ai-assist-design-creator

Revoir · 51
Indexé dans Registry

Reverse-engineer a website's visual design system from a URL and produce a fully spec-compliant DESIGN.md file (https://github.com/google-labs-code/design.md). The output includes both machine-readable YAML design tokens (colors, typography, spacing, rounded corners, components)

Verified installs0
Stars88
Version1.0.0
Qualité61/100 · Prometteur
Confiance51/100 · Do not auto-install
Audit69/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Recherche et travail de connaissance

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Voir la catégorie

Scénario

RAG and knowledge

I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

Maintenance

À jour

Mis à jour aujourd’hui

Risque

Revue nécessaire

La licence est ambiguë

Qualité GitHub

88

61/100 Qualité · 59/100 Confiance

Tags de couverture

RechercheRAG and knowledgeagent-skill

Notes de revue

La licence est ambiguë · Dependency or permission surface needs review

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Prometteur
61

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Confiance

Do not auto-install
51

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

Audit

Revue nécessaire
69

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Sandbox uniquement

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

88 stars GitHub

Activité du dépôt

88 stars et 12 forks

Maintenance

Mis à jour aujourd’hui

Licence

Inconnu

Installer

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

secrets or environment access, shell or command execution

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Contexte README/SKILL.md solide

Résumé des risques

Revoir avant production

  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
  • La licence est ambiguë
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est ambiguë
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • workflows RAG and knowledge
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Chunk documents

Agents adaptés

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
Politique
Bloquer
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
51/100
Audit
69/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • production agents without a repository review
  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
  • Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
  • La licence est ambiguë

Sécurité Agent v2

25/100 · Éviter l’installation automatique

Blocked for auto-installBloquer

This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.

Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.

Résoudre via API

Élevé

Exécution shell ou de commande

Les métadonnées de la skill font référence à des workflows de terminal, CLI, shell, sous-processus ou exécution de commande.

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

Élevé

Secrets or environment access

Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.

  • Indices de permissions à haut risque : Shell or command execution, Secrets or environment access
  • La licence est ambiguë

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

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 jparkerweb-ai-assist-design-creator

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Copier le prompt

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

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt Agent

Use ai-assist-design-creator for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/install, then install with: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

61/100

RAG and knowledge

Plateformes

Claude Code

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 69/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Fallback candidate for RAG and knowledge

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

61
Préparation
Prototype
Étape

Rôle dans la pile

Candidate de secours

Pertinence principale

RAG and knowledge

Libellé de confiance

Prototyper d’abord

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • workflows RAG and knowledge
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Preuves

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 61/100
  • 3 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de RAG and knowledge de bout en bout.
  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.

Profil de confiance

Do not auto-install

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

51
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Vérifier

88 stars GitHub

Activité stars/forks

Vérifier

88 stars et 12 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

Mis à jour aujourd’hui

Clarté de licence

Vérifier

Inconnu

Signaux positifs

  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
  • La licence est ambiguë
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • GitHub adoption: 88 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 88 stars, 12 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • License clarity: Unknown
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

Profil qualité

Prometteur candidat pour les workflows Agent

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

61
Stars GitHub
88
Actualité
Aujourd’hui
Prêt à installer
Oui
Licence
Inconnu
Réviser avant installation: Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Tout comparer

Vue d’ensemble

--- name: ai-assist-design-creator description: "Reverse-engineer a website's visual design system from a URL and produce a fully spec-compliant DESIGN.md file (https://github.com/google-labs-code/design.md). The output includes both machine-readable YAML design tokens (colors, typography, spacing, rounded corners, components) and human-readable markdown rationale sections (Overview, Colors, Typography, Layout, Elevation & Depth, Shapes, Components, Do's and Don'ts). Use this skill whenever the user wants to generate a DESIGN.md, create a design system file from a website, capture a site's visual identity, extract design tokens, build a design spec from a URL, clone a site's look and feel, or scaffold a DESIGN.md from scratch. Also triggers on: 'design system from URL', 'generate DESIGN.md', 'extract colors from site', 'what are this site's design tokens', 'capture design from website'." argument-hint: "[URL of the site to reverse-engineer, or leave blank to be prompted]" ---

# DESIGN.md Creator

Reverse-engineer a website's visual design system and produce a fully spec-compliant `DESIGN.md` file following the [google-labs-code/design.md](https://github.com/google-labs-code/design.md) format.

## What this produces

A `DESIGN.md` file with two layers: 1. **YAML frontmatter** — machine-readable design tokens: colors, typography, spacing, rounded corners, components 2. **Markdown body** — human-readable rationale for each design decision, in 8 canonical sections

The output is ready for agents to consume immediately — no post-processing needed.

## Step 1: Get the URL

If the user provided a URL via `$ARGUMENTS`, use it. Otherwise ask:

> What website should I reverse-engineer? Provide the URL and I'll generate a DESIGN.md from its visual design. > > Optionally, also tell me: > - Where to save the file (default: `DESIGN.md` in the current directory) > - Whether this is a dark-mode or light-mode site (I'll detect this automatically if you don't know) > - Any specific components you want captured (buttons, cards, inputs, nav, etc.)

Wait for the URL before proceeding.

## Step 2: Fetch and analyze the site

Fetch the page and all significant visual signals:

1. **Fetch the main URL** — use whichever method your agent environment supports: - **`curl`** (works in any agent with shell access): `curl -sL --max-time 15 -A "Mozilla/5.0" "<URL>"` — captures raw HTML including `<style>` blocks and inline CSS - **`webfetch` tool** (if your agent provides it natively): use it directly for cleaner content extraction - If the initial fetch returns no CSS (JS-heavy SPA), also fetch the page's linked `.css` files: extract `<link rel="stylesheet" href="...">` URLs from the HTML, resolve each href to an absolute URL using the page's final URL after redirects (e.g., `/assets/app.css` → `https://example.com/assets/app.css`, `//cdn.example.com/app.css` → `https://cdn.example.com/app.css`), de-duplicate, then `curl` each one 2. **Identify key sub-pages** — if the site has a component library, style guide, or "About" page, fetch those too (up to 2–3 additional pages) to improve coverage 3. **Look for existing design system artifacts** — check for `/design-tokens.json`, `/tokens.json`, `tailwind.config.js`, or any design system links in the page source

What to extract from the fetched content:

| Signal | Where to look | |--------|--------------| | Brand colors | CSS variables (`--color-*`, `--primary`, etc.), inline styles, og:image colors, logo | | Typography | `font-family`, `font-size`, `font-weight`, `line-height`, `letter-spacing` in CSS | | Spacing scale | `--spacing-*`, padding/margin patterns, grid gutter values | | Corner radii | `border-radius` values across buttons, cards, inputs | | Elevation | `box-shadow`, `backdrop-filter`, `z-index` layering patterns | | Component styles | Button, card, input, nav, badge styles from class names or CSS | | Design personality | Logo, imagery, copy tone, overall layout density |

> **Note:** You're inferring from observed CSS/HTML. Be honest about what you can directly observe vs. what you're inferring from visual patterns. Dark-mode sites typically have low-luminance surface colors and high-contrast text; light-mode sites are the inverse. When you can't determine an exact hex value, make a design-coherent choice and note it in the prose.

## Step 3: Build the DESIGN.md

Read `references/design-md-spec.md` for the complete token schema and section rules.

### Token extraction rules

**Colors** — Extract the site's full color role set. At minimum: - `primary` — main brand/action color - `secondary` — supporting accent or secondary brand color - `neutral` / `surface` — background/surface color - `on-primary`, `on-surface` — text colors on those surfaces - Include semantic colors if detectable: `error`, `warning`, `success` - Name tokens semantically (`primary`, `secondary`, `tertiary`, `neutral`) or use Material Design role names if the site uses a Material-style palette

**Typography** — Identify the main type scale. Typically 5–12 levels: - Display/headline levels (large, impactful headings) - Body levels (body-lg, body-md, body-sm) - Label levels (captions, tags, small UI text) - Include all detectable properties: `fontFamily`, `fontSize`, `fontWeight`, `lineHeight`, `letterSpacing` - Dimensions must include units: `px`, `em`, or `rem`

**Spacing** — Extract the spacing scale. Common pattern: a base unit (4px or 8px) with named steps: `xs`, `sm`, `md`, `lg`, `xl`. Also include layout-specific values like `gutter`, `margin`, `container-max`.

**Rounded** — Extract corner radius values. Name them: `sm`, `DEFAULT`, `md`, `lg`, `xl`, `full` (for pill shapes).

**Components** — Capture 4–8 key components. For each, include as many valid properties as observed: `backgroundColor`, `textColor`, `typography` (token ref), `rounded` (token ref), `padding`, `height`, `width`. Use token references like `{colors.primary}` instead of hardcoded hex values wherever possible. Include hover variants as separate entries (e.g., `button-primary-hover`).

### Sections to write

Write all 8 sections in canonical order. Each section combines YAML tokens (defined in frontmatter) with prose rationale. For sections where tokens aren't applicable (Elevation, Shapes, Do's and Don'ts), write prose only.

1. **Overview** — Brand personality, target audience, emotional tone, design style (flat, glassmorphism, neumorphism, material, etc.), key design decisions. 2–4 sentences that give a coherent aesthetic picture.

2. **Colors** — Describe the role of each color palette entry. What does each color *mean* in the design? When is it used? Reference the token names.

3. **Typography** — Describe the font strategy: which typefaces, why they were chosen, how the scale is organized, any special treatments (tight tracking on headlines, text-shadow on dark backgrounds, etc.).

4. **Layout** — Grid system (fluid, fixed, 12-column?), spacing philosophy (8px grid, dense vs. airy), max-width, container strategy.

5. **Elevation & Depth** — How visual hierarchy is communicated: shadows, tonal layers, glassmorphism, borders, z-axis layering. If flat design, describe what replaces shadows.

6. **Shapes** — Corner radius philosophy: sharp/technical, soft/organic, fully rounded pills, mixed. Which components use which radius.

7. **Components** — Walk through the key component tokens and explain the design rationale for each group (action elements, containers, inputs, typography application).

8. **Do's and Don'ts** — 3–5 concrete rules for maintaining design consistency. Things like "always use `{colors.primary}` for CTAs, never `{colors.secondary}`" or "never use pure black (#000000) for text — use `on-surface`".

### YAML frontmatter structure

```yaml --- name: <Site/Brand Name> description: <optional one-line brand tagline> colors: primary: "#XXXXXX" ... typography: headline-lg: fontFamily: <font> fontSize: <Npx> fontWeight: <number> lineHeight: <1.2 or 24px> letterSpacing: <-0.02em or 1px> ... rounded: sm: <Npx or Nrem> ... spacing: base: <Npx> ... components: button-primary: backgroundColor: "{colors.primary}" ... ... --- ```

## Step 4: Validate and save

After generating the content:

1. **Self-check** these things before writing the file: - All token references (`{path.to.token}`) resolve to a defined token - Color values start with `#` followed by 6 hex digits - All dimension values have units (`px`, `em`, `rem`) — no bare numbers except: font weights, unitless line-height multipliers, and `spacing` values (which may be unitless ratios or column counts per the spec) - Section order matches the canonical order (Overview → Colors → Typography → Layout → Elevation & Depth → Shapes → Components → Do's and Don'ts) - Component properties: canonical keys (`backgroundColor`, `textColor`, `typography`, `rounded`, `padding`, `size`, `height`, `width`) pass the linter silently; unknown keys are accepted by the spec but will produce a linter warning — flag them in the confidence notes

2. **Check for an existing file** at the target path before writing: - If `DESIGN.md` (or the user-specified path) already exists, warn the user: "A `DESIGN.md` already exists at this path. Overwrite, save as `DESIGN-<site-name>.md`, or cancel?" Wait for their choice before writing. - If no file exists, proceed directly.

3. **Save the file** as `DESIGN.md` in the current working directory (or the path the user specified).

4. **Tell the user** what was generated:

> `DESIGN.md` saved. > > **Design system:** [Name] > **Style:** [e.g., Glassmorphism / Flat / Material / Custom] > **Colors:** [N tokens] — [brief palette description] > **Typography:** [N levels] — [font family names] > **Components:** [list of captured components] > > **Confidence notes:** > - [Any values that were inferred rather than directly observed] > - [Any sections that had limited CSS data and required design judgment] > > Want me to refine any section, add more components, or lint the file with `npx @google/design.md lint DESIGN.md`?

## Recovery

| Situation | How to handle | |-----------|--------------| | `webfetch` not available | Fall back to `curl -sL --max-time 15 -A "Mozilla/5.0" "<URL>"` — available in any agent with shell access | | Site blocks fetch (403/429) | Ask user to paste relevant CSS, screenshot, or describe the design manually | | JS-heavy SPA with no inline CSS | Fetch the JS bundle URL if visible; also try fetching linked `.css` files directly; ask user for computed styles or a screenshot as a last resort | | Can't determine exact hex values | Make design-coherent color choices; note them as "inferred" in prose and confidence notes | | Site uses a known design system (Material, Ant, Chakra, Tailwind UI) | Note this in the Overview — tokens will align with that system's defaults | | No typography found | Default to system fonts (Inter, -apple-system) and note it | | User wants lint | Run `npx @google/design.md lint DESIGN.md` and surface any errors/warnings |

## Rules

- Never fabricate specific brand hex values with false certainty — if you inferred a color, say so - All token cross-references must point to defined tokens — no dangling refs - Dimensions must always have units (exception: unitless `lineHeight` multipliers like `1.5` are valid) - The YAML frontmatter is normative; prose is explanatory context — don't contradict one with the other - Output goes in the current working directory as `DESIGN.md` unless the user specifies otherwise - If a section has genuinely no applicable content (e.g., a flat design with no elevation), include it briefly and explain: "This design system uses flat tonal layering rather than shadows — see Colors for the tonal surface stack"

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
Unknown
Dernière mise à jour
23 août 2026
Publié
21 août 2026

Instantané de décision

Candidate de secours

61
Prêt
Prototype
Étape

recent repository activity

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

69
Revue nécessaire
Sécurité
62/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour ai-assist-design-creator, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
ai-assist-design-creator: Reverse-engineer a website's visual design system from a URL and produce a fully spec-complia...

88 stars

https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator?ref=x
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for ai-assist-design-creator:
https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator?ref=x

Install: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator

Source de la fiche

Indexé par Registry

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
jparkerweb
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

L’attribution renvoie au dépôt public ou au profil du créateur. Les créateurs peuvent revendiquer la fiche pour mettre à jour les signaux de propriété.

Revendiquer ce skill

Revendication du propriétaire

Revendiquer cette fiche de skill

Cette fiche Indexé par Registry est attribuée à jparkerweb, mais n’est pas encore marquée officielle. Revendiquez-la pour ajouter un signal de propriétaire vérifié et rendre les futures mises à jour de lancement, d’installation et d’audit plus fiables.

Kit de backlinks créateur

Ajoutez les badges de preuve à votre README

Affichez la fiche canonique, les signaux actuels de confiance et d’audit, ainsi que de vraies preuves Agent-Proven là où les développeurs évaluent le dépôt.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-design-creator?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)

Auteur

J

jparkerweb

@jparkerweb

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
88
Score de qualité
37/100
Dernier push GitHub
22 août 2026
Indications de framework
Inconnu
Vues OpenAgentSkill
3
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Do not auto-install

51
  • Adoption GitHub88 stars GitHubVérifier
  • Activité stars/forks88 stars et 12 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
  • Maintenance récenteMis à jour aujourd’huiValidé
  • Clarté de licenceInconnuVérifier
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées incluent suffisamment de contexte d’usage et de workflowValidé
  • Risque dépendances/runtimecommand execution surface, credential or environment accessCorriger