Die App stammt von Abelardo Riojas, einem Doktoranden der Datenwissenschaft und lebenslangen Musikliebhaber. Er hat einen Datensatz mit textuellen Song-Metadaten kuratiert und ein Modell trainiert, das Songs über ihre musikalischen und kulturellen Merkmale beschreibt. Dieser Datensatz versetzt die Suchmaschine in die Lage, über Genre, Textbedeutung, Klang, Stimmung und Energie zu schließen, sodass eine Eingabe wie „Midwest-Emo-Songs, um unter der Dusche zu weinen“ ein stimmiges Set statt einer zufälligen Mischung liefert.
Die Nutzung ist bewusst einfach: Du beschreibst in ein bis zwei Sätzen die gewünschte Playlist, und das Modell liefert passende Titel. Mit dem Spotify-Login wird die erzeugte Playlist direkt im eigenen Konto angelegt und dein Hörverhalten verbessert den Algorithmus; ein Gastmodus steht für alle bereit, die erst experimentieren wollen. Die Hinweise auf der Seite empfehlen, stärker auf Adjektive und kulturellen Kontext als auf Interpretennamen zu setzen und positive Formulierungen zu verwenden, weil das Modell mit Verneinungen schlecht umgehen kann.
Da es sich um ein persönliches, unabhängiges Projekt und nicht um einen kommerziellen Streamingdienst handelt, ist das Tool kostenlos und auf Musikentdeckung für engagierte Fans ausgerichtet. Man kann es als anderen Weg zur Musiksuche verstehen: Statt durch Genres und Tags zu klicken, beschreibst du das gesuchte Gefühl und lässt die sprachbasierte Suche danach graben.
