开源项目 Reelay 将 Telegram 影视资源获取流程自动化。用户关注多个 Telegram 影视频道或 Bot 后，传统流程需手动复制链接、转存网盘、改名归目录、等待 Emby 刮削。Reelay 使用用户自己的 Telegram 账号监听指定频道和 Bot，对每条新消息先用 AI 识别片名、季集、分辨率和片源，经 TMDB 校正片名并与分享中的真实文件核对，随后向用户推送含海报、评分、版本、大小和目标目录的卡片，点击转存后资源存入 115 网盘并按 Emby 规范改名归类。架构设计上，该项目强调 AI 只提供建议、不做决定：识别结果须经 TMDB 与分享文件双重核对，拿不准的交由用户裁决；转存、改名、去重由固定代码执行并读回核验；AI 不可用时退回规则识别。为避免重复转存，系统在调用接口前先记录进度，结果不确定时只核验不重发。日常操作均在 Telegram 内完成，包括转存、换目录、批量审批、查看日报；识别错误时发送修正语句即可纠正，同一来源的后续识别会参考历史修正。追剧订阅支持新集自动转存、缺集每日提醒、完结后自动结束。项目提供 Web 管理台、Telegram Bot 和 MCP 三种入口，MCP 可让 Claude 等 Agent 查询和审批；AI 调用采用 OpenAI 兼容接口，支持本地模型。项目声明不提供、不索引任何资源，仅处理用户账号可见的消息并存入用户自己的网盘，目前仅支持 115 网盘，代码已在 GitHub 开源。
事件分析
该项目的技术看点在于 AI 与确定性代码的分工设计：AI 负责非结构化消息的语义识别，转存、改名、去重等关键操作交给固定逻辑执行，并通过读回校验形成闭环。这种「建议—核验—执行」的人机协作模式为 AI 自动化工具的可靠性提供了可参考的工程范式，与当前 Agent 领域强调的护栏机制思路一致。MCP 接入使 Claude 等 Agent 可直接参与查询与审批，为 MCP 生态补充了媒体管理这一实际应用场景，也体现了个人自动化工作流与 Agent 融合的趋势。技术上项目依赖 TMDB、Emby 等成熟生态，降低了开发门槛，但也把适用范围绑定在特定平台组合上。该项目处于资源聚合的灰色地带，虽声明不索引任何资源，后续发展仍取决于社区活跃度，以及 115、Telegram 等平台接口政策的变化，是否支持更多网盘也将影响其受众规模。
核心观点：AI 自动化的可靠路径不在模型全权决策，而是识别交给 AI、执行留给代码、裁决权保留给人。
原文链接：V2EX 分享发现
