Automatisieren Sie die Archivierung von Spotify-Tracks & KI-Playlisten-Kuration mit n8n
Das manuelle Archivieren von Spotify-Tracks und deren Organisation in relevante Playlists ist eine zeitaufwändige und oft vernachlässigte Aufgabe für Musikliebhaber. Dieser n8n-Workflow automatisiert den gesamten Prozess und verwendet KI, um Ihre neu geliketen Tracks intelligent zu klassifizieren und zu passenden Spotify-Playlists hinzuzufügen, sodass Ihre Bibliothek stets organisiert bleibt.
Documentation
Monatliche Spotify-Track-Archivierung und KI-gestützte Playlist-Kuration
Dieser n8n-Workflow richtet sich an Spotify-Nutzer, die ihre Hörhistorie systematisch archivieren und ihre Tracks ohne manuellen Aufwand in benutzerdefinierte Playlists organisieren möchten. Er löst die Herausforderung, Spotify-Tracks manuell zu verfolgen, zu speichern und zu kategorisieren, indem der gesamte Prozess automatisiert wird.
Hauptfunktionen
- Automatisierter Auslöser: Kann manuell gestartet oder so eingerichtet werden, dass er nach einem wiederkehrenden Zeitplan (z. B. monatlich) läuft.
- Spotify-Datenerfassung: Ruft effizient Ihre persönlichen Spotify-Playlists und Details zu geliketen Tracks ab, einschließlich Audioeigenschaften.
- Intelligente KI-Klassifizierung: Verwendet ein KI-Modell (Claude 3.5 Sonnet), um Track-Eigenschaften zu analysieren und basierend auf Ihren benutzerdefinierten Beschreibungen mehreren passenden Playlists zuzuordnen.
- Google Sheets-Integration: Archiviert alle neuen Tracks und Playlists in Google Sheets, wodurch eine historische Aufzeichnung erstellt und Duplikate vermieden werden.
- Optimierte Playlist-Aktualisierungen: Fügt klassifizierte Tracks effizient in Chargen zu den jeweiligen Spotify-Playlists hinzu.
Funktionsweise
Der Workflow wird durch einen monatlichen Auslöser gestartet, den Sie nach Ihren Wünschen anpassen können. Zunächst ruft er Ihre Spotify-Playlists ab, filtert diejenigen heraus, die Ihnen gehören, und protokolliert neue in einem speziellen Google Sheet. Gleichzeitig werden alle Tracks aus Ihrer Spotify-Bibliothek abgerufen, wichtige Details extrahiert (wie Künstler, Album, Popularität und Spotify-URI) und detaillierte Audioeigenschaften (z.B. Tanzbarkeit, Energie, Tempo) über die Spotify API ermittelt. Diese umfangreichen Track-Daten werden zusammengeführt und mit dem Google Sheets-Archiv abgeglichen, um Duplikate zu vermeiden. Alle neu identifizierten Tracks werden in Ihrem Google Sheet protokolliert. Schließlich werden diese neuen Tracks in Chargen zusammengefasst und an ein KI-Modell (Claude 3.5 Sonnet) via LangChain gesendet. Die KI analysiert die Eigenschaften jedes Tracks basierend auf Ihren Spotify-Playlist-Beschreibungen, um sie zu klassifizieren. Der Workflow verwendet diese KI-basierten Klassifikationen, um in Ihrem Spotify-Konto die Tracks in den entsprechenden Playlists gesammelt hinzuzufügen.
Anpassungsoptionen
- Planung anpassen: Ändern Sie den Monthly Trigger-Knoten, um den Workflow wöchentlich, täglich oder in benutzerdefinierten Intervallen auszuführen.
- KI-Klassifizierung verfeinern: Verbessern Sie die Eingabeaufforderung des KI-Modells im Basic LLM Chain-Knoten, um die Klassifizierungskriterien basierend auf Ihren sich entwickelnden Musikpräferenzen fein abzustimmen.
- Datenprotokollierung anpassen: Ändern Sie den Simplify Tracks informations-Knoten, um bestimmte Track-Attribute, die in Google Sheets protokolliert werden sollen, einzuschließen oder auszuschließen.