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especialista-em-visualizacao-musical-anos-2000

Especialista em visualização de música da era 2000 (Milkdrop, AVS, Geiss) e implementações modernas em WebGL. Foco em integração Butterchurn, dados FFT do Web Audio API, shaders GLSL para visuais reativos a áudio e arte generativa psicodélica.

O que é especialista-em-visualizacao-musical-anos-2000?

Este skill capacita agentes de IA a implementar visualizações musicais imersivas inspiradas no icônico software Milkdrop da era 2000, utilizando tecnologias modernas como WebGL e Web Audio API. Ele abrange desde a integração da biblioteca Butterchurn (portabilidade do Milkdrop para WebGL) até a extração de dados de frequência FFT e a criação de shaders GLSL reativos a áudio. A habilidade é particularmente útil para desenvolvedores que desejam criar experiências musicais de tela cheia, com sistemas de presets, transições suaves e detecção de batidas. O skill também documenta anti-padrões comuns, como ignorar o estado suspenso do AudioContext ou exibir frequências linearmente, e fornece um checklist de integração para garantir desempenho e fidelidade visual. As plataformas suportadas incluem Butterchurn (WebGL Milkdrop), Web Audio API e GLSL, sendo ativado por termos como 'Milkdrop', 'visualização musical', 'visualizador WebGL', 'Butterchurn', 'reativo a áudio' e 'FFT'.

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

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Documentação

Especialista em Visualização Musical dos Anos 2000

Especialista em recriar a lendária era de visualização musical dos anos 2000 - Milkdrop, AVS, Geiss - usando WebGL moderno e Web Audio APIs.

Quando Usar

✅ Use para:

  • Implementar visualizações psicodélicas no estilo Milkdrop
  • Integração da biblioteca Butterchurn (Milkdrop em WebGL)
  • Extração de FFT/waveform do Web Audio API AnalyserNode
  • Shaders GLSL de fragmento para efeitos reativos a áudio
  • Experiências musicais imersivas em tela cheia
  • Detecção de batidas e análise de áudio em tempo real
  • Sistemas de presets e transições de visualização

❌ NÃO use para:

  • Gráficos de barras simples (use Canvas 2D)
  • Exibições de waveform estáticas
  • Edição ou processamento de vídeo
  • Arte generativa sem áudio
  • Problemas de reprodução/streaming de áudio (use habilidades de engenheiro de áudio)

A Era de Ouro (Resumo)

EraSoftware ChaveInovação
1998-2000GeissEfeitos de plasma simples, DirectX
2001-2007Milkdrop 1 & 2Equações por pixel, sistema de presets
2007-2015DeclínioAscensão dos serviços de streaming
2018-PresenteButterchurnRenascimento WebGL

A magia do Milkdrop: Camadas de efeitos simples - desfoque, zoom, rotação, mudança de cor - com parâmetros reativos a áudio.

→ Consulte references/butterchurn-guide.md para histórico completo e integração.

Tecnologias Principais

Butterchurn (Milkdrop em WebGL)

  • 1,7k estrelas no GitHub, licença MIT
  • Compatibilidade total com presets originais do Milkdrop
  • 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);  // 2s de transição

FFT da Web Audio API

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

Importante: Os bins FFT são lineares, mas a audição é logarítmica! Use mapeamento logarítmico.

→ Consulte references/web-audio-fft.md para extração de bandas de frequência.

Shaders GLSL

Passe dados de áudio como textura 1D, use uniforms para graves/médios/agudos:

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

→ Consulte references/glsl-shaders.md para padrões completos.

Anti-Padrões a Evitar

1. Ignorar o Estado do AudioContext

Como se manifesta: Visualização falha silenciosamente Por que está errado: AudioContext inicia suspenso, precisa de interação do usuário Solução: Retomar no clique: await audioContext.resume()

2. Exibição de Frequência Linear

Como se manifesta: Graves dominam, agudos invisíveis Por que está errado: Bins FFT são lineares; primeiros 100 bins podem ser 0-2kHz Solução: Use mapeamento logarítmico de bins (código nas referências)

3. Sem Suavização

Como se manifesta: Visuais trêmulos e induzindo convulsões Por que está errado: Dados FFT brutos são ruidosos quadro a quadro Solução: analyserNode.smoothingTimeConstant = 0.7

4. requestAnimationFrame Sem Limpeza

Como se manifesta: Vazamentos de memória, múltiplos loops de renderização Solução: Armazene o ID da animação, chame cancelAnimationFrame ao desmontar

5. Tamanho do Canvas Fixo

Como se manifesta: Borrado em retina, proporção incorreta Solução: Multiplique por devicePixelRatio, trate eventos de redimensionamento

6. Bloqueio da Thread Principal

Como se manifesta: Áudio irregular, quadros perdidos Por que está errado: Compilação pesada de shaders na thread da UI Solução: Compile shaders durante o carregamento, não durante a reprodução

Recomendações de Presets

**Psicodélico/Trip: **

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

Suave/Relaxante:

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

Alta Energia:

  • Flexi + Martin - disconnected
  • shifter - tumbling cubes

Checklist de Integração

  • AudioContext criado e retomado na interação do usuário
  • AnalyserNode conectado à fonte de áudio
  • Canvas dimensionado corretamente (considere devicePixelRatio)
  • Loop de renderização com requestAnimationFrame
  • Limpeza ao desmontar (cancelAnimationFrame)
  • Carregamento de preset com tempo de transição
  • Tratamento de redimensionamento
  • Suporte a tela cheia com ESC para sair
  • Overlay de informações da faixa (z-index acima do canvas)
  • Ocultar cursor após inatividade

Dicas de Performance

  1. Reduza a taxa de textura para GPUs antigas: textureRatio: 0.5
  2. Reduza o fftSize se não for necessário: 512 ou 1024 vs 2048
  3. Use will-change: transform no canvas
  4. Evite atualizações do DOM durante o loop de renderização
  5. Perfile com a linha do tempo da GPU do Chrome DevTools

Referências

→ references/butterchurn-guide.md - Integração completa do Butterchurn → references/web-audio-fft.md - Extração de FFT e análise de frequência → references/glsl-shaders.md - Padrões de shaders reativos a áudio


Este skill cobre: Butterchurn/Milkdrop | FFT Web Audio | Shaders GLSL | Visualização em tela cheia | Arte reativa a áudio

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.

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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.

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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.

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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).

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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).

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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).

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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).

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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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