'
+conn = sqlite3.connect(db_path)
+c = conn.cursor()
+
+c.execute('''
+    SELECT b.id, b.title, a.name as author_name, d.name as file_name
+    FROM books b
+    JOIN data d ON d.book = b.id AND d.format = 'TXT'
+    JOIN books_authors_link l ON b.id = l.book
+    JOIN authors a ON l.author = a.id
+    WHERE (b.title LIKE '%作者：%' OR b.title LIKE '%作者:%' OR b.title LIKE '%翻译：%' OR b.title LIKE '%翻译:%')
+      AND a.name NOT IN ('未知', 'Unknown')
+    ORDER BY b.id
+''')
+rows = c.fetchall()
+
+for bid, title, author_name, file_name in rows:
+    # 1. 从 data.name 提取作者并更新 author 字段（如不同）
+    name_clean = re.sub(r'\s*-\s*(Unknown|未知)\s*$', '', file_name)
+    m = re.search(r'[　\s]*?(?:作者|翻译|原?作者)[：:]\s*([^\s_）\)《\[【\]】\-,]+)', name_clean)
+    if m:
+        extracted = m.group(1).strip()
+        if extracted and extracted != author_name and len(extracted) < 30:
+            cur = conn.cursor()
+            cur.execute("SELECT id FROM authors WHERE name=?", (extracted,))
+            ar = cur.fetchone()
+            if ar:
+                aid = ar[0]
+            else:
+                cur.execute("INSERT INTO authors (name, sort) VALUES (?, ?)", (extracted, extracted.replace(',', '').strip()))
+                aid = cur.lastrowid
+            cur.execute("UPDATE books_authors_link SET author=? WHERE book=?", (aid, bid))
+            cur.close()
+    
+    # 2. 裁剪书名：去标记 + 前 20 中文
+    clean_title = re.sub(r'[　\s]*?(?:作者|翻译|原?作者)[：:].*$', '', file_name, flags=re.DOTALL)
+    clean_title = re.sub(r'\s*-\s*(Unknown|未知)\s*$', '', clean_title).strip()
+    
+    if clean_title:
+        count = 0
+        pos = 0
+        for i, ch in enumerate(clean_title):
+            if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff':
+                count += 1
+                if count == 20:
+                    pos = i + 1
+                    break
+        if count > 20:
+            clean_title = clean_title[:pos]
+        
+        if clean_title != title:
+            c.execute("UPDATE books SET title=? WHERE id=?", (clean_title, bid))
+
+conn.commit()
+conn.close()
+```
+
+---
+
+## 四、常用查询
+
+### 4.1 查看 XX 作者的书
+
+```bash
+sqlite3 /home/yangxuan/calibre/books/metadata.db "
+SELECT b.id, b.title
+FROM books b JOIN books_authors_link l ON b.id = l.book
+JOIN authors a ON l.author = a.id
+WHERE a.name = 'Unknown'
+LIMIT 20;
+"
+```
+
+### 4.2 统计作者分布
+
+```bash
+sqlite3 /home/yangxuan/calibre/books/metadata.db "
+SELECT a.name, COUNT(*) as cnt
+FROM books b JOIN books_authors_link l ON b.id = l.book
+JOIN authors a ON l.author = a.id
+GROUP BY a.name ORDER BY cnt DESC LIMIT 20;
+"
+```
+
+### 4.3 书名异常检测
+
+```bash
+sqlite3 /home/yangxuan/calibre/books/metadata.db "
+SELECT id, title FROM books WHERE
+  title LIKE '%作者%' OR title LIKE '%翻译%' OR
+  title LIKE '%.com%' OR title LIKE '%http%' OR
+  title LIKE '%内容简介%' OR
+  LENGTH(title) > 80;
+"
+```
+
+### 4.4 书库统计
+
+```bash
+python3 -c "
+import sqlite3
+conn = sqlite3.connect('/home/yangxuan/calibre/books/metadata.db')
+c = conn.cursor()
+c.execute('SELECT COUNT(*) FROM books')
+print(f'总书籍: {c.fetchone()[0]}')
+c.execute('SELECT COUNT(*) FROM data WHERE format=\"TXT\"')
+print(f'TXT 文件: {c.fetchone()[0]}')
+conn.close()
+"
+```
+
+---
+
+## 五、操作流程（推荐顺序）
+
+```bash
+cd /home/yangxuan/calibre
+
+# 1. 停服务 + 备份
+docker compose down
+cp books/metadata.db books/metadata.db.backup.$(date +%Y%m%d)
+killall calibre 2>/dev/null
+
+# 2. 脏数据清理（内容损坏 + 小文件 + 垃圾格式标题）
+python3 /path/to/clean_dirty_data.py
+
+# 3. 书名清洗 & 作者提取（含 data.name 级别提取）
+calibre-debug /path/to/fix_titles.py
+
+# 4. 检查是否有遗漏的异常书籍
+sqlite3 books/metadata.db \"SELECT id, title FROM books WHERE title LIKE '%作者%' OR title LIKE '%翻译%' OR title LIKE '%.com%';\" | head -10
+
+# 5. 重启
+docker compose up -d
+```
+
+---
+
+## 六、已知问题
+
+### `set_metadata` 报 `Errno 36 文件名过长`
+
+当 `author_sort` 字段超 80 字节时，Calibre 路径会触及 ext4 255 字节限制。先清理极长作者名：
+
+```bash
+sqlite3 /home/yangxuan/calibre/books/metadata.db "
+UPDATE authors SET name='Unknown' WHERE LENGTH(name) > 30;
+"
+```
+
+### WSL `/mnt/f` 删除 NTFS 文件权限不够
+
+WSL 的 drvfs 默认不带 metadata 选项，`sudo rm`、`os.remove`、`cmd.exe /c del` 均无法删除 NTFS 文件。不要在 WSL 下尝试跨分区删除操作，直接让 Windows 侧（文件资源管理器/PowerShell）操作。
+
+### 书名长度截取规则
+
+`title` 字段清洗后最多保留 20 个中文字符。计数规则：只计 Unicode 范围的 `\u4e00-\u9fff` 中文字符，保留第 20 个中文之前的所有字符（含非中文）。如书名不足 20 个中文则全保留。
+
+### `title` vs `data.name` 区别
+
+- `books.title`：Calibre 界面显示的书名（清洗后的）
+- `data.name`：导入时的原始文件名（不含 `.txt`）
+- 作者提取优先使用 `data.name`，其文件名保留原始信息、更可靠
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+name: "f-download-sorter"
+description: "整理 /mnt/f 下下载的视频文件：扫描→清垃圾→按规则归档到7个大类目录"
+---
+
+# /mnt/f 下载文件批量归档整理
+
+## 用途
+把 source_dirs 里堆叠的下载视频，按规则自动清理、归类到大类目录。
+
+## Touch point
+用户说"整理 /mnt/f 视频""归档 collections""下载文件太多理一下"等，调用此 skill。
+
+## 流程
+1. 运行 `scripts/scan_and_clean.py` → 扫描 + 清垃圾
+2. 运行 `scripts/classify_and_move.py` → 按规则归档
+3. 报告结果
+
+## 配置
+核心配置在 `config.json`，可自定义：
+
+| 字段 | 说明 |
+|------|------|
+| `source_dirs` | 源目录列表，默认 `["/mnt/f/collections", "/mnt/f/video"]` |
+| `keep_as_is` | 已有元数据不动的内容 |
+| `min_size_mb` | 小于此值且无实质视频的目录自动删除 |
+| `categories` | 分类规则数组，每个有 `dir`（目标路径）和 `keywords`（关键词列表） |
+| `fallback_dir` | 无关键词匹配时的兜底目录 |
+
+### 添加新分类
+在 `categories` 数组中新增一项：
+```json
+{
+  "dir": "/mnt/f/新分类",
+  "keywords": ["关键词A", "关键词B"]
+}
+```
+
+### 添加新源目录
+在 `source_dirs` 中追加路径。
+
+### 保护不移动的内容
+在 `keep_as_is` 列表追加名称。
+
+## 注意事项
+- 同一分区 mv，不复制数据
+- 不预览文件内容，只基于文件名关键词
+- WSL `/mnt/` 跨文件系统扫描慢，大数量时建议用 Windows 原生 Python 执行
@@ -0,0 +1,39 @@
+{
+  "source_dirs": [
+    "/mnt/f/collections",
+    "/mnt/f/video"
+  ],
+  "keep_as_is": ["重生之征服郭伯母"],
+  "min_size_mb": 50,
+  "categories": [
+    {
+      "dir": "/mnt/f/过那条巷子",
+      "keywords": ["过那条巷子"]
+    },
+    {
+      "dir": "/mnt/f/2048合集",
+      "keywords": ["2048"]
+    },
+    {
+      "dir": "/mnt/f/AI短剧",
+      "keywords": ["AI短剧", "AI自制", "AI视频", "美丽新世界", "少年阿宾", "NTR寝取", "嫂子", "魔女小姨子", "桃运圣医", "我和老师的约定"]
+    },
+    {
+      "dir": "/mnt/f/FC2福利姬",
+      "keywords": ["FC2", "Comatozze", "Dainty", "KAKAE", "lananlanan", "P站"]
+    },
+    {
+      "dir": "/mnt/f/合集种子",
+      "keywords": ["BT-btt"]
+    },
+    {
+      "dir": "/mnt/f/国产露脸",
+      "keywords": ["19岁", "冯帆", "momocats", "露脸才是王道", "香蕉"]
+    },
+    {
+      "dir": "/mnt/f/自拍泄漏",
+      "keywords": ["泄密", "自拍", "自慰", "原相机", "情侣", "校花", "嫩妹", "福利姬", "裸聊", "绿帽", "良家", "约炮", "狗哥", "土豪", "原档", "维度", "桃子", "娇娇", "学妹", "反差"]
+    }
+  ],
+  "fallback_dir": "/mnt/f/AI短剧"
+}
@@ -0,0 +1,93 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+按规则分类归档 source_dirs 中的目录到 categories 定义的大类目录
+读配置文件：与脚本同目录下的 config.json
+"""
+import os, json, shutil
+
+SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+
+def load_config():
+    cfg_path = os.path.join(SCRIPT_DIR, "..", "config.json")
+    with open(cfg_path) as f:
+        return json.load(f)
+
+def classify(name, cfg):
+    """返回目标目录路径，或 None（不移动）"""
+    if name in cfg.get("keep_as_is", []):
+        return None
+    for cat in cfg["categories"]:
+        keywords = cat["keywords"]
+        if any(k in name for k in keywords):
+            return cat["dir"]
+    fallback = cfg.get("fallback_dir")
+    if fallback:
+        return fallback
+    return None
+
+def main():
+    cfg = load_config()
+    src_dirs = cfg["source_dirs"]
+    
+    moves = []
+    for base in src_dirs:
+        if not os.path.isdir(base):
+            print(f"  [WARN] 目录不存在: {base}")
+            continue
+        for entry in sorted(os.listdir(base)):
+            full = os.path.join(base, entry)
+            if not os.path.isdir(full):
+                continue
+            dst_base = classify(entry, cfg)
+            if dst_base is None:
+                print(f"  ○ 不动: {entry}")
+                continue
+            dst = os.path.join(dst_base, entry)
+            if os.path.exists(dst):
+                i = 1
+                while os.path.exists(f"{dst}_{i}"): i += 1
+                dst = f"{dst}_{i}"
+            moves.append((full, dst))
+    
+    # 创建目录
+    for _, d in moves:
+        os.makedirs(os.path.dirname(d), exist_ok=True)
+    
+    # 执行移动
+    print(f"开始移动 {len(moves)} 个条目...")
+    for src, dst in moves:
+        try:
+            shutil.move(src, dst)
+            print(f"  ✓ {os.path.basename(src)}")
+        except Exception as e:
+            print(f"  ✗ {os.path.basename(src)} -> {e}")
+    
+    # 清理空源目录
+    for d in src_dirs:
+        if os.path.isdir(d) and not os.listdir(d):
+            os.rmdir(d)
+            print(f"  ✓ 已删空目录: {d}")
+    
+    # 报告
+    base = os.path.commonpath([os.path.dirname(d) for _, d in moves])
+    for _, d in moves:
+        base = os.path.commonpath([base, os.path.dirname(d)])
+    base = base or "/"
+    
+    print(f"\n=== 归档完成 ===")
+    seen = set()
+    for _, d in moves:
+        parent = os.path.dirname(d)
+        if parent not in seen:
+            sz = 0
+            cnt = 0
+            for dp, dn, fn in os.walk(parent):
+                for f in fn:
+                    cnt += 1
+                    try: sz += os.path.getsize(os.path.join(dp, f))
+                    except: pass
+            print(f"  {parent}/  ({cnt} 文件, {sz/1024**3:.1f}GB)")
+            seen.add(parent)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
@@ -0,0 +1,67 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+扫描 + 清理垃圾
+遍历 source_dirs，清理空壳目录和小视频残片
+读配置文件：与脚本同目录下的 config.json
+"""
+import os, json, sys
+
+SCRIPT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+
+def load_config():
+    cfg_path = os.path.join(SCRIPT_DIR, "..", "config.json")
+    with open(cfg_path) as f:
+        return json.load(f)
+
+def scan_and_clean(cfg):
+    src_dirs = cfg["source_dirs"]
+    min_size = cfg["min_size_mb"] * 1024 * 1024
+    video_exts = {'.mp4','.mkv','.avi','.mov','.wmv','.flv','.webm','.ts','.m4v','.rmvb'}
+    
+    targets = []
+    print("=== 扫描 ===")
+    for base in src_dirs:
+        if not os.path.isdir(base):
+            print(f"  [WARN] 目录不存在: {base}")
+            continue
+        for entry in sorted(os.listdir(base)):
+            full = os.path.join(base, entry)
+            if not os.path.isdir(full):
+                continue
+            total_sz = 0
+            real_video = 0
+            try:
+                for dp, dn, fn in os.walk(full):
+                    for f in fn:
+                        fp = os.path.join(dp, f)
+                        try:
+                            total_sz += os.path.getsize(fp)
+                        except: pass
+                        if os.path.splitext(f)[1].lower() in video_exts:
+                            real_video += 1
+            except: pass
+            
+            action = "KEEP"
+            if total_sz < min_size and real_video == 0:
+                action = "DELETE"
+            elif total_sz < min_size and real_video > 0:
+                action = "DELETE"
+            
+            print(f"  [{action:>6}] {entry}  ({total_sz/1024**2:.0f}MB, {real_video}视频)")
+            
+            if action == "DELETE":
+                targets.append(full)
+    
+    if targets:
+        print(f"\n待删除: {len(targets)} 个")
+        print("开始删除...")
+        import shutil
+        for d in targets:
+            shutil.rmtree(d)
+            print(f"  ✓ 已删: {os.path.basename(d)}")
+    else:
+        print("\n无需清理。")
+
+if __name__ == "__main__":
+    cfg = load_config()
+    scan_and_clean(cfg)
@@ -0,0 +1,166 @@
+---
+name: "jav-media-sorter"
+description: "JAV 视频整理：组装文件、按演员分组、刮削 nfo 元数据与封面图"
+---
+
+# JAV 媒体整理与元数据刮削技能
+
+将 qbittorrent 下载完成的 JAV 视频（ mp4 + srt + nfo ）文件整理成 `/mnt/f/av/` 格式，按演员分类，并尝试刮削封面图。
+
+## 目录结构规范
+
+目标格式（参考 `/mnt/f/av/`）：
+
+```
+/mnt/f/av/
+├── 演员名/
+│   ├── 番号-C 演员名/        ← 如果已有番号-C 目录则保留原名
+│   │   ├── 番号.mp4
+│   │   ├── 番号.chs.srt
+│   │   ├── 番号.nfo
+│   │   ├── poster.jpg
+│   │   └── fanart.jpg
+│   └── ...
+├── 未知演员/
+│   └── ...
+```
+
+另一套目录结构（参考 `/mnt/e/01_automated/日本电影/`）：
+
+```
+/mnt/e/01_automated/日本电影/
+├── 演员名/
+│   ├── 番号 演员名/
+│   │   ├── 番号.mp4
+│   │   ├── 番号.nfo
+│   │   ├── 番号-poster.jpg
+│   │   └── 番号-thumb.jpg
+│   └── ...
+```
+
+## 前置条件
+
+- Clash 代理运行在 Docker（端口 7443，认证 `proxy:5gynj20J`）
+- FlareSolverr 运行在 Docker（已下线，按需启动）
+- Python3（用于 nfo 和整理脚本）
+- Docker（FlareSolverr + Clash）
+
+## 操作流程
+
+### 1. 检查下载目录
+
+```bash
+ls /mnt/f/qbittorrent/failed/
+```
+
+通常结构是 `failed/` 目录下平铺所有 mp4、srt（.chs.srt）、nfo 文件。
+
+### 2. 按演员创建目标文件夹
+
+在 `failed/` 目录内创建 `番号-C 演员名/` 文件夹，方便手动拖到 `/mnt/f/av/` 中对应演员目录。
+
+```bash
+cd /mnt/f/qbittorrent/failed
+mkdir -p "ADN-016-C 明日見未来"
+# ... 以此类推
+```
+
+### 3. 按演员分组（移动目录到演员子目录）
+
+若目录直接放在 `/mnt/f/av/` 根目录下，需要移动到对应演员子目录：
+
+```bash
+cd /mnt/f/av
+mkdir -p "明日見未来"
+mv "ADN-016-C 明日見未来" "明日見未来/"
+# ... 以此类推
+```
+
+### 4. 读取 nfo 获取演员信息
+
+每个作品的 nfo 文件包含元数据，用 Python 解析：
+
+```python
+import xml.etree.ElementTree as ET
+tree = ET.parse('番号.nfo')
+root = tree.getroot()
+actors = [a.find('name').text for a in root.findall('actor')]
+dvd_id = root.find('num').text
+```
+
+### 5. 封面图刮削
+
+尝试从以下来源下载封面图：
+
+#### 5.1 FlareSolverr + Clash 代理（首选）
+
+```bash
+FLARE="http://127.0.0.1:8191/v1"
+CLASH_PROXY="http://proxy:***@host.docker.internal:7443"
+
+# FlareSolverr API 请求格式
+curl -s "$FLARE" -d '{
+  "cmd":"request.get",
+  "url":"https://javdb.com/search?q=番号&f=all",
+  "maxTimeout":45000,
+  "proxy":{"url":"'$CLASH_PROXY'"}
+}' -H "Content-Type: application/json"
+```
+
+从返回的 JSON 中提取 `solution.response` 中的 HTML，解析出：
+
+- 详情页链接 `href="/v/xxx"`
+- 详情页中 `class="video-cover"` 的 `src` 属性（封面图片 URL）
+
+然后通过 Clash 代理下载图片：
+
+```bash
+curl -x "http://proxy:***@127.0.0.1:7443" -s -L -o "poster.jpg" \
+  -H "Referer: https://javdb.com/" "$POSTER_URL"
+```
+
+#### 5.2 备用：Python socks5 直连
+
+```python
+import socks, socket
+socks.set_default_proxy(socks.SOCKS5, "127.0.0.1", 7443,
+    username="proxy", password="***", rdns=True)
+socket.socket = socks.socksocket
+import urllib.request, re
+req = urllib.request.Request("https://javdb.com", headers={
+    "User-Agent": "Mozilla/5.0"})
+```
+
+#### 5.3 已知限制
+
+- JavDB 有 Cloudflare 反爬，Python `requests`/`cloudscraper` 均可能被拦截
+- FlareSolverr 走 HTTP 代理时可能无法完成 Cloudflare JS 挑战
+- FANZA/DMM 图片 CDN 返回小图（~3KB），真实大图需 JS 渲染
+- 最可靠方案：**Windows 端浏览器手动下载**
+
+### 6. 图片命名规则
+
+- `/mnt/f/av/` 格式： `poster.jpg` + `fanart.jpg`（两图相同）
+- `/mnt/e/01_automated/日本电影/` 格式： `番号-poster.jpg` + `番号-thumb.jpg`
+
+## 注意事项
+
+- **WSL 操作 /mnt 文件极慢**：大量小文件操作应在 Windows 原生 Python 中执行
+- **代理密码注意 shell 展开**：Clash 密码 `5gynj20J` 在 bash 中写为 `"proxy:*"`（用双引号避免 `***` 展开）
+- **FlareSolverr 密码兼容性**：SOCKS5 代理认证不支持通过环境变量传递。HTTP 代理用 `proxy` 参数
+- **Clash 端口**：mixed-port 7443，同时支持 HTTP 和 SOCKS5
+- **删除冗余的字幕目录**：`*-中文字幕/` 目录中的 `.srt` 与 `failed/` 目录中的 `.chs.srt` 多数是重复文件（MD5 一致）
+
+## 依赖检查
+
+```bash
+# FlareSolverr
+docker ps | grep flaresolverr
+
+# Clash
+docker ps | grep clash
+
+# Python
+python3 --version
+pip3 list 2>/dev/null | grep -i cloudscraper
+```
@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+name: "jellyfin-nfo-builder"
+description: "为剧集整理统一文件名、生成缺失的 Jellyfin .nfo 剧集元数据"
+---
+
+# Jellyfin NFO 剧集元数据补齐技能
+
+为剧集目录整理统一文件名，并为缺失的集数生成标准的 Jellyfin `.nfo` 元数据文件。
+
+## 适用场景
+
+- 手动清理/重命名剧集文件后，部分集数的 `.nfo` 元数据缺失
+- 从不同来源合并剧集（高质量版 + 补全集），需要统一格式
+- 批量标准化剧集视频文件和元数据
+
+## 前置条件
+
+- 视频文件已整理到一个目录
+- 有一条完整的剧集（有 `.nfo` 示例可参照格式）
+- 了解剧集的总集数
+- shell 工作目录为剧集所在目录
+
+## 步骤
+
+### 1. 检查现有状态
+
+列出目录下所有视频文件和 `.nfo` 文件：
+
+```bash
+ls -lh *.mp4 *.nfo 2>/dev/null
+```
+
+确定：
+- 总集数
+- 已有哪些集的 `.nfo`
+- 哪些集缺失 `.nfo`
+- 文件名是否统一
+
+### 2. 读取一个已有 `.nfo` 作为模板
+
+```bash
+cat "剧集名 第xx集.nfo"
+```
+
+标准 Jellyfin 剧集 nfo 格式：
+
+```xml
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<episodedetails>
+  <title>第N集</title>
+  <season>1</season>
+  <episode>N</episode>
+  <plot>剧集名 第N集</plot>
+  <runtime>233</runtime>
+  <aired>2026-01-01</aired>
+</episodedetails>
+```
+
+### 3. 生成缺失的 `.nfo`
+
+```bash
+cd /path/to/剧集目录
+for i in 4 5 8 9 10 11; do
+  cat > "剧集名 第${i}集.nfo" << EOF
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<episodedetails>
+  <title>第${i}集</title>
+  <season>1</season>
+  <episode>${i}</episode>
+  <plot>剧集名 第${i}集</plot>
+  <runtime>233</runtime>
+  <aired>2026-01-01</aired>
+</episodedetails>
+EOF
+done
+```
+
+> `runtime`（时长秒数）和 `aired`（首播日期）可以参照已有文件填写，或设为默认值。
+
+### 4. 检查结果
+
+```bash
+ls -lh *.mp4 *.nfo 2>/dev/null
+```
+
+确认每一集都有对应的视频文件和 `.nfo` 文件。
+
+## 注意事项
+
+- Jellyfin 依赖文件名排序，统一格式为 `剧集名 第XX集.mp4`（两位数字，按字母排序正确）
+- `.nfo` 中的 `<episode>` 标签必须与集数一致
+- 如果整个剧集目录还没有 `tvshow.nfo` 和 `season.nfo`，也需要一并创建
+- 视频文件命名应与 `.nfo` 文件名完全一致（仅扩展名不同）
@@ -0,0 +1,37 @@
+# 前言
+
+- 数据库连接
+
+```yaml
+url: jdbc:mysql://localhost:3306/ruoyi-vue-pro
+username: root
+password: 123456
+```
+
+- 表名称：cc_jav_info
+
+
+
+# 正文
+
+## 保存或者更新
+
+- `/mnt/e/01_automated/日本电影`目录 所有`.nfo`文件
+- 找到以下标题
+  -  fthtd-156 sinn-040 nhdtc-095 npjs-106 fns-143 fns-121 fns-120 huntc-407 huntc-417 ymdd-465 dvmm-322
+- 根据`.nfo`文件信息转换为insertupdate语句
+- 根据`jav_id`字段保存或者更新
+
+
+
+## 更新收藏标识
+
+- `is_favorite` 是否收藏：0-否，1-是
+- `/mnt/e/01_automated/日本电影`目录 所有`.nfo`文件
+- 根据`jav_id`字段更新is_favorite=1
+
+## 连接数据找到这个表
+
+- 记住连接数据库操作
+
+-