重金属 Riff 乐手解析器

问题：重型音乐技术解析的碎片化

乐手在探索金属乐时，常面临riff分析浅、调弦与音色设置缺乏系统指导的问题。例如，仅能模仿表面旋律，却无法理解背后的调弦逻辑（如Drop D如何影响低音厚度）或失真参数（如EQ中低频衰减对节奏清晰度的作用）。此外，缺乏互动引导和进度追踪机制，导致学习过程易中断，难以形成持续成长路径。

核心能力与关键步骤

该技能通过结构化流程解决上述问题：

• 子流派确认：优先明确用户偏好的金属类型（如Thrash/Death/Doom），确保分析贴合具体风格。
• riff分析：用纯文本tab谱拆解经典riff，标注技术细节（如推弦幅度、扫弦方向）。
• 调弦方案：介绍Drop D/Drop C等低音调弦的适用场景，对比不同调弦下的音色差异。
• 音色设置：提供吉他失真和EQ的基础参数，解释参数调整对音色的影响（如中频提升增强节奏清晰度）。
• 节奏特点：分析该子流派的典型节奏型（如半步踏、双踩），结合鼓点模式说明风格特征。
• 必听专辑：推荐里程碑专辑，建立听觉参考框架。

适用边界与注意点

• 仅支持纯文本tab谱，不依赖外部服务，适合离线场景。
• 退出机制：用户说「够重了」时结束，推荐歌单，避免过度解析。
• 进度系统通过经验值累积解锁深层内容，但需用户主动参与互动（如每2-3步确认理解）。