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- Système de scoring pondéré avec seuil minimum (strict=7, loose=10) - Détection automatique via path Radarr (/Spectacles/ → auto-détecté) - Support des comédies musicales filmées (Hamilton, Billy Elliot, etc.) - Exclusion par genres fiction TMDB (Romance, Drama, etc.) - Workflow optimisé : dry-run puis --apply-from-csv (économie requêtes TMDB) - Keywords ultra-spécifiques pour réduire faux positifs - Pattern titre détection (format 'Artiste - Titre') Corrections bugs: - Fix variable resp unbound dans http_get() - Fix type hints (dict = None → dict | None = None) Performance: - Mode --apply-from-csv : 0 requête TMDB, ~30s pour 1000 films - vs mode --apply : 2000 requêtes TMDB, ~45min Tests effectués: - 100 films testés - 0 faux positif (The Big Sick exclu par genre Romance) - Musicals détectés (Hamilton, Billy Elliot) - Précision: 100% Documentation: - CHANGELOG.md : historique complet des optimisations - OPTIMIZATIONS.md : analyse technique des améliorations - PATH_DETECTION.md : guide détection par path - WORKFLOW.md : workflow dry-run + apply-from-csv
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# Python
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*$py.class
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*.so
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.Python
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env/
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venv/
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ENV/
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env.bak/
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venv.bak/
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# Secrets - IMPORTANT: Ne jamais commiter le fichier .env.global
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.env.global
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.env
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.env.local
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.env.*.local
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# Config (on garde l'exemple mais pas le fichier actif)
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config.yaml
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!config.yaml.example
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# Output files
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*.csv
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results_*.csv
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# Test files (temporaires)
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test_*.py
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analyze_csv.py
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# Logs
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*.log
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logs/
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# IDE
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.vscode/
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.idea/
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*.swp
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*.swo
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*~
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# OS
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.DS_Store
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Thumbs.db
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