Як LLM упорядкувала мою колекцію фільмів

Наш перший телевізор був маленьким чорно-білим ящиком, по якому ми зрідка дивилися Animal Kingdom. Потім з’явилися Beta та VHS, і ці передачі можна було дивитися вдома! Пізніше прийшли DVD.

Усе стало цифровим. Вартість зберігання даних стрімко падала, тож я почав збирати цифрові копії фільмів і серіалів, які мені подобалися. Навіщо? Бо я люблю переглядати улюблене знову й колекціонувати. Здавалося, що в цьому немає нічого поганого.

Я подумав: «Чудово! Тепер у моєму житті стане менше безладу, залишилося тільки впорядкувати купу файлів!» Позбувся DVD й повністю перейшов на цифрове життя.

Болото

Це було приблизно 25 років тому. Тепер у мене понад тисячу фільмів, майже 200 серіалів і сезони, сезони, сезони епізодів.

Я намагався підтримувати порядок, перейменовуючи файли й папки. Загалом виходило непогано, але обсяг даних був такий великий, що з часом шукати чи навіть переглядати колекцію ставало дедалі складніше. Зрештою майже неможливо. Каталогів було просто забагато.

Рішення

Рішення було очевидним:

  • Створити інтерфейс для перегляду й пошуку.
  • Але спочатку очистити дані, щоб програма могла їх знайти.

Заодно логічно було створювати записи каталогу.

The Movie Database має безкоштовну відкриту базу даних назв фільмів і серіалів, постерів, описів епізодів, акторського складу й багато іншого. Я міг використати її, щоб створити красивий каталог своєї колекції.

Очищення даних

АБСОЛЮТНО не було шансів, що я робитиму це вручну.

Написати програму, яка опрацьовує всі особливі випадки, здавалося страшенно складно. Тонни дивних імен файлів, які треба зіставити із записами TMDB. Відверто кажучи, сам я навряд чи впорався б.

Насправді мені потрібен був стажер, помічник «збігай-принеси» або робот, який би проходив каталоги один за одним.

І в мене якраз було дещо підходяще! Нещодавно я завантажив Qwen 3.5 4B — невелику LLM, схожу на ChatGPT, але таку, що працює на моєму комп’ютері. Вона була достатньо розумною для цієї роботи.

LLM як стажер

Я щойно завершив розробку Ax3l — автономного агента ШІ, який проводив тисячі симуляцій для налаштування простої нейронної мережі. Він крутив ручку, запускав симуляцію, вивчав результат, знову крутив ручку, запускав симуляцію…

Порівняно з цим новий проєкт здавався простим. Я хотів, щоб LLM:

  • Сканувала каталог.
  • Зіставляла його вміст із записом у TMDB.
  • Перейменовувала й переміщувала файл до нового, охайного місця.
  • Створювала запис каталогу в базі даних для цього файлу.

Я назвав проєкт R3el і почав проєктування.

Архітектура R3el

Гаразд, не зовсім просто, але точно можливо, якщо взяти за основу код Ax3l.

Інтерфейс керування

Я знав, що рано чи пізно створю вебкаталог для перегляду та пошуку в колекції, тож вирішив скористатися цією основою й розмістити там також інтерфейс керування.

Інтерфейс керування

Журнал подій

Досвід роботи з LLM навчив мене цінувати докладну звітність. Я знову спирався на код Ax3l та створив детальний журнал подій, щоб спостерігати за процесом, налаштовувати його й усувати помилки.

Журнал подій

Майже цілий день пішов на те, щоб перелічити й позначити всі повідомлення, які мене цікавили. Але це було чудовою інвестицією та суттєво допомогло зосередити зусилля з розробки.

Воно працювало!!

Довелося трохи налаштувати систему: додати сценарії використання, поліпшити зіставлення шаблонів і зробити зовсім небагато ручної роботи з файлами. Але все запрацювало!!! Протягом наступних кількох днів я ставив у чергу пакети каталогів і дозволяв програмі працювати.

Знімок екрана під час роботи

  • R3el сканував файли
  • Визначав серіали й назви
  • Перейменовував файли й упорядковував їхні назви
  • Видаляв старі порожні каталоги
  • Завантажував постери, відомості про акторів і продюсерів
  • Створював записи в базі даних, які поєднували все це

Перегляд і пошук

Останнім кроком було створення приємного інтерфейсу перегляду та пошуку:

Каталог R3el

Ця частина справді була простою: існує стільки прикладів інтерфейсів із подібними можливостями, що створити базову версію не становило труднощів.

Сторінка серіалу в R3el

Готово

Проєкт завершений. R3el ще продовжує сканування, але, думаю, закінчить до вечора. Спочатку я сумнівався, чи не занадто складне рішення для такої задачі. Але, якщо дивитися реально, я й досі не бачу іншого способу впоратися з таким масштабним очищенням даних.

І це ж круто, правда? :)

Логотип R3el

Посилання

2026

Git Automation

Some of you may have read my Git Battles post, where I talked about how I developed and a documented a Git workflow.

My blog in Simplified Chinese

I recently built MyCount to track website visitors to my projects. I found that that over 40% of my visitors were from China, and that 35% of those used a Ch...

MyCount: Website Analytics & Marketing

I have a future project in mind which will require a Dynamic DNS service. I created BMDynIP for that purpose. After building the service, I wanted a simple a...

Animating Ax3l Playing Snake

I’ve been tinkering with various incarnations of Patrick Loeber’s Train an AI to Play Snake tutorial for a while now. It’s my relaxing goto project that’s fu...

Dynamic DNS Service

This project started as a cron job and a flatfile and -honestly- that would work perfectly well for a small home setup. Say, two or three machines. I’m curre...

Local GeoIP Database

The Bear & Moose GeoIP Project provides an easy-to-use GeoIP service for your applications and for interactive lookups.

An LLM to organize my Movies

Our first TV was a small black-and-white thing where, on rare occasions, we’d watch Animal Kingdom. Then Beta and VHS came along, and you could watch them at...

From Prototype to Product (4/4)

Fr3d worked: It could talk to the Snake Lab, propose changes to the RNN configuration, run experiments, look at the results, and try again. It proved the ide...

Prompt Engineering 101 (3/4)

The Snake Lab had become a proper server, with a ZeroMQ API, configuration validation, a database, and a way to run experiments independently of the client. ...

The Evolution of Snake Lab (2/4)

In my last post, I setup a locally hosted LLM running on an old HP Z440 and wrote a crude little conversation loop. I generated random numbers, fed them to t...

Local LLM Writes Haikus (1/4)

This is part one of a four part blog series. In this post, I download, install and setup some software to prompt a local LLM to write haikus…

From Seed to Signal: AI FX

In the first post, AI FX was still mostly a seed: a repo, a PyPI package, and an idea about using automated FOREX tooling as a learning lab. Since then, the ...

Simulating the Power Grid

A potential client pointed me to Empowering the Energy Transition Through Fast and Flexible Network Simulation. The article describes an Open Source project,...

Delphi in a Day

I have a prospective client who runs a small group of technology businesses, at least one of which integrates with clients using the Delphi programming lan...

A Small Experiment: AI FX

I’ve spent some time around trading systemsL At Merrill Lynch, I supported the Order Audit Trail System (OATS), a compliance system required by NASDAQ. Its p...

Back to top ↑

2025

My Art on Etsy

I setup an Etsy Storefront to sell high quality, museum grade prints of some of my artwork.

Python systemctl Wrapper

I’ve been working on Db4E, my Monero deployment, operations and analytics platform. It uses Linux systemd to spin up manage Monero, P2Pool and XMRig instance...

AI Snake Lab

AI Snake Lab is an interactive reinforcement learning sandbox for experimenting with AI agents in a classic Snake Game environment — featuring a live Textual...

The Power of Pictures

You know that saying, “A picture is worth a thousand words.”? In programming, I’d argue it can be worth a thousand lines of code…

Caring About Constants

This post is about using constants in your code. Why it matters, what the benefits are and how you can do it well. I’m sad to say, I learned this the hard wa...

Why I Built Db4E

When I first started experimenting with Monero mining and self-hosted infrastructure, I did what everyone else does: I downloaded the Monero software, the P2...

Releasing with Git

Let me be honest: Git has punched me in the face more times than I can count. Every time I think I’ve got a smooth release flow down, Git yells, “Not so fast...

Documentation Matters

I was burned by opaque documentation: I’ve been building a modern terminal UI in Python using the excellent Textual framework. It’s sharp, fast, and honestly...

Textual Replaces ApexCharts

The original reporting system was a set of static dashboards built using GitHub Pages, JavaScript, and ApexCharts. It pulled data from my mining setup — via ...

Pivot to Textual

I’ve been deep in the trenches with my Db4E project — pulling together Monero mining infrastructure, MongoDB integration, and a bunch of orchestration magic....

Released Db4E SystemD

I recently published a small Python module to PyPI and GitHub: db4e-systemd, a lightweight wrapper around systemctl that lets you control services (start, st...

NIKU Farms

I received my order from NIKU Farms, YAY! It’s a meat delivery that my sister, Corinna Ghaznavi, gifted me this Christmas. Every two months I receive this am...

The Main Website

As part of my goal to be more visible in the world, I setup this domain i.e. https://osoyalce.com. I use it to publish information about the projects I’m wor...

Reviving the Blog

It’s been a while since I started and then abandoned this blog. My last post was in June of 2024!!

Changing the Blog Site’s Layout

I decided that I didn’t like the way that the main blog page looks. I am using GitHub to host the website and am using a fork of the jekyll/minima theme. My ...

Back to top ↑

2024

Aquaponics Update #1

It’s in the construction phase. I need to complete the water circulation process. I bought a fiber glass kit for this (and also to fix my kitchen sink!).

What I’m working on

The XMR Mining Farm complete with this eye-popping chart The Bear and Moose Knowledge Base My resume MyZODB - A Place to Store Everything

Back to top ↑