name: minimax-music-playlist
description: 通过分析用户的音乐品味和生成反馈历史，生成个性化音乐播放列表。触发条件为任何涉及播放列表生成、音乐品味分析或个人化音乐推荐的请求。支持多语言触发——匹配任何语言的等效短语。
license: MIT
metadata:
    version: "2.0"
    category: creative

MiniMax 音乐播放列表 — 个性化播放列表生成器

扫描用户的音乐品味，构建品味画像，生成个性化播放列表并创作专辑封面。该技能同时支持代理直接调用和用户直接调用——根据上下文调整交互风格。

前置条件

• mmx CLI — 音乐和图像生成。安装：npm install -g mmx-cli。认证：mmx auth login --api-key <key>。
• Python 3 — 用于即时编写的扫描脚本（仅标准库，无需 pip）。
• 音频播放器 — mpv、ffplay 或 afplay（macOS 内置）。

语言

根据用户消息检测用户语言。所有面向用户的文本必须与用户提示使用相同语言——不要混用语言。如果用户用中文书写，所有输出（画像摘要、主题建议、播放列表计划、播放信息）必须完全使用中文。如果用户用英文书写，则全部使用英文。

所有 mmx 生成提示应使用英文以获得最佳质量。

每首歌曲的歌词语言遵循其流派（K-pop → 韩语，J-pop → 日语等），而非用户的界面语言。

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工作流程

1. 扫描本地音乐应用 → 2. 构建品味画像 → 3. 规划播放列表
→ 4. 生成歌曲（mmx music） → 5. 生成封面（mmx image） → 6. 播放 → 7. 保存与反馈

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步骤 1：收集音乐收听数据

从可用来源收集用户的收听数据。

支持的来源：

Spotify 数据导出流程：

Spotify 不在本地存储有用数据。为了包含 Spotify 收听历史，首先检查用户是否已有 Spotify 数据导出：

1. 搜索已有导出：find ~ -maxdepth 4 -name "my_spotify_data.zip" -o -name "Streaming_History_Audio_*.json" 2>/dev/null
2. 如果找到，询问用户是否要使用
3. 如果是 ZIP 文件，解压并找到 Spotify Extended Streaming History/Streaming_History_Audio_*.json
4. 如果未找到，打开 Spotify 隐私页面：open https://www.spotify.com/account/privacy/
5. 告诉用户登录，滚动到“下载您的数据”，点击“请求数据”
6. 暂时跳过 Spotify，继续使用其他来源——告知用户数据导出到达后（通常需要几天）可以重新运行播放列表技能

Spotify 数据格式：

导出文件包含 Streaming_History_Audio_YYYY.json 文件（每年一个），每个文件是一个 JSON 数组形式的收听事件。需要提取的关键字段：

• master_metadata_album_artist_name — 艺术家名称
• master_metadata_track_name — 曲目名称
• master_metadata_album_album_name — 专辑名称
• ms_played — 播放时长（毫秒），作为权重（越长=信号越强）
• ts — 时间戳

过滤掉 ms_played < 30000（少于30秒，可能跳过）的条目。不要使用或存储 ip_addr 或其他敏感字段。

从每个来源提取的内容：

• 曲目名称 + 艺术家名称（主要信号）
• 播放列表名称和所属关系（例如，名为“中国风”的播放列表指示流派偏好）
• 播放次数或流媒体时长（如果可用，则对高频播放曲目加权）
• 场景/情绪标签（如果可用）

方法：

1. 检查 Apple Music 是否可用（尝试 osascript 查询）
2. 询问用户是否提供 Spotify 数据导出 ZIP 文件
3. 如果没有可用来源，请用户手动描述他们的品味

隐私规则： 永远不要向用户显示原始曲目列表。仅显示聚合统计数据。

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步骤 2：构建品味画像

从扫描的数据中构建品味画像，涵盖以下内容：

• 流派分布 — 用户收听哪些风格（例如，J-pop 20%，R&B 15%，古典 10%）
• 情绪倾向 — 情感基调偏好（忧郁、充满活力、平静、浪漫等）
• 人声偏好 — 男声与女声的比例
• 节奏偏好 — 慢速/中等/欢快/快速的分布
• 语言分布 — zh、en、ja、ko 等
• 热门艺术家 — 收听最多的艺术家

如何从艺术家名称推断流派/情绪：

大多数原始数据只包含艺术家和曲目名称，没有流派标签。为了丰富数据：

1. 在 <SKILL_DIR>/data/artist_genre_map.json 的本地映射表中查找艺术家

——该表覆盖 20,000 位热门艺术家，预先映射了流派、人声类型和语言

1. 对于映射表中未包含的艺术家，查询 MusicBrainz API：

https://musicbrainz.org/ws/2/artist/?query=artist:<name>&fmt=json

——从响应中提取流派标签；遵守速率限制（1 请求/秒）

——将结果缓存到 <SKILL_DIR>/data/artist_cache.json 以避免重复查询

1. 如果 MusicBrainz 未返回结果，则跳过该艺术家

画像缓存：

• 将画像保存到 <SKILL_DIR>/data/taste_profile.json
• 如果存在小于 7 天的画像，则重用（提供重新扫描选项）
• 如果更旧或缺失，则重新构建

向用户显示摘要：

您的音乐画像：
  数据来源：Apple Music 230 | Spotify 140
  流派：J-pop 20% | R&B 15% | 古典 10% | 独立流行 9%
  情绪：忧郁 25% | 平静 20% | 浪漫 18%
  人声：女声 65% | 男声 35%
  热门艺术家：王菲、坂本龙一、Taylor Swift、周杰伦、大贯妙子

如果由代理使用明确参数调用，则跳过确认直接进行。

如果由用户直接调用，则在继续之前询问画像是否正确。

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步骤 3：规划播放列表

在生成之前询问用户主题/场景。 这是工作流程中唯一的交互步骤。其他所有步骤自动运行。

如果调用时已经提供了主题（例如，代理或用户说“生成一个深夜放松播放列表”），则直接使用并跳过提问。否则，询问：

您希望播放列表采用什么主题？这里有一些建议：

- “深夜放松” — 放松的慢歌
- “通勤” — 欢快有活力的
- “雨天” — 忧郁舒适
- “给我惊喜” — 根据您的品味随机生成

或者告诉我您自己的氛围！

一旦用户选择了主题，自动进行生成、封面、播放和保存——无需进一步确认。

确定播放列表参数：

• 主题/情绪 — 来自用户输入，或默认使用画像中的最高情绪
• 歌曲数量 — 来自用户输入，或默认为 5
• 流派混合 — 按画像加权，确保多样性

每首歌的歌词语言遵循流派：

通过人声描述自然地嵌入语言：

• 好的："一首忧郁的中文 R&B 情歌，温柔的男声内省，电钢琴、贝斯，慢速"
• 差的："R&B 情歌，忧郁... 用中文演唱"

在生成之前显示播放列表计划。 每首歌曲显示两行：第一行显示流派、情绪和人声/语言标签；第二行显示歌曲的简短描述。所有面向用户的文本（计划、描述、情绪、标签）必须与用户提示使用相同语言。 只有实际传递给 mmx 的 --prompt 参数应为英文——这是内部参数，不应向用户展示。示例：

播放列表计划：深夜放松（5 首歌曲）

1. 新灵魂 R&B — 内省  英语/男声
   一首柔和的新灵魂 R&B 情歌，温暖的男中音，电钢琴，流畅的贝斯

2. Lo-fi 嘻哈 — 梦幻  纯器乐
   梦幻 Lo-fi，采样钢琴，黑胶噼啪声，柔和的电子鼓

3. 流畅爵士 — 浪漫  英语/女声
   丝滑女声，萨克斯风，钢琴，浪漫星光之夜

4. 独立民谣 — 忧郁  英语/男声
   温柔的男声，原声吉他，口琴，安静的孤寂

5. 氛围电子 — 平静  纯器乐
   柔和的合成器垫音，温柔的琶音，梦幻氛围

显示计划后，直接进行生成——无需确认。用户已经选择了主题；显示计划是为了透明，而不是为了批准。

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步骤 4：生成歌曲

使用 mmx music generate 创建所有歌曲。并发生成（最多并行 5 个）。

# 示例：5 首歌曲并行
mmx music generate --prompt "<英文提示词_1>" --lyrics-optimizer \
  --out ~/Music/minimax-gen/playlists/<名称>/01_desc.mp3 --quiet --non-interactive &
mmx music generate --prompt "<英文提示词_2>" --instrumental \
  --out ~/Music/minimax-gen/playlists/<名称>/02_desc.mp3 --quiet --non-interactive &
# ... 更多歌曲 ...
wait

关键标志：

• --lyrics-optimizer — 从提示词自动生成歌词（用于人声曲目）
• --instrumental — 无演唱
• --vocals "<描述>" — 人声风格（例如，“温暖的中文男声男中音”）
• --genre、--mood、--tempo、--instruments — 精细控制
• --quiet --non-interactive — 抑制批量模式的交互式输出
• --out <路径> — 保存到文件

文件命名： <NN>_<短描述>.mp3（例如，01_rnb_midnight.mp3）

输出目录： ~/Music/minimax-gen/playlists/<播放列表名称>/

如果歌曲生成失败，重试一次，若仍失败则跳过。记录错误并继续处理其余歌曲。

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步骤 5：生成专辑封面

在步骤 4 生成歌曲的同时并发生成专辑封面，而非之后。将 mmx image generate 调用与歌曲生成调用并行启动。

构造一个反映播放列表主题、情绪和流派混合的提示词。图像应具有专辑封面的艺术感、唤起共鸣，而非直白描述。

mmx image generate \
  --prompt "<基于播放列表主题和情绪的封面描述>" \
  --aspect-ratio 1:1 \
  --out-dir ~/Music/minimax-gen/playlists/<播放列表名称>/ \
  --out-prefix cover \
  --quiet

提示词指导：

• 抽象/艺术风格最适合专辑封面
• 引用主导情绪和流派（例如，“梦幻的深夜城市景观，霓虹倒影，Lo-fi 美学”）
• 不要在图像提示词中包含文字或歌曲标题
• 宽高比应为 1:1（正方形，标准专辑封面）

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步骤 6：播放

检测可用的播放器并按顺序播放播放列表：

按文件名顺序播放播放列表目录中的所有 .mp3 文件。仅播放本次会话生成的歌曲——如果目录中有先前运行的旧文件，先清除它们或根据已知文件名过滤。如果未找到播放器，则仅显示文件路径。

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步骤 7：保存与反馈

将播放列表元数据保存到 <playlist_dir>/playlist.json：

{
  "name": "深夜放松",
  "theme": "深夜放松",
  "created_at": "2026-04-11T22:00:00",
  "song_count": 5,
  "cover": "cover_001.png",
  "songs": [
    {"index": 1, "filename": "01_rnb_midnight.mp3", "prompt": "...", "rating": null}
  ]
}

如果用户在场，征求反馈（按歌曲或总体）。更新品味画像的反馈部分，记录喜欢/不喜欢的流派和提示词，以改进未来的播放列表。

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重放播放列表

如果要求播放之前的播放列表：ls ~/Music/minimax-gen/playlists/，显示可用的播放列表，并播放所选的那个。

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注意事项

• 代理 vs 用户调用：主题/场景问题（步骤 3）是唯一的交互点。如果调用时已经提供了主题，则跳过该问题。其他所有步骤自动运行。
• 无硬编码脚本：根据需要即时编写扫描/分析脚本。仅使用 Python 标准库。缓存结果以避免重复工作。
• 技能目录：<SKILL_DIR> = 包含此 SKILL.md 文件的目录。数据/缓存文件放在 <SKILL_DIR>/data/ 中。
• 所有 mmx 提示词使用英文以获得最佳生成质量。