本篇内容提取自 zdocker 调研笔记的附属章节（2026-05-22），分析的是极空间两大核心媒体应用的技术来源。
极影视（zvideov2）→ 基于 Emby 开源代码
极影视的底层几乎可以确定来自 Emby。二进制里直接嵌入了 Emby 的完整数据模型和 API 路由：
Emby 内部类型（二进制符号）:
*emby.Item, *emby.Show, *emby.Users, *emby.Stream
*emby.System, *emby.Library, *emby.CollectionRepository
*emby.ClassificationRepository, *emby.DisplayPreferences
*emby.AuthService, *emby.AuthenticatedUser, *emby.ImageService
Emby API 路由:
/Users/AuthenticateByName ← 用户认证
/System/Ext/ServerDomains ← 服务器域名
/Sessions/Playing/Stopped ← 播放状态
/emby/list ← 列表查询
/jellyfin/Packages/ ← Jellyfin 兼容路径
源文件引用:
Emby.Server.Implementations.Library.DefaultAuthenticationProvider
init emby controllers: %w
Emby vs Jellyfin 的关系：Emby 早期（3.5.3 之前）是 GPL 开源的，后来闭源商业化。Jellyfin 于 2018 年从最后一个开源的 Emby 版本 fork 出来，一直保持 GPL。极影视二进制里同时出现了 emby 和 jellyfin 引用，说明极空间很可能也是从 Emby 闭源前的最后一个开源版本 fork 的（和 Jellyfin 同源）。
极影视在 Emby 基础上做了大量修改：
| 改动 | 说明 |
|---|---|
| 数据库 | 用 MySQL 替代 SQLite（二进制里有大量 zvideo_* 表操作） |
| 刮削引擎 | 自研文件名正则匹配（中文和英文双套），深度集成 TMDB |
| 分类系统 | 自研 zvideo_classification 表，支持自定义分类/合集 |
| 硬件加速 | ARM64 平台定制（RK3568/RK3588） |
| 接口封装 | 统一走 go-baseset API 网关，不走 Emby 原生 HTTP API |
| 定时任务 | 内置 Cron（@every 45m）扫描和刮削 |
| 共享机制 | 自研分享链接、家庭组共享（非 Emby 原生用户体系） |
极相册（zalbumv2）→ 全自研 + 组件拼装
极相册不是基于某个单一开源相册项目（如 PhotoPrism、Immich、Lychee 等），而是极空间从头自研的，拼装了多个开源组件：
| 组件 | 用途 | 说明 |
|---|---|---|
| PostgreSQL + pgvector | 向量搜索 | CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector，支持AI相似图片搜索 |
| Manticore Search | 全文检索 | C++ 搜索引擎，替代 Elasticsearch |
| exiftool | 照片元数据提取 | perl -w /zspace/shell/tool/exiftool/exiftool -stay_open True |
| zaitoolkit | AI 模型推理 | 极空间自研 AI 工具包（人脸识别、物体识别、场景分类） |
| sego | 中文分词 | Go 中文分词库，用于自然语言搜索 |
| Go 1.24.1 | 主语言 | 全 Go 编写，单体二进制 |
数据库设计（PostgreSQL）：
features表：存储 AI 特征向量（face_r/face_x/face_y/face_w/face_h — 人脸坐标）ai_download表：AI 模型下载管理dirs表：文件目录索引afmaps表：相册-文件映射
另外还有一个 SQLite 数据库（zalbumv2.db, 368KB）作为本地缓存/配置。
两者的共同架构特点
| 极影视 | 极相册 | |
|---|---|---|
| 主语言 | Go | Go |
| 数据库 | MySQL | PostgreSQL + SQLite |
| 搜索引擎 | Manticore Search | Manticore Search |
| 开源基座 | Emby (fork) | 全自研 |
| AI 引擎 | TMDB 刮削 | zaitoolkit（自研） |
| 元数据提取 | 自研正则 + TMDB API | exiftool |
架构推断：极空间产品矩阵 vs 开源生态
极影视 (zvideov2) 极相册 (zalbumv2) 极音乐 (music)
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Emby fork 全自研 [待调研]
(GPL → 闭源定制) Go + pgvector Go binary
│ + Manticore
▼ + exiftool
Jellyfin 同源 + zaitoolkit
极空间的策略很清晰：
- 有成熟开源的直接 fork 改（如影视用 Emby）
- 没有合适的就自己写（如相册全自研）
- 底层基础设施统一（Go 语言、Manticore 搜索、go-baseset API 网关）