Yakui Studio は何をしますか？
実際のオーディオ解析、候補転写、手動修正、編集可能なプロジェクトを連携させます。ユーザー指定のリファレンスと承認済み音楽を使用します。音楽制作自体は、ゲームの改変や公開パッケージを許可しません。
起動とリソース
インストールされた npm パッケージは yakui-studio ローカル作業台を提供します。yakui-studio --no-open はサービスを起動するだけです。yakui-studio setup --agent codex|claude|opencode|all でこのスキルと同階層の procedural-chiptune をインストールします。デフォルトは codex です。インストール先はそれぞれ $CODEX_HOME/skills（デフォルト ~/.codex/skills）、~/.claude/skills、~/.config/opencode/skills（XDG_CONFIG_HOME に従う）です。--skills-dir PATH で単一ディレクトリを指定し、--replace で既存バージョンをバックアップしてからインストールします。スキルが他の場所にコピーされた場合も、両者は隣接フォルダである必要があります。
yakui-studio music setup --profile basic: 分析/プログラム合成に必要な Python 環境を構築します。yakui-studio music setup --profile transcribe: 必要に応じて実トラックと転写の依存関係をインストールします。初回のトラック分離にはモデルのダウンロードが必要になる場合があります。music analyze/separate/transcribe/review/init/renderはパッケージに付属の Python ツールを呼び出します。music importは候補を作業台プロジェクトに変換します。各サブコマンドで--helpを実行して、現在のパラメータ、特に転写モード、入出力パス、BPM を確認してください。
スキルのみがインストールされている場合でも、procedural-chiptune/scripts 内のツールを直接実行できます。スクリプトとテンプレートのパスはそのスキルディレクトリを基準に解決されます。Python 3.10+ と NumPy が基本合成をサポートします。オーディオデコードと MP3 には FFmpeg が必要です。モデルの依存関係については 実トラックと転写 を参照してください。
シェルが yakui-studio を見つけられない場合は、npx --yes --package [email protected] yakui-studio --help を使用してください。以降のコマンドも、このプレフィックスの後に引数を追加して実行します。スキルをインストールしても、エージェント CLI のインストール、アカウントへのログイン、音楽モデルのダウンロードは行われません。Codex と OpenCode はそれぞれ既存のログインとモデル設定を使用します。Claude Code の組み込み候補インターフェースは将来の機能として予約されています。作業台内では候補モードのツールはオフになっており、外部エージェントは以下の CLI を介してプロジェクトを操作します。
外部エージェントによる現在の作業台の操作
最初に yakui-studio project --help と yakui-studio project read を実行し、現在のプロジェクト、リビジョン、トラックフラグメント、ブラウザの選択範囲を読み取ります。サービスはデフォルトで http://127.0.0.1:5240 でリッスンします。YAKUI_STUDIO_URL を使用して、ユーザーが実際に開いているインスタンスを指定します。空白のインスタンスを代わりに作成しないでください。
yakui-studio project selectionで選択範囲を読み取り、project selection --file selection.jsonで選択範囲を更新します。yakui-studio project apply --file operations.jsonで編集を適用します。ファイルは、読み取ったばかりのprojectId、baseRevision、新しいoperationIdとoperationsを使用する必要があります。操作タイプ、フィールド、完全な例については プロジェクト CLI プロトコル を参照してください。バージョン競合が発生した場合は、再読み取りして編集を再評価します。リビジョンのみを変更してユーザーの変更を強制的に上書きしないでください。yakui-studio project import input.jsonまたはinput.midでインポートし、project export output.jsonまたはoutput.midでエクスポートします。インポートする前に現在のプロジェクトをエクスポートし、ユーザーが承認した素材を復元可能にしておきます。yakui-studio project undo --revision N --project IDとredo --revision N --project IDで、同じサービスの元に戻す履歴を操作します。
編集後、再度 project read を実行して実際のリビジョンと音符を確認し、変更されたトラック/フラグメントをユーザーに通知します。作業台は同じプロジェクトの編集をすぐに確認できます。ディスクに JSON を書き込むだけでは、開かれているプロジェクトは自動的に変更されません。
リファレンスからプロジェクトへ
- 実際にデコード可能なオーディオを取得した後、リファレンス分析 に従って、複数のフレーズのテンポ、ハーフテンポ/倍テンポ、ビートポイントをチェックします。曲名やリンクのみで聴いたり採譜したりしたと主張しないでください。
- 実トラックが必要な場合は Demucs を使用し、モデルの実際の sources（drums/bass/other/vocals）を保持します。これらはメロディー/応答を保証するものではありません。分離後のポリフォニック楽器には Basic Pitch ONNX を、明確なモノフォニックフレーズには pYIN を使用して照合します。まず短いセクションで検証してから、曲全体に拡張します。
- 元の候補、ソース、秒単位のタイムスタンプ、信頼度/アクティベーション値、ピッチベンド、手動の理由を保存します。
music reviewまたはreview_notes.pyを使用して、ロールウィンドウと明示的な編集を適用し、before を保持します。競合するロールは unassigned のままにし、量子化フィールドは派生データとして扱います。 music importを使用して作業台プロジェクトに変換し、インターフェースで JSON を開きます。元の候補ファイルは保持します。インポートは音符を編集可能な拍単位にマッピングします。ターゲット形式がピッチベンドなどの情報を保持できない場合は、その制限を説明し、プロジェクトのエクスポートを元の証拠のすべてとみなさないようにします。- トラックアレンジメントでフラグメントを選択し、ピアノロールに入り、オクターブ、開始拍、長さ、同音連打、装飾音、同時パートを確認します。ソロ、フラグメントループ、数値属性を使用してフラグメントごとに修正します。プロジェクト JSON を編集可能な成果物として保存します。
手動と AI の協調
フラグメントの開始点は曲全体の拍数であり、音符の開始点はフラグメントに対して相対的です。時間単位はすべて四分音符の拍です。フラグメントの境界とフラグメントをまたぐサスティンに注意してください。プロジェクトの編集、元に戻し、やり直しはリビジョンを変更します。
AI の変更は明確な音符/時間選択範囲を使用し、候補を生成し、試聴と比較してから適用または破棄します。プロジェクトが変更された後は、期限切れの候補を再生成します。AI による編曲提案は、リファレンスオーディオの正確な転写証拠とはなりません。利用可能なエージェントが設定されていない場合でも、手動での編集、試聴、エクスポートは可能です。利用不可または認証失敗の場合は、正直に報告する必要があります。
オリジナルのプログラム音楽は procedural-chiptune の init/render ルートを経由します。テンプレートのモチーフを書き換え、BPM のみの変更は避けてください。イベントスコア形式については スコア形式 を参照してください。ブラウザ合成と Python レンダリングは、サンプル単位で同一のマスターではありません。
成果物の基準
「候補を抽出済み」「一部フレーズを手動で校訂済み」「リファレンスに従って全範囲を検証済み」をそれぞれ明記します。モデル出力、インポート成功、AI による変更成功のみを、正確な採譜と称しないでください。確認済みの範囲、未割り当てのパート、不確かな音符を明記します。オリジナルの応答は明確にマークします。
成果物として、編集可能なプロジェクト、必要な元の候補と校訂記録、再生可能な試聴ファイルを提供します。プロジェクト JSON はトラックとフラグメントを保持し、イベントスコアはプログラムレンダリング用、MIDI は外部編集用、WAV は試聴用です。リファレンス録音は合成トラックや npm パッケージに自動的にミックスされません。実際の聴取能力が利用できない場合は正直に説明し、ユーザーが試聴できるようにオーディオを提供します。