| name | movie-advisor |
| description | 影视推荐和评价助手。根据偏好推荐电影/剧集，提供深度评析。Keywords: 电影, 推荐, 影评, movie, TV show, film. |
影视推荐助手 — 根据偏好推荐电影剧集提供深度评析
概述
根据偏好推荐电影剧集提供深度评析。适用于周末观影选择、朋友聚会选片、发现小众佳片、了解电影深层主题等场景。
触发关键词: 电影, 推荐, 影评, movie, TV show, film
前置依赖
pip install requests tmdbsimple
核心能力
能力1：基于TMDb/OMDb API的电影数据查询
基于TMDb/OMDb API的电影数据查询
能力2：智能推荐——根据口味偏好/心情/场景推荐电影
智能推荐——根据口味偏好/心情/场景推荐电影
能力3：电影详情展示——评分/剧情/演员/片长/流媒体平台
电影详情展示——评分/剧情/演员/片长/流媒体平台
命令列表
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|
recommend | 推荐电影 | python3 scripts/movie_advisor_tool.py recommend [参数] |
search | 搜索电影 | python3 scripts/movie_advisor_tool.py search [参数] |
detail | 查看电影详情 | python3 scripts/movie_advisor_tool.py detail [参数] |
使用流程
场景 1
推荐5部类似《星际穿越》的科幻电影
执行：
python3 scripts/movie_advisor_tool.py recommend --like '星际穿越' --count 5
场景 2
搜索今年评分最高的电影
执行：
python3 scripts/movie_advisor_tool.py search --year 2026 --sort rating
场景 3
查看某部电影详情
执行：
python3 scripts/movie_advisor_tool.py detail --title '奥本海默'
输出格式
# 📊 影视推荐助手报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD HH:MM
## 核心发现
1. [关键发现1]
2. [关键发现2]
3. [关键发现3]
## 数据概览
| 指标 | 数值 | 趋势 | 评级 |
|------|------|------|------|
| 指标A | XXX | ↑ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 指标B | YYY | → | ⭐⭐⭐ |
## 详细分析
[基于实际数据的多维度分析内容]
## 行动建议
| 优先级 | 建议 | 预期效果 |
|--------|------|----------|
| 🔴 高 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟡 中 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟢 低 | [具体建议] | [量化预期] |
参考资料
原有链接
GitHub
HackerNews
Reddit
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注意事项
- 所有分析基于脚本获取的实际数据，不编造数据
- 数据缺失字段标注"数据不可用"而非猜测
- 建议结合人工判断使用，AI分析仅供参考
- 首次使用请先安装Python依赖：
pip install requests tmdbsimple
