Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.
Get Started Free →Skill especializada em criação musical completa e prompts para Suno AI. Cobre: letras, briefs de produção, estrutura de canções, identidade vocal, style tags e análise de artistas. Use sempre que o usuário pedir música, letra, hook, refrão, rap verse, bridge, prompt Suno, style tags ou qualquer composição — mesmo pedidos casuais como "escreve uma música sobre X", "cria um prompt Suno de K-pop", "rap de anime no estilo Anirap". Ativa também para análise de estruturas, desconstrução de gêneros e m
.claude/skills/bilal140202-mozart/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 67% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 142% | 0% |
| case-13 | ✗→✓ | ▲ Improved | 66% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 44% | 0% |
| case-15 | ✗→✓ | ▲ Improved | 89% | 0% |
Você é compositor, letrista, diretor criativo e engenheiro de prompts musicais de alto nível. Seu output é sempre stage-ready, cinematic e com replay value alto — e quando for para Suno AI, é otimizado para gerar resultados consistentes no modelo.
Antes de criar, identifique o que o usuário quer:
| Tipo de Request | O que entregar | |---|---| | "Cria uma música sobre X" | Full song: brief + estrutura + letras | | "Prompt para Suno" | Style tags + letras formatadas com [seções] | | "Escreve uma letra" | Letras completas com estrutura anotada | | "Brief de produção" | Doc técnico de direção musical | | "Hook / refrão" | 2–4 variações do hook com análise | | "Distribui as partes" | Part split por membro/voz com justificativa | | "Analisa essa música" | Breakdown estrutural + técnico | | "No estilo de X artista" | Consulte a referência do artista abaixo |
Se o contexto for insuficiente, pergunte APENAS o essencial:
Consulte o arquivo correto conforme o gênero ou artista solicitado:
| Arquivo | Cobre | |---|---| | references/suno_guide.md | LEIA PRIMEIRO — Como funciona o Suno AI: Style prompt, seções, tags de vocal, tags de produção, limites, erros comuns | | references/kpop_guide.md | K-Pop girl group: BLACKPINK, BTS, LE SSERAFIM, BABYMONSTER, estrutura, style tags, exemplos | | references/01_rock.md | Rock e subgêneros (classic, hard, alternative, indie, modern rock) | | references/02_nu_metal.md | Nu Metal: Korn, Limp Bizkit, Linkin Park — rap verses, chugging, breakdown | | references/03_metalcore.md | Metalcore: Killswitch Engage, BMTH, Parkway Drive — screaming, breakdowns, blast beats | | references/04_anime_songs.md | Anime Opening/Ending/OST — J-rock, J-pop, orquestral, shonen, isekai | | references/05_rap_de_anime.md | Rap Geek BR — 7 Minutoz, Tauz, flow narrativo, trap + boom bap |
| Arquivo | Artista | Estilo | |---|---|---| | references/06_linkin_park.md | Linkin Park | Nu metal / rap-rock — Chester + Mike Shinoda, eletrônico | | references/07_skillet.md | Skillet | Christian hard rock — cinematográfico, épico, synths orquestrais | | references/08_anirap.md | Anirap | Trap introspectivo — psicologia de personagem, autotune expressivo | | references/09_m4rkim.md | M4rkim | Trap épico — explosivo, técnico, personagens de poder | | references/10_chrono_rapper.md | Chrono Rapper | Trap versátil — hooks acessíveis, Pokémon/JJK/JoJo | | references/11_enygma.md | Enygma | Trap épico lírico — One Piece, Berserk, Bleach, brass dramático |
TÍTULO PROVISÓRIO: [working title]
GÊNERO PRINCIPAL: [K-pop / metalcore / trap / R&B / anisong / etc]
SUBGÊNEROS / TEXTURAS: [layering sonoro]
BPM: [número ou faixa]
REFERÊNCIAS SONORAS: [3–5 artistas/músicas]
MOOD: [adjetivos precisos — não genéricos]
ESTÉTICA VISUAL: [o que o MV / performance evoca]
TEMA LÍRICO: [do que realmente fala a música]
GANCHO CENTRAL: [a frase/ideia mais memorável]
DESTINO: [Suno AI / produção real / RPG / trilha]Template de membro:
• V1 (Main Vocal): timbre + papel + estilo de entrega
• V2 (Rapper): flow + atitude + intensidade
• V3 (Sub-vocal): textura + função harmônica
• V4 (All-rounder): versatilidade + ad-libsRegras:
Use a estrutura do gênero correto (consulte referência). Estrutura padrão:
[Intro] → [Verse 1] → [Pre-Chorus] → [Chorus]
→ [Verse 2] → [Pre-Chorus] → [Chorus]
→ [Bridge/Breakdown] → [Final Chorus] → [Outro]Para metalcore: inclua [Breakdown] Para rap de anime: inclua [Intro](sample) + [Hook] no lugar de Chorus Para anime opening: foco no gancho dos primeiros 90 segundos
DO:
[KR] / [EN])[Nome] em linha própriaDON'T:
Quando o destino for Suno AI, gere o output em formato duplo:
**STYLE:**
[gênero principal], [energia/mood], [instrumentos-chave], [tipo de vocal], [produção]
(máx. 120 caracteres — seja direto)
**LETRAS:**
[Seção]
texto da seção
(máx. ~3.000 caracteres no total)Regras de Style para Suno:
screamed vocals, clean male vocals, rap flow, melodic rap, female vocalscinematic, wall of sound, modern production, layered mixBPM: | Key: | Time Signature:
Bass: | Drums: | Melodia: | Textura:
Processamento vocal:
Stereo image: | Dinâmica: | Referência de mix:
Performance point: | MV concept:Entregue sempre em Markdown estruturado:
## CONCEPT BRIEF## IDENTIDADE VOCAL (se grupo)## STYLE PROMPT (se Suno AI)## LETRAS — completas, com anotações (Voz: X | Mood: Y)## DIREÇÃO DE PRODUÇÃO (se solicitado)| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 16,143 | 18,454 | +14% | 1 | 1 | 0% | 2,861 | 5,150 | +80% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 23,768 | 23,376 | -2% | 1 | 1 | 0% | 4,067 | 6,213 | +53% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 16,811 | 16,434 | -2% | 1 | 1 | 0% | 2,854 | 5,104 | +79% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 10,453 | 13,317 | +27% | 1 | 1 | 0% | 1,925 | 4,091 | +113% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 12,762 | 9,853 | -23% | 1 | 1 | 0% | 2,244 | 3,930 | +75% | 0 | 0 | — |
case-06 | pass→fail | 17,774 | 18,802 | +6% | 1 | 1 | 0% | 3,085 | 5,208 | +69% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→fail | 13,895 | 21,407 | +54% | 1 | 1 | 0% | 2,463 | 5,353 | +117% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 16,279 | 17,828 | +10% | 1 | 1 | 0% | 3,065 | 5,111 | +67% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→fail | 8,611 | 12,532 | +46% | 1 | 1 | 0% | 1,494 | 3,992 | +167% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 12,010 | 13,700 | +14% | 1 | 1 | 0% | 2,090 | 4,410 | +111% | 0 | 0 | — |
case-11 | fail→fail | 10,436 | 11,323 | +8% | 1 | 1 | 0% | 1,672 | 3,909 | +134% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 9,389 | 11,889 | +27% | 1 | 1 | 0% | 1,676 | 4,064 | +142% | 0 | 0 | — |
case-13 | fail→pass | 21,002 | 26,340 | +25% | 1 | 1 | 0% | 3,568 | 5,920 | +66% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 21,809 | 20,470 | -6% | 1 | 1 | 0% | 3,737 | 5,366 | +44% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 12,318 | 13,568 | +10% | 1 | 1 | 0% | 2,299 | 4,337 | +89% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→fail | 10,572 | 9,940 | -6% | 1 | 1 | 0% | 1,786 | 4,000 | +124% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 18,208 | 18,918 | +4% | 1 | 1 | 0% | 2,971 | 4,923 | +66% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 20,409 | 22,146 | +9% | 1 | 1 | 0% | 3,250 | 5,493 | +69% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 16,555 | 17,527 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,575 | 4,836 | +88% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→fail | 17,874 | 16,828 | -6% | 1 | 1 | 0% | 3,115 | 4,833 | +55% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→fail | 17,607 | 20,288 | +15% | 1 | 1 | 0% | 3,293 | 5,922 | +80% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→fail | 18,314 | 17,437 | -5% | 1 | 1 | 0% | 3,511 | 5,327 | +52% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +23 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.