music-craft
通过结构化工作流生成歌曲、纯音乐或歌词驱动曲目。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：music-craft。 它的用途是：通过结构化工作流生成歌曲、纯音乐或歌词驱动曲目。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/music-craft/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我想为一支科技感宣传片制作背景音乐，需要充满未来感和节奏感，时长30秒。”，它会引导你细化情绪、节奏和乐器偏好，然后调用你配置的音乐后端生成多个候选音频供你选择和验证。或者说：“根据这段歌词‘夜空中的星，指引我前行’生成一首流行风格的歌曲片段。”，它会将歌词融入结构化提示，生成带有人声旋律的试听片段。
介绍
music-craft 旨在解决创作者在利用AI生成音乐时遇到的提示词效果不稳定、生成质量参差不齐的问题。它通过一个结构化的 OpenClaw 原生工作流，结合抗稀疏提示工程和质量验证机制，将模糊的音乐创意转化为高质量的音频输出。
使用时，用户只需提供关于风格、情绪、乐器或歌词的基本想法，该技能会引导用户完成一个结构化的提示构建过程，并自动调用后端音乐生成模型。它不绑定特定供应商，可以适配运行时暴露的任何音乐后端（如 ACE-Step, MusicGen, Stable Audio, mmx），为用户提供灵活的选择。
该技能非常适合音乐爱好者、内容创作者、视频剪辑师、游戏开发者以及任何需要定制化背景音乐或创意音效的个人。即使没有专业的音乐制作知识，用户也能通过引导式交互获得满意的音乐作品。
建议在使用前明确自己的音乐需求（如时长、风格、用途），并准备好关键描述词。由于它依赖后端模型，生成时间和质量可能因所选后端而异，初次使用可多尝试几种后端以找到最适合自己需求的组合。
核心特点
核心区别在于其“结构化工作流”与“抗稀疏提示工程”，能系统性地将模糊的音乐想法转化为高质量、具体的生成提示，显著提升输出的一致性与可用性，而非简单传递用户指令。同时，它完全“提供商无关”，可无缝切换不同的底层音乐生成模型，提供了极大的灵活性。
注意事项
不适合需要精细控制每一个音符、和弦或进行复杂编曲混音的专业音乐制作场景。
常见问题
需要懂乐理或会乐器吗？
不需要。该技能通过引导式提问帮助您描述音乐想法，即使使用简单的情绪、风格词汇也能生成音乐。
支持生成带人声的完整歌曲吗？
支持。它是为生成“歌曲、纯音乐或歌词驱动曲目”而设计的，可以处理包含人声的生成请求，具体效果取决于所选的后端模型。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/music-craft/raw/index.md 读取 music-craft 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/music-craft/raw/index.md（查看排版版本）