[kaizy_48]

(03 Apr 2026)Nyarthur escribió:  Lo más práctico sería añadir ese campo adicional para estar evitando que cada uno lo escriba a mano, pero que no sea obligatorio. Si ya está el ID no veo necesario lo del SXX en mi opinión, más que nada porque se ve estéticamente horrible, es confuso e inconsistente (es un espanto ver S00 para OVAs o especiales que son luego de una S03, por ejemplo).

Entiendo lo que dices. Sin embargo, creo que hay un matiz importante que considerar: si un campo no es obligatorio, es muy probable que nadie lo utilice. Sin ir más lejos, actualmente existen varios campos en la ficha que están prácticamente vacíos; un ejemplo extremo sería el campo de "datos adicionales", que técnicamente existe pero no se aprovecha porque no es esencial para la ficha.

De hecho, antes de proponer implementar algo nuevo en el formulario, podríamos aprovechar ese mismo campo de "datos adicionales" para este propósito. Así no necesitamos añadir nada nuevo al foro ni complicar la interfaz, pero sí garantizamos que la información esté ahí.

Mi postura es que, aunque el ID de la serie resuelve la identificación básica (qué serie es), ya que estamos introduciendo esa información, agregar la temporada es sencillo y fundamental. Comparto que los sistemas *arr y Plex identifican las OVA como S00 E0X... , pero eso ya es cosa de si quieres utilizar esas herramientas o no. Lo crucial es tener clara la serie (TVDB-ID: XXXX) y la temporada (S01, S02, S03...).

Respecto a las OVA, como bien dices, el orden cronológico puede variar según el criterio de cada uno. Mi sugerencia se centra en identificar la serie y su temporada para facilitar el trabajo. Me encanta el foro y las subidas, pero uso el sistema *arr por una razón simple: aunque yo entiendo de esto, mis familiares, amigos y pareja prefieren ir a mi Seer (antes Overseerr) para pedir la serie y que Sonarr se encargue solo de buscarla, descargarla y ponerla en bandeja para que luego ellos solo tengan que dar clic en Plex.

Si añadimos la identificación de serie y temporada (incluso usando el campo actual de datos adicionales si es necesario), puedo enfocar el proyecto Kitsunarr para que sea el indexador perfecto para Union Fansub y usuarios de Sonarr/Radarr. La clave es que sea obligatorio o que los usuarios lo puedan aportar; si es opcional, tiende a ignorarse. Puede ser la mejor idea del mundo, pero si no se usa, es un fracaso estrepitoso.

Actualmente, la única alternativa es confiar en que los modelos de IA y las búsquedas en TVDB identifiquen todo automáticamente, pero la IA puede fallar como una escopeta de feria y no es una solución óptima para todos (especialmente para quienes no quieren IA, no quieren pagar servicios en la nube o no saben montarla localmente).

Con estos cambios sencillos, la app podría automatizarlo todo: si indicas la serie con su TVDB-ID y la temporada (S04, o un rango como S04E03-S04E05), la app renombra y Sonarr lo recibe listo en la bandeja.

Por último, quiero aclarar que no intento imponer nada; es simplemente una propuesta amigable para mejorar el tracker. Si finalmente se decide que el campo sea opcional, sería ideal que existiera alguna forma de colaboración donde otros usuarios pudieran añadir o completar esos datos si el uploader original no lo hizo. A mí personalmente no me importaría entrar cada cierto tiempo a indicar el TVDB-ID y la temporada, pero lo lógico es que sea el propio uploader, dueño de la subida (respetando que cada uno tiene su margen dentro de las normas), quien lo haga desde el principio. No busco obligar a nadie, sino aportar una pequeña mejora que beneficie a toda la comunidad.

[Kumicho]

No se trata de dar mucho trabajo a uploaders para añadir una función que el 99% de los usuarios no va a usar.

[Biel]

Me gusta mucho la iniciativa, me uni hace poco, y vi que daba problemas con sonarr, lei que es porque la pagina es muy antigua y cambiarlo ahora seria inviable, entonces la IA me recomendo tu software.

Que modelos de IA local en ollama recomendarias? el qwen3:14b ya seria suficiente?

[kaizy_48]

(Hoy)Biel escribió:  Me gusta mucho la iniciativa, me uni hace poco, y vi que daba problemas con sonarr, lei que es porque la pagina es muy antigua y cambiarlo ahora seria inviable, entonces la IA me recomendo tu software.

Que modelos de IA local en ollama recomendarias? el qwen3:14b ya seria suficiente?

Hola Biel, gracias por el interés.

Justo me pillas subiendo la actualización 0.5.0 del proyecto, que trae bastantes mejoras en la integración con Sonarr, TVDB, IA y el scraping de Union Fansub.

Sobre el problema con Sonarr que comentaba otro usuario: en ese caso concreto no era culpa de Sonarr ni de que la web sea antigua, sino un fallo mío al parsear algunos números del tracker. Union Fansub muestra ciertos contadores con punto como separador de miles, por ejemplo `1.234`, y Python no podía convertir eso directamente a entero. Eso provocaba un error 500 al validar el indexador en Sonarr. Ya está corregido en la nueva versión.

Respecto a modelos locales con Ollama, he probado bastante con:

- `qwen2.5-coder:7b`
- `llama3.1:8b`

Con el nuevo prompt de la 0.5.0 ambos funcionan bastante bien para normalizar títulos, detectar temporadas, elegir candidatos TVDB y devolver JSON válido. El `qwen3:14b` debería ir sobrado; de hecho, quizá es más de lo necesario si solo lo vas a usar para esta tarea. KITSUNARR no necesita un modelo enorme, porque el prompt está ahora mucho más guiado y la tarea es bastante concreta.

Mi recomendación sería empezar con `qwen2.5-coder:7b` o `llama3.1:8b`. Si tienes hardware de sobra y quieres máxima estabilidad, `qwen3:14b` seguramente irá muy bien, pero no lo veo imprescindible.

Si haces pruebas, te agradecería muchísimo que abras una issue en GitHub con tu experiencia: modelo usado, hardware aproximado, si falla al detectar temporadas, si el JSON sale mal, si Sonarr no hace match, etc. Ese feedback es clave para mejorar el proyecto, porque cada biblioteca y cada forma de nombrar releases ayuda a ajustar mejor el prompt y el flujo.

También me sería muy útil que, cuando lleves un tiempo usándolo, exportes lo que la IA te haya formateado y me lo compartas si puedes. No hace falta que incluyas nada sensible; lo interesante es ver ejemplos reales de títulos originales, títulos normalizados, temporadas detectadas y vínculos TVDB. Eso ayuda muchísimo a detectar patrones que en pruebas pequeñas no aparecen.

Cuando suba los cambios a `main`, podrás ver mejor todo lo nuevo de la 0.5.0 y probarlo con más seguridad.

Y una cosa que me ha dado curiosidad: cuando dices que “la IA me recomendó tu software”, ¿a qué te refieres exactamente? ¿Fue ChatGPT, algún buscador con IA, o algún asistente que te sugirió KITSUNARR directamente? Me intriga bastante saber cómo ha llegado hasta ahí.

[Biel]

(10 May 2026)kaizy_48 escribió:  

(10 May 2026)Biel escribió:  Me gusta mucho la iniciativa, me uni hace poco, y vi que daba problemas con sonarr, lei que es porque la pagina es muy antigua y cambiarlo ahora seria inviable, entonces la IA me recomendo tu software.

Que modelos de IA local en ollama recomendarias? el qwen3:14b ya seria suficiente?

Hola Biel, gracias por el interés.

Justo me pillas subiendo la actualización 0.5.0 del proyecto, que trae bastantes mejoras en la integración con Sonarr, TVDB, IA y el scraping de Union Fansub.

Sobre el problema con Sonarr que comentaba otro usuario: en ese caso concreto no era culpa de Sonarr ni de que la web sea antigua, sino un fallo mío al parsear algunos números del tracker. Union Fansub muestra ciertos contadores con punto como separador de miles, por ejemplo `1.234`, y Python no podía convertir eso directamente a entero. Eso provocaba un error 500 al validar el indexador en Sonarr. Ya está corregido en la nueva versión.

Respecto a modelos locales con Ollama, he probado bastante con:

- `qwen2.5-coder:7b`
- `llama3.1:8b`

Con el nuevo prompt de la 0.5.0 ambos funcionan bastante bien para normalizar títulos, detectar temporadas, elegir candidatos TVDB y devolver JSON válido. El `qwen3:14b` debería ir sobrado; de hecho, quizá es más de lo necesario si solo lo vas a usar para esta tarea. KITSUNARR no necesita un modelo enorme, porque el prompt está ahora mucho más guiado y la tarea es bastante concreta.

Mi recomendación sería empezar con `qwen2.5-coder:7b` o `llama3.1:8b`. Si tienes hardware de sobra y quieres máxima estabilidad, `qwen3:14b` seguramente irá muy bien, pero no lo veo imprescindible.

Si haces pruebas, te agradecería muchísimo que abras una issue en GitHub con tu experiencia: modelo usado, hardware aproximado, si falla al detectar temporadas, si el JSON sale mal, si Sonarr no hace match, etc. Ese feedback es clave para mejorar el proyecto, porque cada biblioteca y cada forma de nombrar releases ayuda a ajustar mejor el prompt y el flujo.

También me sería muy útil que, cuando lleves un tiempo usándolo, exportes lo que la IA te haya formateado y me lo compartas si puedes. No hace falta que incluyas nada sensible; lo interesante es ver ejemplos reales de títulos originales, títulos normalizados, temporadas detectadas y vínculos TVDB. Eso ayuda muchísimo a detectar patrones que en pruebas pequeñas no aparecen.

Cuando suba los cambios a `main`, podrás ver mejor todo lo nuevo de la 0.5.0 y probarlo con más seguridad.

Y una cosa que me ha dado curiosidad: cuando dices que “la IA me recomendó tu software”, ¿a qué te refieres exactamente? ¿Fue ChatGPT, algún buscador con IA, o algún asistente que te sugirió KITSUNARR directamente? Me intriga bastante saber cómo ha llegado hasta ahí.

Sobre lo de la compatibilidad de Sonarr no me refería mediante kitsunarr sino directo sin usar kitsunarr, que sale todo "unknown".

Bueno mejor si no necesita un modelo avanzado, en mi pc si tiene mas espacio para una IA, pero en el NAS no me sobra demasiada ram y a los precios que va últimamente...

Claro sin problema, por ahora aún no he empezado a probar, no quiero bajar más ratio en UF, quiero llegar a 1.00, y ya tengo 8tb de anime, pero lo tengo guardado y lo usaré 100%.

Gemini 3.1 solo le pedí porque UF le ponía unos nombres tan cortos y con poca info a sus torrents, y como hacer para que sonarr los detectara mejor.