原型提示词生成器
把模糊的界面需求转化为可直接交给 AI 或开发者的、含完整设计规范的结构化原型提示词。
该技能仅为纯文本提示词生成，不执行代码、不请求敏感权限、无外部副作用，最小权限原则天然满足；扣分点：无显式用户确认与回滚说明，且发布者未经注册表验证、来源归属仅到仓库级别。
指令自洽，SKILL.md 与两个 references 文件相互引用一致，触发条件与工作流清晰；静态评审上限10，扣分点：无针对本技能的测试或边缘用例执行证据，失败反馈依赖模型自身行为。
触发描述具体（'create a prototype prompt'等），明确声明非适用边界（不生成原型本身），覆盖企业微信/antd等中国场景设计系统，纯文本无网络依赖，大陆可用性良好；扣分点：触发与功能边界缺乏实际使用证据，输出的设计规范时效性未声明。
文档分层清晰（SKILL.md+references），含故障排查与质量清单，仓库级AGPL-3.0许可明确；扣分点：无技能级版本号、变更日志和维护责任声明，更新路径依赖仓库整体发布。
声称可生成结构化原型提示词，输出格式模板完整、直接可用性设计合理，但静态评审无法验证实际产出质量，无代表性输出验证；上限7，扣分点：边际价值仅有作者声明，未证明优于直接手写提示词。
声称内容可通过源文件审计（模板与规范齐全），但无第三方执行证据，CI测试仅覆盖codeagent-wrapper与harness，与本技能无关；上限5，扣分点：缺乏可复现的输出验证与多源佐证。
- 本技能仅生成提示词文本，不生成原型本身，使用时需将输出交给其他工具或开发者。
- 发布者未经验证，且无技能级版本与变更记录，更新需关注仓库整体发布。
- 引用的设计系统规范（如企业微信配色）可能随官方更新而过时，建议核对。
- 静态评审未执行验证，实际生成质量未经独立确认。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个面向 UI/UX 原型设计的提示词工程技能。它通过分步提问收集应用类型、平台、设计偏好、技术约束等信息，从四套设计系统（企业微信风格、iOS 原生、Material Design、Ant Design Mobile）中选择合适的一套，然后按九段式模板生成包含色值、组件尺寸、布局结构、Tailwind 配置和真实示例内容的完整提示词。输出的是提示词文本而非原型代码本身，需交给另一个 AI 工具或开发者执行。整个流程含质量核对清单和多轮迭代环节。
1) 通过 2-3 个一组的递进式提问收集应用类型、目标平台、视口尺寸、设计风格、框架偏好和真实内容需求；2) 从内置的 references/design-systems.md 加载所选设计系统的色板、组件规格与交互模式；3) 按 references/prompt-structure.md 的九段模板（角色、任务、技术栈、视觉规范、实现细节、Tailwind 配置、内容层级树、特殊要求、输出格式）组装提示词；4) 将所有占位符替换为具体色值（如 #3478F6）、精确尺寸（44px、64px 列高）和真实业务内容；5) 对照完整性、清晰度、具体性、真实性和技术可行性五类核对清单自检；6) 展示结果并支持按反馈迭代，可导出为 Markdown 或文本文件。
- 产品经理需要为一款面向中国企业的移动办公应用编写可交给 AI 生成原型的设计规范（企业微信风格）
- 独立开发者想快速获得一个 iOS 风格消费类 App 的完整 HTML/Tailwind 原型提示词
- 外包团队需要统一格式的设计文档，包含色值、组件尺寸和页面结构树，便于多方协作
- 设计师希望验证某个 Ant Design Mobile 表单类应用的布局在 375px 视口下的可行性
- 创业者在向 AI 工具描述仪表盘原型时，希望避免'用点蓝色'这类模糊表述
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提示词规范极其具体：所有颜色带十六进制色值、所有尺寸带单位、要求真实内容而非 Lorem Ipsum 占位符
- 内置四套设计系统的完整规格参考，并按用户地域、平台和应用类型给出推荐逻辑
- 九段式模板加五类质量核对清单，输出结构一致、可直接复用
- 纯指令型技能，不依赖脚本、网络或特定运行时，可移植性好
- 只生成提示词，不产出原型代码，需要二次执行环节
- 设计系统参考仅覆盖企业微信、iOS 原生、Material Design 和 Ant Design Mobile 四套，Web 桌面端设计系统（如 Ant Design 桌面版）未提及
- 源材料未提供测试用例或实际生成效果验证，输出质量依赖所接入 AI 工具的执行能力
- 提问流程可能需要多轮交互，追求一步出结果的用户会觉得繁琐
如何安装这个 Skill？
该技能属于 stellarlinkco/myclaude 仓库（共 11 个技能）。安装方式：1) 交互式安装整个集合：npx github:stellarlinkco/myclaude；2) 查看可单独安装的技能列表：npx github:stellarlinkco/myclaude --list；3) 也可从 GitHub 手动下载，将 skills/prototype-prompt-generator 文件夹放入 Agent Skills 客户端对应目录（Claude Code 默认为 ~/.claude/skills/）。源材料未说明该技能单独安装的具体命令参数。
如何使用这个 Skill？
在 Claude Code 等支持 Agent Skills 的客户端中，用类似以下的话触发：'帮我创建一个移动 App 的原型提示词'、'生成 UI 规格说明'或'设计一个企业仪表盘'。技能会先逐组提问收集需求，推荐设计系统，然后输出完整提示词。注意：输出是提示词文本，需再交给另一个 AI 工具或开发者生成实际 HTML/CSS/React 代码。