/install scheme-generation-design-writing
概念方案生成与设计说明撰写 Skill
概述
这是一个专业的 UI/UX 设计文档自动生成工具,充分利用 Codex 的原生能力,将设计文档产出时间从 3-5 天缩短至 2 分钟。
核心价值:
- 基于历史项目资料智能生成概念方案
- 根据 Figma 设计稿自动撰写设计说明
- 支持多风格方案对比
- 输出专业的 Word 文档
核心理念:
- Skill 只做编排和索引管理
- Codex 负责理解、生成和渲染
- 无需复杂的 Python 库依赖
工作流程
流程 1: 生成概念方案
\\ 用户输入需求 ↓ Skill: 扫描并索引历史项目 ↓ Skill: 匹配相关项目(Top 5) ↓ Codex: 读取相关项目文档 ↓ Codex: 理解设计风格和规范 ↓ Codex: 生成 3 个风格的方案 ↓ Codex: 渲染 Word 文档 ↓ 输出结果 \\
流程 2: 生成设计说明
\\ 用户提供设计稿 + 需求 ↓ Skill: 匹配相关历史项目 ↓ Codex: 分析设计稿 ├─ 图片 → Codex 视觉理解 └─ Figma → figma skill 提取 ↓ Codex: 读取相关设计说明 ↓ Codex: 生成结构化设计说明 ↓ Codex: 渲染 Word 文档 ↓ 输出结果 \\
使用方法
场景 1: 生成概念方案
用户输入示例: \\ 请基于历史项目生成一个智能家居 APP 的概念方案,要求:
- 行业:IoT / 智能硬件
- 目标用户:25-45岁,中高收入
- 核心功能:设备控制、场景联动、数据可视化
- 设计风格:科技感、简洁、现代 \\
Skill 执行步骤:
- 检查项目索引是否存在,如不存在则运行 \python scripts/index_projects.py\
- 运行 \python scripts/match_projects.py "智能家居 IoT 科技感"\ 匹配相关项目
- 将匹配到的项目路径返回给 Codex
- Codex 读取这些项目的文档并理解设计模式
- Codex 根据
eferences/concept_plan_schema.md\ 生成 3 个不同风格的方案 - Codex 创建 Word 文档并保存到配置的输出目录
场景 2: 生成设计说明
用户输入示例: \\ 请基于这个设计稿生成设计说明:
- 设计稿:C:\designs\smart-home.png
- 项目:智能家居控制 APP
- 目标用户:25-45岁家庭用户 \\
或者:
\\ 请基于这个 Figma 设计稿生成设计说明: https://www.figma.com/file/xxxxx \\
Skill 执行步骤:
- Codex 分析设计稿(布局、色彩、字体、组件)
- 如果是图片:使用 Codex 的视觉理解能力
- 如果是 Figma 链接:调用 figma skill 提取设计信息
- 运行 \python scripts/match_projects.py "智能家居"\ 匹配相关项目
- Codex 读取相关项目的设计说明文档
- Codex 根据
eferences/design_desc_schema.md\ 生成结构化设计说明 - Codex 创建 Word 文档并保存
配置
config.json
在使用前需要配置项目路径和输出路径:
\\json { "projects_path": "C:\path\ o\your\historical\projects", "output_path": "C:\path\ o\output\directory", "max_related_projects": 5, "num_proposal_styles": 3, "enable_figma": true, "enable_image_analysis": true } \\
配置说明:
- \projects_path: 历史项目资料的根目录
- \output_path: 生成文档的输出目录
- \max_related_projects: 匹配相关项目的最大数量(默认 5)
um_proposal_styles: 生成概念方案的风格数量(默认 3)- \enable_figma: 是否启用 Figma 集成(默认 true)
- \enable_image_analysis: 是否启用图片分析(默认 true)
脚本说明
scripts/index_projects.py
功能: 扫描历史项目目录,生成项目索引
输出: \data/project_index.json\
运行: \python scripts/index_projects.py\
索引包含:
- 项目名称、路径、日期
- 自动识别的行业和类型
- 提取的关键词
- 文件分类(需求文档、设计文档、设计稿等)
scripts/match_projects.py
功能: 基于需求关键词匹配相关项目
输入: 需求关键词
输出: 相关项目路径列表(按相关度排序)
运行: \python scripts/match_projects.py "关键词"\
匹配算法考虑:
- 关键词在项目名称、行业、类型中的匹配度
- 项目新鲜度(越新越好)
- 项目完整度(文件越多越好)
项目索引结构
\\json { "version": "1.0.0", "created_at": "2026-05-27T11:30:00", "total_projects": 50, "projects": [ { "id": "proj_001", "name": "2020.12.9 福建省农村信用社手机银行体验升级", "path": "C:\projects\2020.12.9 福建省农村信用社...", "date": "2020-12-09", "industry": "金融", "type": "APP", "keywords": ["手机银行", "金融", "体验升级"], "files": { "requirements": ["需求文档.docx"], "design_docs": ["设计说明.docx"], "designs": ["首页.png", "列表页.png"], "others": [] }, "file_count": 4, "indexed_at": "2026-05-27T11:30:00" } ] } \\
文档模板结构
详细的文档结构定义请参考:
eferences/concept_plan_schema.md\ - 概念方案模板结构
eferences/design_desc_schema.md\ - 设计说明模板结构
概念方案包含章节
- 封面
- 项目概述
- 设计目标与范围
- 用户画像与场景(可选)
- 竞品分析(可选)
- 信息架构(可选)
- 交互方案(可选)
- 视觉风格方向(可选)
- 技术可行性评估(可选)
设计说明包含章节
- 封面
- 页面概述
- 页面布局结构
- 组件清单与说明(可选)
- 交互逻辑(可选)
- 视觉规范(可选)
- 响应式适配(可选)
- 设计变量引用(可选)
依赖
必需
- Python 3.7+
- Codex(用于文档理解和生成)
可选
- figma skill(用于 Figma 设计稿分析)
Python 包
- 标准库即可,无需额外安装
首次使用
-
配置项目路径 编辑 \config.json\,设置你的历史项目路径和输出路径
-
建立项目索引 \\bash python scripts/index_projects.py \\
-
测试匹配 \\bash python scripts/match_projects.py "智能家居" \\
-
开始使用 在 Codex 中输入需求即可
性能指标
- 索引构建: 1-2 分钟(50 个项目)
- 项目匹配: \x3C 1 秒
- 方案生成: 30-60 秒
- 设计说明生成: 60-90 秒
- 生成质量: 人工审阅通过率 > 70%
优势
✅ 极简: 代码 \x3C 500 行,无复杂依赖
✅ 智能: 充分利用 Codex 的理解能力
✅ 灵活: Codex 可处理各种文档格式
✅ 快速: 2 分钟生成专业文档
✅ 可扩展: 易于添加新的文档类型和模板
注意事项
-
历史项目要求
- 至少 20-30 个项目
- 推荐 50-100 个项目
- 项目质量越高,生成质量越好
-
文件格式支持
- Word (.docx, .doc)
- PDF (.pdf)
- Markdown (.md)
- 图片 (.jpg, .png, .gif)
- Figma 链接
-
生成质量
- 首次生成可能需要人工审阅和调整
- 建议定期更新项目索引
- 可以基于反馈优化匹配算法
故障排查
问题 1: 找不到相关项目
原因: 索引不存在或关键词匹配度低
解决:
- 运行 \python scripts/index_projects.py\ 重建索引
- 调整查询关键词,使用更具体的描述
问题 2: 生成质量不佳
原因: 历史项目数量少或质量低
解决:
- 增加高质量历史项目
- 优化需求描述,提供更多上下文
- 手动指定参考项目
问题 3: 索引构建失败
原因: 项目路径错误或无访问权限
解决:
- 检查 \config.json\ 中的路径是否正确
- 确保有读取权限
- 检查路径中是否有特殊字符
问题 4: Figma 集成失败
原因: figma skill 未安装或配置错误
解决:
- 确保 figma skill 已安装
- 检查 Figma API token 配置
- 验证 Figma 链接是否有效
更新日志
v1.0.0 (2026-05-27)
- 初始版本发布
- 支持概念方案生成
- 支持设计说明生成
- 支持图片和 Figma 设计稿分析
- 智能项目匹配算法
许可证
MIT License
作者
Created for ClawHub Skills Repository
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install scheme-generation-design-writing - After installation, invoke the skill by name or use
/scheme-generation-design-writing - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
What is Scheme Generation Design Writing?
概念方案生成与设计说明撰写。根据历史项目资料和 Figma 设计稿自动生成概念方案模板(.docx)和设计说明文档(.docx)。适用场景:(1) 用户提供历史项目资料目录 + 需求,要求生成概念方案模板,(2) 用户提供 Figma 链接 + 历史项目资料,要求撰写设计说明,(3) 用户只需要生成方案模板或设计... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 0 downloads so far.
How do I install Scheme Generation Design Writing?
Run "/install scheme-generation-design-writing" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is Scheme Generation Design Writing free?
Yes, Scheme Generation Design Writing is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does Scheme Generation Design Writing support?
Scheme Generation Design Writing is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created Scheme Generation Design Writing?
It is built and maintained by Shaco (@shaco223); the current version is v1.0.0.