Spotify 自动化

此工作流适合以下人群：
- 音乐爱好者：希望将 Spotify 播放列表与 YouTube 播放列表同步的用户。
- 内容创作者：需要自动化管理音乐库并确保其视频内容的创作者。
- 数据分析师：希望通过分析 Spotify 和 YouTube 数据来获得音乐趋势的用户。
- 开发者：想要利用 API 自动化任务并集成不同平台的开发者。

此工作流解决了以下问题：
- 播放列表同步：自动将 Spotify 播放列表中的音乐添加到 YouTube 播放列表中，确保两者内容一致。
- 视频匹配：通过比较音乐标题、艺术家和时长，智能匹配最合适的 YouTube 视频，提升用户体验。
- 自动处理删除：定期检查并删除 YouTube 播放列表中不再存在的音乐，保持播放列表整洁。
- 数据备份：使用 Supabase 持久化存储音乐信息，避免数据丢失。

工作流的详细步骤如下：
1. 定时触发：每天中午和每小时触发工作流，检查 Spotify 播放列表的变化。
2. 获取播放列表快照：从 Spotify 获取当前播放列表的快照数据。
3. 比较快照：检查当前快照与上一个快照是否不同，以确定是否有变化。
4. 获取音乐数据：从 Supabase 获取所有音乐数据，并与 Spotify 播放列表进行比较。
5. 智能匹配视频：对于每首音乐，搜索 YouTube，找到与其标题和艺术家最匹配的视频，并确保视频时长在 ±10% 的范围内。
6. 更新数据库：将匹配到的视频 ID 更新到 Supabase 数据库中。
7. 处理删除：检查 YouTube 播放列表，删除已移除的音乐，并更新数据库中的状态。
8. 通知用户：通过 Discord 发送通知，告知用户已成功添加的音乐或未找到匹配的视频。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 修改触发时间：在调度触发器中更改触发频率（如改为每小时、每天等）。
- 更改播放列表 ID：在变量节点中更新 Spotify 和 YouTube 播放列表的 ID，以适应不同的播放列表。
- 调整匹配逻辑：修改视频匹配条件，比如更改时长容差范围。
- 扩展通知功能：根据需求添加其他通知渠道，如通过电子邮件或其他社交平台发送通知。
- 修改数据库结构：根据具体需求调整 Supabase 数据库的表结构，以存储更多信息或不同类型的数据。