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Install
one command, takes just this skill from the repository
npx skills add https://github.com/anbeime/skill --skill web-design-analyzer
What comes with it
28 439 bytes besides the instruction
The instruction itself
7 sections, as written by the author
Web Design Analyzer
任务目标
- 本 Skill 用于:从网页截图中自动提取设计系统(Design System),包括色彩、排版、组件风格等核心要素
- 能力包含:
- 自动识别网页视觉风格(Vibe & Style)
- 提取精确的色彩系统(Hex Code + Tailwind 类名)
- 分析排版系统(字体类型、字重、行高)
- 识别组件特征(圆角、阴影、边框)
- 生成结构化 JSON 数据和可直接使用的 Coding Prompt
- 导出为路演视频品牌风格配置(与 ppt-roadshow-generator 协同)
- 触发条件:用户上传网页截图并要求分析其设计,或需要将网页设计风格应用于路演视频
前置准备
操作步骤
- 标准流程:
- 接收图片
- 用户上传网页截图(支持 PNG、JPG、JPEG 等常见格式)
- 智能体确认图片文件路径
- 调用分析脚本
- 智能体调用
scripts/analyze_design.py --image <图片文件路径> 执行分析
- 脚本将自动调用 OpenAI GPT-4 Vision API 处理图片
- 脚本返回结构化的分析结果
- 展示结果
- 智能体展示 JSON 格式的设计系统数据
- 智能体展示生成的 Coding Prompt
- 智能体提供进一步操作建议(如:使用生成的 Prompt 创建 Landing Page)
- 可选分支:
- 当用户希望使用 Gemini API:提示当前版本仅支持 OpenAI,未来可能扩展
- 当 API 调用失败:提供错误信息和可能的解决方案(如检查 API Key、图片格式等)
资源索引
- 必要脚本:
- 见 scripts/analyze_design.py(用途与参数:接收图片路径,调用 OpenAI Vision API,返回设计系统分析结果)
- 见 scripts/convert_to_roadshow_style.py(用途与参数:将设计系统转换为路演视频品牌风格,输入
--input 指定 JSON 路径,--output 指定输出路径)
- 领域参考:
- 见 references/api-spec.md(何时读取:需要了解 API 调用细节或调试时)
- 见 references/roadshow-export-guide.md(何时读取:需要将设计系统导出为路演视频风格时)
- 输出资产:无
注意事项
- 仅在需要时读取参考,保持上下文简洁。
- 确保用户上传的图片清晰度足够,以便准确提取设计细节。
- 脚本会自动处理图片编码和 API 调用,无需手动干预。
- 充分利用智能体的语言理解和展示能力,将 API 返回的结构化数据以友好的方式呈现给用户。
使用示例
示例 1:分析网页截图
- 功能说明:上传一张网页截图,提取完整的设计系统
- 执行方式:混合(用户上传 → 脚本分析 → 智能体展示)
- 关键参数:图片文件路径
- 简单示例:
# 用户:请分析这张网页截图
# 智能体调用脚本
python scripts/analyze_design.py --image ./uploads/landing-page.png
示例 2:生成 Coding Prompt 后创建组件
- 功能说明:先分析设计,然后使用生成的 Prompt 创建类似的 Landing Page
- 执行方式:混合(脚本分析 → 智能体生成代码)
- 关键要点:确保生成的 Coding Prompt 准确反映设计风格
- 简单示例:
# 用户:分析这个网页,然后用提取的设计规范创建一个 Hero Section
# 智能体:
# 1. 调用脚本分析图片
# 2. 展示结果
# 3. 使用生成的 Coding Prompt 指导代码生成
示例 3:导出为路演视频风格
- 功能说明:将网页设计转换为路演视频可用的品牌风格配置
- 执行方式:混合(脚本分析 → 转换脚本 → 导出配置)
- 关键参数:设计系统 JSON 路径
- 简单示例:
# 用户:分析这个网页,然后导出为路演视频风格
# 智能体:
# 1. 调用 analyze_design.py 分析图片,生成 design_system.json
# 2. 调用 convert_to_roadshow_style.py 转换,生成 brand_style.json
# 3. 提示用户可以将 brand_style.json 用于路演视频生成
1. 调用脚本分析图片
2. 展示结果
3. 使用生成的 Coding Prompt 指导代码生成