Sac-Y/identity-skill
GitHub: Sac-Y/identity-skill
面向 Codex 的数字名片生成 Skill,通过「先出设计参考图再写代码」的五步确认流程,帮助用户高保真地打造专属个人网站。
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# Identity Skill
[](LICENSE)
[](https://openai.com/codex)
[](https://skills.sh)
**先出参考图,再写代码。设计你先过目,实现照图还原。** 用 Image 2 把每个分区的设计出成参考图,你确认并锁定后再做 1:1 还原。设计这一步交给最强的图片模型,补上 Codex 的短板;实现完成后,再用逐区截图、保真台账和确定性验证检查交付证据。 npx skills add Sac-Y/identity-skill 主要面向 **Codex**,装好后直接说话即可触发。 [案例演示](#案例演示) · [为什么需要它](#为什么需要它) · [怎么工作](#五步工作流) · [安装与使用](#安装与使用)
## 案例演示
以下网站都是用该 skill 生成:
**1 · 马斯克**
https://github.com/user-attachments/assets/8396b561-5f30-40a8-92d0-e8655337193c
**2 · links(国内知名旅游摄影博主)**
https://github.com/user-attachments/assets/54c89d13-f7a7-4e0c-ba77-5f9b236b2cda
**3 · Sac(仓库作者)**
https://github.com/user-attachments/assets/31ccce26-ace5-41e4-909d-12603cce96b6
## 为什么需要它
让 agent 做网站,通常是它直接开始写代码——你看不到设计长什么样,只能等它做完,而它的审美又不稳定。
这个 skill 反过来:先用 Image 2 把每个分区的设计出成参考图给你确认,再照图高保真还原。你在写代码前就锁定了设计;交付前还必须留下逐区对照证据并通过验证,不能只凭 agent 自己宣称“已经完成”。
## 五步工作流
每一步都有明确产物,前四步之间有**阻塞式确认关卡**——你在关键决策点拍板,而不是等它做完一整个错的网站。
| 步骤 | 做什么 | 产物 | 确认关卡 |
|------|--------|------|----------|
| **1 · 内容与风格锁定** | 读你的简历/LinkedIn/项目链接,定站点形态和分区,推荐最多 3 个**可视觉想象**的风格方向 | 内容与站点形态文档 + 风格选项 | ✅ 确认内容和风格 |
| **2 · 参考图锁定** | 每个分区出一张横向参考图,锁定真实人物/产品的来源策略,完成视觉质量与可实施性审查;确认后保存不可覆盖版本和 SHA-256 | 分区参考图 + render contract + 哈希锁 | ✅ 接受参考图 |
| **3 · 素材拆分清单** | 逐张拆解参考图:哪些留代码、哪些出背景图、哪些出前景素材,并**测量每个素材的几何**(包围盒、长宽比、占宽 %) | 参考图→构建映射 + 素材清单 | ✅ 确认拆分方案 |
| **4 · 素材生成评审** | 只生成已批准的素材,每张**锚定参考图区域**生成、生成后逐一对照检查 | 素材成品 + 复刻简报 | ✅ 接受素材 |
| **5 · 高保真复刻与 QA** | 交给 builder 契约做 1:1 实现,逐区对照参考图,检查桌面/超宽屏/移动端截图,完成 fresh-context 审查并运行确定性验证 | 网站 + 保真台账 + 完整证据 | — |
## 安装与使用
npx skills add Sac-Y/identity-skill
装好后,在 Codex 里直接描述你的需求即可触发:
「用 identity-skill 帮我做个求职用的个人网站,我有 LinkedIn」
「照着这几张参考图 1:1 还原成网页」
「帮我做个作品集站,风格大胆一点,给我几个方向选」
它会从第一步开始,在每个确认关卡停下来等你拍板。
### 完成验证
第五步交付前,skill 会运行随包提供的验证器:
python3 /path/to/identity-skill/scripts/verify_identity_run.py /path/to/site-project
验证器会检查不可覆盖的参考图哈希、逐 section 的桌面/超宽屏/移动端截图、截图尺寸、保真状态、fresh review 和必要台账。退出码为 `0` 只表示证据完整;最终视觉质量仍需逐图审查。
### 依赖与兼容
- **图像生成**:优先用已安装的 `imagegen-frontend-web`;没有则读内置适配版,或写好提示词让你贴到 GPT web Image 2。
- **前端实现**:优先用已安装的 Build Web Apps `frontend-app-builder`;没有则用内置版本。
- **素材拆分**:内置 `reference-asset-splitter`,无需单独安装。
- **质量与证据**:内置视觉质量门槛、证据门槛和 `verify_identity_run.py` 验证器。
- 所有配套引用、案例和验证脚本都已随本 skill 打包,**装这一个就够了**。
## 敬请期待
还在持续迭代,接下来计划:
- **不止 Codex**:补上其他 Agent 的使用示例,图片生成也接入 Image 2 之外的模型 API。
- **高级动效**:扩展更复杂的交互、转场和动效审查能力。
- **更多风格**:改进设计 taste,增添多种不同风格的预设模板。
- **打磨流程**:继续完善整体的设计流程。
## 致谢
第二步参考图生成使用了 [Taste Skill](https://github.com/Leonxlnx/taste-skill) 的 `imagegen-frontend-web`(by [Leonxlnx](https://github.com/Leonxlnx) · MIT)。感谢!
## License
[MIT](LICENSE) © Sac-Y**先出参考图,再写代码。设计你先过目,实现照图还原。** 用 Image 2 把每个分区的设计出成参考图,你确认并锁定后再做 1:1 还原。设计这一步交给最强的图片模型,补上 Codex 的短板;实现完成后,再用逐区截图、保真台账和确定性验证检查交付证据。 npx skills add Sac-Y/identity-skill 主要面向 **Codex**,装好后直接说话即可触发。 [案例演示](#案例演示) · [为什么需要它](#为什么需要它) · [怎么工作](#五步工作流) · [安装与使用](#安装与使用)
标签:AI代理, SOC Prime, 个人网站, 代码生成, 开发工具, 渗透测试工具, 逆向工具