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해결하는 문제

음악 앨범 제작 과정을 단순한 아이디어에서 프로페셔널한 생산 파이프라인으로 전환합니다. 음악적 훈련이 부족한 사용자도 연구, 작사, AI 음악 생성을 위한 프롬프트 엔지니어링, 오디오 후처리를 자동화함으로써 기술적 장벽을 제거합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Claude Code용 플러그인으로, 다중 모델 오케스트레이션 시스템과 Model Context Protocol (MCP) 서버를 사용하여 제작 프로세스를 관리합니다. 계층적 모델 전략을 채택: Claude Opus는 고위험 창작 작업(가사, 개념)을 담당하고, Sonnet은 추론과 조율을 관리하며, Haiku는 기계적 작업을 처리합니다.

주요 구성 요소:

• 스킬 시스템: markdown/YAML로 정의된 53개의 전문 스킬(예: 가사 작사, 마스터링)
• MCP 서버: Python 기반 서버로 오디오 분석, 상태 관리, 가사 처리 등 80개 이상의 도구 제공
• 연구 시스템: 가사 작성 전 사실을 검증하기 위해 도메인 전문 연구자들을 병렬로 배치하는 멀티에이전트 파이프라인
• 품질 게이트: 가사(13점), 오디오(7점)에 대한 자동 체크리스트로 프로페셔널 기준 보장

대상 사용자

AI 도구를 사용해 전체 앨범을 제작하고 싶지만, 악기 연주나 오디오 마스터링 전문 기술이 없는 창작자

주요 특징

• 엔드투엔드 파이프라인: 초기 개념과 심층 연구부터 Suno 프롬프트, 오디오 마스터링, 프로모션 비디오 생성까지 모두 포함
• 멀티에이전트 연구: 다큐멘터리 스타일 앨범용으로 병렬 하위 에이전트를 활용해 1차 자료 수집 및 검증
• 계층적 모델 오케스트레이션: 창의성 또는 속도에 따라 작업을 Opus, Sonnet, Haiku로 라우팅하여 비용과 성능 최적화
• 장르 지능: 72개의 다양한 음악 장르에 맞는 프로덕션 가이드 및 마스터링 프리셋 포함
• 크로스플랫폼 지원: macOS, Linux, Windows에서 완전 호환