ai-assist-prototype
Build self-contained, double-click-to-open HTML prototypes so the user can vet an interface before it gets built. One file holds several structurally different variants of a page, app screen, component, flow, or terminal/TUI layout (rendered in-browser), plus a draggable Design D
供給アセットの概要
デザインとクリエイティブ制作
Design assets, images, video, audio, multimodal media, presentation, and creative production skills.
シナリオ
デザインとクリエイティブ
I need my agent to produce design assets, UI directions, presentations, or creative media workflows.
Agent 適合
Claude Code + Cursor + Browser agents
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 jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 1 日
リスク
要レビュー
ライセンスが不明確です
GitHub 品質
88
61/100 品質 · 59/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
ライセンスが不明確です · Dependency or permission surface needs review
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
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
監査
要レビューインストール準備、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
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
スター
GitHub スター 88
リポジトリ活動
スター 88、フォーク 12
メンテナンス
最終プッシュから 1 日
ライセンス
不明
インストール
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
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
secrets or environment access, shell or command execution
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
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Repository license is unknown (GitHub detected 'Unknown'), which creates legal ambiguity for users and contributors.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- ライセンスが不明確です
- 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
- ライセンスが不明確です
- 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。
適したタスク
- Browser automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
- ポリシー
- ブロック
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 51/100
- 監査
- 69/100
- リスクレベル
- 要レビュー
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 jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype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 unknown (GitHub detected 'Unknown'), which creates legal ambiguity for users and contributors.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- ライセンスが不明確です
代替スキル
Frontend Design
171.1K スター
npx skills add anthropics/skills --skill frontend-design
代替スキル
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
79.4K スター
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill design-taste-frontend
代替スキル
Canvas Design
171.1K スター
npx skills add anthropics/skills --skill canvas-design
代替スキル
Anthropic Brand Guidelines
171.1K スター
npx skills add anthropics/skills --skill brand-guidelines
Agent セーフティ v2
21/100 · 自動インストールを避ける
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.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
中
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。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- ライセンスが不明確です
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。
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-prototypeAgent 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。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-prototype%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-prototype%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/install
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 ai-assist-prototype in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-prototype%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/install
Install command: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
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。
インストール引き継ぎ
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/install
LLM テキスト形式
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=ai-assist-prototype&limit=3
Agent プロンプト
Use ai-assist-prototype for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/install, then install with: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototypeRegistry 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
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-prototype
LLM テキスト
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-prototype?format=text
インストール別名
/api/registry/install/jparkerweb-ai-assist-prototype
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20ai-assist-prototype%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
Browser automation
プラットフォーム
Claude Code, Cursor, Browser agents
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Browser automation
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
Browser automation
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- Browser automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 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 61/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 2 件
先にレビュー
- Repository license is unknown (GitHub detected 'Unknown'), which creates legal ambiguity for users and contributors.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、Browser automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 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.
信頼プロファイル
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 採用度
確認GitHub スター 88
スター/フォーク活動
確認スター 88、フォーク 12; 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
合格最終プッシュから 1 日
ライセンスの明確さ
確認不明
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
- 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 unknown (GitHub detected 'Unknown'), which creates legal ambiguity for users and contributors.
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- ライセンスが不明確です
- 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
- 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
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Operate local tools
Local desktop
I need my agent to operate local files and desktop apps in a repeatable workflow.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Design, build, test, and ship interfaces
Frontend and UI
A practical workflow for agents that turn product briefs or Figma designs into polished frontend code, review the result, test it in a browser, and prepare a safe deployment.
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.
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。
Frontend Design
Guidance for distinctive, intentional UI design, typography, visual direction, and non-template-like product interfaces.
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
Design and implementation guidance for distinctive landing pages, portfolios, product demos, and purposeful redesigns.
Canvas Design
Create original visual art, posters, PNG assets, and PDF documents through a clear design philosophy.
Anthropic Brand Guidelines
Apply Anthropic official brand colors, typography, and visual standards to appropriate Anthropic-related artifacts.
概要
--- name: ai-assist-prototype description: "Build self-contained, double-click-to-open HTML prototypes so the user can vet an interface before it gets built. One file holds several structurally different variants of a page, app screen, component, flow, or terminal/TUI layout (rendered in-browser), plus a draggable Design Deck for flipping between variants, tuning fonts, colors, spacing, shape, motion and 'feel' with live dials, trying vibe presets, checking viewport sizes and light/dark, pinning comments on elements, and an 'Export to LLM' button that copies the chosen variant and every dial value as a handoff block to paste back to the agent. Use this whenever the user wants to prototype, mock up, wireframe, explore options for, or sanity-check a UI (landing page, dashboard, settings page, onboarding, form, mobile screen, component, CLI/TUI layout), or says 'what should this look like', 'show me a few options', 'let me tweak it before we build', 'vet the design'. Also use it when the user pastes a block starting with 'AI-ASSIST PROTOTYPE HANDOFF': that is this skill's export and tells you which variant and settings they chose. Triggers on: prototype, mockup, wireframe, design options, variations, vet the UI, tweak the look, TUI mockup, design handoff." argument-hint: "[what to prototype, e.g. 'settings page, 3 variants' | or paste an AI-ASSIST PROTOTYPE HANDOFF block]" ---
# Prototype
Build a throwaway-but-polished prototype the user can open by double-clicking, explore, tune, and hand back to you with a structured export. The spine is: **brief → plan variants → build one file → verify → hand over → receive the handoff → iterate or implement.**
Three ideas make this useful rather than another mockup generator:
- **Variants explore structure, dials explore feel.** Variants differ in layout, information hierarchy and primary affordance. Colors, fonts, spacing, radius, elevation and motion are live dials that work on every variant, so never spend a variant on a recolor. - **One self-contained file.** No server, no build, no dependencies, no account. It survives being emailed to a PM or designer, who can tune it and export their decision without you in the room. - **The export closes the loop.** "Export to LLM" copies a handoff block (chosen variant, changed dials, notes, pinned comments, resolved CSS variables). The user pastes it back; you read it and either iterate or implement the real thing.
## Modes: detect from the input
| Input | Mode | |---|---| | A brief, a feature, a page, "what should this look like", "show me options" | **Build** (this is the bullseye) | | "add a variant", "make B denser", "tweak the prototype", an existing `prototypes/*.html` mentioned | **Iterate** | | A pasted block starting with `AI-ASSIST PROTOTYPE HANDOFF` or JSON with `"schema": "ai-assist-prototype/handoff@1"` | **Receive** (see "Receiving a handoff") |
## What you produce
- `prototypes/<slug>.parts.html`: the source you author. A JSON manifest plus one `<template data-variant="…">` per variant. Small, readable, diffable. - `prototypes/<slug>.html`: the deliverable, assembled by `scripts/build-prototype.mjs` from the parts file and the harness in `assets/template.html`. Never hand-copy or retype the harness; it is large and must stay intact.
Default location is `prototypes/` at the project root (create it). Put it next to the feature instead if the repo clearly organizes design artifacts elsewhere, and follow an explicit user path over either.
The built file contains the **Design Deck**, a draggable floating panel that:
- flips between variants (◀ ▶, or ← → keys), and between screens inside a variant when the variant declares them - offers vibe presets (Neutral, Calm, Bold, Editorial, Playful, Technical, Midnight, Mono, plus any you add) and ~25 dials: Feel macros (warmth, energy), Type (display/body fonts from a curated Google Fonts list, base size, scale, line height, tracking, weights), Color (light/dark, accent hue/sat/light, secondary hue shift, neutral hue/tint, surface depth, contrast), Shape (radius, border, elevation), Space (density, container width), Motion, and any custom controls the manifest adds - previews at Fit / 390 / 820 / 1280 / 1536 widths (each variant is its own document, so real media queries respond) - collects notes and click-to-pin comments on elements, saves snapshots to compare looks, and persists everything in `localStorage` per prototype - **Export to LLM** copies the handoff block; JSON copies only the JSON; View shows it for manual copy when the clipboard is blocked
TUI prototypes use the same file and deck with a terminal-specific dial set (theme, font, columns/rows, border glyphs, cursor, CRT scanlines).
## Step 1: Get the brief (fast)
Pin these down, from `$ARGUMENTS`, the conversation, and the repo, before planning:
- **Subject and audience**: what is being designed, for whom, and the one job the screen has. - **The design question**: what the prototype should settle ("table or cards?", "wizard or single form?", "does the sidebar earn its space?"). The export carries this brief, so write it as a real sentence. - **Kind**: `web` by default; `tui` when the subject is a terminal/CLI tool (ncurses, Ink, Bubble Tea, Textual, ratatui, a curses dashboard, a CLI wizard). - **Variant count**: default 3, cap 5. Fewer when the question is narrow, never more than five (they stop being different and start being noise). - **Where to save**: default `prototypes/<slug>` as above.
Look around the repo for things that make the prototype feel like *their* product rather than a generic page: a `DESIGN.md` (the `ai-assist-design-creator` output), `tailwind.config.*`, CSS custom properties, an existing nav/header, brand name, real entity names and data shapes, existing copy. Seed the manifest `defaults` and a brand preset from them and use the real content. Say what you reused.
Ask at most one or two questions, and only ones whose answer changes the work (for example, which existing page hosts this, or web vs TUI when genuinely ambiguous). If the user is not around, state your assumptions in the plan and build anyway; a prototype that exists is easy to redirect, a questionnaire is not.
## Step 2: Plan the variants
Read `references/variant-playbook.md` for archetype menus per surface type, content rules, the quality floor and the self-critique checklist. Then write a compact plan:
| id | name | thesis (what this variant bets on) | structure in one line | |---|---|---|---| | `ledger` | Ledger | Power users scan; a dense table beats cards | top nav, KPI strip, full-width table, detail screen | | `beds` | Garden beds | Spatial grouping mirrors the real garden | sidebar of beds, card grid, detail screen | | `journal` | Journal | One thing at a time, phone-first | single column feed, sticky primary action |
Hold the set to a structural-diversity test: if two variants would look alike with the same preset applied, one of them is a recolor, so redo it with an explicit structural constraint ("no card grid", "no sidebar", "list + detail"). Decide up front which screens a variant needs (usually a main screen and one drill-in), which custom controls earn a dial (sidebar width, density of a specific table, a chart style: things a dial can express and the user will actually want to tune), and one or two brand presets.
Show the plan in chat in a few lines and proceed. If the user is present they can redirect before you build; do not block on approval.
## Step 3: Build the parts file and assemble
Read `references/token-contract.md` before writing any CSS. It lists the manifest schema, every dial, every `--pt-*` variable the dials drive, the helper classes, screens, and the `PT` bridge API. For `kind: "tui"` also read `references/tui-prototypes.md`.
Author `prototypes/<slug>.parts.html`:
```html <script type="application/json" id="pt-manifest"> { "schema": "ai-assist-prototype/manifest@1", "id": "garden-dashboard", "name": "Garden Companion · dashboard", "kind": "web", "brief": "Home screen for a garden planner. Hobby gardeners on laptop and phone. Table-first, sidebar cards, or journal feed?", "controls": "web", "defaults": { "accentHue": 140, "fontDisplay": "Fraunces" }, "extraControls": [ { "id": "sidebarWidth", "label": "Sidebar width", "group": "Layout", "type": "range", "min": 200, "max": 340, "step": 10, "default": 260, "unit": "px", "var": "--x-sidebar-w" } ], "presets": { "Garden": { "accentHue": 140, "neutralHue": 90, "radius": 12 } }, "variants": [ { "id": "ledger", "name": "Ledger", "thesis": "Dense table for scanning", "screens": [{ "id": "home", "name": "Today" }, { "id": "plant", "name": "Plant" }] }, { "id": "beds", "name": "Garden beds", "thesis": "Sidebar of beds, cards per plant", "tokens": { "radius": 16 } } ] } </script>
<template data-variant="ledger"> <style> .hero h1 { font-size: var(--pt-t-3xl); } .card { background: var(--pt-surface); border: var(--pt-border) solid var(--pt-border-color); border-radius: var(--pt-radius); padding: var(--pt-s-5); box-shadow: var(--pt-shadow-sm); } @media (max-width: 720px) { .kpis { grid-template-columns: 1fr 1fr; } } </style> <section data-screen="home" data-screen-name="Today"> … </section> <section data-screen="plant" data-screen-name="Plant" hidden> … </section> <script> PT.root.addEventListener('click', e => { const g = e.target.closest('[data-go]'); if (g) PT.go(g.dataset.go); }); </script> </template> ```
Authoring rules that make the dials and the export work:
- **Consume tokens, never hardcode the look.** Colors via `--pt-bg / --pt-surface / --pt-surface-2 / --pt-text / --pt-text-muted / --pt-border-color / --pt-accent / --pt-accent-soft / --pt-accent-2`, type via `--pt-font-display / --pt-font-body` and `--pt-t-xs … --pt-t-5xl`, spacing via `--pt-s-1 … --pt-s-9`, shape via `--pt-radius*`, `--pt-border`, `--pt-shadow-sm/md/lg`, motion via `--pt-dur-*`. Decorative illustration (a gradient thumbnail) may use accent-derived vars; the validator warns on anything else. - **Each variant is its own document.** Plain selectors are safe, `@media` queries work, the Deck's viewport buttons resize the document. Base styles and optional helpers (`.pt-container`, `.pt-card`, `.pt-btn`, `.pt-btn-primary`, `.pt-input`, `.pt-badge`, `.pt-muted`, `.pt-eyebrow`) are present; use them or style your own structure. - **Real content.** The product's words, entities and realistic quantities. No lorem ipsum, no "Item 1". Placeholder art is CSS gradients or inline SVG, never remote images. - **Light interactivity is welcome** (tabs, hover, open a detail screen, toggle a state) with in-memory data, no network, no persistence. Inline `<script>` in a template runs when that variant mounts; `PT.root` is its document, `PT.go(id)` switches screens, `PT.tokens()` / `PT.on('tokens', fn)` react to dials. - **Quality floor**: responsive at 390 / 820 / 1280, visible focus, reduced motion honored (the base styles do this), readable in both modes, no horizontal overflow (`minmax(0, 1fr)` in sidebar grids).
Assemble and validate in one command (`<skill-dir>` is the folder containing this SKILL.md):
```bash node <skill-dir>/scripts/build-prototype.mjs --parts prototypes/<slug>.parts.html --out prototypes/<slug>.html ```
The build splices your parts into the harness, sets the page title, and runs `scripts/validate-prototype.mjs` (manifest shape, every variant has a template and vice versa, self-contained, token usage lint). Fix errors; treat warnings as review notes and clear the ones that are not deliberate.
## Step 4: Verify like a design lead
1. Open it. Windows: `start "" "prototypes\<slug>.html"`; macOS: `open prototypes/<slug>.html`; Linux: `xdg-open prototypes/<slug>.html`. The file works from `file://`. 2. If you have browser automation, drive it instead of guessing: load the file (or serve the folder locally if your tool refuses `file://`), then use `window.__PT__`: `await __PT
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- Unknown
- 最終更新
- 2026年8月22日
- 公開日
- 2026年8月22日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
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。
- 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。
成長ループ
共有キット
ai-assist-prototype 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
A practical pick for the next deck: ai-assist-prototype: Build self-contained, double-click-to-open HTML prototypes so the user can vet an interface before it gets built. One file... 88 stars https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for ai-assist-prototype: https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype?ref=x Install: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
掲載元
Registry により登録
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
- jparkerweb
- 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 jparkerweb 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。
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype)作者
jparkerweb
@jparkerweb
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 88
- 品質スコア
- 36/100
- 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
- 2
- 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
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信頼と安全性
Do not auto-install
- GitHub 採用度GitHub スター 88確認
- スター/フォーク活動スター 88、フォーク 12; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
- ライセンスの明確さ不明確認
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access修正
関連スキル
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Create original visual art, posters, PNG assets, and PDF documents through a clear design philosophy.
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Apply Anthropic official brand colors, typography, and visual standards to appropriate Anthropic-related artifacts.
171.1K スター