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何を解決するか

音楽アルバムの制作プロセスを、単なるアイデアからプロフェッショナルな生産パイプラインへと変革します。楽器演奏や音声マスタリングの専門知識がなくても、研究、作詞、AI音楽生成のプロンプト設計、音声後処理を自動化することで、技術的障壁を低減します。

動作方法

このプロジェクトは、Claude Code用のプラグインで、マルチモデルオーケストレーションシステムとModel Context Protocol (MCP)サーバーを用いて制作プロセスを管理します。階層的なモデル戦略を採用：Claude Opusは高リスクのクリエイティブ作業（作詞、コンセプト）を担当、Sonnetは推論と調整を管理、Haikuは機械的タスクを処理します。

主な構成要素は以下の通りです：

• スキルシステム：markdown/YAMLで定義された53種類の専門スキル（例：作詞、マスタリング）
• MCPサーバー：Pythonベースのサーバーで、80以上のツールを提供（音声分析、状態管理、作詞処理など）
• 研究システム：ドメイン特化の研究者を並列に配信し、作詞前に事実を検証するマルチエージェントパイプライン
• 品質ゲート：作詞（13項目）と音声（7項目）の自動チェックリストで、プロフェッショナルな基準を確保

対象ユーザー

AIツールを使ってフルアルバムを制作したいが、楽器演奏や音声マスタリングの専門スキルを持たないクリエイター

特徴

• エンドツーエンドパイプライン：初期コンセプト、深層研究からSunoプロンプト、音声マスタリング、プロモーション動画生成までをカバー
• マルチエージェント研究：ドキュメンタリー風アルバム用に、並列サブエージェントで一次資料を収集・検証
• 階層的モデルオーケストレーション：創造性やスピードに応じてタスクをOpus、Sonnet、Haikuにルーティングし、コストとパフォーマンスを最適化
• ジャンルインテリジェンス：72種類の音楽ジャンルに対応するプロダクションガイドとマスタリングプリセットを搭載
• クロスプラットフォーム対応：macOS、Linux、Windowsで完全互換