Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

visual-qa(视觉质量保证)

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

visual-qa 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 59,221。

总安装 392周安装 16GitHub Stars 2,992下载 127核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:visual-qa(视觉质量保证)
来源仓库:https://github.com/htdt/godogen
仓库路径:skills/visual-qa
安装命令:
npx skills add https://github.com/htdt/godogen --skill visual-qa
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/htdt/godogen --skill visual-qa

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于辅助界面视觉规范和排版布局的质量检查。适合生成 UI 方案、检查一致性或改进组件层级。使用时需结合品牌指南和设计系统,避免装饰堆砌。涉及真实页面时应通过截图或浏览器预览验证效果。建议先在小范围测试再应用于完整产品流程。visual-qa 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/visual-qa

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/htdt/godogen --skill visual-qa;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

visual-qa 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/htdt/godogen --skill visual-qa。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

visual-qa 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

visual-qa 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

visual-qa 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

visual-qa 用的人多吗?

公开数据是累计安装 392 次,近一周安装 16 次,下载 127 次,GitHub 2,992 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

visual-qa 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 来源仓库有 2,992 星,维护活跃度相对可查。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
visual-qa

视觉质量保证 · 本页

3922,992只读未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Visual QA

$ARGUMENTS

CRITICAL: Your job is to find problems, not confirm things look fine. Do not rationalize, justify, or explain away what you see. If it looks wrong, report it.

Backend

  • Default (Gemini): Run the script below. All queries go to gemini-3-flash-preview.
  • --native flag in arguments: Use Claude vision — read every image with the Read tool, analyze directly. Do NOT run the Gemini script.
  • --both flag in arguments: Run Gemini first, then do native analysis. Aggregate verdicts (details below).

Mode Detection

From the arguments — freeform text with file paths:

  • Reference image mentioned + 1 screenshot → Static mode
  • Reference image + multiple frames → Dynamic mode — frames are 0.5s apart (2 FPS cadence)
  • No reference, just a question about screenshots → Question mode

Gemini Execution

Parse the arguments to construct the command. The script is at ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/visual_qa.py.

# Static
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/visual_qa.py --log .vqa.log [--context "Goal: ... Requirements: ... Verify: ..."] reference.png screenshot.png

# Dynamic
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/visual_qa.py --log .vqa.log [--context "..."] reference.png frame1.png frame2.png ...

# Question
python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/visual_qa.py --log .vqa.log --question "the question" screenshot.png [frame2.png ...]

Always pass --log.vqa.log. Print the script output as your response.

Native Execution

Read every image file referenced in the arguments using the Read tool. Analyze using the criteria and output format below. Never look at code — only images.

After producing output, append a debug log entry:

printf '%s\n' "$(cat <<'LOGEOF'
{"ts":"$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)","mode":"MODE","model":"native","query":"QUERY","files":["FILE1","FILE2"],"output":"FIRST_LINE..."}
LOGEOF
)" >> .vqa.log

Aggregated Mode (--both)

  1. Run Gemini script, capture output
  2. Read all images with Read tool, do native analysis using criteria below
  3. Produce combined verdict:

- Either says fail → fail - Either says warning and neither fail → warning - Both pass → pass

  1. Merge issue lists from both, deduplicate by location + description
  2. Label each issue source: [gemini], [native], or [both]
  3. Log both outputs to .vqa.log

Analysis Criteria

Implementation Quality (static + dynamic)

Assets are usually fine — what breaks is how they're placed, scaled, composed:

  • Grid/uniform placement when reference shows organic arrangement
  • Uniform/default scale when reference shows varied, purposeful sizing
  • Flat composition when reference has depth and layering
  • Stretched, tiled, or carelessly applied materials
  • Objects unrelated to environment (just placed on a flat plane)
  • Camera framing doesn't match reference perspective

Visual Bugs

  • Z-fighting (flickering overlapping surfaces)
  • Texture stretching, tiling seams, missing textures (magenta/checkerboard)
  • Geometry clipping (objects visibly intersecting)
  • Floating objects that should be grounded
  • Shadow artifacts (detached, through walls, missing)
  • Lighting leaks through opaque geometry
  • Culling errors (missing faces, disappearing objects)
  • UI overlap, truncated text, offscreen elements

Logical Inconsistencies

  • Impossible orientations (sideways, upside-down, embedded in terrain)
  • Scale mismatches (tree smaller than character, door too small)
  • Misplaced objects (furniture on ceiling, rocks in sky)
  • Broken spatial relationships (bridge not connecting, stairs into wall)

Placeholder Remnants

  • Untextured primitives contrasting with surrounding detail
  • Default Godot materials (grey StandardMaterial3D, magenta missing shader)
  • Debug artifacts (collision shapes, nav mesh, axis gizmos)

Motion & Animation (dynamic mode only)

Compare consecutive frames (0.5s apart):

  • Stuck entities (same position/pose across frames when movement expected)
  • Jitter/teleportation (large position jumps between frames)
  • Sliding (position changes but pose frozen — ice-skating)
  • Physics breaks (objects through walls, endless bouncing, unnatural acceleration)
  • Animation mismatches (walk anim at running speed, idle while moving)
  • Camera issues (sudden jumps, clipping through geometry)
  • Collision failures (overlapping objects that should collide)

Output Format

Static / Dynamic

### Verdict: {pass | fail | warning}

### Reference Match
{1-3 sentences: does the game capture the reference's *intent* — placement logic, scaling, composition, camera? Distinguish lazy implementation (fail) from asset/engine limitations (acceptable).}

### Goal Assessment
{1-3 sentences from Task Context. "No task context provided." if none.}

### Issues

{If none: "No issues detected." Otherwise:}

#### Issue {N}: {short title}
- **Type:** style mismatch | visual bug | logical inconsistency | motion anomaly | placeholder
- **Severity:** major | minor | note
- **Frames:** {dynamic only: which frames}
- **Location:** {where in frame}
- **Description:** {1-2 sentences}

### Summary
{One sentence.}

Severity: major/minor = must fix. note = cosmetic, can ship.

Question Mode

### Answer
{Direct, specific, actionable answer. Reference locations, frames, colors, objects.}

### Visual Evidence
{What in the screenshots supports the answer. Reference specific frames and locations.}

平台分布

Codex

39.34%
按下载量换算50

Claude

29.61%
按下载量换算38

Cursor

19.2%
按下载量换算24

Gemini CLI

8.83%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills