用途：诊断歌词为何失败，并引导写作者（人或 AI）做出更有效的选择。核心原则是歌词的失败方式可预测、可诊断，而“通用”并非中性，而是糟糕。AI 生成歌词会聚集在统计分布中心，即最可能的用词、押韵对和情感词汇，概率优化导致平庸，有效歌词需要有意识地偏离默认值。
主要能力：把问题归为六种状态。LY1 陈词滥调陷阱：押韵对可预测、用词为第一联想、缺乏惊喜。LY2 格律不匹配：行与旋律不合、重音落在错误音节、需要不自然发音。LY3 表面浅薄：直说其意、无潜台词与层次。LY4 语域不匹配：歌词语气与音乐情绪矛盾。LY5 声音忽视：不关注词在口中的感觉、辅音刺耳、元音单调。LY6 结构混乱：无明确 hook、主歌副歌可互换、桥段无对比、歌曲无弧线。
使用方式：先整体聆听，记录印象、强弱句与注意力涣散处；再判断主要状态；然后回答该状态的关键问题、运行相关脚本、完成诊断清单；接着检查常共存的次要状态（如 LY1 常伴 LY3，LY2 常伴 LY5，LY4 常伴 LY6）；最后按优先级干预，先修最致命的问题，如先修格律再修声音、先修陈词再修浅薄、先修结构再修语域。脚本作为预过滤器而非诊断：bun run scripts/cliche-check.ts "your lyrics here"、bun run scripts/meter-check.ts "your lyrics here"、bun run scripts/rhyme-check.ts "your lyrics here"。
适用场景：AI 歌词生成后、人工歌词感觉“不对”时、定稿前。限制：不代写歌词，不评估音乐元素，不替代关于艺术意图的人类判断，不保证商业成功；脚本会漏掉固定短语、押韵驱动的选词和语义陈词，需人工在语境中判断。资料未提供收费、价格、平台等信息。