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🎨 AI 设计专家 - Claude Code 技能

从需求��设计稿的自动化流水线 - 一个为 Claude Code 打造的设计专家 Skill

📖 简介

AI 设计专家 是一个 Claude Code 技能（Skill），通过 MCP (Model Context Protocol) 服务器提供强大的设计能力。

核心功能

功能

描述

需求解析

分析 Word/PDF/MD 文档，提取设计要求

视觉解码

从设计图提取 Design Tokens（颜色、间距、字体等）

设计生成

根据需求和 Tokens 生成 HTML/Tailwind 代码

视觉审计

对比生成代码与参考图，提供改进建议

Related MCP server: design-critique-mcp

🚀 快速开始

1. 安装依赖

npm install

2. 构建项目

npm run build

3. 配置 Claude Code

在项目根目录的 .claude.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "ai-design-expert": {
      "command": "node",
      "args": ["dist/mcp/server.js"]
    }
  }
}

或使用绝对路径：

{
  "mcpServers": {
    "ai-design-expert": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/ai-design-expert/dist/mcp/server.js"]
    }
  }
}

4. 重启 Claude Code

配置完成后，重启 Claude Code 使 MCP 服务器生效。

5. 验证安装

在 Claude Code 中测试：

用户: 请分析 docs/requirements/raw/example-landing-page.md 并生成设计稿

💡 使用示例

示例 1: 从需求文档生成设计

用户: 请分析 docs/requirements/raw/example-landing-page.md 并生成设计稿

AI 将执行：

  1. 调用 analyze_requirement 解析需求文档

  2. 使用默认 Design Tokens（或要求提供参考图）

  3. 调用 generate_design 生成 HTML/Tailwind 代码

  4. 返回完整的设计稿

示例 2: 从参考图提取设计风格

用户: 请分析 docs/references/design.png 并提取 Design Tokens

AI 将执行：

  1. 调用 extract_tokens 分析图片

  2. 使用 Claude Code 的视觉分析能力（4.5v MCP）

  3. 返回结构化的 Design Tokens JSON

示例 3: 完整工作流

用户: 根据 project-req.md 和 reference.png 生成设计稿，并进行视觉审计

AI 将执行：

  1. analyze_requirement("project-req.md") → 需求分析

  2. extract_tokens("reference.png") → 提取 Tokens

  3. generate_design({...}, {...}, "output/") → 生成设计

  4. audit_visual({...}, "reference.png") → 视觉审计

🛠 可用工具

analyze_requirement

解析需求文档，提取设计要素。

输入:

{
  "filePath": "docs/requirements/raw/example.md"
}

输出: 需求分析 JSON

extract_tokens

从设计图提取 Design Tokens。

输入:

{
  "imagePath": "docs/references/design.png"
}

输出: Design Tokens JSON

generate_design

生成 HTML/Tailwind 设计稿。

输入:

{
  "requirement": {...},
  "tokens": {...},
  "outputPath": "output/"
}

输出: 完整的 HTML 代码

audit_visual

视觉审计，对比代码与参考图。

输入:

{
  "designCode": "<html>...</html>",
  "referenceImagePath": "docs/references/design.png"
}

输出: 审计报告（评分 + 问题列表）

📁 项目结构

ai-design-expert/
├── 📄 配置文件
│   ├── .claude.json               # Claude Code 配置
��   ├── package.json               # 项目依赖
│   ├── skill.json                 # Skill 定义
│   └── tsconfig.json              # TypeScript 配置
│
├── 📚 文档
│   ├── CLAUDE.md                  # AI 行为指令
│   ├── README.md                  # 本文件
│   ├── INSTALL.md                 # 详细安装指南
│   └── PROGRESS.md                # 进度追踪
│
├── 🔧 MCP 服务器 (src/mcp/)
│   ├── server.ts                  # 服务器入口
│   ├── tools/                     # 4 个工具实现
│   │   ├── index.ts
│   │   ├── requirement-analyzer.ts
│   │   ├── token-extractor.ts
│   │   ├── design-generator.ts
│   │   └── visual-auditor.ts
│   └── utils/
│       └── vision-client.ts       # 4.5v MCP 集成
│
├── 📦 工具库 (src/lib/)
│   ├── index.ts
│   ├── utils.ts                   # 通用工具函数
│   └── token-parser.ts            # Token 解析器
│
├── 🎨 组件模板 (src/components/)
│   └── atoms/                     # 原子组件参考
│       ├── Button.tsx
│       ├── Card.tsx
│       └── index.ts
│
├── 🎯 Design Tokens
│   └── src/theme/tokens.json      # 默认设计变量
│
├── 📝 提示词模板 (prompts/)
│   ├── analyze-requirement.md
│   ├── extract-design-tokens.md
│   └── generate-design-spec.md
│
└── 📂 示例数据 (docs/requirements/)
    └── raw/                       # 需求文档
        ├── example-landing-page.md
        └── example-dashboard.md

🔄 工作流程示例

用户输入
  ↓
1. analyze_requirement("docs/project-brief.md")
   → 需求分析 JSON
  ↓
2. extract_tokens("docs/reference-design.png")
   → Design Tokens JSON
  ↓
3. generate_design({ requirement, tokens, outputPath: "output/" })
   → 生成 index.html + tailwind.config.js
  ↓
4. audit_visual({ designCode, referenceImagePath })
   → 审计报告 + 改进建议
  ↓
最终交付：完整的设计稿

🧪 开发

# 开发模式（测试 MCP Server）
npm run dev
# 应该看到: ✅ AI 设计专家 MCP 服务器已启动

# 构建
npm run build

# 运行测试
npm test

# 代码检查
npm run lint

# 格式化代码
npm run format

🔧 故障排除

MCP 服务器未启动

检查:

npm run dev
# 应该看到: ✅ AI 设计专家 MCP 服务器已启动

找不到模块

解决:

rm -rf node_modules package-lock.json
npm install
npm run build

TypeScript 编译错误

解决:

npm run build
# 查看具体错误信息并修复

Claude Code 无法识别工具

检查:

  1. 确认 .claude.json 配置正确

  2. 确认路径使用绝对路径或正确的相对路径

  3. 重启 Claude Code

📝 示例数据

项目包含两个示例需求文档：

1. SaaS 产品着陆页 (example-landing-page.md)

  • AI 写作助手产品 "WriteFlow"

  • 包含 Hero、功能展示、社会证明、定价等模块

2. 电商数据分析仪表板 (example-dashboard.md)

  • 实时销售数据监控

  • 包含侧边栏导航、数据卡片、图表等

🎯 技术栈

技术

用途

TypeScript

类型安全

MCP SDK

Model Context Protocol 集成

Tailwind CSS

样式生成

4.5v MCP

图片分析能力

📚 文档导航

文档

用途

README.md

项目介绍和功能说明（本文件）

INSTALL.md

详细安装和配置指南

CLAUDE.md

AI 行为规范和工作流程

PROGRESS.md

开发进度和待办事项

🔮 进阶功能

自定义 Design Tokens

编辑 src/theme/tokens.json：

{
  "colors": {
    "primary": "#3b82f6",
    "secondary": "#6366f1",
    ...
  }
}

使用组件模板

src/components/ 目录包含 React 组件模板，可作为代码生成参考：

  • Button.tsx - 按钮组件（3 种样式，3 种尺寸）

  • Card.tsx - 卡片组件（含 Header, Title, Content）

  • index.ts - 统一导出

这些组件展示了 Design Tokens 的使用方式，可参考其实现生成类似组件。

扩展提示词模板

编辑 prompts/ 目录下的 .md 文件，自定义 AI 的分析行为。

添加新的页面类型

在 src/mcp/tools/design-generator.ts 中添加新的 generate* 函数。

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

贡献方式

  1. Fork 项目

  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 开启 Pull Request

📊 项目统计

  • 总文件数: 28 个（精简后）

  • 代码行数: ~1800

  • 工具数量: 4 个 MCP 工具

  • 示例文档: 2 个

  • TypeScript 覆盖率: 100%

  • 文档文件: 5 个

🔄 更新日志

v1.0.0 (2025-01-29)

重大更新:

  • ✅ 项目从 Next.js 重构为 Claude Code MCP Skill

  • ✅ 实现完整的 MCP 服务器（4 个工具）

  • ✅ 集成 4.5v MCP 图片分析能力

  • ✅ 添加 2 个示例需求文档

  • ✅ 完善文档（README, INSTALL, CLAUDE.md）

清理优化:

  • 🗑️ 删除 setup.sh（已完成初始化）

  • 🗑️ 删除 tailwind.config.ts（不再使用 Next.js）

  • 🗑️ 删除 scripts/ 目录（旧脚本）

  • 🗑️ 删除 PROGRESS_TASK.md（已有 PROGRESS.md）

  • 📦 精简项目结构，保留 28 个核心文件

功能特性:

  • 📋 需求文档解析（analyze_requirement）

  • 🎨 视觉设计解码（extract_tokens）

  • 💻 设计稿生成（generate_design）

  • 🔍 视觉审计（audit_visual）

📝 许可证

ISC

📮 联系方式

如有问题或建议，请：

  • 提交 GitHub Issue

  • 查看 CLAUDE.md 了解使用规范

  • 查看 INSTALL.md 了解安装详情

由 AI 设计专家自动生成并维护

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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