iuliandita/digarr

解決する課題

Digarrは、ユーザーの再生履歴、特定のムード、または既存の音楽ライブラリのギャップに基づいて、新しいアーティストやアルバムを見つけるのに役立つ自己ホスト型の音楽発見ツールです。音楽の発見と、その発見結果を音楽管理ソフトウェアやプレイリストに統合するプロセスを自動化します。

仕組み

このシステムは、さまざまな再生ソース（Spotify、Last.fm、ListenBrainzなど）やライブラリマネージャー（PlexやJellyfinなど）に接続して、好みのプロファイルを構築します。次に、AIプロバイダー（Anthropic、OpenAI、Gemini、またはOllamaを介したローカルモデル）を使用して、パーソナライズされたレコメンデーションを生成します。ユーザーはこれらの提案を確認し、プレビューを聴き、承認すると、Lidarrやslskdなどの取得ツールに送信したり、Spotifyやその他のメディアサーバーにプレイリストとしてエクスポートしたりできます。

対象ユーザー

自動化されたAI駆動の方法で新しい音楽を発見し、その発見を個人の音楽ライブラリやメディアサーバーと同期させたいと考えている音楽コレクターや自己ホスト派のユーザー。

ハイライト

• 柔軟なAI統合: 主要なホスト型AIプロバイダーと、プライバシーを重視した発見のためのローカルモデルをサポート。
• 幅広い接続性: Spotify、Deezer、MusicBrainz、Lidarr、さまざまなメディアサーバーなど、幅広いサービスと統合。
• レビューワークフロー: ライブラリに追加される前に、提案をプレビュー、承認、拒否、または完全にブロックできます。
• マルチユーザーサポート: 個々のユーザーキュー、設定、OIDC/SSO認証をサポート。