极简 · 苹果风的个人影音库中枢：下载 → 整理 → 刮削，一个容器跑完。
下载器里的文件落地后，nascine 会自动识别剧名 / 季集、按 TMDB 元数据重命名、刮削封面与简介，并按「电影 / 剧集 / 动漫」归档到媒体库目录。全程在 Web 界面上配置，不需要改配置文件。
nascine 是 nas-tools 的精简定制版：保留媒体库、下载管理、目录同步、服务与系统设置，去掉 PT 站点、探索、资源搜索、订阅、豆瓣同步等模块，转移方式只保留「复制」和「移动」，不内置任何第三方代理、OCR、CookieCloud 服务。UI 整体重做成 iOS / macOS 风格的浅色主题。
它只做一件事：把下载好的文件整理进媒体库。鉴权、下载、播放交给 qBittorrent / Transmission / Emby / Jellyfin 这些专业工具。
| 保留 | 已移除 |
|---|---|
| 媒体库（电影 / 剧集 / 动漫）与刮削 | PT 站点、做种、刷流 |
| qBittorrent / Transmission / Aria2 / 115 等下载器 | 资源搜索、站点索引 |
| 目录同步（监控目录自动识别改名转移） | 订阅、RSS 自动下载 |
| 消息通知、自定义识别词、过滤规则 | 豆瓣同步、媒体整理（硬链接整理） |
| 服务控制、系统设置、版本更新提示 | 第三方代理 / OCR / CookieCloud 内置服务 |
services:
nascine:
image: xdxy/nascine:latest
container_name: nascine
restart: unless-stopped
ports:
- "3000:3000"
environment:
- PUID=99
- PGID=100
- UMASK=002
- TZ=Asia/Shanghai
volumes:
- /path/to/config:/config # 配置与数据库
- /path/to/downloads:/downloads # 下载器输出目录
- /path/to/media:/media # 媒体库目录docker compose up -ddocker run -d \
--name nascine --restart unless-stopped \
-p 3000:3000 \
-v /path/to/config:/config \
-v /path/to/downloads:/downloads \
-v /path/to/media:/media \
-e PUID=99 -e PGID=100 -e UMASK=002 -e TZ=Asia/Shanghai \
xdxy/nascine:latest启动后访问 http://<ip>:3000，默认账号 admin / 密码 password，登录后请立即修改。
| 容器内路径 | 用途 | 说明 |
|---|---|---|
/config |
配置、SQLite 数据库、日志 | 必须持久化，否则重建容器后配置全丢 |
/downloads |
下载器的输出目录 | 与下载器指向同一个宿主机目录，nascine 才能监控到文件 |
/media |
媒体库根目录 | 刮削后的文件归档到这里，供 Emby / Jellyfin 扫描 |
PUID / PGID 决定容器内进程身份，请与宿主机上 /media 目录的属主保持一致（群晖、Unraid 通常是 99:100），否则会出现「移动失败，错误码 -1」。
.
├── rootfs/nascine/ 容器内的应用代码，最终 COPY 到镜像的 /nascine
│ ├── app/ 后端（Flask + 调度器），filetransfer.py 是转移核心
│ ├── web/ 前端模板与静态资源，static/css/nascine.css 是主题
│ ├── config/ config.yaml 默认配置、sites.dat、初始化 SQL
│ ├── third_party/ 固定版本的依赖（plexapi、slack_bolt、feapder 等）
│ ├── docker/ compose.yml 部署样例
│ └── run.py 入口
├── rootfs/etc rootfs/root rootfs/usr 容器系统层（启动脚本、cron）
├── slim/prune.sh 镜像裁剪清单
├── make_slim.py 裁剪 + 扁平化，重导入为单层镜像
├── brand/ 品牌素材
├── make_release.py 图层差分打包脚本
├── release.json 版本号 / 命名空间 / 仓库名
└── build_layer*.py 历次分层构建脚本（历史记录，可忽略）
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