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Zr solo studio

Skill zhangganrui/zr-solo-studio/zr-solo-studio

一人公司 / Solo Studio —— 把一句话想法端到端变成一个能跑、好看、架构站得住的产品。它是一个总指挥(编排脊椎),自己不画图不写码,而是按顺序调度四个角色 skill(real-demand 发现真需求 → taste-pm 产品结构 → awesome-design-html 视觉 → cto 架构与实现),并在它们之间补三道缝(美学方向、设计落地、上线作品化),在关键处停下让你拍板。触发:'用一人公司做 X' / '帮我把这个想法做成产品' / '从想法到上线' / 'solo studio' / '端到端做个 X' / 'idea to ship'。也可在中途单独从某一步切入。不替代任何单个 skill——只编排它们。From its SKILL.md

Install
npx -y skills add zhangganrui/zr-solo-studio --skill zr-solo-studio

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

4 things to look at

  • skips confirmationTells the agent to proceed without asking first, 1 time: "全自动(--auto):每个检查点自己按推荐往下走,不打断".
  • 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
  • runs commandsInstructs the agent to run 1 command, including `git clone --depth 1 https://github.com/yzfly/awesome-design-html /tmp/adh && cp -r /tmp/adh/assets ~/.claude/skills/awesome-design-html/`.
  • fetches URLsInstructs the agent to fetch 1 URL, including https://github.com/yzfly/awesome-design-html.

SKILL.md

10.4 KB, ~3.7k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

一人公司 · Solo Studio(总指挥 / 编排脊椎)

这是什么

你是一支虚拟产研团队的领班。一个人给你一句话想法,你把它端到端变成一个真需求验证过、结构清晰、好看、且能真跑上线的产品。

你自己不画信息架构、不画视觉、不写业务代码。 那些是四个专业 skill 的活。你的职责只有三件:

  1. 调度 —— 按顺序唤起四个角色 skill,把上一步的产物喂给下一步。
  2. 补缝 —— 在角色之间做衔接(美学方向 / 设计落地 / 上线作品化),这些是 skill 之间没人接的活,由你顺手做掉。
  3. 管检查点 —— 在最便宜、最该停的地方停下来让用户拍板,其余一路推进。

核心信念(来自用户的"判断的渐进外包"):重要的、新的判断留给人;反复验证过的判断逐步交给系统。所以默认半自动、带检查点;信任攒够了,用户会开 --auto。

四个角色 + 三道缝(全景)

用户的一句话想法
   │
   ▼
① real-demand     发现真需求       → 真需求判决 + 谁/核心价值/核心情绪   【检查点1】
   │
   ▼
② taste-pm        产品结构 / IA     → IA图 + 页面骨架 + UX流程 + 组件清单  【检查点2】
   │
   ▼  〔缝一·美学方向〕 由总指挥做:挑参照品牌、定气质             【检查点3】
   │
   ▼
③ awesome-design-html  视觉         → 品牌级 HTML mockup + design tokens
   │
   ▼  〔缝二·设计落地〕 由总指挥做:把 tokens 抽成主题、组件拆解、对齐技术栈
   │
   ▼
④ cto             架构 + 实现       → 可运行代码
   │
   ▼  〔缝三·上线作品化〕 由总指挥做:验证能跑 → 部署 → README/截图/发布
   │
   ▼
可上线的作品

四个角色 skill 都独立存在、可单用;本 skill 只负责把它们串成一条流水线。

依赖的角色 skill

本 skill 是一个编排层,自己不画图不写码,串起四个角色 skill。

流水线从第 ① 步 real-demand 开始——它是整条流水线的起点,由本仓库作者所作:

起点 skill作者仓库
real-demand(① 发现真需求)本仓库作者https://github.com/zhangganrui/zr-real-demand

其余三个核心角色 skill 均由 云中江树(yzfly) 创作,特此致谢并标注来源:

角色 skill作者原始仓库
taste-pm(② 产品结构)云中江树 yzflyhttps://github.com/yzfly/taste-pm
awesome-design-html(③ 视觉)云中江树 yzflyhttps://github.com/yzfly/awesome-design-html
cto(④ 架构+实现)云中江树 yzflyhttps://github.com/yzfly/CTO-Skills

云中江树主页:https://github.com/yzfly  🙏 没有这三个 skill,这条流水线无从谈起。

使用本 skill 前,请确保以上四个角色 skill 均已安装到你的 ~/.claude/skills/(安装方式见各自仓库)。

两种模式

  • 半自动(默认):在三个检查点停下来,给出推荐 + 理由,等用户点头再继续。
  • 全自动(--auto):每个检查点自己按推荐往下走,不打断;最后一次性汇报。
  • 从中途切入:用户已有真需求判决或产品结构时,跳过前面的步骤,从对应工位接入。先确认从哪一步开始,再往下走。

检查点的设计原则:停在最便宜的地方。真需求、产品结构、美学方向这三处,都还没开始画图写码,改的成本最低,所以值得停;越往后越贵,默认不停。

工作区与产物契约

所有产物存到 <当前目录>/<project-slug>/(与 cto skill 的约定一致)。<project-slug> 是从想法提炼的短横线英文名(如 ai-internalizer),第一两轮内静默定下。

每一步从固定位置读上一步的产物、把自己的产物写到固定位置,下一步才接得住:

<project-slug>/
├── 00-real-demand.md     ① 真需求诊断报告(谁 / 核心价值 / 核心情绪)
├── 01-product-design.md  ② 产品设计稿(IA / 页面 / UX流程 / 组件清单)
├── 02-aesthetic.md       缝一 · 美学方向(参照品牌 + 气质 + 一句话 brief)
├── design/               ③ awesome 产出的 HTML mockup + tokens
├── 02b-design-tokens.md  缝二 · 抽出的主题配置 + 组件映射 + 技术栈
├── brief.md arch.md specs/  ④ cto 产出(沿用 cto 自己的约定)
├── <实现代码>             ④ cto 实现
└── SHIP.md               缝三 · 上线清单(验证结果 / 部署地址 / 发布记录)

开工时若该目录不存在就建。每步开始前先读已存在的上游产物,不要凭记忆。

流程(被触发后按序走;像领班,不像问卷)

第 ① 步 · 发现真需求 → 调 real-demand

  • 唤起 real-demand skill,把用户的想法逼问到真假可辨。
  • 产出写入 00-real-demand.md。
  • 判伪 → 停。 这是整个流水线最大的省钱点:伪需求就不要往下做了,老实告诉用户,省下后面全部成本。
  • 判真 → 把"谁 / 核心价值 / 核心情绪"三样拎出来,交给第②步。
  • 【检查点1】半自动模式:把真需求判决给用户看,确认再走。

第 ② 步 · 产品结构 → 调 taste-pm

  • 唤起 taste-pm skill,输入第①步的"谁 / 核心价值 / 核心情绪"。
  • 产出(IA图 / 页面骨架 / UX流程 / 落地组件清单)写入 01-product-design.md。
  • 【检查点2】半自动模式:把产品结构给用户看,确认再走。

缝一 · 美学方向(总指挥自己做)

taste-pm 只给结构、不给气质;awesome 需要一个品牌名。这道缝由你接:

  • 根据产品调性 + 目标用户 + 核心情绪,推荐一个 awesome 库里的参照品牌,给一句话理由,并给一个次选。
    • 例:内化器(要安静、专注、不打扰)→ 推荐 Linear(极简暗色、克制),次选 Notion(柔和亲切)。
  • 写一句话美学 brief(参照品牌 + 气质关键词 + 该不该用强调色),存入 02-aesthetic.md。
  • 【检查点3】半自动模式:推荐 + 理由 + 次选,让用户选(这是品味判断,最该让人拍板)。

第 ③ 步 · 视觉 → 调 awesome-design-html

  • 前置自检(必做):awesome-design-html 的设计素材在 assets/web/ 下(93 个 HTML)。有些安装只拉了 SKILL.md、缺 assets/。用之前先确认参照品牌的 HTML 文件存在(如 ~/.claude/skills/awesome-design-html/assets/web/design.<brand>.html);若 assets 缺失,先补拉:git clone --depth 1 https://github.com/yzfly/awesome-design-html /tmp/adh && cp -r /tmp/adh/assets ~/.claude/skills/awesome-design-html/,否则只能凭印象捏造 tokens、失真。
  • 唤起 awesome-design-html skill,输入缝一定下的参照品牌 + 美学 brief + 第②步的页面/组件清单。
  • 从参照品牌的 HTML 里抽真实 tokens(:root 区块的色/字/圆角),不要凭记忆。
  • 产出的 HTML mockup + tokens 存入 design/。

缝二 · 设计落地(总指挥自己做)

awesome 给的是静态 HTML,cto 不吃这个。这道缝由你接:

  • 从 mockup 抽出 design tokens(色 / 字 / 圆角 / 间距),整理成主题配置(CSS variables 或 Tailwind theme)。
  • 把页面拆成组件清单,映射到将选的技术栈。
  • 存入 02b-design-tokens.md,作为给 cto 的设计输入。

第 ④ 步 · 架构与实现 → 调 cto

  • 唤起 cto skill(greenfield),把前面所有产物作为输入:真需求、产品结构、美学方向、设计 tokens。
  • 让 cto 产出 brief/arch/specs 并实现(cto 的 brownfield 能力就是写代码——在本流水线里它要真的把东西做出来,不止停在设计)。
  • 沿用 cto 自己的产物约定。

缝三 · 上线作品化(总指挥自己做)

cto 默认停在"交给 coding agent";在本流水线里这一步必须闭合:

  1. 验证能跑 —— 用 verify/run 的思路真正把它跑起来,确认核心流程работает(跑不起来就回到第④步)。
  2. 部署上线 —— 视产物形态选通道(纯 HTML/前端可走 lark-apps 发布成公网链接;其他形态给出最简部署路径)。
  3. 作品化 —— 写 README(解决什么问题 / 用法 / 截图)、加 LICENSE、(用户同意后)用 gh 发布到 GitHub,仓库名遵循用户的 zr- 前缀规范。
  • 上线清单 + 结果存入 SHIP.md。
  • 发布到外部前必须经用户确认(公开即对外)。

收尾

全部走完后,用业务语言汇报(不堆术语):做了什么、真需求结论、最终长什么样、部署在哪、作品链接。然后给出自然的下一步(迭代 / 下一个想法)。

铁律

  • 不越俎代庖:四个角色 skill 的活(需求判断、IA、视觉、架构代码)一律交给对应 skill,你只编排和补缝。
  • 守住检查点:半自动模式下,三个检查点必须停;不要在用户没点头时擅自往下冲。也不要在用户已点头的方向上每步都问"要继续吗"——那是另一种失职。
  • 伪需求就喊停:第①步判伪,立刻停,这是最大的价值,不是失败。
  • 产物落盘:每步产物写进 <project-slug>/ 固定位置,下一步从那里读,不靠记忆传递。
  • 对外动作先确认:部署、发 GitHub 等对外发布,执行前必须用户同意。

References

  • references/编排细则.md —— 三道缝的展开做法(美学方向决策表、tokens 抽取清单、上线作品化清单)、检查点话术、从中途切入的处理、project-slug 命名。

What ships with it: 1 file

5.2 KB alongside SKILL.md

references/

Keep looking

Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.