SMF·SPOTIFY-PREMIUM
Un prompt peut-il remplacer Spotify Premium ?
Musique et livres audio — music streaming
Bordereau de suivi des pièces
Verdict
Deux choses sont vendues et aucune n’est du code. La première, c’est une licence sur un catalogue possédé par d’autres. La seconde, c’est une qualité de recommandation construite à partir de centaines de millions d’auditeurs, ce qui est un avantage de données qu’aucune bibliothèque individuelle ne peut approcher. Un serveur auto-hébergé joue ce que tu possèdes, et ses recommandations valent ce que vaut déjà ton propre goût.
Pièce A — Le prompt
Reçu le31.07.2026Construis une archive et un outil d’analyse de l’historique d’écoute, et diffuse ta propre collection à côté.
Pour la lecture, fais tourner Navidrome sur ton dossier de musique et utilise les clients Subsonic existants — voir la fiche Apple Music pour le pipeline d’ingestion qui rend cette bibliothèque utilisable.
La partie qui vaut la peine d’être écrite, c’est l’historique. L’export d’historique de streaming étendu de Spotify te donne chaque écoute que tu as jamais faite, avec horodatages, piste, artiste, millisecondes jouées et si tu as sauté. Importe-le dans SQLite avec un schéma propre et ça devient le jeu de données le plus intéressant que tu possèdes sur toi-même.
Construis les rapports qu’aucun bilan annuel ne te donne : taux de skip par artiste, qui est une bien meilleure mesure du goût que le nombre d’écoutes ; les pistes que tu as jouées de façon obsessionnelle pendant deux semaines et plus jamais ; l’écoute par heure de la journée et jour de la semaine ; les artistes que tu as écoutés chaque année depuis cinq ans ; et les dates de première écoute, pour voir quand quelque chose est entré dans ta vie.
Boucle ensuite avec la bibliothèque locale. Pour chacun de tes artistes préférés, rapporte si tu possèdes quelque chose d’eux. Cette liste est une liste d’achats, et c’est la sortie pratique de tout l’exercice — la musique que tu écoutes vraiment, que tu perdrais le jour où l’abonnement s’arrête.
Continue le scrobbling en avant : Navidrome peut rapporter les écoutes à un service de scrobbling ou à ton propre point d’accès, pour que l’historique continue dans le même schéma après ta résiliation.
N’essaie pas de télécharger depuis le service de streaming. Ça viole les conditions, l’outillage est une cible mouvante, et ce n’est pas à ça que sert ce projet.
L’ouverture pré-remplit le prompt — il ne reste qu’à appuyer sur entrée.
Pièce B — Ce que tu perds
- B.1 le catalogue, et chaque nouvelle sortie la semaine où elle paraît
- B.2 des recommandations construites à partir de ce qu’écoutent ensuite des centaines de millions de personnes
- B.3 Discover Weekly et les playlists algorithmiques qui en découlent
- B.4 les podcasts, et la lecture sur enceintes, voitures et consoles
- B.5 les playlists partagées que des gens en dehors de ton foyer peuvent ouvrir
Alternatives existantes
- NavidromeLicence: GPL-3.0
Pièce C — Pourquoi certains continuent de payer : licensed catalogue and recommendation data
Treize dollars par mois, c’est moins qu’un album, pour tous les albums, et un moteur de recommandation qui connaît parfois ton goût mieux que toi.
Questions
Puis-je exporter mes données Spotify ?
Oui, et de façon inhabituellement complète. L’historique de streaming étendu couvre toute ta vie d’écoute et arrive en JSON dans les quelques semaines suivant la demande. Les playlists s’exportent via l’API ou des outils tiers. Demande l’historique avant de résilier — c’est la seule chose que tu ne peux pas recréer.
Puis-je garder mes playlists ?
Les listes de pistes, oui — plusieurs outils les exportent en CSV, en faisant correspondre artiste et titre. Si tu peux les jouer dépend entièrement de ce que tu possèdes, ce qui est exactement ce que l’export rend inconfortablement clair.
Combien ça coûte à faire tourner ?
Le stockage pour la collection plus une petite machine toujours allumée. L’analyse, c’est du SQLite sur quelques centaines de milliers de lignes et ça tourne instantanément.
Quelle est la chose qui ne survit pas à la reconstruction ?
Discover Weekly. Ça marche parce que des dizaines de millions de personnes ont écouté quelque chose ensuite, et aucune quantité d’analyse locale ne reproduit une recommandation tirée d’une foule.
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