前端設計與介面改版 Skills 比較
想做前端畫面、改版或改善動畫,該從哪個 Skill 開始?
比較用途與實測「請產生 Google Cloud Logging LQL,查找 Cloud Run 服務 checkout-api 在最近查詢範圍內 severity 為 ERROR 以上的紀錄。只輸出可貼入 Logs Explorer 的查詢。」
``` resource.type="cloud_run_revision" resource.labels.service_name="checkout-api" severity>=ERROR ``` (時間範圍由 Logs Explorer 右上角的時間選擇器控制,故查詢中不含 timestamp 條件。若服務部署為 Cloud…
``` resource.type="cloud_run_revision" AND resource.labels.service_name="checkout-api" AND severity>="ERROR" ```
以深模組、介面、接縫、適配器、槓桿與局部性等一致詞彙評估軟體結構,透過刪除測試與多方案比較縮小呼叫者負擔並改善可測性。
把目前對話壓縮成下一位代理可直接接手的交接文件,優先引用既有計畫、規格與變更,避免重複內容,並移除憑證、個資等敏感資訊。
先釐清原型要回答的是狀態邏輯或視覺方向,再建立可丟棄、容易啟動且會呈現完整狀態的互動成品,用最少工程成本驗證單一問題。
透過釐清含糊詞彙、具體邊界案例與程式證據,持續維護不含實作細節的領域詞彙表;只有難逆轉、意外且存在真實取捨時才建立 ADR。
以公開介面與事先確認的 seam 進行垂直切片測試,每輪先寫一個會失敗的行為測試,再加入最小實作通過,避免內部耦合、同義反覆與橫向批次測試。
依產品主題建立具辨識度的前端視覺方向,先規劃色彩、字體、版面與代表性元素,再檢查模板感、響應式、鍵盤焦點及減少動態需求。
以可及性、觸控、效能、響應式、字體與色彩等優先規則規劃介面,能把固定產品條件整理成設計系統與可檢查的交付規格。
把交付項目先計數再逐項完成,禁止省略號、TODO、其餘同理等截斷模式;內容過長時只在完整邊界暫停並明確標示續接位置。
在瑞士工業印刷與戰術遙測兩種原型中擇一,以直角網格、極端字級對比、單一基底與機械紋理打造高密度而一致的資料介面。
先掃描既有技術與視覺模式,再依影響排序診斷模板感、排版、色彩、版面及缺失狀態,以局部升級保留原有功能與內容。
以暖色單色、編輯式字體、極輕邊框與非對稱 Bento 建立克制介面,明確禁止漸層、重陰影、通用字體、Emoji 與空泛 AI 文案。
依頁面類型、受眾與品牌脈絡推導視覺方向,以設計變異、動態與密度三項參數約束版面,並在交付前檢查可及性、響應式與常見 AI 模板痕跡。
依頁面目的、受眾、痛點、差異與證據撰寫轉換文案,優先清楚、具體、顧客語言與利益,避免虛構數字及空泛口號。
從心理偏誤與心智模型中挑選適用原理,解釋行為機制、具體行銷應用與倫理界線,避免用黑暗模式或虛假稀缺操弄使用者。
把產品、受眾、購買階段與可用資源整理成內容支柱、主題群集及優先順序,區分可搜尋與可分享內容並附衡量方式。
依客群、價值指標、使用情境與銷售模式設計 SaaS 定價與包裝,區分方案、加購與護欄,並用可驗證的實驗取代猜測。
以設計工程觀點審查互動細節,強調可中斷動畫、正確 transform origin、精準 easing、觸控回饋與無障礙,並用表格提出前後修正。
把使用者描述的視覺動態反查成精確動畫術語,遇到相近概念時列出最佳答案與替代項並解釋差異,不自行發明名詞。
在代理工作階段中搜尋與安裝可重用 Agent Skills,依安裝量、來源聲譽及 GitHub 熱門度篩選,並提供 skills.sh 與 npx skills 的標準操作流程。
提供 BigQuery 資料集、資料表與查詢工作的基本操作路徑,涵蓋標準 SQL、命令列、權限與資料治理參考,適合建立可重跑的雲端分析流程。
把自然語言需求轉成 Google Cloud Logging 查詢,特別約束字串、布林運算、資源類型與未知欄位的處理方式,適合除錯及稽核日誌查找。
分析專案的真實建置命令、測試方式、目錄結構與程式慣例,產生供程式代理使用的 AGENTS.md;遇到既有檔案時必須跳過,避免覆寫。
依 Pydantic v2 的多模型模式建立 Base、Create、Update、Response 與 InDB 類別,統一欄位別名、更新語意及資料庫文件形狀,減少 API 契約混用。
根據實際程式碼證據撰寫 VitePress 技術文件,要求來源引用、事實與推論分離、深色 Mermaid 圖及漸進式結構,避免只從檔名猜測行為。
依優先級檢查 Postgres 查詢、索引、連線、RLS、結構與鎖定問題,提供可直接採用的 SQL 修正與安全理由,不需連上真實資料庫。
想做前端、寫測試、查資料或規劃內容?對照用途與限制,再進入個別 Skill 閱讀三題實測。
想做前端畫面、改版或改善動畫,該從哪個 Skill 開始?
比較用途與實測要修 bug、設計公開介面或釐清領域模型,該選哪個 Skill?
比較用途與實測要查日誌、分析資料或檢查 SQL 權限,可以用哪些 Skill?
比較用途與實測想找 Skill、建立專案指引或讓下一位代理接手,該怎麼選?
比較用途與實測要規劃內容、改善產品訊息或設計方案,哪個 Skill 比較符合任務?
比較用途與實測每一回合都使用全新的測試環境。只有載入前、載入後與再次確認三個步驟全部通過,結果才會公開。
記錄來源與版本,確保每次測到的是同一份內容。
在沒有任何 Skill 的全新環境中取得第一個回答。
只載入這個 Skill,用同一模型回答完全相同的問題。
回到沒有 Skill 的全新環境,確認前一回合沒有留下影響。
目前收錄 25 個授權清楚的 Skill,包含 150 組載入前後比較與 300 次真實模型回答。每次測試都會確認環境已清理。