A&R 전문가를 위해 만들었습니다
수천곡의데모를,몇초만에선별합니다.
레퍼런스를 넣으세요 — AI가
모든 곡을 유사도 순으로 정렬합니다.
회원가입만 하면 첫 가입 시 제공되는 30개의 무료 분석을 바로 사용할 수 있습니다.
오디오는 임베딩 추출을 위해 일시 전송될 수 있으며, 처리 직후 즉시 폐기됩니다.
레퍼런스
레퍼런스 3곡 → 1,247곡 분석 → 2.4초 만에 랭킹 완료
References
Palette
Search
Similarity ranking
Final Cut
Decision
Summer_Vibe_Demo.mp3
Release Prep
Ready facts
세단계면끝입니다.
레퍼런스에서 랭킹 결과까지, 단 몇 초.
레퍼런스 등록
찾고 있는 사운드를 정의하는 곡을 드래그하세요. MP3, WAV, FLAC 파일을 지원합니다.
AI 매칭
엔진이 오디오를 다차원으로 분석하고, 전체 카탈로그를 유사도 순으로 정렬합니다.
비교 & 결정
A/B 비교로 나란히 들어보고, 마음에 드는 곡을 쇼트리스트에 추가하세요. 피드백으로 현재 검색 결과를 더 좁힐 수 있습니다.
더빨리찾고,더깔끔하게넘깁니다.
레퍼런스 검색, 정확한 비교, 파일 맥락, 지분·곡 사용료 정리, 릴리즈 준비까지 실제 결과 중심으로 설계했습니다.
더 빨리 찾기
레퍼런스 한 곡으로 전체 카탈로그를 유사도 순으로 좁힙니다. 모든 데모를 처음부터 끝까지 듣는 시간을 줄입니다.
더 정확히 비교하기
피드백, A/B 리뷰, 쇼트리스트 선택으로 현재 검색을 정제하고 원하는 방향에 가까운 후보만 남깁니다.
파일에 맥락 남기기
분석 결과와 메타데이터가 오디오 파일과 함께 이동합니다. 별도 스프레드시트 없이도 받은 사람이 바로 이어서 작업할 수 있습니다.
저작자·퍼블리셔 지분 정리
저작자가 10명이 넘어도 각 저작자와 계약된 퍼블리셔 지분을 한 번에 자동 정리합니다.
곡 사용료·이용 조건 메타데이터
곡 사용료와 이용 조건을 메타데이터에 함께 남겨 반복적인 가격 확인과 민감한 커뮤니케이션을 줄입니다.
릴리즈 준비까지 끝내기
메타데이터, 저작자·퍼블리셔 지분, 곡 사용료·이용 조건, 노트, 쇼트리스트 맥락을 한곳에 정리하고 최종 패키지를 Release Prep으로 연결합니다.
파일이곧인수인계입니다.
AI 매칭이 주목을 받지만, 실제 업무의 진짜 힘은 여기에 있습니다. 모든 편집, 모든 코멘트, 모든 판단이 파일 안에 살아 있습니다.
메타데이터가 따라갑니다
제목, 작곡가, 지분, 태그를 bigcut에서 직접 편집하세요 — 변경 사항이 MP3에 실시간으로 기록됩니다. 동료에게 파일을 넘기면 모든 정보가 이미 들어 있습니다. 스프레드시트도, "크레딧 다시 보내줄래?"도 필요 없습니다.
MP3, WAV, FLAC 지원
타임라인에 고정된 코멘트
0:42 지점에 "브릿지 수정 필요"라고 메모를 남기세요 — 파일에 임베딩됩니다. 동료가 같은 MP3를 열면 모든 코멘트가 남긴 위치 그대로, 순서대로 보입니다.
원클릭으로 이메일·채팅용 텍스트 복사
설정 없는 협업
공유 드라이브도, 프로젝트 링크도, 따로 관리할 협업 공간도 필요 없습니다. 이메일, AirDrop, USB — 어떤 방법으로든 파일을 보내면 모든 컨텍스트가 함께 도착합니다. MP3가 유일한 진실의 원천입니다.
파일 크기 증가 0.5% 미만
파일 하나면 끝입니다. 첨부 파일도, 스프레드시트도, 추가 이메일도 필요 없습니다.
각자의음악업무에바로연결됩니다.
A&R은 더 빨리 고르고, 퍼블리셔는 더 깔끔하게 제출하고, 레이블은 선택과 릴리즈 기록을 자산으로 남기고, 음악감독은 장면에 맞는 곡을 더 빠르게 찾습니다.
퍼블리셔
메타데이터와 맥락이 정리된 데모를 더 깔끔하게 제출하고, 유사도 검색으로 A&R 요청에 더 근접한 데모를 찾습니다.
A&R
원래 의도의 콘셉트에 부합하는 데모를 더 빠르게 선별하고, 데모 검토에 특화된 인터페이스로 최종 선택의 품질을 높입니다.
레이블
선택, 릴리즈 준비, 증명을 성장하는 카탈로그 안에서 연결하고, AI OS와 AI 에이전트 시대의 새로운 곡 추천 마케팅 파워로 bigcut을 활용합니다.
작곡가
완성한 데모를 스스로 검토하고, 크레딧, 노트, 피드백을 실제 파일에 붙여 퍼블리셔와 A&R에게 제출합니다.
영화음악 감독 & 게임음악 감독
영상, 장면, 게임 상황에 맞는 음악을 유사도 검색으로 빠르게 찾아 삽입합니다.
오디오는분석하되,저장하지않습니다.
AI 매칭을 위해 오디오는 임베딩 추출 과정에서 잠시 전송될 수 있으며, 처리 직후 즉시 폐기됩니다. bigcut은 오디오 파일을 보관하지 않습니다.
오디오 파일은 저장하지 않음
서버에 업로드된 오디오를 장기 보관하지 않습니다. 임베딩 추출에만 사용한 뒤 즉시 폐기합니다.
녹음이 아닌 임베딩
매칭에 남는 것은 수치 임베딩뿐입니다. 이는 재생 가능한 오디오가 아닌 추상적 벡터입니다.
핵심 워크플로우는 로컬에 유지
라이브러리, 임베디드 메타데이터, 코멘트, 세션 파일은 사용자의 기기에 남습니다. 연결이 필요한 것은 분석 단계뿐입니다.
필요한 신호만 추출하고 녹음 자체는 버리는 핑거프린트 방식으로 이해하시면 됩니다.
포지셔닝
bigcut은일반음악앱이아닙니다.
bigcut은 개인 카탈로그를 무분별하게 수집되는 데이터로 만들지 않고, 곡을 찾고, 고르고, 증명하고, 릴리즈 준비까지 연결하는 데스크톱 중심 A&R 워크플로우입니다.
bigcut이 하는 일
- 내 카탈로그 안에서 레퍼런스 기반으로 곡 찾기
- 실제 선택 결정을 위한 쇼트리스트와 Final Cut 워크플로우
- 최종 메타데이터, 임베딩, 큐레이션을 정리하는 Release Prep
- 명시 제출된 판단만 다루는 개인정보 보호형 증명 레이어
bigcut이 아닌 것
- Shazam처럼 곡을 식별하는 서비스가 아님
- 스트리밍 청취 이력 기반 추천 서비스가 아님
- 오디오 라이브러리 클라우드 저장소가 아님
- 청취 세션이나 개인 노트를 자동 수집하는 제품이 아님
검색부터릴리즈준비까지이어지는실제선택흐름.
레퍼런스 검색, 쇼트리스트, 증명, Release Prep이 하나의 결정 경로로 이어집니다.
References
Palette
Search
Similarity ranking
Final Cut
Decision
Summer_Vibe_Demo.mp3
Release Prep
Ready facts
Search
레퍼런스 매칭
레퍼런스 팔레트 / 유사도 랭킹 / A/B 비교
Final Cut
제출 증명
쇼트리스트 선택 / 제출 시각 / Merkle proof 상태
Release Prep
에이전트용 맥락
임베딩 요약 / 큐레이션 노트 / 추천 사용 맥락
왜다른가.
대부분의 도구는 한 가지 일만 해결합니다. bigcut은 검색, 선택, 파일 중심 협업, 검증 가능한 추천 데이터를 연결합니다.
| 기준 | bigcut | 일반적인 대안 |
|---|---|---|
| 내 카탈로그 안에서 유사곡 찾기 | 레퍼런스 기반 AI 매칭 | 수동 청취 또는 일반 검색 |
| 작업 맥락이 파일과 함께 이동 | 메타데이터, 코멘트, 분석 데이터 임베딩 | 별도 스프레드시트와 메시지 |
| 왜 선택했는지 설명 | 큐레이션 노트와 Final Cut 맥락 | 누락되거나 흩어짐 |
| 나중에 조작하지 않았음을 증명 | 원본 공개 없는 블록체인 기반 증명 | 문서 타임스탬프 정도 |
| AI 에이전트에게 신뢰 신호 제공 | 명시 제출된 사실과 Release Prep 데이터 | 검증되지 않은 공개 메타데이터 |
연결된 워크플로우
레퍼런스검색에서검증가능한추천데이터까지.
핵심은 개별 기능 하나가 아니라, 곡 발견부터 AI 에이전트가 평가할 수 있는 신뢰 신호까지 이어지는 전체 경로입니다.
레퍼런스로 검색
레퍼런스 곡을 넣고 내 카탈로그를 음향 유사도 기준으로 정렬합니다.
쇼트리스트 구성
후보를 비교하고 다시 들으며 더 깊게 볼 곡만 남깁니다.
Final Cut 제출
사용자가 명시적으로 제출한 선택 곡만 검증 가능한 제출 기록이 됩니다.
릴리즈 준비
Release Prep에서 최종 임베딩, 메타데이터, 큐레이션 맥락을 연결합니다.
신뢰 신호 제공
AI 에이전트는 증명에 기반한 고품질 추천 맥락을 받을 수 있습니다.
공개하지 않고 증명합니다
블록체인 앵커링은 제출 시점과 무결성을 증명하는 데 사용됩니다. 원본 사용자 ID, 곡 ID, 오디오, 노트, 임베딩은 온체인에 공개하지 않습니다.
Final Cut
explicit step
Commitment
explicit step
Merkle batch
explicit step
Anchor
explicit step
Verified
private data hidden
AI 에이전트 시대
AI에이전트추천환경에서bigcut이필요한이유.
AI OS와 AI 에이전트가 스마트폰과 컴퓨터의 운영체제 레이어에서 추천을 담당하는 환경에서는, 기존 웹 메타데이터보다 신뢰할 수 있는 음악 맥락 데이터가 더 중요해집니다. 다수의 일반적인 반응보다 한 명의 전문가 판단이 더 큰 영향력을 가질 수 있듯, 전 세계 레이블 A&R의 선택 기록이 위변조가 어려운 블록체인 proof로 축적될수록 bigcut은 AI 에이전트에게 매우 신뢰도 높은 데이터 허브가 될 수 있습니다.
일반적인 추천 데이터가 약한 이유
- 사람이 실제로 선택했다는 사건이 없음
- 왜 선택했는지 이유가 없음
- 검증 가능한 제출 시점이 없음
- 최종 릴리즈 맥락과 연결되지 않음
- 개인정보를 보호하면서 증명하는 경계가 불명확함
bigcut이 신호를 강하게 만드는 방식
- 사람의 큐레이션
- Final Cut 선택
- Release Prep 임베딩과 노트
- 위변조가 어려운 proof
- AI 에이전트가 볼 수 있는 공개용 요약
자주묻는질문
보안 및 프라이버시
bigcut만의 차별점
작동 원리
AI와 신뢰
제출과 온체인 증명
호환성 및 기술
워크플로우
요금 및 구독
장기 신뢰 및 기타
실제워크플로우로판단해보세요.
회원가입만 하면 데스크톱 데모를 바로 시작할 수 있습니다.
모든 신규 계정에는 첫 가입 시 30개의 무료 분석이 1회 제공됩니다.
오디오 파일은 저장하지 않습니다. 임베딩 추출에 사용된 오디오는 즉시 폐기합니다.