song-score-cli

song-score-cli is the installation and distribution package for the Python based SongScore CLI. It analyzes audio files and scores them (0-100) based on how well they fit specific use cases.

Quick Install

macOS / Linux

curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/npm/song-score-cli@latest/llm-install.sh | bash

Windows

irm https://cdn.jsdelivr.net/npm/song-score-cli@latest/llm-install.ps1 | iex

npm (cross-platform)

npm i -g song-score-cli && song-score install

What It Does

• Input formats: .mp3, .wav, .flac, .m4a, .ogg, .aac
• Output formats: console, json, markdown
• Scoring: Profile-based suitability scores from 0 to 100

Example:

song-score analyze ./song.mp3 --profile youtube
song-score analyze ./song.mp3 --profile shorts --format json
song-score batch ./songs --profile monetization

Core Commands

install

song-score install

Automatically sets up a managed virtual environment at ~/.song-score-cli/.venv (or $HOME\.song-score-cli\.venv on Windows), installs the core Python package, and checks for ffmpeg.

doctor

song-score doctor

Checks the status of your installation, Python environment, and ffmpeg.

profiles

song-score profiles

Lists all available scoring profiles.

analyze

song-score analyze ./song.mp3 --profile monetization
song-score analyze ./song.mp3 --mode fast
song-score analyze ./song.mp3 --lang kr
song-score analyze ./song.mp3 --format json

Analyzes a single file with optional mode and format settings.

batch

song-score batch ./songs --profile youtube
song-score batch ./songs --workers 2

Processes an entire folder of audio files.

report

song-score report ./song.mp3 --output ./report.md

Generates a detailed markdown report for a specific file.

Output Formats

song-score analyze ./song.mp3 --format console
song-score analyze ./song.mp3 --format json --output ./result.json
song-score analyze ./song.mp3 --format markdown --output ./result.md

Built-in Profiles

1. monetization
2. youtube
3. spotify
4. shorts
5. female20s
6. emotional_pop_listener
7. workout
8. gaming_bgm
9. focus_study
10. club_edm

Troubleshooting

macOS / Linux

• Reset installation: rm -rf ~/.song-score-cli then re-run the curl | bash command.
• ffmpeg missing: Install via brew install ffmpeg (macOS) or sudo apt install ffmpeg (Ubuntu/Debian).

Windows

• Reset installation: Run Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.song-score-cli" in PowerShell, then re-run the irm | iex command.
• Python missing: Install from python.org or run winget install Python.Python.3.12.
• ffmpeg missing: Run winget install Gyan.FFmpeg or choco install ffmpeg.

How It Works

This package manages a private Python virtual environment and calls the core logic using:

python -m songscore.cli.main

LLM Install Doc

Detailed instructions for LLM agents: https://cdn.jsdelivr.net/npm/song-score-cli@latest/LLM_INSTALL.md

song-score-cli

song-score-cli는 파이썬 기반 songscore CLI의 설치 및 배포용 패키지입니다. 오디오 파일을 분석하여 특정 용도에 얼마나 적합한지 0에서 100 사이의 점수로 보여줍니다.

빠른 설치

macOS / Linux

curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/npm/song-score-cli@latest/llm-install.sh | bash

Windows

irm https://cdn.jsdelivr.net/npm/song-score-cli@latest/llm-install.ps1 | iex

npm (교차 플랫폼)

npm i -g song-score-cli && song-score install

주요 기능

• 지원 포맷: .mp3, .wav, .flac, .m4a, .ogg, .aac
• 출력 형식: console, json, markdown
• 점수 산출: 프로필 기반 0~100점 적합도 분석

예시:

song-score analyze ./song.mp3 --profile youtube
song-score analyze ./song.mp3 --profile shorts --format json
song-score batch ./songs --profile monetization

핵심 명령

install

song-score install

~/.song-score-cli/.venv (윈도우는 $HOME\.song-score-cli\.venv)에 관리형 가상 환경을 구축하고, 코어 파이썬 패키지 설치 및 ffmpeg 존재 여부를 확인합니다.

doctor

song-score doctor

설치 상태, 파이썬 환경, ffmpeg 상태를 점검합니다.

profiles

song-score profiles

사용 가능한 모든 분석 프로필 목록을 보여줍니다.

analyze

song-score analyze ./song.mp3 --profile monetization
song-score analyze ./song.mp3 --mode fast
song-score analyze ./song.mp3 --format json

단일 파일을 분석합니다. 모드와 출력 형식을 지정할 수 있습니다.

batch

song-score batch ./songs --profile youtube
song-score batch ./songs --workers 2

폴더 내의 모든 오디오 파일을 일괄 처리합니다.

report

song-score report ./song.mp3 --output ./report.md

특정 파일에 대한 상세 마크다운 리포트를 생성합니다.

출력 형식

song-score analyze ./song.mp3 --format console
song-score analyze ./song.mp3 --format json --output ./result.json
song-score analyze ./song.mp3 --format markdown --output ./result.md

내장 프로필

1. monetization
2. youtube
3. spotify
4. shorts
5. female20s
6. emotional_pop_listener
7. workout
8. gaming_bgm
9. focus_study
10. club_edm

문제 해결

macOS / Linux

• 설치 초기화: rm -rf ~/.song-score-cli 실행 후 curl | bash 명령을 다시 실행하세요.
• ffmpeg 누락: brew install ffmpeg (macOS) 또는 sudo apt install ffmpeg (Ubuntu/Debian)로 설치하세요.

Windows

• 설치 초기화: 파워쉘에서 Remove-Item -Recurse -Force "$HOME\.song-score-cli" 실행 후 irm | iex 명령을 다시 실행하세요.
• Python 누락: python.org에서 설치하거나 winget install Python.Python.3.12를 실행하세요.
• ffmpeg 누락: winget install Gyan.FFmpeg 또는 choco install ffmpeg로 설치하세요.

작동 방식

이 패키지는 비공개 파이썬 가상 환경을 관리하며 다음 명령을 통해 핵심 로직을 호출합니다.

python -m songscore.cli.main

LLM 설치 문서

LLM 에이전트를 위한 상세 안내: https://cdn.jsdelivr.net/npm/song-score-cli@latest/LLM_INSTALL.md