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web-design-analyzer

分析网页截图,提取设计系统(Design System)并生成结构化数据和可用的 AI Coding Prompt。适用于 UI/UX 设计师和前端工程师需要从现有网页设计中提取设计规范、配色方案、排版系统和组件风格的场景。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: web-design-analyzer
description: 分析网页截图,提取设计系统(Design System)并生成结构化数据和可用的 AI Coding Prompt。适用于 UI/UX 设计师和前端工程师需要从现有网页设计中提取设计规范、配色方案、排版系统和组件风格的场景。
dependency:
  python:
    - Pillow>=10.0.0
  system: []

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

  • 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
    code
    Pillow>=10.0.0
    
  • 非标准文件/文件夹准备:无

操作步骤

  • 标准流程:

    1. 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
    2. 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
    3. 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

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
    bash
    # 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
    bash
    # 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
    bash
    # 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

    code