用途：根据用户音乐品味和生成反馈历史，产出个性化歌单，并完成封面与播放。适用于希望快速获得贴合个人喜好的原创歌单场景。
主要能力与流程：1) 采集收听数据，来源包括 Apple Music（通过 osascript 查询 Music.app）、Spotify 导出数据（my_spotify_data.zip 或 Streaming_History_Audio_*.json）、或用户手动描述；提取曲名、艺人、歌单、播放次数等信号，过滤播放不足 30 秒的记录，不展示原始曲目列表，仅展示聚合统计。2) 构建品味画像，涵盖曲风分布、情绪倾向、男女声比例、速度偏好、语言分布、高频艺人；可用本地 artist_genre_map.json（覆盖约 2 万艺人）或 MusicBrainz API 补充曲风，限速 1 请求/秒并缓存；画像保存到 <SKILL_DIR>/data/taste_profile.json，7 天内可复用。3) 规划歌单，主题可由调用方提供或向用户询问，歌曲数量默认 5 首，展示歌单计划。4) 用 mmx music generate 生成歌曲，可并行（最多 5 个），支持 --lyrics-optimizer、--instrumental、--vocals、--genre、--mood、--tempo、--instruments、--quiet、--non-interactive、--out 等参数；歌曲语言随曲风，而 mmx 提示词统一用英文。5) 并行生成封面（mmx image generate，比例 1:1）。6) 按文件名顺序播放，支持 mpv、ffplay、afplay。7) 将元数据保存为 playlist.json，并可根据用户反馈更新画像；也可重播历史歌单。
必要用法与安装：mmx CLI 安装 npm install -g mmx-cli，认证 mmx auth login --api-key <key>；需要 Python 3（仅标准库）与音频播放器 mpv、ffplay 或 afplay（macOS 内置）。
限制与说明：Spotify 无本地数据，需用户自行在隐私设置申请导出，导出通常需数日；数据中不使用或不存储 ip_addr 等敏感字段；若无可采集来源则需用户手动描述；主题询问是唯一交互环节，主题已提供时跳过。其余细节暂未提供。