ai-assist-design-creator
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)
공급 자산 프로필
리서치 및 지식 작업
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
시나리오
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Agent 적합도
Claude Code + CLI + Codex
Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.
설치
준비됨
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
유지보수
최신
마지막 푸시 후 1일
위험
검토 필요
라이선스가 명확하지 않습니다
GitHub 품질
88
61/100 품질 · 59/100 신뢰
커버리지 태그
검토 메모
라이선스가 명확하지 않습니다 · Dependency or permission surface needs review
Agent 채택 스코어카드
신뢰, 감사, 설치 준비 상태를 한눈에 확인하세요
이 점수는 공개 저장소 메타데이터, OpenAgentSkill 검토 신호, 유지보수 최신성, 설치 준비 상태를 결합합니다. 후보 선정 신호일 뿐, 사람의 검토를 대체하지 않습니다.
품질
유망유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.
신뢰
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
감사
검토 필요설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.
OpenAgentSkill 신뢰 점수 v5
샌드박스 전용
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
스타
GitHub 스타 88
저장소 활동
스타 88, 포크 12
유지보수
마지막 푸시 후 1일
라이선스
알 수 없음
설치
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
설치 안전성
표준 패키지 또는 런타임 설치 경로
권한 범위
secrets or environment access, shell or command execution
Agent 결과
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다
문서
README/SKILL.md 맥락이 충분합니다
위험 요약
프로덕션 전 검토
- Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
- 라이선스가 명확하지 않습니다
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
설치 준비 상태
설치 경로 사용 가능
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 라이선스가 명확하지 않습니다
- 아직 Agent 검증 결과 근거가 없습니다
Agent 읽기용 메타데이터
이 스킬의 기계 판독형 의사결정 데이터.
이 블록 또는 포함된 JSON을 사용해 Agent가 이 스킬을 설치할지, 대안을 고를지, 먼저 사람의 검토를 요청할지 판단할 수 있습니다.
적합한 작업
- RAG and knowledge 워크플로
- Claude Code 팀
- builders willing to evaluate younger projects
- Chunk documents
적합한 Agent
설치 결정
- 명령어
- npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator
- 정책
- 차단
- 사람 검토
- 예
신뢰와 위험
- 신뢰
- 51/100
- 감사
- 69/100
- 위험 수준
- 검토 필요
결과 루프
- 엔드포인트
- /api/agent/outcome
- 이벤트 ID
- resolve
- 결과
- 5
설치 명령어
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-design-creator사용하지 말아야 할 경우
- 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
- production agents without a repository review
- Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
- 라이선스가 명확하지 않습니다
Agent 안전 v2
25/100 · 자동 설치 피하기
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.
높음
Shell 또는 명령 실행
Skill 메타데이터가 터미널, CLI, Shell, 하위 프로세스 또는 명령 실행 워크플로를 참조합니다.
중간
네트워크 접근
Skill은 원격 페이지, API, 저장소 또는 외부 서비스에 접근할 수 있습니다.
중간
파일 시스템 접근
Skill은 프로젝트 파일, 문서, 생성 산출물 또는 로컬 작업 공간 상태를 읽거나 쓸 수 있습니다.
높음
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
- 라이선스가 명확하지 않습니다
설치 대상
Agent 워크플로에 이 스킬 설치
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
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-creatorAgent 해결 계획
설치 전에 Agent가 적합성을 검증하게 하세요.
Resolve API는 최우선 스킬, 대안, 안전 정책, 감사 메모, 설치 대상 및 Agent가 페이지를 스크래핑하지 않고 사용할 수 있는 프롬프트를 반환합니다.
JSON 열기
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-design-creator%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 텍스트
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-design-creator%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
설치 핸드오프
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/install
Agent가 확인할 항목
- Resolve API에서 작업 적합도와 대안을 확인합니다.
- 감사 점수, 신뢰 점수 및 안전 정책 경고를 확인합니다.
- Codex, Claude Code, Cursor 또는 CLI의 설치 대상 호환성을 확인합니다.
프롬프트 복사
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.Agent 핸드오프
또 다른 디렉터리 페이지 대신 설치 경로를 Agent에게 제공합니다.
공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.
설치 핸드오프
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/install
LLM 텍스트 형식
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/install?format=text
대안 찾기
/api/skills/search?q=ai-assist-design-creator&limit=3
Agent 프롬프트
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-creatorRegistry 메타데이터
자동 스킬 선택을 위한 Agent 읽기용 프로필.
Registry API를 통해 동일한 결정, 신뢰, 감사, 사용 사례, 설치 신호를 제공하므로 Agent가 UI를 스크래핑하지 않고도 순위를 매길 수 있습니다.
Manifest
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-design-creator
LLM 텍스트
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-design-creator?format=text
설치 별칭
/api/registry/install/jparkerweb-ai-assist-design-creator
추천
/api/registry/recommend?task=Use%20ai-assist-design-creator%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 결정 패널
Fallback candidate for RAG and knowledge
먼저 이 스킬로 프로토타입을 만들고 대체 후보를 준비하세요.
스택 내 역할
대체 후보
주요 적합도
RAG and knowledge
신뢰 라벨
먼저 프로토타입
설치 경로
명령어 준비됨
사용 시점
- RAG and knowledge 워크플로
- Claude Code 팀
- builders willing to evaluate younger projects
근거
- 최근 저장소 활동
- 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
- 품질 프로필 61/100
- OpenAgentSkill 상호작용 3건
먼저 검토
- Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
구현 경로
- 1샌드박스 Agent에 설치하고 RAG and knowledge 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
신뢰 프로필
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 채택도
확인GitHub 스타 88
스타/포크 활동
확인스타 88, 포크 12; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다
최근 유지보수
통과마지막 푸시 후 1일
라이선스 명확성
확인알 수 없음
긍정 신호
- AI 검토 승인됨
- 설치 경로를 사용할 수 있습니다
- 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
- 최근 유지보수된 저장소
- 설치 명령에서 뚜렷한 고위험 패턴이 발견되지 않았습니다
- 결과 루프는 준비되었지만 첫 실제 Agent 실행이 필요합니다
설치 전 검토
- Repository license is listed as 'Unknown' by GitHub; consider adding an explicit license to clarify usage rights.
- 라이선스가 명확하지 않습니다
- 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
- 아직 실제 Agent 결과 보고서가 없습니다
- 무인 설치 전에 사람 검토가 필요합니다
권장 작업
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
품질 프로필
유망 Agent 워크플로용 후보
유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.
워크플로 적합도
이 스킬을 사용할 시나리오
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
워크플로 적합도
완전한 워크플로에 추가
Scrape, clean, and reuse web data
Web data pipeline
A practical workflow for agents that crawl public pages, extract clean content, normalize data, and hand it to downstream research or RAG workflows.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
대안 후보
설치 전 비교
이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
개요
--- 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"
기술 세부 사항
- 버전
- 1.0.0
- 라이선스
- Unknown
- 최근 업데이트
- 2026년 8월 23일
- 게시일
- 2026년 8월 21일
결정 스냅샷
대체 후보
최근 저장소 활동
Agent 검증 증거
Agent 검증 증거
Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.
- 성공률
- —
- 최근 실패
- —
- 결과
- 0
- 출력 품질
- —
- 실패
- 0
- 관련 없음
- 0
- 설치
- 0
- 위험 차단
- 0
- 설정 필요
- 0
- 프로덕션
- 0
아직 Agent 결과 데이터가 없습니다. 첫 실행은 /api/agent/outcome을 통해 성공, 설정 필요, 위험 차단, 실패 또는 비관련 결과를 보고할 수 있습니다.
성장 루프
공유 키트
ai-assist-design-creator용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.
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
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
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
등록 출처
Registry 색인
이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.
- 제작자
- jparkerweb
- 색인 주체
- OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스
귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.
이 스킬 소유권 주장소유자 소유권 주장
이 스킬 등록 소유권 주장
이 Registry 색인 등록은 jparkerweb에게 귀속되어 있지만 아직 공식으로 표시되지 않았습니다. 소유권을 주장하면 확인된 소유자 신호가 추가되어 이후 출시, 설치 및 감사 업데이트를 더 신뢰할 수 있습니다.
크리에이터 백링크 키트
README에 증거 배지 추가
개발자가 저장소를 평가하는 위치에 정규 등록, 현재 신뢰 및 감사 신호, 실제 Agent-Proven 증거를 표시합니다.
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-design-creator)작성자
jparkerweb
@jparkerweb
플랫폼 적합도
상태 신호
- GitHub 스타
- 88
- 품질 점수
- 37/100
- 최근 GitHub 푸시
- 2026년 8월 22일
- 프레임워크 힌트
- 알 수 없음
- OpenAgentSkill 조회수
- 3
- 설치 명령 복사
- 0
- 외부 클릭
- 0
커뮤니티 신호
이 스킬이 Agent 워크플로에 유용한지 알려 주세요. 집계된 피드백은 시간이 지날수록 순위를 개선합니다.
신뢰와 안전
Do not auto-install
- GitHub 채택도GitHub 스타 88확인
- 스타/포크 활동스타 88, 포크 12; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다확인
- 최근 유지보수마지막 푸시 후 1일통과
- 라이선스 명확성알 수 없음확인
- README/SKILL.md 완성도메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다통과
- 의존성/런타임 위험command execution surface, credential or environment access수정
관련 스킬
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
53.5K 스타Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
38.4K 스타GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
28.0K 스타DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
19.8K 스타