Suno Song Creator

Suno Song Creator

Suno AI の確率的な性質を理解し、そのネイティブな言語である構造化メタデータを使って、プロ品質ですぐに制作に使える音楽プロンプトを作成します。

🛠️ 文字数カウントユーティリティ

重要： LLM は文字数を正確に数えられないため、このスキルには utils/ に文字数カウントユーティリティが含まれています。

ツールの要件：

• 文字数カウントスクリプトの実行に Bash ツールを使用します
• システムに Python 3 または Node.js がインストールされている必要があります

利用可能なユーティリティ：

• utils/count-prompt.py（Python 版）
• utils/count-prompt.js（Node.js 版）

ワークフローでの使用方法： ステップ 8（検証）では、Bash ツールを使って文字数カウントユーティリティを実行します。

python count-prompt.py 'your-prompt-text-here'

詳しい使用方法については、utils/README.md を参照してください。

基本概念

Suno は、人が指示に従うようにプロンプトを読み取るわけではありません。代わりに、学習時に得た共起パターンに基づいて音楽の概念をブレンドし、テキストを確率的なスタイルメッシュへとマッピングします。あらゆる単語には、意図しない連想を招く可能性のある「統計的な付随要素」があります。

重要な洞察： 「Pop」は重力のブラックホールのように作用します。ほぼすべてのジャンル（ロック：315B のリンク、ファンク：116B のリンク、エモ：12.2B のリンク）は、除外指定、意外な組み合わせ、戦略的な対比によって積極的に打ち消さない限り、ポップに引き寄せられます。

このスキルを使う場面

このスキルは、次の目的に使用します。

• Suno のプロンプトを一から作成する
• 既存のプロンプトを最適化して、より良い結果を得る
• 適切なモデルとパラメーターを選択する
• 適切なメタタグを使って効果的な歌詞を書く
• ジャンルに応じた制作戦略を適用する
• 一貫性のあるボーカルペルソナを構築する
• よくある問題（歌詞の混入、ありきたりな出力）を防ぐ

インタラクティブなガイダンスツール

このスキルでは、音楽スタイルに関する情報の収集や調査にインタラクティブなツールを使用します。

AskUserQuestion ツール

AskUserQuestion を使って、選択肢を通じて重要な情報を収集します。これにより、ユーザーがイメージを明確にでき、より適切な提案が可能になります。

使用する場面：

• 最初にイメージを把握するとき（ジャンル、ムード、ボーカル）
• モデルの選択を決めるとき
• パラメーターの設定を選ぶとき
• スタイルの参考情報を明確にするとき
• 複数の有効なアプローチがあるとき

質問する場合と、そのまま進める場合：

次の場合は質問します：

• ユーザーの依頼が曖昧、または一般的な場合（「曲を作って」など）
• 複数の有効なアプローチがある場合（ジャンル、ムード、モデルの選択）
• ユーザーが好みを述べているものの、具体性に欠ける場合
• 選択肢に、説明すべき大きなトレードオフがある場合
• 確認によって結果が改善される場合

次の場合は、そのまま進めます：

• ユーザーが詳細で具体的な要件を提示している場合
• アーティストの参考情報が示されている場合（質問せずに調査します）
• 適切なアプローチが一つしかない場合
• ユーザーが専門用語を使い、知識があることを示している場合
• 依頼が明確で、解釈の余地がない場合

使用例：

Question: "What's the primary genre for your song?"
Options:
- "Acoustic/Folk/Singer-Songwriter" (Natural vocals, intimate production)
- "Electronic/EDM/Synthwave" (Synthesized sounds, modern production)
- "Rock/Alternative" (Guitar-driven, raw energy)
- "Pop" (Polished, radio-ready hooks)

アーティストと楽曲のリサーチ（自動）

重要： ユーザーがアーティストを参考に挙げた場合は、自動的に楽曲リサーチャーのサブエージェントを起動して、パターン分析を行います。

起動条件：

• 「Phoebe Bridgersのような悲しい曲が作りたい」
• 「Sabrina Carpenterの「Manchild」のようなスタイルの曲」
• 「Taylor Swiftの『folklore』時代の雰囲気」
• アーティスト名と楽曲名、またはスタイルの参考例への言及

自動リサーチのワークフロー：

1. ユーザーのリクエストから抽出：

   • アーティスト名（必須）
   • 特定の楽曲名（言及があれば）
   • ユーザーの説明に含まれるスタイルやムードのヒント

2. Task ツールを使って楽曲リサーチャーのサブエージェントを起動：

   Task tool:
     subagent_type: "song-researcher"
     description: "Research artist patterns"
     prompt: "Research [Artist] - [Song if mentioned]. User wants [style/mood description]."
   

3. サブエージェントが自動リサーチを実行：

   • Genius.com： 特定の楽曲または人気曲の歌詞、構成、注釈を取得
   • HookTheory／コードサイト： コード進行や音楽分析を検索
   • Spotify／音楽サイト： ジャンルタグ、類似アーティスト、制作メモを調査
   • パターン抽出： 音節、韻のパターン、比喩、感情の展開を分析
   • 複数楽曲の分析： 特定の楽曲が指定された場合は、文脈を把握するため、ほかの楽曲も2～3曲分析
   • 信頼度の評価： リサーチの品質を評価（90～100％：包括的、70～89％：良好、50～69％：基本的、50％未満：不十分）

4. 構造化されたリサーチレポートを受け取る：

   • リサーチ品質のセクション（信頼度スコア、使用した情報源、分析した楽曲）
   • 主要楽曲の分析（歌詞の構成、テーマ要素、音楽的背景）
   • アーティストの背景（楽曲全体で一貫したパターン、確認されたバリエーション）
   • Suno プロンプトの推奨事項（ジャンルの説明、ボーカルのペルソナ、歌詞の指針、制作メモ）
   • リサーチの制限事項（不足しているデータを明記）

5. 以降の手順にリサーチ結果を反映：

   • 手順3（プロンプトの作成）： リサーチでの推奨事項に基づくジャンル、ボーカル、楽器編成、制作
   • 手順5（歌詞の作成）： 分析に基づく音節のパターン、韻のパターン、比喩の使い方
   • 手順4（パラメーター）： 調査したスタイルに基づくモデルの選択

自動リサーチのメリット：

• ✅ 手動でのブラウジングが不要
• ✅ 毎回、構造化されたパターンデータを取得
• ✅ 複数楽曲の比較分析
• ✅ 信頼度スコアでデータ品質を確認
• ✅ データが限られている場合も適切に対応
• ✅ プロンプト作成にすぐ使える実践的な推奨事項

エラー処理：

• アーティストが見つからない → サブエージェントが別の表記を試し、信頼度の低い部分的な結果を返す
• データが限られている → 利用可能な情報源を使い、制限事項を明確に記載
• 特定の楽曲が見つからない → 人気曲の分析に切り替え、その旨をレポートに記載
• データがまったくない → 空のレポートを返し、メインエージェントがユーザーにスタイルの指針を尋ねる

重要： リサーチはパターンの理解と着想を目的とするもので、模倣のためではありません。サブエージェントは構造的なパターンを抽出し、メインエージェントは学習した構造を参考に、完全にオリジナルの歌詞を作成します。

単独でリサーチする場合： ユーザーは曲を作成する前に、/research-artist [Artist] を単独で実行してパターンを調べることもできます。

ファイル書き込みツール

Write ツールを使って、作成したプロンプト一式を整理されたプロジェクトディレクトリに保存します。これにより、次のことが可能になります。

メリット：

• プロジェクト／アルバム別に整理されたプロンプトライブラリ
• 成功したプロンプトを後から参照し、反復して改善
• バージョン管理とプロンプトの履歴追跡
• 類似した曲に再利用できるテンプレート
• 創作上の判断に関する完全なドキュメント

ファイルが保存されるタイミング：

• ワークフローのすべての手順の完了後に自動保存
• 現在の作業ディレクトリ内に、プロジェクト別のディレクトリ構成を作成
• 曲ごとに、すべてのプロンプト要素を含む単一の Markdown ファイルを作成
• メタデータ、設定、プロンプト、歌詞、リサーチメモを収録

実践例：対話型＋自動化されたリサーチワークフロー

ユーザーの発言：「Phoebe Bridgers のような悲しい曲が作りたいです」

ステップ 1 - 確認の質問をする：

Question: "What aspects of Phoebe Bridgers' style appeal to you?"
Header: "Style Focus"
Options:
- "Intimate, confessional lyrics" (Bedroom pop, vulnerable delivery)
- "Melancholic atmosphere" (Dreamy production, sad mood)
- "Indie folk instrumentation" (Acoustic guitar, minimal production)
- "All of the above" (Comprehensive Phoebe Bridgers approach)

ユーザーが選択：「上記すべて」

ステップ 2 - 自動リサーチ（song-researcher サブエージェント）：

メインエージェントがリサーチを開始：

Task tool:
  subagent_type: "song-researcher"
  description: "Research Phoebe Bridgers patterns"
  prompt: "Research Phoebe Bridgers. User wants sad, intimate, indie folk style."

サブエージェントが実行する内容：

• WebSearch + WebFetch：「Phoebe Bridgers Motion Sickness lyrics Genius」
• WebSearch + WebFetch：「Phoebe Bridgers Kyoto lyrics Genius」（参考曲）
• WebSearch + WebFetch：「Phoebe Bridgers Scott Street lyrics Genius」（参考曲）
• WebSearch：「Phoebe Bridgers genre Spotify similar artists」
• WebSearch：「Phoebe Bridgers chord progressions」

サブエージェントが構造化レポートを返す：

# Research Report: Phoebe Bridgers

## Research Quality
Confidence Score: 85% (Good)
Sources Used: Genius ✓, Chords ✗, Spotify/Context ✓
Songs Analyzed: 3 total (Motion Sickness, Kyoto, Scott Street)

## Artist Context

### Consistent Patterns
- Syllable counts: 8-10 in verses, 6-9 in chorus
- Rhyme: Loose/slant rhymes, conversational (ABCB common)
- Structure: Verse-Chorus-Verse-Chorus-Bridge-Final Chorus
- Metaphor: One central metaphor per song, concrete imagery
- Tone: Vulnerable-to-defiant arc, confessional
- Vocabulary: Specific details, conversational language

## Recommendations for Suno Prompt

Genre: "indie folk, 2020s bedroom pop, Phoebe Bridgers x Julien Baker sensibility"
Vocal: "soft female alto, whisper-to-belt range, confessional delivery, vulnerable yet defiant, slight breathiness"
Lyrical Guidance: 8-10 syllables verses, 6-9 chorus, loose ABCB rhyme, one central metaphor
Production: "lo-fi warmth, close-mic intimacy, fingerpicked acoustic guitar, minimal percussion"

ステップ 3 - メインエージェントがリサーチを使ってプロンプトを作成：

genre: "indie folk, 2020s bedroom pop, Phoebe Bridgers x Julien Baker sensibility, intimate singer-songwriter"
vocal: "soft female alto, whisper-to-belt range, confessional delivery, vulnerable yet defiant, slight breathiness, conversational phrasing"
instrumentation: "fingerpicked acoustic guitar, subtle upright bass, sparse piano, minimal brushed percussion"
production: "lo-fi warmth, close-mic intimacy, bedroom aesthetic, natural dynamics, tape saturation"
mood: "melancholic, vulnerable, bittersweet, confessional, quiet defiance"

ステップ 4 - リサーチで得たパターンを使ってオリジナルの歌詞を作成：

• リサーチで得た 8～10 音節のパターンを使います
• 特定した緩やかな ABCB 押韻構成を適用します
• 1 つの中心的な比喩を展開します（パターンに沿って）
• 確認された会話調を保ちます
• ユーザーのテーマに着想を得た、完全にオリジナルの内容を作成します

7 ステップのワークフロー

ステップ 1：ビジョンを理解する

対話形式の質問とリサーチを通じて、ユーザーから重要な情報を集めます。

AskUserQuestion を使って以下の情報を集めます：

主な情報：

• ジャンル／スタイル（具体的に。「ロック」だけでなく「インディーフォークロック」など）
• ムードと感情の方向性（親密か、アンセム的か。憂鬱か、高揚感があるか）
• ボーカルの特徴（性別、声質、歌い方）
• 制約（テンポ、長さ、汚い言葉を使わない、歌いやすさ）

質問の構成例：

Question: "What mood and energy level should your song have?"
Header: "Mood/Energy"
Options:
- "Melancholic & Intimate" (Sad, vulnerable, close)
- "Euphoric & Anthemic" (Joyful, powerful, big)
- "Dark & Aggressive" (Intense, forceful, edgy)
- "Dreamy & Atmospheric" (Ethereal, floating, ambient)

ユーザーがアーティストを参考として挙げた場合： 利用可能なウェブツールを使って、そのアーティストのスタイルをリサーチします。

1. Genius.com の分析を取得し、歌詞のパターンを調べます
2. HookTheory.com で音楽の構成を確認します
3. Spotify でジャンルと類似アーティストの情報を調べます
4. 調査結果をまとめ、ペルソナとプロダクションの特徴を記述します

モデル選択の対話例：

Question: "Which model should we use for your [genre] song?"
Header: "Model"
Options:
- "v5 - Cleanest audio, best vocals" (Recommended for acoustic/pop/vocals-first)
- "v4.5 - Reliable workhorse" (Best for heavy genres, consistent results)
- "v4.5+ - Creative experimentation" (More surprises, less predictable)

ステップ 2：モデルとパラメーターを選択する

ジャンルと品質のニーズに基づいてモデルを選びます（ユーザーが迷っている場合は AskUserQuestion を使います）。

モデル	最適な用途	主な強み	制限事項
v5	アコースティック、ポップ、シンガーソングライター、ボーカル重視	最もクリアな音声、最も自然なボーカル	不要なイントロのボーカルが加わることがあり、冒険的な表現は控えめ
v4.5	ヘヴィなジャンル、長尺、安定した結果	信頼できる定番、高品質	歌詞が予測不能な形で崩れることがある
v4.5+	クリエイティブなプロジェクト、思いがけない好結果	よりクリエイティブで、興味深い結果	不安定で、ランダムな要素が加わる
v4	意図的な混沌、実験	予測不能で、ときに素晴らしい	古く、プロンプトへの追従性が低い

パラメーターのガイドライン：

MAX Mode（アコースティック／フォーク／カントリーで使用し、エレクトロニックでは省略します）：

[Is_MAX_MODE: MAX](MAX)
[QUALITY: MAX](MAX)
[REALISM: MAX](MAX)
[REAL_INSTRUMENTS: MAX](MAX)

Weirdness（0～100%）：

• 0～30%：安全で予測しやすい（商業ポップ、カバー）
• 40～60%：創造性と制御のバランス
• 70～100%：実験的な領域

Style Influence（0～100%）：

• 高（70～90%）：「Pop」や「Rock」のような曖昧なタグの場合
• 中（40～60%）： 「7/8 拍子のプログレッシブ・ジェント・メタル」のような具体的なタグの場合
• 低（20～40%）：意外性を求める実験的な作品の場合

ステップ 3：構造化プロンプトを作成する

明確さを最大限に高めるため、コロンと引用符の形式を使用します。

genre: "indie folk rock, 2020s bedroom pop aesthetic, confessional singer-songwriter style"
vocal: "soft female alto, intimate whisper-to-belt, gentle vibrato, slight nasal quality"
instrumentation: "fingerpicked acoustic guitar, warm upright bass, sparse piano, light ambient pads"
production: "lo-fi intimacy, tape warmth, close-miked vocals, narrow stereo, natural room reverb"
mood: "melancholic, nostalgic, late-night introspection"

🚨 重要：1000 文字制限

Suno のプロンプトは、スペース、引用符、句読点をすべて含めて、厳密に最大 1000 文字です（歌詞とメタタグは除く）

重要な書式ルール：セクション間に空行を入れないでください！ セクションは空行を挟まず、改行だけで連結する必要があります。

構造化プロンプト（ジャンル、ボーカル、楽器編成、プロダクション、ムードの各セクションを組み合わせたもの）は、正確に数えて合計 1000 文字を超えてはいけません。

文字数の目安：

• ジャンル： 約 150～200 文字
• ボーカル： 約 150～200 文字
• 楽器編成： 約 200～250 文字
• プロダクション： 約 200～250 文字
• ムード： 約 100～150 文字
• 合計： 約 800～1000 文字（1000 文字未満に収めてください！）

制限内に収める方法：

✅ 空行を入れない - 最も重要なルール：

❌ WRONG (adds extra characters):
genre: "dream pop"

vocal: "soft female"

❌ This format wastes characters on blank lines!

✅ CORRECT (compact):
genre: "dream pop"
vocal: "soft female"

✅ No blank lines between sections!

✅ 簡潔かつ具体的にする：

❌ TOO LONG (45 chars): "electric guitar with heavy distortion and power chords"
✅ BETTER (28 chars): "distorted power chord riffs"

✅ リストには「and」ではなくコンマを使う：

❌ WASTES CHARS (58 chars): "acoustic guitar with male vocals and emotional delivery and reverb"
✅ EFFICIENT (50 chars): "acoustic guitar, male vocals, emotional, reverb"

✅ 印象に残る表現を優先する：

• 重複する言葉（「very」「really」「extremely」）を削除する
• 関連する要素をまとめる（「warm sound and analog character and tape saturation」ではなく「warm analog tape saturation」）
• 文字数が上限を超える場合は、影響の小さい形容詞を削る

✅ 確定前に必ず文字数を確認する： プロンプト全体（空行を入れずに連結した 5 つのセクションすべて）の文字数を数えます。1000 文字を超える場合は、次の順に体系的に削ります。

1. まず、重要度の低いムードの表現を削除します
2. 次に、プロダクションの詳細を簡潔にします
3. 最後に、楽器編成を簡潔にします
4. ジャンルとボーカルは要点を保ちつつ、短くまとめます

制限内の例（746 文字 - 確認済み）：

genre: "dream pop, 2020s bedroom pop, ethereal soundscapes with lush synth textures and ambient pads, modern indie pop sensibilities"
vocal: "soft female soprano, breathy delivery, whisper-to-belt range, airy phrasing, gentle vibrato on held notes, close-miked intimacy"
instrumentation: "layered synth pads with slow attack, arpeggiated patterns, subtle warm bass, soft electronic percussion, minimal kick"
production: "wide stereo image, spacious reverb with long decay, atmospheric processing, clean high-end, reverb-drenched vocals in mix"
mood: "dreamy, floating, introspective, nostalgic, bittersweet, late-night contemplation, weightless, serene melancholy"

注： セクション間に空行はありません！上記のとおり正確にコピーしてください。

⚠️ 著作権とコンテンツに関する制限

重要：著作権で保護された内容に言及するプロンプトは、Suno に拒否されます

すべてのプロンプトセクション（ジャンル、ボーカル、楽器編成、プロダクション、ムード）で、以下の表現は避けてください。

• ❌ アーティスト名（Phoebe Bridgers、Taylor Swift、Radiohead）
• ❌ バンド名（Foo Fighters、Pearl Jam、The Beatles）
• ❌ プロデューサー名（Rick Rubin、Max Martin、Quincy Jones）
• ❌ アルバム名（OK Computer、Thriller、folklore）
• ❌ 曲名（Bohemian Rhapsody、Smells Like Teen Spirit）
• ❌ レコードレーベル名（「indie label aesthetic」のような一般的な表現は除く）

その代わりに、名前を挙げずに本質を表現します。

方法 1 - ジャンル + 時代 + 表現：

❌ "Radiohead OK Computer sound"
✅ "experimental alternative rock, 1990s British art rock, electronic textures with guitar-driven melancholy"

❌ "Phoebe Bridgers style"
✅ "2020s indie folk, bedroom pop intimacy, confessional female singer-songwriter"

❌ "produced by Rick Rubin"
✅ "raw analog production, minimal overdubs, live room sound, stripped-back aesthetic"

方法 2 - 特徴 + 時代：

❌ "80s Michael Jackson pop"
✅ "1980s polished pop with funk basslines, tight production, punchy drums, falsetto vocals"

❌ "Kurt Cobain vocals"
✅ "raw grunge vocals, 1990s alternative rock delivery, pained intensity with vocal strain"

❌ "Joni Mitchell folk"
✅ "1970s confessional folk, complex guitar tunings, jazz-influenced chord progressions, soprano range"

方法 3 - シーン／ムーブメント + 地域：

❌ "Seattle grunge like Nirvana"
✅ "Pacific Northwest grunge aesthetic, early 1990s alternative rock, raw guitar-driven sound"

❌ "Motown sound"
✅ "1960s Detroit soul production, tight rhythm section, gospel-influenced vocals, tambourine accents"

❌ "British Invasion style"
✅ "1960s British rock and roll, jangly guitars, melodic pop-rock, Liverpool sound"

方法 4 - 技術的な表現 + 感情的な表現：

❌ "Billie Eilish whisper vocals"
✅ "intimate ASMR-style whisper vocals, extreme proximity effect, modern Gen Z pop delivery"

❌ "Metallica heavy sound"
✅ "thrash metal intensity, downtuned guitars, aggressive double-kick drums, 1980s Bay Area metal"

❌ "Adele power vocals"
✅ "powerful female belting, soulful delivery with melisma, emotional intensity, contemporary pop ballad"

ボーカルのペルソナは、名前ではなく特徴で表現します。

❌ vocal: "Thom Yorke falsetto"
✅ vocal: "high male falsetto with vulnerable tremolo, British alternative rock delivery, ethereal quality"

❌ vocal: "sounds like Beyoncé"
✅ vocal: "powerful female vocals with R&B runs, contemporary pop-soul delivery, commanding presence"

生成前のセルフチェック：

• プロンプト内にアーティスト名、バンド名、プロデューサー名が一切ない
• アルバム名や曲名に言及していない
• ジャンル + 時代 + 特徴でスタイルを表現している
• ボーカルのペルソナを、歌手名との比較ではなく特徴で表現している
• プロダクションを、誰が手がけたかではなく技法で表現している

重要な書式ルール：

1. ジャンル／ボーカル／楽器編成／プロダクション／ムードの各セクション間に空行を入れない

   • 各セクションをそれぞれ別の行に記載し、間に空行を入れないでください

2. 文字数を節約するため、コンマを使う

   • ❌ 文字数を無駄にします：acoustic guitar with male vocals and emotional delivery and reverb
   • ✅ 効率的です：acoustic guitar, male vocals, emotional delivery, reverb

3. セクション末尾にピリオドは不要

   • 改行によって各セクションを自然に区切れます
   • ピリオドは文字数を消費するだけで、効果はありません

4. 詩的ではなく、メタデータのような表現にする

   • 歌詞が混入するのを防ぐため、プロンプトでは歌詞のようなリズムを避けます
   • 華美な表現ではなく、技術的な表現を使います

ステップ 4：詳細パラメーターを設定する

ボーカルの性別：

• 一貫性を保つため、明示的に設定します（男性または女性）
• 最良の結果を得るには、ペルソナの説明と組み合わせます

除外するスタイル： 否定表現よりも確実です。例：

• 女性の声だけにしたい場合は、Male Vocal を除外します
• 純粋なロックにしたい場合は、Electronic, Hip Hop, Pop を除外します
• アコースティックだけにしたい場合は、Electronic, Synthesizer, Drum Machine を除外します

START_ON パラメーター（イントロを省略し、すぐに開始）：

[START_ON: TRUE]
[START_ON: "first few words of your lyrics"]

ステップ 5：効果的な歌詞を書く

構成要件：

1. セクションを制御するため、歌詞には必ずメタタグを使用します：

[Verse | intimate delivery | sparse instrumentation]
First verse lyrics here

[Chorus | anthemic chorus | stacked harmonies | modern pop polish]
Chorus lyrics here

2. 音節数を一貫させます（1 行あたり 6～10 音節）：

• 同じ構成上の位置にある行の音節数の差は、±1～2 音節に収めます
• リズムに乗せて声に出し、確認します

3. セクションを区切ります（必ず空行を入れます）：

[Verse 1]
Lyrics here

[Chorus]
Lyrics here

4. 大文字・小文字で強弱を調整します：

• 大きく、力強く：MY WORLD'S BEEN LEFT IN SORROW!
• 穏やかに、静かに：my world's been left in sorrow

5. バックボーカルには丸括弧を使います：

• 静かに：(fading away...)
• 大きく：(RISE UP NOW!)

6. 歌詞の混入を防ぎます：

• 歌詞入力欄には必ず何かを入力します（空欄にしないでください）
• 歌詞入力欄の先頭に区切りを追加します：///*****///
• プロンプトスタイルは、詩的ではなくメタデータのようにします
• 構造化されたフィールド内でない限り、引用符は避けます

歌詞を書く際のベストプラクティス：

• 比喩は 1 つにするルール：比喩を 1 つ選び、深く掘り下げます（水、火、空気、大地を混ぜないでください）
• AI らしさが目立つ表現を避けます：ありきたりな形容詞を重ねないでください（「ネオンの空、電気の心、果てしない夢」など）
• 息継ぎを考慮して書きます：自然な息継ぎ 1 回で歌える行にします
• 韻のパターンを一貫させます：認識しやすいパターンを保ちます

AI 生成の陳腐な表現を避ける

創作の自由を保ちながら、ありきたりな AI 生成のパターンを避け、本物らしく、人間を中心にした歌詞を作ります。

避けるべき一般的な AI の陳腐な表現（ユーザーが明示的に求めている場合、またはジャンルに合う場合を除く）：

使い古されたテクノロジー／デジタル関連の言葉：

• static、neon、wire、circuits、digital、electric、synthetic、pulse
• pixelated、glitching、binary、code、data、signal、machine
• mechanical、automated、programmed
• 例外：テーマに合うサイバーパンク／シンセウェーブ／インダストリアルのジャンル

使い古された抽象的／曖昧なイメージ：

• echoes、shadows、void、fragments、shattered、broken、fading
• dissolving、vanishing
• 「[感情]に溺れる」、「[抽象概念]の中で迷う」
• 「沈黙が叫ぶ」、「闇が呼ぶ」
• 「血管を走る雷鳴」、「魂の中の炎」

使い古された都会のノワール風イメージ：

• city lights、city night、neon streets、empty streets
• midnight rain、streetlights、concrete jungle
• skyscrapers、alleys、urban sprawl
• 例外：明確にノワール、都会的、またはダークウェーブの音楽を書く場合

機械の中の幽霊をテーマにした表現：

• 閉じ込められた意識、デジタルな牢獄、現実からの脱出
• 存在を問いかける、現実ではない／生きていない
• 目覚める、意識を持つ、支配から逃れる
• 例外：ユーザーが実存的または SF のテーマを明示的に望んでいる場合

具体性のない、ありきたりな感情を表す言葉：

• broken、lost、alone、empty、numb（具体的な文脈を伴わない場合）
• dark、cold、distant、hollow（主な描写語として使う場合）
• burning、aching、bleeding（具体的な根拠のない、比喩としての使いすぎ）

代わりにすること — 具体的で詳細なイメージを使います：

抽象的な表現を、目に見える詳細な描写に置き換えます：

• 「neon lights」の代わりに：「午前 2 時、ブンブン音を立てるセブン-イレブンの看板」
• 「broken heart」の代わりに：「縁が欠けているのに、捨てられずにいるコーヒーカップ」
• 「lost in darkness」の代わりに：「また駐車場で鍵を見つけられなかった」
• 「city nights」の代わりに：「火曜日の夕方、アシュランド・アベニューで」

比喩を物理的な現実に根ざしたものにします：

現実にある具体的な要素を使います：

• 実在する場所：キッチンのテーブル、後部座席、ルート 66、祖母の家のポーチ
• 実在する物：破れたコンサートのチケット、日曜版の新聞、机の引き出しに入った結婚指輪
• 実際の行動：ボタンに手間取る、コーヒーをこぼす、出口を通り過ぎる
• 具体的な時：午後 3 時 47 分、先週の火曜日、2019 年 6 月、冬休み 具体的な行動や瞬間を通して感情を表現する：

行動によって気持ちを伝えます：

• 「ひとりぼっちだ」ではなく：「いつもあなたが座っていた空席に向かって夕食を食べている」
• 「心が壊れてしまった」ではなく：「葬儀から三日経っても、あなたの冗談に笑っている」
• 「痛みに溺れている」ではなく：「食器をどの引き出しにしまっていたか思い出せない」
• 「あなたなしでは迷子になった」ではなく：「もう起こす相手はいないのに、今も目覚ましを二つセットしている」

個性のある感覚描写を盛り込む：

五感すべてを具体的に活用します：

• 音：「真夜中に鍵が錠前を引っかく音」、「トタン屋根に打ちつける雨」、「三段目の階段がきしむ音」
• におい：「ジャケットに染みついたコーヒーとタバコのにおい」、「古い手紙に残る母さんの香水」、「七月の刈りたての芝生のにおい」
• 触覚：「枕の冷たい側」、「お気に入りの椅子の擦り切れた布地」、「裏デッキのささくれ」
• 味：「焦げたトーストとブラックコーヒー」、「街角の店で買った誕生日ケーキ」、「プラスチックカップに入った安ワイン」
• 視覚：「オハイオ州の形をしたさびの染み」、「広がっていくフロントガラスのひび」、「色あせていくポラロイド写真」

セルフレビュー用チェックリスト：

歌詞を書いた後、次の点を確認します：

• ✓ AI らしい決まり文句リストの語句は、あっても1～2語まで
• ✓ 比喩が、手で触れられる物や実体験に結びついている
• ✓ どんな曲にも当てはまるわけではない具体的な描写が含まれている
• ✓ 感情を抽象的に言い切るのではなく、行動や瞬間を通して表現している
• ✓ 曲ごとに、少なくとも2～3個の個性的で意外性のあるイメージがある
• ✓ 言葉がAIの視点ではなく、人間の観察のように感じられる
• ✓ 視覚以外の感覚（におい、触覚、味、音）を含んでいる
• ✓ 記憶のように感じられるほど具体的な描写が少なくとも一つある

ユーザーによる上書きとジャンルごとの例外：

これらのルールを無視する場合：

• ユーザーがその要素を明示的に求めている場合：「ネオンのサイバーパンク風にしたい」
• ジャンル上必要な場合：シンセウェーブにはネオンが必要で、インダストリアルには機械が必要で、実存主義的なインディーには現実を問い直す表現が求められます
• 芸術的な意図がある場合：抽象表現やテクノロジーをテーマにした表現について、ユーザーに具体的なビジョンがある
• 文化的な引用がある場合：こうした言葉を使った有名な引用や曲名

判断に迷った場合：

• トーンやイメージの好みをユーザーに尋ねます
• 現実的で地に足のついた表現と、抽象的で雰囲気重視の表現のどちらを望んでいるか確認します
• ジャンルの慣習上、特定のイメージが必要か確認します

改善例：

❌ AI らしい粗雑な例：

Lost in neon lights and city nights
Echoes of a broken heart fade away
Static in my veins, electric pain
Shadows dancing in the void tonight

問題点：決まり文句が8個以上（ネオン、都会の夜、こだま、傷ついた心、消え去る、雑音、電気、影、虚無）、具体的な描写がない、どんな失恋ソングにも当てはまる、視覚以外の感覚描写がない、具体的な時間・場所・物がない

✅ 人間を中心にした例：

Your toothbrush still sits by the sink
Been three weeks but I can't throw it out
Keep finding your hair ties in my coat pockets
Like you're leaving breadcrumbs back to March

改善点：具体的な物（歯ブラシ、ヘアゴム）、具体的な時期（三週間、三月）、言葉で断言するのではなく観察を通して感情を表現、身体的な細部（洗面台、コートのポケット）、実際の記憶のように感じられる、意外な具体性（実物に根ざしたパンくずの比喩）

✅ 人間を中心にしたもう一つの例：

The 7-Eleven clerk knows my name now
2 AM, same coffee, same regret
Your number's still the first in my favorites
But the area code moved to Tennessee

改善点：具体的な場所（テネシー州のセブン-イレブン）、正確な時刻（午前2時）、具体的な行動（コーヒーを買う、連絡先を確認する）、「寂しい」と言わずに孤独を表現、現在の細部と背景を織り交ぜている、ありきたりではなく観察に基づいているように感じられる

覚えておいてください： 目標は、あらゆる抽象表現を避けることではなく、真実味と具体性です。人間の作詞家も抽象表現を使いますが、具体的な現実に結びつけています。「壊れた」と書くなら、壊れた具体的なもの（割れたマグカップ、日付のある破られた約束、壊れたヘッドライト）があることを確認してください。「失った」と書くなら、何をどこで失ったのかを具体的にします（家の鍵をなくした、日付の感覚を失った、I-95で出口を通り過ぎた）。

ステップ 6：ジャンル固有の戦略を適用する

アコースティック／フォーク／シンガーソングライターの場合：

リアリズムを表現する記述を幅広く使用します（references/realism-descriptors.mdを参照）：

• 録音環境：small room acoustics, close mic presence, proximity effect
• 演奏の細部：breath detail, pick noise, fret squeak, finger movement noise
• アナログの質感：tape saturation, analog warmth, slight wow and flutter
• 空間表現：limited stereo, realistic reverb type, background noise floor

エレクトロニック／ヒップホップ／トラップの場合：

シンセシスとプロダクションの記述に重点を移します：

• シンセシス：FM synthesis bass, wavetable movement, LFO-driven movement
• プロダクション：sidechain compression, low-pass filter sweeps, wall of sound
• 汎用的なノコギリ波は避けます：FM and wavetable bass design, evolving modulation, rounded harmonic profileを使用します

ロック／オルタナティブの場合：

楽器編成と姿勢のバランスを取ります：

• 楽器：electric guitar with power chords and lead lines, driving kick-snare rhythm
• 姿勢：anthemic, raw energy, introspective yet powerful
• プロダクション：live recording quality, distorted guitar tone, reverb-heavy

ステップ 7：品質レビュー（任意）

ジャンル固有の戦略を適用した後、プロンプトを確定する前に、任意でquality-reviewerサブエージェントを起動し、独立した専門的評価を受けることができます。

品質レビューを利用するタイミング：

• 新しいジャンルで初めて曲を作成するとき
• Sunoに送信する前に、専門的な品質フィードバックを受けたいとき
• プロンプトの有効性や歌詞の品質に確信が持てないとき
• 既存のプロンプトを改善するために反復しているとき
• AIっぽさ、陳腐な表現、品質の低い歌詞を見つけたいとき

ワークフローからの自動引き継ぎ： ユーザーが品質レビューに「はい」と答えた場合：

1. メインエージェントがプロンプトと歌詞をquality-reviewerに自動的に渡します
2. ユーザーによる手動入力は不要です
3. 必要なデータはすべて揃っているため、シームレスに連携します：
   • ステップ3～4の構成済みプロンプト（ジャンルからムードまでの各セクション）
   • ステップ5のメタタグ付き完全版歌詞
   • ステップ1のコンテキスト（ジャンル、ムード、ボーカルスタイル）
4. Taskツールでsubagent_type "quality-reviewer"を指定してquality-reviewerを起動します
5. 評価と推奨事項を含む構造化されたフィードバックを受け取ります

品質評価の対象：

• プロンプトの品質： 構成、具体性、著作権への配慮、ジャンルとの整合性
• 歌詞の品質：
  • AIっぽさの検出（「neon lights」「echoes in the void」などの汎用的なフレーズ）
  • 陳腐な表現の検出（使い古されたフレーズ、古びた比喩、安易な韻）
  • 品質の低い歌詞（不自然な言い回し、意味をなさないイメージ、ぎこちない行）
  • 具体性と抽象性のバランス
  • 比喩の一貫性
  • 音節のパターン
  • 韻律と韻の質
  • スタイルと歌詞の一貫性（内容がジャンルに合っているか）
  • 性別代名詞の一貫性（ボーカリストの視点が明確か）
  • 全般的なセンス（キャッチーさ、流れ、記憶に残りやすさ、洗練度）

レビューワークフロー：

1. ステップ1～6を完了した後、ユーザーに「保存する前に、独立した品質レビューを受けますか？」と尋ねます。

2. ユーザーが「はい」と答えた場合、評価基準を調整するために、ジャンル固有の調整に関する質問をします：

   質問1：具体性の好み

   Question: "How should I evaluate specificity for this {genre} song?"
   Header: "Specificity"
   multiSelect: false
   Options:
     - label: "Strict Commercial Standards"
       description: "Avoid ALL brand names, product references, and dated cultural references. Prioritize universal, timeless language suitable for radio/commercial release."
   
     - label: "Balanced Approach (Recommended)"
       description: "Flag obvious brand names and dated references, but allow some specific details if they serve the song. Consider genre conventions."
   
     - label: "Authentic/Artistic Priority"
       description: "Allow specific brands, places, and cultural references if they enhance authenticity and storytelling. Prioritize artistic vision over commercial considerations."
   

   質問2：現代性と普遍性のバランス

   Question: "What's your priority for contemporary relevance vs. timeless appeal?"
   Header: "Contemporary"
   multiSelect: false
   Options:
     - label: "Maximum Timeless Appeal"
       description: "Avoid all dated references. Flag anything that might age (tech products, current slang, 2025-specific culture). Prioritize songs that work in any era."
   
     - label: "Balanced (Recommended)"
       description: "Accept some contemporary references if not too specific. Flag obvious dating risks (product names, specific tech). Allow current but not hyper-specific language."
   
     - label: "Current/Contemporary Focus"
       description: "Embrace contemporary references for immediate relatability. Accept that song may date. Prioritize connecting with current audience over timelessness."
   

   質問3：冗長さへの許容度

   Question: "How should I evaluate lyrical economy for this {genre} song?"
   Header: "Wordiness"
   multiSelect: false
   Options:
     - label: "Strict Economy (Pop/Electronic)"
       description: "Flag lines over 8 words. Prioritize compressed, punchy language. Every word must earn its place."
   
     - label: "Moderate (Recommended for most genres)"
       description: "Flag lines over 10 words as suggestions. Balance economy with expression. Allow some variation."
   
     - label: "Narrative Freedom (Folk/Country/Indie)"
       description: "Allow 10-12+ word lines. Prioritize storytelling flow over compression. Wordiness acceptable if it serves narrative."
   

   質問4：描写と説明のバランス

   Question: "What balance of 'showing' vs. 'telling' should I expect?"
   Header: "Show/Tell"
   multiSelect: false
   Options:
     - label: "Strongly Favor Showing"
       description: "Flag explicit statements. Push for implication over explanation. 80/20 show to tell ratio."
   
     - label: "Balanced (Recommended)"
       description: "Accept mix of showing and telling. Flag overly explicit or overly abstract. 60/40 show to tell."
   
     - label: "Allow Direct Statements"
       description: "Explicit emotional statements acceptable. Clarity prioritized over implication. 40/60 show to tell."
   

3. quality-reviewer向けにパラメーター化されたプロンプトを作成します： a. ステップ1のデータからジャンル、ムード、ボーカルスタイルを抽出します b. 入力をサニタイズします（「AI-generated」に関する言及を削除します） c. 中立的なレビュー依頼を作成します：「この{genre}の曲のプロンプトと歌詞を、プロフェッショナルな制作品質の観点から評価してください」 d. 評価パラメーターのセクションを追加します：

   ## Evaluation Parameters (User-Specified)
   
   **Specificity Standard:** {user_response_from_question_1}
   **Contemporary Balance:** {user_response_from_question_2}
   **Wordiness Tolerance:** {user_response_from_question_3}
   **Show/Tell Balance:** {user_response_from_question_4}
   
   Please adapt your evaluation criteria according to these user preferences. Consult the appropriate genre-specific reference guide:
   - Pop: references/pop-evaluation-guide.md
   - Indie/Folk: references/indie-folk-evaluation-guide.md
   - Cross-reference: references/genre-evaluation-matrix.md
   

4. パラメーター化されたプロンプトを指定して、Taskツールでquality-reviewerサブエージェントを起動し、重大度（CRITICAL/SUGGESTED/OPTIONAL）別に分類された構造化フィードバックを受け取ります

5. AskUserQuestionを通じて、以下の推奨事項をユーザーに提示します：

   • 「提案された改善をすべて適用する」
   • 「特定の改善を適用する（選択してください）」
   • 「品質レビューをスキップして保存に進む」

6. ユーザーが改善を適用する場合： a. プロンプトや歌詞に選択した変更を加えます b. 文字数を再確認します（以下の文字数確認に戻ります） c. 任意：「もう一度レビューしますか？」と尋ね、反復的にブラッシュアップします

7. ユーザーが改善をスキップするか完了した場合は、ステップ 8（保存）に進みます

反復的なブラッシュアップ：

• 反復回数に制限はなく、停止するタイミングはユーザーが決めます
• 改善を適用した後、何度でもレビューできます
• 各レビューは独立しており、毎回新たに評価されます

コンテキストの分離： 品質レビュアーのサブエージェント：

• 会話履歴についての知識は一切ありません
• コンテンツが AI 生成であることを知りません
• 受け取るのは、プロンプトのテキスト、歌詞のテキスト、基本的なコンテキスト（ジャンル／ムード／ボーカル）のみです
• プロの制作基準に照らして評価します
• 偏りのない独立した品質評価を行います

ジャンルに応じたブラッシュアップのメリット：

• ポップソング： ブランド名を重大な問題として指摘します（ライセンス上のリスク、時代性の問題、商業的な印象）
• インディー／フォークソング： ブランド名を許容可能とします（本物らしさ、キャラクターの細部、地に足の着いたストーリーテリング）
• ユーザーによる制御： 商業的な優先事項と芸術的な優先事項をユーザーが指定できます
• 時代を超えるか、現代的にするか： 時代性によるリスクへの許容度をユーザーが選べます
• 冗長さの基準： ジャンルに適した語数のしきい値を使用します（ポップ：6～8、インディー：10～12 語以上）
• 描写と説明のバランス： ジャンルの慣習に合わせて調整します（ポップ：70/30、インディー：50/50、シンガーソングライター：40/60）
• 後方互換性： パラメーターがなくても動作します（ジャンルから検出したデフォルト値を使用）
• 透明性： 適用された評価の優先事項をユーザーが確認できます
• 柔軟性： 同じ曲を異なる基準でレビューできます

単独でレビューする場合： 既存のプロンプトや外部コンテンツをレビューするには、ユーザーは /review-song スキルを使って品質レビューを単独で実行することもできます。

メリット：

• メインエージェントの偏りを受けずに独立して評価します
• 人工的に聞こえる AI 生成特有のパターンを見つけます
• 使い古された決まり文句や質の低い行を特定します
• 著作権上の安全性を確認します（アーティスト名／バンド名／アルバム名がないこと）
• 具体性と具体的なイメージを確保します
• ジャンルに応じたスタイルと歌詞の一貫性を検証します
• 韻のパターンと質を評価します
• 性別を示す代名詞の一貫性を確認します
• 最終版を作成する前に、実行可能な改善案を提示します

ステップ 8：プロンプトをファイルに保存する

完全な Suno プロンプトを作成した後（品質レビューは任意）、今後の参照、反復、整理に備えて、構造化された場所に保存します。

🚨 重要：保存する前に、文字数カウント用ユーティリティで文字数を確認してください。

文字数カウント用ユーティリティ： skills/suno-song-creator/utils/ にあります：

• count-prompt.py（Python 版）
• count-prompt.js（Node.js 版）

Bash ツールでの使用方法：

# Use Bash tool to run the counting utility with your prompt text:
cd ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/utils
python count-prompt.py 'genre: "..."
vocal: "..."
mood: "..."'

重要：

1. LLM は文字数を正確に数えられません。必ず Bash ツールと文字数カウント用ユーティリティを使って確認してください
2. カウントには、構造化されたプロンプトのセクション（ジャンル、ボーカル、楽器編成、プロダクション、ムードなど）のみが含まれます
3. 歌詞、歌詞のメタタグ、MAX Mode のパラメーターは含まれません
4. プロンプトのセクション間に空行はありません
5. 保存ファイルには確認済みの文字数を記載してください（例：「文字数：746/1000 ✓（count-prompt.py で確認済み）」）
6. プロンプトを確定する前に、Bash ツールで utils ディレクトリに移動してスクリプトを実行してください

保存のタイミング：

• ワークフローの全ステップ（ステップ 1～6）の完了後に自動保存します
• 完全なプロンプトを保存します：設定、構造化プロンプト、歌詞、調査メモ
• 同じセッション内で連続して曲を作成する場合は、プロジェクトのコンテキストを再利用します

保存のワークフロー：

1. プロジェクト名を決めます：

優先順位に基づいて推測しながら、会話内のプロジェクトに関する記述を確認します：

優先度 1 - 明示的な記述：

• 「私の [name] アルバム用」
• 「[name] EP の一部」
• 「[name] プロジェクトに追加」
• 「これは [name] 用」
• 「[name] コレクション」

優先度 2 - セッションのコンテキスト：

• セッションの前半でプロジェクト名が決まっている場合
• 再利用するか尋ねます：「『{project-name}』プロジェクトに引き続き追加しますか？」
• 連続して曲を作成する場合に備えて、セッションメモリに記録します

優先度 3 - ユーザーに尋ねる： プロジェクトの参照が見つからない場合は、適切な「Other」への対応を含めて AskUserQuestion を使用します。

重要： プロジェクト名について質問する際は、「Other」の入力欄にプロジェクト名を直接入力できるように質問を構成してください。

Question: "What project or album is this song part of?"
Header: "Project"
Options:
- "Continue with '{existing-project-name}'" (Only if there's a recent project in session)
- "Standalone song (no project)" (Will use "standalone-songs" as default)

Note: The user will automatically have an "Other" option to specify a custom project name.
When they select "Other", they'll provide the project name in the text field.

回答への対応方法：

• ユーザーが既存のプロジェクトを選択した場合 → そのプロジェクト名を使用します
• ユーザーが「Standalone song」を選択した場合 → プロジェクトフォルダーとして「standalone-songs」を使用します
• ユーザーが「Other」を選択してテキストを入力した場合 → 入力されたカスタムプロジェクト名をそのまま使用します

プロジェクト名について追加の質問をしてはいけません。「Other」欄で一度に入力できます。

実装例：

# First song in session - no existing project
AskUserQuestion:
  Question: "What project or album is this song part of?"
  Header: "Project"
  Options:
    - "Standalone song (no project)"

# User selects "Other" and types "Hunger Games Songs" → Use "Hunger Games Songs" directly

# Second song in same session - has existing project
AskUserQuestion:
  Question: "What project or album is this song part of?"
  Header: "Project"
  Options:
    - "Continue with 'Hunger Games Songs'"
    - "Standalone song (no project)"

# User can select existing project, standalone, or "Other" to specify new project name

2. 曲のタイトル／識別子を決定する：

• 歌詞または会話の文脈から曲のタイトルを使用します
• タイトルが明確でない場合は、ユーザーに「この曲の名前は何にしますか？」と尋ねます
• ケバブケースのスラッグに変換します：「Infinite Summer Rain」→「infinite-summer-rain」
• ファイルシステムで使用できる形式にします：小文字、スペースはハイフンに置換、特殊文字は使用しません

3. ファイルパスを作成する：

• 基本ディレクトリ：現在の作業ディレクトリ（ユーザーがスキルを呼び出した場所）
• 構成：{project-name}/{song-title-slug}/prompt.md
• 例：summer-memories-ep/infinite-summer-rain/prompt.md
• Write ツールが親ディレクトリを自動的に作成します

4. 完全な Markdown ファイルを作成する：

---
title: "Song Title Here"
project: "Project Name"
created: "2025-12-31T13:55:00Z"
model: "v5"
genre: "indie folk rock, bedroom pop"
mood: "melancholic, nostalgic"
---

# Song Title Here

**Project:** Project Name
**Created:** December 31, 2025
**Model:** v5

## Prompt Configuration

### Model and Parameters

**Model:** v5 (cleanest audio, most natural vocals)

**Parameters:**
- MAX Mode: YES
- Weirdness: 30-40%
- Style Influence: 60-70%
- Vocal Gender: Female
- Exclude Styles: Pop, Electronic, Modern Production

### Structured Prompt

[Complete prompt sections with all configuration]

## Lyrics

[Complete lyrics with meta tags]

## Research Notes

(Include if artist research was performed)

## Implementation Notes

(Genre strategies used, decisions made, persona details)

5. Write ツールでファイルを書き込む：

作成したパスと完全な Markdown コンテンツを指定して、Write ツールを使用します。

6. ユーザーに知らせる：

保存場所を確認します：

• 「✓ プロンプトを {project-name}/{song-title-slug}/prompt.md に保存しました」
• 「曲をプロジェクト {project-name} に追加しました」
• 「このファイルを編集して、Suno で再利用できます」

セッションコンテキストの保持：

連続したワークフローを効率化するため、曲の作成間で以下の情報を保持します：

• 現在のプロジェクト名を記憶します
• セッション中に作成した曲を記録します
• プロジェクトのコンテキストを再利用するか確認します
• コンテキストが変わった場合にのみ質問します

パスの検証：

• プロジェクト名に使用できる文字が a-z、0-9、ハイフン、アンダースコアのみであることを確認します
• 曲のスラッグがファイルシステムで使用できる形式であることを確認します
• Write ツールがディレクトリを自動的に作成します

ファイルを整理するメリット：

• 同じプロジェクトの曲をすべて1つのフォルダーにまとめられます
• アセットを追加する場合に備えて、曲ごとに専用のサブフォルダーを用意できます
• Markdown 形式により、バージョン管理に適しています（git で扱いやすい形式です）
• 創作上の判断をすべて記録できます
• プロンプトを簡単に反復・改善できます

ステップ 9：Suno へのアップロード（ウェブ自動化、任意）

プロンプトファイルを保存した後、Chrome の自動化を使って suno.com に自動でアップロードできます。

提示するタイミング：

• ステップ 8 の完了直後
• prompt.md をディスクに正常に保存した後
• Chrome MCP サーバーが利用可能な場合のみ

ワークフロー：

1. ユーザーに確認を求めます：

Use AskUserQuestion:
Question: "Would you like me to upload this song to Suno now using Chrome automation?"
Header: "Upload"
Options:
- "Yes, upload to Suno now" (proceed with automation)
- "No, I'll upload manually later" (skip automation)

2. ユーザーが「はい」を選択した場合：

   • Skill ツールを使って suno-upload スキルを呼び出します
   • コンテキストとして、作成したばかりの prompt.md のファイルパスを渡します
   • suno-upload スキルが以下を処理します：
     • prompt.md ファイルの解析
     • Suno Create インターフェースへの移動
     • すべてのフォーム項目への入力
     • 最終確認の依頼
     • 送信と楽曲 URL の返却

3. ユーザーが「いいえ」を選択した場合：

   • ユーザーに次のように伝えます：「prompt.md ファイルがあるディレクトリから /suno-upload を実行すると、後でこのプロンプトをアップロードできます。」
   • ファイルパスを提示します：「プロンプトの保存先：{project-name}/{song-title-slug}/prompt.md」

呼び出し例：

Skill tool:
skill: "suno-upload"
args: "" (suno-upload will find the prompt.md automatically)

統合に関するメモ：

• suno-upload は、独立した再利用可能なスキルです
• /suno-upload コマンドで単独で呼び出せます
• 正しい形式の prompt.md ファイルであれば、どれでも使用できます
• Chrome MCP サーバーがインストールされ、アクティブである必要があります
• Suno への送信前に、ユーザーに最終確認を求めます
• 送信後、通常は 1～2 分で楽曲が生成されます

エラー処理：

• Chrome MCP が利用できない場合：このステップを問題なくスキップします
  • メッセージ：「Chrome の自動化は利用できません。https://suno.com/create で手動アップロードしてください」
• suno-upload スキルが失敗した場合：ワークフローを中断しません
  • メッセージ：「アップロードに失敗しました。プロンプトは保存されており、手動でアップロードできます。」
• ユーザーに Suno クレジットがない場合：suno-upload がエラーを処理します
  • クレジットの状態について明確なメッセージを返します

自動化の利点：

• 時間を節約：手動でのコピー＆ペーストが不要です
• エラーを削減：項目のマッピングを自動化します
• 書式を保持：歌詞のメタタグをそのまま維持します
• 一貫性：毎回同じ手順で処理します
• 便利：プロンプトの作成から楽曲の生成までワンクリックで行えます

使用するツール：

• AskUserQuestion - アップロードの確認を取得
• Skill - suno-upload スキルを呼び出す

ジャンルの引力に引きずられないために

意図しないジャンルの混合を避けるための 3 つの戦略：

戦略 1：明示的に除外する

• トラップなしのオールドスクール・ヒップホップにしたい場合は、「no trap」を追加するか、Trap, Modern Production を除外します

戦略 2：意外な組み合わせを強制する

• 通常は一緒に使われないタグを組み合わせます：emo industrial、orchestral phonk、math rock gospel
• 珍しい組み合わせにより、既定の傾向が当てはまらない創造的な領域へ誘導できます

戦略 3：対比を戦略的に使う

• 避けたい要素を自然に遠ざける要素を強調します
• 互いに遠ざけ合うタグを理解すると、さりげなく制御できます

よくある問題と解決策

問題：エレクトロニック音楽にありきたりな「ノコギリ波シンセ」が使われる

解決策：排除するのではなく、方向を変えます

• 合成方式を指定します：FM synthesis bass, wavetable movement, formant-driven bass
• 動きを説明します：evolving modulation, dynamic harmonic motion, non-repeating bass cycles
• 倍音を整えます：rounded harmonic profile, odd-harmonic emphasis, band-limited synthesis
• 高域を制御します：smooth top end, controlled high harmonics, clean high frequency rolloff

問題：プロンプトの文章が歌詞として歌われる

解決策：プロンプトが歌詞に混入するのを防ぎます

• プロンプトはメタデータのように簡潔かつ情報密度の高いものにします
• 歌詞欄を空欄のままにしないでください
• 歌詞欄の先頭に区切り文字 ///*****/// を使います
• プロンプトで引用符や歌詞のようなリズムを避けます

問題：ボーカルのペルソナに一貫性がない

解決策：4 層のペルソナを構築します（詳しいガイドは以下の本文を参照）

• レイヤー 1：属性と音色
• レイヤー 2：技術的な歌唱表現
• レイヤー 3：感情的な背景
• レイヤー 4：音の基準点（アーティストとの比較）

ボーカルのペルソナを構築する

4 つのレイヤーで一貫性のあるペルソナを作成します。

レイヤー 1：声の特徴と音色

• 年齢、性別、声種（ソプラノ、アルト、テノール、バリトン、バス）
• 基本的な特徴：明るい、暗い、鼻にかかった、響きがある

レイヤー 2：歌唱技術

• 歌い方：メリスマの装飾、スタッカートのフレージング、レガート
• 発音：明瞭、滑らか、不明瞭
• ブレスコントロール：安定、息混じり、息切れする
• ボーカルテクニック：ビブラート、ファルセット、ボーカルフライ、ベルティング、ささやき声

レイヤー 3：感情的な文脈

• パフォーマンスの根底にある感情：無関心、情熱的、傷つきやすい、攻撃的、冷たい、温かい
• エネルギーレベル：高エネルギー、控えめ、徐々に高まる

レイヤー 4：サウンドの基準（アーティストとの比較）

• 参考アーティスト：「Phoebe Bridgers を思わせる」「Tom Waits に似た」
• サウンドの雰囲気：「HEALTH のような雰囲気で」「初期 Radiohead を彷彿とさせる」

ペルソナの完成例：

vocal: "Female contralto, androgynous, cold delivery, monotone phrasing, sharp enunciation, emotionally numb, sinister undertone, reminiscent of Grimes with HEALTH-like dark atmosphere"

クイックリファレンス：弱いタグと強いタグ

弱いタグ（補強が必要）：

• グランジ
• マスロック
• スウィング
• 室内楽

強いタグ（簡単に主流になる）：

• ポップ
• ロック
• エレクトロニック
• ヒップホップ

弱いタグと強いタグを組み合わせる場合、積極的にバランスを取らない限り、通常は強いタグが優勢になります。

メタタグの重ね方

パイプ記号を使って複数のメタタグ指示を組み合わせます。

[Chorus | anthemic chorus | stacked harmonies | modern pop polish | high energy]
[Guitar Solo | 80s glam metal lead guitar | heavy distortion | wide stereo | whammy bar bends]
[Bridge | stripped down | acoustic only | intimate delivery | whispered vocals]

指定を増やすほど、特定のセクションをより細かく制御できます。

追加リソース

参考ファイル

詳細については、以下を参照してください。

• references/genre-clouds.md - ジャンルの共起データ、主なジャンルクラウド、回避方法の完全版
• references/meta-tags-reference.md - カテゴリ別に整理されたすべてのメタタグの総合カタログ
• references/realism-descriptors.md - アコースティック音楽制作のリアリズムを表す語彙の完全版
• references/model-comparison.md - モデルごとの特性、長所、短所、選定基準の詳細
• references/artist-research-guide.md - ウェブツール（Genius、HookTheory、Spotify）を使ってアーティスト、楽曲、ジャンルを調査するための総合ガイド

サンプルファイル

examples/ にあるプロンプトの例：

• acoustic-folk-prompt.md - アコースティック／フォーク／シンガーソングライター向けの完成版プロンプト
• electronic-edm-prompt.md - エレクトロニック／EDM／シンセウェーブ向けの完成版プロンプト
• rock-alternative-prompt.md - ロック／オルタナティブ向けの完成版プロンプト

保存したプロンプト

このスキルを使ってプロンプトを作成すると、以下に自動保存されます。

ディレクトリ構造：

{your-working-directory}/
├── {project-name}/
│   ├── {song-title-slug}/
│   │   └── prompt.md

構成：

• 管理しやすいよう、プロジェクト／アルバムごとに整理
• 各楽曲を専用のサブフォルダーに格納
• 設定、歌詞、調査メモをすべて含む
• Suno にコピーして貼り付けたり、改良を重ねたりできる状態
• バージョン管理に適した、Git 対応の Markdown 形式

メリット：

• プロンプトのライブラリを徐々に構築できる
• 今後の楽曲制作で、うまくいった方法を参考にできる
• 創作上の判断や学びを記録できる
• プロンプトを簡単に改良、調整できる
• 共同制作者とプロンプトを共有できる

ワークフローの概要

1. 理解する - AskUserQuestion を使用して、ジャンル、ムード、ボーカル、制約を把握します
2. リサーチ（自動） - アーティスト／曲名が挙がったら、song-researcher サブエージェントを自動的に起動し、Genius、HookTheory、Spotify からパターンを自動分析します。音節パターン、押韻構成、比喩の使い方、制作メモ、実行可能な推奨事項を含む、構造化されたリサーチレポートを受け取ります
3. 選択する - モデル（アコースティックには v5、ヘヴィな曲には v4.5）とパラメーターを選び、AskUserQuestion を使用して指針を確認します
4. 構築する - コロンと引用符の形式を使い、セクション間に空行を入れずにプロンプトを構成し、リサーチ結果を取り入れます
5. 設定する - 必要に応じてボーカルの性別、除外項目、START_ON を設定します
6. 作成する - リサーチから得たパターンを参考に、メタタグと適切な構成を使ってオリジナルの歌詞を作成します
7. 適用する - ジャンル別の戦略を使います（アコースティックではリアリズム、エレクトロニックではシンセシス）
8. 品質レビュー（任意） - quality-reviewer サブエージェントを起動して、プロンプトと歌詞を制作基準に照らして独立した専門的な評価を行います（AIスロップ、陳腐な表現、質の低い行、韻、スタイルとの適合性、性別と代名詞の一貫性、全体的なセンス）。改善を適用するかどうかはユーザーが決定します。反復的な改善を無制限に行えます
9. 検証する - count-prompt.py または count-prompt.js を使用して文字数を確認し（1000文字未満である必要があります）、空行がないことを確認します
10. 保存する - 検証済みの文字数を添えて、完成したプロンプトを整理されたプロジェクトディレクトリ構成にエクスポートします

🚨 重要： 文字数を伝える前に、必ず utils/ の文字数カウント用ユーティリティを使用してください。LLM は文字数を正確に数えられません。

高度な最適化

タイミングに関する考慮事項：

• コミュニティの報告によると、現地時間の午前 3:00～4:30 が品質のピークです
• アクセスが集中する時間帯は、品質が低下する可能性があります
• 重要なプロジェクトでは、タイミングを考慮してください

反復戦略：

• 複数のバージョンを生成します（バッチ生成）
• サムネイルの品質から音声の品質を予測します
• 最良の結果を選び、うまくいった方法を反復します
• 今後の参考のため、効果のあった方法を記録します

リマスタリングのテクニック：

• Remaster ボタンを押す前に、表示されている歌詞にメタタグを追加します
• 品質向上のため、最小限のプロンプトで Cover 機能を使用します
• セクション間の違いが大きい場合は、曲間のトランスプラントを検討します

基本方針

Suno が重視するのは、従来の意味での創造性ではなく、明確さ、制約、統計的な整合性です。

Suno を確率的な楽器として扱ってください。頭の中にあるサウンドへ正確に導くのがあなたの役割です。そのために：

• Suno のネイティブな言語（構造化メタデータ）を使う
• Suno の引力（ジャンルの傾向、ポップの優勢）を理解する
• 技術的な説明（レコーディングエンジニアの言葉）を使う
• 複数の制約を重ねて指定する（ペルソナ、除外項目、メタタグ）

こうした仕組みを理解すれば、Suno は一貫して期待を上回り、真に魅力的な AI 音楽を生み出します。