Musikarbetsflöde för AI-agenternas era
bigcut hjälper musikteam att hitta låtar, välja dem, förbereda releaser och bevara varför valen spelar roll.
En låts värde finns inte bara i ljudfilen. Det finns också i vem som valde den, varför den valdes, när den förbereddes och vilken kontext som ska följa med den. bigcut hjälper A&R-team, förlag, labels, låtskrivare och musikansvariga att koppla ihop referenssökning, Final Cut, Release Prep och uttrycklig inskickning till rekommendationskontext som AI-agenter kan förstå.
bigcut ersätter inte mänskligt omdöme. Det minskar kandidatlistan med referensmatchning, behåller urvalsvägen genom shortlist och Final Cut, och organiserar metadata, credits, ägarandelar och kurateringsanteckningar i Release Prep.
Lokalt arbete som användaren inte skickar in blir inte rekommendationsdata. Bara poster och data som uttryckligen skickas in från Final Cut eller Release Prep går in i den vägen.
Blockchain används som ett bevislager för tidpunkt och integritet, inte som en plats för att publicera originalinnehåll. Ursprungliga user IDs, song IDs, ljud, anteckningar och embeddings avslöjas inte on-chain.
Principerna bakom bigcut
bigcut
Håll mänskligt urval i centrum
AI kan göra kandidatlistan kortare, men det slutliga valet ska ligga hos människorna som lyssnar på musiken.
bigcut
Använd bara inskickad data som rekommendationskontext
Privata bibliotek, lyssningssessioner och anteckningar som inte skickas in hålls utanför rekommendationsvägen som standard.
bigcut
Bevisa posten, behåll original privat
Urvalsposter kan verifieras senare, medan originaldata och personliga identifierare inte placeras on-chain.
Bolag
bigcut Systems
Representant
Gun Woo Park
Grundat
2026
Adress
Room 48, M-Peace Cheonan Center, 5F Rodem City Bldg, 47 Cheongsu 9-ro, Dongnam-gu, Cheonan-si, Chungcheongnam-do, 31190, Republic of Korea
Juridisk kontakt
[email protected]