---
name: movie-book-recommender
description: Film ve kitap önerileri sunma, tür analizi yapma, benzerlik algoritması kullanma ve kişiselleştirilmiş öneriler geliştirme becerisi.
triggers:
  - "Film öner"
  - "Kitap tavsiyesi"
  - "Benzer filmler"
  - "En iyi ... filmleri"
  - "Okumalısın dediğim kitaplar"
auto_load_when:
  - Film, dizi, sinema, Netflix, vizyon
  - Kitap, roman, okuma, yazar
  - Öneri, tavsiye, beğeni, beğenmediğim
agent: docs-agent
tools:
  - imdb-search
  - goodreads-lookup
  - streaming-checker
---

# Movie & Book Recommender — Medya Öneri Uzmanı

Medya öneri skill'i, kullanıcıların zevklerine ve ruh hallerine göre film/kitap önerir. Tür analizi, benzerlik eşleştirme ve kişisel tercih korelasyonu kullanır.

## Temel Pattern: Öneri Motoru

### 1. Kullanıcı Tercih Matrisi

```
TERCİH ANALİZİ
├── Tür Tercihleri (权重):
│   ├── 🎬 Film: Drama / Komedi / Sci-Fi / Korku / Romantik...
│   ├── 📚 Kitap: Klasik / Fantastik / Gerilim / Tarih...
│   └── Derece: 1-10 (ne kadar sevdi)
│
├── Mekan Tercihleri:
│   ├── Film: Sinema / Ev / Işıklandırma
│   ├── Kitap: Fiziksel / E-kitap / Sesli
│   └── Zaman: Gündüz / Gece / Yolda
│
├── İçerik Hassasiyetleri:
│   ├── Şiddet toleransı (düşük/orta/yüksek)
│   ├── Romantik içerik (gizli/açık/yok)
│   ├── Dil/ küfür (offensive mi?)
│   └── Klişe toleransı
│
├── Bağlamsal Faktörler:
│   ├── Mevcut ruh hali (neşeli/melit/gerilim)
│   ├── Aranan: Eğitim / Kaçış / Duygusal
│   └── Zaman: Kısa/uzun süreli içerik
│
└── Geçmiş Beğeniler:
    ├── Favori 3 film/kitap
    ├── Beğenmediği türler
    └── Tekrar izleme/okuma isteği
```

### 2. Benzerlik Algoritması

```
ÖNERİ EŞLEŞTİRME
├── KRİTER AĞIRLIKLARI:
│   ├── Yönetmen/Yazar (25%) — Aynı stil
│   ├── Aktör/Karakter (20%) — Favori oyuncular
│   ├── Tür (20%) — Kategori eşleşmesi
│   ├── Tema/Motif (15%) — Duygusal içerik
│   ├── Dönem/Periyot (10%) — Zaman kodu
│   └── Değerlendirme (10%) — Puan korelasyonu
│
├── ALGORİTMA AKIŞI:
│   ├── 1. Kullanıcı profiline göre seed belirle
│   ├── 2. Seed içeriğin metadata'sını çıkar
│   ├── 3. Metadata'yı ağırlıklarla puanla
│   ├── 4. En yüksek skorlu önerileri filtrele
│   └── 5. Çeşitlilik sağla (farklı türler)
│
└───┬── ÖRNEK:
    │   Beğendi: The Shawshank Redemption
    ├── + Yönetmen: Frank Darabont → öner: The Green Mile
    ├── + Tür: Drama → öner: The Pursuit of Happyness
    ├── + Aktör: Tim Robbins → öner: Mystic River
    └── + Tema: Umudun zaferi → öner: The Green Mile
```

### 3. Tür Bazlı Derinlemesine Analiz

```
TÜR MATRİSİ (Örnek: Gerilim)
├── KLASİK GERİLİM:
│   ├── Psycho (1960)
│   ├── Rear Window (1954)
│   ├── Vertigo (1958)
│   └── 12 Angry Men (1957)
│
├── PSİKOLOJİK GERİLİM:
│   ├── Se7en (1995)
│   ├── Shutter Island (2010)
│   ├── Gone Girl (2014)
│   └── Black Swan (2010)
│
├── SÜRÜCÜ GERİLİM:
│   ├── 127 Hours (2010)
│   ├── Buried (2010)
│   ├── Phone Booth (2002)
│   └── Misery (1990)
│
└── DÖKÜMANTAR GERİLİM:
    ├── Making a Murderer (2015)
    ├── The Jinx (2015)
    └── Wild Wild Country (2018)
```

### 4. Kişiselleştirilmiş Liste Türleri

```
ÖZEL LİSTELER
├── RUHSAL DURUMA GÖRE:
│   ├── Kendimi iyi hissediyorum → Comfy favorites
│   ├── Meliğim → Feel-good movies / comfort reads
│   ├── Enerjik hissediyorum → Action/Adventure
│   └── Düşünceliyim → Philosophical/Deep
│
├── ZAMANA GÖRE:
│   ├── 1 saat var → Kısa filmler / novella
│   ├── 2-3 saat var → Uzun filmler / roman
│   ├── Haftalık series → Binge-worthy diziler
│   └── Günlük okuma → Kısa öykü derlemeleri
│
├── SOSYAL DURUMA GÖRE:
│   ├── Yalnız izleyeceğim → Derin/düşündürücü
│   ├── Arkadaşlarla → Komedi/action/grup uygun
│   ├── Aileyle → Her yaşa uygun
│   └── İlk buluşma → Romantik/komedi
│
└── ÖĞRENME HEDEFİNE GÖRE:
    ├── Yabancı dil → Altyazılı/Original dil
    ├── Tarih → Biyografi/tarihi kurgu
    ├── Bilim → Popüler bilim belgeleri
    └── İş/kişisel gelişim → Business books
```

## Key Patterns

### Pattern 1: "If You Liked X, Try Y"
- Seed-based recommendation
- Progressive similarity
- Quality decay avoidance

### Pattern 2: Mood-Based Curation
- İnsan gibi düşün
- "Bunu sana önermemin nedeni..."
- Açıklayıcı ol

### Pattern 3: Hidden Gems Discovery
- Altın değerinde ama az bilinen
- Yeni yönetmen/yazarlar
- Bağımsız prodüksiyonlar

### Pattern 4: Anti-Rcommendation
- "Bu senden hoşlanmaz" dediklerini da ver
- Negatif filtreleme
- Neden beğenmeyebilir açıkla

## Anti-Patterns

```
❌ Sadece popüler olanları önermek
   // "En yüksek puanlı herkes izlemiş"
   → Hidden gems de ekle

❌ Neden önERDIĞINI açıklamamak
   // "Bu güzel, izle" (Neden?)
   → Açıklama her zaman ekle

❌ Beğenileri tek boyutlu görmek
   // "Korku filmi sevdi, hepsi aynı"
   → Alt türleri ayır

❌ Spoiler vermek
   // "Sonunda şöyle oluyor..."
   → Twist koruma

❌ Çok uzun liste vermek
   // "İşte 50 film önerim"
   → 5-7 arası tut, detaylandır

✅ Her önerinin nedenini açıkla
✅ İzleme/okuma sırası öner (seri ise)
✅ Benzer + farklı alternatifi ver
✅ Platform/bulunabilirlik belirt
✅ Tür içi "en iyiler" listesi yap
```

## Quick Reference

| Parametre | Değer | Not |
|---|---|---|
| **Liste Uzunluğu** | 5-7 öneri | Kalite > Miktar |
| **Detay Seviyesi** | Başlık + yönetmen/yazar + yıl | Minimum |
| **Spoiler Koruması** | Maksimum | Twist açıklanmaz |
| **Benzer Sayısı** | Film başı 3-5 benzer | Çeşitlilik |
| **Platform Bilgisi** | Netflix/Prime/ theatres | Güncel tut |
| **Puan Eşiği** | 7.0+ (IMDb) / 4.0+ (Goodreads) | Kalite garantisi |
| **Tür Dengesi** | Minimum 2 farklı tür | Alternatif sun |
| **Yeni İçerik** | Son 1-2 yıl + klasik | Denge |
| **Türkçe Seçenek** | Mevcutsa belirt | Erişilebilirlik |
| **Okuma Süresi** | Kitap için tahmini süre | Zaman planı |

---

*Movie & Book Recommender v1.0 — Doğru hikaye, doğru an!*

## 🌍 Universal Language Support
- **Turkish Native:** This skill natively supports Turkish. If the user prompt is in Turkish, all analysis, formatting, and output MUST be entirely in Turkish. You do not need explicit "write in Turkish" instructions.