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visual-verdict

生成されたUIスクリーンショットを参照画像と比較し、厳格なJSON形式の合格/不合格判定を返すスキルです。

visual-verdict とは?

このスキルは、生成されたUIスクリーンショットを1枚以上の参照画像と比較し、構造化されたJSON判定を返すことで、視覚的なフィデリティ評価を自動化します。主にClaude CodeなどのAIエージェントが、レイアウト、スペーシング、タイポグラフィ、コンポーネントのスタイルといった視覚的な正確さを検証し、編集サイクルを次のステップに進めるための明確なガイダンスを提供します。判定はスコア(0-100)、合格/不合格/修正の判定、カテゴリ一致フラグ、具体的な相違点、改善提案、理由を含むJSON形式で返されます。合格基準はスコア90以上で、それに満たない場合は修正と再評価を繰り返すループを推奨します。また、デバッグ可視化機能として、ピクセルレベルの差分ツールを二次的な補助として活用し、具体的な相違点と改善提案を更新することも可能です。これにより、開発者は視覚的な品質を確実に担保しながら、効率的にUIを編集できます。

対応✓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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ドキュメント

<目的> このスキルは、生成されたUIスクリーンショットを1つ以上の参照画像と比較し、次の編集イテレーションを進めるための厳格なJSON判定を返すために使用します。 </目的>

<使用タイミング>

  • タスクに視覚的なフィデリティ要件(レイアウト、スペーシング、タイポグラフィ、コンポーネントスタイル)が含まれている場合
  • 生成されたスクリーンショットと少なくとも1つの参照画像がある場合
  • 編集を続ける前に、明確な合格・不合格の指針が必要な場合 </使用タイミング>

<入力>

  • reference_images[](1つ以上の画像パス)
  • generated_screenshot(現在の出力画像)
  • オプション: category_hint(例: hackernews、sns-feed、dashboard) </入力>

<出力契約> 以下の正確な形状で JSONのみ を返します:

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

ルール:

  • score: 整数 0-100
  • verdict: 短いステータス(pass、revise、または fail)
  • category_match: 生成されたスクリーンショットが意図したUIカテゴリ/スタイルと一致する場合は true
  • differences[]: 具体的な視覚的ミスマッチ(レイアウト、スペーシング、タイポグラフィ、色、階層)
  • suggestions[]: 相違点に関連する実行可能な次の編集
  • reasoning: 1-2文の要約

<閾値とループ>

  • 合格の閾値は 90+ です。
  • score < 90 の場合は、編集を続け、次のビジュアルレビューパスの前に /oh-my-claudecode:visual-verdict を再実行してください。
  • 次のスクリーンショットが閾値をクリアするまで、視覚的タスクを完了したとみなさないでください。 </閾値とループ>

<デバッグ可視化> 不一致の診断が困難な場合:

  1. $visual-verdict を決定権を持つ判断として維持します。
  2. ピクセルレベルの差分ツール(ピクセル差分 / pixelmatch オーバーレイ)を二次的なデバッグ補助として使用し、問題箇所を特定します。
  3. ピクセル差分の問題箇所を具体的な differences[] と suggestions[] の更新に変換します。 </デバッグ可視化>

<例>

{
  "score": 87,
  "verdict": "revise",
  "category_match": true,
  "differences": [
    "Top nav spacing is tighter than reference",
    "Primary button uses smaller font weight"
  ],
  "suggestions": [
    "Increase nav item horizontal padding by 4px",
    "Set primary button font-weight to 600"
  ],
  "reasoning": "Core layout matches, but style details still diverge."
}

</例>

タスク: {{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

関連スキル