agent-first-screenshots

レビュー · 70
Registry に収録

Agent-first screenshots — an agent drives the real app via CDP and produces clean, defect-free product screenshots (newsletters, landing pages, social, decks, PR). Dual-channel verification (DOM + pixels + vision) in a capture loop. Use for any "take/redo screenshots of the app"

Verified installs0
スター4.5K
バージョン1.0.0
品質83/100 · 強い
信頼70/100 · サンドボックス限定
監査85/100 · 試用可

供給アセットの概要

コーディングと開発 Agent

コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。

カテゴリを見る

シナリオ

コーディング Agent

リポジトリを理解し、コードを編集し、プルリクエストをレビューできるコーディング Agent が必要です。

Agent 適合

Claude Code + CLI + Codex

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots

メンテナンス

新しい

本日プッシュ

リスク

試用可

Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.

GitHub 品質

4.5K

83/100 品質 · 78/100 信頼

対象タグ

コーディングコーディング Agentコーディング Agentagent-skill

レビュー注記

Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation. · Scripts depend on 'sharp' but no package.json or installation instructions are provided; setup may be non-trivial.

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

強い
83

本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。

信頼

サンドボックス限定
70

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

監査

試用可
85

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

インストール前に人のレビュー

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 4.5K

リポジトリ活動

スター 4.5K、フォーク 878

メンテナンス

本日プッシュ

ライセンス

NOASSERTION

インストール

npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

Usable metadata, review docs

リスク概要

本番前にレビュー

  • Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.
  • Quality score needs review

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが明示されています
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • コーディング Agent ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • GitHub 採用シグナルを重視するチーム
  • Inspect source files

適した Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

インストール判断

コマンド
npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots
ポリシー
レビュー
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
70/100
監査
85/100
リスクレベル
試用可

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • production agents without a repository review
  • Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.
  • OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
  • Scripts depend on 'sharp' but no package.json or installation instructions are provided; setup may be non-trivial.

Agent セーフティ v2

73/100 · インストール前にレビュー

レビュー済みレビュー

公開メタデータに高リスクな権限ヒントはなく、監査と安全性のシグナルは良好です。

監査ページを確認してから、サンドボックスのワークフローで Agent のインストールを許可してください。

API で解決

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

  • Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install devin-axis-agent-first-screenshots

Agent 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

Task: Use agent-first-screenshots in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20agent-first-screenshots%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/devin-axis-agent-first-screenshots/install
Install command: npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

Use agent-first-screenshots for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/devin-axis-agent-first-screenshots/install, then install with: npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots

Registry メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

94/100

コーディング Agent

プラットフォーム

Claude Code

監査レポート

試用可 · 85/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

コーディング Agent 向けの第一候補

有力候補として扱い、自分の Agent スタックで README とインストール経路を検証してください。

94
準備状況
採用
段階

スタック内の役割

第一候補

主な適合

コーディング Agent

信頼ラベル

本番対応

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • コーディング Agent ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • GitHub 採用シグナルを重視するチーム

根拠

  • GitHub スター 4,479
  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 83/100

先にレビュー

  • Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.
  • OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、コーディング Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

信頼プロファイル

サンドボックス限定

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

70
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

合格

GitHub スター 4.5K

スター/フォーク活動

合格

スター 4.5K、フォーク 878; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

本日プッシュ

ライセンスの明確さ

合格

NOASSERTION

良いシグナル

  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • 意味のある GitHub 採用シグナル
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.
  • Quality score needs review
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

品質プロファイル

強い Agent ワークフロー向けの候補

本番ワークフローの候補に値する堅実な選択肢です。

83
GitHub スター
4.5K
鮮度
今日
インストール準備完了
はい
ライセンス
NOASSERTION
インストール前にレビュー: Repository license is NOASSERTION; no explicit license for the skill code or documentation.

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

--- name: agent-first-screenshots description: Agent-first screenshots — an agent drives the real app via CDP and produces clean, defect-free product screenshots (newsletters, landing pages, social, decks, PR). Dual-channel verification (DOM + pixels + vision) in a capture loop. Use for any "take/redo screenshots of the app" task. ---

# Agent-First Screenshots

An **agent-first screenshot** is produced by an agent driving the real app via CDP, gated by **structural + pixel + vision verification** before it ships. It turns screenshots from hand-crafted artifacts into a regenerable pipeline.

Use this for "take/redo screenshots / make marketing images" tasks. It is NOT e2e evidence — for pass/fail proof use the `fraimz` skill.

## The Zero-Defect Bar

**A shippable screenshot has ZERO obvious visual defects** — the bar is not "the content is present", it is: *would a human glancing at it immediately spot something broken?* Overlapping or clipped text, misaligned/collapsed layout, garbled or mid-transition content, blank regions, stray modals/tooltips — any of these disqualifies the frame. Full stop.

## The One Method

**Operate the app like a power user preparing a demo, not like a developer hacking the DOM.** The app already looks great: get it into a real, settled state through the UI and capture it cleanly. Never rebuild or fake it.

## Golden Rules

1. **Only remove, never add.** Hiding a leaf distraction (notification badge, "Sign in" footer link, status text) via `display:none` is safe. Never inject fake HTML, override flex/height/width on structural containers, add fixed-position overlays, or mutate the DOM tree — the layout engine will collapse (scroll areas shrink to 0, content disappears). 2. **If a feature isn't available, don't fake it.** Enable it through the settings UI like a real user, or skip the shot and say so. 3. **Each shot starts from a clean reload.** `location.reload()`, wait for full render, navigate through the UI, minimal leaf cleanup, verify, capture. Never carry CSS hacks across shots. 4. **Get state naturally.** Click the real tabs/buttons/pickers; close panels via their close buttons (not CSS); run real multi-turn tasks so content is impressive — no toy data, no mid-stream captures. 5. **Match the target aspect ratio** via CDP metrics override (e.g. 1440x900 at `deviceScaleFactor: 2`), then wait ~1s and re-verify — the override can trigger re-layout.

## Verify with three channels, in a loop

`innerText` existing does not mean visible; a healthy DOM rect does not mean it rendered. Every frame must pass all three before it ships:

1. **DOM pre-check (cheap, before capture):** scroll area height > 100px (not collapsed), hero text inside the viewport rect, no unexpected modal/overlay. If it fails: reload and redo — never fix with more CSS. 2. **Pixel post-check (truth, after capture):** decode the PNG and sample the DOM-derived hero rects. Calibration: for text-on-white UI, background ratio is a bad signal (85–92% background is normal). **Variance is the reliable signal**: content-filled region variance > ~200 (often 1000+); blank/flat region < 50. Whole-image `bgRatio > 0.97` → blank frame. 3. **Vision check (mandatory gate):** deterministic stats CANNOT catch the defects that matter most — overlap, clipping, misalignment, double-rendering. Hand the PNG to a vision-capable model with a zero-defect rubric returning JSON:

``` { any_obvious_defect: bool, // the gate — if true, REJECT overlapping_text_or_elements: bool, clipped_or_cutoff: bool, misaligned_or_broken_layout: bool, blank_or_empty_regions: bool, stray_modal_tooltip_or_panel: bool, legible: bool, polish_score: 1-5, defects: ["..."] } ```

If `any_obvious_defect` is true the frame is rejected regardless of layers 1–2. Diagnose, fix the root cause (settle the state, close the picker, reload), recapture.

Reusable scripts in this skill's directory: `screenshot-verify.mjs` (verify an existing PNG) and `capture-verify.mjs` (capture at 2x + verify regions + save only on pass); both use `sharp`.

## Common failure modes

| Symptom | Fix | |---------|-----| | Overlapping/clipped text (layers 1–2 pass) | Unsettled/edit-mode/wrong-width state — settle, use preview mode, gate on vision | | Blank screenshot / 32px scroll area | Structural element was CSS-hidden — reload, close panels via UI | | Overlay (picker/modal) on every shot | It was opened and never closed — Escape before capturing | | In DOM but not in pixels | Clipped/blank render — trust variance + vision, not `innerText` |

## Anti-patterns

Injecting fake components; overriding flex properties; fixed-position overlays; carrying state across shots; verifying via `innerText` only; proof-frame mindset (the goal is "I want that", not "it didn't crash").

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
NOASSERTION
最終更新
2026年8月22日
公開日
2026年8月22日

判断の要約

第一候補

94
準備完了
採用
段階

GitHub スター 4,479

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

85
試用可
セキュリティ
84/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

agent-first-screenshots 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
A practical pick for the next deck:

agent-first-screenshots: Agent-first screenshots — an agent drives the real app via CDP and produces clean, defect-free product screenshots (newslet...

4.5K stars

https://www.openagentskill.com/skills/devin-axis-agent-first-screenshots?ref=x
X 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for agent-first-screenshots:
https://www.openagentskill.com/skills/devin-axis-agent-first-screenshots?ref=x

Install: npx skills add Devin-AXIS/iPolloWork --skill agent-first-screenshots
返信の下書きを開く

掲載元

Registry により登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
Devin-AXIS
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この Registry により登録 掲載は Devin-AXIS に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/devin-axis-agent-first-screenshots?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/devin-axis-agent-first-screenshots)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/devin-axis-agent-first-screenshots?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/devin-axis-agent-first-screenshots)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/devin-axis-agent-first-screenshots?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/devin-axis-agent-first-screenshots/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/devin-axis-agent-first-screenshots?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/devin-axis-agent-first-screenshots)

作者

D

Devin-AXIS

@devin-axis

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
4.5K
品質スコア
48/100
最終 GitHub プッシュ
2026年8月22日
フレームワークのヒント
不明
OpenAgentSkill 閲覧数
0
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。

信頼と安全性

サンドボックス限定

70
  • GitHub 採用度GitHub スター 4.5K合格
  • スター/フォーク活動スター 4.5K、フォーク 878; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません合格
  • 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
  • ライセンスの明確さNOASSERTION合格
  • README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
  • 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格