Skip to content

Latest commit

 

History

1 Commit

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Design Team AI Skills

一组面向产品设计团队的 AI 工作流 Skills,覆盖从需求进入、用户研究到设计交付的三个高频环节。

它们的目标不是替产品经理或设计师做决定,而是帮助团队更早暴露信息缺口、保留证据来源,并把评审结果整理成可以继续讨论和执行的内容。

包含的 Skills

Skill 使用阶段 解决的问题 主要输出
requirement-preflight 设计开始前 需求是否足够清楚,可以进入设计或开发? 就绪度判断、分级问题、缺失流程与状态、待确认假设、评审问题
research-synthesis 调研分析阶段 如何把访谈、反馈和观察转化为有证据支撑的洞察? 证据地图、主题与洞察、矛盾与例外、机会点、研究缺口
design-handoff-review 设计交付前 设计稿是否足够完整、明确,能够交给研发和测试? 交付就绪度、分级问题、流程与状态矩阵、实现问题、验收场景

三个 Skill 相互独立,可以单独安装、调用和迭代;需要完整流程时,也可以按项目阶段组合使用。

用户研究材料
  → research-synthesis
  → 证据、洞察与机会点
  → requirement-preflight
  → 需求澄清、风险与待决策问题
  → 方案设计
  → design-handoff-review
  → 交付检查与验收准备

核心原则

  • 基于证据:区分原始事实、合理推断和未知信息。
  • 不替业务做决定:缺失的产品规则会被整理为假设或问题,而不是由 AI 自动补全。
  • 结果可追溯:尽可能保留原文、页面、访谈或其他来源标记。
  • 关注返工风险:优先识别阻塞项、用户伤害、规则冲突和高成本返工,而不是只检查文档措辞或视觉细节。
  • 保留矛盾与例外:不为了得到整齐结论而忽略少数样本、反例和证据不足。
  • 默认只读:除非用户明确要求,否则不会修改源文件、设计稿、代码、工单或其他外部系统。

安装

将需要的 Skill 目录复制到 Codex 的 Skills 目录:

~/.codex/skills/requirement-preflight/
~/.codex/skills/research-synthesis/
~/.codex/skills/design-handoff-review/

安装后的目录结构示例:

~/.codex/skills/
├── requirement-preflight/
│   ├── SKILL.md
│   └── agents/openai.yaml
├── research-synthesis/
│   ├── SKILL.md
│   └── agents/openai.yaml
└── design-handoff-review/
    ├── SKILL.md
    └── agents/openai.yaml

重新打开一个任务后,Codex 可以根据 Skill 的描述自动选择,也可以通过名称显式调用。

使用示例

1. 需求预检

使用 $requirement-preflight 检查这份 PRD,重点找出开始设计前必须确认的问题。

适合输入:PRD、需求 Brief、会议纪要、业务规则或相关背景材料。

2. 用户研究综合

使用 $research-synthesis 综合这些访谈记录。所有洞察都要保留证据来源,
并区分样本内的共同模式、矛盾证据和仍需验证的推断。

适合输入:访谈记录、观察笔记、问卷开放题、客服工单、用户评价或多渠道反馈。

3. 设计交付检查

使用 $design-handoff-review 检查这套设计是否达到研发交付条件,
输出阻塞项、缺失状态、开放问题和建议的验收场景。

适合输入:设计稿或截图、交互原型、需求文档、设计系统说明、交付标注及相关实现证据。

组合使用

先使用 $research-synthesis 从访谈中形成有来源的洞察和机会点,
再使用 $requirement-preflight 检查拟定需求是否有证据支持,以及还缺少哪些决策。
先使用 $requirement-preflight 检查需求是否具备设计条件;方案完成后,
使用 $design-handoff-review 检查流程、状态、规则和验收信息是否完整。

能力边界

这些 Skills 提供的是评审方法和输出框架,最终质量仍取决于输入材料是否完整。

  • 没有提供的业务规则不会被视为已确定。
  • 静态截图无法证明完整的交互、响应式或无障碍行为。
  • 少量访谈或反馈只能说明当前样本,不能直接代表整个用户群体。
  • Skills 默认不会自动修改设计稿、PRD、代码或第三方平台中的数据。
  • 评审结果用于辅助团队判断,不替代产品、设计、研发、法务或业务负责人的最终决策。

仓库结构

design-team-ai-skills/
├── README.md
├── requirement-preflight/
│   ├── SKILL.md
│   └── agents/openai.yaml
├── research-synthesis/
│   ├── SKILL.md
│   └── agents/openai.yaml
└── design-handoff-review/
    ├── SKILL.md
    └── agents/openai.yaml

每个 Skill 的 SKILL.md 定义适用场景、工作原则、评审流程与默认交付物;agents/openai.yaml 提供在 Codex 中显示和调用所需的界面信息。

适合谁使用

  • 产品设计师、UX/UI 设计师与设计负责人
  • 产品经理与用户研究员
  • 参与需求评审、设计评审和交付验收的研发、测试及跨职能团队

贡献与反馈

建议优先提交真实使用场景和可复现的问题,例如:

  • 哪类输入没有触发正确的 Skill;
  • 哪条检查导致了误判或遗漏;
  • 哪个输出无法直接用于评审会议或后续协作;
  • 哪个行业或团队场景需要独立规则,而不应该写成通用要求。

请避免加入只针对单个项目的业务规则。通用 Skill 应保持清晰、可迁移,并明确区分事实、推断与建议。

About

面向产品设计团队的 3 个 AI Skills:需求预检、用户研究综合与设计交付检查,让洞察有据可查,让问题更早暴露,让交付更完整。

Topics

Resources

Stars

9 stars

Watchers

0 watching

Forks

Releases

Packages

Contributors