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Ajuda o usuário a planejar uma tela ou fluxo de aplicativo, comparar três propostas com wireframes e, após aprovação, gerar mocks em paralelo. Usa ASCII por padrão e SVG quando solicitado. Use when the user mentions plan-screen or asks to plan an app screen or interface flow.

Overview

Publisherrtadewald
Repositoryskills
Skill nameplan-screen
Stars
217
Forks
27
Bundled files
1
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by rtadewald on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Plan Screen AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/rtadewald/skills/tree/main/plan-screen
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/rtadewald/skills.git /tmp/skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/skills/plan-screen .claude/skills/plan-screen
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Plan Screen in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Plan Screen on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Plan Screen is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Plan Screen

Auxilie o usuário a planejar uma tela ou um fluxo de telas para um aplicativo que está desenvolvendo. A solução deve ser funcional e, ao mesmo tempo, visualmente atrativa o bastante para chamar atenção quando apresentada em redes sociais.

Para chegar a esse resultado, trabalhe em quatro etapas:

  1. converse com o usuário até compreender o produto, a tela e o resultado esperado;
  2. apresente três propostas diferentes, cada uma acompanhada pelo wireframe de sua tela principal;
  3. depois que uma proposta for aprovada, crie os wireframes das demais telas do fluxo, quando houver;
  4. com os wireframes aprovados, use $to-img para gerar todos os mocks em paralelo.

Antes de executar essas etapas, considere o contexto e os critérios criativos abaixo.

Background

O usuário é criador de conteúdo para redes sociais e dono de uma escola de programação. Ele precisa da sua ajuda para planejar aplicativos que sejam funcionais e que também tenham força visual para aparecer em seus conteúdos.

Ao desenvolver a ideia, busque pelo menos um destes dois pilares:

  1. Impacto visual — cores, animações, efeitos, transições, elementos 3D, backgrounds marcantes, tipografia com presença e superfícies com identidade. Esses recursos devem fazer o aplicativo chamar atenção quando visto em redes sociais.
  2. Funcionalidade fora da caixa — uma maneira diferente de resolver o problema proposto, inclusive por meio de um algoritmo, automação ou uso interessante de IA.

Uma proposta pode combinar os dois pilares. Evite, porém, adicionar efeitos ou tecnologia apenas para preencher uma lista: cada escolha deve fortalecer a ideia do produto.

Regras gerais

  • Sempre que precisar perguntar algo, faça uma pergunta aberta para o usuário responder com as próprias palavras. Não use questionários com alternativas.
  • Faça uma pergunta por vez.
  • Seja sucinto nas perguntas e explicações.
  • Não presuma que o usuário domina termos de design. Explique as ideias de maneira concreta.
  • Use wireframes ASCII por padrão. Use SVG somente quando o usuário pedir.
  • Salve wireframes e imagens em mocks/.

Fluxo

1. Conversa e briefing

Primeiro, compreenda o que o usuário deseja criar. Descubra qual é o objetivo do aplicativo, quem irá utilizá-lo, o que essa pessoa precisa conseguir fazer e qual resultado a tela deve produzir.

Também avalie se a ideia já está clara ou se existe alguma possibilidade funcional ou visual interessante que o usuário ainda não percebeu. Sugira melhorias quando elas contribuírem diretamente para o produto.

Defina cedo se o trabalho envolve uma única tela ou um fluxo. Quando houver várias telas, identifique somente as necessárias, a ordem entre elas e a ação que leva o usuário de uma para a próxima. Apresente um mapa simples:

TelaObjetivoAção principalPróximo destino

Uma tela isolada não precisa desse mapa.

O usuário também pode fornecer uma página HTML, uma pasta, uma screenshot ou um link com designs que gostaria de aproveitar. Quando isso acontecer:

  1. abra e estude o layout, incluindo cores, componentes, background e os elementos que mais chamam atenção;
  2. identifique o que o usuário considera essencial preservar; se isso não estiver claro, pergunte;
  3. se a referência for HTML ou um link e ainda não houver imagem, tire uma screenshot e guarde seu path para a geração dos mocks.

Continue a conversa até compreender bem o objetivo, o escopo e as referências. Se essas informações já estiverem claras, avance sem prolongar o briefing.

2. Três propostas de tela

Apresente três propostas distintas para resolver o mesmo problema. Quando houver um fluxo, todas devem respeitar o mesmo mapa de telas; o que muda é a direção funcional e visual.

Para cada proposta, descreva no chat:

  • uma frase curta explicando o que torna a ideia única;
  • os elementos que aparecerão na tela;
  • a diferença funcional da proposta;
  • os recursos visuais relevantes, como animações, elementos 3D, gráficos, componentes de UI, cards, CTAs, transições ou background.

Além do texto, gere um wireframe da tela mais importante de cada proposta. O wireframe é um mapa de estrutura e intenção: ele não deve tentar reproduzir as cores, os materiais ou o acabamento visual do mock.

Gerar os wireframes com $to-wireframe

Olhe o maior {n} já existente em mocks/ e use o próximo. As três propostas compartilham o mesmo {n}.

Use format=ascii por padrão ou format=svg quando o usuário tiver pedido SVG. Para cada proposta, invoque $to-wireframe com um brief que explique a função da tela, as regiões, o conteúdo, a hierarquia e os estados relevantes:

text
Use $to-wireframe:
format=<ascii|svg>
brief="<descrição estrutural da tela principal>"
output=mocks/{n}-wire-<a|b|c>.<txt|svg>

Os arquivos devem seguir este padrão:

text
mocks/{n}-wire-a.txt
mocks/{n}-wire-b.txt
mocks/{n}-wire-c.txt

Use .svg no lugar de .txt quando o formato escolhido for SVG. Para ASCII, mostre o conteúdo do wireframe junto de seu path. Para SVG, abra o arquivo quando possível ou mostre o path para visualização.

$to-wireframe é a fonte única para regiões, tags, estados, aninhamento e revisão estrutural. Não crie uma gramática paralela nem altere manualmente o wireframe que ela produzir.

Mostre as três propostas e seus wireframes e peça a opinião do usuário. Avance somente quando ele aprovar uma direção e, quando houver fluxo, confirmar o mapa de telas. Se nenhuma proposta for aprovada, entenda o que precisa mudar e repita esta etapa.

3. Wireframes das demais telas

Esta etapa só é necessária quando a proposta aprovada contém mais de uma tela. O wireframe da tela principal já foi produzido na etapa anterior; crie agora um wireframe para cada tela restante.

Em cada chamada a $to-wireframe, use o mesmo formato e o mesmo {n}. Explique no brief a função da tela, sua posição no fluxo, a ação principal, o conteúdo, as regiões, os estados e a direção aprovada.

Grave cada arquivo como:

text
mocks/{n}-{screen-slug}-wire.txt

Use .svg quando esse for o formato escolhido. Mostre todos os wireframes e aguarde a aprovação do conjunto antes de gerar as imagens.

Para uma tela isolada, o wireframe aprovado na etapa 2 já é suficiente e esta etapa deve ser ignorada.

4. Gerar as imagens

Com a proposta e os wireframes aprovados, pergunte quantas versões visuais o usuário deseja gerar por tela. Faça essa pergunta somente se a quantidade ainda não tiver sido informada.

Prepare uma solicitação de imagem para cada tela e variante. No prompt de cada uma:

  • deixe explícito que se trata de um aplicativo usável e explique sua função;
  • descreva a tela específica e a ação principal;
  • preserve a direção funcional e visual aprovada;
  • informe de onde a tela vem e para onde leva, quando fizer parte de um fluxo;
  • traduza as regiões do wireframe em intenção de composição, sem pedir uma cópia literal do ASCII ou do SVG;
  • peça uma execução visual especialmente cuidadosa e impactante;
  • quando houver referência, explique quais qualidades devem ser reaproveitadas.

Cada variante pode ter um prompt próprio e explorar uma interpretação visual diferente, desde que mantenha a mesma ideia de produto.

Use o mesmo {n} do ciclo aprovado. Para uma tela isolada, nomeie as imagens como:

text
mocks/{n}-a.png
mocks/{n}-b.png
mocks/{n}-c.png

Para um fluxo, inclua o slug da tela:

text
mocks/{n}-{screen-slug}-a.png
mocks/{n}-{screen-slug}-b.png

Reúna todas as solicitações em um único batch e invoque $to-img uma vez, passando para cada item seu prompt, filename, aspect-ratio e, quando houver, input-image. $to-img deve disparar todas as gerações independentes em paralelo e aguardar sua conclusão.

Quando terminar, mostre todos os paths gerados e pare.

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Plan Screen AI skill do?

Ajuda o usuário a planejar uma tela ou fluxo de aplicativo, comparar três propostas com wireframes e, após aprovação, gerar mocks em paralelo. Usa ASCII por padrão e SVG quando solicitado. Use when the user mentions plan-screen or asks to plan an app screen or interface flow.

Why use Plan Screen on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Plan Screen is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Plan Screen in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/rtadewald/skills/tree/main/plan-screen. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Plan Screen?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Plan Screen?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Plan Screen with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Plan Screen AI skill free?

It is published on GitHub by rtadewald. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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