Streamyfin项目：为Jellyfin打造Netflix式首页体验的技术探索

在流媒体平台用户体验设计中，首页推荐系统扮演着至关重要的角色。本文探讨了如何通过Streamyfin项目为Jellyfin媒体服务器实现类似Netflix的个性化首页体验。

技术架构设计

该方案采用插件化架构，由服务器端插件和客户端适配两部分组成：

1. 服务器端插件：作为Jellyfin的扩展组件，负责从外部数据源（如Trakt、MDBList等）获取推荐内容列表，并将其转换为Jellyfin原生集合(Collection)格式。插件通过REST API向客户端提供数据接口。

2. 客户端适配：Streamyfin客户端通过标准Jellyfin API与插件交互，获取并展示推荐内容。客户端界面分为三个主要板块：混合内容首页、剧集专区和电影专区。

核心实现机制

服务器插件采用智能标签系统来标识推荐内容：

• 使用"medialist"标签标记自动生成的推荐集合
• 使用"promoted"标签标记需要突出显示的内容
• 通过定时任务定期更新推荐内容

客户端通过标准Jellyfin API查询这些特殊标签的集合，实现与原生Jellyfin体验的无缝集成。查询示例包括获取所有推荐集合、按类型筛选内容等标准API调用。

技术优势

1. 兼容性设计：完全基于Jellyfin现有API架构，无需修改核心代码
2. 灵活性：管理员可自由配置外部数据源和推荐策略
3. 渐进增强：即使不安装插件，用户也可手动创建具有相同标签的集合
4. 性能优化：通过定时任务预生成推荐内容，减轻实时计算压力

未来发展方向

1. 扩展数据源支持，包括Trakt、IMDb等更多流行平台
2. 实现精确排序功能，保持与原始列表完全一致的排序
3. 开发智能推荐算法，基于用户观看习惯生成个性化推荐
4. 完善管理界面，提供更直观的推荐策略配置

这种设计方案不仅提升了Jellyfin的用户体验，也为开发者社区提供了一个可扩展的推荐系统框架，展示了如何在不修改核心系统的情况下实现高级功能。