bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills
Human + AI music production workflow for Suno - skills, templates, and tools
解決的問題
將從單一構想創作音樂專輯的過程，轉化為專業級的生產流程。透過自動化研究、作詞、AI音樂生成的提示工程，以及音訊後製，消除缺乏音樂訓練者所面臨的技術障礙。
如何運作
本專案是 Claude Code 的插件，採用多模型編排系統與 Model Context Protocol (MCP) 伺服器來管理製作流程。使用分層模型策略：Claude Opus 負責高風險的創意工作（如歌詞、概念），Sonnet 負責推理與協調，Haiku 則處理機械性任務。
主要元件包括：
- 技能系統：以 markdown/YAML 定義的 53 種專業技能（例如：作詞、母帶處理）
- MCP 伺服器：基於 Python 的伺服器，提供超過 80 個工具，用於音訊分析、狀態管理、歌詞處理等
- 研究系統：多代理流程，派遣領域專精的研究員在作詞前驗證事實
- 品質門檻：為歌詞（13 點）與音訊（7 點）設置自動檢查清單，確保專業標準
適用對象
希望使用 AI 工具製作完整專輯，但缺乏樂器演奏或專業音訊母帶處理技能的創作者
主要亮點
- 端對端流程：涵蓋從初始概念、深度研究到 Suno 提示、音訊母帶處理與宣傳影片生成的完整流程
- 多代理研究：使用平行子代理收集並驗證紀錄片風格專輯的一手資料
- 分層模型編排：根據所需創意或速度，將任務路由至 Opus、Sonnet 或 Haiku，優化成本與效能
- 流派智慧：內建 72 種不同音樂流派的製作指南與母帶處理預設
- 跨平台支援：完全相容 macOS、Linux 與 Windows
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