华为云码道×仓颉实战:零基础开发你的专属音乐编辑器

最新案例动态,请查阅华为云码道×仓颉实战:零基础开发你的专属音乐编辑器小伙伴们快来进行实操吧!

案例简介:本案例基于华为云码道(CodeArts)代码智能体与开源仓颉 Skills,设计实现一个有趣且实用的乐谱“编程”语言,在码道上用 AI + Cangjie 开发这个乐谱语言的编译器,它可以将相关乐谱编译为可播放的 MIDI 文件。

一、概述

1.1 案例介绍

本案例基于华为云码道(CodeArts)代码智能体与开源仓颉 Skills,设计实现一个有趣且实用的乐谱“编程”语言,在码道上用 AI + Cangjie 开发这个乐谱语言的编译器,它可以将相关乐谱编译为可播放的 MIDI 文件。

华为云码道(CodeArts)代码智能体:一个理解项目需求,懂得编码之道,善用百器的实干派AI研发专家,开启你的编码自动驾驶模式。本案例中作为交互工具,配置技能并调用技能。

技能(Skill)是一种能力封装机制,用于将专业知识组织为可复用的模块。技能本质上是由指令、脚本和资源构成的集合,智能体可按需动态加载这些专业化的“技能包”,从而提升特定任务的执行能力与执行效率。本案例中使用仓颉语言官方推出的一套Skill,可支撑 AI 开发工具从零创建开发仓颉项目,包括项目配置、开发、构建、运行、单元测试等,包括 stdx、macro、CFFI 等场景的自动处理。

1.2 适用对象

  • 企业
  • 个人开发者
  • 高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计60分钟。

1.4 案例流程

flow.PNG

说明:

  1. 开发者下载安装AI IDE,完成华为云码道(CodeArts)代码智能体安装部署;
  2. 下载并安装仓颉SDK、仓颉插件;
  3. 下载仓颉项目,使用AI IDE加载仓颉项目。
  4. 登录GitCode官网,搜索并下载开源仓颉的Skill(CangjieSkills),并在AI IDE华为云码道的项目级下完成配置;
  5. 执行任务书,完成多轨道、和弦、变量定义等特性,并执行预置的测试用例,测试用例中预置了部分乐谱,开发者可试听预置乐谱生成的MIDI文件;
  6. 开发者可与华为云码道进行对话,使用AI创作乐谱,并反复与AI对话进行乐谱优化,创作自己的音乐,成为“作曲家”。

1.5 资源总览

本案例预计花费0元。

资源名称规格单价(元)
华为云码道(CodeArts)代码智能体通用体验版免费

二、基础环境与资源准备

2.1 AI IDE华为云码道安装部署

参考案例《AI IDE华为云码道(CodeArts)代码智能体安装部署》完成华为云码道(CodeArts)代码智能体Windows版AI IDE安装部署。

1.PNG

2.2 下载并安装仓颉插件和仓颉SDK

下载安装仓颉插件:

点击扩展图标,在搜索框中输入Cangjie,安装Cangjie插件。

2.PNG

下载安装仓颉SDK:

下载软件包:cangjie-sdk-windows-x64-1.1.0.exe

4.PNG

备注:本案例以Windows为例。

下载完成后,双击.exe安装包,安装流程自动配置环境变量。

5.PNG

配置SDK路径:

点击扩展图标,点击Cangjie插件的管理图标,点击设置按钮。

6.PNG

配置SDK路径。

7.PNG

2.3 导入Cangjie-MIDI项目

点击左上角图标 > Git > 克隆项目。

21.PNG

输入仓库URL:https://gitcode.com/u014005316/CangjieMIDI.git
项目名称:CangjieMIDI-main
项目本地存放路径默认即可。

22.PNG

点击克隆,在当前窗口打开项目。

23.PNG

项目目录结构如下:

复制代码

CangjieMIDI-main/
├── cjpm.toml                          # cjpm 项目配置文件
├── cjpm.lock                          # cjpm 锁定文件(无外部依赖)
├── README.md                          # 项目说明文档(案例介绍)
├── MIDI.md                            # MIDI 文件格式详解文档
├── Music.md                           # 中国风曲谱生成需求文档
├── Task.md                            # 乐谱语言语法规范与任务说明
├── .gitignore                         # Git 忽略规则
│
├── src/                               # 源代码目录
│   ├── main.cj                        # 程序入口,命令行参数解析与文件处理
│   │
│   ├── core/                          # 核心模块(乐谱解析)
│   │   ├── types.cj                   # 数据模型定义
│   │   ├── parser.cj                  # 统一语言解析器(主入口)
│   │   ├── parser_note.cj             # 音符/和弦解析
│   │   ├── parser_utils.cj            # 解析辅助工具(字符判断、时值转换)
│   │   └── instrument.cj              # GM 标准 128 音色映射表
│   │
│   ├── encoder/                       # 编码器模块(文本 → MIDI 二进制)
│   │   ├── encoder.cj                 # 统一编码入口(乐谱模式 + 事件模式)
│   │   ├── event.cj                   # MIDI 事件类型定义与底层字节编码
│   │   └── utils.cj                   # 格式检测、十六进制解析、文件组装
│   │
│   ├── decoder/                       # 解码器模块(MIDI 二进制 → 文本)
│   │   ├── decoder.cj                 # 无损反编译器
│   │   ├── binary.cj                  # 大端读取、VLQ 解码
│   │   └── note.cj                    # 音高 → 音名转换
│   │
│   ├── verifier.cj                    # MIDI 验证工具(公共接口)
│   ├── verifier_utils.cj              # MIDI 验证工具(内部辅助函数)
│   │
│   ├── midi_test.cj                   # (旧测试文件,兼容保留)
│   ├── decode_test.cj                 # 反编译与无损回环测试
│   ├── encode_test.cj                 # 统一语言编码测试
│   ├── event_extra_test.cj            # 事件模式扩展测试
│   └── score_extra_test.cj            # 乐谱模式扩展测试
│
├── testcase/                          # 测试用例目录
│   ├── birthday.txt                   # 生日快乐乐谱(双轨:旋律+贝斯)
│   ├── birthday.mid                   # 编译后的 MIDI 文件
│   ├── chou.txt                       # 愁乐谱
│   ├── chou.mid
│   ├── happy.txt                      # 欢乐乐谱
│   ├── happy.mid
│   ├── indiana.txt                    # 印第安纳乐谱
│   ├── indiana.mid
│   ├── stars.txt                      # 小星星乐谱
│   ├── stars.mid
│   ├── starspro.txt                   # 小星星进阶版(三轨+和弦变量)
│   ├── starspro.mid
│   ├── tigers.txt                     # 老虎乐谱
│   ├── tigers.mid
│   ├── alice.txt                      # 爱丽丝乐谱
│   └── alice.mid
│              
│   
│
└──origin-doc/                        # 原始项目参考文档
   ├── MIDI-Design.md                 # 新乐谱语言设计文档
   └── Origin-Project.md              # 原始 Base 项目说明

本案例基础项目代码由AI生成,由于代码生成与优化时间过长,为了减少无效的等待并增加实验的趣味性,因此本案例提供部分音乐编辑器源码。

备注:可参考origin-doc目录下的MD文件,依次执行 Origin-Project.md和MIDI-Design.md任务书即可生成完整功能。

2.4 下载并配置CangjieSkills

下载CangjieSkills:

登录gitcode,下载CangjieSkills。

10.PNG

下载完成后,解压缩CangjieSkills-main.zip文件,所有技能存放在CangjieSkills-main\CangjieSkills-main\.agents\skills目录下。

12.PNG

  • cangjie-std Skill

提供仓颉语言标准库常用功能速查文档,包括核心类型/集合/时间日期/数学运算/扩展数值/并发同步/并发集合/正则表达式/文件系统/IO流/网络通信/进程管理/排序/环境变量/随机数/二进制端序/整数溢出/Unicode字符/自动派生/反射/摘要算法/类型转换/标准输入输出/命令行参数处理/单元测试框架/弱引用等。

  • cangjie-stdx Skill

提供仓颉语言扩展标准库stdx常用功能速查文档,包括stdx配置构建/json编解码/日志/编码/压缩/序列化/HTTP客户端/HTTP服务端/WebSocket/TLS安全通信等。

  • cangjie-toolchains Skill

提供仓颉语言编译器cjc/调试器cjdb/覆盖率检测工具cjcov/代码格式化工具cjfmt/静态检查工具cjlint/性能分析工具cjprof/项目管理工具cjpm的使用文档。

  • cangjie-original-docs Skill

当无法从其他Skills中获取有效的仓颉语言知识时,请引用此Skill,所在目录提供仓颉语言/标准库/扩展标准库/工具链的原始文档。

  • cangjie-regulations Skill

仓颉项目规范准则。包括项目结构规范、命名规范、格式化规范、错误处理规范、测试规范、并发规范、安全规范、文档规范、依赖管理规范、版本控制规范等最佳实践指导。

  • cangjie-lang-features Skill

提供仓颉编程语言核心特性优质文档,当使用仓颉语言做软件开发,或者回答用户关于仓颉语言的问题时,应优先使用此Skill。

配置CangjieSkills:

华为云码道提供手动创建和导入两种方式配置技能,本案例使用导入的方式配置技能。

在码道右上角打开设置,进入设置界面后选择技能与规则,在项目级板块下技能的右侧点“+”号,选择导入。

13.PNG

将存放在CangjieSkills-main\CangjieSkills-main\.agents\skills目录下的技能压缩成对应的zip包。上传包含SKILL.md文件的.zip包。以cangjie-std Skill为例。

14.PNG

备注:压缩包的名称与技能名称保持一致。

点击确定按钮,上传成功后,系统自动在.codeartsdoer/skills目录下导入SKILL。

15.PNG

其它技能以同样方式导入即可。

16.PNG

三、仓颉音乐编辑器功能实战

3.1 优化音乐编辑器

与华为云码道对话,使用AI执行Task.MD任务书,即在智能体对话框中输入以下提示词:

复制代码

请执行Task.MD文件,优化音乐编辑器。

009.PNG

3.2 试听音乐

打开项目目录,在testcase目录下使用音乐播放器,试听生成的音乐。

18.PNG

3.3 音乐创作

由于华为云码道装配的是通用大模型,非音乐定制模型,因此对于音乐的处理能力有限,如果想生成高质量的音乐,请使用专业的音乐模型。

操作步骤:

  • 与华为云码道对话,使用AI创作音乐;
  • 试听音乐;
  • 开发者与华为云码道反复对话,优化乐谱,完成创作;

本案例中,提供了一个音乐创作需求文档,可直接执行,在码道对话框中输入以下提示词:

复制代码

请根据Music.md生成乐谱,并生成.mid文件

19.PNG

打开项目目录,在testcase目录下使用音乐播放器,试听生成的音乐。

20.PNG

本案例使用仓颉语言实现了乐谱解析器,将txt文件格式的乐谱转为MIDI文件,通过数字乐器演奏乐谱。开发者也可以使用音乐服务MCP实现相应功能。

至此,华为云码道×仓颉实战:零基础开发你的专属音乐编辑器的案例已全部完成。

四、反馈改进建议

如您在案例实操过程中遇到问题或有改进建议,可以到论坛帖评论区反馈即可,我们会及时响应处理,谢谢!

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华为云官方博客 612

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 663

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 524

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 513

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 289

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

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华为云官方博客 561

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 677

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

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【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

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邀请函|第三届“兴智杯”全国人工智能创新应用大赛开幕式,期待您现场莅临

AI 算法工程师、大模型应用开发、智能编码、国产软硬件栈开发者、开源开发者。大赛官方参赛对象就包含企事业单位开发者团队、个人开发者中华人民共...诉求:了解本届赛题方向、对接算力 / 技术资源、认识同行、获取参赛信息。意向参赛团队、往届参赛选手、技术团队负责人、个人独立开发者。

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