Spielebibliothek Explorer (Beta)

[Schattenwind]

Hallo zusammen,

wie wahrscheinlich viele hier hat sich über die Jahre eine Adventure-Sammlung angesammelt, die deutlich größer ist, als man jemals komplett durchspielen kann.

Irgendwann habe ich gemerkt, dass ich mir immer dieselbe Frage gestellt habe.

Nicht:

„Welche Spiele besitze ich?“

sondern:

„Welches Adventure besitze ich eigentlich schon, habe es noch nie gespielt, dauert nicht allzu lange und wäre heute Abend genau das Richtige?“

Steam, GOG oder Playnite verwalten Bibliotheken hervorragend.

Mir fehlte jedoch eine Möglichkeit, meine Sammlung genau nach solchen Kriterien zu durchsuchen.

Deshalb habe ich den Spielebibliothek Explorer entwickelt.

Einfach ausprobieren

Ihr müsst nicht sofort eure eigene Bibliothek importieren.

Im Download ist bereits meine kuratierte Beispielbibliothek mit rund 1.445 Spielen enthalten. So könnt ihr den Explorer sofort ausprobieren und euch ansehen, wie das Dashboard funktioniert.

Wenn euch das Konzept gefällt, könnt ihr anschließend eure eigene Bibliothek importieren.

Was macht der Explorer?

Der Spielebibliothek Explorer besteht aus einer einzigen HTML-Datei.

Nach dem Öffnen im Browser könnt ihr eine CSV-Datei eurer Spielebibliothek laden und anschließend nach unterschiedlichsten Kriterien filtern.

Zum Beispiel:

Welche Point-&-Click-Adventures unter fünf Stunden habe ich noch nicht gespielt?
Welche gut bewerteten Spiele habe ich völlig vergessen?
Welche gemütlichen ("Cozy") Adventures besitze ich?
Welche Detektivspiele warten noch auf mich?

Dabei lassen sich beliebige Filter kombinieren, beispielsweise:

Spielzeit
Bewertung
Spielstatus
Plattform
Genres
Steam-Tags
eigene Kategorien
CSV-Kompatibilität

Bisher wurde der Explorer unter anderem mit

Playnite-Exporten
Steam-ähnlichen CSV-Dateien
GOG-ähnlichen CSV-Dateien

getestet.

Pflicht ist lediglich eine Titel-Spalte.

Alle weiteren Informationen sind optional.

Werden Spalten nicht automatisch erkannt, können sie vor dem Import bequem manuell zugeordnet werden.

Warum nicht einfach Steam oder Playnite?

Weil sie ein anderes Problem lösen.

Steam verwaltet Steam-Spiele.

Playnite ist ein hervorragender Launcher und Bibliotheksmanager.

Der Spielebibliothek Explorer soll dagegen dabei helfen,

bereits vorhandene Spiele wiederzuentdecken.

Der größte Unterschied besteht in der persönlichen Kuratierung.

Anstatt ausschließlich Store-Tags zu verwenden, könnt ihr eure Bibliothek nach euren eigenen Vorstellungen organisieren.

Zum Beispiel:

Detektivspiele
Winterspiele
historische Spiele
gemütliche Spiele
Spiele für einen kurzen Abend

...oder beliebige andere Kategorien, die für euch sinnvoll sind.

Rückmeldungen willkommen

Ganz gleich, ob eure Bibliothek 50 oder 5.000 Spiele umfasst – ich freue mich über jede Rückmeldung.

Besonders interessieren mich:

CSV-Dateien aus Steam, GOG, Playnite oder anderen Programmen
große Bibliotheken
nichtdeutsche Spieletitel
Dubletten über mehrere Plattformen
Unicode- oder Zeichensatzprobleme
ungewöhnliche CSV-Formate
unerwartete Filterergebnisse
Bedienbarkeit und Übersichtlichkeit
Fehler oder Kompatibilitätsprobleme

Gerade echte Spielesammlungen enthalten oft Sonderfälle, die mit künstlichen Testdaten gar nicht auffallen.

CSV-Dateien erstellen

Beispielsweise über:

Playnite: Bibliothek → Exportieren
Steam: Community-Tools wie steam-library-exporter oder steam2csv
GOG: Community-Tools oder eine eigene Tabelle

Falls der Explorer eine CSV-Datei nicht automatisch erkennt, lassen sich die Spalten vor dem Import einfach manuell zuordnen.

Download

https://drive.google.com/file/d/1pY6EYb ... sp=sharing Die englische Version nimmt am OpenAI Hackathon teil.

Wie KI-Werkzeuge eingesetzt wurden

Ich gehe hier bewusst ins Detail, weil die beiden Projektbestandteile mit unterschiedlichen KI-Werkzeugen entwickelt wurden.

Game_Library_Explorer_EN.html wurde ursprünglich mit GPT-5.6 und Codex erstellt. Diese übernahmen die Implementierung, Fehlersuche, Refaktorierung und die Benutzeroberfläche. Die Projektidee, das Funktionskonzept, das Datenmodell und die Tests stammen von mir (Nadine). Das Kategoriesystem wurde nach dem ursprünglichen Aufbau jedoch grundlegend überarbeitet (siehe unten), sodass die Spielkategorisierung inzwischen nicht mehr ausschließlich von mir stammt. Das erwähne ich ausdrücklich, statt die ursprüngliche Aussage unverändert stehen zu lassen.
Die Python-Pipeline zur Datenaufbereitung wurde überwiegend mit Claude (Anthropic) entwickelt. Claude entwarf die vier Python-Skripte, entwickelte die unten beschriebenen Regeln zur Disambiguierung, führte nach jeder Stapelbearbeitung vollständige Integritätsprüfungen der Dateien durch und erkannte sowie korrigierte einen selbst verursachten Datenfehler, bevor dieser die produktive Datei erreichte. ChatGPT wurde parallel für Rechercheaufgaben eingesetzt, insbesondere zur Auflösung mehrdeutiger Treffer bei HowLongToBeat. Gemini steuerte eine alternative Architekturidee bei (die Bewertung des Drittanbieter-Tools Playnite), aus der ein strukturierter Testplan statt einer kompletten Neuentwicklung entstand. Dieser Projektteil wurde ausdrücklich nicht mit Codex oder GPT-5.6 umgesetzt.

Das Kategoriesystem in Game_Library_Explorer_EN.html wurde nach der ursprünglichen Entwicklung vollständig überarbeitet – ebenfalls ohne Codex, GPT-5.6 oder die oben beschriebene Python-Pipeline. Claude leitete fehlende Kategorien systematisch aus den bereits vorhandenen Steam-Tags der einzelnen Spiele ab und ergänzte sie. Dadurch wurden Fälle behoben, in denen ein Spiel zwar die passenden Steam-Daten besaß, aber im Explorer nicht unter dem entsprechenden kuratierten Filter erschien (beispielsweise ein Survival-Crafting-Spiel, das nicht unter „Survival“ gefunden werden konnte). Neue Kategorien wurden nur dann eingeführt, wenn mindestens 10–20 Spiele der Bibliothek diese tatsächlich unterstützten. Vorhandene Kategorien wurden niemals entfernt und keine Kategorien geraten.

Für die 268 Spiele, zu denen überhaupt keine Steam-Tag-Daten vorlagen und bei denen diese Methode daher prinzipiell nicht anwendbar war, recherchierte ChatGPT jedes Spiel einzeln anhand seiner Steam- oder GOG-Shopseite beziehungsweise einer vergleichbaren verlässlichen Quelle. Für jedes Spiel wurde die Quelle angegeben; wenn sich keine belastbare Zuordnung finden ließ, wurde dies ausdrücklich vermerkt, statt Vermutungen anzustellen.