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dragon928
未分类 community v1.1.1 3 版本 99230.8 Key: 无需
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概述

Design Spec Extractor - 设计规范提取器

这个 Skill 解决什么问题

这个 Skill 用来把“看得见的设计”整理成“可执行的规范”。它适合处理图片、截图、设计稿和页面链接,把零散视觉信息转成结构化的设计规范,并进一步输出成设计规范文档、在线 HTML 文档或规范 PPTX。

它的核心目标不是简单夸设计好不好看,而是沉淀出可复用、可交付、可协作的设计语言。

新增自动化能力

从 v1.3.0 开始,这个 Skill 不再只是分析流程说明,而是自带一套本地自动化执行脚本:

  • 统一入口:scripts/generate_design_spec.py
  • 支持输入:本地图片、图片 URL、网页 URL
  • 默认产物:analysis.jsondesign_spec.mddesign_spec.html
  • 可选产物:design_spec.pptx
  • 模板文件:templates/design_spec_report.html.j2

也就是说,当用户明确要求“生成文件”“输出成 HTML 文档”“输出成 PPT”时,可以直接调用脚本生成交付物,而不是只在聊天里给出文字结果。

何时使用

当用户有以下任一意图时,优先使用本 Skill:

核心触发词

  • 提取设计规范
  • 分析设计稿
  • 设计规范生成
  • 设计语言提取
  • 设计系统文档
  • 设计风格分析
  • 设计配色方案
  • 设计字体规范
  • 设计布局规范
  • 设计原理总结
  • 图片风格分析
  • 设计规范文档
  • 设计规范 Web
  • 生成设计规范PPT
  • 生成设计规范HTML

建议补充触发词

  • 整理设计规范
  • 解读设计稿
  • 拆解设计稿
  • 识别设计规范
  • 提取页面样式
  • 整理设计系统
  • 生成设计文档
  • 页面风格分析
  • 颜色规范提取
  • 排版规范提取
  • 栅格规范提取
  • 组件规范整理

典型使用场景

  • 用户给出一张 UI 截图,希望提取配色、字体、间距和布局规则。
  • 用户给出一个网页链接,希望整理为设计系统文档或设计规范页面。
  • 用户给出多张页面稿,希望归纳出统一的设计语言与组件模式。
  • 用户明确要求输出设计规范 HTML 文档、设计规范 PPTX 或结构化规范文件。

何时不要使用

以下情况不要触发本 Skill,避免误触发:

  • 用户说的是法律规范、行业规范、安全规范、操作手册。
  • 用户只是想评价一张普通照片、风景照、人物照是否好看。
  • 用户主要目标是把设计稿直接转成代码组件,此时优先使用 design-to-code 类能力。
  • 用户只是在做纯前端重构、CSS 优化、组件开发,而不是提取设计规范。
  • 用户只问某一个单独颜色好不好看,没有形成规范整理需求。

环境准备

首次使用自动化脚本前,先在 Skill 目录执行:

python -m pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

说明:

  • playwright install chromium 不是强制步骤。
  • 如果没有安装 Playwright 或 Chromium,网页分析仍可运行,但会退化为 HTML/CSS 线索提取模式。
  • 图片来源不依赖浏览器环境。

执行逻辑

Step 0:先判断是不是“设计规范任务”

先确认用户目标是“分析并沉淀规范”,而不是泛泛审美评价。只有当用户同时具备“设计对象”与“结构化输出诉求”中的至少一个明确特征时,才进入后续流程。

设计对象包括:图片、截图、网页链接、Figma 导出图、设计稿、多张页面。

结构化输出诉求包括:规范、文档、PPT、HTML、Web 在线文档、设计系统、设计语言、配色方案、字体规范、布局规则。

Step 1:识别输入类型并归一化

输入可能来自以下四类:

  1. 本地图片或截图
  2. 图片 URL
  3. 网页 URL
  4. 多个图片或页面的组合输入

处理规则:

  • 如果是本地图片,直接读取并分析视觉内容。
  • 如果是图片 URL,先获取图片,再进行视觉分析。
  • 如果是网页 URL,优先抓取页面视觉表现;若浏览器环境可用,则进一步采集截图与 computed styles。
  • 如果是多个来源,先分别分析,再抽取共性规范与差异项。

Step 2:获取证据,而不是凭空猜测

必须基于真实输入做分析,不能凭想象补齐规范。

证据来源优先级如下:

  1. 可直接读取的图片或截图
  2. 网页真实视觉表现
  3. 页面 CSS/DOM 中可验证的样式线索
  4. 用户补充说明

如果网页需要登录、内容动态加载失败、图片清晰度太低、局部裁剪过多导致无法判断,应明确说明限制,并要求用户补图或改用截图。

Step 3:按六个维度提取设计规范

3.1 视觉风格

判断整体设计调性,例如:极简、扁平、Material、玻璃态、科技感、B 端专业、营销导向、编辑型、品牌展示型等。

输出时说明:

  • 风格标签
  • 关键视觉特征
  • 适用场景
  • 与该风格对应的设计理由

3.2 配色体系

至少提取以下颜色层级:

  • 主色
  • 辅助色
  • 强调色
  • 背景色
  • 文本色
  • 边框色
  • 功能色(如证据充足)

输出时尽量给出:

  • HEX 值
  • 使用角色
  • 使用比例或优先级
  • 色彩关系说明
  • 对比度或可访问性风险

3.3 字体与排版

至少分析:

  • 标题字体倾向
  • 正文字体倾向
  • 字号层级
  • 字重体系
  • 行高
  • 字间距
  • 文本对齐与段落节奏

如果无法高置信度识别具体字体名称,不要硬猜;要输出“候选字体 + 置信度 + 视觉特征说明”。

3.4 布局与间距

至少分析:

  • 页面结构
  • 栅格或列系统
  • 模块间距
  • 内容容器宽度
  • 对齐方式
  • 响应式断点倾向
  • 留白策略

如果无法精确还原像素值,可以输出近似区间与相对比例,例如“标题区与正文区约为 2:1 的垂直节奏”。

3.5 组件与模式

识别常见组件模式,例如:

  • 按钮
  • 输入框
  • 卡片
  • 导航
  • 标签
  • 弹窗
  • 表格
  • 空状态
  • CTA 区块

对于每个高频组件,尽量总结:

  • 外观特征
  • 状态变化
  • 圆角、阴影、边框规律
  • 适用场景

3.6 设计原理与可执行结论

必须把“现象”上升为“原则”。至少总结:

  • 视觉层级如何建立
  • 为什么这样配色
  • 为什么这样排版
  • 为什么这样布局
  • 一致性体现在哪里
  • 哪些地方体现了品牌/产品目标

最终结论必须能指导后续设计复用,而不是停留在描述层。

Step 4:整理为结构化规范对象

在生成最终文档之前,先将分析结果收束成一份结构化规范对象。脚本默认会输出 analysis.json,推荐至少包含以下结构:

{
  "meta": {
    "title": "页面或设计稿标题",
    "source_type": "image | webpage",
    "source_value": "原始输入",
    "generated_at": "时间"
  },
  "style": {
    "keywords": ["现代", "B端专业"],
    "summary": "整体偏克制理性,以高对比标题和大留白建立层次",
    "confidence": "high | medium | low"
  },
  "colors": {
    "summary": "主色和强调色适合直接沉淀为 token",
    "confidence": "high | medium | low",
    "tokens": []
  },
  "typography": {},
  "layout": {},
  "components": {},
  "principles": [],
  "limitations": []
}

Step 5:当用户要求“生成文件”时,调用自动化脚本

默认规则

  • 如果用户没有指定输出格式,但明确要“生成文件”,默认生成 HTML 文档。
  • 如果用户明确说要汇报、演示、评审材料,优先生成 PPTX。
  • 如果用户希望同时沉淀与汇报,则生成 both

自动化命令

从本地图片生成 HTML + PPTX
python scripts/generate_design_spec.py --image C:/path/to/ui.png --format both
从网页链接生成 HTML
python scripts/generate_design_spec.py --url https://example.com --format html --prefer-browser
自定义标题与输出目录
python scripts/generate_design_spec.py --url https://example.com --format both --title "品牌官网设计规范" --output-dir C:/temp/design-spec-output

Step 6:输出物说明

脚本会默认生成以下文件:

  • analysis.json:结构化分析结果
  • design_spec.md:Markdown 版本的设计规范
  • design_spec.html:响应式在线规范文档
  • design_spec.pptx:演示文稿(当 --format pptx--format both 时)
  • source_preview.*:原图或网页截图

默认输出目录为:

./design-spec-output/<timestamp_slug>/

Step 7:输出前做质量检查

生成结果前必须检查以下内容:

  • 是否所有核心结论都能回溯到输入证据
  • 是否把“观察”与“推断”区分清楚
  • 是否对低置信度字体/布局做了标记
  • 是否避免凭空编造 CSS token、品牌字体或精确像素
  • 是否明确说明无法识别或证据不足的部分
  • 是否给出了可以复用的规范而非纯描述

Step 8:失败回退逻辑

如果脚本执行遇到问题,按以下方式回退:

  • 未安装 Playwright:网页分析退化到 HTML/CSS 线索抓取
  • 无法生成网页截图:继续输出 JSON / Markdown / HTML,不强依赖预览图
  • 字体无法稳定识别:输出候选字体或“需人工确认”
  • 动态网页或登录页抓取失败:要求用户补截图
  • python-pptx 缺失:仅跳过 PPTX,保留 HTML / Markdown 结果

输出模板建议

简版输出

适合用户只想快速获取结论:

  • 一段风格摘要
  • 一组配色规范
  • 一组字体规范
  • 一组布局规律
  • 三到五条设计原则

完整版输出

适合用户要正式交付:

  • 项目背景
  • 输入来源说明
  • 风格分析
  • 配色规范
  • 字体规范
  • 布局规范
  • 组件规范
  • 设计原则
  • 复用建议
  • 置信度与限制说明

边界条件

  • 图片过糊:要求用户提供更清晰截图。
  • 网页无法打开:要求用户改发截图,或仅基于可访问内容分析。
  • 只给局部组件:只输出局部规范,不冒充完整设计系统。
  • 字体识别不稳:输出候选而不是伪造唯一答案。
  • 多页面风格不一致:先分页面说明,再总结公共规范和差异规范。
  • 复杂动态应用若未安装浏览器运行时:必须说明“结果偏保守”。

Examples

  • 帮我提取这个页面的设计规范,输出成 HTML 文档:https://stripe.com
  • 分析这张设计稿的配色、字体和布局,生成设计规范 PPTX。
  • 我有一组后台页面截图,帮我整理成设计系统文档。
  • 请从这张 UI 图里提取设计语言,重点分析栅格、间距和组件样式。
  • 帮我做一份设计规范文档,来源是这个网页链接和两张截图。
  • 分析一下这个界面的设计风格,并把结果整理成团队可执行规范。

最终原则

这个 Skill 的价值不在“看图说话”,而在“把视觉判断沉淀为可复用规范”。所有输出都要围绕这件事:可验证、可复用、可交付。

版本历史

共 3 个版本

  • v1.1.1 13 个触发词完整纳入;补上了更自然的近义触发表达;增加了“何时不要使用”的边界,减少误触发;把执行逻辑整理成清晰的分步流程;并明确默认输出为 Web 在线规范文档 当前
    2026-04-07 19:43 安全 安全
  • v1.1.0 主要更新输出格式添加可打印在线文档html和PDF版本
    2026-04-07 18:32 安全 安全
  • v1.0.0 首次发布
    2026-04-07 17:26 安全 安全

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