bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills
Human + AI music production workflow for Suno - skills, templates, and tools
解决的问题
将从一个简单想法创作音乐专辑的过程，转变为专业级的生产流水线。通过自动化研究、作词、AI音乐生成的提示工程以及音频后期制作，消除了缺乏音乐训练者的技术障碍。
如何工作
该项目是 Claude Code 的一个插件，采用多模型编排系统和 Model Context Protocol (MCP) 服务器来管理制作流程。它采用分层模型策略：Claude Opus 负责高风险的创造性工作（如歌词、概念），Sonnet 负责推理与协调，Haiku 负责机械性任务。
关键组件包括：
- 技能系统：在 markdown/YAML 中定义的 53 个专业技能（例如：作词、母带处理）
- MCP 服务器：基于 Python 的服务器，提供超过 80 个工具，用于音频分析、状态管理、歌词处理等
- 研究系统：多代理流水线，派遣领域特定的研究员在作词前验证事实
- 质量门禁：为歌词（13 项）和音频（7 项）设置自动检查清单，确保专业标准
适用人群
希望使用 AI 工具制作完整专辑，但缺乏乐器演奏或专业音频母带处理技能的创作者
主要亮点
- 端到端流水线：涵盖从初始概念、深度研究到 Suno 提示、音频母带处理和宣传视频生成的全过程
- 多代理研究：使用并行子代理收集和验证纪录片风格专辑的一手资料
- 分层模型编排：根据所需创造力或速度，将任务路由至 Opus、Sonnet 或 Haiku，优化成本与性能
- 流派智能：包含 72 种不同音乐流派的制作指南和母带处理预设
- 跨平台支持：完全兼容 macOS、Linux 和 Windows
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