关于 accelint-persona-review
用于依据指定操作人员画像及其工作背景评审 Figma 界面的设计技能。它引导评审者结合已记录的职责、痛点、系统和工作流提出意见。
主要功能
- 01每次加载一个人员画像
- 02从 Figma 获取设计上下文
- 03通过 Outline MCP 搜索支持文档
- 04评估认知负荷与工作流适配度
- 05优先呈现画像相关发现
适用场景
- 01评审面向特定岗位的 Figma 仪表板
- 02发现与已记录痛点相关的界面阻碍
- 03检查受监控系统是否易于查看
- 04仅有截图时评估设计
MCP 相关
工作流使用 Figma MCP 获取设计上下文,并通过 Outline MCP 搜索支持文档。若其中任一不可用,技能会指定替代方式或基于现有上下文继续评审。
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ gohypergiant/ agent-skills --skill accelint-persona-review安装后在 Claude Code 中输入/accelint-persona-review确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
README.mdreferences/evaluation-examples.mdreferences/personas/_index.md_template.mdair-surveillance-tech.mdair-weapons-officer.mdmission-crew-commander.mdsenior-director.mdsurveillance-tech.mdweapons-director.md详细介绍
基于人物角色的设计评审
从特定运营人员人物角色的视角评估 Figma 设计。泛泛的 UX 建议(“让它更直观”)会错失那些从人物角色已记录的个人档案——其职责、痛点、所监控的系统以及运营背景——中浮现出来的洞见。
工作流
1. 加载人物角色档案
首先加载人物角色索引,以查找可用的人物角色:
Read references/personas/_index.md
然后加载用户请求的特定人物角色:
Read references/personas/{persona-id}.md
不要加载多个人物角色文件——只加载用户请求的那一个。
暂时不要加载 evaluation-examples.md——等到第 4 步再加载。
如果人物角色不存在,请从索引中列出可用的选项,并请用户进行选择。
2. 收集设计背景
提供了 Figma URL:
使用合适的 Figma MCP 工具获取设计(例如,mcp__figma-desktop__get_design_context,并从 URL 模式 node-id=1-2 → 1:2 中提取出的 node ID)。
无 URL(默认): 使用 Figma MCP 桌面端获取当前文件/选区。如果未选中任何内容,请提示用户选择一个画板或组件。
Figma MCP 不可用: 请用户提供设计的截图。使用视觉检查来分析截图,但请注意,如果没有完整的设计背景(组件属性、布局约束、交互状态),评审将仅限于视觉元素。
3. 搜索支撑文档
使用 Outline MCP 查找相关背景。由于 Outline 需要选择工作区,请使用以下模式:
ListMcpResourcesTool(server: "outline")
搜索涵盖以下内容的文档:
- 针对该运营人员角色的 UI 标准/指南
- 以往的设计评审或反馈
- 系统需求或规格
- 培训材料或用户指南
优先选择提及该人物角色的角色、职责或其交互系统的文档。
Outline MCP 不可用: 仅基于人物角色档案和设计背景进行评审。在评审中指出没有可用的支撑文档,并建议应查阅组织标准的领域。
4. 分析并评审
加载评估示例以校准你的方法:
Read references/evaluation-examples.md
使用下方的评估框架,但根据发现来调整结构——不要将洞见强行塞进僵化的章节中。
评估框架
认知负荷评估
- 信息密度:考虑到他们的经验水平和工作节奏,他们能否处理所有展示的数据?
- 视觉层级:对其角色至关重要的信息是否能立即凸显出来?
- 心智模型:界面是否与他们已经在使用的系统相匹配(记录在“看到”中)?
沟通模式契合度
- “说与做”支持:UI 是否有助于他们典型的行动和沟通?
- 工作流集成:这与已记录的工作流契合程度如何?
- 错误预防:它是否能预防与其已记录痛点相符的错误?
痛点缓解
- 直接缓解痛点:此设计解决了哪些已记录的痛点?
- 无意中制造的痛点:这是否引入了新的摩擦或复杂性?
- 系统整合:如果他们要在多个系统之间周旋,这是否减少了上下文切换?
背景感知
- 经验校准:复杂度是否与其职级/经验相符(例如,E4 与 E7)?
- 职责契合度:设计是否支持他们的具体职责?
- 日程考量:考虑到他们的工作日程/节奏,他们能否有效地使用此设计?
系统可见性
- “看到”覆盖范围:他们监控的系统是否可见/可访问(例如,BCS-F、RS-4、ERSA)?
- 集成缺口:缺少哪些关键系统?
- 冗余:是否对他们已在别处看到的信息进行了不必要的重复?
通信支持
- “Hears” 集成:设计是否支持他们的通信渠道(例如 Surveillance Net)?
- 信息传递:他们能否像 “Says & Does” 中记录的那样轻松传递信息?
- 通知设计:警报/通知是否适合他们的注意力预算?
输出结构
按以下通用格式提供评审意见(可根据需要调整):
## Persona Review: [Persona Name]
### Design Summary
[1-2 sentence summary of what you reviewed]
### Critical Findings
[2-3 most important insights specific to this persona]
### Detailed Evaluation
**Cognitive Load**: [Assessment with specific examples from persona profile]
**Communication Patterns**: [How well it supports their "Says & Does"]
**Pain Point Mitigation**: [Which pain points addressed/created]
**Context Awareness**: [Appropriate for their experience/responsibilities]
**System Visibility**: [Coverage of their "Sees" systems]
**Communication Support**: [Integration with their "Hears" channels]
### Recommendations
[Prioritized list of actionable improvements, grounded in persona profile]
### Supporting References
[Links to relevant Outline docs found during research]
这是示例结构,不是固定模板。 根据以下因素调整:
- 特定领域中发现的深度
- 角色画像的完整程度
- 设计范围(组件 vs. 完整仪表盘)
关键要素是:
- 与角色已记录画像的清晰关联
- 具体、可执行的建议
- 基于运营影响的优先级排序
- 来自支持文档的证据(如有)
评估原则
针对角色具体化:泛泛的 UX 建议对谁都没帮助。每一条观察都应基于角色已记录的画像(Profile、About、Hears、Sees、Says & Does、Pain Points)。
优先考虑运营影响:对于高节奏操作员来说,一个破坏肌肉记忆的轻微 UI 不一致,比重大视觉打磨问题更重要。要考虑他们工作的风险。
假定具备领域专业知识:这些操作员是其领域的专家。不要提出移除其履职所需复杂性的“简化”建议。
考虑完整上下文:审阅他们的整个画像 - 洞察往往来自各部分之间的联系。某一领域的痛点可能与他们会监控的系统或使用的通信渠道有关。
跨画像部分建立联系:最有价值的洞察会综合角色画像的多个部分(例如,痛点 + 他们看到的系统 + 他们采取的行动 = 整合解决方案机会)。
评审时绝不要做
- 绝不要给出泛泛的 UX 建议,如“让它更直观”或“改善用户体验” - 这些可以适用于任何界面。每一条观察都应基于角色的具体画像。
- 绝不要建议移除必要复杂性的简化 - 这些操作员是领域专家。服务于其已记录职责的复杂性是有价值的。
- 绝不要忽略运营上下文 - 对于高节奏操作员来说,破坏肌肉记忆的轻微 UI 不一致比重大视觉打磨问题更重要。
- 绝不要把所有角色都当作相同 - 对同一界面,E4 AST 评审应与 O4 MCC 评审不同。
- 绝不要跳过加载角色画像 - 没有角色上下文的泛泛评审会错过这项技能的全部价值。
参考资料
- 角色画像:
references/personas/{persona-id}.md - 角色索引:
references/personas/_index.md - 评估示例:
references/evaluation-examples.md
按需加载这些内容,以尽量减少上下文占用。