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flychicken067/ivan-creator-skills

Dos habilidades verificables para la revisión de UI humana y cobertura clara de valores de entrada y salida.

¿Qué es ivan-creator-skills?

Este skill de agente AI, denominado Ivan Human UI, proporciona un flujo de trabajo estructurado para que asistentes de codificación (como Claude Code, Cursor, Codex) apliquen restricciones concretas y evalúen interfaces de usuario generadas, asegurando que el resultado se sienta intencional en lugar de genérico. Está diseñado para desarrolladores que desean evitar artefactos típicos de AI (como paletas predeterminadas, centrado excesivo, iconos genéricos o jerarquías débiles) y busca que la UI sea profesional y probada. El skill guía al agente a través de siete pasos: diagnóstico inicial, presentación de direcciones visuales, aplicación de restricciones estrictas, ediciones concretas (sin lenguaje vago), validación de activos visuales, evaluación de calidad mediante una rúbrica y registro de resultados para trazabilidad. Utiliza archivos de referencia (`human-ui-constraints.md`, `gotchas.md`, `eval-rubric.md`, etc.) para garantizar consistencia y mejora continua.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentación

Ivan Human UI

Aplica restricciones concretas que hacen que la UI generada se sienta intencional en lugar de genérica, y luego evalúa el resultado con comprobaciones medibles.

Flujo de trabajo

  1. Diagnosticar primero.
    • Lee el código actual e identifica artefactos de AI (deriva de paleta predeterminada, centrar todo, capturas de pantalla falsas, desorden de iconos genéricos, jerarquía débil).
  2. Mostrar, no decir.
    • Antes de una reescritura completa, crea 2-3 direcciones visuales compactas a partir de references/style-directions.md.
    • Deja que el usuario reaccione a opciones concretas en lugar de adjetivos abstractos.
  3. Aplicar restricciones estrictas.
    • Usa references/human-ui-constraints.md como guías de implementación no negociables.
    • Lee references/gotchas.md antes de finalizar las ediciones.
    • Implementa en el orden: estructura -> tipografía -> color -> componentes -> pulido de espaciado.
  4. Exigir solo ediciones concretas.
    • Especifica cambios explícitos de clase/token/valor.
    • Prohíbe texto vago como "optimizar la lógica" o "hacerlo premium".
  5. Validar imágenes y activos.
    • Ejecuta references/image-visibility-checks.md cuando existan imágenes/logos/testimonios.
    • Asegúrate de que todas las pistas (animal, abstracta, negocio) se rendericen cuando se soliciten.
  6. Puntuar la calidad.
    • Evalúa la salida final usando references/eval-rubric.md.
    • Ejecuta los prompts de tarea de references/eval-prompts.md para comprobaciones de regresión.
    • Si la puntuación está por debajo del umbral de publicación, itera una vez más antes de la entrega.
  7. Registrar y conservar evidencia.
    • Elige el escenario más cercano de references/case-library.md.
    • Registra una fila en references/eval-results.md por cada ejecución de evaluación.
    • Mantén enlaces/rutas de artefactos para que futuras iteraciones puedan comparar la calidad a lo largo del tiempo.

Guardarraíles aplicados

  • Preferir una dirección visual neutral y específica del producto sobre los valores predeterminados comunes de AI (púrpura/índigo).
  • Preferir capturas de pantalla/logos reales sobre marcadores de posición UI fabricados cuando existan activos fuente.
  • Preferir anillos exteriores nítidos con opacidad sutil sobre pilas de bordes sólidos y sombras pesadas.
  • Preferir jerarquía alineada a la izquierda o asimétrica cuando mejore el ritmo de lectura.
  • Mantener el espaciado de las secciones y la cuadrícula explícitos y numéricamente consistentes.
  • Mantener el ajuste de texto intencional con text-balance o text-pretty cuando sea necesario.
  • Mantener cada sección visualmente intencional; eliminar efectos ornamentales que no mejoren la comprensión.

Formato de entrega

Devuelve:

  1. Las modificaciones exactas del código realizadas.
  2. La breve justificación "antes -> después" por sección.
  3. Qué dirección fue seleccionada y por qué (si se usó exploración multidireccional).
  4. Una lista de verificación que demuestre que todas las imágenes/logos se muestran, incluidos los activos de animales, abstractos y de negocio cuando sea necesario.
  5. El resumen de la puntuación de evaluación de references/eval-rubric.md.

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