> 功能说明: 本技能涵盖 化工作流场景 等核心能力。

Design

自适应设计偏好引擎。通过观察用户选择与反馈,自动学习并沉淀视觉偏好,适配 UI、图形、视频、印刷等多媒介创作。偏好档案随使用持续进化.
范围外（本技能不做）: 3D 建模与动画制作、设计稿自动渲染输出、设计工具操作控制、品牌资产管理系统.

输入参数

专业版增值服务

前置条件

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖项

API Key 配置

需要配置对应API Key，详见上文环境配置章节

可用性分类

• 分类: MD+EXEC（）

API Key配置方式:

export API_KEY="${API_KEY:?请设置环境变量}"

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.

偏好档案结构

偏好档案分为四大分区,初始为空,随使用自动填充:

Aesthetic（美学风格）

记录用户对色彩、排版、留白、字体、质感等美学元素的偏好.
示例条目格式（精简紧凑）:

- 配色: 偏好低饱和度暖色调,避免高对比霓虹色
- 排版: 左对齐为主,行高 1.6,段间距 16px
- 字体: 无衬线优先,标题用 Inter,正文用 Noto Sans
- 留白: 大量负空间,内容区不超过视口 60%

By Medium（按媒介细分）

按不同设计媒介记录差异化偏好:

- UI: 圆角 8-12px,阴影柔和,深色模式优先
- 图形: 扁平化插画,几何构图,限定 5 色调色板
- 视频: 16:9 为主,字幕底部居中,转场用淡入淡出
- 印刷: CMYK 色域,出血 3mm,正文字号不小于 9pt

Brands（品牌专属偏好）

为不同品牌维护独立偏好配置:

- 品牌A: 主色 #1a73e8,辅色 #34a853,风格偏科技感
- 品牌B: 主色 #e8344e,风格偏年轻活泼,多用插画

Never（禁忌清单）

记录用户明确不喜欢的视觉元素:

- 不用: 渐变背景、毛玻璃效果、Emoji 图标
- 避免: 全大写标题、斜体正文、纯黑纯白
- 禁止: 抖动动画、自动播放视频、弹窗遮罩

偏好学习机制

检测信号

从以下用户行为中提取偏好信号:

1. 选择行为: 用户在多个方案中选择某一个时,记录被选方案的视觉特征
2. 反馈表达: 用户对设计输出给出评价（喜欢/不喜欢/修改意见）时,提取评价指向的视觉元素
3. 修改行为: 用户要求修改某个视觉元素时,记录修改前后的差异
4. 反应强度: 用户对某个设计表现出强烈情绪反应时,标记为高权重信号

确认规则

• 同一偏好方向出现 2 次以上 一致信号后,自动确认写入偏好档案
• 仅 1 次出现的信号标记为"待观察",不写入正式档案
• 出现矛盾信号时（如既选了圆角又要求直角）,保留两条记录并标注冲突
• 已确认的偏好可被用户显式覆盖或删除

条目维护规则

• 精简紧凑: 每条偏好不超过 1 行,避免冗长描述
• 具体可执行: 记录具体数值或明确指令（如"圆角 8px"而非"圆角适中"）
• 分类归档: 按 Aesthetic / By Medium / Brands / Never 四区归档
• 定期整理: 当条目超过 50 条时,合并相似条目,清理过时条目

参考文件

dimensions.md

维护偏好类别维度,定义可观察的视觉属性范围:

• 色彩维度: 色相、饱和度、明度、对比度、配色方案
• 排版维度: 对齐、行高、字距、字号层级、字体族
• 构图维度: 网格、留白、比例、对称性、视觉重心
• 质感维度: 圆角、阴影、渐变、纹理、透明度
• 动效维度: 时长、缓动、触发方式、过渡类型

criteria.md

维护条目格式规范:

• 格式: - 属性: 具体描述
• 属性用中文,描述含具体数值或明确指令
• 多值用顿号分隔: 圆角 8px、12px、16px
• 禁忌标注: 不用: 未指定 / 避免: 未指定 / 禁止: 未指定

使用说明

1. 检查偏好档案是否为空,为空则进入观察模式
2. 在设计交互中观察用户的选择、反馈、修改与反应行为
3. 提取视觉特征信号,与已有偏好比对
4. 同一偏好方向出现 2 次以上一致信号后,按 criteria.md 格式写入对应分区
5. 后续设计输出前,先读取偏好档案,确保输出符合已确认偏好
6. 用户显式否定某偏好时,从档案中移除或标注冲突
7. 定期整理档案,合并相似条目,清理过时条目

案例展示

案例一： UI 配色偏好学习

场景: 设计师在连续 3 个项目中都选择了低饱和度暖色调配色方案

观察记录:

信号1: 项目A - 用户选择了 #f5f0eb 背景 + #8b7355 主色,反馈"这个配色舒服"
信号2: 项目B - 用户从 3 个方案中选了暖灰系方案,弃选高对比方案
信号3: 项目C - 用户要求将冷蓝配色改为暖棕色调

确认写入 Aesthetic 分区:

- 配色: 偏好低饱和度暖色调（米色/棕色系）,避免高对比霓虹色

说明: 3 次一致信号超过 2 次阈值,自动确认。后续 UI 设计输出默认使用低饱和暖色调,除非用户显式指定其他配色.

案例二： 多品牌偏好切换

场景: 团队服务品牌A（科技感）与品牌B（年轻活泼）,需在不同项目中切换视觉风格

Brands 分区记录:

- 品牌A: 主色 #1a73e8,辅色 #34a853,风格偏科技感,无衬线字体,几何图形
- 品牌B: 主色 #e8344e,辅色 #ff9800,风格偏年轻活泼,多用插画,圆角 16px

切换行为: 当用户提到"品牌A的项目"时,引擎自动加载品牌A偏好;提到"品牌B"时切换到品牌B偏好。避免风格混淆.
说明: Brands 分区为每个品牌维护独立条目,切换时按品牌名索引加载。已确认的品牌偏好不会被其他品牌的信号覆盖.

案例三： 禁忌清单积累

场景: 用户在多次设计中明确表示不喜欢毛玻璃效果和全大写标题

观察记录:

信号1: 设计稿A - 用户要求移除毛玻璃卡片效果,反馈"毛玻璃太花哨"
信号2: 设计稿B - 用户要求标题改为首字母大写,反馈"全大写太正式"
信号3: 设计稿C - 用户再次否决毛玻璃方案

确认写入 Never 分区:

- 不用: 毛玻璃效果（backdrop-blur）、全大写标题

说明: 毛玻璃效果出现 2 次否定信号后确认写入禁忌清单。全大写标题仅 1 次信号但用户反馈强烈,提前确认。后续设计不再使用这些元素.

热门问题

Q1: 偏好档案什么时候开始有内容?

A: 偏好档案初始为空。引擎在用户进行设计交互时观察选择、反馈、修改与反应行为,同一偏好方向出现 2 次以上一致信号后自动写入。通常经过 2-3 次设计交互后开始有初始条目.

Q2: 偏好档案会冲突怎么办?

A: 当同一维度出现矛盾信号（如既选圆角又要求直角）时,引擎保留两条记录并标注冲突。后续设计输出时提示用户显式选择,确认后删除被否决的条目.

Q3: 可以手动编辑偏好档案吗?

A: 可以。用户可以显式添加、修改或删除偏好条目。手动编辑的条目优先级与自动检测的条目相同,但不会被自动覆盖。建议遵循 criteria.md 中的格式规范.

Q4: dimensions.md 和 criteria.md 的作用是什么?

A: dimensions.md 维护可观察的视觉属性维度（色彩、排版、构图、质感、动效）,帮助引擎系统化识别偏好信号。criteria.md 维护条目格式规范,确保偏好条目精简紧凑且具体可执行.

Q5: 多个品牌的偏好会互相干扰吗?

A: 不会。Brands 分区为每个品牌维护独立条目,切换品牌上下文时按品牌名索引加载。品牌A的偏好信号不会覆盖品牌B的已确认条目.

Q6: Never 分区的禁忌元素会被自动移除吗?

A: 不会自动移除。Never 分区记录用户明确不喜欢的视觉元素,后续设计输出时会主动避免使用这些元素。用户可以显式删除 Never 条目以解除禁忌.

功能边界

1. 需 LLM 支持: 偏好检测依赖 LLM 理解用户反馈语义,无 LLM 环境无法使用
2. 初始空档案: 首次使用时偏好档案为空,需 2-3 次交互后才有初始条目
3. 确认阈值固定: 2 次以上一致信号才确认,急性用户可能觉得学习速度偏慢
4. 媒介类型有限: 预置 UI/图形/视频/印刷四类,其他媒介需归入最接近分类
5. 条目上限 50 条: 超过后触发整理流程,可能丢失低频但有用的条目
6. 复杂场景需人工辅助: 偏好冲突或品牌定位调整时可能需要人工判断
7. 性能取决于底层模型: 偏好检测准确度受 Agent 内置 LLM 能力影响

输出规范

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "自适应设计偏好引擎处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "design"
    }
  },
  "execution_log": [
    "解析输入参数",
    "执行核心处理",
    "格式化输出结果"
  ],
  "error": null
}

诊断与修复

安全守则

创新特色

用户答疑汇总

Q1: 自适应设计偏好引擎支持哪些输入格式？

A1: 自动学习用户视觉偏好,适配UI/图形/视频/印刷多媒介,持续进化设计风格记忆。自适应设计偏好引擎。通过观察用户在设计过程中的选择、反馈与反应,自动提取并沉淀视觉。支持文本指令和结构化参数输入，具体格式参考使用流程章节。

Q2: 需要配置API Key吗？

A2: 是的，部分功能需要配置对应平台的API Key。请在依赖说明章节查看具体要求，并通过环境变量安全配置。

Q3: 命令行执行失败怎么办？

A3: 检查命令参数是否正确，确认运行环境支持exec能力。如遇权限问题，请参照错误处理章节排查。

性能数据

特色对比

错误恢复策略

针对自适应设计偏好引擎使用中可能遇到的常见问题,提供以下排查方案:

自适应设计偏好引擎通用排查步骤

1. 检查输入参数: 确认所有必填参数已提供且格式正确
2. 查看日志输出: 定位具体错误行和异常类型
3. 验证环境配置: 确认依赖库版本和运行环境满足要求
4. 逐步调试: 缩小问题范围,隔离故障模块