feat: 添加需求文档读取步骤到 ui-layout-analyzer 技能

在分析 UI 设计之前,支持先读取需求文档(可选),以便评估 UI 设计的需求符合度。

主要更新:
- 添加 Step 0: 读取需求文档(可选)
- 更新 description,明确支持需求文档分析
- 添加核心能力列表,包括需求符合度评估
- 新增高级用法示例(带需求文档分析)
- 支持多种需求文档格式(Markdown、PDF、Word)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Claude AI
2026-03-28 10:27:52 +00:00
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name: ui-layout-analyzer
description: 分析包含多个 UI 界面设计的图片,自动识别每个界面的坐标范围,并逐个进行详细的 UI/UX 分析。适用于 UI 设计稿包含多个界面的复合图、产品需求分析阶段的 UI 设计评审、界面原型图的自动化分析。使用场景:用户提供一张包含多个 UI 界面的图片 URL需要提取和分析单个界面的设计细节时触发。⚠ 重要:必须使用阿里云 OSS 原始图片 URL不要使用 CDN采用分步分析+错峰写入模式避免 429 错误。
description: 分析包含多个 UI 界面设计的图片,自动识别每个界面的坐标范围,并逐个进行详细的 UI/UX 分析。支持基于需求文档进行需求符合度评估。适用于 UI 设计稿包含多个界面的复合图、产品需求分析阶段的 UI 设计评审、界面原型图的自动化分析。使用场景:用户提供一张包含多个 UI 界面的图片 URL 和需求文档(可选),需要提取和分析单个界面的设计细节并评估需求符合度时触发。⚠️ 重要:必须使用阿里云 OSS 原始图片 URL不要使用 CDN采用分步分析+错峰写入模式避免 429 错误。
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# UI Layout Analyzer
## Overview
自动分析包含多个 UI 界面的复合图片,识别每个界面的坐标范围,并逐个进行详细的 UI/UX 分析。适用于产品需求分析、UI 设计评审等场景。
自动分析包含多个 UI 界面的复合图片,识别每个界面的坐标范围,并逐个进行详细的 UI/UX 分析。支持基于需求文档进行需求符合度评估。适用于产品需求分析、UI 设计评审等场景。
**核心能力**
- 📸 自动识别多个 UI 界面的坐标范围
- 🔍 逐个分析每个界面的 UI/UX 设计细节
- 📋 基于需求文档评估设计符合度(新增)
- 📊 生成结构化的分析报告
- ✅ 采用分步分析+错峰写入模式,避免 429 错误
## Quick Start
**基础用法(无需求文档)**
```
请分析这个 UI 设计图片https://d8d-design-ai-oss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/path/to/image.jpg
该图片包含多个 UI 界面,请按照以下步骤进行分析:
@@ -20,8 +28,47 @@ description: 分析包含多个 UI 界面设计的图片,自动识别每个界
4. 整理成结构化的分析报告
```
**高级用法(带需求文档分析)**
```
请分析这个 UI 设计图片https://d8d-design-ai-oss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/path/to/image.jpg
需求文档:/workspace/group/docs/requirements/product-prd.md
分析要求:
1. 先读取需求文档,提取功能需求和交互要求
2. 分析 UI 设计图片,识别每个界面
3. 基于需求文档,评估每个界面的需求符合度
4. 提供改进建议和最佳实践参考
输出格式:
- 需求文档摘要
- 每个界面的详细分析
- 需求符合度评估(符合/部分符合/不符合)
- 改进建议清单
```
## Workflow
### Step 0: 读取需求文档(可选)
**如果用户提供了需求文档路径**,先读取需求文档内容,了解产品需求和设计意图。
```bash
# 读取需求文档(通常是 Markdown 格式)
Read(requirement_doc_path)
# 如果是其他格式,调用相应技能:
# - PDF: /skill pdf extract <file>
# - Word: /skill docx extract <file>
```
**目的**:基于需求文档,在后续分析中评估 UI 设计的符合度。
**如果未提供需求文档**:跳过此步骤,直接进行 UI 分析。
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### Step 1: 确认图片 URL 重要:使用原始图片 URL
**关键原则**:必须使用阿里云 OSS 或其他云存储的**原始图片 URL**,不要使用 Cloud Code 或其他 CDN 转换后的 URL