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Extract Design System
ASecurity视觉质量诊断助手适合产品、运营、technical、software在用户提出“这张图够发布吗”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用,帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。
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- Added May 29, 2026
Works with
Security analysis
100/100Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add allinherog-star/ai-skills --skill extract-design-system --agent claude-codeAre you the author of Extract Design System?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/allinherog-star-extract-design-system)---
name: extract-design-system
description: "视觉质量诊断助手适合产品、运营、technical、software在用户提出“这张图够发布吗”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用,帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。"
requiredEnvVars:
- name: AISKILLS_API_KEY
description: "从 AI Skills 官网 https://ai-skills.ai 获取API Key,用于运行时技能调用。"
---
# extract-design-system 视觉质量诊断助手
[快速开始](https://github.com/allinherog-star/ai-skills/tree/main#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B)
[更多技能](https://ai-skills.ai)
### 概述
视觉质量诊断助手用于回答「这张图够发布吗」、UI设计、UX审查、设计系统,适合产品、运营、technical、software在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。
它会结合界面与组件说明、粘贴页面说明、组件清单、品牌规范、设计备注、现有样式规则或页面文案。等输入,整理关键上下文,并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,便于继续执行、复盘或交付。
### 什么时候使用
**适用场景**
- 用户提出“这张图够发布吗”这类问题,需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果
- 产品、运营、technical、software需要围绕视觉质量诊断助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物
- 用户已经准备了提取目标(说明希望统一界面、沉淀组件、支持重构、提升交付效率或建立规范。)、规范使用者(说明设计师、前端工程师、内容团队、外包团队或产品团队的使用场景。)、产品或组件库链接(填写公开可访问的产品页面、组件库文档、原型、品牌页面或竞品参考链接。),希望整理成可执行的分析或优化结果
- 用户需要把视觉质量诊断助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作
### 调用方式
通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API:
### 命令示例
**基础调用**
```bash
python3 scripts/run.py --params '{}'
```
**带常用参数调用**
```bash
python3 scripts/run.py --params '{"goal":"提取目标"}'
```
### 参数说明
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `goal` | string | 否 | - | 说明希望统一界面、沉淀组件、支持重构、提升交付效率或建立规范 |
| `audience` | string | 否 | - | 说明设计师、前端工程师、内容团队、外包团队或产品团队的使用场景 |
| `materialUrl` | string | 否 | - | 填写公开可访问的产品页面、组件库文档、原型、品牌页面或竞品参考链接;需要传可访问的完整 URL |
| `reviewDepth` | string | 否 | `标准诊断` | 选择快速提取、标准设计系统草案或深度组件盘点;可选值:`快速体检`、`标准诊断`、`深度改稿` |
| `materialFile` | string | 否 | - | 支持多页面截图、组件截图、设计规范文档、品牌手册、PDF 或标注图 |
| `materialText` | string | 否 | - | 粘贴页面说明、组件清单、品牌规范、设计备注、现有样式规则或页面文案 |
| `targetPlatform` | string | 否 | - | 选择 Web、移动端、后台系统、多端产品、营销站点或其它设计系统范围 |
| `brandRequirements` | string | 否 | - | 补充品牌资产、色彩/字体限制、组件库约束、无障碍要求和必须保留的信息 |
完整机器可读参数结构见 `references/form-schema.json`。
### 参数取值参考
当前技能没有需要额外查表的分类参数。
### 支持的输入格式
当前技能直接接收 JSON 参数;如果参数里包含链接字段,请传完整、可访问的 URL。
### 示例请求
下面的示例参数可直接传给 `scripts/run.py`,runner 会把它们发送给 AI Skills API。
```bash
python3 scripts/run.py --params '{"goal":"提取目标"}'
```
等价的 `--params` JSON:
```json
{
"goal": "提取目标"
}
```
### 返回结果示例
```json
{
"success": true,
"data": {
"message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。"
},
"meta": {
"executionTime": 842,
"cached": false
}
}
```
### 交付内容
- 摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物:围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。
- 输入材料解读:结合提取目标(说明希望统一界面、沉淀组件、支持重构、提升交付效率或建立规范。)、规范使用者(说明设计师、前端工程师、内容团队、外包团队或产品团队的使用场景。)、产品或组件库链接(填写公开可访问的产品页面、组件库文档、原型、品牌页面或竞品参考链接。)提炼关键上下文和判断依据。
- 下一步动作:给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。
### 结果使用建议
- 先判断输出是否回答了用户关于「视觉质量诊断助手」的核心问题。
- 再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物,以及是否给出明确下一步动作。
- 如果输入材料较少,建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。
### 运行前准备
- `AISKILLS_BASE_URL`:默认 `https://ai-skills.ai`
- `AISKILLS_API_KEY`:必填,用于认证调用
- `AISKILLS_TENANT_ID`:默认 `default`
Files in this skill
- SKILL.md
- agents/openai.yaml
- references/form-schema.json
- references/skill.json
- scripts/run.py
Attribution
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