plagiarism-checker
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
Рекомендуетсяnpx skills add bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/bitwize-music-studio/claude-ai-music-skillsgit clone https://github.com/bitwize-music-studio/claude-ai-music-skills.git ~/.claude/skills/plagiarism-checkerСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Your Task
Target: $ARGUMENTS
- Get lyrics for the specified track(s)
- Extract distinctive phrases using MCP tool
- Web search top phrases for matches against known songs
- Use LLM knowledge to independently flag similarities
- 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_suggestionsreturned 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:
- WebFetch the lyrics page
- Compare the matching section against the user's lyrics
- 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
| Level | Criteria | Action |
|---|---|---|
| HIGH | 5+ consecutive matching words from a known song, especially chorus/hook | Rewrite the line immediately |
| MEDIUM | 4-word match from known song, or structural similarity flagged by LLM | Review and consider rewording |
| LOW | Common phrasing overlap, likely coincidence | Note 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
| Verdict | Criteria |
|---|---|
| CLEAR | No HIGH or MEDIUM findings |
| NEEDS REVIEW | Any MEDIUM findings, or 1 HIGH finding |
| REWRITE REQUIRED | 2+ 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:
- List all tracks via
list_tracks(album_slug) - Run the check for each track with status "In Progress", "Generated", or "Final"
- Skip tracks with status "Not Started" or "Sources Pending"
- 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
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — 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.
cost-optimization
ДругоеЭтот 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.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот 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.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
