SkillbundledHermes Bundled Skills

Songsee

Name: Songsee
Author: community

Songsee: مهارة ينشرها مجتمع Hermes. مجالها التصميم والوسائط. الرخصة MIT. الإصدار الموثّق 1.0.0. مثبّتة افتراضيًا مع Hermes، فلا تحتاج خطوة تثبيت. تدعم: linux، macos، windows.

AudioVisualizationSpectrogramMusicAnalysisBundledHermes skill

آخر تحقق من السجل2026-08-18v1.0.0community

افتح المصدر الأصلي ↗Read in English

المعنى ببساطة

ماذا يضيف إلى Hermes؟

Songsee هي مهارة مرتبطة بمجال التصميم والوسائط. يضيف أدوات لإنشاء أو قراءة أو تعديل وسائط مثل التصميم والصورة والصوت والفيديو.

هذا تفسير مبسّط مبني على وصف الناشر. أبقينا الوصف الإنجليزي بجانبه حتى تستطيع مقارنة المعنى بالمصدر.

استخدمه عندما

استخدمه عندما يكون هدفك واضحًا في التصميم والوسائط وتستطيع تحديد البيانات والأفعال التي يحتاجها فقط.

لا تحتاجه عندما

لا تضفه لمجرد التجربة إذا كان لديك طريق أبسط داخل Hermes، أو إذا لم تستطع مراجعة المصدر والصلاحيات.

لمن يناسب؟

مناسب لمن يريد طريقة عمل قابلة للتكرار داخل Hermes.

أول اختبار آمن

ابدأ بأصل تجريبي، واطلب نسخة جديدة بدل تعديل الملف الأصلي حتى تتأكد من النتيجة.

الوصف الأصلي من الناشر، من دون ترجمة تغيّر المعنى

Audio spectrograms/features (mel, chroma, MFCC) via CLI

✓

مصدر البيانات

فُهرس هذا الإدخال من Hermes Bundled Skills. الشرح العربي يفسّر النوع والمجال ولا يضيف وظيفة غير مذكورة في المصدر.

مراجعة الأمان

المصدر رسمي أو خضع لمراجعة تحريرية، لكن ذلك لا يغني عن مراجعة الصلاحيات والإصدار.

مسار تثبيت آمن

افحص، ثبّت، ثم اختبر.

01
افتح المصدر
طابق اسم الناشر والرخصة والوصف مع حاجتك، وراجع آخر تحديث فعلي.
02
راجع الصلاحيات والأسرار
لا تلصق قيمة سر داخل الموقع. استخدم أسماء متغيرات البيئة وامنح أقل نطاق ممكن.
03
انسخ الإعداد فقط بعد المراجعة
الأزرار أدناه تنسخ نصًا إلى الحافظة ولا تشغّل أمرًا على جهازك.
04
اختبر بمهمة غير حساسة
تحقق من الأدوات الظاهرة، ثم استبعد أدوات الكتابة أو الحذف التي لا تحتاجها.

طريقة الإعداد

مثبّتة مسبقًا مع Hermes.

تأتي هذه المهارة مع Hermes وتُحمَّل عندما يرى الوكيل أنها مناسبة. لا شيء لتثبيته؛ اقرأ التعريف أدناه لتعرف ما ستفعله.

افتح الصفحة الرسمية ↗

تعريف المهارة كاملًا

ما الذي يحمّله Hermes بالضبط عند تشغيل هذه المهارة.

منقول من التوثيق الرسمي. اقرأه قبل تفعيل المهارة، فهذا النص يصبح تعليمات الوكيل نفسه.

Audio spectrograms/features (mel, chroma, MFCC) via CLI.

Skill metadata

جدول مرجعي. لا تقرأه كله، ابحث عن السطر الذي يخصّك فقط.

Source	Bundled (installed by default)
Path	`skills/media/songsee`
Version	`1.0.0`
Author	community
License	MIT
Platforms	linux, macos, windows
Tags	`Audio`, `Visualization`, `Spectrogram`, `Music`, `Analysis`

Reference: full SKILL.md

شرح للفكرة نفسها. اقرأه ببطء، فبقية الأقسام تبني عليه.

Generate spectrograms and multi-panel audio feature visualizations from audio files.

Prerequisites

شرح للفكرة نفسها. اقرأه ببطء، فبقية الأقسام تبني عليه.

Requires Go ↗:

Shellسطر واحد

go install github.com/steipete/songsee/cmd/songsee@latest

Optional: ffmpeg for formats beyond WAV/MP3.

Quick Start

خطوات عملية بالترتيب. نفّذ خطوة وتأكد أنها نجحت قبل الانتقال للتالية.

Shell14 سطرًا

# Basic spectrogram
songsee track.mp3

# Save to specific file
songsee track.mp3 -o spectrogram.png

# Multi-panel visualization grid
songsee track.mp3 --viz spectrogram,mel,chroma,hpss,selfsim,loudness,tempogram,mfcc,flux

# Time slice (start at 12.5s, 8s duration)
songsee track.mp3 --start 12.5 --duration 8 -o slice.jpg

# From stdin
cat track.mp3 | songsee - --format png -o out.png

Visualization Types

جدول مرجعي. لا تقرأه كله، ابحث عن السطر الذي يخصّك فقط.

Use --viz with comma-separated values:

Type	Description
`spectrogram`	Standard frequency spectrogram
`mel`	Mel-scaled spectrogram
`chroma`	Pitch class distribution
`hpss`	Harmonic/percussive separation
`selfsim`	Self-similarity matrix
`loudness`	Loudness over time
`tempogram`	Tempo estimation
`mfcc`	Mel-frequency cepstral coefficients
`flux`	Spectral flux (onset detection)

Multiple --viz types render as a grid in a single image.

Common Flags

جدول مرجعي. لا تقرأه كله، ابحث عن السطر الذي يخصّك فقط.

Flag	Description
`--viz`	Visualization types (comma-separated)
`--style`	Color palette: `classic`, `magma`, `inferno`, `viridis`, `gray`
`--width` / `--height`	Output image dimensions
`--window` / `--hop`	FFT window and hop size
`--min-freq` / `--max-freq`	Frequency range filter
`--start` / `--duration`	Time slice of the audio
`--format`	Output format: `jpg` or `png`
`-o`	Output file path

Notes

شرح للفكرة نفسها. اقرأه ببطء، فبقية الأقسام تبني عليه.

WAV and MP3 are decoded natively; other formats require ffmpeg
Output images can be inspected with vision_analyze for automated audio analysis
Useful for comparing audio outputs, debugging synthesis, or documenting audio processing pipelines