MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

enhance-glyph

pjt222
업데이트됨 2 days ago
6 조회
17
2
17
GitHub에서 보기
메타design

정보

이 스킬은 기존 R 기픽토그램 글리프를 감사하고 시각화를 개선합니다. 비율 불균형, 작은 크기에서의 가독성 문제, 불균형한 네온 발광 효과 등의 문제를 진단하고 수정합니다. 개발자는 파이프라인 변경 후 또는 글리프의 시각적 메타포가 불명확할 때, 스킬, 에이전트 또는 팀 글리프를 정제하는 데 사용해야 합니다.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/enhance-glyph

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

Enhance Glyph

Improve existing pictogram glyph in viz/ → audit render, diagnose issues, targeted mods, re-render, compare before/after. Works skill/agent/team.

Use When

  • Glyph renders poor small sizes (details lost, shapes merge)
  • Metaphor unclear / mismatch entity
  • Proportion issues (too big/small, off-center)
  • Neon glow overpowers or underwhelms
  • Good in 1 palette, poor others
  • Batch improve after new palettes / pipeline change

In

  • Required: Entity type — skill, agent, team
  • Required: Entity ID (e.g., commit-changes, mystic, tending)
  • Required: Specific issue (readability, proportions, glow, palette compat)
  • Optional: Reference glyph showing desired quality
  • Optional: Target palette(s) (default: all)

Do

Step 1: Audit

Examine current, identify issues.

  1. Locate glyph fn by entity type:
    • Skills: viz/R/primitives*.R (19 domain files), map viz/R/glyphs.R
    • Agents: viz/R/agent_primitives.R, map viz/R/agent_glyphs.R
    • Teams: viz/R/team_primitives.R, map viz/R/team_glyphs.R
  2. Read fn structure:
    • How many layers?
    • Which primitives?
    • Scale + position?
  3. View rendered output:
    • Skills: viz/public/icons/cyberpunk/<domain>/<skillId>.webp
    • Agents: viz/public/icons/cyberpunk/agents/<agentId>.webp
    • Teams: viz/public/icons/cyberpunk/teams/<teamId>.webp
    • Check 2-3 other palettes
    • View icon (~48px) + panel (~160px)
  4. Score on quality dimensions:
Glyph Quality Dimensions:
+----------------+------+-----------------------------------------------+
| Dimension      | 1-5  | Assessment Criteria                           |
+----------------+------+-----------------------------------------------+
| Readability    |      | Recognizable at 48px? Clear at 160px?         |
| Proportions    |      | Well-centered? Good use of the 100x100 canvas?|
| Metaphor       |      | Does the shape clearly represent the entity?   |
| Glow balance   |      | Glow enhances without overwhelming?            |
| Palette compat |      | Looks good across cyberpunk + viridis palettes?|
| Complexity     |      | Appropriate layer count (not too busy/sparse)? |
+----------------+------+-----------------------------------------------+
  1. Identify 1-2 lowest dims → enhancement targets

→ Clear diagnosis. Specific: "proportions: uses 40% canvas" not "looks bad."

If err: fn missing or entity not in *_glyphs.R → glyph not created → use create-glyph.

Step 2: Diagnose

Root cause.

  1. Readability:
    • Too many fine details merge small?
    • Low contrast between elements?
    • Lines too thin (< 1.5 size at s=1.0)?
    • Elements too close?
  2. Proportion:
    • Scale s too small/large?
    • Center offset from (50, 50)?
    • Elements beyond safe area (10-90)?
  3. Glow:
    • Stroke width + ggfx::with_outer_glow():
      • Thin lines → glow fuzzy
      • Thick fills → excessive bloom
    • Multiple overlapping → compound glow hot spots
  4. Palette compat:
    • Hardcoded colors not col/bright?
    • Low-contrast palettes (cividis, mako) make invisible?
    • Relies on color variation some palettes lack?
  5. Document specific root cause each issue

→ Root causes point to code changes. "Too small" → "s=0.6, should be 0.8." "Glow overwhelms" → "3 overlapping filled polygons each generate glow."

If err: root cause not obvious from code → render isolation w/ diff params. render_glyph() single glyph to test.

Step 3: Modify

Edit fn → targeted fixes.

  1. Open file containing fn
  2. Mods per diagnosis:
    • Scale/proportion: Adjust s multiplier or element offsets
    • Readability: Simplify, increase stroke width, spacing
    • Glow balance: Reduce overlapping fills, outlines where bloom
    • Palette compat: All colors from col/bright, alpha for depth
  3. Follow contract:
    glyph_name <- function(cx, cy, s, col, bright) {
      # cx, cy = center (50, 50)
      # s = scale (1.0 = ~70% of canvas)
      # col = domain color, bright = brightened variant
      # Returns: list() of ggplot2 layers
    }
    
  4. Preserve signature — no param change
  5. Minimal mods — fix diagnosed, no redesign

→ Modified fn addresses Step 1-2 issues. Targeted + minimal.

If err: mods make other dims worse → revert, try diff. Needs redesign → create-glyph.

Step 4: Re-render

Render + verify. Always build.sh → handles platform + R binary. See render-icon-pipeline for flags.

  1. Re-render by entity:

    # From project root — use --no-cache to force re-render of modified glyph
    bash viz/build.sh --only <domain> --no-cache          # skills
    bash viz/build.sh --type agent --only <id> --no-cache # agents
    bash viz/build.sh --type team --only <id> --no-cache  # teams
    
  2. Verify output exists each palette

  3. Check sizes — icons 2-15 KB (WebP):

    • Under 2 KB: too simple or render failed
    • Over 15 KB: too complex (too many layers)

→ Fresh icons each palette. Sizes in range.

If err: build errs → R console for specific. Common: missing paren, undefined primitives, non-list return. Renders but blank → layers outside canvas.

Step 5: Compare

Verify enhancement improved targets.

  1. Compare old/new:
    • Cyberpunk at icon (48px) + panel (160px)
    • ≥2 other palettes (light = turbo, dark = mako)
  2. Re-score dims from Step 1:
    • Target dims ↑ ≥1 pt
    • Non-target dims no ↓
  3. If in force-graph, test there:
    • HTTP server: python3 -m http.server 8080 from viz/
    • Load graph, find entity node
    • Verify renders default zoom + zoomed in
  4. Document changes + improvement

→ Measurable improvement on targets, no regression others. Better both sizes + all palettes.

If err: marginal improvement or regression → revert, reconsider diagnosis. Sometimes orig limit = inherent to metaphor → metaphor itself needs change (escalate create-glyph).

Check

  • Audited w/ specific issue diagnosis
  • Root cause each issue
  • Mods targeted to diagnosed (no over-edit)
  • Fn contract preserved (sig unchanged)
  • Re-rendered all palettes
  • Before/after shows target improvement
  • No regression non-target
  • Sizes 2-15 KB WebP
  • Renders correctly force-graph (if applicable)

Traps

  • Over-enhance: Fix 1 + tweak all. Stick to diagnosed.
  • Break contract: Sig change breaks pipeline. 5-param contract immutable.
  • Palette-specific opt: Perfect cyberpunk but poor viridis. Check 3+ palettes.
  • Ignore small-size: Beautiful 160px that blobs at 48px = fail.
  • Forget re-render: Edit fn no build → changes invisible.
  • Wrong build cmd: Skills build-icons.R, agents build-agent-icons.R, teams build-team-icons.R.

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/caveman-ultra/skills/enhance-glyph
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

연관 스킬

content-collections

메타

이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.

스킬 보기

polymarket

메타

이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

스킬 보기

creating-opencode-plugins

메타

이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기

sglang

메타

SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.

스킬 보기