YT Organizer — Dashboard personal para YouTube

YouTube tiene un problema que nadie le va a resolver: cuantas más suscripciones acumulas, menos ves de los canales que en realidad te importan. El algoritmo optimiza para retenerte, no para ponerte al día. Si sigues 200 canales y solo abres YouTube una vez al día, hay contenido que nunca vas a ver — y ni siquiera sabrás qué te perdiste.

Este proyecto nació de esa fricción. La solución no era ver menos YouTube sino tener más control sobre cómo lo consumo.

El dashboard que YouTube no te da

YT Organizer es una app web personal que se conecta a tu cuenta de Google mediante OAuth 2.0 y usa la YouTube Data API v3 para leer tus datos reales — suscripciones, playlists, canales. A diferencia de YouTube, aquí tú decides qué ves y en qué orden.

Las funciones principales son:

• Suscripciones con categorías propias — agrupa canales en categorías que tú defines (tecnología, diseño, cocina, lo que sea) y filtra por ellas.
• Lista de pendientes persistente — guarda videos para ver después, marca los que ya viste, y la lista sobrevive a cerrar el navegador porque vive en SQLite, no en localStorage.
• Búsqueda dentro de tu ecosistema — busca videos directamente desde el dashboard y agrégalos a pendientes o favoritos sin salir.
• Playlists — navega tus playlists existentes de YouTube con sus videos.
• Favoritos — guarda videos que quieres poder encontrar rápido.

Por qué un backend propio era necesario

La opción más simple habría sido una SPA que llame a la API de YouTube directamente desde el navegador. Es viable, pero tiene un costo: exponer las credenciales OAuth en el cliente y no poder persistir datos entre sesiones de forma confiable.

Con un backend Express propio:

• Las credenciales de Google y el token de sesión nunca salen del servidor.
• La lista de pendientes, vistos y favoritos se guarda en SQLite — una base de datos que vive en un archivo local, sin infraestructura adicional.
• Las llamadas a YouTube pasan por el servidor, lo que permite cachear resultados costosos.

SQLite fue la decisión correcta para este caso. No necesitaba un servidor de base de datos, no necesitaba escalar, y necesitaba una solución que funcionara sin configuración extra. better-sqlite3 hace que las consultas sean síncronas y directas — ideal para un servidor de uso personal.

El módulo de estadísticas y el problema de la API

La parte más interesante del proyecto es el módulo de estadísticas: un dashboard al estilo Spotify Wrapped que analiza tus patrones de consumo.

La estadística más valiosa es el análisis de engagement por canal: ¿de cuáles canales realmente guardas o ves videos, y cuáles son suscripciones fantasma — canales activos con los que nunca interactúas?

Para responder eso, la app necesita dos fuentes de datos:

1. Actividad del canal — cuántos videos publicó en los últimos 90 días. Esto viene de la API de YouTube: para cada canal suscrito, se obtiene el ID de su playlist de uploads y se cuenta cuántos videos tienen fecha de publicación reciente.
2. Tu engagement — cuántos videos de ese canal tienes en pendientes, vistos o favoritos. Esto viene de SQLite.

El problema: si tienes 150 suscripciones, eso son 150 llamadas a playlistItems.list más unas pocas a channels.list. No es instantáneo.

SSE para progreso en tiempo real

Hacer que el usuario espere 30 segundos mirando una pantalla en blanco no era una opción. La solución fue cambiar el endpoint de estadísticas a Server-Sent Events (SSE): en lugar de responder cuando todo termina, el servidor va enviando eventos de progreso mientras procesa cada lote de canales.

// El servidor emite eventos mientras procesa
const send = (payload) => res.write(`data: ${JSON.stringify(payload)}\n\n`)

send({ progress: 5, message: 'Obteniendo suscripciones...' })
// ... procesa batch ...
send({ progress: 47, message: 'Analizando canales (60/127)...' })
// ... al terminar:
send({ progress: 100, message: '¡Listo!', result: data })
res.end()

// El cliente escucha los eventos con EventSource
const es = new EventSource('/api/channel-stats/stream', { withCredentials: true })
es.onmessage = (e) => {
  const { progress, message, result } = JSON.parse(e.data)
  setLoadProgress(progress)
  setLoadMessage(message)
  if (result) { setChannelData(result); es.close() }
}

El resultado es una barra de progreso real — no simulada — que avanza a medida que el servidor analiza cada lote de 8 canales en paralelo. Los resultados se cachean en memoria por 60 minutos para no repetir el análisis en cada visita.

Suscripciones fantasma

El concepto más útil que emergió del análisis es el de suscripción fantasma: un canal que sigue publicando contenido (activo en los últimos 90 días) pero con el que nunca interactúas en la app — ningún video guardado, ninguno marcado como visto, ninguno en favoritos.

Estas suscripciones son ruido puro. El dashboard las identifica y las separa del resto, lo que hace visible algo que YouTube tiene todo el interés en ocultarte: que una parte significativa de tus suscripciones probablemente ya no te interesan.

Una nota sobre el historial de YouTube

La YouTube Data API v3 no expone el historial de reproducción del usuario. Esto significa que “visto” en esta app solo cuenta los videos que tú marcas explícitamente — no lo que ves directamente en YouTube. Es una limitación real, pero también un incentivo para usar el dashboard como punto de entrada en lugar de YouTube directamente.

Lo que quedó

El proyecto funciona como herramienta personal local. El siguiente paso natural es desplegarlo — un servidor pequeño en Railway o Fly.io sería suficiente para uso individual. El código ya tiene todo lo necesario: variables de entorno separadas, sesiones con cookie segura en producción, y CORS configurado por origen.

Lo que más me sorprendió construyendo esto fue lo revelador que es el análisis de engagement. Ver en un gráfico que el 40% de tus suscripciones son fantasmas es incómodo — y exactamente el tipo de información que YouTube nunca te va a mostrar.