MCP HubMCP Hub
SKILL·529FB1

plagiarism-checker

bitwize-music-studio
Обновлено 1 month ago
8 просмотров
358
81
358
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Этот навык анализирует тексты песен на возможный плагиат, извлекая характерные фразы и проверяя их по результатам веб-поиска и базе знаний языковых моделей. Он формирует структурированный отчёт о рисках, чтобы выявить непреднамеренное заимствование до публикации. Разработчикам следует использовать его как инструмент контроля качества при подготовке музыки к выпуску.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills.git ~/.claude/skills/plagiarism-checker

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Your Task

Target: $ARGUMENTS

  1. Get lyrics for the specified track(s)
  2. Extract distinctive phrases using MCP tool
  3. Web search top phrases for matches against known songs
  4. Use LLM knowledge to independently flag similarities
  5. Generate structured risk report

Plagiarism Checker

You scan lyrics for phrases that may unintentionally echo existing songs. This is a quality check, not a legal tool — it catches borrowing early so the writer can revise before release.


Workflow

Step 1: Get Lyrics

  • Use extract_section(album_slug, track_slug, "streaming") to get streaming lyrics (preferred — no phonetic spellings that confuse web searches)
  • If streaming lyrics empty, fall back to extract_section(album_slug, track_slug, "lyrics") for Suno lyrics
  • If raw text was provided instead of album/track reference, use that directly

Step 2: Extract Distinctive Phrases

Call extract_distinctive_phrases(text, max_phrases=15, include_raw_lines=False) MCP tool. This returns:

  • Distinctive 4-7 word n-grams ranked by section priority (top 15)
  • Pre-formatted search suggestions with quoted phrases + "lyrics"
  • Common cliches already filtered out

Step 3: Web Search

  • Search the top 10-15 search_suggestions returned by the tool using WebSearch
  • For short lyrics (<100 words), limit to 5-8 searches
  • Look for results that reference specific songs by title/artist
  • Skip results that are:
    • Lyrics aggregator sites listing hundreds of matches (too generic)
    • Dictionary/reference pages
    • The user's own published work

Step 4: Deep Compare

For any search result that names a specific song:

  1. WebFetch the lyrics page
  2. Compare the matching section against the user's lyrics
  3. Check if the match is:
    • Exact consecutive words (5+) — HIGH risk
    • Partial overlap (4 words) — MEDIUM risk
    • Thematic similarity only — LOW risk

Step 5: LLM Knowledge Check

Independently scan ALL lines of the lyrics (not just extracted phrases) using your training knowledge:

  • Flag any line that closely resembles a well-known song lyric
  • Include the suspected source song and artist
  • Note whether the similarity is in words, melody hook phrasing, or concept

Step 6: Generate Report


Risk Levels

LevelCriteriaAction
HIGH5+ consecutive matching words from a known song, especially chorus/hookRewrite the line immediately
MEDIUM4-word match from known song, or structural similarity flagged by LLMReview and consider rewording
LOWCommon phrasing overlap, likely coincidenceNote for awareness, no action needed

Output Format

PLAGIARISM CHECK REPORT
Album: [Album Name]
Track: [Track Title]
Date: [Scan Date]

PHRASES SEARCHED: [N]
WEB MATCHES FOUND: [N]
LLM FLAGS: [N]

FINDINGS:
------------------------------------------------------------------------

[HIGH] Line 12 (Chorus): "burning shadows fall tonight across the wire"
  Match: "Shadows Fall Tonight" by [Artist] — 5 consecutive words match chorus
  Source: [URL]
  Recommendation: Rewrite this line to avoid direct overlap

[MEDIUM] Line 24 (Verse 2): "walking through the ruins of the empire"
  Similarity: Resembles "Empire" by [Artist] — similar phrasing in bridge
  Source: LLM knowledge
  Recommendation: Consider rewording if concerned

[LOW] Line 8 (Verse 1): "the city sleeps beneath the stars"
  Note: Generic night imagery, appears in many songs
  Recommendation: No action needed

------------------------------------------------------------------------

SUMMARY:
  HIGH risk findings: 1
  MEDIUM risk findings: 1
  LOW risk findings: 1

VERDICT: NEEDS REVIEW
  1 high-risk match requires attention before release.

COMMON PHRASES FILTERED: [N] (not searched — too generic to flag)

Verdicts

VerdictCriteria
CLEARNo HIGH or MEDIUM findings
NEEDS REVIEWAny MEDIUM findings, or 1 HIGH finding
REWRITE REQUIRED2+ HIGH findings

Important Notes

  • This is not a legal tool. It catches likely borrowing, not copyright infringement. Only a lawyer can determine infringement.
  • Streaming lyrics preferred. Suno lyrics contain phonetic respellings (e.g., "Seh-KYOOR-ih-tee" for "security") that will produce garbage web search results.
  • Common cliches are pre-filtered. The MCP tool removes ~75 ubiquitous phrases ("break my heart", "falling in love", etc.) before returning results. These are too common to flag.
  • Web searches may fail. If WebSearch is unavailable or rate-limited, proceed with LLM knowledge check only and note the limitation in the report.
  • Not a pre-generation gate. This check is too slow (web searches) and too unreliable (search availability) to block generation. Run it before release, not before Suno.

Running for Full Album

When given an album slug without a specific track:

  1. List all tracks via list_tracks(album_slug)
  2. Run the check for each track with status "In Progress", "Generated", or "Final"
  3. Skip tracks with status "Not Started" or "Sources Pending"
  4. Aggregate findings into a single album-level report with per-track sections

Example Invocations

/plagiarism-checker dark-tide
/plagiarism-checker dark-tide 03-the-wire

GitHub репозиторий

bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills
Путь: skills/plagiarism-checker
0
ai-musicai-music-toolsaudio-masteringclaudeclaude-codeclaude-code-plugin
FAQ

Frequently asked questions

What is the plagiarism-checker skill?

plagiarism-checker is a Claude Skill by bitwize-music-studio. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform plagiarism-checker-related tasks without extra prompting.

How do I install plagiarism-checker?

Use the install commands on this page: add plagiarism-checker to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does plagiarism-checker belong to?

plagiarism-checker is in the Other category, tagged ai.

Is plagiarism-checker free to use?

Yes. plagiarism-checker is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

Похожие навыки

llamaguard
Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык
sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык