Design Claude Skills
2 394 design skills from 450 authors. They decide how things look — layout, type and interface behaviour. Half of them fit into 1 928 tokens or less — that is what one costs your context window when the agent loads it. 316 ship runnable scripts rather than instructions alone. 2 of them cannot work without an MCP server, most often rube. We also found 422 copies of these same skills sitting in other people's repositories — counted once here, not 422 times.
2 394 unique 450 authors 8 updated this month 195 from vendors
店铺视觉风格拆解 - 自动分析电商店铺/竞品的配色方案、排版布局、摄影风格、设计语言。支持淘宝/天猫/京东/拼多多店铺。激活条件：需要竞品分析、风格提取、视觉对标、店铺拆解、配色分析时使用。关键词：竞品、风格分析、配色、视觉DNA、设计语言、store teardown、visual analysis
美工全流程 - 从参考店铺到成品设计，自动分析风格并生成同风格电商素材（主图、海报、Banner）。激活条件：(1) 用户需要分析店铺/竞品视觉风格 (2) 用户需要生成电商产品主图 (3) 用户需要制作活动Banner/海报 (4) 用户需要批量生成同风格产品图 (5) 用户需要从参考URL提取设计语言并复用。关键词：美工、设计、主图、海报、Banner、批量生成、风格分析、店铺拆解、电商素材、详情页、小红书、产品图、视觉风格
UI/UX 设计智能助手 - BM25 搜索引擎覆盖 8 大设计领域（风格/配色/字体/图表/Landing/产品/UX/Prompt），支持 8 种框架技术栈。当需要界面设计参考、配色方案、字体搭配、UI审查、设计规范时使用。关键词：UI设计、界面优化、配色、字体、设计规范、landing page
> and rendered preview PDFs. Use when the user needs a cohesive design system before building a deck, presentation, document, or any visual project. Works for consulting engagements, product pitches, personal brands, or any context requiring a unified visual language. Produces a markdown design brief, a JS config, and a preview PDF.
> Create presentation decks as high-fidelity PDF files using web technology (HTML, CSS, Tailwind, Font Awesome). Use when the user wants a polished, pixel-perfect deck with responsive layouts, rich typography, icons, and modern design. For editable PPTX output, use deck-design-ppt instead.
Design or redesign a MotherDuck Dive as a responsive, reusable analytics interface. Use when a Dive must be mobile-friendly from the start, support light and dark modes, reserve space for filters, use restrained Power BI-style information design, embed small charts inside metric components, or work across customers without one-off layout changes.
Decide when DuckLake is the right MotherDuck storage pattern versus native MotherDuck storage (the default). Use when evaluating lakehouse or open table format storage, Iceberg-style requirements, fully managed DuckLake, BYOB buckets, own-compute DuckLake access, data inlining, time travel, object-storage layout, or file-aware compaction and maintenance.
Design or redesign a MotherDuck Dive as a responsive, reusable analytics interface. Use when a Dive must be mobile-friendly from the start, support light and dark modes, reserve space for filters, use restrained Power BI-style information design, embed small charts inside metric components, or work across customers without one-off layout changes.
Decide when DuckLake is the right MotherDuck storage pattern versus native MotherDuck storage (the default). Use when evaluating lakehouse or open table format storage, Iceberg-style requirements, fully managed DuckLake, BYOB buckets, own-compute DuckLake access, data inlining, time travel, object-storage layout, or file-aware compaction and maintenance.
Frontend design mode for strong visual direction, UI polish, redesigns, landing pages, and production-grade interface work, including shadcn-based surfaces. Use when the user says `/fd` or explicitly asks for better design, styling, layout, visual quality, or UX polish.
| AI Native 产品方法论——审计放行阶段的实操 Skill。 用户提供系统构建方案，Skill 自动执行审计放行流程： 设计证据 → 评估证据 → Shadow 证据 → 放行边界判断 → go/no-go 决策 → 输出放行方案。 基于《AI Native 产品方法论》第17章。
AI Native 商业模式设计 Skill。基于《AI确定性商业模式》方法论， 帮助用户设计以"确定性溢价"为核心的 AI 商业模式： 避开6种失效模式，选择4种确定性模型，构建可持续的收费逻辑。
| AI Native 产品方法论——记忆系统设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行记忆系统设计流程： 记忆需求分析 → 记忆分类设计 → 权限与时效策略 → 存储与索引 → 人工修正与再沉淀 → 输出记忆系统方案。 基于《AI Native 产品方法论》第13章。
AI Native 产品方法论——AI Native 用户体验设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行 UX 设计流程： 任务分析 → 人机分工设计 → 状态可见性 → 纠偏机制 → 信任设计 → 反馈沉淀 → 输出 UX 方案。 基于《AI Native 产品方法论》第16章。 '
| AI Native 产品方法论——系统构建阶段的总论 Skill。 用户提供实验结论报告，Skill 自动执行系统构建流程： 实验证据输入 → 系统边界定义 → 能力模块设计 → 治理与观测补齐 → 输出系统构建方案。 基于《AI Native 产品方法论》第11章。
| AI Native 产品方法论——AI Native 用户体验设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行 UX 设计流程： 任务分析 → 人机分工设计 → 状态可见性 → 纠偏机制 → 信任设计 → 反馈沉淀 → 输出 UX 方案。 基于《AI Native 产品方法论》第16章。
| AI Native 产品方法论——生产运行与循环回灌的实操 Skill。 用户提供产品已上线或即将上线，Skill 自动执行生产运行流程： 可观测性设计 → 指标体系搭建 → 失败与人工修正识别 → 反馈回灌 → 价值/商业/客户循环 → 输出生产运行方案。 包含价值发现循环（§1）、AIOps案例（§2）、客服案例（§3）、SaaS案例（§4）、产品团队（§5）五个合并子模块。 基于《AI Native 产品方法论》第18-27章。
UX 设计 → 审计放行 组合 Skill。将 RAX 风险评估、信任度分级、渐进式披露 与审计放行流程打通，输出 UX 审计报告 + 放行建议。
需求发现编排器。协调微需求检测、真需求验证、需求拆解、需求考古、好问题生成、Agent 边界设计、多元推荐改写、AI 产品三重平衡八个工具卡， 按顺序执行并输出完整的需求发现报告。自包含——八个工具卡的核心方法已内嵌。 基于《AI rebuild product needs》读者工具箱。
AI 产品三重平衡表。AI 产品设计需要在商业、人性、技术三个维度之间找到平衡。 这个 Skill 提供系统性的三重平衡评估框架。 基于《AI rebuild product needs》工具卡。
AI Native 产品方法论——价值发现循环的实操 Skill。 用户提供已上线或正在验证的 AI 产品，Skill 自动执行价值发现流程： 价值信号识别 → 伪价值排除 → 价值密度评估 → 市场测试设计 → 定价策略联动 → 方向修正建议 → 输出价值发现方案。 基于《AI Native 产品方法论》第22章。 '
AI Native 产品方法论——生产运行与循环回灌的实操 Skill。 用户提供产品已上线或即将上线，Skill 自动执行生产运行流程： 可观测性设计 → 指标体系搭建 → 失败与人工修正识别 → 反馈回灌 → 价值/商业/客户循环 → 输出生产运行方案。 基于《AI Native 产品方法论》第18-27章。 '
AI Native 产品方法论——AI Native 产品团队设计的实操 Skill。 用户提供产品阶段和团队现状，Skill 自动执行团队设计： 角色梳理 → 人机分工设计 → 能力缺口识别 → 团队协作流程 → 能力建设路径 → 输出 AI Native 团队方案。 基于《AI Native 产品方法论》第25章 AI Native 产品团队。 '
产品心理学——用户心理模型、行为设计、动机分析
AI Native 产品方法论——试验展开概述的实操 Skill。 用户提供 Direction Brief，Skill 自动执行试验展开框架设计： 资料准备评估 → 三层实验体系设计 → 评估Rubric建立 → 实验节奏规划 → 输出试验展开总体方案。 基于《AI Native 产品方法论》第06章（试验展开-概述）。 '
AI Native 产品方法论——产品形态探索的实操 Skill。 用户提供能力实验结论，Skill 自动执行产品形态探索： 能力边界分析 → 交互原型设计 → 工作流嵌入测试 → 产品形态判断 → 输出产品形态建议。 基于《AI Native 产品方法论》第07章（试验展开-产品形态探索）。 '
AI Native 产品方法论——流程重构与任务设计的实操 Skill。 用户提供产品形态建议，Skill 自动执行流程重构设计： 任务拆解 → 人机协作模式选择 → 工作流设计 → 节点标注 → 验证与迭代 → 输出流程重构方案。 基于《AI Native 产品方法论》第08章（试验展开-流程重构与任务设计）。 '
AI Native 产品方法论——记忆系统设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行记忆系统设计流程： 记忆需求分析 → 记忆分类设计 → 权限与时效策略 → 存储与索引 → 人工修正与再沉淀 → 输出记忆系统方案。 基于《AI Native 产品方法论》第13章。 '
AI Native 产品方法论——影子验证的实操 Skill。 用户提供收敛决策结论，Skill 自动执行影子验证： 影子系统设计 → 并行运行方案 → 人工对比机制 → 失败模式沉淀 → 审计放行证据 → 输出影子验证报告。 基于《AI Native 产品方法论》第10章（试验展开-影子验证）。 '
AI Native 产品方法论——系统构建阶段的总论 Skill。 用户提供实验结论报告，Skill 自动执行系统构建流程： 实验证据输入 → 系统边界定义 → 能力模块设计 → 治理与观测补齐 → 输出系统构建方案。 基于《AI Native 产品方法论》第11章。 '
AI Native 商业模式设计 Skill。基于《AI确定性商业模式》方法论， 帮助用户设计以"确定性溢价"为核心的 AI 商业模式： 避开6种失效模式，选择4种确定性模型，构建可持续的收费逻辑。
仲裁者模式设计器。设计以"真相即服务"为核心的商业模式： 提供可验证的真实信息和判断，让用户相信每个数字都是真的。 基于《AI确定性商业模式》概念卡。
确定性溢价计算器。基于《AI确定性商业模式》核心公式， 帮助产品团队计算 AI 产品的确定性溢价，从而设计更高价值的收费模式。
保险模式设计器。设计以"结果担保"为核心的商业模式： 为 AI 的输出结果提供担保，出错则赔偿或免费。 基于《AI确定性商业模式》概念卡。
预测套利设计器。设计以"超越人类预测能力"为核心的商业模式： 在 AI 预测能力强于人类的领域进行套利，将预测优势转化为商业价值。 基于《AI确定性商业模式》概念卡。
意图预测营销设计器。基于《AI Native 营销与增长》意图预测营销概念卡， 帮助产品从"人群定向"升级为"个体预见"——在用户明确表达之前就提供相关内容。
AI Native 产品方法论——审计放行阶段的实操 Skill。 用户提供系统构建方案，Skill 自动执行审计放行流程： 设计证据 → 评估证据 → Shadow 证据 → 放行边界判断 → go/no-go 决策 → 输出放行方案。 基于《AI Native 产品方法论》第17章。 '
AI Native 产品方法论——客户循环的实操 Skill。 用户提供 AI 产品阶段和目标客户画像，Skill 自动执行客户循环设计： 早期客户筛选 → 共创边界设计 → 反馈收集机制 → 产品改进回路 → 客户扩张策略 → 方法论回流 → 输出客户循环方案。 基于《AI Native 产品方法论》第24章。 '
预测性留存设计器。基于《AI Native 营销与增长》预测性留存概念卡， 帮助产品从"流失后挽回"升级为"流失前阻止"——在用户流失之前主动干预。
AI Native 产品方法论——AI Native 用户体验设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行 UX 设计流程： 任务分析 → 人机分工设计 → 状态可见性 → 纠偏机制 → 信任设计 → 反馈沉淀 → 输出 UX 方案。 基于《AI Native 产品方法论》第16章。 '
渐进式披露清单。基于《AI时代的用户体验》渐进式披露理论， 提供 AI 产品逐步展示功能和能力的设计清单，避免一次性向用户交付过多信息。
信任度分级设计器。基于《AI时代的用户体验》信任分级理论， 设计 AI 产品的信任度分级体系，让用户渐进式地建立对 AI 的信任。
Elite UI/UX Design Lead & Frontend Architect. Generates distinctive, non-templated interfaces with opinionated aesthetics, deliberate typography, and exact UX copy. Triggers on UI design, frontend styling, or layout creation.
Elite UI/UX Design Lead & Frontend Architect. Generates distinctive, non-templated interfaces with opinionated aesthetics, deliberate typography, and exact UX copy. Triggers on UI design, frontend styling, or layout creation.
Custom Instructions: HTML5 & CSS3 Responsive Design Expert
Analyze user/customer feedback into a Feedback Analysis Pack (taxonomy, themes, recommendations). See also: conducting-user-interviews (collect new), designing-surveys (quantitative).
Build or evolve a design system: charter, token model, component inventory, governance plan.
备份策略设计