Telegram-bot z AI do osobistego doboru muzyki według nastroju

Telegram bot z sztuczną inteligencją do personalizowanego doboru muzyki według nastroju

Przegląd projektu
MoodTune Bot to inteligentny bot, który wykorzystuje Google Gemini AI do dokładnej analizy nastroju użytkownika i doboru odpowiedniej muzyki z YouTube. Projekt demonstruje integrację wielu API oraz tworzenie spersonalizowanego doświadczenia muzycznego z uwzględnieniem pory dnia i stanu emocjonalnego użytkownika.

Kluczowe możliwości
- AI-analiza nastroju: Kontekstowe rozumienie stanu emocjonalnego z uwzględnieniem pory dnia
- Inteligentne wyszukiwanie muzyki: Generowanie spersonalizowanych zapytań YouTube za pomocą Gemini AI
- Personalna analityka: Zbieranie i analiza muzycznych preferencji użytkowników
- Integracja tekstów: Wyszukiwanie tekstów piosenek przez Genius API
- Adaptacyjne rekomendacje: Uczenie się na podstawie interakcji użytkownika

Stos technologiczny
Backend:
- TypeScript & Node.js - ściśle typowany kod serwerowy
- MongoDB - przechowywanie statystyk i analityki użytkowników
- Telegraf - framework dla Telegram Bot API
- Google Gemini AI - analiza nastroju i generacja treści

API Integracji:
- YouTube Data API v3 - wyszukiwanie i metadane utworów muzycznych
- Genius API - pozyskiwanie tekstów piosenek
- Telegram Bot API - interfejs użytkownika

DevOps & Narzędzia:
- TypeScript Compiler - kompilacja i sprawdzanie typów
- Nodemon - automatyczne ponowne uruchamianie podczas rozwoju
- dotenv - zarządzanie konfiguracją

Sztuczna Inteligencja i NLP
- Kontekstowa analiza nastroju: Wykorzystanie AI do rozumienia emocjonalnego kontekstu w języku ukraińskim z uwzględnieniem pory dnia.
- Generacja zapytań: AI tworzy zoptymalizowane zapytania wyszukujące dla YouTube API na podstawie nastroju użytkownika.

Analityka i Personalizacja
- Statystyka użycia: Śledzenie najpopularniejszych nastrojów i muzycznych preferencji.
- Historia interakcji: Przechowywanie danych o wyszukiwaniach i stworzonych playlistach.
- Personalne wnioski*: Analiza muzycznych nawyków użytkownika z wizualizacją.

Główny Flow
Wyszukiwanie utworu według nastroju
/mood → Opis nastroju → AI analiza → YouTube wyszukiwanie → Utwór + Przyciski interakcji

Tworzenie playlisty
/playlist → Kontekst → AI analiza → Wiele zapytań YouTube → Spersonalizowana playlista

Szczegółowy proces:
1. Otrzymanie wejścia - użytkownik opisuje swój nastrój w naturalnym języku ukraińskim.
2. AI analiza - Gemini AI określa nastrój, intensywność, kontekst czasowy i generuje sugestie.
3. Generacja zapytań - tworzenie wielu zoptymalizowanych zapytań wyszukujących dla YouTube.
4. Wyszukiwanie i filtrowanie - pozyskiwanie utworów z YouTube z odrzuceniem niskiej jakości treści.
5. Zapis analityki - rejestracja interakcji w MongoDB dla dalszej personalizacji.

GitHub: [https://github.com/YouCanTrustMe/MoodTuneBot]

#TypeScript #NodeJS #MongoDB #Mongoose

#api #AI #sztuczna #nlp #Telegram #YouTube #telebot