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
공급 자산 프로필
디자인 및 크리에이티브 제작
Design assets, images, video, audio, multimodal media, presentation, and creative production skills.
시나리오
디자인 및 크리에이티브
I need my agent to produce design assets, UI directions, presentations, or creative media workflows.
Agent 적합도
Claude Code + Cursor + Browser agents
Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.
설치
준비됨
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
유지보수
최신
오늘 푸시됨
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
설치 전 사람 검토
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
스타
GitHub 스타 88
저장소 활동
스타 88, 포크 12
유지보수
오늘 푸시됨
라이선스
알 수 없음
설치
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
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 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.
- 라이선스가 명확하지 않습니다
- Quality score needs review
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
- Browser automation 워크플로
- Claude Code 팀
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
적합한 Agent
설치 결정
- 명령어
- npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-prototype
- 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-prototype사용하지 말아야 할 경우
- 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
- production agents without a repository review
- Repository license is unknown (GitHub detected 'Unknown'), which creates legal ambiguity for users and contributors.
- 고위험 권한 힌트: Shell or command execution, Secrets or environment access
- 라이선스가 명확하지 않습니다
대체 스킬
Frontend Design
170.9K 스타
npx skills add anthropics/skills --skill frontend-design
대체 스킬
Taste Skill: Anti-Slop Frontend
79.0K 스타
npx skills add Leonxlnx/taste-skill --skill design-taste-frontend
대체 스킬
Canvas Design
170.9K 스타
npx skills add anthropics/skills --skill canvas-design
대체 스킬
Anthropic Brand Guidelines
170.9K 스타
npx skills add anthropics/skills --skill brand-guidelines
Agent 안전 v2
21/100 · 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
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
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.
- 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-prototypeAgent 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-prototype%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 텍스트
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-prototype%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
설치 핸드오프
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/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-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 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-prototype/install
LLM 텍스트 형식
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-prototype/install?format=text
대안 찾기
/api/skills/search?q=ai-assist-prototype&limit=3
Agent 프롬프트
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 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-prototype
LLM 텍스트
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-prototype?format=text
설치 별칭
/api/registry/install/jparkerweb-ai-assist-prototype
추천
/api/registry/recommend?task=Use%20ai-assist-prototype%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 적합도
Browser automation
플랫폼
Claude Code, Cursor, Browser agents
Agent 결정 패널
Fallback candidate for Browser automation
먼저 이 스킬로 프로토타입을 만들고 대체 후보를 준비하세요.
스택 내 역할
대체 후보
주요 적합도
Browser automation
신뢰 라벨
먼저 프로토타입
설치 경로
명령어 준비됨
사용 시점
- Browser automation 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 2건
먼저 검토
- Repository license is unknown (GitHub detected 'Unknown'), which creates legal ambiguity for users and contributors.
구현 경로
- 1샌드박스 Agent에 설치하고 Browser automation 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
통과오늘 푸시됨
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 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.
- 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
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.
워크플로 적합도
완전한 워크플로에 추가
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.
대안 후보
설치 전 비교
이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.
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.
개요
--- 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
기술 세부 사항
- 버전
- 1.0.0
- 라이선스
- Unknown
- 최근 업데이트
- 2026년 8월 22일
- 게시일
- 2026년 8월 22일
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-prototype용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.
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
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
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
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-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)작성자
jparkerweb
@jparkerweb
상태 신호
- GitHub 스타
- 88
- 품질 점수
- 36/100
- 최근 GitHub 푸시
- 2026년 8월 22일
- 프레임워크 힌트
- 알 수 없음
- OpenAgentSkill 조회수
- 2
- 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 유지보수오늘 푸시됨통과
- 라이선스 명확성알 수 없음확인
- README/SKILL.md 완성도메타데이터에 충분한 사용 및 워크플로 맥락이 포함되어 있습니다통과
- 의존성/런타임 위험command execution surface, credential or environment access수정
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Frontend Design
Guidance for distinctive, intentional UI design, typography, visual direction, and non-template-like product interfaces.
170.9K 스타Taste Skill: Anti-Slop Frontend
Design and implementation guidance for distinctive landing pages, portfolios, product demos, and purposeful redesigns.
79.0K 스타Canvas Design
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