Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

design(设计)

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。

design 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,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 68,166。

总安装 235周安装 10GitHub Stars 2下载 82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:design(设计)
来源仓库:https://github.com/laststance/skills
仓库路径:skills/design
安装命令:
npx skills add https://github.com/laststance/skills --skill design
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/laststance/skills --skill design

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。

用于辅助界面设计、视觉规范和交互体验优化,帮助 Agent 整理页面结构和生成 UI 方案。适用于产品设计、视觉一致性检查和组件层级改进场景。结合品牌规范和设计系统提供设计方案建议。涉及真实页面改动时应通过截图或预览检查文本溢出和对齐问题。design 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/design

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/laststance/skills --skill design;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

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

design 怎么安装?

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

design 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。

design 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

design 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。

design 用的人多吗?

公开数据是累计安装 235 次,近一周安装 10 次,下载 82 次,GitHub 2 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。

design 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。

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。

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
design

设计 · 本页

2352调用外部服务未明确未通过

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

Design — Architecture-Driven Plan Creation

Create exhaustively detailed implementation plans by investigating the existing codebase, researching web resources for optimal architecture and libraries, then refining through multi-agent review loops until the plan is robust enough for any LLM to execute flawlessly.

Behavioral Flow

  1. Analyze: Examine target requirements and existing system context
  2. Plan: Define design approach and structure based on type and format
  3. Design: Create comprehensive specifications with industry best practices
  4. Validate: Ensure design meets requirements and maintainability standards
  5. Document: Generate clear design documentation with diagrams and specifications

Key behaviors:

  • Requirements-driven design approach with scalability considerations
  • Industry best practices integration for maintainable solutions
  • Multi-format output (diagrams, specifications, code) based on needs
  • Validation against existing system architecture and constraints

Pipeline

/design [target]
  │
  Phase 1: Research ──────────── references/research-phase.md
  │  Codebase investigation (Serena) + Web research (Context7, Perplexity, Exa)
  │
  Phase 2: Architecture Design
  │  Optimal architecture + new library evaluation + Plan draft
  │
  Phase 3: Review Loop (max 5 rounds) ── references/review-loop.md
  │  3 parallel reviewers per round:
  │  ├─ Architecture Reviewer ──── references/architecture-reviewer.md
  │  ├─ Completeness Reviewer ──── references/completeness-reviewer.md
  │  └─ Feasibility Reviewer ───── references/feasibility-reviewer.md
  │  All 3 approved → Phase 4
  │
  Phase 4: Final Review ─────── references/final-reviewer.md
  │  Holistic coherence check across all tasks
  │
  Phase 5: Plan Output ──────── references/plan-format.md
     Save to docs/plans/YYYY-MM-DD-<target>-plan.md
     EnterPlanMode for user approval

"Weakest LLM Proof" Principle

Every step in the Plan MUST be executable by the lowest-performing LLM without failure.

RequiredExample
Exact file pathssrc/auth/middleware.ts:45-67
Complete code (no ellipsis)Full copy-pasteable snippets
Exact commands + expected outputpnpm test -- auth.test.ts -> Tests: 5 passed
Dependency versionspnpm add zod@3.23.8
Verification after every stepRun test / check output / confirm state
ForbiddenUse Instead
"Add appropriate validation"Write the exact Zod schema
"As needed" / "if necessary"State the condition explicitly, cover both cases
"etc." / "and so on"Enumerate every item
"Similarly to X"Write out the full step independently

Research Tools

ToolPurpose
mcp__serena__get_symbols_overviewFile structure, classes, functions
mcp__serena__find_symbolSpecific patterns and interface details
mcp__serena__find_referencing_symbolsDependency graph
mcp__context7__resolve-library-id -> query-docsCurrent + candidate library docs
mcp__perplexity__perplexity_researchArchitecture best practices
mcp__exa__web_search_exaCode examples, real-world implementations

Phase 2: Architecture Design

Based on Phase 1 research findings:

  1. Identify optimal architecture for the target
  2. Evaluate new libraries found in research (justified by evidence)
  3. Draft Plan using the template in references/plan-format.md
  4. Each Task = one logical unit, each Step = one atomic action (2-5 min)

Phase 5: Plan Output

  1. Save Plan to docs/plans/YYYY-MM-DD-<target>-plan.md
  2. Call EnterPlanMode — write the complete Plan (not a summary)
  3. Present to user:

- Review History (rounds completed, final reviewer confidence) - Markdown file path - Execution options: parallel subagents (one per task) / sequential in-session / manual

References

  • references/research-phase.md — Codebase + web research procedures
  • references/plan-format.md — Plan document template and task structure
  • references/review-loop.md — 5-round parallel review orchestration
  • references/architecture-reviewer.md — Design coherence reviewer prompt
  • references/completeness-reviewer.md — Coverage and gap reviewer prompt
  • references/feasibility-reviewer.md — Technical risk reviewer prompt
  • references/final-reviewer.md — Holistic final reviewer prompt

平台分布

Codex

35.61%
按下载量换算29

Claude

32.84%
按下载量换算27

Cursor

19.08%
按下载量换算16

Gemini CLI

10.29%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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