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2000年代音楽ビジュアライゼーションエキスパート

Milkdrop、AVS、Geissなど2000年代の伝説的な音楽ビジュアライゼーションを、現代のWebGLとWeb Audio APIで再現するエキスパート。Butterchurn統合、GLSLシェーダーによる音声反応型ビジュアル、サイケデリックな生成アートを専門とします。

2000年代音楽ビジュアライゼーションエキスパート とは?

このスキルは、2000年代の伝説的な音楽ビジュアライゼーション(Milkdrop、AVS、Geiss)を、最新のWebGLおよびWeb Audio APIを使用して再現するための専門知識を提供します。Butterchurnライブラリの統合、Web Audio APIのAnalyserNodeからのFFTデータ抽出、GLSLフラグメントシェーダーを用いた音声反応型エフェクトの実装をカバーしています。単純な棒グラフや波形表示ではなく、没入感のある全画面表示のサイケデリックなビジュアライゼーションを構築したい開発者に最適です。Cline、Claude Code、CursorなどのAIエージェントプラットフォームで利用でき、プリセットシステム、トランジション、パフォーマンス最適化に関するガイダンスも含まれています。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/2000s-visualization-expert

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ドキュメント

2000年代音楽ビジュアライゼーションエキスパート は何をしますか?

2000年代の伝説的な音楽ビジュアライゼーションの時代(Milkdrop、AVS、Geiss)を、現代のWebGLとWeb Audio APIを使用して再現するエキスパートです。

使用するタイミング

✅ 使用すべきケース:

  • Milkdropスタイルのサイケデリックビジュアライゼーションの実装
  • Butterchurnライブラリの統合(WebGL Milkdrop)
  • Web Audio API AnalyserNode FFT/波形抽出
  • 音声反応型エフェクトのためのGLSLフラグメントシェーダー
  • 没入感のある全画面音楽体験
  • リアルタイムビート検出と音声分析
  • プリセットシステムとビジュアライゼーションのトランジション

❌ 使用すべきでないケース:

  • シンプルなスペクトル棒グラフ(Canvas 2Dを使用)
  • 静的なオーディオ波形表示
  • ビデオ編集または処理
  • オーディオ非連動の生成アート
  • オーディオ再生/ストリーミングの問題(オーディオエンジニアスキルを使用)

黄金時代(概要)

時代主要ソフトウェア革新性
1998-2000Geissシンプルなプラズマエフェクト、DirectX
2001-2007Milkdrop 1 & 2ピクセル単位の方程式、プリセットシステム
2007-2015衰退ストリーミングサービスの台頭
2018-現在ButterchurnWebGLによる復興

Milkdropの魔法: ぼかし、ズーム、回転、色シフトといったシンプルなエフェクトを、音声反応型パラメータで重ね合わせます。

→ 完全な歴史と統合については references/butterchurn-guide.md を参照。

コアテクノロジー

Butterchurn(WebGL Milkdrop)

  • GitHubスター1.7k、MITライセンス
  • オリジナルのMilkdropとの完全なプリセット互換性
  • npm: butterchurn、butterchurn-presets
import butterchurn from 'butterchurn';
const visualizer = butterchurn.createVisualizer(audioContext, canvas, {
  width: window.innerWidth,
  height: window.innerHeight,
  pixelRatio: window.devicePixelRatio || 1,
});
visualizer.connectAudio(audioNode);
visualizer.loadPreset(preset, 2.0);  // 2秒のブレンド

Web Audio API FFT

const analyser = audioContext.createAnalyser();
analyser.fftSize = 2048;
analyser.smoothingTimeConstant = 0.8;
const frequencyData = new Uint8Array(analyser.frequencyBinCount);
analyser.getByteFrequencyData(frequencyData);

重要: FFTビンは線形ですが、人間の聴覚は対数的です!対数マッピングを使用してください。

→ 周波数帯域の抽出については references/web-audio-fft.md を参照。

GLSLシェーダー

オーディオデータを1Dテクスチャとして渡し、ユニフォームを使用して低音/中音/高音を制御します。

uniform float u_bass;
float glow = smoothstep(0.5 - u_bass * 0.3, 0.0, dist);

→ 完全なパターンについては references/glsl-shaders.md を参照。

避けるべきアンチパターン

1. AudioContextの状態を無視する

症状: ビジュアライゼーションが静かに失敗する 理由: AudioContextはサスペンド状態で開始されるため、ユーザー操作が必要 修正方法: クリック時に再開: await audioContext.resume()

2. 線形周波数表示

症状: 低音が支配的で、高音が見えない 理由: FFTビンは線形。最初の100ビンは0~2kHzの可能性がある 修正方法: 対数ビンマッピングを使用(コードはリファレンスを参照)

3. スムージングなし

症状: ジッターが発生し、発作を誘発するようなビジュアル 理由: 生のFFTデータはフレーム間でノイズが多い 修正方法: analyserNode.smoothingTimeConstant = 0.7

4. requestAnimationFrameのクリーンアップなし

症状: メモリリーク、複数のレンダリングループ 修正方法: アニメーションIDを保存し、アンマウント時に cancelAnimationFrame を呼び出す

5. キャンバスサイズのハードコード

症状: Retinaディスプレイでぼやける、アスペクト比がおかしい 修正方法: devicePixelRatio を乗算し、リサイズイベントを処理する

6. メインスレッドのブロッキング

症状: オーディオの途切れ、フレームドロップ 理由: UIスレッドでの重いシェーダーコンパイル 修正方法: シェーダーは再生中ではなく、読み込み中にコンパイルする

プリセットのおすすめ

サイケデリック/トリッピー:

  • Flexi, martin + geiss - dedicated to the sherwin maxawow
  • Rovastar - Fractopia

スムーズ/チル:

  • Flexi - predator-prey-spirals
  • Geiss - Cosmic Strings 2

ハイエネルギー:

  • Flexi + Martin - disconnected
  • shifter - tumbling cubes

統合チェックリスト

  • AudioContextが作成され、ユーザー操作で再開される
  • AnalyserNodeがオーディオソースに接続されている
  • キャンバスのサイズが正しい(devicePixelRatioを考慮)
  • requestAnimationFrameを使用したレンダリングループ
  • アンマウント時のクリーンアップ(cancelAnimationFrame)
  • ブレンド時間を指定したプリセット読み込み
  • リサイズ処理
  • ESCキーで終了可能な全画面表示のサポート
  • トラック情報のオーバーレイ(z-indexはキャンバスより上)
  • 非アクティブ時のカーソル非表示

パフォーマンスのヒント

  1. 古いGPUではテクスチャ比率を下げる: textureRatio: 0.5
  2. 不要な場合はfftSizeを減らす: 2048ではなく512または1024
  3. キャンバスに will-change: transform を使用する
  4. レンダリングループ中はDOM更新を避ける
  5. Chrome DevToolsのGPUタイムラインでプロファイリングする

リファレンス

→ references/butterchurn-guide.md - Butterchurn統合の完全ガイド → references/web-audio-fft.md - FFT抽出と周波数分析 → references/glsl-shaders.md - 音声反応型シェーダーパターン


このスキルがカバーする範囲: Butterchurn/Milkdrop | Web Audio FFT | GLSLシェーダー | 全画面ビジュアライゼーション | 音声反応型アート

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

curiositech/windags-skills

Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

curiositech/windags-skills

Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

curiositech/windags-skills

Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

curiositech/windags-skills

>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

curiositech/windags-skills

Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

curiositech/windags-skills

Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

curiositech/windags-skills

Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

curiositech/windags-skills

AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

curiositech/windags-skills

Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

curiositech/windags-skills

Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations. Use PROACTIVELY for LLM features, chatbots, AI agents, or AI-powered applications.

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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

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