核心用法
ClawLite Design Consult 是一款以"顾问对话"而非"表单向导"为核心理念的设计系统构建 Skill。用户通过自然语言描述产品背景，Skill 会先检查现有 DESIGN.md 文件，从代码库（README.md、package.json、目录结构）和 office-hours 输出中自动收集产品上下文，然后以预填充的方式与用户确认需求。
其核心流程分为六个阶段：预检（检查现有设计文件）→ 产品上下文确认（单一综合性提问）→ 竞品研究（可选，使用 WebSearch 和 browser 工具）→ 完整方案提议（带 SAFE/RISK 分解的固执己见推荐）→ 细节调整（按需深入特定维度）→ 生成预览页面与 DESIGN.md。
Skill 会输出一份结构完整的 DESIGN.md，包含产品上下文、美学方向、字体系统、色彩系统、间距规范、布局方式、动效策略及决策日志，并同步更新 CLAUDE.md 追加设计系统章节，确保后续会话自动遵循该规范。
显著优点
1. 拒绝 AI 设计平庸化
Skill 明确列出"AI 垃圾反模式"黑名单（紫色渐变、三列图标网格、全居中布局等），并禁止推荐过度使用的字体（Inter、Roboto、Open Sans 等），从根本上避免千篇一律的"AI 味"设计。
2. 固执己见但有理有据
不同于普通工具的菜单式选择，该 Skill 以"强观点+可解释"的方式主动提议完整设计系统，每个决策都附带设计理由，用户可在此基础上反驳调整，形成真正的设计对话。
3. 系统化一致性保障
通过生成 DESIGN.md + 更新 CLAUDE.md 的双文件机制，确保设计规范既是可读文档、又成为 Agent 的强制行为边界，解决设计系统"建了不用"的常见问题。
4. 视觉化验证闭环
生成 HTML 预览页面直接在浏览器打开，支持明暗模式切换、真实产品名称渲染、字体标本展示及响应式布局验证，让抽象的设计决策可感知、可讨论。
潜在缺点与局限性
1. 依赖用户的产品表达深度
若用户无法清晰描述产品定位、目标用户和行业属性，Skill 的预填充和提议质量会显著下降。虽然支持 /office-hours 前置探索，但增加了使用门槛。
2. 竞品研究的不确定性
可选的竞品研究依赖 WebSearch 和 browser 工具的网络访问能力，结果质量受搜索算法和网站反爬机制影响，可能无法覆盖小众或区域性竞品。
3. 预览页面的网络依赖
字体预览依赖 Google Fonts CDN，离线环境或内网使用需预下载字体，否则预览效果与最终落地存在偏差。
4. 设计知识库的西方中心倾向
内置美学方向（极简主义、粗野主义、复古未来主义等）和字体推荐以欧美设计体系为主，对东亚排版习惯（竖排、汉字字面率调整等）支持有限。
适合的目标群体
- 独立开发者/小团队：缺乏专职设计师，需要快速建立专业级设计系统
- 产品经理：希望以结构化方式与设计师/开发沟通视觉方向
- 设计系统负责人：需要为多个项目生成可维护的 DESIGN.md 规范文档
- 开源项目维护者：希望为项目建立统一的品牌视觉和贡献者设计指南
不适用：已有成熟设计系统的大型企业团队、对视觉有极致定制需求的专业设计工作室。
使用风险
性能风险：生成预览页面时写入临时 HTML 文件并调用系统 open 命令，在部分 Linux 环境或容器化部署中可能因无图形界面而报错，需检查 $PREVIEW_FILE 环境兼容性。
依赖项风险：虽无 npm/pip 等包管理依赖，但隐式依赖系统 bash、ls、cat、date、open 等命令，Windows 原生环境（非 WSL）可能执行失败。
上下文持久化风险：CLAUDE.md 的写入操作虽经功能必要性验证，但追加内容会随会话继承，若用户在不同项目间复用同一 Agent 实例，可能造成设计规范跨项目污染。建议配合版本控制使用，定期审查 CLAUDE.md 变更。
网络足迹风险：启用竞品研究时，WebSearch 和 browser 工具会产生可追踪的网络请求，敏感项目需谨慎评估。