Skill: shaco223/scheme-generation-design-writing (version 1.0.1)

--- name: scheme-generation-design-writing description: 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说明之一，(4) 用户提到'方案模板'、'设计说明'、'概念方案'、'design doc'、'design proposal'等关键词。依赖 figma skill（读取设计稿）。 --- # 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 OpenClaw 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 - OpenClaw 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） ↓ OpenClaw: 读取相关项目文档 ↓ OpenClaw: 理解设计风格和规范 ↓ OpenClaw: 生成 3 个风格的方案 ↓ OpenClaw: 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 ↓ OpenClaw: 分析设计稿 ├─ 图片 → OpenClaw 视觉理解 └─ Figma → figma skill 提取 ↓ OpenClaw: 读取相关设计说明 ↓ OpenClaw: 生成结构化设计说明 ↓ OpenClaw: 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：** 1. 检查项目索引是否存在，如不存在则运行 \python scripts/index_projects.py\ 2. 运行 \python scripts/match_projects.py "智能家居 IoT 科技感"\ 匹配相关项目 3. 将匹配到的项目路径返回给 OpenClaw 4. OpenClaw 读取这些项目的文档并理解设计模式 5. OpenClaw 根据 \ eferences/concept_plan_schema.md\ 生成 3 个不同风格的方案 6. OpenClaw 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：** 1. OpenClaw 分析设计稿（布局、色彩、字体、组件） - 如果是图片：使用 OpenClaw 的视觉理解能力 - 如果是 Figma 链接：调用 figma skill 提取设计信息 2. 运行 \python scripts/match_projects.py "智能家居"\ 匹配相关项目 3. OpenClaw 读取相关项目的设计说明文档 4. OpenClaw 根据 \ eferences/design_desc_schema.md\ 生成结构化设计说明 5. OpenClaw 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\\to\\your\\historical\\projects", "output_path": "C:\\path\\to\\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 1. 封面 2. 项目概述 3. 设计目标与范围 4. 用户画像与场景（可选） 5. 竞品分析（可选） 6. 信息架构（可选） 7. 交互方案（可选） 8. 视觉风格方向（可选） 9. 技术可行性评估（可选） ### 设计说明包含章节 1. 封面 2. 页面概述 3. 页面布局结构 4. 组件清单与说明（可选） 5. 交互逻辑（可选） 6. 视觉规范（可选） 7. 响应式适配（可选） 8. 设计变量引用（可选） ## 依赖 ### 必需 - Python 3.7+ - openClaw（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 1. **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 2. **建立项目索引** \\\ ash python scripts/index_projects.py \\\ 3. **测试匹配** \\\ ash python scripts/match_projects.py "智能家居" \\\ 4. **开始使用** 在 OpenClaw 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**: < 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 < 500 行，无复杂依赖 ✅ **智能**: 充分利用 OpenClaw 的理解能力 ✅ **灵活**: OpenClaw 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 1. **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 2. **文件格式支持** - Word (.docx, .doc) - PDF (.pdf) - Markdown (.md) - 图片 (.jpg, .png, .gif) - Figma 链接 3. **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


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