Build set
This skill should be used when the user asks to build a DJ set, create a set from playlist or library, optimize track order, rebuild set, reorder tracks, or make a set. Covers candidate curation, GA/greedy optimization, L5 finalization, review and iteration.From its SKILL.md
npx -y skills add evgenygurin/dj-music-plugin --skill build-setAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
SKILL.md
7.2 KB, as published. Nobody here has run it
Build DJ Set Workflow
Build an optimized DJ set via the v1 polymorphic dispatchers (см. @docs/tool-catalog.md). Порядок фаз ниже — жёсткий: curate → download → optimize → L5 → re-optimize → version → review.
Steps
-
Curate the candidate pool FEATURE-FIRST (from the whole library, not just a playlist)
mood— слабый сигнал (median confidence ≈0.05); используй его как грубый хинт (mood__in), а отбор веди по фичам с реальным разбросом:entity_list(entity="track_features", filters={"bpm__range": [126, 133], "energy_mean__gte": 0.4, "spectral_centroid_hz__lte": 2400, "integrated_lufs__range": [-13, -9], "variable_tempo__eq": false}, fields="scoring", sort=["energy_mean__desc", "track_id"], limit=150)- Профиль стиля (ideal/tolerance по фичам) — из
reference://subgenres. - НЕ фильтруй
__gte/__lteпо NULL-heavy L2-колонкам (bpm_confidence,true_peak_db,danceability) — NULL проваливает сравнение и тихо опустошает выборку. Уpitch_salience_mean/dynamic_complexity/spectral_complexity_meanчисловых лукапов нет вовсе (только__isnull; чужой лукап = типизированный ValidationError). - Держи BPM-коридор пула ≤ 8–10 (hard reject на Δ>10) и LUFS-разброс ≤ 5–6.
-
Exclude recycled and dead tracks
- Треки недавних сетов того же стиля: прочитай
local://sets/{id}/tracksсоседей (найди их черезentity_list(entity="set", fields="summary")) и выкини пересечения. - Архивные:
entity_list(entity="track", filters={"id__in": [...]}, fields="summary")→ выкиньstatus=1. Заодно возьмиduration_msи уложи суммарный хронометраж в целевой слот ДО оптимизации (~6.5 мин/трек для техно).
- Треки недавних сетов того же стиля: прочитай
-
Score the pool and cull conflict hubs
transition_score_pool(track_ids=[...], top_k=3, components=false)— компактный ответ (N·top_k пар вместо N·(N−1); полный матричный ответ на 18+ треках пробивает лимит MCP-клиента).total_scored_pairsпоказывает объём до усечения;overall == 0.0= hard reject.- Треки, собирающие бо́льшую часть hard rejects (хабы), выкинь из пула; добери кандидатов и повтори. Куратор доводит пул ровно до N финальных треков —
sequence_optimizeсga/greedyупорядочивает ВЕСЬ пул (сабсетит толькоalgorithm="constructive"под template).
-
Download audio BEFORE any (re)analysis
- Анализ (даже L2/L3 reanalyze) требует зарегистрированный
audio_fileс файлом на диске:entity_create(entity="audio_file", data={"track_ids": [...]})батчами 8–10 (каждый трек 20–40 с; на MCP-таймауте UoW откатывается — проверьentity_list(entity="audio_file", filters={"track_id__in": [...]})и перевыпусти только недостающие). - Stale-строки (файл стёрт из /tmp) с v1.6.2 перекачиваются автоматически (
refreshed_stale_row).
- Анализ (даже L2/L3 reanalyze) требует зарегистрированный
-
L5 (ADVANCED) before finalization
entity_update(entity="track_features", id=<track_id>, data={"level": 5})— по 4–5 параллельно, ~5–10 с/трек. Успех =level: 5, feature_count: ~62–64в ответе; сомневаешься — перепроверьentity_list(entity="track_features", filters={"track_id__in": [...], "analysis_level__gte": 5}).- L5 переопределяет
key_codeи фичи относительно L2 → всё, что построено до L5, черновик. После L5 перечитай фичи и пере-скорь пул (transition_score_poolзаново) — hard-reject картина на надёжных ключах меняется.
-
Optimize on L5 features — two candidate orders
- Контейнер:
entity_create(entity="set", data={"name": "...", "template_name": "roller_90", "target_duration_ms": ...}). - GA:
sequence_optimize(track_ids=[...], algorithm="ga", template=<из reference://templates>). Учти: GA максимизирует pairwise и любит восходящую громкость (energy-скорер предпочитает +0.5 LUFS) — для closing/descent-арок его порядок будет перевёрнут. - Ручная арка: BPM-ramp + LUFS-пик на ~0.6–0.7 длины (two-thirds rule), для closing — монотонный спуск от handoff-BPM.
- Контейнер:
-
Persist BOTH as versions, compare section-aware scores
entity_create(entity="set_version", data={"set_id": <id>, "label": "v1-ga", "track_order": [...]})и"v2-arc"(schema strict: толькоset_id,label,track_order,quality_score?,generator_run_meta?).- Сравнивай по
quality_scoreверсий (section-aware, обычно выше сырого GA-скора). Разрыв ≤ ~0.05 в пользу GA — бери арку: это цена намеренного энергетического контраста. Camelot-конфликты на L5-ключах бьют арку сильнее — смотри review.
-
Review the CHOSEN version, not the latest
local://sets/{id}/review?version=<version_id>— hard conflicts + weak transitions именно выбранной версии (без?versionпоказывается последняя созданная).- Слабый слот:
local://tracks/{track_id}/suggest_replacement/{set_id}/{position}— кандидаты берутся по BPM-близости, стиль-лок проверяй руками по их фичам. - Финал:
local://sets/{id}/cheatsheet?version=<v>(несёт fx_type/bars/mix-points per transition) → дальше skilldeliver-set.
Tips
- Дубликаты в библиотеке реальны (одинаковый нормализованный title, разные track_id) — прогони финальный список глазами.
- GA 100+ треков — 30–120 с;
transition_score_poolимеет собственный таймаут 300 с. local://sets/{id}/transitionsнесёт только overall/hard_reject; per-pair пресеты — в cheatsheet-ресурсе илиentity_list(entity="transition", filters={"from_track_id__in": [...], "to_track_id__in": [...]}).- Tool reference: @docs/tool-catalog.md; set-build правила: @.claude/rules/tools.md § Set-build flow.