add digest command for a compact library summary

Aggregates liked tracks into top artists, genres, decades and top albums with fixed size ceilings instead of a per-track dump, so it can be pasted into an LLM chat regardless of library size. Fully offline - reads only the existing cache, no Client/network needed. Adds album_title/year to the track cache (one-time re-fetch) to support the decade and album views.
2026-11-11 01:02:02 +03:00 · 2026-08-06 16:13:11 +03:00 · 2026-08-06 16:13:11 +03:00 · 187c30b4ab
commit 187c30b4ab
parent 544765db3f
12 changed files with 916 additions and 19 deletions
--- a/ARCHITECTURE.md
+++ b/ARCHITECTURE.md
@ -9,7 +9,8 @@ A Python console utility that reads Yandex Music liked tracks and sorts them int

 ```
 sort_ym/
-  config.py     — reads config.toml (throttle, small_group_min, cache/token paths)
+  config.py     — reads config.toml (throttle, small_group_min, top_artists/top_albums,
+                  cache/token paths)
  auth.py       — OAuth device-flow, token storage in .token
  ymclient.py   — Client construction, batching lists, retrying network errors
  fetch.py      — likes -> full Track -> cache/tracks.json; track artists ->
@ -20,13 +21,16 @@ sort_ym/
  classify.py   — (sub-genre | top-level bucket, language) -> playlist name
  report.py     — two-pass report row building, writes out/report.csv, summaries
  apply.py      — playlist creation + idempotent track insertion
-  cli.py        — auth / fetch / report / apply commands
+  digest.py     — aggregated library summary (top artists, genres, decades, top albums)
+                  -> out/digest.md, fully offline
+  cli.py        — auth / fetch / report / apply / dedupe / digest commands

 tests/
  test_genres.py — classify_track, dominant, bucket_for, genre tree
  test_language.py — language detection
  test_report.py — two-pass collapsing of small sub-genre groups
  test_fetch.py, test_apply.py — track/artist cache, apply idempotency
+  test_digest.py — artist/album aggregation, long-tail collapsing, digest size bounds

 cache/  — API cache (in .gitignore)
 out/    — reports (in .gitignore)
@ -44,6 +48,8 @@ report → genres.load_or_fetch_catalog() → cache/genre_catalog.json
                        pass 2 — groups < small_group_min collapse into the top-level bucket
       → out/report.csv (dry-run, account unchanged)
 apply --yes → users_playlists_create / users_playlists_insert_track
+digest → genres.load_catalog() + language.load_lang_cache() (cache only, no network)
+       → build_rows() → out/digest.md
 ```

 ## Key decisions
@ -97,13 +103,37 @@ apply --yes → users_playlists_create / users_playlists_insert_track
  each batch — an interrupted run can simply be restarted, and already-fetched data is not
  requested again.

+- **Library digest (`digest.py`)**: the `digest` command's output is meant to be pasted into an LLM
+  chat, so it's built as a set of aggregates with fixed ceilings rather than a per-track dump — on a
+  ~2000-track library that's ~150 lines, regardless of whether the library has 500 tracks or 10000
+  (genre sections are bounded by the size of `ROOT_BUCKET`/`BUCKET_LABELS`; top artists and top
+  albums are bounded by the `[digest]` config, not the library size; anything past the top is
+  collapsed into a single sentence with aggregate numbers). Artists are counted **by name**, not via
+  `zip(artists, artist_ids)` — `fetch._serialize` puts every named artist into `artists` but only
+  those that also have an id into `artist_ids`, so the two lists can differ in length for a given
+  track. For the same reason, an artist's own genre tags (`artist_tags`) are only looked up from
+  tracks where the two lists' lengths match — otherwise an artist could end up with someone else's
+  tags. Rows from `report.build_rows()` are joined back to `cache/tracks.json` by the `(id,
+  album_id)` pair taken from the cache's **values**, not by reconstructing the key as
+  `f"{id}:{album_id}"` — the cache key is the original id from `likes.tracks_ids`, and for
+  album-less tracks it doesn't match that format. The album's year and title (`year`,
+  `album_title`) are read from the same `albums[0]` as `album_id` — otherwise the title could end up
+  paired with the wrong id. Old cache entries are backfilled with the same mechanism used for
+  `artist_ids`: the migration checks whether the `year` key is **present**, not whether its value is
+  truthy, otherwise tracks with a legitimately unknown year would be re-fetched on every `fetch` run.
+  The command is fully offline — it never constructs a `Client`, unlike `report`/`apply`.
+
 ## Storage

 - `.token` — the account's OAuth token (not committed).
- `cache/tracks.json` — liked track metadata, including `artist_ids` (the track's artist ids).
+- `cache/tracks.json` — liked track metadata, including `artist_ids` (the track's artist ids),
+  `album_title` and `year` (the album's title and release year, `Album.title`/`Album.year`; `year`
+  can be `null`).
 - `cache/artist_genres.json` — `{artist_id: {name, genres: [slug, ...]}}`, one or more genres per
  artist.
 - `cache/genre_catalog.json` — a flat snapshot of Yandex's genre tree (id -> title, root_id).
 - `cache/lyrics_lang.json` — lyrics language per track (id -> language code | null).
 - `out/report.csv` — a preview of the playlist breakdown before `apply` (including the
  `fine_bucket` column — the sub-genre before any collapsing into a top-level bucket).
+- `out/digest.md` — a compact library summary for pasting into an LLM chat (top artists, top
+  albums, genre/language/decade breakdowns).
--- a/ARCHITECTURE.ru.md
+++ b/ARCHITECTURE.ru.md
@ -9,7 +9,8 @@

 ```
 sort_ym/
-  config.py     — чтение config.toml (throttle, small_group_min, пути к кэшу/токену)
+  config.py     — чтение config.toml (throttle, small_group_min, top_artists/top_albums,
+                  пути к кэшу/токену)
  auth.py       — OAuth device-flow, хранение токена в .token
  ymclient.py   — создание Client, батч-нарезка списков, ретраи сетевых ошибок
  fetch.py      — лайки -> полные Track -> cache/tracks.json; артисты треков ->
@ -20,13 +21,17 @@ sort_ym/
  classify.py   — (под-жанр | крупная корзина, язык) -> имя плейлиста
  report.py     — двухпроходная сборка строк отчёта, запись out/report.csv, сводки
  apply.py      — создание плейлистов + идемпотентное добавление треков
-  cli.py        — команды auth / fetch / report / apply
+  digest.py     — агрегированная сводка библиотеки (топ-исполнители, жанры, десятилетия,
+                  топ-альбомы) -> out/digest.md, полностью офлайн
+  cli.py        — команды auth / fetch / report / apply / dedupe / digest

 tests/
  test_genres.py — classify_track, dominant, bucket_for, дерево жанров
  test_language.py — детекция языка
  test_report.py — двухпроходное схлопывание мелких под-жанровых групп
  test_fetch.py, test_apply.py — кэш треков/артистов, идемпотентность применения
+  test_digest.py — агрегация по исполнителям и альбомам, схлопывание длинного хвоста,
+                  границы размера дайджеста

 cache/  — кэш API (в .gitignore)
 out/    — отчёты (в .gitignore)
@ -44,6 +49,8 @@ report → genres.load_or_fetch_catalog() → cache/genre_catalog.json
                        проход 2 — группы < small_group_min схлопываются в крупную корзину
       → out/report.csv (dry-run, аккаунт не меняется)
 apply --yes → users_playlists_create / users_playlists_insert_track
+digest → genres.load_catalog() + language.load_lang_cache() (только кэш, сеть не используется)
+       → build_rows() → out/digest.md
 ```

 ## Ключевые решения
@ -97,13 +104,36 @@ apply --yes → users_playlists_create / users_playlists_insert_track
  запросами (`config.toml`, `[throttle]`) и пишут кэш атомарно (temp-файл + rename) после каждого
  батча — прерванный прогон можно просто перезапустить, уже полученное не запрашивается повторно.

+- **Дайджест библиотеки (`digest.py`)**: вывод команды `digest` рассчитан на вставку в чат с LLM,
+  поэтому он строится как набор агрегатов с фиксированными границами, а не как построчный дамп —
+  на библиотеке из ~2000 треков это ~150 строк независимо от того, 500 треков в библиотеке или
+  10000 (жанровые секции ограничены размером `ROOT_BUCKET`/`BUCKET_LABELS`, топ-исполнители и
+  топ-альбомы — конфигом `[digest]`, а не всей библиотекой; хвост за пределами топа схлопывается в
+  одну фразу с суммарными числами). Исполнители считаются **по имени**, а не через
+  `zip(artists, artist_ids)` — `fetch._serialize` кладёт в `artists` всех артистов с именем, а в
+  `artist_ids` только тех, у кого есть и имя, и id, поэтому списки могут расходиться по длине для
+  одного трека. По той же причине собственные жанровые теги артиста (`artist_tags`) сопоставляются
+  только по трекам, где длины списков совпадают — иначе можно присвоить артисту чужие теги.
+  Склейка строк `report.build_rows()` с `cache/tracks.json` идёт по паре `(id, album_id)` из
+  **значений** кэша, а не по реконструированному ключу `f"{id}:{album_id}"` — ключ кэша это
+  исходный id из `likes.tracks_ids`, и для треков без альбома он не совпадает с этим форматом.
+  Год и название альбома (`year`, `album_title`) берутся из одного и того же `albums[0]`, что и
+  `album_id` — иначе название могло бы разъехаться с id. Досыпка старых записей кэша идёт тем же
+  механизмом, что и для `artist_ids`: проверяется **наличие** ключа `year`, а не правдивость
+  значения, иначе треки с легитимно неизвестным годом перекачивались бы при каждом `fetch`.
+  Команда полностью офлайн — `Client` не создаётся вообще, в отличие от `report`/`apply`.
+
 ## Хранилище

 - `.token` — OAuth-токен аккаунта (не коммитится).
- `cache/tracks.json` — метаданные лайкнутых треков, включая `artist_ids` (id артистов трека).
+- `cache/tracks.json` — метаданные лайкнутых треков, включая `artist_ids` (id артистов трека),
+  `album_title` и `year` (название и год релиза альбома, `Album.title`/`Album.year`; `year` может
+  быть `null`).
 - `cache/artist_genres.json` — `{artist_id: {name, genres: [slug, ...]}}`, один и более жанров
  на артиста.
 - `cache/genre_catalog.json` — плоский снимок дерева жанров Яндекса (id -> title, root_id).
 - `cache/lyrics_lang.json` — язык текста песни по треку (id -> language code | null).
 - `out/report.csv` — предпросмотр распределения по плейлистам перед `apply` (включая колонку
  `fine_bucket` — под-жанр до возможного схлопывания в крупную корзину).
+- `out/digest.md` — сжатая сводка библиотеки для вставки в чат с LLM (топ-исполнители, топ-альбомы,
+  распределение по жанрам, языку и десятилетиям).
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -39,6 +39,7 @@ For development (tests):
 .venv\Scripts\python -m sort_ym report                  # compute genre and language per track, save out/report.csv (does not change the account)
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --limit 20 --yes  # dry run: create playlists and add the first 20 tracks
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --yes             # create playlists and add all tracks (changes the account)
+.venv\Scripts\python -m sort_ym digest                  # library summary (top artists, genres) to out/digest.md - to paste into an LLM chat; no network used
 ```

 On repeated runs `fetch` only downloads new tracks, and `apply` does not duplicate tracks already added.
@ -59,13 +60,13 @@ The cache consists of four files:

 Deleting `cache/` makes `fetch` and `report` re-fetch everything from scratch on the next run.

-You can also delete the generated report:
+You can also delete the generated reports (`out/report.csv`, `out/digest.md`):

 ```
 Remove-Item -Recurse -Force out
 ```

-It's just analysis output — deleting it doesn't affect the next `report` run.
+It's just analysis output — deleting it doesn't affect the next `report`/`digest` run.

 **Important:** the `.token` file (OAuth token) is not part of the cache and is not removed by clearing `cache/`. Clearing the cache does not log you out. To force re-authentication, delete `.token` separately:

@ -103,12 +104,65 @@ Remove-Item .token
 After `report`, the console also prints a list of unrecognized genres (that fell into "Other") so
 the table in `sort_ym/genres.py` can be extended.

+## Digest for an LLM
+
+An LLM can't digest a full per-track dump of ~2000 tracks as well as a compact summary — so
+`digest` doesn't export tracks line by line, it aggregates the library into a few sections with
+hard size ceilings: at most 11 lines for top-level genres, ~34 for sub-genres, 3 for languages,
+~13 for decades, and top artists/top albums are bounded by `config.toml`, not by library size.
+Anything past the top collapses into a single sentence with aggregate numbers. The resulting file
+stays a couple hundred lines at most, regardless of whether the library has 500 tracks or 10000.
+
+The command is fully offline: it makes no network calls and needs no `.token`, only the already
+downloaded `cache/`. `report` must have run at least once first (for `cache/genre_catalog.json`).
+
+```
+$ python -m sort_ym digest
+
+Genres:
+  Indie & Alternative: 680
+  Rock: 590
+  ...
+
+Digest saved: out/digest.md
+```
+
+Example `out/digest.md` (abridged):
+
+```
+## Genres (top-level buckets)
+- Indie & Alternative — 680 (34%): INT 571 / RU 108
+- Rock — 590 (29%): INT 518 / RU 72
+...
+
+## Decades
+- 2010s — 620 (31%): Rock 280, Indie & Alternative 200, Metal 90
+...
+
+## Top 40 artists
+1. Billy Talent — 66 (Rock; rock, punk)
+...
+1140 more artists with 1-4 tracks, 1737 mentions total; 835 of them with a single track.
+
+## Top 15 albums
+1. Slipknot — Iowa (2001) — 12
+...
+1401 more albums with 1-3 liked tracks. Tracks from albums with 2+ liked tracks: 732 of 2005 (37%).
+```
+
+**Important:** the `year` and `album title` fields weren't in the track cache from the start — if
+`cache/tracks.json` was created by an older version of `fetch`, the "Decades" and "Top albums"
+sections will show "Unknown" until the next `python -m sort_ym fetch` run (it re-downloads the
+whole cache once, then goes back to only fetching new tracks as usual).
+
 ## Handy things

 - Run `apply` first with `--limit 20 --yes` and check the result in the app before running it
  against all ~2000 tracks.
 - Delays between requests are configured in `config.toml` (`[throttle]`).
 - The minimum sub-genre playlist size is `config.toml` (`[classify] small_group_min`).
+- How many artists/albums the digest names individually — `config.toml` (`[digest] top_artists`,
+  `top_albums`) or the `digest` command's `--top`/`--top-albums` flags.

 ## Risks (unofficial API)

@ -127,6 +181,7 @@ Python 3.11+, `yandex-music==3.0.0`, standard library (`tomllib`, `csv`, `unicod
 .venv\Scripts\python -m sort_ym fetch
 .venv\Scripts\python -m sort_ym report
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --limit 20 --yes
+.venv\Scripts\python -m sort_ym digest
 ```

 Code structure and data flow are in [ARCHITECTURE.md](ARCHITECTURE.md).
--- a/README.ru.md
+++ b/README.ru.md
@ -39,6 +39,7 @@ python -m venv .venv
 .venv\Scripts\python -m sort_ym report                  # посчитать жанр и язык каждого трека, сохранить out/report.csv (аккаунт не меняет)
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --limit 20 --yes  # пробный запуск: создать плейлисты и добавить в них первые 20 треков
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --yes             # создать плейлисты и добавить в них все треки (меняет аккаунт)
+.venv\Scripts\python -m sort_ym digest                  # сводка библиотеки (топ-исполнители, жанры) в out/digest.md - чтобы вставить в чат с LLM; сеть не используется
 ```

 При повторных запусках `fetch` докачивает только новые треки, а `apply` не дублирует уже добавленные треки.
@ -59,13 +60,13 @@ Remove-Item -Recurse -Force cache

 Удаление `cache/` заставит `fetch` и `report` переполучить всё с нуля при следующем запуске.

-Также можно удалить сгенерированный отчёт:
+Также можно удалить сгенерированные отчёты (`out/report.csv`, `out/digest.md`):

 ```
 Remove-Item -Recurse -Force out
 ```

-Это просто результаты анализа, их удаление не повлияет на следующий запуск `report`.
+Это просто результаты анализа, их удаление не повлияет на следующий запуск `report`/`digest`.

 **Важно:** файл `.token` (OAuth-токен) не входит в кэш и не удаляется при очистке `cache/`. Очистка кэша вас не разлогирует. Если нужна повторная авторизация, удалите `.token` отдельно:

@ -103,12 +104,66 @@ Remove-Item .token
 После `report` в консоли также печатается список нераспознанных жанров (попавших в «Разное»),
 чтобы можно было дополнить таблицу в `sort_ym/genres.py`.

+## Дайджест для LLM
+
+Полный построчный список из ~2000 треков LLM переварить не может так же качественно, как
+компактную сводку — поэтому `digest` не выгружает треки построчно, а агрегирует библиотеку в
+несколько разделов с жёстко ограниченным размером: не более 11 строк по крупным жанрам, ~34 по
+под-жанрам, 3 по языкам, ~13 по десятилетиям, а топ-исполнителей и топ-альбомов ограничен
+`config.toml`, а не размером библиотеки. Всё, что не попало в топ, схлопывается в одну фразу с
+суммарными числами. Итоговый файл — не больше пары сотен строк независимо от того, 500 треков в
+библиотеке или 10000.
+
+Команда полностью офлайн: она не обращается к сети и не требует `.token`, читает только уже
+загруженный `cache/`. Нужно, чтобы `report` был запущен хотя бы раз (для `cache/genre_catalog.json`).
+
+```
+$ python -m sort_ym digest
+
+Жанры:
+  Инди и альтернатива: 680
+  Рок: 590
+  ...
+
+Дайджест сохранён: out/digest.md
+```
+
+Пример `out/digest.md` (сокращённо):
+
+```
+## Жанры (крупные корзины)
+- Инди и альтернатива — 680 (34%): INT 571 / RU 108
+- Рок — 590 (29%): INT 518 / RU 72
+...
+
+## Десятилетия
+- 2010-е — 620 (31%): Рок 280, Инди и альтернатива 200, Метал 90
+...
+
+## Топ-40 исполнителей
+1. Billy Talent — 66 (Рок; rock, punk)
+...
+Ещё 1140 исполнителей с 1-4 треками, 1737 упоминаний суммарно; из них 835 — по одному треку.
+
+## Топ-15 альбомов
+1. Slipknot — Iowa (2001) — 12
+...
+Ещё 1401 альбом с 1-3 лайкнутыми треками. Треков с альбомов, где лайкнуто 2 и более: 732 из 2005 (37%).
+```
+
+**Важно:** поля `год выхода` и `название альбома` появились в кэше треков не с самого начала —
+если `cache/tracks.json` был создан старой версией `fetch`, разделы «Десятилетия» и «Топ альбомов»
+покажут «Неизвестно» до первого перезапуска `python -m sort_ym fetch` (он один раз доперекачает
+весь кэш, дальше — как обычно, только новые треки).
+
 ## Handy things

 - Первый прогон `apply` делайте с `--limit 20 --yes` и проверьте результат в приложении, прежде
  чем запускать на все ~2000 треков.
 - Настройки задержек между запросами — в `config.toml` (`[throttle]`).
 - Минимальный размер под-жанрового плейлиста — `config.toml` (`[classify] small_group_min`).
+- Сколько исполнителей/альбомов показывать поимённо в дайджесте — `config.toml` (`[digest]
+  top_artists`, `top_albums`) или флаги `--top`/`--top-albums` команды `digest`.

 ## Риски (неофициальный API)

@ -127,6 +182,7 @@ Python 3.11+, `yandex-music==3.0.0`, стандартная библиотека
 .venv\Scripts\python -m sort_ym fetch
 .venv\Scripts\python -m sort_ym report
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --limit 20 --yes
+.venv\Scripts\python -m sort_ym digest
 ```

 Структура кода и поток данных — в [ARCHITECTURE.ru.md](ARCHITECTURE.ru.md).
--- a/config.toml
+++ b/config.toml
@ -15,6 +15,13 @@ batch_size = 100
 # Меньшие группы схлопываются в родительскую крупную корзину (rock/indie-alt/...).
 small_group_min = 12

+[digest]
+# Сколько исполнителей показывать в дайджесте (out/digest.md) поимённо.
+# Остальные схлопываются в одну строку "ещё N исполнителей".
+top_artists = 40
+# Сколько альбомов показывать поимённо; остальные - в одну строку с метрикой "альбомы vs синглы".
+top_albums = 15
+
 [paths]
 token_file = ".token"
 cache_dir = "cache"
--- a/sort_ym/cli.py
+++ b/sort_ym/cli.py
@ -3,7 +3,7 @@ from __future__ import annotations
 import argparse

 from . import apply as apply_mod
-from . import auth, fetch, genres, language, report
+from . import auth, classify, digest, fetch, genres, language, report
 from .config import load_config
 from .ymclient import make_client

@ -69,6 +69,33 @@ def cmd_apply(args: argparse.Namespace) -> None:
    apply_mod.apply_classification(client, rows, cfg.apply_request_delay, limit=args.limit)


+def cmd_digest(args: argparse.Namespace) -> None:
+    cfg = load_config()
+
+    tracks_cache = fetch.load_tracks_cache(cfg.cache_dir)
+    if not tracks_cache:
+        raise SystemExit("Кэш треков пуст. Сначала запустите: python -m sort_ym fetch")
+
+    catalog = genres.load_catalog(cfg.cache_dir)
+    if not catalog:
+        raise SystemExit("Нет снимка дерева жанров. Сначала запустите: python -m sort_ym report")
+
+    artist_genres = fetch.load_artist_genres(cfg.cache_dir)
+    lang_cache = language.load_lang_cache(cfg.cache_dir)  # только кэш, без сети
+    rows = report.build_rows(tracks_cache, lang_cache, catalog, artist_genres, cfg.small_group_min)
+
+    top = args.top if args.top is not None else cfg.digest_top_artists
+    top_albums = args.top_albums if args.top_albums is not None else cfg.digest_top_albums
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, artist_genres, top, top_albums)
+    out_file = digest.write_digest(text, cfg.out_dir)
+
+    print("\nЖанры:")
+    for g in digest.genre_stats(rows):
+        print(f"  {classify.BUCKET_LABELS.get(g['bucket'], g['bucket'])}: {g['tracks']}")
+
+    print(f"\nДайджест сохранён: {out_file}")
+
+
 def cmd_dedupe(args: argparse.Namespace) -> None:
    cfg = load_config()
    client = make_client(auth.get_token(cfg.token_file), cfg.request_timeout)
@ -90,6 +117,13 @@ def main(argv: list[str] | None = None) -> None:
    p_dedupe = sub.add_parser("dedupe", help="найти и убрать повторные вставки одного трека в плейлистах")
    p_dedupe.add_argument("--yes", action="store_true", help="подтвердить удаление дублей (без флага - только отчёт)")

+    p_digest = sub.add_parser(
+        "digest",
+        help="сводка библиотеки (топ-исполнители, жанры, десятилетия, топ-альбомы) в out/digest.md - для вставки в чат с LLM",
+    )
+    p_digest.add_argument("--top", type=int, default=None, help="сколько исполнителей показать поимённо (по умолчанию из config.toml)")
+    p_digest.add_argument("--top-albums", type=int, default=None, help="сколько альбомов показать поимённо (по умолчанию из config.toml)")
+
    args = parser.parse_args(argv)

    commands = {
@ -98,6 +132,7 @@ def main(argv: list[str] | None = None) -> None:
        "report": cmd_report,
        "apply": cmd_apply,
        "dedupe": cmd_dedupe,
+        "digest": cmd_digest,
    }
    commands[args.command](args)

--- a/sort_ym/config.py
+++ b/sort_ym/config.py
@ -15,6 +15,8 @@ class Config:
    request_timeout: float
    batch_size: int
    small_group_min: int
+    digest_top_artists: int
+    digest_top_albums: int
    token_file: Path
    cache_dir: Path
    out_dir: Path
@ -32,6 +34,8 @@ def load_config(path: Path | None = None) -> Config:
        request_timeout=data["throttle"]["request_timeout"],
        batch_size=data["fetch"]["batch_size"],
        small_group_min=data["classify"]["small_group_min"],
+        digest_top_artists=data["digest"]["top_artists"],
+        digest_top_albums=data["digest"]["top_albums"],
        token_file=ROOT / data["paths"]["token_file"],
        cache_dir=ROOT / data["paths"]["cache_dir"],
        out_dir=ROOT / data["paths"]["out_dir"],
--- a/sort_ym/digest.py
+++ b/sort_ym/digest.py
@ -0,0 +1,344 @@
+from __future__ import annotations
+
+import statistics
+from collections import Counter
+from pathlib import Path
+
+from . import classify, genres, report
+
+DIGEST_FILE = "digest.md"
+
+DECADE_UNKNOWN = "unknown"
+DECADE_MIN_YEAR = 1900
+DECADE_MAX_YEAR = 2100
+DECADE_TOP_GENRES = 3  # константа вёрстки (сколько жанров показывать на десятилетие), не config-knob
+
+
+def _by_track_key(tracks_cache: dict[str, dict]) -> dict[tuple, dict]:
+    """(id, album_id) из ЗНАЧЕНИЙ кэша -> сама запись кэша.
+
+    Ключ tracks_cache - исходный id из likes.tracks_ids, а не f"{id}:{album_id}" (у треков без
+    альбома это разные строки), поэтому склейка со строками report.build_rows идёт по значениям.
+    """
+    return {(t["id"], t["album_id"]): t for t in tracks_cache.values()}
+
+
+def _most_common_deterministic(counter: Counter):
+    """Самое частое значение; при равенстве частот - детерминированный тай-брейк по значению."""
+    return sorted(counter.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0]))[0][0]
+
+
+def _artist_ids_by_name(tracks_cache: dict[str, dict]) -> dict[str, list[str]]:
+    """Имя артиста -> id (в порядке первого появления, без дублей).
+
+    fetch._serialize кладёт в artists всех артистов с именем, а в artist_ids - только тех, у кого
+    есть и имя, и id, поэтому списки могут расходиться по длине для одного трека. Берём только
+    треки, где длины совпадают - иначе zip присвоил бы имени чужой id. Имя, встречающееся только
+    в рассинхронных треках, остаётся без id (и без тегов) - лучше пусто, чем неверно.
+    """
+    ids_by_name: dict[str, list[str]] = {}
+    for t in tracks_cache.values():
+        artists = t["artists"]
+        artist_ids = t["artist_ids"]
+        if len(artists) != len(artist_ids):
+            continue
+        for name, aid in zip(artists, artist_ids):
+            ids = ids_by_name.setdefault(name, [])
+            sid = str(aid)
+            if sid not in ids:
+                ids.append(sid)
+    return ids_by_name
+
+
+def artist_tags(
+    name: str,
+    ids_by_name: dict[str, list[str]],
+    artist_genres: dict[str, dict],
+    limit: int = 3,
+) -> list[str]:
+    """Собственные жанровые слаги артиста (объединение по всем безопасно найденным id)."""
+    tags: list[str] = []
+    for aid in ids_by_name.get(name, []):
+        entry = artist_genres.get(aid)
+        if not entry:
+            continue
+        for tag in entry.get("genres", []):
+            if tag not in tags:
+                tags.append(tag)
+    return tags[:limit]
+
+
+def artist_stats(
+    rows: list[dict],
+    tracks_cache: dict[str, dict],
+    artist_genres: dict[str, dict],
+) -> list[dict]:
+    """[{"name", "tracks", "top_fine", "tags"}], сортировка: tracks desc, затем name.
+
+    Считает по ИМЕНИ артиста, а не через zip(artists, artist_ids) - списки не всегда выровнены.
+    top_fine - самый частый fine_bucket среди треков этого исполнителя.
+    """
+    by_key = _by_track_key(tracks_cache)
+    ids_by_name = _artist_ids_by_name(tracks_cache)
+
+    counts: dict[str, int] = {}
+    fines: dict[str, Counter] = {}
+    for row in rows:
+        t = by_key.get((row["id"], row["album_id"]))
+        if t is None:
+            continue
+        for name in t["artists"]:
+            counts[name] = counts.get(name, 0) + 1
+            fines.setdefault(name, Counter())[row["fine_bucket"]] += 1
+
+    result = [
+        {
+            "name": name,
+            "tracks": tracks,
+            "top_fine": fines[name].most_common(1)[0][0],
+            "tags": artist_tags(name, ids_by_name, artist_genres),
+        }
+        for name, tracks in counts.items()
+    ]
+    result.sort(key=lambda a: (-a["tracks"], a["name"]))
+    return result
+
+
+def genre_stats(rows: list[dict]) -> list[dict]:
+    """[{"bucket", "tracks", "langs"}], максимум 11 строк (число крупных корзин).
+
+    bucket = genres.coarse_of(row["fine_bucket"]), а не row["bucket"] - оно смешивает под-жанр
+    и крупную корзину после схлопывания мелких групп в report.build_rows.
+    """
+    counts: dict[str, int] = {}
+    langs: dict[str, Counter] = {}
+    for row in rows:
+        bucket = genres.coarse_of(row["fine_bucket"])
+        counts[bucket] = counts.get(bucket, 0) + 1
+        langs.setdefault(bucket, Counter())[row["lang"]] += 1
+
+    result = [{"bucket": b, "tracks": n, "langs": dict(langs[b])} for b, n in counts.items()]
+    result.sort(key=lambda g: (-g["tracks"], g["bucket"]))
+    return result
+
+
+def fine_stats(rows: list[dict]) -> list[dict]:
+    """[{"fine", "tracks"}], максимум ~34 строки (размер genres.ROOT_BUCKET)."""
+    counts = Counter(row["fine_bucket"] for row in rows)
+    result = [{"fine": f, "tracks": n} for f, n in counts.items()]
+    result.sort(key=lambda g: (-g["tracks"], g["fine"]))
+    return result
+
+
+def lang_stats(rows: list[dict]) -> dict[str, int]:
+    return dict(Counter(row["lang"] for row in rows))
+
+
+def decade_key(year) -> str:
+    """Год -> "1990"/"2010"/... или DECADE_UNKNOWN (None, не int, либо вне разумных границ)."""
+    if not isinstance(year, int) or year < DECADE_MIN_YEAR or year > DECADE_MAX_YEAR:
+        return DECADE_UNKNOWN
+    return str((year // 10) * 10)
+
+
+def decade_label(key: str) -> str:
+    return "Неизвестно" if key == DECADE_UNKNOWN else f"{key}-е"
+
+
+def decade_stats(rows: list[dict], tracks_cache: dict[str, dict]) -> list[dict]:
+    """[{"key", "tracks", "top_genres"}], сортировка по году desc, "Неизвестно" последним.
+
+    top_genres - топ-DECADE_TOP_GENRES крупных корзин десятилетия (не полная матрица жанр x
+    десятилетие - она была бы до 11 x ~13 строк).
+    """
+    by_key = _by_track_key(tracks_cache)
+
+    counts: dict[str, int] = {}
+    genre_counts: dict[str, Counter] = {}
+    for row in rows:
+        t = by_key.get((row["id"], row["album_id"]))
+        year = t.get("year") if t else None
+        key = decade_key(year)
+        counts[key] = counts.get(key, 0) + 1
+        bucket = genres.coarse_of(row["fine_bucket"])
+        genre_counts.setdefault(key, Counter())[bucket] += 1
+
+    result = [
+        {
+            "key": key,
+            "tracks": n,
+            "top_genres": [
+                {"bucket": b, "tracks": c}
+                for b, c in genre_counts[key].most_common(DECADE_TOP_GENRES)
+            ],
+        }
+        for key, n in counts.items()
+    ]
+    result.sort(key=lambda d: (d["key"] == DECADE_UNKNOWN, -int(d["key"]) if d["key"] != DECADE_UNKNOWN else 0))
+    return result
+
+
+def album_stats(tracks_cache: dict[str, dict]) -> list[dict]:
+    """[{"album_id", "title", "year", "artists", "tracks"}], сортировка tracks desc, затем title.
+
+    Треки с album_id is None (сторонние загрузки без привязки к альбому) пропускаются - они не
+    участвуют в подсчёте "альбом vs синглы", но остаются во всех остальных срезах.
+    title/year/artists представителя альбома - самое частое непустое значение среди его треков
+    (детерминированный тай-брейк), а не "первое попавшееся".
+    """
+    groups: dict[int, list[dict]] = {}
+    for t in tracks_cache.values():
+        album_id = t.get("album_id")
+        if album_id is None:
+            continue
+        groups.setdefault(album_id, []).append(t)
+
+    result = []
+    for album_id, tracks in groups.items():
+        titles = Counter(t["album_title"] for t in tracks if t.get("album_title"))
+        title = _most_common_deterministic(titles) if titles else f"без названия (#{album_id})"
+        years = Counter(t["year"] for t in tracks if t.get("year") is not None)
+        year = _most_common_deterministic(years) if years else None
+        artist_tuples = Counter(tuple(t["artists"]) for t in tracks)
+        artists = ", ".join(_most_common_deterministic(artist_tuples)) if artist_tuples else ""
+        result.append(
+            {
+                "album_id": album_id,
+                "title": title,
+                "year": year,
+                "artists": artists,
+                "tracks": len(tracks),
+            }
+        )
+    result.sort(key=lambda a: (-a["tracks"], a["title"]))
+    return result
+
+
+def _pct(n: int, total: int) -> int:
+    return round(100 * n / total) if total else 0
+
+
+def render_digest(
+    rows: list[dict],
+    tracks_cache: dict[str, dict],
+    artist_genres: dict[str, dict],
+    top_artists: int,
+    top_albums: int,
+) -> str:
+    total = len(rows)
+    unique_artists = {name for t in tracks_cache.values() for name in t["artists"]}
+    genre_rows = genre_stats(rows)
+    fine_rows = fine_stats(rows)
+    lang_rows = lang_stats(rows)
+    decade_rows = decade_stats(rows, tracks_cache)
+    artists = artist_stats(rows, tracks_cache, artist_genres)
+    albums = album_stats(tracks_cache)
+    other = report.other_breakdown(rows)
+
+    known_years = sorted(t["year"] for t in tracks_cache.values() if t.get("year") is not None)
+
+    lines: list[str] = ["# Дайджест музыкальной библиотеки", "", "## Итоги"]
+    lines.append(f"- Лайкнутых треков: {total}")
+    lines.append(f"- Уникальных исполнителей: {len(unique_artists)}")
+    lines.append(
+        f"- Задействовано крупных корзин: {len(genre_rows)} из {len(classify.BUCKET_LABELS)}, "
+        f"под-жанров: {len(fine_rows)}"
+    )
+    if known_years:
+        median_year = round(statistics.median(known_years))
+        lines.append(
+            f"- Год релиза: медиана {median_year}, известен у {len(known_years)} из {total} "
+            f"({_pct(len(known_years), total)}%)"
+        )
+    else:
+        lines.append(
+            "> Годы релиза и названия альбомов ещё не загружены - запустите `python -m sort_ym "
+            "fetch` (кэш треков обновится один раз). Секции «Десятилетия» и «Топ альбомов» "
+            "пока неинформативны."
+        )
+    lines.append("")
+
+    lines.append("## Жанры (крупные корзины)")
+    for g in genre_rows:
+        label = classify.BUCKET_LABELS.get(g["bucket"], g["bucket"])
+        lang_parts = [
+            f"{classify.LANG_LABELS.get(code, code)} {n}"
+            for code, n in sorted(g["langs"].items(), key=lambda kv: -kv[1])
+        ]
+        lines.append(f"- {label} — {g['tracks']} ({_pct(g['tracks'], total)}%): {' / '.join(lang_parts)}")
+    lines.append("")
+
+    lines.append("## Под-жанры")
+    for f in fine_rows:
+        label = classify.FINE_LABELS.get(f["fine"], f["fine"])
+        lines.append(f"- {label} — {f['tracks']}")
+    lines.append("")
+
+    lines.append("## Язык")
+    for code, n in sorted(lang_rows.items(), key=lambda kv: -kv[1]):
+        label = classify.LANG_LABELS.get(code, code)
+        lines.append(f"- {label}: {n} ({_pct(n, total)}%)")
+    lines.append("")
+
+    lines.append("## Десятилетия")
+    lines.append("В скобках — доля от библиотеки; далее — три самые частые крупные корзины десятилетия.")
+    for d in decade_rows:
+        label = decade_label(d["key"])
+        top_genres_str = ", ".join(
+            f"{classify.BUCKET_LABELS.get(tg['bucket'], tg['bucket'])} {tg['tracks']}"
+            for tg in d["top_genres"]
+        )
+        lines.append(f"- {label} — {d['tracks']} ({_pct(d['tracks'], total)}%): {top_genres_str}")
+    lines.append("")
+
+    shown_artists = artists[:top_artists]
+    rest_artists = artists[top_artists:]
+    lines.append(f"## Топ-{len(shown_artists)} исполнителей")
+    lines.append("Счётчик — упоминания в треках (у трека может быть несколько исполнителей).")
+    lines.append("В скобках — самый частый под-жанр исполнителя, затем его собственные теги из каталога.")
+    for i, a in enumerate(shown_artists, 1):
+        fine_label = classify.FINE_LABELS.get(a["top_fine"], a["top_fine"])
+        tag_part = f"; {', '.join(a['tags'])}" if a["tags"] else ""
+        lines.append(f"{i}. {a['name']} — {a['tracks']} ({fine_label}{tag_part})")
+    if rest_artists:
+        rest_tracks = sum(a["tracks"] for a in rest_artists)
+        one_track = sum(1 for a in rest_artists if a["tracks"] == 1)
+        lines.append("")
+        lines.append(
+            f"Ещё {len(rest_artists)} исполнителей с {rest_artists[-1]['tracks']}-"
+            f"{rest_artists[0]['tracks']} треками, {rest_tracks} упоминаний суммарно; "
+            f"из них {one_track} — по одному треку."
+        )
+    lines.append("")
+
+    shown_albums = albums[:top_albums]
+    rest_albums = albums[top_albums:]
+    lines.append(f"## Топ-{len(shown_albums)} альбомов")
+    lines.append("Счётчик — сколько треков с альбома лайкнуто.")
+    for i, alb in enumerate(shown_albums, 1):
+        year_part = f" ({alb['year']})" if alb["year"] else ""
+        lines.append(f"{i}. {alb['artists']} — {alb['title']}{year_part} — {alb['tracks']}")
+    if rest_albums:
+        deep_tracks = sum(a["tracks"] for a in albums if a["tracks"] >= 2)
+        lines.append("")
+        lines.append(
+            f"Ещё {len(rest_albums)} альбомов с {rest_albums[-1]['tracks']}-"
+            f"{rest_albums[0]['tracks']} лайкнутыми треками. Треков с альбомов, где лайкнуто "
+            f"2 и более: {deep_tracks} из {total} ({_pct(deep_tracks, total)}%)."
+        )
+    lines.append("")
+
+    if other:
+        lines.append("## Разное (нераспознанные сырые жанры)")
+        for genre_raw, n in sorted(other.items(), key=lambda kv: -kv[1])[:5]:
+            lines.append(f"- {genre_raw}: {n}")
+        lines.append("")
+
+    return "\n".join(lines).rstrip() + "\n"
+
+
+def write_digest(text: str, out_dir: Path) -> Path:
+    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    out_file = out_dir / DIGEST_FILE
+    out_file.write_text(text, encoding="utf-8")
+    return out_file
--- a/sort_ym/fetch.py
+++ b/sort_ym/fetch.py
@ -20,10 +20,14 @@ def _track_genre(track: Track) -> str | None:


 def _serialize(track: Track) -> dict:
-    album_id = track.albums[0].id if track.albums else None
+    # album_id, album_title и year берутся из одного и того же albums[0] - иначе название
+    # альбома может разъехаться с его id (у трека может быть несколько альбомов).
+    album = track.albums[0] if track.albums else None
    return {
        "id": track.id,
-        "album_id": album_id,
+        "album_id": album.id if album else None,
+        "album_title": (album.title or "") if album else "",
+        "year": album.year if album else None,
        "title": track.title or "",
        "artists": [a.name for a in track.artists if a.name],
        "artist_ids": [a.id for a in track.artists if a.name and a.id is not None],
@ -61,9 +65,15 @@ def fetch_liked_tracks(
        return cache

    all_ids = likes.tracks_ids
-    # "not in cache" - трек ещё не загружен; "artist_ids" not in cache[tid] - трек загружен
-    # старой версией кэша (до добавления artist_ids) и должен быть докачан повторно.
-    missing_ids = [tid for tid in all_ids if tid not in cache or "artist_ids" not in cache[tid]]
+    # "not in cache" - трек ещё не загружен; "artist_ids"/"year" not in cache[tid] - трек загружен
+    # старой версией кэша (до добавления этих полей) и должен быть докачан повторно. Проверяем
+    # наличие ключа, а не правдивость значения - year легитимно может быть None у части альбомов,
+    # и тогда такой трек перекачивался бы при каждом fetch.
+    missing_ids = [
+        tid
+        for tid in all_ids
+        if tid not in cache or "artist_ids" not in cache[tid] or "year" not in cache[tid]
+    ]

    print(f"Лайкнутых треков: {len(all_ids)}, новых для загрузки: {len(missing_ids)}")

--- a/sort_ym/genres.py
+++ b/sort_ym/genres.py
@ -97,14 +97,23 @@ def flatten_catalog(roots: list[Genre]) -> dict[str, dict]:
    return flat


-def load_or_fetch_catalog(client: Client, cache_dir: Path) -> dict[str, dict]:
-    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+def load_catalog(cache_dir: Path) -> dict[str, dict]:
+    """Снимок дерева жанров только из кэша, без сети. {} если снимка ещё нет."""
    cache_file = cache_dir / GENRE_CATALOG_FILE
    if cache_file.exists():
        return json.loads(cache_file.read_text(encoding="utf-8"))
+    return {}
+
+
+def load_or_fetch_catalog(client: Client, cache_dir: Path) -> dict[str, dict]:
+    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    flat = load_catalog(cache_dir)
+    if flat:
+        return flat

    roots = with_retries(lambda: client.genres())
    flat = flatten_catalog(roots)
+    cache_file = cache_dir / GENRE_CATALOG_FILE
    cache_file.write_text(json.dumps(flat, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    return flat

--- a/tests/test_digest.py
+++ b/tests/test_digest.py
@ -0,0 +1,253 @@
+from sort_ym import digest, report
+
+CATALOG: dict = {}  # classify_track с пустым catalog использует genre_raw как есть
+
+
+_UNSET = object()
+
+
+def _track(id_, title, artists, genre_raw, artist_ids=None, album_id=_UNSET, album_title="", year=None):
+    return {
+        "id": id_,
+        "album_id": id_ * 10 if album_id is _UNSET else album_id,
+        "album_title": album_title,
+        "year": year,
+        "title": title,
+        "artists": artists,
+        "artist_ids": artist_ids if artist_ids is not None else [],
+        "genre_raw": genre_raw,
+        "lyrics_available": False,
+    }
+
+
+def _rows(tracks_cache, small_group_min=1):
+    return report.build_rows(tracks_cache, {}, CATALOG, {}, small_group_min)
+
+
+def test_artist_stats_counts_by_name_even_without_ids():
+    tracks_cache = {
+        "1:10": _track(1, "T1", ["Artist A"], "punk", artist_ids=[]),
+        "2:10": _track(2, "T2", ["Artist A"], "punk", artist_ids=[7]),
+    }
+    stats = digest.artist_stats(_rows(tracks_cache), tracks_cache, {})
+
+    assert len(stats) == 1
+    assert stats[0]["name"] == "Artist A"
+    assert stats[0]["tracks"] == 2
+
+
+def test_artist_stats_joins_tracks_without_album_id():
+    # Ключ кэша не совпадает с "id:album_id" (реалистично для треков без альбома) -
+    # склейка идёт по значениям, а не по ключу.
+    tracks_cache = {"some-uuid": _track(1, "T1", ["Artist A"], "punk", artist_ids=[7], album_id=None)}
+    stats = digest.artist_stats(_rows(tracks_cache), tracks_cache, {})
+
+    assert stats == [{"name": "Artist A", "tracks": 1, "top_fine": "punk", "tags": []}]
+
+
+def test_artist_stats_counts_collaboration_for_each_artist():
+    tracks_cache = {"1:10": _track(1, "T1", ["Artist A", "Artist B"], "punk", artist_ids=[7, 8])}
+    stats = digest.artist_stats(_rows(tracks_cache), tracks_cache, {})
+
+    names = {s["name"]: s["tracks"] for s in stats}
+    assert names == {"Artist A": 1, "Artist B": 1}
+
+
+def test_long_tail_collapses_past_top_artists():
+    tracks_cache = {}
+    tid = 0
+    for artist_idx in range(50):
+        count = 50 - artist_idx  # Artist0 - 50 треков, ... Artist49 - 1 трек
+        for _ in range(count):
+            tid += 1
+            tracks_cache[f"{tid}:{tid * 10}"] = _track(tid, f"T{tid}", [f"Artist{artist_idx}"], "punk")
+
+    rows = _rows(tracks_cache)
+    stats = digest.artist_stats(rows, tracks_cache, {})
+    rest = stats[10:]
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, {}, top_artists=10, top_albums=0)
+
+    assert "Artist0" in text
+    assert "Artist9" in text
+    assert "Artist10" not in text
+    assert f"Ещё {len(rest)} исполнителей" in text
+    assert str(sum(a["tracks"] for a in rest)) in text
+
+
+def test_genre_stats_uses_coarse_of_fine_not_row_bucket():
+    # punk (15 треков, >= порога) остаётся отдельным под-жанром в row["bucket"], indie (2, < порога)
+    # схлопывается в indie-alt - при наивном подсчёте по row["bucket"] это были бы ДВЕ разные
+    # строки, хотя coarse_of("punk") тоже "indie-alt" - это одна и та же крупная корзина.
+    tracks_cache = {}
+    for i in range(15):
+        tracks_cache[f"{i}:{i * 10}"] = _track(i, f"P{i}", ["Punk Artist"], "punk")
+    for i in range(15, 17):
+        tracks_cache[f"{i}:{i * 10}"] = _track(i, f"I{i}", ["Indie Artist"], "indie")
+
+    rows = _rows(tracks_cache, small_group_min=12)
+    assert any(r["bucket"] == "punk" for r in rows), "sanity: punk остался отдельным под-жанром"
+    assert any(r["bucket"] == "indie-alt" for r in rows), "sanity: indie схлопнулся"
+
+    stats = digest.genre_stats(rows)
+    assert {g["bucket"]: g["tracks"] for g in stats} == {"indie-alt": 17}
+
+
+def test_fine_stats_unmapped_bucket_renders_as_raw_slug():
+    tracks_cache = {"1:10": _track(1, "T1", ["Artist"], "totally-unknown-genre")}
+    rows = _rows(tracks_cache)
+
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, {}, top_artists=10, top_albums=10)
+
+    assert "totally-unknown-genre" in text
+
+
+def test_decade_key_and_label():
+    assert digest.decade_key(2011) == "2010"
+    assert digest.decade_key(None) == digest.DECADE_UNKNOWN
+    assert digest.decade_key(0) == digest.DECADE_UNKNOWN
+    assert digest.decade_key(1) == digest.DECADE_UNKNOWN
+    assert digest.decade_key(2150) == digest.DECADE_UNKNOWN
+    assert digest.decade_label("2010") == "2010-е"
+    assert digest.decade_label(digest.DECADE_UNKNOWN) == "Неизвестно"
+
+
+def test_decade_stats_handles_missing_year_key_without_crashing():
+    old_format_track = _track(1, "T1", ["Artist"], "punk")
+    del old_format_track["year"]
+    tracks_cache = {"1:10": old_format_track}
+
+    stats = digest.decade_stats(_rows(tracks_cache), tracks_cache)
+
+    assert stats == [{"key": digest.DECADE_UNKNOWN, "tracks": 1, "top_genres": [{"bucket": "indie-alt", "tracks": 1}]}]
+
+
+def test_decade_stats_sorted_desc_with_unknown_last():
+    tracks_cache = {
+        "1:10": _track(1, "T1", ["A"], "punk", year=2015),
+        "2:20": _track(2, "T2", ["B"], "punk", year=1995),
+        "3:30": _track(3, "T3", ["C"], "punk", year=None),
+    }
+    stats = digest.decade_stats(_rows(tracks_cache), tracks_cache)
+
+    assert [s["key"] for s in stats] == ["2010", "1990", digest.DECADE_UNKNOWN]
+
+
+def test_decade_top_genres_truncated_to_three_largest():
+    tracks_cache = {}
+    tid = 0
+    for genre_raw, n in {"punk": 10, "metal": 8, "rap": 6, "jazz": 4, "pop": 2}.items():
+        for _ in range(n):
+            tid += 1
+            tracks_cache[f"{tid}:{tid * 10}"] = _track(tid, f"T{tid}", ["Artist"], genre_raw, year=2015)
+
+    stats = digest.decade_stats(_rows(tracks_cache), tracks_cache)
+
+    assert len(stats) == 1
+    top = stats[0]["top_genres"]
+    assert len(top) == 3
+    assert sum(g["tracks"] for g in top) < stats[0]["tracks"]
+
+
+def test_album_stats_skips_none_album_id_but_tracks_counted_elsewhere():
+    tracks_cache = {
+        "abc": _track(1, "T1", ["Artist"], "punk", album_id=None),
+        "2:20": _track(2, "T2", ["Artist"], "punk", album_id=20, album_title="Album X"),
+    }
+    albums = digest.album_stats(tracks_cache)
+    assert len(albums) == 1
+    assert albums[0]["album_id"] == 20
+
+    genre_total = sum(g["tracks"] for g in digest.genre_stats(_rows(tracks_cache)))
+    assert genre_total == 2
+
+
+def test_album_stats_title_tie_break_is_deterministic():
+    # Оба названия встречаются по разу - при равенстве частот побеждает одно и то же
+    # значение независимо от порядка треков на входе.
+    a = {
+        "1:10": _track(1, "T1", ["Artist"], "punk", album_id=10, album_title="Zeta"),
+        "2:10": _track(2, "T2", ["Artist"], "punk", album_id=10, album_title="Alpha"),
+    }
+    b = {
+        "2:10": a["2:10"],
+        "1:10": a["1:10"],
+    }
+
+    assert digest.album_stats(a)[0]["title"] == "Alpha"
+    assert digest.album_stats(b)[0]["title"] == "Alpha"
+
+
+def test_album_stats_untitled_fallback():
+    tracks_cache = {"1:10": _track(1, "T1", ["Artist"], "punk", album_id=42, album_title="")}
+
+    albums = digest.album_stats(tracks_cache)
+
+    assert albums[0]["title"] == "без названия (#42)"
+
+
+def test_artist_tags_empty_when_only_misaligned_tracks():
+    # 2 имени, 1 id - длины не совпадают, трек целиком пропускается для сопоставления тегов.
+    tracks_cache = {"1:10": _track(1, "T1", ["Artist A", "Artist B"], "punk", artist_ids=[7])}
+    ids_by_name = digest._artist_ids_by_name(tracks_cache)
+
+    assert digest.artist_tags("Artist A", ids_by_name, {"7": {"name": "Artist B", "genres": ["rock"]}}) == []
+
+
+def test_artist_tags_no_misattribution_from_misaligned_track():
+    tracks_cache = {
+        "1:10": _track(1, "T1", ["Artist A", "Artist B"], "punk", artist_ids=[9]),  # рассинхрон
+        "2:20": _track(2, "T2", ["Artist B"], "punk", artist_ids=[9]),  # выровнен
+    }
+    ids_by_name = digest._artist_ids_by_name(tracks_cache)
+    artist_genres = {"9": {"name": "Artist B", "genres": ["rock"]}}
+
+    assert digest.artist_tags("Artist A", ids_by_name, artist_genres) == []
+    assert digest.artist_tags("Artist B", ids_by_name, artist_genres) == ["rock"]
+
+
+def test_artist_tags_unions_across_multiple_ids_for_same_name():
+    tracks_cache = {
+        "1:10": _track(1, "T1", ["Artist X"], "punk", artist_ids=[1]),
+        "2:20": _track(2, "T2", ["Artist X"], "punk", artist_ids=[2]),
+    }
+    ids_by_name = digest._artist_ids_by_name(tracks_cache)
+    artist_genres = {
+        "1": {"name": "Artist X", "genres": ["punk", "rock"]},
+        "2": {"name": "Artist X", "genres": ["rock", "ska"]},
+    }
+
+    assert digest.artist_tags("Artist X", ids_by_name, artist_genres) == ["punk", "rock", "ska"]
+
+
+def test_artist_tags_truncated_to_limit():
+    tracks_cache = {"1:10": _track(1, "T1", ["Artist X"], "punk", artist_ids=[1])}
+    ids_by_name = digest._artist_ids_by_name(tracks_cache)
+    artist_genres = {"1": {"name": "Artist X", "genres": ["a", "b", "c", "d"]}}
+
+    assert digest.artist_tags("Artist X", ids_by_name, artist_genres, limit=3) == ["a", "b", "c"]
+
+
+def test_digest_line_count_stays_bounded_on_large_library():
+    tracks_cache = {}
+    tid = 0
+    genre_pool = [
+        "punk", "indie", "metal", "rap", "electronics", "jazz",
+        "classicalmusic", "pop", "folk", "soundtrack", "allrock",
+    ]
+    for artist_idx in range(1500):
+        for _ in range(1 + artist_idx % 5):
+            tid += 1
+            tracks_cache[f"t{tid}"] = _track(
+                tid,
+                f"Track{tid}",
+                [f"Artist{artist_idx}"],
+                genre_pool[tid % len(genre_pool)],
+                album_id=tid % 1000,
+                album_title=f"Album{tid % 1000}",
+                year=1960 + (tid % 60),
+            )
+
+    rows = _rows(tracks_cache)
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, {}, top_artists=40, top_albums=15)
+
+    assert len(text.splitlines()) < 250
--- a/tests/test_fetch.py
+++ b/tests/test_fetch.py
@ -12,9 +12,11 @@ class FakeArtist:


 class FakeAlbum:
-    def __init__(self, id_, genre=None):
+    def __init__(self, id_, genre=None, title="", year=None):
        self.id = id_
        self.genre = genre
+        self.title = title
+        self.year = year


 class FakeTrack:
@ -149,6 +151,68 @@ def test_fetch_re_downloads_old_cache_entries_missing_artist_ids(tmp_path: Path)
    assert cache["100:10"]["artist_ids"] == [7]


+def test_fetch_re_downloads_old_cache_entries_missing_year(tmp_path: Path):
+    # Старый формат кэша (до добавления album_title/year, но уже с artist_ids) должен
+    # быть докачан повторно.
+    cache_dir = tmp_path
+    cache_dir.mkdir(exist_ok=True)
+    old_entry = {
+        "id": 100,
+        "album_id": 10,
+        "title": "Old",
+        "artists": ["Artist A"],
+        "artist_ids": [7],
+        "genre_raw": "pop",
+        "lyrics_available": False,
+    }
+    (cache_dir / fetch.TRACKS_CACHE_FILE).write_text(
+        json.dumps({"100:10": old_entry}, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
+    )
+
+    track = FakeTrack(
+        id_=100,
+        albums=[FakeAlbum(10, title="Iowa", year=2001)],
+        artists=[FakeArtist(7, "Artist A")],
+    )
+    client = FakeClient(likes_ids=["100:10"], tracks_by_batch={("100:10",): [track]})
+
+    cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, cache_dir, batch_size=100, batch_delay=0)
+
+    assert cache["100:10"]["year"] == 2001
+    assert cache["100:10"]["album_title"] == "Iowa"
+
+
+def test_fetch_does_not_redownload_entries_with_legitimately_unknown_year(tmp_path: Path):
+    # Регрессия: year=None легитимен (у альбома действительно нет года), и такая запись
+    # не должна перекачиваться при каждом fetch - проверяем наличие ключа, а не значение.
+    cache_dir = tmp_path
+    cache_dir.mkdir(exist_ok=True)
+    entry = {
+        "id": 100,
+        "album_id": 10,
+        "album_title": "Unknown Year Album",
+        "year": None,
+        "title": "T1",
+        "artists": ["Artist A"],
+        "artist_ids": [7],
+        "genre_raw": "pop",
+        "lyrics_available": False,
+    }
+    (cache_dir / fetch.TRACKS_CACHE_FILE).write_text(
+        json.dumps({"100:10": entry}, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
+    )
+
+    def boom(batch):
+        raise AssertionError(f"не должен перекачивать трек с легитимно неизвестным годом: {batch}")
+
+    client = FakeClient(likes_ids=["100:10"], tracks_by_batch={})
+    client.tracks = boom
+
+    cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, cache_dir, batch_size=100, batch_delay=0)
+
+    assert cache["100:10"]["year"] is None
+
+
 def test_fetch_artist_genres_batches_and_caches(tmp_path: Path):
    cache_dir = tmp_path
    tracks_cache = {