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해결하는 문제

이 프로젝트는 AI를 활용한 음악 제작을 위한 포괄적인 파이프라인을 제공하여, 사용자가 개념적 아이디어에서 완성된 앨범에 이르기까지의 과정을 가능하게 합니다. 연구, 가사 작곡, Suno와 같은 음악 생성 플랫폼을 위한 프롬프트 엔지니어링, 최종 오디오 마스터링 간의 복잡한 조율을 자동화함으로써 악기를 다룰 수 없는 사용자들이 기술적 장벽을 극복할 수 있도록 합니다.

작동 방식

Claude Code 플러그인으로 구현되었으며, 다중 모델 오케스트레이션 시스템과 Model Context Protocol (MCP) 서버를 사용합니다.

• 스킬 시스템: 53개의 전문적인 "스킬"(Markdown/YAML로 정의)이 문맥에 따라 Claude에 의해 자동으로 라우팅됩니다. 이 스킬들은 래임 구조 분석부터 마스터링을 위한 라우드니스 타겟까지 모든 작업을 처리합니다.
• 다중 모델 오케스트레이션: 필요에 따라 다양한 Claude 모델에 작업을 할당합니다: Opus는 창작 작업(가사, 개념)에, Sonnet은 추론과 조율에, Haiku는 기계적 작업(임포트, 검증)에 사용됩니다.
• MCP 서버: Python 기반 서버가 오디오 분석, 가사 처리, 상태 관리를 위한 80개 이상의 도구를 제공하며 플러그인의 신경계 역할을 합니다.
• 연구 시스템: 다큐멘터리 스타일 앨범의 경우, 가사 생성 전에 병렬로 하위 에이전트를 조율하여 1차 자료를 수집하고 검증합니다.
• 품질 게이트: 가사(13점)와 오디오(7점)에 대한 엄격한 체크리스트를 포함하여 전문 수준의 품질을 보장합니다.

대상 사용자

Claude Code와 Suno AI 음악 생성 플랫폼을 사용하는 음악가, 크리에이터, 비음악가로, 구조적이고 전문적인 워크플로우를 통해 AI로 전체 앨범을 제작하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 완전한 앨범 파이프라인: 개념 개발, 연구, 가사, Suno 프롬프트, 마스터링, 출시 준비를 관리합니다.
• 다중 에이전트 연구: 10개의 도메인 전문 하위 에이전트를 사용하여 가사의 사실 정확성을 검증합니다.
• 자체 MCP 서버: 실시간 오디오 분석과 상태 관리를 위한 80개 이상의 도구를 포함합니다.
• 장르별 가이드: 72개의 다양한 장르에 맞는 제작 가이드와 마스터링 프리셋을 포함합니다.
• 크로스 플랫폼 지원: macOS, Linux, WSL2, Windows를 완전히 지원하며, 견고한 CI/CD 파이프라인을 갖추고 있습니다.