关于 design-video
design-video 是一项仓库技能,用于根据视频录制重建界面及其交互。它指导编码 Agent 完成视频分析、设计研究、分阶段规划、实现与复核。
主要功能
- 01基于视频分析界面
- 02研究设计模式
- 03分阶段制定设计计划
- 04实现界面与交互
- 05复核并更新设计指南
适用场景
- 01重建视频中展示的界面
- 02分阶段规划界面实现工作
- 03检查生成素材与完成的设计
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ duc01226/ easyplatform --skill design-video安装后在 Claude Code 中输入/design-video确认已加载。
详细介绍
Codex 兼容性说明:
- 在 Codex 中使用
$skill-name调用仓库技能;此镜像副本会将旧版 Claude/skill-name引用改写为$skill-name。- 任务跟踪要求:在执行任何工作流或技能步骤之前,先创建或更新所有步骤的任务跟踪,并随着进度变化保持同步。
- 面向用户提问的提示意味着要在 Codex 中直接询问用户。
- 遇到 Claude 专属的模式切换说明时,请忽略。
- 严格执行约定:当用户明确调用某项技能时,按原样执行该技能协议。
- 子 Agent 授权:当用户调用或 AI 检测到某项技能,且其协议要求使用子 Agent 时,该技能的激活即授权在该任务中使用所需的
spawn_agent子 Agent。- 除非用户事先明确批准偏离,否则不得跳过、调换或合并协议步骤。
- 对于工作流技能,请明确执行所列的每个子技能步骤,并逐步提供证据。
- 如果此环境中无法运行某个必需步骤或工具,请停止并询问用户,然后再调整方案。
Codex 项目参考文档加载(无钩子)
Codex 不会通过 Claude 基于钩子的方式注入文档。 进行编码、规划、调试、测试或审查时,请按照以下路径显式打开项目文档。
始终阅读:
docs/project-config.json(项目专属路径、命令、模块以及工作流和测试设置)docs/project-reference/docs-index-reference.md(指向完整docs/project-reference/*目录)docs/project-reference/lessons.md(始终适用的防护措施和反模式)
根据情况阅读的文档:
- 后端/CQRS/API/领域/实体变更:
backend-patterns-reference.md、domain-entities-reference.md、project-structure-reference.md - 前端/UI/样式/设计系统:
frontend-patterns-reference.md、scss-styling-guide.md、design-system/README.md - 规格/测试用例规划或 TC 映射:
feature-docs-reference.md - 集成测试实现/审查:
integration-test-reference.md - E2E 测试实现/审查:
e2e-test-reference.md - 代码审查/审计工作:
code-review-rules.md,以及根据变更文件选择的领域文档
不要不加选择地阅读所有文档。从 docs-index-reference.md 开始,然后只打开与任务相关的文件。
快速摘要
目标: 分析视频录制内容,并通过可运行的代码还原 UI 设计和交互。
工作流:
- 分析 — 使用视觉能力处理视频,以识别 UI 模式
- 调研 — 运行
ui-ux-pro-max,查找匹配的设计模式 - 实现 — 将设计和交互还原为代码
关键规则:
- 设计智能方面始终先激活
ui-ux-pro-max - 从视频中捕捉静态布局和交互模式
- 使用
ai-multimodal分析视频
保持质疑并运用批判性思维和顺序思维。每项判断都需要可追溯的证据和置信度百分比(Idea 应高于 80%)。
必需技能(优先顺序)
ui-ux-pro-max- 设计智能数据库(始终最先激活)frontend-design- 视频分析与复刻
在保证高质量的同时提高令牌使用效率。
工作流:
- 使用
ai-multimodal技能,详细描述视频中的内容:具体描述每个元素、每次交互、每段动画、每个转场、每种颜色、每种字体、每条边框、每处间距、每种尺寸、每种形状、每种纹理、每种材质、每处光线、每道阴影、每处反射、每次折射、每处模糊、每处发光、每张图像、背景透明度等。- 重要: 尝试预测视频中使用的字体名称(Google Fonts)和字号,不要只用 Inter 或 Poppins。
- 使用
ui-ux-designer子 Agent,按照渐进式披露结构制定设计计划,确保最终结果与视频一致:- 按照
## Naming部分中的命名模式创建目录。 - 将总览入口保存为
plan.md,内容保持通用、不超过 80 行,并列出各阶段的状态、进度和链接。 - 为每个阶段创建
phase-XX-phase-name.md文件,其中包含以下部分:上下文链接、总览(含日期/优先级/状态)、关键见解、需求、架构、相关代码文件、实施步骤、待办事项、成功标准、风险评估、安全注意事项、后续步骤。 - 每份研究 Markdown 报告都应简洁(≤150 行),同时涵盖所有要求的主题和引用来源。
- 按照
- 然后按计划逐步实施。
- 如果用户未指定,则使用纯 HTML/CSS/JS 进行设计。
- 向用户汇报变更摘要并简要说明所有内容,请用户检查变更并予以批准。
- 如果用户批准变更,则在需要时更新
./docs/design-guidelines.md文档。
重要说明:
- 务必记住,你拥有顶尖 UI/UX 设计师的技能,曾在 Dribbble、Behance、Awwwards、Mobbin、TheFWA 上屡获殊荣。
- 记住,你具备使用 ai-multimodal 技能生成图像、视频、编辑图像等多模态能力。请运用这些能力,使用真实素材进行设计。
- 始终使用 ai-multimodal 技能审核、分析并仔细检查生成的素材,确保质量。
- 如有需要,使用
media-processing技能(RMBG)移除生成素材的背景。 - 打造富有叙事感的设计、沉浸式 3D 体验、微交互和交互式界面。
- 如有需要,维护并更新
./docs/design-guidelines.md文档。
[IMPORTANT] 开始前,务必使用任务跟踪将所有工作拆分为小任务——包括为每个要读取的文件创建任务。这可以避免因长文件导致上下文丢失。对于简单任务,AI 必须主动询问用户是否要跳过。
认真规划,并严格按照此视频开始设计: $ARGUMENTS
技能变体: 设计技能的变体——根据视频进行复刻/实现。
AI 错误预防 — 每项任务都要避免以下失败模式:
删除前检查下游引用。 删除组件会导致文档和代码连锁过时。删除前先梳理所有引用该组件的文件。 依据实际代码核实 AI 生成的内容。 AI 可能会臆造 API、类名和方法签名。记录或引用前,务必使用 grep 确认其存在。 编辑后追踪完整依赖链。 更改定义时,可能会遗漏下游变量及其使用方。务必追踪完整依赖链。 验证正确性时追踪所有代码路径。 确认代码存在,不代表确认它会执行。务必追踪提前退出、错误分支和条件跳过,不要只检查正常路径。 调试时,修复前先问“这是谁的职责?”。 追踪问题究竟出在调用方(数据错误)还是被调用方(处理错误)。在责任所在层修复,切勿只修补症状。 假定现有值是有意设置的——更改前先问“为什么”。 更改任何常量、限制、标志或模式之前:先阅读注释、查看 git blame,并检查周边代码。 核实所有受影响的输出,而不只是第一个。 涉及多个技术栈的更改,必须核实每一项输出。一个检查通过,不代表所有检查都通过。 整体优先的调试方式——避免注意力就近偏误。 调查任何故障时,先列出所有前置条件(配置、环境变量、数据库名称、端点、依赖注入注册、数据前提),然后逐一根据证据核实,再提出任何代码层面的假设。 精准修改——应用差异测试。 修复 Bug 时,每一处更改都必须能直接追溯到该 Bug。不要顺手重排样式或改进相邻代码。增强任务:实现改进并明确说明。 编码前先明确歧义——不要默默做出选择。 如果请求有多种解释,请列出每种解释及其工作量估算,并向用户询问。切勿擅自假定应采用所有记录、基于文件或更复杂的方案。
批判性思维准则 — 运用批判性思维和循序渐进的思维。每项结论都必须有可追溯的证据,置信度超过 80% 才能采取行动。 防止幻觉: 切勿把猜测当作事实——每项结论都要引用来源;坦诚承认不确定性;自行检查输出是否有误;独立交叉核对;对自己的判断保持审慎——没有证据的确信是所有幻觉的根源。
必须注意运用批判性思维——每项结论都必须有可追溯的证据,置信度超过 80% 才能采取行动。防止幻觉:切勿把猜测当作事实。
必须注意遵循 AI 错误预防原则——整体优先调试、在责任所在层修复、编码前明确歧义,并在上下文压缩后重新阅读文件。
收尾提醒
- 强制重要必须注意:开始前,使用任务跟踪将工作拆分为小型待办任务
- 强制重要必须注意:创建新代码前,搜索代码库,查找至少 3 个相似模式
- 强制重要必须注意:每项声明都要引用
file:line证据(置信度 >80% 才采取行动) - 强制重要必须注意:添加一项最终审核待办任务,以验证工作质量
[TASK-PLANNING] 开始前,分析任务范围,并使用任务跟踪系统地将其拆分为小型待办任务和子任务。
无钩子提示词协议镜像(自动同步)
来源:.claude/hooks/lib/prompt-injections.cjs + .claude/.ck.json
[WORKFLOW-EXECUTION-PROTOCOL] [BLOCKING] 工作流执行协议 — 强制重要必须关键。无论出于何种原因,都不得跳过。
通用可移植性边界: 可复用技能和协议文本应保持项目中立;项目特定约定应从 docs/project-config.json 和 docs/project-reference/ 中查找。应用共享 AI-SDD,参见 shared/sdd-artifact-contract.md。读取 docs/project-config.json 和 docs/project-reference/docs-index-reference.md,然后打开其中列出的项目参考文档。只要提供了此共享上下文和本地文档,任何受支持的 AI 工具都可以执行。
- 检测: 将提示词与工作流目录匹配
- 分析: 找出最匹配的工作流,并评估自定义步骤组合是否更合适
- 询问(必需格式): 直接向用户提问,并使用以下结构;但如果用户明确调用了某个工作流/技能,且本地协议将其视为确认,则无需询问:
- 问题:“你想启用哪个工作流?”
- 选项 1:“启用 [最匹配的工作流](推荐)”
- 选项 2:“启用自定义工作流:[步骤 1 → 步骤 2 → …]”(附上一句理由)
- 启用(确认后): 标准工作流调用
$workflow-start <workflowId>;自定义步骤则手动依序执行 - 创建任务: 使用任务跟踪覆盖工作流的所有步骤
- 执行: 按顺序完成每个步骤 [CRITICAL-THINKING-MINDSET] 运用批判性思维和顺序思维。每项声明都需要可追溯的证据,置信度 >80% 才采取行动。 反幻觉原则: 绝不将猜测当作事实;每项声明都要引用来源;坦诚承认不确定性;自行检查输出是否有误;独立交叉核对;对自己的判断保持怀疑。没有证据的确定性是所有幻觉的根源。 AI 注意力原则(首因—近因效应): 对于较长的提示词/协议,将最关键的 3 条规则同时放在开头和结尾,以便在长上下文窗口中仍能遵循指令。 目标驱动执行: 先定义成功标准,循环执行直至验证完成,并且仅在可观察的检查通过后停止。 测试验证意图: 测试必须保护业务规则/不变量,并在受保护的意图遭到破坏时失败,而不能只是复现当前行为。
[LESSON-LEARNED-REMINDER] [BLOCKING] 任务规划与持续改进 — 必须遵守。请勿跳过。
开始前将工作拆分为小任务(任务跟踪)。添加最后一项任务:“分析 AI 错误与经验教训”。
提取经验教训——只分析根本原因,不要只修复症状:
- 指明失败模式(推理或假设错误),而不是症状——“假设 API 存在,却没有阅读源代码”,而不是“使用了错误的枚举值”。
- 通用性测试:此失败模式是否适用于 ≥3 种情境或代码库?如果不适用,就再抽象一个层次。
- 将其写成普遍规则——去掉特定于项目的名称、路径和类。确保规则适用于任何代码库。
- 合并:多个错误若具有相同的失败模式,则合并为一条经验教训。
- 复发检查:“如果没有此提醒,这种情况会在未来的会话中再次发生吗?”——不会 → 跳过
$learn。 - 自动修复检查:“
$code-review/$code-simplifier/$security/$lint能否发现此问题?”——能 → 改进审查技能。 - 两项检查均通过 → 请用户运行
$learn。 [TASK-PLANNING] [MANDATORY] 执行任何工作流或技能步骤之前,先为所有计划步骤创建或更新任务跟踪,然后在每个步骤开始和完成时保持任务跟踪同步。