MiniMax Music Playlist — パーソナライズプレイリストジェネレーター

ユーザーの音楽の好みをスキャンし、好みのプロファイルを構築し、パーソナライズされたプレイリストを生成し、アルバムカバーを作成します。このスキルはエージェントと直接ユーザーの両方の呼び出しのために設計されています — コンテキストに応じてインタラクションスタイルを適応させてください。

前提条件

• mmx CLI — 音楽と画像生成。インストール: npm install -g mmx-cli。認証: mmx auth login --api-key <key>。
• Python 3 — スキャンスクリプト実行用（標準ライブラリのみ、pip不要）。
• オーディオプレイヤー — mpv、ffplay、または afplay（macOS組み込み）。

言語

ユーザーのメッセージから言語を検出します。すべてのユーザー向けテキストはユーザーのプロンプトと同じ言語である必要があります — 言語を混在させないでください。ユーザーが中国語で書いた場合、すべての出力（プロファイル概要、テーマ提案、プレイリスト計画、再生情報）は完全に中国語である必要があります。英語の場合は、すべて英語です。

すべての mmx 生成プロンプトは最高の品質のために英語である必要があります。 各曲の歌詞言語はジャンルに従います（K-pop → 韓国語、J-pop → 日本語など）、 ユーザーのUI言語ではなく。

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ワークフロー

1. ローカル音楽アプリをスキャン → 2. 好みプロファイルを構築 → 3. プレイリストを計画
→ 4. 曲を生成（mmx music） → 5. カバーを生成（mmx image） → 6. 再生 → 7. 保存とフィードバック

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ステップ1: 音楽リスニングデータを収集

利用可能なソースからユーザーのリスニングデータを収集します。

サポートされているソース:

ソース	方法	データ形式
Apple Music	osascript を使用して Music.app を照会（公式 AppleScript インターフェース）	トラック名、アーティスト、アルバム、ジャンル、再生回数
Spotify	ユーザーが Spotify プライバシー設定 経由で自分のデータをエクスポート	ZIP内のJSONファイル（Streaming_History_Audio_*.json）
手動入力	ユーザーが自分の好みを直接説明	フリーテキスト

Spotify データ エクスポート フロー: Spotify はローカルに有用なデータを保存しません。Spotify リスニング履歴を含めるために、 ユーザーがすでに Spotify データ エクスポートを持っているか最初に確認します:

1. 既存のエクスポートを検索: find ~ -maxdepth 4 -name "my_spotify_data.zip" -o -name "Streaming_History_Audio_*.json" 2>/dev/null
2. 見つかった場合、ユーザーがそれを使用したいか確認
3. ZIP の場合、解凍して Spotify Extended Streaming History/Streaming_History_Audio_*.json を探す
4. 見つからない場合、Spotify プライバシー ページを開く: open https://www.spotify.com/account/privacy/
5. ユーザーにログインし、「Download your data」までスクロールして「Request data」をクリックするよう伝える
6. Spotify をスキップして他のソースで続行 — ユーザーにデータ エクスポート到着後（通常は数日後） プレイリストスキルを再実行できることを伝える

Spotify データ形式: エクスポートには Streaming_History_Audio_YYYY.json ファイル（年ごとに1つ）が含まれ、 各ファイルはリスニングイベントの JSON 配列です。抽出するキーフィールド:

• master_metadata_album_artist_name — アーティスト名
• master_metadata_track_name — トラック名
• master_metadata_album_album_name — アルバム名
• ms_played — 再生時間（ミリ秒）（重み付けとして使用: 長い = より強い信号）
• ts — タイムスタンプ

ms_played < 30000 のエントリをフィルタリング（30秒未満、スキップされた可能性）。 ip_addr または他の機密フィールドを使用または保存しないでください。

各ソースから抽出するもの:

• トラック名 + アーティスト名（主要な信号）
• プレイリスト名とメンバーシップ（例：「Chinese Traditional」という名前のプレイリストはジャンル好みを示します）
• 再生回数またはストリーミング期間（利用可能な場合）（頻繁に再生されたトラックの重み付けを高くします）
• シーン/ムードタグ（利用可能な場合）

アプローチ:

1. Apple Music が利用可能か確認（osascript クエリを試す）
2. ユーザーが Spotify データ エクスポート ZIP を提供できるか確認
3. 利用可能なソースがない場合、ユーザーに好みを手動で説明するよう依頼

プライバシー ルール: 生のトラック リストをユーザーに表示しないでください。集計統計のみを表示します。

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ステップ2: 好みプロファイルを構築

スキャンされたデータから、以下をカバーする好みプロファイルを構築します:

• ジャンル分布 — ユーザーが聴くスタイル（例: J-pop 20%、R&B 15%、Classical 10%）
• ムード傾向 — 感情的なトーン選好（メランコリック、エネルギッシュ、穏やか、ロマンティックなど）
• ボーカル好み — 男性対女性ボイスの比率
• テンポ好み — スロー/中程度/アップビート/速い分布
• 言語分布 — zh、en、ja、ko など
• トップアーティスト —最も聴かれたアーティスト

アーティスト名からジャンル/ムードを推測する方法: ほとんどの生データには、ジャンルタグなしのアーティスト + トラック名のみがあります。これを充実させるために:

1. <SKILL_DIR>/data/artist_genre_map.json のローカルマッピング テーブルでアーティストを検索 — このテーブルはジャンル、ボーカル タイプ、および言語がマッピングされた 20,000 のポピュラー アーティストをカバーしています
2. マッピング テーブルにないアーティストの場合、MusicBrainz API を照会します: https://musicbrainz.org/ws/2/artist/?query=artist:<name>&fmt=json — レスポンスからジャンル タグを抽出します；レート制限を尊重（1 req/秒） — <SKILL_DIR>/data/artist_cache.json に結果をキャッシュして再クエリを避ける
3. MusicBrainz が結果を返さない場合、そのアーティストをスキップ

プロファイル キャッシング:

• プロファイルを <SKILL_DIR>/data/taste_profile.json に保存
• 7日以内のプロファイルが存在する場合、それを再利用（再スキャン オプションを提供）
• より古いまたは欠けている場合、再構築

ユーザーに概要を表示:

Your Music Profile:
  Sources: Apple Music 230 | Spotify 140
  Genres: J-pop 20% | R&B 15% | Classical 10% | Indie Pop 9%
  Moods: Melancholic 25% | Calm 20% | Romantic 18%
  Vocals: Female 65% | Male 35%
  Top artists: Faye Wong, Ryuichi Sakamoto, Taylor Swift, Jay Chou, Taeko Onuki

エージェントが明確なパラメーターで呼び出された場合、確認をスキップして続行します。 ユーザーが直接呼び出した場合、続行する前にプロファイルが正しいか確認します。

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ステップ3: プレイリストを計画

生成する前にユーザーにテーマ/シーンを尋ねます。 これはワークフローの唯一の インタラクティブ ステップです。他のすべてのステップは自動的に実行されます。

テーマがすでに呼び出しで提供されている場合（例：エージェントまたはユーザーが 「レイト ナイト チル プレイリストを生成」と言った場合）、それを直接使用して 質問をスキップします。そうでない場合、尋ねます:

What theme would you like for your playlist? Here are some suggestions:

- "Late night chill" — relaxing slow songs
- "Commute" — upbeat and energizing
- "Rainy day" — melancholic & cozy
- "Surprise me" — random based on your taste

Or tell me your own vibe!

ユーザーがテーマを選択したら、生成、カバー、再生、保存を自動的に進めます — それ以上の確認は不要です。

プレイリスト パラメーターを決定します:

• テーマ/ムード — ユーザー入力から、またはプロファイルのトップ ムードにデフォルト
• 曲数 — ユーザー入力から、またはデフォルト 5
• ジャンル ミックス — プロファイルで重み付け、多様性を持たせる

曲ごとの歌詞言語 はジャンルに従います:

ジャンル	歌詞言語
K-pop、韓国 R&B/バラード	韓国語
J-pop、シティ ポップ、J-rock	日本語
C-pop、中国風、Mandopop	中国語
Western pop/indie/rock/jazz/R&B	英語
ラテン ポップ、ボサノバ	スペイン語/ポルトガル語
インストルメンタル、lo-fi、アンビエント	歌詞なし（--instrumental）

mmx プロンプトにボーカル説明を介して言語を自然に埋め込む:

• 良い例: "A melancholy Chinese R&B ballad with a gentle introspective male voice, electric piano, bass, slow tempo"
• 悪い例: "R&B ballad, melancholy... sung in Chinese"

生成する前にプレイリスト計画を表示します。 各曲を 2 行で表示します: 最初の行はジャンル、ムード、ボーカル/言語タグを表示；2 番目の行は 曲の簡潔な説明を表示します。すべてのユーザー向けテキスト（計画、説明、ムード、 ラベル）はユーザーのプロンプトと同じ言語である必要があります。 実際の mmx に渡される --prompt のみ英語であるべき — これは内部であり、ユーザーに表示してはいけません。例:

Playlist Plan: Late Night Chill (5 songs)

1. Neo-soul R&B — introspective  English/male vocal
   A mellow neo-soul R&B ballad with warm baritone, electric piano, smooth bass

2. Lo-fi hip-hop — dreamy  Instrumental
   Dreamy lo-fi with sampled piano, vinyl crackle, soft electronic drums

3. Smooth jazz — romantic  English/female vocal
   Silky female voice, saxophone, piano, romantic starlit night

4. Indie folk — melancholic  English/male vocal
   Tender male voice, acoustic guitar, harmonica, quiet solitude

5. Ambient electronic — calm  Instrumental
   Soft synth pads, gentle arpeggios, dreamy atmosphere

計画を表示した後、生成に直接進みます — 確認は不要です。 ユーザーはすでにテーマを選択しています；計画は透明性のため表示され、承認ではなく。

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ステップ4: 曲を生成

mmx music generate を使用してすべての曲を作成します。並行して生成（最大 5 つまで）。

# 例: 5 曲を並行して
mmx music generate --prompt "<english_prompt_1>" --lyrics-optimizer \
  --out ~/Music/minimax-gen/playlists/<name>/01_desc.mp3 --quiet --non-interactive &
mmx music generate --prompt "<english_prompt_2>" --instrumental \
  --out ~/Music/minimax-gen/playlists/<name>/02_desc.mp3 --quiet --non-interactive &
# ... more songs ...
wait

キー フラグ:

• --lyrics-optimizer — プロンプトから歌詞を自動生成（ボーカル トラック用）
• --instrumental — ボーカルなし
• --vocals "<description>" — ボーカル スタイル（例："warm Chinese male baritone"）
• --genre、--mood、--tempo、--instruments — 細かい制御
• --quiet --non-interactive — バッチ モード用のインタラクティブ出力を抑制
• --out <path> — ファイルに保存

ファイル命名: <NN>_<short_desc>.mp3（例：01_rnb_midnight.mp3）

出力ディレクトリ: ~/Music/minimax-gen/playlists/<playlist_name>/

曲が失敗した場合、スキップする前に 1 回再試行。エラーをログして残りを続行します。

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ステップ5: アルバム カバーを生成

アルバム カバーを曲と並行して生成（ステップ4）、その後ではなく。 mmx image generate 呼び出しを曲生成呼び出しと並行して起動します。

プレイリストのテーマ、ムード、ジャンル ミックスを反映するプロンプトを作成します。 イメージはアルバム カバーのように感じるべき — 芸術的で、喚起的で、文字通りではなく。

mmx image generate \
  --prompt "<cover description based on playlist theme and mood>" \
  --aspect-ratio 1:1 \
  --out-dir ~/Music/minimax-gen/playlists/<playlist_name>/ \
  --out-prefix cover \
  --quiet

プロンプト ガイダンス:

• 抽象的/芸術的スタイルはアルバム カバーに最適
• 支配的なムードとジャンルを参照（例："dreamy late-night cityscape, neon reflections, lo-fi aesthetic"）
• イメージ プロンプトにテキストまたは曲タイトルを含めないでください
• アスペクト比は 1:1（正方形、標準アルバム カバー）

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ステップ6: 再生

利用可能なプレイヤーを検出し、プレイリストを順番に再生します:

プレイヤー	コマンド	コントロール
mpv	mpv --no-video <file>	q スキップ、Space 一時停止、矢印キー シーク
ffplay	ffplay -nodisp -autoexit <file>	q スキップ
afplay	afplay <file>	Ctrl+C スキップ

プレイリスト ディレクトリのすべての .mp3 ファイルをファイル名順に再生します。 このセッションで生成された曲のみを再生 — ディレクトリに以前の実行からの古いファイルがある場合、 最初にそれらをクリーンアップするか、既知のファイル名でフィルター。 プレイヤーが見つからない場合、ファイル パスを表示するだけです。

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ステップ7: 保存とフィードバック

プレイリスト メタデータを <playlist_dir>/playlist.json に保存:

{
  "name": "Late Night Chill",
  "theme": "late night chill",
  "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}
  ]
}

ユーザーが存在する場合、フィードバック（曲ごと、または全体）を求めます。 好みのプロファイルのフィードバック セクションを好みの/嫌いなジャンルと プロンプトで更新して、今後のプレイリストを改善します。

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プレイリストの再生

前のプレイリストを再生するよう求められた場合: ls ~/Music/minimax-gen/playlists/、 利用可能なプレイリストを表示し、選択したものを再生します。

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注記

• エージェント対ユーザーの呼び出し: テーマ/シーン質問（ステップ3）は単一の インタラクティブ タッチポイントです。テーマがすでに呼び出しで提供されている場合、 質問をスキップします。他のすべては自動実行されます。
• ハードコードされたスクリプトなし: 必要に応じてスキャン/分析スクリプトをオンザフライで作成。 Python 標準ライブラリのみを使用。冗長な作業を避けるために結果をキャッシュ。
• スキル ディレクトリ: <SKILL_DIR> = この SKILL.md ファイルを含むディレクトリ。 データ/キャッシュ ファイルは <SKILL_DIR>/data/ に入ります。
• すべての mmx プロンプトは英語で 最高の生成品質のため。