wanghaisheng/openaiworkhorse-design-team - 第 2 页

prototyping

设计原型策略，从低保真到高保真，验证设计假设并沟通设计意图。

psychology-ux-design

将心理学原则（菲茨定律、希克-海曼定律、认知负荷理论、格式塔原则等）系统应用于UI/UX设计，基于人类认知、感知、行为模式反向推导界面布局、交互流程与信息呈现。

quality-gate

用于设置和检查质量门 - 定义每个阶段的质量标准，检查是否达到标准，决定是否可以进入下一阶段。这是AI工作坊保证质量的核心技能。

research-planning

当用户需求不明确、假设需要验证或设计简报识别理解差距时使用 - 规划需要学习什么、使用哪些方法以及从谁那里学习。

result-synthesis

用于合并多个设计结果 - 从多个探索方向、多个role、多个迭代中合并结果，生成综合的设计交付物。

sprint-plan

创建设计冲刺计划，包括冲刺目标、任务分解、时间规划、资源分配和风险识别。帮助设计团队高效完成设计冲刺。

svg-art

生成高质量的SVG艺术作品，用于原型阶段的占位符。支持多种风格（手绘、扁平、水彩、纹理笔刷等），根据设计系统生成符合品牌调性的SVG插图、图标和背景图案。

synthetic-user-testing

在修复轮次后验证设计，以每个用户画像的身份遍历关键任务 - 模拟低视力、非母语者、运动障碍等用户画像如何实际体验界面。捕获代码审查遗漏的问题。

taste-feedback

在构建阶段使用，在完整构建完成之前向用户显示中间视觉输出并询问品味方向 - 使中途路线修正成为可能，以便早期发现品味不匹配，而不是在审查中。

typography-system

创建完整的排版系统，包括字体选择、字号层级、字重系统、行高系统和字间距系统。确保排版系统符合无障碍标准并支持响应式设计。

usability-test

创建完整的可用性测试计划，包括测试目标、任务设计、参与者招募、测试执行、数据分析和报告。用于验证设计的可用性和识别改进机会。

user-persona

基于研究数据创建精细的用户画像，包含人口统计、目标、挫折和行为模式。用于将用户研究综合为可操作的人物画像以指导设计决策。

variation-generation

用于对现有方案进行变异生成 - 基于现有设计方案，生成多个变体，探索设计空间的不同可能性，为迭代优化提供输入。

verification-before-shipping

在声明任何设计工作完成、修复或就绪之前使用 - 需要运行验证并确认输出。证据优于断言，始终如此。

voice-and-tone

建立或应用品牌声音时使用 - 定义声音属性、跨上下文的语调适应、词汇列表、写作示例，并确保界面中的一致个性。

web-html-prototype

Web应用HTML原型设计skill - 使用HTML创建高保真Web应用原型、交互Demo、设计变体探索

web-monorepo-react

Web应用Monorepo React开发skill - 融合设计系统、类型安全、多端复用的React应用开发最佳实践

workshop-orchestration

用于编排AI设计工作坊的流程 - 定义工作坊阶段、角色切换时机、并行执行策略、决策点和停止条件。这是AI工作坊的核心编排技能。

writing-design-plans

当你有设计简报或策略需要将实现分解为可审查的块时使用 - 创建逐步计划，每个任务都有验证标准。