Как я устал заполнять собственную кинобазу и что изменил во flickollect (веб-дизайн, API, ChatGPT)

В январе я рассказал на Хабре, как почти тридцать лет собирал кино, переходил от видеокассет к DVD, от Excel к специализированным программам и в итоге решил разработать собственный сервис — flickollect.

В конце той статьи я написал: «Проект готов».

Сейчас, спустя несколько месяцев, эта фраза вызывает у меня улыбку. Приложение действительно работало. Можно было создавать коллекцию, оформлять страницы фильмов и людей, строить выборки, рассматривать свою кинобазу с разных сторон. Но повседневная работа довольно быстро показала, что некоторые исходные решения придётся пересмотреть.

Причём главное замечание пришло от пользователя, с которым спорить особенно неудобно. От меня самого.

В итоге я заново подошёл к импорту данных, подключил нейросети и переработал интерфейс. Теперь в моей обычной работе создание карточки фильма, как правило, укладывается в минуту. О том, что пришлось для этого изменить, и будет продолжение этой истории.

Серия 3. Свобода и её последствия

При проектировании сервиса я хотел предоставить коллекционеру как можно больше свободы.

У людей разные представления о том, что такое коллекция. Одному достаточно названия, года и постера. Другой хочет знать всех участников съёмочной группы, разобраться в версиях фильма, собрать сведения о наградах, подобрать изображения персонажей. Кто-то ведёт базу на русском языке, кто-то предпочитает оригинальные названия и имена.

Мне хотелось, чтобы каждый мог организовать всё это по-своему. И в значительной степени получилось именно то, что я задумывал.

Однако у такой свободы обнаружилась вполне ощутимая цена. Время коллекционера.

Сначала нужно решить, как вообще будет устроена коллекция. Какие сведения сохранять, насколько подробно, на каком языке, как классифицировать фильмы. Для человека, который годами выстраивал собственную систему, это ещё выглядит естественно. Но новому пользователю приходится принимать множество решений до того, как он успел получить удовольствие от результата.

А потом начинается ввод данных.

Фильм, люди, связи между ними, персонажи, компании, длительности, сборы. Даже если часть информации уже получена из внешнего источника, остаётся много ручной работы. И это мы ещё не добрались до постеров, кадров, портретов людей и образов персонажей.

Обычному зрителю, который вечером выбирает кино для дивана, всё это, скорее всего, вообще не нужно. Но и увлечённому коллекционеру такая работа может быстро надоесть.

Да что там говорить. После того как я внёс в свою личную базу порядка трёхсот фильмов, мне самому стало совершенно очевидно: ситуацию нужно менять.

В первой статье я приглашал людей, готовых потратить два–три часа на оформление фильма и изучение тех, кто его создал. И я по-прежнему понимаю удовольствие от такого погружения. Но за эти два–три часа хочется узнавать что-то о кино. Переносить сведения из одного окна в другое значительно менее интересно.

Вспомнились мои старые Excel-таблицы. Ведь когда-то именно усталость от повторяющегося ввода данных подтолкнула меня к поиску нового инструмента. Не хотелось прийти к тому же самому уже внутри собственного приложения.

Снова к внешним источникам.

Я видел два направления работы. Полнее использовать возможности внешних API и разобраться, где действительно могут помочь нейросети.

Начал с API. Они уже использовались в сервисе, но теперь нужно было заново посмотреть, что умеет каждый источник и какую часть ручной работы можно ему передать.

Самым привлекательным вариантом для меня выглядел IMDb. Огромная база фильмов и людей, подробные сведения, официальный программный доступ. Для коллекционера очень соблазнительно иметь всё это под рукой.

Затем открываешь стоимость доступа.

У пакета IMDb Essential Metadata for Movies/TV/OTT API в AWS Marketplace указано 150 тысяч долларов за двенадцать месяцев. Плюс отдельная плата за использование. Итоговые условия зависят от лицензируемого сценария, но уже опубликованная сумма хорошо объясняет масштаб предложения.

Для моего проекта этот вариант отпал.

Дальше началось изучение более доступных источников: OMDb, TMDB, сторонних сервисов доступа к данным Кинопоиска. В последнем случае речь именно о неофициальном API — в проекте используется Kinopoisk API Unofficial.

Здесь нужно аккуратно обращаться со словом «бесплатный». У одних поставщиков есть бесплатный уровень с ограничениями, у других условия зависят от назначения проекта. Например, TMDB указывает бесплатное использование для некоммерческих задач, а для коммерческих предлагает отдельно согласовать лицензию. Возможность получить ключ без оплаты ещё не означает отсутствие условий использования данных.

Не буду превращать эту статью в сравнительную таблицу API. На практике работа оказалась довольно долгой: проверить доступные сведения, сопоставить ответы, понять, где информации достаточно, а где неизбежны пробелы. Один источник лучше помогает с определённым набором данных, другой дополняет его. При этом нужно убедиться, что речь идёт об одном и том же фильме или человеке, и привести найденное к структуре собственной базы.

Даже такая простая вещь, как продолжительность фильма, не всегда оказывается одним числом. Бывают разные версии и редакции. У сериалов появляются сезоны и эпизоды. Чем подробнее коллекция, тем меньше остаётся совсем простых случаев.

Отдельно пришлось учитывать количество запросов. Там, где используется бесплатный уровень, у него есть предел: например, OMDb указывает тысячу запросов в сутки. А добавление одного фильма с людьми и связанными данными может потребовать целой последовательности обращений к источникам. Поэтому расход запросов тоже становится частью задачи. Нужно выбирать, что загружать, избегать лишних обращений и учитывать ограничения поставщика.

Ещё одним важным источником стала Википедия. Прежде всего — тексты: описание сюжета, сведения о людях, контекст. Но готовая энциклопедическая статья и набор полей для базы данных — разные вещи. Информацию нужно найти, извлечь и подготовить к дальнейшей работе. Именно здесь появляется место для нейросетей.

Что можно поручить нейросети.

Идея выглядит заманчиво. Если модель способна написать связный текст о фильме, почему бы не попросить её сразу заполнить всё остальное?

Проблема в достоверности.

Для базы данных убедительного ответа недостаточно. Год должен быть годом выхода нужного произведения, человек — действительно участвовать в его создании, а награда — относиться именно к этому фильму. Правдоподобная выдумка здесь особенно неприятна: она может долго оставаться незамеченной и затем попадать в выборки и сравнения.

Поэтому я не рассматриваю свободный ответ модели как надёжный способ заполнить фактографические поля. Основное применение нейросетей в проекте связано с текстами: синопсисами, критическим анализом, краткими биографиями, описаниями эпизодов.

Здесь модель может помочь собрать материал в связное изложение, сократить его или предложить интерпретацию. Например, критический анализ по самой своей природе допускает рассуждения о героях, драматургии и художественных решениях. Такой текст можно прочитать, с чем-то согласиться, с чем-то поспорить и отредактировать под себя.

Но биография и пересказ сюжета от этого не перестают содержать факты. Их тоже нужно проверять. Я не хочу создавать впечатление, что достаточно поместить информацию в обычный текст — и вопрос точности исчезнет.

Хороший пример выбранного подхода — разбивка полнометражного фильма на эпизоды. Для неё используется доступное описание сюжета из Википедии. На его основе модель готовит названия и описания смысловых частей фильма. Результат сначала показывается как черновик, который можно принять или отклонить. Длительности этих частей и другие точные значения автоматически не придумываются.

Это помогает получить основу для дальнейшей работы. Если хочется подробно разобрать фильм, дополнить эпизоды собственными наблюдениями и кадрами, такая возможность остаётся.

Как теперь начинается карточка фильма.

Самое заметное следствие всей этой работы — изменился сам процесс добавления фильма.

Теперь можно начать с IMDb ID или ссылки на страницу фильма в IMDb. Сервис ищет доступные сведения во внешних источниках и открывает подготовленную форму. До сохранения её можно проверить и исправить.

В зависимости от того, что удалось найти, автоматически добавляются основные данные, жанры, страны, компании, участники съёмочной группы, актёры и персонажи. Для новых людей создаются карточки с доступными биографическими сведениями и портретами. Подготавливаются тексты и изображения для страницы фильма.

В настройках можно выбрать язык и способ импорта. Кому-то удобнее автоматический режим. Кто-то предпочитает сначала посмотреть предложенный состав и самостоятельно решить, какие компании, люди и персонажи попадут в его коллекцию.

Добавление The Odyssey (2026). На вкладке Cast уже подготовлен список актёров и персонажей. Перед сохранением можно выбрать, кого добавить в коллекцию.

Конечно, полнота результата зависит от исходных данных. Если нужной информации нет или источник временно недоступен, ручное заполнение по-прежнему может понадобиться. Индивидуальное оформление тоже остаётся за коллекционером.

Но теперь перед ним уже подготовленная карточка. Можно заняться теми деталями, которые действительно интересны, и постепенно дополнять её. Не обязательно в первый же вечер доводить до совершенства каждый раздел.

Для меня это и было главной задачей: сохранить возможность подробно работать с коллекцией и сделать первый шаг значительно легче.

Пересмотр UI.

Параллельно с автоматизацией я занялся дизайном.

В первой статье я довольно много писал о визуальном образе фильма. Мне хотелось, чтобы страница передавала его настроение, чтобы выбранные фоны, постеры и фотографии имели значение. За прошедшие месяцы эта идея не изменилась, но её оформление заметно обновилось.

Страницы фильмов и людей получили более согласованный интерфейс: полупрозрачные панели, тонкие границы с цветовыми акцентами, выровненные отступы и единое оформление элементов управления. Переработаны вкладки, галереи, списки и диалоговые окна.

На мой взгляд, всё стало современнее и эстетичнее. Разумеется, это вкусовщина. Тот, кто любит совершенно другой визуальный стиль, вполне может со мной не согласиться.

Есть и более практичная сторона. На насыщенной информацией странице оформление помогает ориентироваться. Должно быть понятно, где основные сведения, где дополнительные материалы, что можно открыть и что сейчас выбрано. Когда постоянно пользуешься собственным приложением, такие мелочи начинают раздражать гораздо сильнее, чем во время разработки.

Принцип компактности я сохранил. Мне по-прежнему нравится работать с коллекцией на большом экране и переключаться между разделами фильма с помощью вкладок.

Страница «Мандалорца» в новом оформлении. Открыт справочник сезонов и эпизодов: описания, даты выхода, длительности, рейтинги и кадры собраны в одной вкладке.

Редактор образов персонажей.

Одна из особенностей flickollect, о которой я рассказывал раньше, — внимание к персонажу. Мне интересно видеть актёра в конкретной роли. Особенно когда грим, костюм или сама природа персонажа сильно отличаются от обычного портрета исполнителя.

Но подобрать такое изображение — только половина дела. Кадр нужно обрезать, вписать в нужные пропорции, иногда осветлить, подготовить файл и загрузить его в коллекцию. Для нескольких персонажей эта работа быстро превращается в отдельное занятие.

Теперь в сервисе есть редактор образов.

Можно загрузить скриншот из фильма или подходящий промокадр, расположить рамку вокруг персонажа, изменить её размер и сразу увидеть результат. Пропорции сохраняются автоматически. Для тёмных кадров предусмотрена коррекция яркости средних тонов. Готовое изображение приводится к формату сервиса и сохраняется в коллекции.

Редактор образов персонажей. Слева — исходный кадр и область кадрирования, справа — будущий портрет в реальном размере и настройки композиции и яркости.

Искать выразительный кадр по-прежнему нужно самому. Зато для его подготовки больше не обязательно открывать отдельную графическую программу.

Мне нравится, что это улучшение продолжает исходную идею проекта. Галерея образов была с самого начала, но теперь наполнять её стало удобнее.

Insights 2.0

Ещё серьёзнее изменился Insights — инструмент, с помощью которого можно исследовать свою коллекцию и создавать выборки.

В первой версии я остановился на компактной таблице. Она позволяла видеть много данных и обходиться без горизонтальной прокрутки. Этот подход мне по-прежнему удобен, но со временем захотелось нескольких способов посмотреть на один и тот же результат.

Теперь их четыре: таблица, подробные карточки, компактные карточки и сетка постеров.

Таблица удобна для сравнения множества фильмов. Подробные карточки позволяют спокойнее рассмотреть сведения об отдельных произведениях. Постеры дают возможность просто оглядеть выбранную часть коллекции и найти что-то для просмотра.

Insights 2.0. Коллекция Star Wars в режиме постеров. Над результатами видны активные условия, переключение вида, сохранённые представления и экспорт.

Отдельно выбирается набор данных: общие сведения, съёмочная группа и исполнители, финансы или премии. Поэтому в таблице и карточках можно сделать акцент на той стороне кино, которая сейчас интересует.

Другая выборка в Insights — экранизации Толкина. Выбраны подробные карточки и набор данных «Состав»: слева — постер и основные сведения о фильме, справа — режиссёр и исполнители главных ролей.

Фильтры тоже стали подробнее. Например, можно выбрать определённый период, страну и режиссёра, добавить условия по жанрам. Причём для нескольких значений можно указать, достаточно ли совпадения с любым из них или нужны все сразу, а также исключить ненужные значения.

Это уже ближе к привычной работе коллекционера: сегодня разобраться с одним направлением, завтра переключиться на другое.

Часто используемые сочетания фильтров, сортировки и вида можно сохранять под собственными названиями. Условия отбора и сортировка также попадают в адрес страницы, поэтому ссылкой на выборку можно поделиться. Не приходится каждый раз заново собирать один и тот же запрос.

Ну и Excel никуда не исчез. Экспорт сохранился и стал гибче: можно выбрать объём выгрузки и набор полей. После стольких лет совместной работы было бы странно совсем с ним расстаться.

Что получилось со временем.

Но главный для меня итог всех этих изменений можно выразить гораздо проще. Теперь на создание карточки нового фильма, как правило, уходит не больше минуты. Это мой опыт повседневной работы с сервисом.

Если, конечно, не взяться за какой-нибудь сериал с десятками сезонов и тысячами задействованных людей. Ну, тогда полторы минуты. ))

Разумеется, здесь я говорю о подготовке карточки с доступными данными. Подбор любимого постера, поиск выразительных кадров, проверка сведений и собственные заметки могут занимать сколько угодно времени. Но теперь за эту работу можно браться тогда, когда есть желание. Фильм уже находится в коллекции, и его страницу можно открыть.

Для меня это очень ощутимая разница. Появилась возможность быстро добавить фильм, а потом возвращаться к нему и постепенно дополнять карточку.

Попробовать на своей коллекции.

Ещё одно изменение касается знакомства с сервисом. У flickollect появился бесплатный пробный период: один календарный месяц с коллекцией до пяти фильмов. Его могут один раз активировать пользователи, которые раньше не оформляли платную подписку. Банковскую карту привязывать не нужно.

Этого достаточно, чтобы попробовать сам процесс: добавить несколько фильмов, посмотреть на подготовленные данные, оформить страницы и поработать с Insights. Пробный период не превращается в платную подписку автоматически.

Также у проекта есть канал на YouTube. Там уже опубликованы ролики о добавлении фильмов и сериалов, настройке карточки фильма и работе с Insights 2.0. Некоторые вещи проще один раз увидеть в действии, чем разбираться с ними по текстовому описанию.

Сам сервис находится здесь: flickollect.ru.

Конец третьей серии.

За эти месяцы я стал иначе смотреть на некоторые решения, которые в начале казались совершенно естественными.

Свобода организации коллекции по-прежнему для меня важна. Я хочу сам решать, какие сведения сохранять, как классифицировать фильмы и как они будут выглядеть. Но теперь стараюсь внимательнее относиться к тому, сколько обязательной работы стоит за каждой такой возможностью.

Всё-таки хочется, чтобы после добавления фильма оставались силы ещё и посмотреть кино.

А как это устроено у вас? Нравится подробно оформлять свою коллекцию или в какой-то момент заполнение карточек начинает утомлять? Интересно, какие сведения вы предпочитаете добавлять сами, а какие без сожаления поручили бы автоматике.