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visual-verdict

Veredicto visual estructurado en JSON para comparar capturas de pantalla con imágenes de referencia.

¿Qué es visual-verdict?

Este skill permite comparar de forma estructurada una captura de pantalla generada (por ejemplo, de una interfaz de usuario) contra una o más imágenes de referencia. Su propósito es emitir un veredicto determinista en formato JSON que indique si la captura supera un umbral de fidelidad visual (90/100) y, en caso contrario, proporcione diferencias concretas y sugerencias accionables para la siguiente iteración de edición. Es útil para agentes de IA que realizan tareas de revisión visual automatizada y necesitan una guía de aprobación/rechazo sin ambigüedades. Puede ser invocado en plataformas como Claude Code (a través de comandos como `/oh-my-claudecode:visual-verdict`) e integrado en flujos de trabajo de UI testing.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode/tree/main/skills/visual-verdict

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Documentación

<Propósito> Usa este skill para comparar capturas de pantalla de interfaz de usuario generadas contra una o más imágenes de referencia y devolver un veredicto estricto en JSON que pueda guiar la siguiente iteración de edición. </Propósito>

<Cuándo_Usar>

  • La tarea incluye requisitos de fidelidad visual (diseño, espaciado, tipografía, estilo de componentes).
  • Tienes una captura de pantalla generada y al menos una imagen de referencia.
  • Necesitas una guía determinista de aprobación/rechazo antes de continuar con las ediciones. </Cuándo_Usar>

<Contrato_de_Salida> Devuelve solo JSON con esta forma exacta:

{
  "score": 0,
  "verdict": "revise",
  "category_match": false,
  "differences": ["..."],
  "suggestions": ["..."],
  "reasoning": "explicación breve"
}

Reglas:

  • score: entero 0-100
  • verdict: estado breve (pass, revise o fail)
  • category_match: true cuando la captura generada coincide con la categoría/estilo de UI previsto
  • differences[]: desajustes visuales concretos (diseño, espaciado, tipografía, colores, jerarquía)
  • suggestions[]: próximas ediciones accionables vinculadas a las diferencias
  • reasoning: resumen de 1-2 oraciones </Contrato_de_Salida>

<Umbral_y_Bucle>

  • El umbral objetivo de aprobación es 90+.
  • Si score < 90, continúa editando y vuelve a ejecutar /oh-my-claudecode:visual-verdict antes de cualquier revisión visual adicional.
  • No consideres la tarea visual como completada hasta que la siguiente captura de pantalla supere el umbral. </Umbral_y_Bucle>

<Visualización_de_Depuración> Cuando el diagnóstico de desajustes sea difícil:

  1. Mantén $visual-verdict como la decisión autoritativa.
  2. Usa herramientas de diferencia a nivel de píxel (diferencia de píxeles / superposición de pixelmatch) como una ayuda de depuración secundaria para localizar puntos críticos.
  3. Convierte los puntos críticos de diferencia de píxeles en actualizaciones concretas de differences[] y suggestions[]. </Visualización_de_Depuración>

Tarea: {{ARGUMENTS}}

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

agent-doc-discipline

Writing-time discipline for documents agents consume (the five surfaces, specs, tickets, .omc/skills/) — every rule checkable and carrying a why, steps before reference, one meaning in one home, no restating what the environment already says. Mandatory at drydock seed generation and the launch C5 sediment pass; opt-in for any other agent-facing doc edit. The companion of minimal-code-discipline: that one disciplines code, this one disciplines papers.

ai-slop-cleaner

Clean AI-generated code slop with a regression-safe, deletion-first workflow and optional reviewer-only mode

ask

Process-first advisor routing for Claude, Codex, Gemini, Antigravity, Grok, or Cursor via `omc ask`, with artifact capture and no raw CLI assembly

ask-navigator

Shipyard

autopilot

Full autonomous execution from idea to working code

autoresearch

Stateful single-mission improvement loop with strict evaluator contract, markdown decision logs, and max-runtime stop behavior

cancel

Cancel any active OMC mode (autopilot, ralph, ultragoal, swarm, ultrapilot, pipeline, team) and clean up retired legacy state

configure-notifications

Configure notification integrations (Telegram, Discord, Slack) via natural language

debug

Diagnose the current OMC session or repo state using logs, traces, state, and focused reproduction

deepinit

Deep codebase initialization with hierarchical AGENTS.md documentation

deep-interview

Socratic deep interview with mathematical ambiguity gating before explicit execution approval

drydock

Lay the keel of the shipyard harness in any repo — the 4-pillar shared environment (Context, Rules, Tools, Standards) across 5 surfaces (CLAUDE.md, skills, design-system, mcp/cli, shared context) so that every human and agent inherits the same design language and anyone can ship. Run once per repo; re-run with --check to audit drift.

execute

Carry an approved task through to working, verified code

external-context

Invoke parallel document-specialist agents for external web searches and documentation lookup

graph

Deterministic orchestration graph runtime - declarative DAG pipelines with journal-based crash recovery

harbor

Harbor intake for external work — the captain only handles unresolved decisions. Sweeps incoming issues and PRs, verifies every claim before disposition, reuses every decision already made, and hands the maintainer a docket whose pending items each carry one question with options, recommendation, impact and evidence. Agent-autonomous for facts and for actions covered by standing authorization; signed for every new judgment. Never merges.

hud

Configure HUD display options (layout, presets, display elements)

launch

Shipyard

loft

Loft the shape before cutting steel — answer a design question that prose cannot settle by building a throwaway artifact: a pure logic module in a clickable shell, or structurally different UI variants behind one route. The captain reacts to the artifact; the answer folds into the decision; the artifact never docks. Use when a design question stalls in words, when a navigator map carries a loft ticket, or when a spec discussion reaches

minimal-code-discipline

YAGNI-ladder coding discipline for writing changes — existence-first, reuse before writing, dependency ladder, shortest correct diff, with non-negotiables that must never be minimized away

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