ableton-mcp-ai/docs/SPRINT_v0.1.6_NEXT.md

Sprint v0.1.6 - Coherencia Musical Real

Fecha: 2026-03-30

Este sprint reemplaza a docs/SPRINT_v0.1.5_NEXT.md como sprint activo.

Problema principal

Las ultimas generaciones ya crean pistas y material en Ableton, pero el resultado suena desordenado:

• demasiadas capas
• demasiados sonidos sin relacion clara entre si
• poco hook
• poca continuidad melodica entre secciones
• demasiada sensacion de "samples buenos pero tirados al azar"

El objetivo ya no es solo que genere.

El objetivo ahora es que genere algo musicalmente coherente.

Estado de partida real

• reference_listener.py elige muchos roles globales antes del loop de secciones
• esa seleccion global no esta obligada a respetar una narrativa musical unica
• el sistema puede abrir demasiados tracks y demasiadas capas opcionales
• song_generator.py tiene herramientas para melodia, acordes, variantes y bancos de patrones
• pero falta una capa que obligue a que bass, chords, lead y loops respondan al mismo tema

Objetivo del sprint

Pasar de "genera material" a "genera un track con identidad sonora y direccion musical clara".

Tarea 1 - Definir un contrato de coherencia

Problema:

• hoy no existe una definicion operativa de "coherente"
• sin eso, Kimi puede cambiar mil cosas y seguir generando resultados flojos

Haz esto:

1. definir metricas simples de coherencia para una generacion
2. guardarlas en un reporte legible
3. usarlas como criterio de aceptacion del sprint

Metricas minimas:

• track_budget_total
• core_vs_optional_layers
• same_pack_ratio
• tonal_consistency
• motif_reuse
• section_theme_consistency
• redundant_layer_count

Archivos probables:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/server.py
• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/song_generator.py
• docs/KNOWN_ISSUES.md

Criterio de salida:

• existe una definicion tecnica de coherencia
• el proximo agente puede decir si una generacion mejora o empeora

Tarea 2 - Poner presupuesto de tracks y capas

Problema:

• hoy el sistema puede abrir demasiadas capas y eso destruye claridad
• en reggaeton no hace falta materializar decenas de tracks para sonar profesional

Haz esto:

1. definir un presupuesto de tracks para modo reggaeton
2. separar capas core de capas optional
3. impedir que las capas opcionales exploten por defecto

Presupuesto sugerido inicial:

• drums core: kick, clap/snare, hat, perc main
• bass core: 1
• musical core: chords/pad + lead/pluck
• vocal/fx core: maximo 1-2 utiles
• optional layers: solo si agregan contraste real

Archivos probables:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/server.py
• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/reference_listener.py

Criterio de salida:

• una generacion normal no dispara una lluvia de tracks innecesarios
• el arreglo queda mas legible

Tarea 3 - Crear un tema compartido para bass, chords y lead

Problema:

• hoy bass, chords y lead pueden salir correctos por separado
• pero no necesariamente parecen partes de la misma cancion

Haz esto:

1. elegir o generar un motivo/hook base por track
2. derivar bajo, acordes y lead desde ese mismo centro musical
3. hacer que las secciones muten ese mismo tema en vez de generar ideas nuevas sin relacion

Ejemplos de mutacion valida:

• intro: motif parcial
• build: motif tensionado
• drop: hook completo
• break: respuesta o version reducida
• outro: motif degradado

Archivos probables:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/song_generator.py

Criterio de salida:

• hay un tema reconocible entre secciones
• no parecen loops independientes pegados

Tarea 4 - Hacer que el palette global mande de verdad

Problema:

• hay pack_brain, same-pack y jueces
• pero todavia falta obligar a que el resultado final viva dentro de una misma familia sonora

Haz esto:

1. endurecer la prioridad del pack principal
2. evitar que music, bass, vocal y fx salten de familias sin necesidad
3. si una capa no tiene match coherente, omitirla antes que meter relleno random

Archivos probables:

• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/server.py
• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/reference_listener.py
• AbletonMCP_AI/AbletonMCP_AI/MCP_Server/sample_selector.py

Criterio de salida:

• menos variedad basura
• mas identidad de pack

Tarea 5 - Validar con una generacion real y documentar resultado audible

Problema:

• la coherencia no se valida solo con compilacion o logs

Haz esto:

1. generar un track real de reggaeton
2. escuchar y documentar:
   • que suena coherente
   • que sigue sonando aleatorio
   • que sobra
   • que falta
3. actualizar el handoff activo con juicio auditivo simple, no solo tecnico

Comando sugerido:

python temp\smoke_test_async.py --use-track --genre reggaeton --bpm 95

Criterio de salida:

• existe al menos una validacion auditiva simple del resultado
• el siguiente sprint no vuelve a trabajar ciego

Reglas duras

• no metas mas capas solo porque "puedes"
• no mezcles loops y hooks sin una relacion tonal o tematica clara
• si una capa no mejora el tema, quitala
• si una capa no viene del pack correcto, penalizala fuerte o descartala
• no declares "coherente" sin escuchar el resultado o sin evidencia musical clara

Archivos que Kimi debe mirar primero en este sprint

• C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\reference_listener.py
• C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\song_generator.py
• C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\sample_selector.py
• C:\ProgramData\Ableton\Live 12 Suite\Resources\MIDI Remote Scripts\AbletonMCP_AI\AbletonMCP_AI\MCP_Server\server.py

Nota importante

La sugerencia vieja de "pasar current_kind/current_energy en reference_listener.py:3862" no alcanza y no debe tomarse como fix principal.

Esa seleccion ocurre antes del loop de secciones.

El problema real es de arquitectura de seleccion y de narrativa musical, no de un parametro faltante aislado.