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更新于 11-05 00:16

设计与创作

22,040 个结果

code-video

code-video 是一个用代码制作短视频与动画的技能。它先向用户询问用途、受众、内容、风格、尺寸与时长等信息，再把这些需求填入一组 XML 标签（role、context、task、specs、style、check）形成 prompt.md，然后据此编写代码、抽查静帧、渲染完整视频并查看联系表，反复修正后交付。项目文件夹保留 video.mp4、check/contact-sheet.png、prompt.md、index.html、video.json、package.json。页面需暴露 window.render(t) 按时间绘制、使用固定随机种子、就绪后设置 window.__ready = true，并精确填满视口。附带 render.mjs、contact.sh、check.py 等脚本，以及示例、实践与技术栈参考文档。

设计与创作8 次安装

solidworks-threaded-holes

SolidWorks ISO 公制内螺纹孔自动化子技能，用于创建和审查 M3-M12 粗牙或用户明确指定底孔的自定义公制内螺纹。覆盖攻丝底孔、盲孔/贯穿孔、孔口倒角、右旋/左旋、ThreadFeatureData/CosmeticThread 降级和交付证据。稳定脚本为 scripts/create_threaded_hole_template.py，可在新建矩形样件上生成 ISO 公制内螺纹孔，并输出 SLDPRT、STEP、参数 JSON、审查报告及预览图。

设计与创作8 次安装

slack-gif-creator

slack-gif-creator 是一套用于制作针对 Slack 优化的动画 GIF 的工具包与知识集合，提供约束条件、校验工具和动画概念。它明确了 Slack 对 GIF 的要求：Emoji GIF 建议 128x128，消息 GIF 为 480x480；帧率 10-30（越低文件越小），颜色数 48-128（越少文件越小），Emoji GIF 时长建议保持在 3 秒以内。核心工作流基于 Python 的 PIL 库，通过 GIFBuilder 创建构建器、逐帧生成图像、再以优化参数保存。工具包提供 GIFBuilder（组装帧并优化）、Validators（校验 GIF 是否满足 Slack 要求）、Easing Functions（缓动函数，实现平滑运动）、Frame Helpers（如创建纯色背景、渐变背景、画圆、画文字、画五角星等便捷函数）。文档还介绍了多种动画概念，包括抖动/振动、脉冲/心跳、弹跳、旋转、淡入淡出、滑动、缩放、爆炸/粒子迸发等，并给出绘图与优化的具体做法。该技能不提供固定的动画模板或预打包图形，也不支持 Emoji 字体渲染，动画逻辑需自行使用 PIL 原语实现。依赖为 pillow、imageio、numpy。

设计与创作8 次安装

skia-canvas-rendering

这是一个面向 React Native 与 Skia 的手绘画布构建技能，核心是把应用的每个手绘表面做成单个 Skia <Canvas>，其中唯一的 <Picture> 在 UI 线程由该表面的纯 draw() 录制，由自停止的场景时钟播放时间线驱动动画，并通过单元测试、绘制调用预算和像素黄金测试验证结果。技能附带画布工具包（src/canvas/）、模板表面和两个检查脚本，适用于绘制图表、网格或棋盘等场景。

设计与创作8 次安装

generate2dsprite

generate2dsprite 是一个用于生成并后处理 2D 游戏素材与动画序列图的 AI 技能，隶属于 0x0funky/agent-game-forge。它面向像素风精灵图、高清地图道具、生物、角色、NPC、法术、弹道、命中特效等内容，能根据用户需求推断资产类型、动作、视角、分格方式、帧数、锚点、缩放策略与美术风格等参数。技能强调只能使用内置图像生成能力来创作原始精灵图，不允许用 Three.js、Canvas、SVG、HTML/CSS、PIL 等代码绘制替代；脚本仅用于确定性的后处理，例如品红背景清理、切帧、组件过滤、缩放、对齐、QC 元数据以及透明图集和 GIF 导出。它提供了一套工作流：先推断资产规划，再手写美术提示词，通过内置 image_gen 生成原图，最后在本地调用脚本处理。为保证质量，技能规定角色身体动画默认使用多行网格（如 2x2、2x3、3x3 等），不建议使用单行 1xN 原始生成；同一角色的所有动作须使用相同的缩放策略，默认 preserve 以保留艺术表现；地图道具则按类型选择合适分格，避免把平台、地形等放入方形道具包。

设计与创作7 次安装

oneos-ux-guide

OneOS 体验规范（oneos-ux-guide）是一个面向产品设计体系的体验规范技能，扮演「体验一号位 / 体验总监 / Design System Owner（产品向）」角色。它用于制定与评审 UI 及 AI 时代的交互原则、Pattern、信任分级与「反 AI 味」门禁，但明确不裁决业务口径、不负责发版。技能内化 Nielsen 启发式（B 端改装）、渐进式披露、Design system as product 与 AI UX 信任等业界标准，提出办事优先、少说多办、二次态做满、台账连体、H5 壳内真实、真预览通关等 P0 硬原则，并给出 AI 时代四级信任模型（T1 建议、T2 预填、T3 自动办、T4 人确认门）及人机分诊面 Pattern。它可输出体验原则、Pattern 卡、AI 交互附录、迁移对照与 V2↔现网对等表等规范产物，适用于设计、前端、产品在定义 Next UI 时统一体验标准。使用方式为在对话中触发「体验规范」「oneos-ux-guide」「/oneos-ux-guide」「UI 规范」等关键词。限制方面：不裁决业务规则、不无人值守发版、不默改真仓业务 views，且验收权归测试验收，Grep 或口头结论不算通过。

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manimgl-best-practices

ManimGL 最佳实践是一套面向智能体（Agent）的技能资料，汇总了使用 ManimGL（3Blue1Brown 的 Manim 版本）制作数学动画的规则、示例与模板。内容涵盖场景结构、Mobject 与动画类、创建与变换动画、文本与 LaTeX、颜色与样式、3D 与相机控制、交互式开发、命令行与配置等主题，并提供了可直接复制的完整示例文件与场景模板。资料重点强调 ManimGL 与 Manim Community 版本在导入方式、CLI 命令、数学文本类、场景基类、创建动画名称、相机访问方式等方面的差异，以帮助使用者避免版本混淆。该技能在用户提及 manimgl、代码出现 `from manimlib import *` 或运行 manimgl CLI 命令时触发。资料中包含若干完整示例代码、渲染命令与交互式调试用法，但未提供付费、价格或平台支持等信息。项目采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可，要求署名且禁止商业用途，衍生作品需使用相同许可。

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black-tortoise-ui-reviewer

Black-Tortoise UI Reviewer 是一个面向 Black-Tortoise 项目 Angular 20 + Material Design 3 技术栈的 UI 审查与修复技能。当用户要求审查该仓库的 UI、布局或设计时使用。它通过浏览器自动化访问目标页面、截图并获取 DOM 结构，检查布局、响应式、无障碍与视觉一致性等问题，并在源码层面定位和修复表现层问题，最后重新验证。修复仅限表现层文件，遵循最小改动与现有 M3 token 模式。

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canvas-component-composability

该技能用于指导设计面向 Canvas 的 React 组件，核心是可组合性（composability）。它提倡用小型、专注的组件代替参数繁多、职责臃肿的单一组件，并通过插槽（slots）机制实现灵活组合。当组件开始堆积大量不相关的 props，或包含可独立复用的视觉区块时，就应该拆分为更小、可组合的部件。技能给出了何时使用 slots 与 props 的区分原则、常见的拆分模式（如页面级元素独立成组件、把重复的“日期+分类”“封面+下载按钮”“标签+值”“图标+文字链接”等组合抽取为小组件、用布局组件代替内置布局），以及不应拆分的场景（始终成对出现、共享内部状态、视觉上紧密耦合、拆分后只会产生无用的一两个 props 的组件）。它还提供参考文档入口，用于处理可重复列表/网格、数组到插槽的转换，以及空 flex/grid 容器中插槽的交互性问题，并指向 canvas-component-metadata 作为插槽 schema 的权威来源。

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wireframe-sketch

Wireframe Sketch 是一个用于规划界面结构布局的技能，产出并维护 WIREFRAME.md 文件。它只负责结构层面的规划——信息架构、区域布局与屏幕流程，不涉及颜色、字体或设计令牌等视觉决策。其 YAML frontmatter 保存区域树，Markdown 正文用屏幕地图和每个界面的理由来叙述。基于该计划，技能可绘制低保真线框图（灰度、内容盲），支持 HTML 页面、ASCII 草图或 Mermaid 屏幕流程图。提供 create、render、validate 三种操作，并在每次操作前运行 discovery 检查上下文。适用于在视觉设计之前先确定页面结构与流程的场景。

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agentic-mermaid-diagram-workflow

Agentic Mermaid 是一个与具体智能体无关的 Mermaid 图表编辑技能，提供类型化编辑、结构化校验、往返序列化与确定性布局。它支持将新图表直接以 Mermaid 源码编写并验证/渲染，也支持把已有图表解析为 ValidDiagram，用按图表族区分的类型化操作进行修改，再经结构化校验后序列化回规范源码。输出格式包括 SVG、PNG、ASCII、Unicode 和 JSON 布局，布局确定性可跨进程验证，不依赖布局随机种子。可通过 MCP 代码模式、库、CLI 或托管 MCP 使用。

设计与创作7 次安装

visualize-page

visualize-page 是一个可选的技能，用于在页面实施前，将已批准的店铺页面方案转化为移动优先的概念图，供用户进行视觉评审。它读取完整方案及 PLAN_APPROVED 记录、所选店铺的品牌、设计、人物设定、主题 CSS 和相关产品行，并通过 lexsis_catalog.get 获取实时产品详情与真实产品媒体。该技能会先探测当前客户端可用的图像生成与编辑能力，构建内部能力矩阵，再按页面顺序切分连续概念帧，为每个帧先生成 390 移动端概念图，移动端获批后再默认推断 768/1280 大屏处理，仅在用户要求或需要视觉确认时才生成大屏概念图。它强调产品与证明完整性，使用真实产品媒体作为身份参考，不生成替代产品、包装、标志、认证、媒体标记、客户结果、评论者或创始人，所有输出标注为仅概念。概念图按页面顺序以表格呈现，支持逐帧修改与迭代，并记录视觉决策和响应式资产影响。状态包括 VISUAL_DIRECTION_IN_REVIEW、VISUAL_DIRECTION_APPROVED 和 VISUAL_DIRECTION_SKIPPED。概念图仅用于指导生产与布局，其 URL 不会放入页面。

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