Beets 是一个专为那些强迫性人格（obsessive-compulsive）又痴迷音乐的 geek 打造的媒体库管理系统。
Beets 的目标是让你一次性整理所有的音乐集合（collection），它会为你的音乐分目录，自动改善涉及的元数据（metadata），提供一束管理和访问音乐的数据的工具；
源代码项目放在：https://github.com/sampsyo/beets
这里是一个 Beets 智能的 tag 收集器工作的示例：
$ beet import ~/music/ladytron
Tagging:
Ladytron - Witching Hour
(Similarity: 98.4%)
* Last One Standing -> The Last One Standing
* Beauty -> Beauty*2
* White Light Generation -> Whitelightgenerator
* All the Way -> All the Way...
由于 Beets 最初是被设计为一个库，所以它几乎可以做你能想象到的在音乐库上能做的事，通过插件，Beets 变成了一个百宝箱(panacea)。
- 取得或者计算所有可能需要的元数据（metadata）：专辑封面(album art), 歌词(lyrics), 流派(genres), 速度 (tempos), 回放增益(ReplayGain) levels, or 声音指纹(acoustic fingerprints).
- 从 MusicBrainz, Discogs, 或者 Beatport 中取得元数据（metadata）。或者从歌曲的文件名或者声音指纹（acoustic fingerprints）去猜想；
- 把音频转码成其他你喜欢的格式；
- 检查库中的重复的歌曲和专辑，或者检查那些空专辑；
- 清理过于粗糙复制的标签，听起来没前几个酷；
- 从文件元数据（metadata）中嵌入和抽取专辑封面信息；
- 通过浏览器浏览你的音乐库，在支持 HTML5 Audio 的浏览器上还可以直接播放；
- 从命令行上分析音乐文件的元数据（metadata）；
- 在支持 MPD 协议的音乐播放器上播放库中的音乐，能支持非常多的接口；
如果 Beets 还不支持你想要的东西，而且你也懂一点点 Python 的话，要写一个插件自己去实现是非常的容易的。
